7月29日，2025世界人工智能大會（WAIC）展覽進入最后一天。相比去年接近40度的高溫天，今年的天氣更為舒適涼爽，但場館之內依然熱火朝天，尤其是H3終端展館，各家人形機器人前的圍觀觀眾絡繹不絕。在這次國內人形機器人有史以來最大規模亮相的背后，人形機器人與具身智能也正迎來“技術突破加速期”與“產業落地關鍵期”。

和去年展出的人形機器人“十八金剛”相比，今年WAIC上人形機器人的集結“量質齊升”，有超150臺人形機器人齊聚亮相。

包括國家地方共建人形機器人創新中心（下稱“國地中心”）、上海智元機器人、北京人形機器人創新中心、北京銀河通用機器人、宇樹、傅利葉在內的多家企業、機構展出了各自的亮點產品，并進行各類技能的互動和展示。

國地中心供圖

產學研成果齊發

作為機器人從專用到通用場景的升級，人形機器人產業在AGI浪潮下也進入爆發期。

從市場空間看，人形機器人有望成為千億美元級別的藍海市場。高盛預測，2035年，全球人形機器人市場規模有望達到1540億美元。不過，要做到“具身”又“智能”，不僅需要傳統的機器人產業鏈，還要有人工智能技術的支撐。

在今年WAIC的“2025人形機器人與具身智能創新發展分論壇”上，工業和信息化部科技司副司長杜廣達說，人形機器人是未來產業的典型代表，將深刻變革人類生產方式，重塑全球產業發展格局，工信部將按照“智能驅動、場景帶動、生態協同”的思路，加快產業創新發展，以人形機器人小切口帶動具身智能乃至人工智能大產業發展，高水平賦能新型工業化。

26日，由中國人形機器人百人會發起，國地中心和國家地方共建具身智能機器人創新中心共同發布了《人形機器人與具身智能數據采集合作倡議書》。該倡議書通過數據標準互認、數據與工具鏈共享、數據訓練場開放，推動人形機器人與具身智能技術加速發展。

同時，國地中心還發布了青龍人形機器人產品矩陣，包括青龍Pro、青龍Lite、青龍Wheel等全新系列產品，涵蓋雙足人形機器人與輪臂人形機器人兩大技術路線，全面覆蓋工業、安防、服務、教育及智慧城市等場景需求。

國地中心供圖

國地中心首席科學家江磊告訴第一財經，今年展會上的人形機器人雖然還是簡單分揀物料，但它背后的技術原理可能與一年前兩年前完全不同。

“過去是以小模型驅動的一個技術，現在我們都是換成以規模化數據集然后計算智能驅動，今年我們的機器人已經能夠達到厘米級的作業了。雖然還進不了工廠，但是能給無人超市售貨了，接下去數據收集的過程一旦打通，就要深化高精度的傳感器?！彼忉?。

而在世博展覽館一樓核心“WAIC里”主題街區，機器人化身老上海里弄中的技能主角，在文藝站、修理鋪、小吃街等場景中，完成打鼓、書法、煮串、剝蛋等高精度操作，呈現復雜任務背后的認知智能、運動智能和交互智能。其中，銀河通用的小賣部場景成為諸多人駐足的點位。該展臺負責人對記者介紹，在商業零售領域，銀河通用在自主展區搭建了1：1還原的真實商超場景，由銀河通用機器人Galbot進行全天候值守，為與會嘉賓、觀眾進行展示。

任玉明/攝

金葉子/攝

展館中最為火爆的參展企業之一——智元機器人，今年其聯合創始人兼CTO彭志輝與旗下人形機器人靈犀X2在WAIC2025主論壇上進行對話。現場，彭志輝通過靈犀X2正式發布“智元靈渠OS”開源計劃——這是業界首個具身智能操作系統參考框架，旨在推動當前機器人系統生態融合、具身智能新技術突破。

應用落地的挑戰

在啟明創投主辦的2025WAIC“啟明創投·創業與投資論壇——創業投資開啟AI技術與應用共振周期”上，啟明創投主管合伙人周志峰發布的十大展望之一，就有關具身智能。該展望稱，具身機器人將率先在揀選、搬運、組裝等場景實現規?；渴?，積累大量機器人第一視角數據與帶觸覺的操作數據，構建“模型—本體—場景數據”的閉環飛輪。這一飛輪將驅動模型能力迭代，最終推動通用機器人邁向大規模落地。

盡管關于人形機器人的火爆從資本端火到了日常展覽，但應用落地仍面臨挑戰。

在“具身智能: 從科學走向產業的探索與創新”論壇上，哈爾濱工業大學人工智能研究院院長劉劼說，具身智能是現在人工智能發展的重要機遇和重要的抓手。在未來具身智能成熟以后，能夠使智能更加泛化，對物理世界理解得更深刻，能夠更主動去規劃一些動作和功能，使機器人的大腦成為一個平臺，在這個平臺之上能夠開發各種各樣的應用，所以說具身智能對未來機器人產業，對未來人工智能落地具有不可低估的作用和價值。

“我們雖然看到具身智能現在還在產業初創階段，但是它的未來非?？善?，未來對各行各業來說智能跟物理世界的交融能夠更好地融合、更方便地融合，對各行各業都會產生非常巨大的沖擊。”劉劼說。

而業界圍繞不同技術路線的選擇，也有不同的聲音。北京大學助理教授、銀河通用創始人兼首席技術官王鶴在WAIC大會期間“光源人工智能產業融合論壇”現場說，他們堅持以合成數據為主導、真實數據為輔的方案，讓具身數據成本可控，推動大規模的泛化。對于行業內的“泡沫說”，他認為，任何一個行業興起時候的泡沫都是不可避免的，但是大浪淘沙之后，剩下的是真正的金子?！澳壳案P心的是如何把技術快速跟產業結合，在資本推動下，能實現具身第一個大規模的批量復制的商業模式。”

對于人形機器人仿真數據和真實數據技術路線存在的爭議，在江磊看來，兩者需要互為補充。

“我的觀點是，真機跟仿真數據是同樣重要的一件事，而且理論上真機數據是仿真數據的1/10甚至1/100，大量的擴充是通過仿真來完成的，而在整個產業鏈上其實都是空白。光說仿真好實體不行，真機采集重要仿真不行，我覺得都是片面的，應該還是一個相互融合的、軟硬一體化的產業?！苯谡f。

而對于人形機器人接下來的時間表，江磊稱，未來3~5年隨著他們的數據生產，應該就能達到毫米級的作業進度，甚至進入到亞毫米級。“機器人有一定的工業應用屬性，但我覺得這不是重點，還是希望機器人能跑能跳，還要能生產交互，這樣才能進入到家庭，這個可能還是需要5~10年?！?/p>