全國政協委員、中國科學院自動化研究所研究員趙曉光：具身智能處於“1到10”商業化應用起步階段

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2025年被業界視為具身智能商業化發展的起點。目前，在理解、感知以及交互方麵都有了更加成熟穩定的表現，逐漸從實驗室邁向更多應用場景。“一項科學研究成果，在從實驗室走向市場的準備階段是最難的，要跨越很多鴻溝，風險特別大。”全國政協委員、中國科學院自動化研究所研究員趙曉光在接受記者采訪時表示，當前，具身智能技術便處於這種“1到10”的重要階段，需要更多的耐心資本，以及保護創新者利益的社會共識。

“我還是比較樂觀的，相信未來10至15年，我們就能擁有人形機器人這樣的‘助手’。”趙曉光對具身智能技術未來的普及應用充滿信心。

處在商業化關鍵階段

2025年，“具身智能”首次被寫入政府工作報告。

何為具身智能？趙曉光介紹：“具身智能是指具有身體的智能，包括一個機器大腦能夠幫助決策，以及肢體能夠快速進行反應，其核心在於實體設備與智能決策的深度融合。”她表示，這一概念最早由艾倫ⷥœ–靈於1948年提出，區別於僅依賴計算的“離身智能”，具身智能設備既能通過傳感器感知物理世界，又能借助大模型理解任務、自主決策並執行。其中，人形機器人因體現了對人類體力和智力的仿生，是具身智能中特殊且較為高端的一種形態。

在趙曉光看來，很多應用場景，不一定需要人形機器人來完成，也許輪式、四足等具身智能設備對任務的執行效率更高，但人形機器人由於具有與人類接近的外在形象，在交互與服務過程中更能讓人有親近感，對於未來養老等服務場景會是一個很好的選擇。“未來我們還希望為我們服務的人形機器人，胳膊是軟的、有溫度的，這將是人形機器人重要發展方向。”

有觀點認為2025年是人形機器人商用的元年，對此，趙曉光表示，更準確的說法應該是其處在商業化應用的起點，大規模拓展應用仍需時日。“具身智能正處在從實驗室走向市場的關鍵階段。隨著技術、市場需求不斷發展，人形機器人一定會非常受歡迎。”

大模型帶來更聰明的大腦

ChatGPT、DeepSeek等大模型的技術突破，讓具身智能的發展如虎添翼。“大模型給了機器人一個更聰明的大腦。”趙曉光表示。

暢想具身智能機器人成為科研人員的實驗室助手，趙曉光描述，假設我們需要機器人助手幫忙取回焊接好的電路板，傳統的機器人僅能執行預設的指令，而具身智能機器人則能夠依托大模型，自主完成環境感知、記憶檢索、路徑規劃與任務執行的全鏈條過程。

“比如，機器人通過大模型的推理能力拆解任務，通過記錄的實驗室過往視頻，準確定位電路板的位置，再結合實時導航，才能送至我所指定的地點。”趙曉光表示，這一過程模擬了人類的感知、記憶、思考與執行的四重智能。如果沒有大模型，機器人僅能依賴固定編程，缺少對環境的適應，能力將大幅受限。

趙曉光認為，具身智能的核心就在於“將大模型的決策力與機器人的執行力無縫銜接”。當前機器人對複雜任務的反應速度和執行能力仍遜於人類，磨合期不可避免。新助手需要時間來熟悉工作，機器人也是如此，但是它會通過持續的強化學習來優化表現。要對具身智能設備的“進化”有耐心、有信心。

她表示，機器人替代重複性、危險性的工作崗位是大勢所趨。目前，手術機器人已在外科領域嶄露頭角，其穩定性與精度遠超人類醫生，這類規律性強的場景將率先取得突破。

交叉學科需重點突破

趙曉光認為，未來十年是具身智能領域發展的快速上升期，同時這也是一個大浪淘沙、去偽存真的過程，需經曆技術驗證、場景適配與成本優化三重考驗。

她表示，當前具身智能機器人正處於技術產業化“1到10”的階段，既需科學家攻克“卡脖子”難題，也離不開社會對創新試錯的包容。

“發展具身智能是係統工程，絕非單一領域能獨立完成。”趙曉光提出，技術瓶頸既存在於基礎算法與執行硬件，更涉及新材料等交叉學科。例如，柔性人工肌肉材料可提升機器人關節靈活性，耐磨塗層能延長設備壽命。這些創新技術的突破，都將極大助力具身智能設備的廣泛應用。

同時，趙曉光希望能有更多耐心資本助力行業成長。具身智能技術還需要政策、金融、市場共同托舉。“有了更豐富的金融產品支持，更豐富的融資渠道，以及保護創新者利益的社會共識，我相信包括具身智能在內的新技術會不斷進步、不斷成熟。”趙曉光表示。