華為與深圳市前海管理局、寶安區人民政府通力合作，攜手創建了具身智能產業創新中心，此中心于今年 9 月正式啟航。華為將統合其各部門與具身智能相關的能力，共同構筑具身智能大腦、小腦、工具鏈等關鍵核心技術。
具身智能根技術實驗室將會供給共性技術基石，大腦根技術的研發及產品化涵蓋具身智能大模型、多模態大模型、算力，小腦關鍵技術的研發囊括柔性自動化裝配、柔性自動化測試、多機器人協同制造、通用雙臂精細制造等。創新中心將在“研”“孵”“用”等諸多方面構建產業生態，借由科技攻關，增強技術革命性突破，拓展行業影響力；同時塑造并開放一批具備示范效應的應用場景，助推技術落地與商業化，推動產業要素聯合創新。
從國家層面而言，具身智能產業的發展趨向已然明晰，相關政策文件相繼頒布，為行業發展指明了路徑。華為于具身智能領域的發展是全方位且深入的，不單在技術研發和產業合作方面有所籌謀，而且在政策支持和產業生態構建方面亦發揮著關鍵作用。
具身智能（Embodied AI）是一種基于物理身體進行感知和行動的智能系統。它通過智能體與環境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實現行動，從而產生智能行為和適應性。具身智能的核心在于智能體必須擁有物理形態，能夠直接與物理世界進行交互，這種交互包括感知環境、做出決策以及執行相應的物理動作。
技術突破
具身智能技術的發展態勢正經歷著深刻的變革，從最初較為基礎的模塊化的 AI 算法集成，逐步邁向了大模型驅動的統一技術框架，并且在通用性和泛化性方面取得了令人矚目的顯著突破。以強化學習與主流 Transformer 架構的結合為例，這一創新性的融合策略有效地應對了長期以來困擾業界的泛化性挑戰。當強化學習在處理復雜多變的任務環境時，常常會因為數據分布的差異和任務的多樣性而表現出性能不穩定和泛化能力不足的問題。而 Transformer 架構憑借其強大的序列建模能力和對全局信息的有效捕捉，為強化學習提供了更豐富的特征表示和更廣闊的視野，從而顯著提升了其在不同場景下的適應能力和泛化性能。
此外，大模型作為強化學習的輔助工具，也成功地突破了強化學習發展所面臨的瓶頸。在以往的實踐中，強化學習面臨著諸如樣本效率低、探索策略不夠優化以及對復雜環境的理解有限等難題。大模型憑借其海量的知識儲備和強大的推理能力，能夠為強化學習提供高質量的先驗知識和有效的策略指導。例如，在復雜的游戲場景中，大模型可以基于對大量游戲數據的學習，為強化學習算法提供初始的策略建議和價值估計，從而加速學習過程，提高學習效果。
硬件發展
在硬件領域，盡管已經取得了一定的進展，但仍有諸多方面需要持續不斷地改進和提升。硬件的抗沖擊能力是一個關鍵的性能指標，尤其是在一些惡劣的工業環境或極端的應用場景中。比如在建筑施工現場，機器人可能會面臨重物掉落、碰撞等意外情況，如果硬件的抗沖擊能力不足，很容易導致設備損壞甚至出現安全事故。
靈巧手的操作能力也有待進一步提高。目前的靈巧手在執行精細操作任務時，如微電子產品的組裝、復雜手術器械的操作等，還存在精度不夠、動作不夠靈活等問題。
此外，觸覺和力覺傳感器的集成也是硬件發展的重要方向。在人機交互場景中，機器人需要準確感知與人類接觸時的力度和觸感，以實現更加自然和安全的交互。然而，當前的傳感器集成技術在精度、響應速度和穩定性方面仍有很大的提升空間。
數據的重要性
數據對于具身智能的能力提升和應用探索具有不可替代的關鍵作用。高質量的多模態數據能夠有效地驅動具身智能在感知、決策及行動控制等方面的能力實現快速提升。
以圖像、聲音和觸覺等多模態數據為例，在具身智能的感知環節，豐富的圖像數據可以幫助機器人準確識別物體的形狀、顏色和紋理；聲音數據能夠讓機器人辨別不同的聲音來源和含義；觸覺數據則能使機器人感知物體的質地、硬度和溫度等特性。在決策過程中，多模態數據可以為機器人提供更全面的環境信息，從而制定出更加合理和精準的決策。而在行動控制方面，多模態數據能夠實時反饋機器人的動作效果，以便及時調整和優化控制策略。
應用領域
具身智能在眾多領域都展現出了廣泛而深遠的應用前景。在人機協作方面，具身智能技術使得機器人能夠更好地理解人類的意圖和動作，實現更加高效和安全的協同工作。例如在汽車制造工廠中，機器人可以與工人密切配合，完成復雜的裝配任務。
自動駕駛領域是具身智能的另一個重要應用方向。通過融合多種傳感器數據和智能算法，車輛能夠像人類駕駛員一樣感知周圍環境，做出準確的駕駛決策，提高行駛安全性和舒適性。
在家務服務領域，具身智能機器人可以承擔諸如掃地、洗碗、整理衣物等日常家務，為人們的生活帶來極大的便利。
在體力勞作替代方面，具身智能可以應用于礦山開采、建筑施工等高強度、高風險的工作場景，降低人力成本，保障工人的生命安全。
醫療康養領域也是具身智能發揮作用的重要舞臺。康復機器人可以輔助患者進行康復訓練，智能護理機器人能夠為老年人和殘疾人提供生活照料和醫療護理服務。
具身智能使信息域和物理世界深度融通，進一步拓展了人工智能的發展邊界，使得機器人等物理實體能夠更加深入地理解世界、更加自然地與人類進行交互以及更加高效地執行各類任務。
具身智能的發展標志著人工智能從傳統的數據處理和決策模式，向能夠如同人類一樣在現實世界中進行感知、學習和行動的重大轉變，這一轉變預示著未來智能系統與現實世界深度融合的無限可能性。這種融合不僅將改變我們的生活方式，還將為社會的發展帶來前所未有的機遇和挑戰。
中國政府高度重視具身智能的發展，出臺了一系列政策支持該領域的發展。例如，科技部等六部門印發了《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》，鼓勵舉辦高水平人工智能場景活動，推動場景供需雙方對接合作，并推動場景算力設施開放。
中國正加快推進新型工業化，具身智能作為新質生產力的典型代表，成為各省布局產業規劃的關注重點。北京市海淀區發布了《打造全國具身智能創新高地三年行動方案》，以大模型等人工智能技術突破為引領，部署6大行動，力爭到2026年初步建成全國具身智能原始創新策源地、應用示范新高地和產業加速集聚地。
中國具身智能技術發展從模塊化的AI算法集成，逐漸轉向大模型驅動的統一技術框架，在通用性和泛化性上取得明顯突破。例如，特斯拉在電機扭矩控制技術上的突破，優化了人形機器人的動作控制。
具身智能技術在中國的應用領域廣泛，包括工業制造、商業服務、教育、醫療、交通等多個領域。工業制造領域落地應用以44%的占比高居榜首，商業服務緊隨其后，占比37.8%。
2023年，中國具身智能市場規模達1572.7億元，預計以16.5%的復合年增長率增長至2027年的2,259億元。技術進步顯著推動了具身智能技術的成熟，政府對高科技產業的政策扶持及市場對智能化產品需求的增長，共同促進了具身智能行業的快速發展。
具身智能宛如一座堅實的橋梁，將信息域與物理世界緊密而深刻地融通在一起，從而進一步拓展了人工智能原本的發展邊界。在這一過程中，機器人等物理實體猶如被賦予了全新的能力，能夠以更為出色的方式去理解這個紛繁復雜的世界。它們不再僅僅是機械地執行預設的指令，而是能夠敏銳地感知周圍環境的細微變化，如同人類憑借自身的感官去認知世界一樣。
同時，具身智能也讓這些物理實體在與人類的交互過程中變得更加自然和流暢。不再有生硬的對話和不恰當的反應，取而代之的是能夠讀懂人類的情感、意圖和需求，以一種近乎本能的方式做出回應，仿佛與人類建立起了一種無形的默契。
并且，具身智能還促使它們能夠更高效地執行各類任務。無論是在工業生產線上精確無誤地完成復雜的裝配工作，還是在危險環境中迅速而準確地執行救援任務，具身智能都讓機器人等物理實體展現出了前所未有的高效和精準。
思維智能和行動智能的有機融合，無疑是一股強大的推動力，它將引領人類社會穩步而堅定地進一步邁向智能化的嶄新時代。這種融合不再是簡單的概念疊加，而是如同化學反應一般，產生出全新的、強大的力量。它將打破傳統的技術瓶頸，消除思維與行動之間的隔閡，讓智能系統能夠以更加一體化、更加協調的方式運作。
這一融合的趨勢，也將極大地加速通用人工智能（AGI）的到來。通用人工智能的實現，將意味著智能系統不再局限于特定的領域和任務，而是能夠像人類一樣，具備廣泛的知識和能力，能夠靈活應對各種復雜多變的情況，為人類社會帶來前所未有的變革和進步。
中國在具身智能領域的發展呈現出一系列令人矚目的特點。首先，政策支持力度之大堪稱空前。政府出臺了一系列針對性的政策措施，從資金投入、稅收優惠到人才培養等多個方面，為具身智能的發展提供了堅實的政策保障和有力的引導。
其次，產業生態逐步完善。眾多企業、科研機構和高校緊密合作，形成了一個涵蓋研發、生產、應用和服務的完整產業鏈。各方力量相互協同，共同推動產業的快速發展。
在技術突破方面，中國取得了顯著的成果。從基礎理論研究到關鍵技術創新，從算法優化到硬件升級，中國在具身智能的多個技術領域都實現了重要突破，部分成果甚至達到了國際領先水平。
應用領域的廣泛也是中國具身智能發展的一大特色。無論是工業制造、醫療衛生、教育培訓，還是農業生產、城市管理、金融服務等眾多領域，具身智能技術都得到了廣泛的應用和推廣，為各個行業帶來了顯著的效益提升和創新變革。
市場規模持續增長更是中國具身智能發展的有力證明。隨著技術的不斷成熟和應用的不斷拓展，具身智能市場需求持續旺盛，市場規模逐年擴大，展現出了強大的發展潛力和活力。
展望未來，中國在具身智能領域的發展前景廣闊。隨著技術的不斷進步和創新，中國有望在全球具身智能領域占據更加重要的地位，為推動全球人工智能的發展做出更大的貢獻。同時，具身智能技術的廣泛應用也將進一步改變人們的生活方式和社會的運行模式，創造出更加美好的未來。
