表演秧歌、跑马拉松、参加运动会……此时，人形机器人忙碌起来。今年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出培育智能原生新模式、新业态，应对“人工智能+”产业发展。人形机器人是实体智能赛道中常见的商业形态。近日，记者采访调查了相关企业、投资机构和地方政府，从技术、市场、资本、政策等多个维度探讨智能产业面临的机遇和挑战。 — - 加速布局编辑器 - - 拯救人形机器人并挖掘工业潜力——智能。目前，各种形状的机器人已进入生产和生活，其中最受欢迎和最著名的是人形机器人。焦继超 副总裁兼迪优必选研究院院长表示，体现智能的“身体”形态是双足还是四足、轮式还是履带、抓手还是手指等，主要取决于应用场景的需求。 “人形机器人模仿人类的外观和某些功能，更好地融入人类社会和工作环境。”环境。但挑战在于技术复杂且成本高昂。工信部发布的《仿人机器人创新发展指南》提出，仿人机器人融合了人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车之后的颠覆性产品。 仿人机器人已经成为颠覆性产品，实现技术突破需要一个艰难而漫长的过程工程成熟度和商业化。 “人形机器人产业还处于早期阶段，如果想在家庭或者工厂大规模应用，目前的技术水平还不够。”御数科技创始人王星星表示。相比那些遥远的成熟的人形机器人，离我们更近的智能的具体应用在哪里？ “市场更广，落地速度更快，更重要的是产业智能化。”北极光创投合伙人黄河不忘，让不同形态的工具载体实现智能化升级将是嵌入式智能更加重要和现实的发展方向，尤其是在工业领域，潜力巨大。看到智能产业的巨大机遇，互联网企业、科技企业、汽车整车企业纷纷谋划。 “像新能源汽车领域希克斯、具身智能传统派和新势力也各有优势。体现智能制造和新能源汽车70%-80%的供应链可以共享，而且智能驾驶技术与体现智能高度同源，因此新能源企业在消除丰富智能方面具有一定优势。 “大脑”。 “政策支持——多地密集出台措施，探索多元化发展路径。今年，以人形机器人为常见业态的具身智能，成为我国培育未来产业的重要方向。北京、上海、广东深圳、浙江杭州等地密集出台专项政策，形成产业集群 为未来而竞争。作为全国第一个在地方政府报告中写入“体现智能”的省份中，广东今年2月明确表示，将加快启动人形机器人等重点领域研发项目。 “广东的优势不仅在于政策超前，更在于几十年来积累的完整产业链。”广东省机器人协会常务理事任宇通表示，广东已形成覆盖减速机、伺服电机、控制器、传感器等关键环节的产业生态系统，仿人机器人供应链占全国很大一部分。除了政策支持外，北京、上海、深圳等10多个地方政府已经设立或准备设立产业相关基金。 “有研发基础和产业优势的地区更有可能实施具体措施，关键是根据不同的资源禀赋和产业基础选择不同的发展道路。”一位行业专家说道。据报道，inM我国智能产业呈现出明显的区域分工发展特征和集群性，尤其以京津冀、长三角、珠三角三大区域最为强劲。北京长于科研和人才，上海长于应用和生态，深圳长于制造和供应链，杭州长于算法和交互技术。在四市加速领跑的同时，重庆、安徽合肥、江苏苏州等城市也在积极退出智能产业，以多元化定位和产业配套实现快速发展。业内普遍认为，仿人机器人有望形成比新能源汽车更大的产业规模。这也促使地方政府积极行动，努力引领这个行业。相关专家认为，人形机器人可以生成因为未来机器人的数量不仅会超过汽车的数量，而且机器人是一种既销售硬件又销售服务的双重商业模式。服务市场比硬件市场更大。数据显示，今年前8个月，我国机器人领域主要市场融资额达386.24亿元，是2024年全年的1.8倍。投资机器人的公募基金也火热。 “虽然目前人形机器人还处于概念验证阶段，但科学研究、科技成果以及早期宇企的支持非常重要，要早投入、小投入。”深圳创投相关负责人表示。应对挑战——通用能力需要突破，高质量的训练数据还不够。具身智能的发展主要取决于本体论的四个主要要素：男士、数据和学习框架。每个环节都涉及漫长而复杂的产业链，行业充满机遇，也面临挑战。他认为，在体现智能产业链中，制造一个看起来像人、能做出基本动作、用于显示和接收的人形机器人并不困难。真正的考验在于“大脑”。如果说体现智能的硬件本体技术发展路线已经相当清晰，那么“大脑”就不容易了。在黄河看来，具身智能发展面临的问题是一般观念。 “正如人工智能的目标是通用人工智能一样，实体智能的目标是通用和通用，”他说。换句话说，对具身智能的泛化是指智能体（例如机器人）将其在一种或有限情况下学到的技能和知识转移和应用到新的、未见过的物体、任务的能力。、环境或它自己的形式。例如，训练要训练具身智能机器人学习理解事物，它不仅必须理解盒子和杯子，还必须理解苹果和鸡蛋。 “现在解决不了的问题，未来某个时候可能会突然得到解决。只要人工智能技术不断进步，机器人行业就会发展得越来越好。人形机器人今年很受欢迎，从长远来看，也许会像互联网的诞生一样，小火一把。”王星星说道。具身智能还面临着训练数据不足的问题。在“食不果腹、无师自通”的情况下，会导致内嵌智能能力发展缓慢。业内专家表示，高质量的数据对于Embedded这样一家全球情报公司来说是不可估量的障碍。当今的大型语言模型依赖于在互联网上训练大量数据来显得智能。如果体现为 intelligence也有类似的逻辑，需要海量的数据。 “目前行业KContact数据质量有所欠缺，如何让机器人在现实生活中复杂、多变、非结构化的场景中准确理解并做出决策是一个大问题。”焦继超表示，“实体智能需要高维、连续、动态的场景数据，而真机采集成本很高，模拟数据很难完全弥合‘虚拟与现实’之间的差距。”此外，业内专家认为，要警惕那些以快速融资为目标的“东拼西凑”的创业者，他们缺乏扎实的创新技术和产品。 “中国仿人机器人企业处于世界领先水平。”黄河认为，无论是政策面、资本面还是行业面，都应该尊重技术进步的规律，不鼓励增长。