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编者按:当前,全球科技革命和产业变革深度交织,未来产业已成为大国竞争的战略制高点。“十五五”规划建议提出,推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点。未来,如何谋划、推动未来产业发展?如何发展新质生产力因地制宜布局新兴产业?这些未来产业将给民生社会带来哪些改变?
【网络强国·百人谈——“未来已来”系列观察③】
当人工智能走出代码,获得感知与行动的“身体”,将如何改变我们的未来世界?作为未来产业的重要方向之一,具身智能正从实验室快步走向千行百业,不仅代表着前沿技术的突破,更承载着对未来生产与生活方式的美好期待。北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华认为,具身智能的健康发展,离不开技术研发、标准制定与应用场景的紧密联动,那些在细分行业里深耕、扎根场景的团队,反而会更快“跑”出来,也能有效避免同质化竞争。

北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师 林咏华
“不是人形,也可以是具身智能”
记者:对于具身智能的概念我们怎么理解?从行业角度看,它被纳入未来产业重点发展方向的原因有哪些?
林咏华:具身智能的核心是将人工智能植入机器人,让机器人具备接近人、甚至超越人的智力与行为能力。但具身智能并不等同于人形机器人。不是人形,也可以是具身智能。
如果没有具身智能,人工智能只能应用于数字空间;而具身智能能把智慧赋予机器人,让机器作用于物理世界,进而让千行百业更好地运用AI能力。我认为,这也是它成为国家未来战略重点的原因,就是要让AI真正赋能各行各业。
记者:一段时间以来,“能干活”的具身智能机器人引发关注。如何推动具身智能从“示范展示”向“规模化应用”转型?
林咏华:在落地应用上,有几个关键因素:第一是稳定性、作业质量与可重复性;第二是安全性,物理世界的安全,是具身智能落地的第一条件。
如果具身智能机器人,无法保证空间密度下的安全,要进入家庭等民用场景,不能保障物理世界安全,那是无法落地的。所以,具身智能首要的就是物理安全。目前,智源研究院不断联合多家标准机构,一方面制定物理安全的衡量规范,明确具身智能必须满足哪些物理安全要求,才能让大家放心用在各类场景;另一方面是技术层面,比如,要把模型植入机器人,让模型能够实时预判、及时发现物理安全风险。
“具身智能安全包含多个维度”
记者:随着具身智能市场扩大,“具身安全”一词也被频繁提及,该怎样看待具身安全这一发展方向?
林咏华:具身智能的安全,包含多个维度:第一个是内容安全,也就是其输出内容的安全性;第二个是物理安全,例如机器人本身具有惯性,尤其是在行动过程中,一旦启动,未必能及时收停,因此物理安全必须重点关注。第三个是计算安全,要确保机器人芯片的安全计算能力,保证外部遥控等指令能够被及时切断、可有效操控。
还有一个更深层次的安全,就是网络安全。毕竟具身智能要作用于物理世界,甚至广泛应用于重要工业场景,必须防范网络攻击,避免因网络安全问题引发安全风险。

图片由AI生成
“当前具身智能末端执行力探索还比较初步”
记者:目前,我国具身智能产业已形成一定发展规模,企业数量稳步增长,行业在产业层面仍存在哪些瓶颈亟待突破?
林咏华:我认为主要有三方面亟待突破:第一是模型层面,现有模型能否高质量、稳定地控制机器人,按照人的意图作用于物理世界,这一点仍亟待突破,目前还未达到理想水平。第二是末端执行层面,要操控物理世界,除了有智慧的“大脑”,还需要灵巧的“双手”。当前,在很多实际物理场景中,末端执行能力的探索还比较初步,只有各类末端都能适配不同场景,机器人才能真正落地应用。第三是基础支撑层面,供电、散热等基础问题,在很多时候也制约着具身智能的大规模产业落地。

图片由AI生成
“在细分行业深耕,会更快跑出来”
记者:在资本加速涌入背景下,如何规避同质化竞争,构建良性循环的产业生态?
林咏华:我认为,具身智能与数字域、互联网领域的大模型产业有一个明显不同。大模型行业容易出现“赢者通吃”的局面,比如,企业不断推出新模型,替换成本很低,只需更换API就能切换,因此很容易形成头部集中。
但具身智能不一样,它会细分出很多行业赛道,因为每一款具身智能、每一台机器人要落地,必然和具体场景深度绑定,不同任务所需的控制逻辑、物理形态、和末端操作能力也各不相同。在这种情况下,很难出现单一“赢者通吃”,反而会诞生大量细分赛道的隐形冠军。现在不少机器人能跳舞、做各类表演,但真正在细分行业里深耕、扎根场景的企业,反而会更快跑出来,也能有效避免同质化竞争。
记者:立足国家战略需求,具身智能在技术攻坚、标准体系建设、人才培养等方面,如何精准发力?
林咏华:首先,标准体系建设非常重要。无论是物理安全,还是不同类型的具身智能,云端模型与端侧模型的交互接口、数据标准、测试标准等,都需要加快完善。
另外,在人才与科研层面,具身智能存在很多共性问题。比如,如何打造下一代可适配多场景、多本体的高质量具身智能通用模型,这需要多团队协同攻关,集合数据、算力与算法创新能力共同推进。
调研团队成员:张宁、李政葳、雷渺鑫、田津金、赵鹏超
光明网数字化频道、网络安全频道&中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会 联合出品
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