●　本報記者　宋維東

我國人形機器人產業熱度高、企業多、產品迭代快，正在從“能動起來、能表演”轉向“能上崗、能干活”，發展前景廣闊。全國政協委員、天娛數科董事長賀晗日前接受中國證券報記者采訪時表示，具身智能正成為新一輪產業發展“主賽道”。面對當前產業發展實際，要抓住政策及市場機遇，強化技術創新，突破相關發展瓶頸，把“熱鬧的展廳”變成“可復制的工位”，將“單點突破”變成“系統勝利”，推動具身智能高質量發展。

加快補齊短板

“與通用大模型可以借助海量互聯網數據不同，具身智能需要大量任務級、過程級的交互數據，數據獲取成本高、標注難度大。”賀晗表示，研究機構和企業的數據采集平臺、傳感器接口、數據格式互不統一，形成了大量“數據孤島”，缺乏具有行業共識的高質量、大規模具身智能開源數據集。

目前，我國多數企業仍采用面向特定任務的定制化算法，缺乏真正意義上具備強泛化能力的具身智能基礎大模型。“能做演示，不一定能上崗；能在A工廠跑通，不一定能遷移到B工廠。”不少人形機器人在受控環境下表現亮眼，但面對真實世界的光照變化、物體多樣性、工位差異、干擾碰撞時仍易出現策略失效與長任務中斷狀況。

與此同時，在具身智能領域，試點多、規模少；“示范應用”難以自然轉化成“持續采購”；企業數量多、產品雷同、重復建設，容易“拼補貼而不拼能力”。

“制造、物流、商服、養老等領域的真實需求巨大，但落地時面臨場景碎片化、驗收口徑不一、預算與迭代機制不足等問題導致企業在‘項目制交付’與‘產品化復用’間反復搖擺。相關問題會影響具身智能領域長期創新投入與市場競爭力。”賀晗說。

對此，他建議，以國家級“具身數據要素工程”破題，建立公共數據底座，統一格式與權屬規則；大力發展具身基礎大模型；以“場景牽引＋政府采購／首臺（套）保險＋央國企帶頭應用”推動規模化上崗；做強軟件棧與開源生態，通過開放接口減少重復研發，提高產業協同效率。

政策大力支持

工信部此前印發的《人形機器人創新發展指導意見》提出，產業加速實現規模化發展，應用場景更加豐富，相關產品深度融入實體經濟，成為重要的經濟增長新引擎。

在今年2月底召開的人形機器人與具身智能標準化年會上，《人形機器人與具身智能標準體系（2026版）》發布。

具身智能領域相關政策及標準的出臺，為產業高質量發展提供了重要支撐。“我們要抓住機遇，以‘數據—模型—部件—整機—場景—標準’一體化思路，加快推動具身智能產業高質量發展。”賀晗說。

以場景應用為例，在他看來，可優先選擇收益可量化、環境相對結構化的場景（3C裝配、倉儲搬運、質檢巡檢、危化／電力巡檢等）形成規模應用；推行“首臺（套）／首批次”風險分擔機制，用保險、性能擔保、分階段驗收與租賃等方式降低企業采購門檻；推動央國企作為“錨定客戶”，以“AI＋制造”為抓手，形成真實工位數據回流與持續迭代機制，帶動中小企業進入配套生態。

激活發展動能

面對具身智能廣闊的發展前景及其顯著的賦能效應，上市公司敏銳捕捉機遇，加速布局這一新興賽道。

天娛數科持續聚焦并深入推進數字化、智能化、全球化三大戰略。“我們以AI應用為主線深度布局，構建起AI營銷、具身智能、AI跨境電商等多點協同的業務格局。”賀晗說。

在具身智能賽道，天娛數科的BehavisionPro空間智能MaaS平臺創新性地提出“Assets—Behavior—Client”（ABC）架構，精準應對行業在感知理解、時序決策與跨本體執行方面的挑戰，積累了眾多3D數據與多模態數據，形成了層次豐富的數據體系。其中，3D鉸接數據集入選《北京市行業高質量數據集典型案例》，為智能體的精準認知與復雜動作生成奠定了數據基礎。

當前，企業將具身智能與實體經濟深度融合，發展動能不斷釋放。“推動具身智能更廣泛、更深入地落地應用，我們還要下更大功夫，在相關基礎領域持續發力，支持頭部AI企業與頂尖高校聯合研發多模態具身通用大模型，提升機器人的常識推理能力和未見環境下的泛化操作能力，讓更多企業分享具身智能發展紅利。”賀晗說。