“十五五”規劃綱要提出，推動量子科技、生物制造、氫能和核聚變能、腦機接口、具身智能、第六代移動通信等成為新的經濟增長點。今年政府工作報告也提出，培育發展未來能源、量子科技、生物制造、具身智能、腦機接口、6G等未來產業。

具身智能作為人工智能發展的重要形態，其與機器人技術的結合——具身智能機器人，正引領著智能制造的新方向。此類機器人具備高度仿生的感知、認知、決策和精準執行能力，有望突破傳統工業機器人僅限于重復、固定流程操作的瓶頸，為應對復雜非標工業場景、推動制造業向柔性化、智能化升級提供關鍵支撐。

具身智能工業機器人發展

仍面臨挑戰

具身智能工業機器人在電子裝配、精密加工、橡膠塑料、軍工、航空航天等高端制造領域具有廣闊的應用前景和不可替代的戰略價值。搶抓這一前沿賽道，對于驅動我國制造業整體升級、強化關鍵核心技術自主可控、塑造國際競爭新優勢意義重大。

與此同時，我國具身智能工業機器人的研發和產業化應用能力仍顯不足，工業現場應用仍以傳統機器人為主，具身智能機器人大多尚處于技術研發和原型驗證階段，從實驗室走向規模化工業應用仍面臨多重制約與挑戰。

一是核心零部件國產化水平低，產業安全與成本控制承壓。具身智能機器人對伺服關節模組等核心部件的性能、精度、可靠性要求極高，涉及高精度減速器、控制器、軸承、高端計算芯片（如GPU）、精密傳感器等。盡管國內已有部分企業在某些零部件領域實現了國產化，但在高端產品領域，其性能、穩定性與國際先進水平仍有差距，特別是在高端GPU、特定精密傳感器等關鍵環節。這種高度依賴進口的局面，不僅顯著推高了整機生產成本，制約了市場推廣和規模化應用，更使產業鏈供應鏈面臨潛在的“斷鏈”風險，對我國制造業核心競爭力的自主可控構成威脅。

二是高質量工業訓練數據匱乏，技術迭代升級動力不足。具身智能機器人的“智能”高度依賴于海量、高質量的場景數據進行訓練和優化，尤其是在非標準化、非結構化的真實工業環境中，其適應能力和任務完成度更需要龐大數據的支撐。然而，當前真實工業場景下的數據采集成本高昂、周期漫長。例如，一套高精度的動作捕捉設備價格可達數十萬元，使得許多中小企業難以承擔。同時，數據標注、清洗、管理也需要投入大量人力物力。高質量訓練數據的嚴重短缺，直接制約了算法模型的優化與機器人智能水平的提升，形成了“數據不足、性能不佳、應用受限、數據更難收集”的負向循環。

三是通用技術平臺與標準化認證體系缺失，產業生態協同效率低下。目前，國內具身智能機器人領域的研究力量和企業資源相對分散，缺乏統一的技術架構、開發平臺和接口標準。不同機構、企業采用的機器人操作系統、通信協議、編程語言、開發接口等各不相同，導致技術路線碎片化，設備之間難以實現互聯互通與協同作業。這種“各自為戰”的局面，造成了研發資源的重復投入和浪費，也使得研究成果難以共享和集成。此外，行業缺乏通用的性能測試、安全評估和應用認證標準，增加了用戶的選擇難度和采購風險，阻礙了產品的市場化推廣。一些企業傾向于追求短期產品落地，忽視了長期產業生態的共建，進一步加劇了資源分散和低水平重復建設問題。數據格式、元數據標準、標注規范的不統一，也使得跨企業、跨場景的數據流通與共享幾乎成為不可能。

多措并舉

促進具身智能工業機器人發展

第一，加強頂層設計與生態培育，構建協同創新體系。建議由國家相關部委牽頭，組織行業專家、領軍企業、科研院所等力量，系統開展產業研究，盡快繪制清晰的具身智能工業機器人產業生態圖譜，精準識別關鍵核心技術短板和“斷鏈”風險點。著力推動建設開放、協同的產業創新平臺，鼓勵開發覆蓋從硬件底層到軟件應用層、從人工智能模型底座到3D仿真數據集的全棧式通用開發工具套件（SDK），降低技術研發門檻。通過組建產業創新聯盟、共性技術研發中心等形式，促進“產學研用金”深度融合，引導創新資源集中投向關鍵環節，避免低水平重復建設。創新認證體系，對符合特定操作性、安全性標準的核心部件、軟件平臺及整體解決方案給予權威認證，引導市場選擇，倒逼技術升級和標準統一。

第二，推動區域優勢互補與資源共享，加速應用成果轉化。建議結合國家區域發展戰略，引導和支持具有不同優勢資源的地區開展協同合作。例如，支持工業基礎雄厚、應用場景豐富的地區，與具備國際化視野、基礎科研能力強的地區加強合作，共建聯合實驗室或協同創新平臺，實現技術、人才、場景、資本的優勢互補。鼓勵地方政府通過規劃引導、政策支持、試點示范等方式，開放更多真實工業場景，為具身智能機器人的測試驗證和迭代優化提供土壤。在此過程中，應注重拓展規模化發展路徑，優先在汽車、電子信息等自動化基礎好的行業樹立標桿應用案例，形成可復制、可推廣的解決方案，逐步向更多行業輻射。同時，鼓勵大型國有企業、龍頭制造企業率先開放內部場景，與機器人企業聯合開發，以實際需求牽引技術進步。

第三，建立健全標準與數據共享機制，優化產業發展環境。加快研究制定具身智能機器人在術語、接口、通信、安全、性能評估等方面的國家、行業或團體標準，推動建立統一的質量認證體系，促進產品互聯互通和互操作。在保障數據安全、隱私保護和知識產權的前提下，探索建立規范的數據交易市場或云共享平臺，通過制定統一的數據格式、標注規范、交易規則和激勵機制，促進高質量工業數據的合規流通與高效利用。可按行業、場景類型、操作難度等維度，梳理和建設標準化的場景數據庫，降低企業數據采集成本。對積極貢獻數據、參與標準制定的主體給予適當激勵，形成“共建共享、互利共贏”的良性發展生態。此外，應加大政策支持力度，針對核心零部件研發、數據采集標注等初始投入高、社會效益大的環節，研究提供研發費用加計扣除、首臺套保險補償、數據采購補貼等精準支持政策。鼓勵金融機構開發針對科技創新企業的特色信貸產品，引導社會資本設立相關領域產業投資基金，緩解創新企業融資壓力。

第四，強化人才引育與國際合作，夯實產業發展根基。具身智能是跨學科、跨技術的復雜領域，需要大量復合型人才。建議支持高校加強機器人工程、智能科學與技術等相關學科建設，鼓勵校企合作共建實訓基地，培養既懂人工智能算法又熟悉工業現場應用的工程師隊伍。實施更加開放的人才政策，吸引全球頂尖人才和團隊來華工作創業。在自主創新的同時，積極鼓勵企業、科研機構參與國際標準制定，開展多層次、寬領域的國際科技交流與合作，利用全球創新資源，提升我國在該領域的話語權和影響力。

（作者系陜西省社會科學院副研究員）