■本报记者 杜珊妮

当机器人走进生产制造车间，无论是机器臂灵巧搬运零部件、感知周围环境并自主调整动作的场景，还是智能搬运车悄然穿梭、与工人协作完成复杂任务的画面，都生动展现了具身智能技术从实验室验证加速走向工业级应用的进程。

近日，在北京举行的香山科学会议第800次学术讨论会上，围绕“复杂多场景具身智能机器人技术突破与跨领域协同”主题，来自高校、科研院所和产业一线的专家展开了一场务实思辨。

中关村大成智慧联盟（钱学森学派研究中心）理事长白雲帆在会上指出：“具身智能是推动全球机器人产业迈向‘通用智能’、解决复杂场景下的自主决策难题、提升多场景任务泛化能力的关键。我国应将突破具身智能关键技术作为追赶、超越及培育新质生产力的战略抓手。”

推动人工智能范式转变

构建能够在工业制造、灾害救援、农业生产等多样化环境中自主感知、决策与执行的智能机器人体系，是发展复杂多场景具身智能系统的核心目标，也是本次会议的焦点之一。要实现这一目标，首要任务是推动人工智能范式发生根本性转变。

白雲帆指出，具身智能的本质在于“身体—环境—认知”的深度融合。在这一框架下，感知与行动不再只是任务执行的末端环节，而是智能生成与持续演化的重要来源。然而，从现实进展来看，这一转变仍面临明显瓶颈，多数系统仍处于“多模态算法叠加”的弱具身阶段。

围绕这一范式转变，清华大学计算机科学与技术系教授孙富春认为，机器人不仅依赖预设指令完成任务，更需通过触觉、力觉等感知实时捕捉环境变化，并自主调整策略。这种“手脑合一”的实时学习与适应能力，是应对复杂、多变任务的关键。

那么，具身智能如何在工业实践场景中落地？西安交通大学机械工程学院教授梅雪松以其团队研发的移动操作机器人为例，揭示了将“身体”融入智能控制的关键。他提出让机器臂在保持作业精度的同时，实时感知并顺应微小的接触力变化。

当复杂的软硬件系统应用于多样化工业场景的同时，也引发了与会专家对研发范式的深刻思考。中国兵器集团西安现代控制技术研究所研究员韩静认为，通过数字模型与数字孪生技术，实现设计、验证与优化过程的模块化和标准化，是降低创新风险、提升系统可靠性的基础条件。

与此同时，多位与会专家对通用具身智能的实现路径持审慎态度。“机器人应像工匠一样，擅长某一项工作，做到极致。”清华大学电子工程系教授刘加表示，在机器人技术发展初期，应重视多样性与专业性。多位与会专家认为，真正的通用能力，往往是大量专用系统在复杂场景中长期打磨孕育出的。

迈向“通用”之路

在推动具身智能发展的同时，如何构建可广泛适用的通用机器人平台也是本次香山科学会议关注的焦点。

针对“通用性”这一目标，中国航天科技集团一院18所研究员黄玉平指出，为提高研发效率并避免重复开发，当前的具身智能机器人研究应该制定规范，进一步明确具体的研究范围，因为其通用性需求可能很难实现。

与之呼应的是将“通用”理解为可组合的模块化能力。“通用性应被定义为支撑多任务的通用硬件（如灵巧手）或通用软件算法，而非大范围通用。”中国电力科学研究院研究员郑彬说。

围绕通用机器人平台的构建路径，与会专家从智能架构与技术范式层面给出了不同视角的思考。

中国科学院自动化研究所研究员王飞跃指出，大模型技术，尤其是以VLA（视觉—语言—行为）模型为代表的具身智能与平行智能的ACP（人工系统、计算实验、平行执行）框架，正融合驱动人工智能从单纯的“数字大脑”迈向与物理世界深度交互的“行动实体”。这种融合正在推动能真正理解环境并自主行动的“超级智能体”向前发展。

随着智能体从独立作业走向群体协作，北京大学电子学院教授程翔认为，要超越简单视距任务，实现复杂超视距协作，必须突破传统通信与多模态感知相互分立的局限，探索两者在人工智能原生层面的深度融合机理。

走出“能力演示”的实验室

当具身智能走出“能力演示”的实验室，其面临的终极考场是复杂的产业现实。在石油炼化、化工、井工煤矿等复杂多场景，棋赫科技集团研究员陈昊指出，巡检作为安全生产的关键环节很重要，这也意味着机器上岗是刚性需求。

另外，面向国计民生的农业场景同样为具身智能提供了规模化落地的现实土壤。中国农业大学教授陈建指出：“目前，我们的农业机器人系统已在多地示范应用，有效降低了育种人力投入，提升了粮食单产。”

多位与会专家表示，具身智能的产业化路径尚不清晰，应以“需求牵引+技术攻关”为主线，制定基本规范和发展路线图。在高危作业、极端环境和农业等刚需领域，可以率先跑通应用闭环，通过示范项目积累经验，逐步沉淀可复制的技术规范与协同机制。在这一过程中，政府引导与市场机制的协同作用，将为具身智能从实验室走向产业应用提供重要支撑。