从技术协同到产业变革——关于具身智能 他们这样说｜2026世界智能产业博览会

智能不仅存在于大脑，也分布在身体与世界之中。

5月28至29日，第三届京津冀智能制造装备协同发展大会暨具身智能机器人产业对接会期间，产业专家和企业负责人齐聚一堂、思维碰撞，围绕具身智能、人形机器人展开热议。

具身智能究竟是什么？

它走到哪一步了？

学术界和产业界如何看待它的未来？

我们梳理了多位大咖的核心观点~

系统性底座：

算力、数据、模型的铁三角

阿里云智能集团副总裁刘湘雯点明：具身智能的产业化不是单点突破，而是“算力—数据—模型”的系统性能力提升。三大要素的协同，决定了落地速度与规模上限。她建议从核心部件技术攻关、系统级可靠性设计、严苛环境测试与验证入手，构建全栈能力。

与之呼应，深圳和而泰智能控制股份有限公司董事长刘建伟将视野拓展到“智时代”的底层逻辑——新计算、大数据、深服务。他指出，通用大模型夯实基底，而行业大模型执掌未来发展核心航向，关键在于通用能力、统一集成与行业智慧的全域融合。数智革命不仅是技术升级，更是知识智慧集成、生态自我协同、社会运行模式的重塑。

技术架构：

从感知到执行，大脑与小脑的分工协作

上海松应科技有限公司创始人、CEO聂凯旋进一步揭示了具身智能的内部机理：2022年至2025年，具身智能的演进本质是“大脑”与“小脑”模型的协同进化。大脑负责高级规划——理解与推理；小脑负责低级执行——精确的物理动作。二者结合，使机器人能够从抽象指令走向具体的物理交互。

融科联创（天津）信息技术有限公司总裁李运杰则完整勾勒出具身智能的技术闭环：感知（环境信息获取）—认知（理解与推理）—决策（运动与操作）—执行，并持续进化。他强调，具身智能是AI从感知到行动的能力跃迁，融合计算机视觉、自然语言处理、机器人学等多模态技术，推动AI从被动响应向主动作业进化。这恰恰是物理AI加速重构现实世界的核心动力。

数据驱动：

真机数据是场景落地的“最后一公里”

乐聚智能（深圳）股份有限公司联合创始人兼CEO常琳将目光聚焦到数据生态。他指出，真机数据与合成数据服务于模型的不同训练阶段，而真机数据是推动具身智能真实场景落地的关键。为了驱动更多场景应用开发，他提出一条开源生态路径：训练场→真机与数据类赛事→中试基地→孵化基金→开发者开源社区，形成从数据采集到商业转化的完整链条。

产业突破：

工业机器人的换挡与跃升

哈尔滨工业大学机器人研究所所长、教授赵杰立足工业机器人，给出了具身智能时代的发展重点。他认为，应用场景的拓展催生了产品快速变革，机器人与AI的融合则催生复杂技能作业能力的提升。自主品牌需要突破正向设计技术与底层核心算法，推动数字样机验证；同时探索以绝对定位、轨迹精度为核心的整机性能指标体系、测试评定方法，以及整机寿命预测和可靠性评估。安全认证不可或缺。作业方式要从预置简单操作向技能灵巧转变，推动复杂技能作业，进而使工业机器人装机量实现指数级增长。

纵观六位专家的观点，一条清晰的逻辑脉络浮现：算力—数据—模型构成底层铁三角；大脑与小脑的分工以及感知—认知—决策—执行的闭环定义了技术架构；真机数据生态打通落地“最后一公里”；工业机器人则是最先受益并反哺的典型场景。而这一切的最终指向，正是具身智能的未来，不是单一技术的独角戏，而是系统能力的合奏。这场从感知到行动的能力跃迁，才刚刚开始。

记者：张嫚芮 魏群 冯荔