2025年被业界视为具身智能商业化发展的起点。目前，机器人在理解、感知以及交互方面都有了更加成熟稳定的表现，逐渐从实验室迈向更多应用场景。“一项科学研究成果，在从实验室走向市场的准备阶段是最难的，要跨越很多鸿沟，风险特别大。”全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光在接受记者采访时表示，当前，具身智能技术便处于这种“1到10”的重要阶段，需要更多的耐心资本，以及保护创新者利益的社会共识。
“我还是比较乐观的，相信未来10至15年，我们就能拥有人形机器人这样的‘助手’。”赵晓光对具身智能技术未来的普及应用充满信心。
● 本报记者 杨洁 王婧涵
处在商业化关键阶段
2025年，“具身智能”首次被写入政府工作报告。
何为具身智能？赵晓光介绍：“具身智能是指具有身体的智能，包括一个机器大脑能够帮助决策，以及肢体能够快速进行反应，其核心在于实体设备与智能决策的深度融合。”她表示，这一概念最早由艾伦·图灵于1948年提出，区别于仅依赖计算的“离身智能”，具身智能设备既能通过传感器感知物理世界，又能借助大模型理解任务、自主决策并执行。其中，人形机器人因体现了对人类体力和智力的仿生，是具身智能中特殊且较为高端的一种形态。
在赵晓光看来，很多应用场景，不一定需要人形机器人来完成，也许轮式、四足等具身智能设备对任务的执行效率更高，但人形机器人由于具有与人类接近的外在形象，在交互与服务过程中更能让人有亲近感，对于未来养老等服务场景会是一个很好的选择。“未来我们还希望为我们服务的人形机器人，胳膊是软的、有温度的，这将是人形机器人重要发展方向。”
有观点认为2025年是人形机器人商用的元年，对此，赵晓光表示，更准确的说法应该是其处在商业化应用的起点，大规模拓展应用仍需时日。“具身智能正处在从实验室走向市场的关键阶段。随着技术、市场需求不断发展，人形机器人一定会非常受欢迎。”
大模型带来更聪明的大脑
ChatGPT、DeepSeek等大模型的技术突破，让具身智能的发展如虎添翼。“大模型给了机器人一个更聪明的大脑。”赵晓光表示。
畅想具身智能机器人成为科研人员的实验室助手，赵晓光描述，假设我们需要机器人助手帮忙取回焊接好的电路板，传统的机器人仅能执行预设的指令，而具身智能机器人则能够依托大模型，自主完成环境感知、记忆检索、路径规划与任务执行的全链条过程。
“比如，机器人通过大模型的推理能力拆解任务，通过记录的实验室过往视频，准确定位电路板的位置，再结合实时导航，才能送至我所指定的地点。”赵晓光表示，这一过程模拟了人类的感知、记忆、思考与执行的四重智能。如果没有大模型，机器人仅能依赖固定编程，缺少对环境的适应，能力将大幅受限。
赵晓光认为，具身智能的核心就在于“将大模型的决策力与机器人的执行力无缝衔接”。当前机器人对复杂任务的反应速度和执行能力仍逊于人类，磨合期不可避免。新助手需要时间来熟悉工作，机器人也是如此，但是它会通过持续的强化学习来优化表现。要对具身智能设备的“进化”有耐心、有信心。
她表示，机器人替代重复性、危险性的工作岗位是大势所趋。目前，手术机器人已在外科领域崭露头角，其稳定性与精度远超人类医生，这类规律性强的场景将率先取得突破。
交叉学科需重点突破
赵晓光认为，未来十年是具身智能领域发展的快速上升期，同时这也是一个大浪淘沙、去伪存真的过程，需经历技术验证、场景适配与成本优化三重考验。
她表示，当前具身智能机器人正处于技术产业化“1到10”的阶段，既需科学家攻克“卡脖子”难题，也离不开社会对创新试错的包容。
“发展具身智能是系统工程，绝非单一领域能独立完成。”赵晓光提出，技术瓶颈既存在于基础算法与执行硬件，更涉及新材料等交叉学科。例如，柔性人工肌肉材料可提升机器人关节灵活性，耐磨涂层能延长设备寿命。这些创新技术的突破，都将极大助力具身智能设备的广泛应用。
同时，赵晓光希望能有更多耐心资本助力行业成长。具身智能技术还需要政策、金融、市场共同托举。“有了更丰富的金融产品支持，更丰富的融资渠道，以及保护创新者利益的社会共识，我相信包括具身智能在内的新技术会不断进步、不断成熟。”赵晓光表示。
