从“可用”到“好用”，雄安新区布局卫星互联网与“北斗+”新赛道

早早(zǎozǎo)就没了位置，人墙围了一层又一层，宇树机器人、天工(tiāngōng)机器人一登场，就调动了全场气氛。

6月(yuè)6日，由北京智源人工智能研究院主办的“AI春晚”——第七届北京智源大会(dàhuì)（以下简称智源大会）正式开幕。

大模型热潮进入第三年，智源大会(dàhuì)的关键词已经从“大语言模型”跃升为“具身智能”与(yǔ)“机器人2.0”。

作为产业风向标，在智源大会上，OpenAI创始人山姆·奥特曼以及“深度学习之父”辛顿曾发表(fābiǎo)演讲(yǎnjiǎng)；月(yuè)之暗面创始人杨植麟曾经历人墙围堵，热度远超如今首个冲向IPO的智谱AI；而今，大会上的“明星”是宇树科技创始人、CEO（首席(shǒuxí)执行官）王兴兴。

变化的(de)背后，AI（人工智能）正加速迈入“干实事”的新阶段：从机器人表演(biǎoyǎn)走向实际应用，从模型(móxíng)训练走向产业闭环。物理世界的复杂性、数据采集的现实需求、人与机器的自然交互，正在共同推动(tuīdòng)具身智能成为AI发展的下一个技术高地。

具身智能会客厅(huìkètīng)对话现场 主办者供图

“AI春晚”，主角又(yòu)换了

结束(jiéshù)开幕式上的“智源具身智能会客厅”圆桌(yuánzhuō)对话后，宇树科技CEO王兴兴在现场安保(ānbǎo)引导下离场，想要上前与其交流的观众被隔绝在人墙外。

这或许是吸取了去年的“教训”，彼时的明星公司是月之(zhī)暗面(ànmiàn)，杨植麟在下场后几度被人墙围住无法脱身。

如果以2022年末ChatGPT的(de)发布作为节点，三届智源大会，不仅见证了大模型时代AI技术的跨越式发展，也折射出人工智能产业关注重心(zhòngxīn)的变动轨迹(guǐjì)。

2023年，AI领域风头无两的是OpenAI所(suǒ)引领的生成式大语言模型热潮，当年大会(dàhuì)的高光时刻是OpenAI的代表人物山姆·奥特曼(àotèmàn)（Sam Altman）与“深度学习之父(fù)”辛顿（Geoffrey Hinton）的亮相。

2024年(nián)，以月之(zhī)暗面、百度、智谱AI为代表的国产大模型厂商迅速崛起，在语言模型与(yǔ)多模态模型领域竞逐成“主角”，开发出Kimi的月之暗面备受追捧。

2025年(nián)，具身智能集中抢镜，机器人、跨模态系统、物理智能等成为主论坛的(de)重要议题。变化背后(bèihòu)，是技术路线的演进和应用价值的再认识。

面壁智能CEO兼联合创始人李大海在接受(jiēshòu)《每日经济新闻》记者采访时表示(biǎoshì)，技术的发展是非线性的。大模型本质上是一项基础性技术，未来一定是非常(fēicháng)重要的底层基础设施。随着这项技术逐步成熟，产业关注(guānzhù)的重心自然也开始从底层模型向其之上的具体应用转移，这种(zhèzhǒng)关注点的迁移是合理且必然的。

同时，李大(dà)海认为，大模型(móxíng)“奇点”正在到来，其身处其中(qízhōng)有(yǒu)非常强烈的感受，当前大模型在训练过程中，已经能够利用自身的特性，反哺(fǎnbǔ)训练过程，实现大模型训练的加速，形成“用大模型训练大模型”的良性循环。“整个技术的发展在加速，（所以）才有外面能看到的整个行业的变化越来越大（的情况）。”

“人工智能正加速从(cóng)数字世界走向物理世界，这是我们对整个大的技术发展趋势的判断。”智源(zhìyuán)研究院院长王仲远受访时表示。

从“秀(xiù)肌肉”到“干实事”

在2024年的(de)智源大会开幕式上，月之暗面、百川智能、智谱AI与(yǔ)面壁智能四家国产大模型公司(gōngsī)曾罕见同台，展开通往通用人工智能（AGI）之路的对话。而2025年，圆桌(yuánzhuō)环节的对话主角，从大模型转向了具身智能。

开年以来，具身智能成为人工智能领域最热的(de)关键词，伴随而来的，是形态各异的机器人频繁亮相各种公众赛事：从春节晚会上的舞蹈表演(biǎoyǎn)，到格斗竞技场上的人形对抗赛；从物流分拣(fēnjiǎn)的真实场景模拟，到即将在北京举办的“世界人形机器人运动会(yùndònghuì)”。

眼下风靡的(de)机器人比赛，是验证技术的试验场(shìyànchǎng)，还是秀肌肉的“秀场”？

对此(duìcǐ)，王兴兴认为，当前机器人赛事的价值在于让大众“看到机器人已经发展到什么阶段了”。他坦言，尽管(jǐnguǎn)人形机器人还不能“真正进入家庭干活”，但通过格斗、跳舞等全身动作(dòngzuò)训练，一方面(yìfāngmiàn)可以展示当前AI控制系统的水平，另一方面(lìngyìfāngmiàn)，跳舞和格斗，其实是机器人全身动作的一部分。“我们的目标一直是希望通过AI技术让机器人能做各种全身动作，来实现终极目标，去真正解放人类(rénlèi)生产力。”

王兴兴进一步解释道，这种展示不仅有助于训练和验证模型能力，也开始(kāishǐ)体现出一定的(de)商业价值。今年上半年，人形机器人租赁市场(shìchǎng)就比较火爆，王兴兴认为，这也是一种产业价值的体现。

北京人形机器人(jīqìrén)创新中心(zhōngxīn)总经理熊友军也表示，接下来的(de)“世界人形机器人运动会”，不仅包括格斗等竞技类(lèi)项目，还将引入(yǐnrù)短跑、接力、足球、舞蹈等来自人类场景的形式。同时，赛事中还包含多个真实生活和工业场景，如工厂的物流搬运、医院的医药分拣、酒店的服务应用等。

熊友军表示，这些比赛场景来自具体的企业提出(tíchū)的真实场景需求，和机器人即将走入现实的生活密切相关。“这是一个很(hěn)好的训练场，对提升机器的技术有很大帮助，也是潜在客户了解和跟(gēn)机器人企业沟通的桥梁(qiáoliáng)。”

尽管表演与赛事火热，但具身智能产业化真正的关键仍是“干活”能力的打造(dǎzào)。对此，银河(yínhé)通用创始人王鹤指出，当前行业已经有许多炫酷技能，但需要(xūyào)反思的是，如果在真实环境下无法保证成功率，这些(zhèxiē)技能的产业价值就非常有限。

王鹤介绍，银河通用(yòng)与智源研究院(yánjiūyuàn)的(de)联合团队正在(zài)重点攻关“通用移动抓取”任务(rènwù)，即通过导航与抓取组合，让机器人在货架等实际工作场景中完成复杂动作。王鹤透露，银河通用的机器人已经在北京值守7家24小时无人药店，由人形机器人完成取药和对接骑手的任务。他进一步强调，希望赛事和应用场景能进一步打通，用赛事去引领有价值的、可(kě)落地的技能。

人形机器人现场展示格斗 主办方(zhǔbànfāng)供图

在AI模型“上天入地”的浪潮(làngcháo)中，被称为“AI+机器人”终极形态(xíngtài)的具身智能，正成为产业界和学术界(xuéshùjiè)同时瞄准的下一个技术制高点。

“其实我一直不坚持一定要做（成）人形（机器人）。”在谈到人形机器人是否是具身智能唯一(wéiyī)形态(xíngtài)时，王兴兴表示，从工程实践角度出发，宇树科技早期做机器狗，转向人形机器人属于(shǔyú)“顺理成章”。在一些场景中，用轮式底盘替代腿部同样非常实用(shíyòng)。

“但为什么大家现在喜欢用人形(rénxíng)(rénxíng)，尤其上半身保留人的样子？核心是因为现在AI大部分还是依赖人来做数据采集。”王兴兴解释说，人形机器人(jīqìrén)上半身动作和人类一致，可以让(ràng)AI采集数据、训练模型都更加方便，“包括我们机器人跳舞或者做一些格斗(gédòu)和别的比赛，说实在的，如果你做成别的样子就没办法做这个事情”。

不过王兴兴也明确指出，未来随着AGI的诞生，机器人的形态将会“千奇百怪”，比现在要多(duō)(duō)非常多倍，甚至多100倍都有可能。但在当前阶段，人形形态仍在数据采集、模型训练和落地效率上(shàng)具备(jùbèi)“实用主义”的优势。

与王兴兴偏向技术现实主义的(de)观点(guāndiǎn)不同，熊友军更看重人形在未来市场(shìchǎng)中的地位。他认为，虽然从技术上讲(jiǎng)，具身智能载体(zàitǐ)可以多种多样，但“人形机器人是具身智能发展、研究的最佳载体”。他指出，未来具身智能的最大应用场景不是工业，而是家庭和商用服务，“今天工厂场景只是‘开胃小菜’”。

熊友军认为(wèi)，人形(rénxíng)机器人更容易被人接受(jiēshòu)。它们会成为生活中的(de)伙伴、朋友，甚至像现在很多年轻人所说的——可能是爱人。这种人机交互的自然程度是其他形态难以比拟的。他还补充道，人形机器人适配人类环境的成本更低，如果不是人形，就可能需要为机器人改造环境。这在实际部署中会带来(dàilái)额外成本。熊友军表示(biǎoshì)，长期来看，人形仍是具身智能最具发展潜力的形态。

展区机器狗(gǒu) 主办方供图

在(zài)形态问题的背后，具身(jùshēn)智能(zhìnéng)的“智能”来源何处，是另一个争议核心(héxīn)。自动驾驶中，VLA（视觉语言动作模型）已成为主流解决方案，但面对具身智能中复杂度更高的任务环境，VLA能否“泛化”仍待验证。

王鹤认为，自动驾驶的(de)经验已初步证明了(le)“端到端”方案有更好的扩展性，不依赖无穷无尽的规则，而是通过数据去驱动模型。他表示，VLA的意义在于，通过视觉观测(guāncè)和自然语言(zìrányǔyán)指令，直接输出动作决策，中间不再需要其他环节。这种路径可以(kěyǐ)让模型更充分地吸收数据背后的知识，发挥出最大的性能，而不受制于模块化方案。

不过，王鹤也直言，目前VLA是具身智能研究(yánjiū)的热点，只是(zhǐshì)针对VLA究竟要突破什么，行业同样有不同观点。比如，有人希望把人类能做的所有事情都整合到VLA中，形成一个基座模型。王鹤认为这太着急了。他指出，人类认知不是只有(zhǐyǒu)视觉和(hé)语言，还包括力觉、触觉、嗅觉、味觉、温觉、听觉⋯⋯“所以VLA只能(zhǐnéng)是一个起点，要想真正做到人类级别的具身智能，只能不断融合新的模态(mótài)。”

王鹤认为，目前VLA最适合的任务是移动、抓取和放置。这些以视觉为主，加上末端的触觉或力觉传感器即可执行，这类任务在工业(gōngyè)和服务场景(chǎngjǐng)中已经足够广泛，如果(rúguǒ)能先将这类VLA模型做扎实，“将会是具身智能真正(zhēnzhèng)第一次高潮的到来”。

穹彻智能联合创始(chuàngshǐ)⼈、上海交通⼤学(xué)教授、上海创智学院副院⻓卢策吾则补充，VLA模型“确实集合了机器人几件要干的事”——Vision（视觉）理解世界，Language（语言）与人类沟通，Action（动作）改变世界。但他也指出VLA当前存在很大的限制。具身(jùshēn)智能面对的物理世界比无人(wúrén)驾驶复杂得多，无人车只需在两个维度做决策，且场景相对固定，而(ér)通用(tōngyòng)具身智能的场景是开放且有接触的，空间更大、不确定性更多。因此(yīncǐ)，要做到(zuòdào)通用，就要压缩它的“不确定性”，并不停地(dì)在兼容框架中增加更多额外信息，在端到端的模型里压缩它的空间。

此外，他强调对(duì)物理世界理解能力的增强也(yě)是(shì)“压缩任务空间”的关键。穹彻团队在其第二代“机器人大脑”中，加入了“数字基因”“仿真数据资产”等模块，希望通过仿真产生大量数据，减少真实世界中训练对样本量的依赖。卢策吾认为，找到更聪明的方式理解世界，把它们(tāmen)融合到VLA里，才可能真正推动通用智能(zhìnéng)的拐点出现。

从人形机器人的路径分歧，到VLA模型的能力边界，在具身智能这条路上，数据仍(réng)是燃料，形态(xíngtài)仍有博弈。但最终，理解(lǐjiě)世界并与之交互的能力，或许才是决定智能生命形态的关键点。