大咖谈：人形机器人与具身智能产业机遇与挑战
May 9, 2025 来源：- 作者：-
如今，人形机器人与具身智能产业发展迅速，你是否对人形机器人与具身智能产业的发展现状感到好奇？行业取得的进步与面临的挑战又有哪些？
4月25日，在中国机器人网、上海汽车会展中心主办的“2025中国人形机器人生态大会”圆桌论坛环节，上海交通大学教授陈卫东、优艾智合-西安交大具身智能机器人研究院运营中心主任关健、新时达副总裁兼董秘刘菁、开普勒中国区业务负责人张梅魁、卓誉科技副总经理李鸿飞围绕“人形机器人与具身智能产业机遇与挑战”这一话题进行了深入讨论。
以下是本场圆桌交流实录，「中国机器人网」整理删改：
陈卫东：从北京人形机器人马拉松来看，当下人形机器人的表现如何？技术挑战有哪些？
李鸿飞：大模型推动人形机器人从指令式执行迈向半自主智能，是质的飞跃。但仍面临场景适配不足：场景需求旺盛，但技术（如感知、运动控制）尚未满足实际需求；稳定性存在问题：马拉松中机器人易倾倒、驱动器过热，批量应用需提升可靠性；成本过高：整机成本成为企业和个人用户的门槛，需标准化降本。
张梅魁：行业热度高是正向信号，马拉松暴露的散热、续航等问题需生态链协同解决。人形机器人需从场景倒推标准制定，定义稳定性、智能性、泛化性等维度的技术指标，推动行业标准化以降本。
刘菁：类比蒸汽机初期发展，人形机器人技术迭代需要时间，行业内对现状有预期，公众可能因不了解技术难度而低估进展。人形机器人面临系统性问题：零部件（如电机散热）、整机（上下肢技术路线）、大模型端到端协同等需全链条优化；依赖政策引导资源（人才、资金）投入，加速技术迭代。
关健：马拉松是“伪装成体育比赛的技术压力测试”，本质是暴露单一运动性能短板，而非否定整体技术。需纠正“机器人=跑马拉松”的误解，理性看待技术发展阶段，避免以偏概全。
陈卫东：人形机器人必须采用“头+双臂+双腿”的类人结构吗？如何看待形态多样化？
关健：形态由场景决定。机器人形态应“适者生存”，特定场景下轮式、多臂等形态可能更高效（如平坦路面用轮式底盘）。用研究院的思路来看，未来人形机器人的趋势为共性大脑（大模型）+多元形态，N种机器人适配细分场景，不断进化。
刘菁：短期百花齐放，初期允许“阉割版”“肢解版”机器人存在（如单臂、狗形），通过“大脑+运动机构”组合探索最优解；长期收敛于人形，人形因兼容多场景功能，标准化后易量产降本，可能成为终局形态（但尺寸可能分化，如0.5米-2米）。
张梅魁：认同短期轮式等形态更高效，但长期看，人形是“平替人类”的终极形态，可覆盖所有人类工作场景，需技术突破后实现。
李鸿飞：大模型基于人类视角训练（如视觉数据来自人类身高），引导机器人学习人类思维，形态可能自然趋近于人形；若单一形态能解决问题，无需复杂设计，人形可能因“适配人类环境”成为最简解。
陈卫东：未来3-5年，人形机器人最有前景的应用领域是哪些？
张梅魁：ToB工业场景与ToC消费场景。优先聚焦封闭、单一场景（如工厂特定工序），通过单点突破验证可行性，可能出现垂直细分场景（如家庭特定服务），需硬件与软件快速迭代。
关健：一方面，从具身智能技术来说，它会沿着已有的一条智能化生态基础上+具身智能的技术板块，形成生产力的进阶。另一方面，具体到人形机器人，未来的发展路径有多种选择，看技术怎样整合能够达到场景的价值要求，同时合理控制利润，便可率先实现该场景的规模化应用。
刘菁：以痛点把握作为落地的核心。ToB：解决工业机器人现有痛点（如复杂任务能力不足），形态按需组合（如机械臂+大模型）。ToC：封闭、重复场景（如家庭清洁）优先突破，依赖技术简化与数据积累（特斯拉通过生产线自训练迭代）。
李鸿飞：一个是简单化有一定容错率的工业场景，另外一个是商业端。工业场景的低容错率、单一重复工作（如“幼儿园水平”的简单任务），允许机器人逐步学习优化；容错率高、数据丰富（如零售摆货）的商业场景利于模型快速收敛，市场容量大。
陈卫东：对于人形机器人/具身智能未来发展的一句话展望或建议。
关健：机器人技术发展是不可逆的生产力革命，需生态链协同推动，共同发展。
刘菁：人形机器人可能成为继3C、汽车后的第三大制造业终端，形成万亿级市场，需抓住AI与物理世界融合的机遇。
张梅魁：行业需“仰望星空+脚踏实地”，通过创新突破技术与成本瓶颈，联动上下游共建生态。
李鸿飞：产业链需共同协作，加速机器人从实验室走向现实，释放人类潜力，实现“未来已来”的技术普惠。
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