“十五五”规划纲要提出，推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点。今年政府工作报告也提出，培育发展未来能源、量子科技、生物制造、具身智能、脑机接口、6G等未来产业。
具身智能作为人工智能发展的重要形态，其与机器人技术的结合——具身智能机器人，正引领着智能制造的新方向。此类机器人具备高度仿生的感知、认知、决策和精准执行能力，有望突破传统工业机器人仅限于重复、固定流程操作的瓶颈，为应对复杂非标工业场景、推动制造业向柔性化、智能化升级提供关键支撑。
具身智能工业机器人发展
仍面临挑战
具身智能工业机器人在电子装配、精密加工、橡胶塑料、军工、航空航天等高端制造领域具有广阔的应用前景和不可替代的战略价值。抢抓这一前沿赛道，对于驱动我国制造业整体升级、强化关键核心技术自主可控、塑造国际竞争新优势意义重大。
与此同时，我国具身智能工业机器人的研发和产业化应用能力仍显不足，工业现场应用仍以传统机器人为主，具身智能机器人大多尚处于技术研发和原型验证阶段，从实验室走向规模化工业应用仍面临多重制约与挑战。
一是核心零部件国产化水平低，产业安全与成本控制承压。具身智能机器人对伺服关节模组等核心部件的性能、精度、可靠性要求极高，涉及高精度减速器、控制器、轴承、高端计算芯片（如GPU）、精密传感器等。尽管国内已有部分企业在某些零部件领域实现了国产化，但在高端产品领域，其性能、稳定性与国际先进水平仍有差距，特别是在高端GPU、特定精密传感器等关键环节。这种高度依赖进口的局面，不仅显著推高了整机生产成本，制约了市场推广和规模化应用，更使产业链供应链面临潜在的“断链”风险，对我国制造业核心竞争力的自主可控构成威胁。
二是高质量工业训练数据匮乏，技术迭代升级动力不足。具身智能机器人的“智能”高度依赖于海量、高质量的场景数据进行训练和优化，尤其是在非标准化、非结构化的真实工业环境中，其适应能力和任务完成度更需要庞大数据的支撑。然而，当前真实工业场景下的数据采集成本高昂、周期漫长。例如，一套高精度的动作捕捉设备价格可达数十万元，使得许多中小企业难以承担。同时，数据标注、清洗、管理也需要投入大量人力物力。高质量训练数据的严重短缺，直接制约了算法模型的优化与机器人智能水平的提升，形成了“数据不足、性能不佳、应用受限、数据更难收集”的负向循环。
三是通用技术平台与标准化认证体系缺失，产业生态协同效率低下。目前，国内具身智能机器人领域的研究力量和企业资源相对分散，缺乏统一的技术架构、开发平台和接口标准。不同机构、企业采用的机器人操作系统、通信协议、编程语言、开发接口等各不相同，导致技术路线碎片化，设备之间难以实现互联互通与协同作业。这种“各自为战”的局面，造成了研发资源的重复投入和浪费，也使得研究成果难以共享和集成。此外，行业缺乏通用的性能测试、安全评估和应用认证标准，增加了用户的选择难度和采购风险，阻碍了产品的市场化推广。一些企业倾向于追求短期产品落地，忽视了长期产业生态的共建，进一步加剧了资源分散和低水平重复建设问题。数据格式、元数据标准、标注规范的不统一，也使得跨企业、跨场景的数据流通与共享几乎成为不可能。
多措并举
促进具身智能工业机器人发展
第一，加强顶层设计与生态培育，构建协同创新体系。建议由国家相关部委牵头，组织行业专家、领军企业、科研院所等力量，系统开展产业研究，尽快绘制清晰的具身智能工业机器人产业生态图谱，精准识别关键核心技术短板和“断链”风险点。着力推动建设开放、协同的产业创新平台，鼓励开发覆盖从硬件底层到软件应用层、从人工智能模型底座到3D仿真数据集的全栈式通用开发工具套件（SDK），降低技术研发门槛。通过组建产业创新联盟、共性技术研发中心等形式，促进“产学研用金”深度融合，引导创新资源集中投向关键环节，避免低水平重复建设。创新认证体系，对符合特定操作性、安全性标准的核心部件、软件平台及整体解决方案给予权威认证，引导市场选择，倒逼技术升级和标准统一。
第二，推动区域优势互补与资源共享，加速应用成果转化。建议结合国家区域发展战略，引导和支持具有不同优势资源的地区开展协同合作。例如，支持工业基础雄厚、应用场景丰富的地区，与具备国际化视野、基础科研能力强的地区加强合作，共建联合实验室或协同创新平台，实现技术、人才、场景、资本的优势互补。鼓励地方政府通过规划引导、政策支持、试点示范等方式，开放更多真实工业场景，为具身智能机器人的测试验证和迭代优化提供土壤。在此过程中，应注重拓展规模化发展路径，优先在汽车、电子信息等自动化基础好的行业树立标杆应用案例，形成可复制、可推广的解决方案，逐步向更多行业辐射。同时，鼓励大型国有企业、龙头制造企业率先开放内部场景，与机器人企业联合开发，以实际需求牵引技术进步。
第三，建立健全标准与数据共享机制，优化产业发展环境。加快研究制定具身智能机器人在术语、接口、通信、安全、性能评估等方面的国家、行业或团体标准，推动建立统一的质量认证体系，促进产品互联互通和互操作。在保障数据安全、隐私保护和知识产权的前提下，探索建立规范的数据交易市场或云共享平台，通过制定统一的数据格式、标注规范、交易规则和激励机制，促进高质量工业数据的合规流通与高效利用。可按行业、场景类型、操作难度等维度，梳理和建设标准化的场景数据库，降低企业数据采集成本。对积极贡献数据、参与标准制定的主体给予适当激励，形成“共建共享、互利共赢”的良性发展生态。此外，应加大政策支持力度，针对核心零部件研发、数据采集标注等初始投入高、社会效益大的环节，研究提供研发费用加计扣除、首台套保险补偿、数据采购补贴等精准支持政策。鼓励金融机构开发针对科技创新企业的特色信贷产品，引导社会资本设立相关领域产业投资基金，缓解创新企业融资压力。
第四，强化人才引育与国际合作，夯实产业发展根基。具身智能是跨学科、跨技术的复杂领域，需要大量复合型人才。建议支持高校加强机器人工程、智能科学与技术等相关学科建设，鼓励校企合作共建实训基地，培养既懂人工智能算法又熟悉工业现场应用的工程师队伍。实施更加开放的人才政策，吸引全球顶尖人才和团队来华工作创业。在自主创新的同时，积极鼓励企业、科研机构参与国际标准制定，开展多层次、宽领域的国际科技交流与合作，利用全球创新资源，提升我国在该领域的话语权和影响力。（作者系陕西省社会科学院副研究员）
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