热点关注丨2025具身智能机器人发展十大趋势

转自 中国电子报

在8月8日2025世界机器人大会开幕式上，世界机器人合作组织理事长、中国科学院院士乔红发布了《2025具身智能机器人发展趋势》，对具身智能机器人未来发展进行了前瞻预测。

一是物理实践、物理模拟器与世界模型协同驱动的具身感认知。物理实践是具身智能的本质，物理模拟器构建高保真训练环境，世界模型提供环境的内部特征，三者结合可提供丰富、有效、真实的环境，用以训练具身智能机器人与环境的接触、非接触交互感认知能力，为其决策、控制奠定基础。

二是多模态大模型等赋能具身决策。多层次端到端具身决策：受多模态大模型启发、具有数理基础的认知与规划研究，与生命科学融合，并结合实时控制模块，显著增强具身智能机器人在非结构化环境下的任务泛化能力。

三是融合模型预测、强化学习和生命科学的具身智能控制。将模型预测控制的动态优化能力、强化学习自适应策略与生命科学的冗余多环路控制机制相融合，构建具身智能机器人控制系统，提升动态环境中具身智能机器人控制的泛化性和适应性。

四是生成式人工智能驱动的具身智能机器人设计。生成式人工智能驱动的机器人智能设计通过电机、减速器、驱动器、结构、连接件和材料的统一优化，与机构研发技术相结合，在物理模拟器中实现硬件与控制策略的协同优化,可自动探索任务最优的具身智能机器人设计。

五是高度协同与动态适配的具身智能软硬件一致性。具身智能机器人需要软硬件的一致性设计。硬件开发阶段需预置适配算法的接口规范，算法设计中则需内嵌硬件的物理约束，二者通过联合仿真验拉制模联证达成系统级的一致性优化。

六是具身智能机器人大工厂。在仿真环境中实现自然语言交互、环境生成、机器人本体设计、决策-控制算法和软硬件一致性算法等研发,形成有机整体,可根据性能与需求快速设计和实现高质量具身智能机器人系统。

七是具身智能大规模高质量数据集。基于物理实体采集与仿真合成构建大规模高质量具身智能数据集,可显著提升具身智能机器人的本体构型优化、多模态训练效率及跨场景策略迁移能力。

八是具身智能机器人集群及与人协同的发展。融合多智能体协同机制，构建具身智能机器人集群，同时不断提升具身智能体的安全性和与人的共情能力，助力具身智能机器人走向人类社会实现与人共融。

九是跨学科的具身智能机器人开源社区。具身智能机器人的发展需要信息科学、工程与材料科学、数学物理科学、生命科学等多学科协作，将在全球范围内聚集各领域专家学者，促进具身智能领域的技术，研讨，助力产业链上下游深度融合与协同发展。

十是面向具身智能机器人的安全评估与伦理建设。通过行为规范验证、决策可解释性分析、和数据安全性研究等,建立面向具身智能机器人的安全评估体系与伦理规范，确保在复杂开放环境中的决策可靠性与行为安全性。

作者 丨王伟

编辑丨邱江勇

美编丨马利亚

监制丨赵晨

原标题：世界机器人合作组织发布《2025具身智能机器人发展趋势》

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