具身智能发展的方向在哪里？这场对话给你答案

中国财富网讯 近日，在2025世界机器人大会“创新应用”主论坛上，举行了一场以“具身智能的商业化路径与市场前景”为主题的高峰对话。中关村智友研究员院长王田苗、蓝驰创投联合创始人曹巍、智平方科技有限公司创始人郭彦东、UniX AI公司创始人兼首席执行官杨丰瑜等多位学术界权威专家和创业精英齐聚一堂，共同探讨具身智能发展的方向。

效率提升与人力替代的双重驱动

今年以来，随着“具身智能”和“智能机器人”首次被纳入国家战略部署，具身智能行业逐渐成了科技界与产业界关注的焦点，正在从实验室走向产业应用。

谈及具身机器人的需求价值时，王田苗表示，具身智能真正的价值在于能够学习推理然后模仿人类，高效地在生产效率和服务价值上进行匹配。“比如在服务场景中收拾餐桌，如果人工智能能够理解并生成感知，再进行推理，最后形成空间轨迹进而再操作，将大大提高服务价值。”同时，王田苗也指出，机器人可以在工业特定的环境下进行应用，但离养老、陪护儿童等应用场景还存在一段距离。

曹巍从投资的角度分享了对机器人的看法。他表示，通过观察机器人的历史数据，关注机器人对人类生存空间的长期影响，包含通过无限生产能力的升级与规模化，服务于人类文明的再生产与延续。在他看来，让人工智能去做一些更加复杂、有弹性的工作，在实际场景中真的帮助生产流程或者服务流程，这是对整个人类长期造福的场景。

如何增强“人机信任”？

在享受人工智能带来的利好发展同时，信任和治理问题逐渐成为社会关注的一大焦点。

人工智能是否可以被合乎道德地使用？人工智能相关行为是否可以被负责？在重要的应用场景中是否可以相信人工智能的状态？

杨丰瑜对于信任问题的看法围绕“可预测性”“透明度”“容错”展开。在他看来，信任的基础并非要求机器人在所有情景中成功，而是确保其在“人类预期应成功的情景”中达成目标。

“容错是非常重要的。”杨丰瑜表示，具身智能是基于大规模、多模态的模型制造出来的，在一个很大的范围做通用化，弱点是系统抵抗故障和干扰的能力不够强。机器人在纯粹的训练里很难有现实世界失败案例的数据，在多样性远程控制的环境里，机器人的成功率不可能百分之百，这需要容错空间，大众需要包容错误的发生。

针对端到端模型虽能融合未预期的有效场景，但难以预知失败时间的特性，杨丰瑜表示，需通过“透明性”机制解决信任问题——具体而言，模型需在关键节点输出中间过程的“想法”（如反馈或基于常识的解释），供人类监督；当模型失败时，需回顾中间数据追溯原因，类似学生考试不仅需要答案正确，更需展示一步步的推理过程，从而实现对模型行为的可控性与可解释性，最终建立用户对机器人的信任。

王田苗认为，目前可信度还未形成第三方标准，而对于失误的判定，目前有四方对出现失误负责，分别是运营方、制造方、客户使用不当方、赔付方。通过四方共同承担责任，配合来解决问题，逐步提高客户使用的信誉度。

郭彦东认为解决信任最重要的办法是开源。“每个人都可以看到这些模型，知道模型内发生了什么，大家才能够相信你的产品。”郭彦东表示，具身智能提升过程中有三个因素最为重要：一是合适的算法，让数据不断的自己学习；二是数据战略，尽量多的从真实世界获取数据；三是可靠的硬件，稳定而便宜，可以大规模生产，回报率高。

曹巍表示，政府监管框架非常重要，这不仅仅是对隐私数据、伦理道德的保护，更是给投资者提供了明确的信号，保障了投资的收益。（贾垚 实习生宋瑞佳）