外滩大会：做菜、唱歌、捶背、打鼓...机器人可以做得更多

昨天，我受邀参加2025外滩大会、来一探究竟！

【能干活的人形机器人】

显性的、吸引人的、留下深刻印象的，是现场“机器人小镇”里各种五花八门的机器人，打鼓的、按摩的、挤眉弄眼的、像电影《长江七号》里的“七仔”一样的毛绒绒的情绪搭子、还有可以遛弯儿的恐龙机器人......

这个挤眉弄眼的人形机器人颇受孩子们的欢迎，它更像是一个表演型的机器人“演员”。

成都人形机器人创新中心杨龙介绍说：这款机器人可以在文旅场景参加表演、广告宣传、 形象展示等。后期会有大语言模型、提供简单的问询服务，云交互等。

而这款机器人则可以帮助搬运货物，这对于“剁手党”收快递、但力气小的小姐姐们可是一款实用的小助手了。

无限工坊机器人公司吕先生介绍说：“它适合楼宇快递的配送。可以从一楼到楼上的用户门口，目前的载重量是5千克左右。”

相加智能机器人的这款名叫“小美”的机器人是“基于仿生微表情的类脑智能体”，相加智能公司介绍：公司专注于高仿生具身智能体的开发。目前产品形态是拟人仿生人形机器人头部模组以及整身形态机器人，目前产品主要聚焦于情感陪护机器人以及迎宾展示机器人两大场景。

另外，还有：

可以胜任酒吧调酒师的机器人；

可以给女士们鲜花互动的“大黄蜂”机器人；

可以听从指令献歌一曲的人形机器人；

还有可以翻跟头、快速奔跑的机器狗；

给人做按摩的按摩机器人；

可以站在健身球上保持平衡的宇树机器狗；

还有这款性格各异、可以根据主人的情绪的变动而给予情绪价值的毛绒机器人“芙崽”。

珞博智能Fuzozo芙崽公司市场及商务拓展钱欣源介绍说：“它连上网之后，是可以跟你对话聊天的、它可以成为你的情绪树洞，有什么情绪问题可以跟它聊聊。适用全年龄段。年轻人职场上压力比较大，可以跟它聊聊天。”

把机器人设计成人形、是因为地球上的人类的生活场景都是围绕人体工学来设计的；人类社会创造人形机器人的愿景是希望：机器人可以无缝接入人类社会的使用场景，配合甚至替代人类的生活和工作。

但其实，在很多工业用、科技用的机器人不一定是人形的，它可以是八爪鱼一样的、可以是球形的、也可以只是两条机械臂、也可以是战场上飞翔的智能无人机......

另外，机器人在工业安全巡检、救援现场等场景中，可以进入高温、有毒、有害的环境承担极端危险的任务，以替代人类难以完成的任务。

【AI+机器人在医疗、农业等领域的应用】

除了结合AI的具身智能机器人，其它展厅内，我们还可以看到：AI正加速融入生产生活全链条，赋能千行百业智能化发展。

例如，在农业领域，复旦大学带来伏羲中短期气象大模型和次季节大模型，前者可精准预报未来15天逐小时天气，后者则能够进行未来60天的气象预测，为农业生产提供科学指导。

在医疗领域，达摩院的“医疗AI+平扫CT”、云上华佗的“甲状腺结节AI辅助超声诊断系统”、傅利叶公司的“肢体康复机器人”等，都为患者提供了更好的医疗康复服务，AI医疗通过人机结合，能让医生分身有术、也造福百姓。

而灵波科技的炒菜机器人对于不会做菜、或者忙于工作的都市人来说，不啻是一场福音；

炒菜机器人的所有炒菜流程、油盐酱醋配比、火候等都是由程序事先设定，而且都是新鲜出炉有锅气的菜、绝不是“预制菜”。

炒鸡翅、炒虾仁、小排骨等菜肴，新鲜美味，引来诸多观众前来品尝。

蚂蚁灵波科技方案负责人 刘波

蚂蚁灵波科技方案负责人（炒菜机器人）刘艺波介绍说：“这款炒菜机器人可以根据菜谱程序设定来对20多道菜的炒菜流程进行设定、确保烧出来的菜有锅气，而且全是现炒现做非常新鲜。另外，在助老康复等重要应用场景，炒菜机器人可以逐步发挥作用。当然，目前，炒菜机器人还不能像家庭主妇一样去菜场买菜、择菜，它还需要进一步提升其能力、满足炒菜的实际应用场景需求。”

蚂蚁灵波科技方案负责人刘艺波交大毕业、后赴美国深造。

刘艺波说：他发现中国的科技创新力量日新月异，他在美国时已经感受到了这一点、于是决定回国投身机器人创业。

【科技大规模爆发的前夜】

如果说：大家以为：外滩大会就是机器人大会，那就错了。

外滩大会是亚洲三大顶级金融科技盛会之一，致力于推动金融科技和前沿科技探索。

今年的外滩大会首次邀请了亚洲另两大全球金融科技中心——香港和新加坡同台对话。实现了上海外滩大会、新加坡金融科技节、香港金融科技周三大全球顶级金融科技盛会首次聚首上海的盛况。这标志着以上海为代表的亚洲金融科技中心的崛起、全球金融科技中心的向东迁移的趋势。

另外，今年的外滩大会，邀请了包括16位院士和图灵奖得主在内的全球顶级专家、近百位AI科学家，金融和科技企业创始人、CEO。例如：2024图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿；《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利。

中国的科技创新步伐正以肉眼可见的速度迅猛发展；当然，基于AI数据和算法层面的具身智能仍面临挑战，数据层面：采集和质量问题比较突出，数据利用率也需提升。在模型层面，当前多模态数据的融合需要进一步磨合和研究。

一直以来，我走访了多家专精特新公司，在这些公司身上，可以看到科创力量在不断发展进步。如今，站在了科技大规模爆发的前夜，让AI真正落地干活的时代、必然在这一代年轻创业者的手中实现。