12月12日至14日，2025全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛在上海举办，赛场内，智能机器人正展开实景竞技：模拟港口环境中负重百斤穿梭，为卧床老人完成翻身、喂药与搀扶，还能叠衣、收纳，甚至在杂乱客厅中精准找到丢失的钥匙。
财联社记者现场获悉，业内普遍认为，具身智能将从物流、工业等标准化场景突破，逐步向医院、社区、家庭等康养与居家服务场景延伸，而2025年将是检验机器人量产能力的关键节点，语料数据质变与标准化是推动其规模落地的核心。
图灵奖得主、中科院院士姚期智在开幕式上提出四点前瞻性见解：从模仿到推理、从数据匮乏到数据飞跃、从局部技能到全身协同、从各自为战到统一评测。他强调，产学研协同将加速智能机器人进入千行百业与千家万户。
当前具身智能行业处于0.0-1.0中间阶段。国地共建人形机器人创新中心首席科学家江磊将发展分为感知-执行（0.0阶段）、认知-执行（1.0阶段）、决策-执行（2.0阶段），目前行业正处过渡阶段；东方富海合伙人王兵则认为，若以能进入家庭的具身智能机器人为1.0标准，当前仅达0.1水平。他指出，未来整机领域竞争将白热化，部分领域或成红海；供应链中，技术门槛低的电机、金属关节或已陷入红海，但特殊传感器、新型运动机构等技术壁垒高的部件更具价值潜力。
数据层面，灵御智能首席科学家莫一林表示，具身智能数据缺失问题严峻，与自动驾驶数据集规模差距显著；数据不仅数量不足，质量更差——多采集于实验室受控环境，而自动驾驶数据来自真实道路，导致数据质量差距大。上大通用智能机器人研究院黄嘉锋补充，数据维度需拓展，力传感器、触觉传感器等交互数据是理解物理世界的关键，且缺乏“杯子掉落”等负向数据，其承载的物理逻辑正是核心需求。
标准化是另一关键。跃迁联盟梦雯指出，产业呈现“三热三冷”：技术热协同冷、资本热落地冷、需求热信任冷，核心是“快而无序”，六维力传感器等关键部件无统一标准，导致整机企业选型成本增超30%，兼容性故障发生率达28%。智平方邱巍以汽车、手机产业为例，称标准化推动规模扩张，标准需平衡刚性规范与创新空间。目前，上海正牵头组建国际人工智能标准化联合会，国内19家产学研机构联合构建的人形机器人数据集标准，已成为国际标准制定重要参考。
来源：财联社
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