2026WAIC觀察丨具身智能迎來應用元年 產業發展機遇與挑戰并存

圖片來源/新華社

■中國經濟時報記者張一鳴 王彩娜

七月的上海，驕陽似火，一場大雨讓溫度降了下來，歷時四天的2026全球人工智能大會（WAIC）也在擁擠的人潮中落下帷幕。大會匯聚國內外院士、科研院所專家、龍頭科技企業負責人，圍繞具身智能技術落地、產業趨勢研判、行業治理建設舉辦多場主旨報告、高峰對話與產業論壇。多位嘉賓在發言中提出，2026年可視作具身智能應用元年，人工智能發展正式從數字生成階段走向物理空間實操階段，產業機遇與現實挑戰并存，需要系統施策，推動行業實現高質量發展。

熱度攀升

一票難求的2026全球人工智能大會成了七月的熱門話題，人們涌向上海世博中心，希望能近距離感受人工智能的最新動向，企業用盡渾身解數，推薦新品，傳遞聲音。

中國工程院院士、浙江大學教授潘云鶴在大會主論壇主旨演講時表示，經過前一輪大模型的爆發式增長，純數字型AI的發展紅利正在逐步收窄，人工智能下一步主戰場必然是物理世界。

“過去我們重點解決數字信息的理解、生成與推理，而具身智能，就是讓AI擁有實體載體，能夠感知環境、移動位置、執行操作，直接作用于現實場景。”潘云鶴談到，從本屆全球人工智能大會展出的成果可以清晰看到，當前行業階段性特征已經十分明確：研發重心不再單純追求更大參數模型，轉而追求真實工況下的穩定性、實用性；應用場景從文案生成、圖片創作等輕量化場景，快速延伸至精密制造、倉儲物流、電力巡檢、養老陪護、防災救援等實體經濟領域。

世博展覽館里形態各異的機器人讓現場的觀眾眼花繚亂，人形機器人跳舞、做咖啡、搬運，一人高的機器狗上坐著人在展館里四處走動，引來眾人圍觀。

中國信通院院長余曉暉在發言中指出，隨著國內算力基礎設施持續完善，機器人產業鏈上下游企業加速布局，人形機器人、移動作業機器人進入試點驗證階段，多地出臺人形機器人與具身智能專項扶持政策，資本市場持續加大對硬件本體、運動控制、世界模型方向的投入，產業鏈配套生態正在快速成型，以具身智能培育新質生產力，已經成為人工智能產業最大的時代機遇。

難題待解

人工智能熱度高漲的背后，依然存在大量亟待破解的現實難題。

“不要因為短期技術演示效果樂觀，就低估產業化的難度。”在大會“具身智能前沿挑戰”圓桌論壇上，中國工程院院士、華中科技大學教授丁漢在交流中直言，技術層面，高精度減速器、高性能伺服電機、高靈敏度力傳感器等核心零部件，國產化產品在壽命、精度、穩定性上仍存在差距，直接拉高整機成本；即便是接入通用大模型，機器人在非結構化、動態變化的真實環境當中，泛化適應能力依舊不足，仿真訓練環境和現實工況存在現實鴻溝，遇到突發場景極易出現動作失效、決策失誤，距離大規模商用還有很長的路要走。

中國科學院自動化所研究員喬紅結合多年機器人研發經驗補充分析，當前產業碎片化問題十分突出。不同廠商硬件接口、控制協議互不通用，行業尚未建立統一的性能評測標準與安全標準。絕大多數落地項目屬于定制化試點項目，針對單一場景單獨開發方案，很難直接復制推廣，企業研發投入高、回本周期長，可持續盈利的商業模式尚未完全跑通。

中國經濟時報記者在現場采訪了多位具身智能企業的負責人，大家普遍認為，缺乏行業標準是制約規模化發展的重要影響因素，呼吁加強生態建設，以形成發展合力。

清華大學人工智能治理研究院院長薛瀾在人工智能倫理與安全分論壇上提出治理層面的現實挑戰。具身智能設備搭載大量視覺、環境感知傳感器，全天候采集空間影像、人員活動等實景數據，隱私泄露、數據濫用風險顯著提升。一旦在機器人作業過程中發生安全事故，機器、企業、操作人員之間的責任界定缺乏清晰法律依據，算法倫理、安全準入、風險管控相關制度建設，明顯慢于技術迭代速度，如果治理規則長期缺位，將為產業長期發展埋下隱患。

協同推進

面對現實中的諸多待解的難題，人工智能行業亟須凝聚共識，以明確下一階段行業發展實施路徑與行動方向。

丁漢認為，首要任務是持續強化底層技術協同攻關。由高校、科研院所、龍頭企業組建創新聯合體，集中力量突破精密傳動、專用算力芯片、端到端運動控制算法等關鍵核心技術，搭建國家級多場景仿真測試平臺，縮小實驗室仿真與真實工況之間的差距，通過規模化量產持續降低機器人整機成本。

余曉暉提出，要加快推進國家級、行業級標準體系建設。聯合產業鏈企業、標準化研究院所，出臺統一的硬件接口、數據交互、安全檢測、性能評估標準，打破產業碎片化壁壘。各地進一步開放工業、市政、醫療、養老等公共場景，開展規模化示范應用，打磨標準化行業解決方案，改變單一定制開發模式，形成可復制、可推廣的商業化路徑，避免賽道內企業陷入同質化低價競爭。

薛瀾建議，堅持包容審慎監管思路，加快完善人工智能、智能機器人領域法律法規，明確環境數據、人像數據采集使用邊界，出臺人機協同作業權責劃分指導意見，建立常態化第三方安全測評機制，提前防控算法失控、數據泄露等潛在風險。在守住安全底線前提下優化產業扶持政策，完善機器人、人工智能領域高端人才培養體系，構建創新活躍、監管有度、風險可控的產業發展環境。

未來已來，站在人工智能深度改造物理世界的全新起點上，機遇與挑戰并存，行業分化漸顯。推動行業前行，需要技術攻關、產業共建、安全治理三者協同推進，才能逐一破解技術短板、產業堵點、制度難點，充分釋放具身智能生產力價值，以人工智能賦能實體經濟轉型升級，為全球數字經濟發展注入長期、穩定的創新動能。

總 監 制丨楊玉洋車海剛

監 制丨陳 波 劉衛民

審 核丨周子勛編 輯丨蔣 帥