封面故事｜孙奇正：人形机器人与具身智能：技术共生驱动的智能革命

▲孙奇正

中国移动通信有限公司研究院

项目经理、工程师；

陆鸣

中国移动通信有限公司研究院

项目经理、工程师；

赵璐

中国移动通信有限公司研究院

项目经理、工程师；

信伦

中国移动通信有限公司研究院

高级项目经理、正高级工程师。

图｜由作者提供

随着具身智能依托物理交互实现认知进化，人形机器人逐渐发展成为颠覆性产品，二者对智能革命的意义重大。本文聚焦其“载体-智能”深度耦合的共生必然性与协同效应，从定义、分层技术架构（硬件基石、核心能力、系统应用）、共生关系等维度进行全链条分析。研究结论表明，共生是智能演进关键。

据此，本文进一步阐释了具身智能与人形机器人的技术共生逻辑，提出了强化产学研深度融合、建立高效成果转化机制、构建全产业链协同生态、强化政策引导与要素保障等发展建议，为技术落地与产业发展提供了理论支撑。

一、 人形机器人与具身智能的定义与概述

（一）具身智能的定义与核心特征

具身智能是依托物理实体与周围环境开展交互的智能系统，其核心在于构建“感知—决策—行动”的完整闭环。如同人类通过感官感知环境、经大脑思考后作出肢体反应，具身智能体同样遵循这一逻辑：借助传感器收集环境数据，经算法处理形成决策，再通过执行机构作用于物理世界。

与大模型相比，具身智能的本质差异源于物理具身性带来的认知涌现。大模型主要依赖数据训练完成信息处理与输出，而具身智能体在与环境的持续交互中，能够自主积累经验、生成新的认知与行为策略。这种通过实践实现的认知提升，是脱离物理交互的大模型所不具备的特性。

具身智能的构成需满足三个关键要素。其一为本体，即具身智能体的物理载体，其结构与性能直接影响环境交互能力；其二是环境交互能力，指通过各类传感器与执行机构实现多维度、全方位的信息交换与互动，如通过视觉传感器识别物体、通过机械臂完成抓取；其三是智能进化机制，基于交互过程中产生的数据持续学习迭代，不断提升智能水平，以更好地适应环境变化与完成复杂任务。

1. 技术脉络梳理。

具身智能的思想源头可追溯至1950年图灵在《 Computing Machinery and Intelligence》中提出的设想，强调智能体需通过传感器与环境交互学习，为具身智能奠定了早期理论基础。20世纪80—90年代，布鲁克斯提出“智能无需表征”的行为主义理念，开发了一系列仿生机器人，证实了通过物理交互涌现智能的可能性，推动具身智能从理论走向实践。21世纪初，随着传感器技术与机器学习的发展，具身智能进入感知与控制融合阶段，机器人开始配备视觉、力觉等多模态传感器，结合强化学习算法实现基础环境适应，例如被动行走机器人通过形态设计与环境物理交互实现稳定步态，验证了形态计算的价值。2015年后，深度学习与大模型技术的兴起为具身智能注入新动能，多模态感知融合、端侧大模型部署等技术突破使人形机器人能够处理复杂动态场景，如DeepMind的RT-2模型通过“视觉—语言—动作”融合，实现了从互联网知识到机器人控制的迁移，标志着具身智能进入“数据驱动+物理交互”的新阶段。

2. 发展趋势与落地情况。

技术发展趋势上，具身智能正朝着多模态感知融合、端侧智能深化、仿真与现实协同、形态-控制协同优化方向演进。多模态感知融合方面，高分辨率柔性触觉传感器、六维力传感器等核心部件持续升级，结合多模态大模型实现环境细微特征（如布料纹理、物体硬度）的精准识别，感知精度逐步接近人类感官水平；端侧智能深化方面，端侧大模型轻量化部署成为趋势，结合边缘计算与云端协同的“大脑—小脑”架构，提升实时推理速度与隐私安全性，降低对云端算力的依赖；仿真与现实协同方面，大规模仿真训练平台（如RT-X、RoboCat）通过虚实融合数据生成技术，解决真实世界数据稀缺问题，加速算法迭代与Sim2Real迁移；形态-控制协同优化方面，基于图神经网络与Transformer的形态感知技术，实现机器人结构与控制策略的动态适配，提升复杂地形运动稳定性与操作灵活性。

落地应用上，具身智能的技术成果已逐步在机器人领域显现。在工业场景中，通过具身智能技术优化的机器人可完成精密装配、动态抓取等任务，如优必选Walker S1借助多模态感知与力控算法实现汽车零件的高精度装配；在家庭服务场景，具身智能赋予机器人环境适应能力，傅利叶GR-2通过触觉感知与动态平衡控制完成家务清洁与老人照护；在特殊环境领域，具身智能支持机器人在灾害救援中实现废墟探测与物资递送，波士顿动力Atlas通过高动态运动与环境交互能力适应复杂地形。但人形机器人的落地仍面临传感器精度不足（如触觉传感器分辨率与人类指尖差距明显）、数据稀缺与标准化缺失等挑战，需通过技术攻坚与生态协同解决。

（二）人形机器人的定义与核心特征

1. 定义与核心特征。

人形机器人是一类具有人类外形、模仿人类功能和智能的仿生通用机器人，其核心特征在于集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，通过双足、双臂、头部等类人结构设计，实现与人类相似的自主思维与运动控制能力。工信部在《人形机器人创新发展指导意见》中明确将其定义为“有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品”，强调其在改变人类生产生活方式上的潜力。与传统机器人相比，人形机器人具备更强的环境适应性，能在人类生存的非结构化环境中灵活使用工具，并通过类人外形实现更自然的人机交互，成为“人本智造”理念下具身智能的理想载体。

2. 发展现状与技术脉络。

人形机器人的发展历经四个关键阶段，形成了清晰的技术演进脉络。1969—2000年为早期发展阶段，技术聚焦于刚性机械结构设计与基础运动控制，功能单一且依赖预编程操作，受限于计算能力与传感技术。2000—2015年进入高度集成阶段，视觉、力觉等传感器的引入赋予机器人基础环境感知能力，控制算法的升级使其能执行复杂任务，但智能化程度仍受算法复杂度制约。2015—2022年迎来高动态运动与智能化突破，以波士顿动力Atlas为代表的机器人实现跑步、跳跃等复杂动作，深度学习与强化学习的应用提升了动态环境适应性，但自主决策能力仍待完善。2022年至今，随着大模型与高性能计算平台的发展，人形机器人进入爆发期，软硬件深度融合使其在自然语言处理、情感识别等领域取得突破性进展，逐步从硬件主导转向软件赋能的具身智能体。

全球范围内，美国、日本、欧洲在技术研发上起步较早，特斯拉新一代Optimus、波士顿动力Atlas 2等产品展现出高自由度关节设计、强大执行器性能及AI大模型集成能力；我国虽起步较晚，但通过“企业-高校双轨制”模式快速追赶，宇树G1、傅利叶GR-2等产品在腿部稳定性、开源技术应用上实现突破，政策层面则依托国家地方共建具身智能机器人创新中心等平台加速产业化。

二、人形机器人与具身智能关键技术

人形机器人与具身智能的融合发展依托于多层次、多维度的技术体系支撑，其核心技术架构可划分为底层硬件基石、中层核心能力与上层系统应用三个层级，各层级通过核心模块的协同联动与技术细分的持续突破，共同构建起具身智能体的技术底座（见图1）。

图1 人形机器人与具身智能核心技术架构

（一）底层-硬件基石

底层硬件是人形机器人物理存在与功能实现的基础，决定了具身智能体与环境交互的物理边界。机械本体通过类人化结构布局适配人类生存环境，高强度轻量化材料如铝合金和碳纤维复合材料的应用实现了重量与耐久性的平衡，例如特斯拉Optimus采用碳纤维复合材料，将总重量控制在57千克以内，同时耐久性提升了20%。动力驱动系统以减速器、伺服电机和执行器为核心，谐波减速器凭借高传动比和高精度成为关节核心传动部件，领先产品定位精度可达±0.05°，但高频工作下易发生疲劳损伤，仍是一个需攻克的问题；无框力矩电机在特斯拉Optimus等机器人中展现出高精度控制潜力，国内步科股份和昊志机电在制造精度提升和散热技术研发方面存在优势。能源续航模块通过高密度电池技术结合动态功耗调节算法平衡续航与能耗，液冷等新型散热技术则逐步解决大功率输出时的散热难题，为机器人长时间自主运行提供保障。

（二）中层-核心能力

中层核心能力是连接硬件与应用的关键纽带，决定了具身智能体的环境适应与任务执行水平。感知建模依托多模态传感器体系，视觉系统支撑非结构化环境移动与柔性操作，运动反馈系统提供高精度关节位速力反馈，视触觉传感器和电子皮肤等新型传感器赋予机器人类似人类皮肤的温度、压力感知能力，但当前多模态信息融合决策延迟普遍在200~300微秒，低于100微秒的实时性要求尚未全面实现。

运动控制通过降阶模型等数学建模结合柔顺控制技术提升稳定性，北京理工大学基于拟人肌肉粘弹性模型设计的足部柔顺控制器可减少30%跳跃落地冲击力，动态平衡误差小于5毫米；深度学习与强化学习的引入使机器人能预测姿态失稳并优化步态模式。具身智能与大模型深度融合成为核心驱动力，DeepMind的RT-2模型实现多模态数据实时处理与10微秒内决策推理，RT-X项目通过1亿条多模态样本支持200种机器人任务协同；大模型分化为通用型与垂直型，分别支撑跨场景适配与专业任务优化，如傅利叶G R-2模型将工业装配精度提升至0.1毫米。人机协同通过柔顺力控算法与柔性执行器实现物理交互柔顺性，情感识别系统结合多模态信息感知用户情绪并动态调整策略，推动“人本智造”理念落地。

（三）上层-系统应用

上层系统应用是技术价值落地的载体，通过工具生态、仿真平台、操作系统与应用软件的整合实现核心技术向实际场景的转化。操作系统作为软硬件协同的“神经中枢”，具备模块化解耦、分布式软总线等特征，需高效协调多任务实时处理与多设备协同，其生态繁荣度已成为行业核心竞争力之一。仿真平台加速技术迭代，NVIDIA Isaac Sim等平台支持物理精确模拟与大规模数据并行训练，虚实融合仿真平台通过实测数据修正数字孪生模型，大幅提升仿真精度并缩短研发周期，波士顿动力、字节跳动等企业已基于此类平台完成模型训练与算法优化。

工具链体系持续完善，遥操作技术实现复杂危险环境下的远程操控与实时反馈，高质量数据集构建为算法训练提供基础支撑，需兼顾数据质量、隐私保护与合规性。应用软件分化为开发型与服务型，开发型支持产品设计与运行监控，服务型聚焦人机对话等场景化功能，推动技术在工业、家庭等场景的规模化应用。

三、人形机器人与具身智能的共生关系

人形机器人与具身智能并非孤立存在的技术个体，而是形成了“载体-智能”深度耦合的共生系统。这种共生关系既是技术逻辑的必然结果，也是场景需求的驱动产物，其核心在于：人形机器人为具身智能提供了物理实现的“躯壳”与交互场景的“接口”，而具身智能则为人形机器人赋予了自主感知、决策与进化的“灵魂”，二者相互成就，共同推动智能形态从虚拟走向物理世界。（未完，完整内容，请订阅杂志。）