通信世界网消息（CWW）在全球新一轮科技革命与产业变革的浪潮中，作为未来产业的前沿领域，智能机器人已成为全球科技和产业竞争的新赛道。美国（《国家机器人计划2.0》）、欧盟（《地平线欧洲计划》）、日本（《机器人新战略》）、韩国（《智能机器人基本计划》）等都已加大机器人领域的战略布局和政策支持，力图抢占先机、赢得主动。与此同时，我国《“十四五”机器人产业发展规划》明确了机器人技术攻关与产业链升级方向，并在2025年政府工作报告中将“具身智能”和“智能机器人”纳入未来产业体系。当前，智能机器人技术发展仍然面临着诸多瓶颈，包括：真机数据稀缺与多机协同复杂度高，导致研发成本攀升；动态场景虚实差异与硬件异构，制约真实应用泛化能力；生态协同不足，制约技术整合与产业升级。建议从国家层面进一步完善基础设施建设，推动多场景示范应用与规模化落地，优化产业生态与产业集群建设。
智能机器人行业围绕“更高智能、更精控制、更细场景”，深化技术革新
当前，国内外机器人厂商在本体设计与基础算法等层面已基本完成前期技术积累，核心能力无明显代差。2024年以来，行业聚焦“更高智能、更精控制、更细场景”进一步深化探索，以此构建差异化优势。
一是基于多模态大模型实现更高智能，例如FigureAI集成GPT-4o大模型，提升机器人常识推理与跨模态理解能力，英伟达推出GR00T通用基础模型与Cosmos世界基础模型，推动机器人全研发流程加速。
二是基于软硬件协同优化实现更高精度运动控制，例如宇树结合高度集成的驱动系统与轻量仿生结构，优化动态平衡与运动控制算法，实现高难度空翻动作与复杂地形适应。
三是基于细分场景驱动能力突破，例如优必选针对汽车集群生产场景，构建群脑网络与智能网联中枢，推动跨场域融合感知和多机协同控制技术迭代。
智能机器人技术聚焦“大脑”、“小脑”、“肢体”，多层级协同进化
“大脑”作为机器人的智能中枢系统，负责机器人的全局感知、自主决策、任务规划以及协作交互。“小脑”是机器人的运动技能库，负责机器人姿态、位置、速度等参数的实时调整，确保动作低延迟精准执行。“肢体”是机器人物理交互的执行终端，负责高动态、高爆发、高精度动作的具体实现。未来智能机器人技术将呈现以下趋势：
一是跨本体通用大脑推动单机智能向群体智能演进。多场景、多任务的机器人群体作业应用，对机器人大脑提出了多机协同、多本体兼容、多场景适应的通用性要求。通过云端协同分布式中枢，实现跨品牌异构机器人的互联互通与实时信息共享，基于多模态大模型的智能混合决策技术，实现复杂任务的统一任务理解与高维规划决策。提升多智能机器人协作、多场景自适应协同以及复杂动态环境的快速响应能力。
二是世界模型虚实融合加速小脑运动技能进化。世界模型作为物理规律的数字孪生引擎，通过生成式AI构建高精度虚拟交互环境。结合强化学习实现的“仿真预训练-现实微调-模型迭代”闭环训练，将显著提升机器人运动技能的虚实迁移效率，有效缩短从虚拟训练到实体部署的适应周期，增强机器人“小脑”技能库的跨场景泛化能力，降低现实环境中的数据依赖与试错成本。
三是具身大模型驱动大小脑端到端协同进化。分层模型通过上层大模型进行感知与决策，底层硬件层和中间响应快的小模型进行决策的分解与执行；端到端具身模型则直接实现从人类指令到机械臂执行的全流程闭环。具身智能技术的发展促使机器人“大脑”、“小脑”形成“感知-决策-执行”闭环优化机制，机器人感知原始多模态数据，生成机器人肢体的末端连续动作，实现从环境感知到动作执行的全流程无缝衔接。
四是肢体的开源通用化与多元定制化并行演进。通用性机器人本体基于标准化接口和模块化设计，形成可复用的基础肢体组件，建设开源硬件平台提供通用性大脑、基础运动技能库与开放数据共享，以图降低开发成本并提高兼容性。定制化本体则基于垂直场景驱动进行深度适配，形成能够满足高负载、高精度、柔性操作、拟人仿生等差异化需求的多形态专用肢体。随着肢体技术的并行演进与深度整合，将形成“通用底座+场景化插件”的多元化发展格局。
我国智能机器人技术发展的主要瓶颈
一是真机实操数据稀缺及多机协同复杂度推高研发成本。多模态大模型是智能机器人大脑的感知、决策、协同能力的基础，机器人小脑的运动控制算法则基于强化学习框架迭代，训练所需的数据、算力、时间成本仍居高不下，尤其是缺乏在实际场景中的真机实操数据与高质量多模态数据，而低成本的合成数据仍需提升仿真性能并解决融合对齐难题。在多机多任务协同场景中，机器人形态的多样性导致模型参数量与优化复杂度成倍增加，进一步加剧了算法训练难度。
二是动态场景虚实差异与硬件异构制约真实应用泛化能力。在动态开放的真实应用场景中，实验室内训练的应用能力难以维持泛化能力，需要进一步迁移优化。然而，真实应用场景无法支持持续试错迭代，仿真实验环境的物理引擎与渲染性能仍难以保障训练所需的复杂性、真实性与一致性。此外，机器人硬件平台的异构多样性以及系统、接口的标准化缺失，导致技能训练的重复性适配与定制性优化，进一步增加了通用技能库建设难度。
三是生态协同不足制约技术整合与产业升级。智能机器人涉及的多学科交叉体系存在技术孤岛现象，跨领域协同设计能力薄弱，算法层与硬件控制层链路脱节，难以实现软硬件系统性优化。此外，国内开源生态不完善与标准化建设滞后，国内机器人厂家受限于封闭研发体系与同质化竞争，重复投入与建设现象普遍，进一步增加了技术整合与规模化应用的复杂度。
推动我国智能机器人发展的建议
一是推动基础设施建设与完善。构建通用性多模态基座大模型，在此基础上研发一体化具身智能大模型，提升机器人在跨本体、多场景、多任务下的适应性和泛化能力；布局人工智能大模型云端推理芯片，建设大规模算力中心与算网平台，提升智算算力资源供给能力；建设世界模型仿真、数据采集与共享、中试验证、场景开放测试等新型研究创新平台，降低训练数据获取难度、提供技术研发过程中的闭环验证机制。
二是推动多场景示范应用与规模化落地。通过在科研教育、家庭、工业、巡检、商业、特种等场景构建标杆性示范应用并持续扩大落地规模，促进场景方和技术方深度融合、联合研发，加快高质量行业数据积累、专用与通用技能库建设、统一框架与标准制定。
三是优化产业生态与产业集群建设。依托高水平大学、科研机构、创新企业打造产教融合基地，加快培养跨学科、复合型人才；打造机器人特色产业集聚区，加强上下游企业的协同合作，完善产业链布局，提升产业链的整体竞争力；建立健全的机器人产业标准体系，制定和完善相关国家标准、行业标准和团体标准，推动标准的宣贯和应用。
