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界面新闻编辑 | 文姝琪
2025年度Inclusion·外滩大会将具身智能技术推向产业聚光灯下，标志着人工智能发展迎来关键转折点。
9月11日在上海黄浦世博园区启幕的这场科技盛会，通过10000平方米智能科技展区、5000平方米互动体验集市及特色"机器人小镇"，集中展示了具身智能的产业化成果。展会现场，从智能烹饪机械臂到工业级巡检机器人，从协作型服务终端到场景自适应设备，覆盖蛋雕工艺、康复理疗等多元领域的智能系统吸引大量观众驻足体验，成为本届大会最具人气的展示板块。
具身智能成为大会核心议题，源于全球AI技术范式的战略性转变。2024年图灵奖得主、强化学习领域奠基人理查德·萨顿（Richard Sutton）在主题演讲中指出，人工智能正加速从"数据依赖型"向"经验驱动型"进化。
萨顿强调，人类现有数据红利已接近临界点，下一代人工智能的突破将依赖于智能体与物理世界的直接交互。通过持续的观察-行动-反馈闭环生成的"经验数据"，将成为催生新知识体系和智能形态的核心引擎。这种基于实时交互的经验积累，被业内视为突破当前AI能力边界的关键路径。
在理论框架探讨之后，技术专家聚焦具身智能的工程化落地路径。加州大学圣地亚哥分校终身教授、Hillbot创始人苏昊系统解析了智能机器人的技术演进脉络。他提出，机器人智能发展历经三个关键阶段：规则驱动执行阶段、感知融合阶段，以及当前的感知-规划-控制一体化阶段，后者标志着具身智能时代的全面到来。
苏昊指出，Transformer架构与GPT系列大模型的技术突破，正与感知决策一体化趋势深度融合，共同推动机器人产业进入创新爆发期。他特别强调，只有建立有效的经验汲取机制，才能实现机器人智能水平的持续迭代，这也是当前行业研发的核心突破口。
从实验室走向产业端，企业领袖分享了具身智能商业化的实践思考。宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴直言："当前AI在内容生成领域已实现超越人类的表现，但在物理世界的实际作业能力仍存在显著瓶颈。"
针对业界关于"数据重要性"的争议，王兴兴澄清："数据是基础，但盲目堆砌数据并非最优解。"他指出行业当前存在数据采集标准缺失、价值判定体系模糊等问题，主张通过算法架构优化提升数据利用效率，实现"数据轻量化学习"。同时需建立场景化数据价值评估模型，定向获取高价值动作数据。
这一观点引发共鸣——在具身智能发展进程中，"数据质量×模型效能"的乘积效应，远比单纯的数据规模更具战略意义。
技术路径探索呈现多元化格局。清华大学交叉信息研究院助理教授吴翼（前OpenAI研究员）提出"In-Body Agents"（深度具身智能体）概念，为行业发展提供前瞻性视角。
吴翼指出，当前智能体的连续自治运行时长普遍局限在分钟级，理想的具身智能体应具备长时序目标拆解与执行能力——接收模糊指令后可自主工作数小时甚至全天，直至完成复杂任务闭环。
他认为，这种具备持续自主性的"物理世界Agent"将是具身智能的高级形态，其团队正专注于长时序决策与环境自适应技术的研发。
市场研究数据显示具身智能赛道增长潜力巨大。IDC预测，到2030年全球具身智能相关市场规模将突破1.5万亿美元，年复合增长率维持在25%左右。第二届中国人形机器人与具身智能产业大会发布的《2025产业研究报告》显示，2025年中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球市场份额约27%；人形机器人市场规模将达82.39亿元，全球占比过半。
尽管市场前景广阔，行业普遍认为具身智能产业化仍面临多重挑战。正如王兴兴所言，AI技术"物理世界作业能力"的规模化突破尚处于酝酿期，真正实现生产力变革仍需技术体系的协同创新。