全國政協(xié)委員、天娛數(shù)科董事長賀晗：場景牽引、央國企帶頭，拉動人形機(jī)器人規(guī)模化上崗

（賀晗，來源：天娛數(shù)科供圖）

2026年春晚舞臺上中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的“全景展示”后，具身智能賽道的熱度再次升溫，不僅具身智能密集落地，產(chǎn)業(yè)內(nèi)投融資亦步入爆發(fā)期。及至正在召開的全國兩會上，具身智能也成為熱議的話題。

十四屆全國政協(xié)委員、天娛數(shù)科（002354.SZ）董事長賀晗就表示，具身智能正成為繼大模型之后的新一輪產(chǎn)業(yè)“主賽道”——它把算法能力從屏幕世界帶入物理世界，面向制造、物流、安防巡檢、應(yīng)急救援、養(yǎng)老照護(hù)等場景，形成“會感知、能決策、可動手”的新質(zhì)生產(chǎn)力。

不過，在賀晗看來，具身智能作為AI與物理世界交互的終極載體，正面臨比通用大模型更嚴(yán)峻的發(fā)展瓶頸。首當(dāng)其沖的便是“數(shù)據(jù)荒”。他在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，與通用大模型可借助海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不同，具身智能需要大量“任務(wù)級、過程級”的交互數(shù)據(jù)，比如抓取、裝配、搬運(yùn)、開門、疊衣等，數(shù)據(jù)獲取成本高、標(biāo)注難。國內(nèi)各研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)的數(shù)據(jù)采集平臺、傳感器接口、數(shù)據(jù)格式各自為戰(zhàn)，形成了大量“數(shù)據(jù)孤島”，缺乏具有行業(yè)共識的高質(zhì)量、大規(guī)模具身智能開源數(shù)據(jù)集。

全球知名中文IT技術(shù)交流平臺CSDN的數(shù)據(jù)顯示，具身智能需要數(shù)百PB級物理交互數(shù)據(jù)，當(dāng)前存量缺口超99%。而根據(jù)行業(yè)調(diào)研，目前優(yōu)質(zhì)靈巧手?jǐn)?shù)據(jù)的供給量不足實(shí)際產(chǎn)業(yè)化需求的10%。

與此同時(shí)，具身智能“大腦”泛化的能力不足。“比如能做演示，不一定能上崗；能在A工廠跑通，不一定能遷移到B工廠。”賀晗直言，目前我國多數(shù)企業(yè)仍采用針對特定任務(wù)的定制化算法，缺乏真正意義上具備強(qiáng)泛化能力的具身智能基礎(chǔ)大模型。

“制造、物流、商服、養(yǎng)老等領(lǐng)域的真實(shí)需求巨大，但落地常見‘場景碎片化、驗(yàn)收口徑不一、預(yù)算與迭代機(jī)制不足’，導(dǎo)致企業(yè)在‘項(xiàng)目制交付’與‘產(chǎn)品化復(fù)用’之間反復(fù)搖擺。”賀晗還談到，目前場景的牽引力不強(qiáng)，“示范應(yīng)用”難自然長成“持續(xù)采購”。

此外，雖然2026年2月我國發(fā)布了首個(gè)覆蓋人形機(jī)器人與具身智能全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期的國家標(biāo)準(zhǔn)體系，但產(chǎn)業(yè)仍面臨“多賽道擁擠、差異化不足”的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)。

針對這些瓶頸和不足，賀晗提出了一套系統(tǒng)性的破題思路，核心是以“數(shù)據(jù)—模型—部件—整機(jī)—場景—標(biāo)準(zhǔn)”一體化思路，盡快補(bǔ)齊短板，把“熱鬧的展廳”變成“可復(fù)制的工位”，把“單點(diǎn)突破”變成“系統(tǒng)勝利”。

一是以國家級“具身數(shù)據(jù)要素工程”破題：建公共數(shù)據(jù)底座、統(tǒng)一格式與權(quán)屬規(guī)則。建設(shè)若干“國家級具身智能數(shù)據(jù)采集與預(yù)訓(xùn)練中心”，面向典型任務(wù)（搬運(yùn)/裝配/分揀/巡檢/護(hù)理）形成可復(fù)用數(shù)據(jù)集。統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：動作軌跡、力覺/觸覺、視覺語義、工位工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)格式與元數(shù)據(jù)規(guī)范，推動跨企業(yè)、跨平臺復(fù)用。明確數(shù)據(jù)權(quán)屬與合規(guī)邊界：對涉及個(gè)人隱私、工廠商業(yè)秘密的數(shù)據(jù)建立分級脫敏、可信計(jì)算與授權(quán)機(jī)制，形成“可用不可見、可控可計(jì)量”的共享模式。

二是大力發(fā)展具身基礎(chǔ)大模型。支持頭部AI企業(yè)與頂尖高校聯(lián)合研發(fā)多模態(tài)具身通用大模型。重點(diǎn)突破端到端控制算法和 Sim-to-Real 遷移技術(shù)，提升機(jī)器人的常識推理能力和未見環(huán)境下的泛化操作能力。

三是以“場景牽引+政府采購/首臺套保險(xiǎn)+央國企帶頭應(yīng)用”拉動規(guī)模化上崗。建立國家級“人形機(jī)器人上崗清單”：優(yōu)先選擇收益可量化、環(huán)境相對結(jié)構(gòu)化的場景（3C裝配、倉儲搬運(yùn)、質(zhì)檢巡檢、危化/電力巡檢等）先形成規(guī)模。推行“首臺套/首批次”風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)：用保險(xiǎn)、性能擔(dān)保、分階段驗(yàn)收與租賃（RaaS）降低企業(yè)采購門檻。用央國企做“錨定客戶”：以“AI+制造”為抓手，形成真實(shí)工位數(shù)據(jù)回流與持續(xù)迭代機(jī)制，帶動中小企業(yè)進(jìn)入配套生態(tài)。

四是做強(qiáng)軟件棧與開源生態(tài)，用開放接口降低重復(fù)研發(fā)、提高產(chǎn)業(yè)協(xié)同效率。推動控制中間件、仿真平臺、數(shù)據(jù)工具鏈、評測基準(zhǔn)開源（或開放標(biāo)準(zhǔn)），形成類似“通用底座+行業(yè)插件”的生態(tài)。政府采購與示范項(xiàng)目設(shè)置“開放接口與可遷移性”要求，避免鎖死在單一廠商。鼓勵(lì)“模型—控制—硬件”解耦，提高跨平臺復(fù)用，降低中小企業(yè)進(jìn)入門檻。（文｜公司觀察，作者｜蘇啟桃，編輯｜曹晟源）