在科技迅猛发展的今天，具身智能与智能机器人的发展态势备受瞩目。2025年，人工智能在工业制造领域又将迎来怎样的重大变革？
据MarketsandMarkets预测，到2030年，全球垂类AI应用市场规模将突破471亿美元，工业制造正加速向智能化、全流程自动化迈进，具身智能与智能机器人技术也在和传统工业制造深度融合。2025年，被视作具身智能从实验室走向工厂的关键节点，人形机器人作为高阶形态，有望率先在工业领域实现商用突破，重塑全球制造业格局。
中国工程院院士于海斌，在沈阳市高新技术企业协会主办的大会上，围绕具身智能与智能机器人展开了深度分享。
人工智能自1956年提出后，历经多次起伏。于海斌院士指出，其发展可分为四个阶段：从早期的符号逻辑推理，到神经网络连接、深度学习，再到如今的具身智能阶段。
具身智能的概念，图灵早在计算机理论初期就已提出，不过由于技术复杂，发展一直滞后，直到多学科交叉融合，才为其发展带来新契机，其核心内涵十分丰富。
一方面，环境交互对智能发育至关重要。麻省理工学院的小猫实验就表明，智能的成长依赖与环境的动态互动，肢体动作的灵活性还能反向促进认知能力提升。另一方面，具身智能构建了“大脑-身体-环境”三位一体的智能框架，通过三者协同，让智能体在复杂任务中不断学习适应。同时，它实现了从“感知智能”到“行动智能”的跨越，波士顿动力的Atlas机器人就是很好的证明。
但具身智能发展也面临诸多挑战。以数字人为例，“数字人通通”模拟人类成长的实验，虽为研究智能发育提供了新范式，却也引发了伦理争议，机器人自主进化后的控制权问题令人担忧。机械臂与大语言模型融合，在实际应用中泛化能力受限。人形机器人技术的发展也因成本高昂、技术难题众多等问题饱受争议，不过它的核心价值在于硬件与算法的协同突破。智能驾驶和低空经济领域，商业化方向虽逐渐清晰，但无人驾驶技术仍面临复杂路况的严峻挑战。
谈及技术路径，未来人形机器人肢体部分可通过仿生驱动、生物融合等技术实现提升；小脑部分，国内已有成熟平台通过模拟训练提升机器人运动协调能力；大脑部分，多模态感知技术成为提升机器人认知能力的关键，同时也在探索解决大模型“灾难性遗忘”的问题。
在大会上，于海斌院士对未来十年技术趋势做出研判与推测，他认为具身智能的软件生态将快速发展，硬件受材料和工艺限制，进步相对较慢，企业应优先布局软件。具身智能虽缺乏统一理论体系，但场景驱动的工程化应用会率先落地，国家需推动跨机构协作解决数据和模型难题。在通用终端形态上，人形机器人不一定是唯一选择，“一脑多机”模式或成新方向。此外，伦理与安全问题不容忽视，行业需提前建立规范，避免技术失控。
具身智能正推动AI从虚拟走向实体，在这条充满未知的道路上，产业从业者需要勇于突破，聚焦实际需求，共同构建良好生态，才能在这场科技浪潮中抢占先机。
