科技日报记者 马爱平
“过去我们谈论人形机器人技术时，主要关注的是硬件方面，如电机、减速器、滚珠丝杠等，这些可以比作人形机器人的关节和器官。而当前，以具身智能大模型技术（如 VLA）为核心的技术突破，开始与人形机器人本体融合、进化，使人形机器人成为具生智能的关键载体。这是一场从‘机械躯壳’到‘数字生命’的进化变革，它将大幅降低人形机器人的应用门槛，并促使应用场景快速增多。”今年全国两会期间，十四届全国政协委员、天娱数科CEO贺晗在接受科技日报记者采访时表示。
贺晗表示，通用平台的发展方向是具身智能大模型一体机，这是目前天娱数科重点研发方向。具身智能大模型一体机是“算法+数据+算力”三位一体：空间智能MaaS平台+3D数据平台+云边端算力协同，打造通用的大脑（感认知-决策-控制一体化的具身智能大模型）+小脑（技能模型）开发平台，实现跨本体互通互用，让每家机器人本体企业即插即用，这将是机器人领域的“安卓时刻”。目前大模型已通过中央网信办备案，3D数据平台已积累超百万组3D数据和35万组多模态数据，端侧算力已集成在视觉模组中。
从推动具身智能发展角度看，贺晗认为，目前共性问题是缺乏通用平台。一是缺乏算法（大脑、小脑）通用开发平台，多数企业都要从0到1独立研发，导致重复投入和资源分散，影响成本更影响效率。二是缺乏通用3D数据平台，高质量3D数据集稀缺，3D数据采集设备未普及，3D数据获取成本高、标准化程度低，制约具身智能深度训练。三是缺乏通用标准认证平台，硬件接口、通信协议、数据格式等缺乏统一规范，不同厂商的机器人本体构型与软件架构互不兼容，具身智能难以跨本体，制约规模化应用。四是缺乏通用场景测试平台，行业标准场景库缺失，缺乏类似“自动驾驶开放测试区”的公共服务平台，导致温室花朵难经风雨，应用场景单一，商业导览、教育科研为主。五是缺乏通用人才培养平台，懂机械、自动化的多（1.0阶段），懂大模型的少，两者都懂（2.0、3.0阶段）的通才少之又少。
为此，贺晗建议，一是建立国家级具身智能发展规划，推动大脑、小脑与机械本体协同发展。二是鼓励通用平台建设，避免重复“造轮子”。鼓励开发从硬件到软件、从底层到应用层、从AI模型底座到3D数据集的通用开发套件，如开源代码库、仿真环境库、开源数据集等，形成良好的产业协同创新氛围，降低创业、研发门槛。三是加快标准建设，创建生态认证体系。包括硬件接口标准、通信协议标准、3D数据集标准、性能标准、伦理安全等标准等。鼓励建立“具身智能兼容性认证”，对通过协议兼容性测试的产品给予一定补贴，降低异构系统整合成本。四是开放场景生态，加速技术迭代。在柔性生产、医疗康养、公共安全、应急救援等领域开放政府、国企主导的应用场景。鼓励建立跨行业测试平台，依托高校或大厂建设具身智能机器人测试中心，搭建多场景、多任务开放物理测试环境，提供多模态感知、动态决策等核心能力的标准化测试服务，降低企业技术验证成本。五是加强复合型人才培养。建议在高校中设置具身智能、人工智能+机器人相关专业或方向，培养通才，破解“机械臂不懂神经网络”的认知割裂。
（受访者供图）
