文章总结： 本文探讨具身智能发展现状与挑战。具身智能将AI植入机器人作用于物理世界，是国家战略重点。落地应用首重物理安全，需兼顾内容、计算与网络安全。当前产业面临模型控制质量、末端执行力及基础支撑等瓶颈。建议深耕细分场景避免同质化竞争，加强标准体系建设与跨团队协同攻关，推动技术落地与产业发展。 综合评分： 80 文章分类： AI安全,安全建设,技术标准

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“未来已来”系列观察丨具身智能：不止思考，还要奔跑

信息安全研究

2026年3月6日 15:00 北京

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‖编者按

当前，全球科技革命和产业变革深度交织，未来产业已成为大国竞争的战略制高点。“十五五”规划建议提出，推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点。未来，如何谋划、推动未来产业发展？如何发展新质生产力因地制宜布局新兴产业？这些未来产业将给民生社会带来哪些改变？

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当人工智能走出代码，获得感知与行动的“身体”，将如何改变我们的未来世界？作为未来产业的重要方向之一，具身智能正从实验室快步走向千行百业，不仅代表着前沿技术的突破，更承载着对未来生产与生活方式的美好期待。北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华认为，具身智能的健康发展，离不开技术研发、标准制定与应用场景的紧密联动，那些在细分行业里深耕、扎根场景的团队，反而会更快“跑”出来，也能有效避免同质化竞争。

林咏华

北京智源人工智能研究院

副院长兼总工程师

“不是人形，也可以是具身智能”

“不是人形，也可以是具身智能”

记者：对于具身智能的概念我们怎么理解？

从行业角度看，它被纳入未来产业重点发展方向的原因有哪些？

林咏华：具身智能的核心是将人工智能植入机器人，让机器人具备接近人、甚至超越人的智力与行为能力。但具身智能并不等同于人形机器人。不是人形，也可以是具身智能。

如果没有具身智能，人工智能只能应用于数字空间；而具身智能能把智慧赋予机器人，让机器作用于物理世界，进而让千行百业更好地运用AI能力。我认为，这也是它成为国家未来战略重点的原因，就是要让AI真正赋能各行各业。

记者：一段时间以来，“能干活”的具身智能机器人引发关注。

如何推动具身智能从“示范展示”向“规模化应用”转型？

林咏华：在落地应用上，有几个关键因素：第一是稳定性、作业质量与可重复性；第二是安全性，物理世界的安全，是具身智能落地的第一条件。

如果具身智能机器人，无法保证空间密度下的安全，要进入家庭等民用场景，不能保障物理世界安全，那是无法落地的。所以，具身智能首要的就是物理安全。目前，智源研究院不断联合多家标准机构，一方面制定物理安全的衡量规范，明确具身智能必须满足哪些物理安全要求，才能让大家放心用在各类场景；另一方面是技术层面，比如，要把模型植入机器人，让模型能够实时预判、及时发现物理安全风险。

“具身智能安全包含多个维度”

“具身智能安全包含多个维度”

记者：随着具身智能市场扩大，“具身安全”一词也被频繁提及，

该怎样看待具身安全这一发展方向？

林咏华：具身智能的安全，包含多个维度：第一个是内容安全，也就是其输出内容的安全性；第二个是物理安全，例如机器人本身具有惯性，尤其是在行动过程中，一旦启动，未必能及时收停，因此物理安全必须重点关注。第三个是计算安全，要确保机器人芯片的安全计算能力，保证外部遥控等指令能够被及时切断、可有效操控。

还有一个更深层次的安全，就是网络安全。毕竟具身智能要作用于物理世界，甚至广泛应用于重要工业场景，必须防范网络攻击，避免因网络安全问题引发安全风险。

图片由AI生成

“当前具身智能末端执行力探索还比较初步”

“当前具身智能末端执行力探索还比较初步”

记者：目前，我国具身智能产业已形成一定发展规模，

企业数量稳步增长，行业在产业层面仍存在哪些瓶颈亟待突破？

林咏华：我认为主要有三方面亟待突破：第一是模型层面，现有模型能否高质量、稳定地控制机器人，按照人的意图作用于物理世界，这一点仍亟待突破，目前还未达到理想水平。第二是末端执行层面，要操控物理世界，除了有智慧的“大脑”，还需要灵巧的“双手”。当前，在很多实际物理场景中，末端执行能力的探索还比较初步，只有各类末端都能适配不同场景，机器人才能真正落地应用。第三是基础支撑层面，供电、散热等基础问题，在很多时候也制约着具身智能的大规模产业落地。

图片由AI生成

“在细分行业深耕，会更快跑出来”

“在细分行业深耕，会更快跑出来”

记者：在资本加速涌入背景下，如何规避同质化竞争，

构建良性循环的产业生态？

林咏华：我认为，具身智能与数字域、互联网领域的大模型产业有一个明显不同。大模型行业容易出现“赢者通吃”的局面，比如，企业不断推出新模型，替换成本很低，只需更换API就能切换，因此很容易形成头部集中。

但具身智能不一样，它会细分出很多行业赛道，因为每一款具身智能、每一台机器人要落地，必然和具体场景深度绑定，不同任务所需的控制逻辑、物理形态、和末端操作能力也各不相同。在这种情况下，很难出现单一“赢者通吃”，反而会诞生大量细分赛道的隐形冠军。现在不少机器人能跳舞、做各类表演，但真正在细分行业里深耕、扎根场景的企业，反而会更快跑出来，也能有效避免同质化竞争。

记者：立足国家战略需求，具身智能在技术攻坚、标准体系建设、

人才培养等方面，如何精准发力？

林咏华：首先，标准体系建设非常重要。无论是物理安全，还是不同类型的具身智能，云端模型与端侧模型的交互接口、数据标准、测试标准等，都需要加快完善。

另外，在人才与科研层面，具身智能存在很多共性问题。比如，如何打造下一代可适配多场景、多本体的高质量具身智能通用模型，这需要多团队协同攻关，集合数据、算力与算法创新能力共同推进。

调研团队成员

张宁、李政葳、田津金

雷渺鑫、赵鹏超

联合出品

光明网数字化&网络安全频道

中国网络空间安全协会人工智能

安全治理专委会

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