大脑-小脑-传感-关节-通信-应用，全方位为具身智慧机器人发展“把脉开方”
2025年被视为具身智慧机器人产业的量产元年。在马斯克宣布特斯拉Optimus将在上半年实现小批量量产的同期，中国创新企业宇树科技正式开放Unitree G1人形机器人消费级订购，售价下探至9.9万元引爆市场。期间更有诸如小米、比亚迪、字节跳动、华为等不同行业的头部巨头进入机器人领域，展现出整个行业的蓬勃发展态势。
在2025年第十五届松山湖中国IC创新高峰论坛的圆桌对话上，七位行业领袖从AI Agent的哲学本源到人形机器人的落地场景，从芯片设计到通信架构，全方位探讨了具身智慧机器人的现状与未来，为产业发展勾勒出清晰的技术图谱。
大脑：通用与专用之争背后的认知革命
AI Agent作为智能系统的"大脑"，其自主决策与学习能力被乌镇智库理事长张晓东视为具身智能的"灵魂"。当前技术路线呈现出两大派别：以特斯拉为代表的"具身+智能"派主张通过通用平台逐步进化，而传统工业机器人企业则倾向于"智能+具身"的渐进式改造。
他认为，做一个专用的从场景出发更容易落地；但3年之后，通用的路会比专用的路更广阔。
爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟提出的"数据可获得性"原则，揭示了通用路径的经济学逻辑——当数据采集成本可通过规模化分摊时，通用智能的边际效益将“碾压”专用系统。这种趋势在自然语言处理领域已得到验证：大语言模型对垂直场景的覆盖度已超预期。
根据现场的投票结果显示，65%以上的从业者预测，“机器人企业+智慧，面向场景应用”的发展路径，更容易实现商业化落地。
另外，面向具身智慧机器人应用的AI芯片应该优先优化：实时处理能力（低延迟） （31%）、传感器接入与边缘推理能力（29%）、模型兼容与迁移性（20%），之后还可以考虑能耗比（TOPS/W）、异构计算支持（NPU+CPU+MCU）等指标的优化。
小脑：运动控制的精度困局
事实上，人形机器人研发始于对人类的学习与模仿，仅有大脑还不行，小脑也同等重要。乐聚（深圳）机器人算法总监何治成将人形机器人的运动控制比作"运动员的平衡能力"，指出当前小脑系统的三大痛点：
- 动作泛化性不足：单一动作模型难以适应多工位切换
- 响应速度瓶颈：目前操作技能节拍和效率程度明显低于人类
- 本体标准化缺失：异构硬件导致技能迁移成本陡增
论坛现场投票显示，影响具身智慧机器人产业化的五个主要难点是：跨场景/任务泛化迁移难（18%），可泛化高精准操作技能学习难（17%），缺乏真实刚需场景验证（15%）、算法泛化能力不足（14%），高质量交互数据少、获取难（14%）。
传感：多模态融合的破壁之战
众所周知，具身智能的感知模块非常多，有激光雷达、毫米波雷达，视觉相机等等，分布在人形机器人的各个模块中。如何优化具身机器人的传感系统？先看投票结果，三分之二的业者选择了多模态融合（视觉+惯性导航系统+力觉）。
上海昱感微电子CEO蒋宏提出的"感知即认知"理论引发热议。要实现类人感知，需要打破三堵模态墙：一个是多传感器数据要变成一个语义空间，第二个要把神经网络特征变成可推理符号知识，第三点是把统计相关性变成物理因果性。这对于具身机器人来说，同样有参考意义。
另外，蒋宏还指出，传感器融合推进传感器的成本下降非常重要，这个在汽车的激光雷达的落地已经得到验证。多源信息融合，统一的传感信息空间要组织好，例如基于图像传感器，把更多的信息如距离、温度、材质、声音等都集成一起。
关节：机械与芯片的协同进化
目前，人形机器人关节芯片方案采用模块化设计，涉及伺服驱动、力矩传感、温度控制等多元技术。
上海先楫半导体嵌入式专家及产品总监费振东也作了技术介绍。他表示，现在的机器人相关客户，已经在自己组建团队开始做机器人的关节。轻、小、巧、通用，这些是关节的重要技术点。
不过，他表示，先楫半导体不会自己去做关节，而是支持客户去做好关节和机器人。
通信：光进铜退的神经重构
具身智慧机器人需要底层的基础设施——网络的支持。鹏瞰集成电路首席市场营销官江晓峰将通信系统比作"机器人神经系统"，神经系统是把所有的部件联系在一起，变成一个快速和稳定的连接，能够让各部件发挥更好的功效。
近几年光纤上车也在验证和布局中。江晓峰认为，光进铜退是必然的，现在每家基本上都用光纤，而车载也有光纤上车的趋势。
英雄所见略同。现场投票显示，实时传输能力高（31%）、简化和统一的线束（17%）、高带宽图像传输能力（16%）、丰富的接口（16%）这四个特征的网络通信系统和芯片，更能重构具身智慧机器人的神经系统。
应用场景：开启亿级市场的想象空间
那么，未来3年内人形机器人会在哪些应用场景率先落地呢？现场的投票结果是，20%的从业者认为是仓储与物流搬运，19%认为是高危环境作业，12%认为是安防与巡检；另外，工业流水线协作和医疗辅助与康复的比例也不低，约10%左右。
刘建伟的思考原则是从人类自身的需求出发。人类的需求分两种，一种是商品物质的需求，另外一类是对情感或精神上的需求。他觉得对物质的需求，其实来源偏向于制造业，这种相对来说是比较容易满足的。而情感上的需求，更多希望是和人的链接。一个机器人短时间内还是一个冰冷的机器，可能觉得不需要和人一样。
（1）制造业
何治成第一选择是工业场景的搬运。他认为人形机器人首先通用性要体现的价值，肯定是人类工作场景。其次是人不太愿意干的事情，无聊的事情，枯燥乏味的事情由机器人来做。
张晓东提到高危环境作业。“不仅是大众想象的救火救灾，而是在一些高危场景下，比如说核电厂的设备巡检，一方面需要有实时巡检，另一方面该环境又对人体有直接危害。这个时候人形机器人就很关键，它不一定是人形，但在高危环境作业的场景下作用很大。”
（2）陪伴类
从个人情感的角度来讲，蒋宏希望长者陪护快点发展起来。他解释道，现在的养老需求早就不只是扶着走路、帮忙穿衣服这些基础照料了。通过智能设备或机器人，能全天候记录老人的呼吸、心跳、睡觉翻身次数，甚至连每天几点起床、先去厨房还是厕所这些生活细节都能捕捉。这些数据攒起来可不是小事——比如某天系统发现老人起床后没像往常一样去浇花，反而在客厅转悠了好几圈，马上就会提醒子女："阿姨今早行动路线有点反常，打个电话问问情况吧？"这种及时预警对保障老人安全特别管用。
同样的，费振东期盼人形机器人走进家庭，“帮我们做一些我们不是非常喜欢做的事情，比如说每天鸡毛蒜皮的家务，每天买菜烧饭的动作，等等。”
未来，甚至能和机器人谈个恋爱？上述场景都值得业者的想象和探索。
