在中国，一场关于具身智能的变革正在悄然兴起，其应用场景和技术路径与海外相比展现出独特的多样性。
在山东的一家大型家电制造工厂，曾经需要工程师手动调试数日的生产线，如今已被八台具身智能机械手臂所取代。这些机械手臂在焊点间精准作业，仅用四小时便完成了对新型号洗衣机的全部适配。这一变革的背后，是华为云盘古多模态大模型与华龙迅达自主研发的小脑系统的紧密合作。前者负责任务拆解规划，后者则负责具体操作。尽管产线数据稀缺，但这一系统正通过在实际生产中的不断学习，变得更加智能。
具身智能不仅改变了工业生产方式，还在多个制造与服务场景中展现出其潜力。在北京智源大会和华为开发者大会上，具身智能成为焦点，与会者见证了这些“新物种”如何逐步适应变化、做出决策并主动执行。然而，尽管业界正迎来智能跃迁，但这一过程还远未结束。北京智源研究院院长王仲远指出，具身大模型仍处于技术探索阶段，尚未形成统一方法论，产业落地仍需跨越多个关口。
在制造业中，具身智能的应用尤为广泛。在华为云的展示中，双臂机器人正在完成手机彩盒包装的最后一道工序，这一工序以往全靠人工完成。由于产线来料无序，配件摆放各异，每次的装配步骤都不尽相同。华为云人士解释称，他们正在探索的是一个能理解环境、规划动作并执行决策的系统。这种柔性制造能力对于提高生产效率至关重要。
具身智能的落地不仅限于工业领域，它还走进了我们的生活场景。在银河通用机器人的展示中，人形机器人正在24小时药店中自主取货、备货。这些机器人不仅降低了人工成本，还提高了运营效率。在中东某七星级酒店的礼品店中，机器人还充当了接待员的角色，吸引着顾客前来购物。
然而，具身智能的真正落地并非易事。高昂的成本、技术挑战以及安全标准等问题都亟待解决。例如，灵巧手的成本高昂且寿命有限；人形机器人的稳定行走和长寿命仍是一大难题；电池等关键部件也需满足严格的工业级防火防爆标准。
在具身智能的模型训练中，如何获得更强的泛化性也是一个关键问题。业界正在探索不同的技术路线，如端到端的VLA模型、大小脑架构以及世界模型等。其中，VLA模型接收人类的语言和视觉输入，输出行动指令，构成一个快速闭环。但清华大学孙富春教授指出，VLA模型仍缺乏判别物理属性和利用物理规律做事的能力，因此他们正在构建包含200万条轨迹、52TB数据量的大模型，以实现高度泛化的具身智能。
尽管面临诸多挑战，但中国业界在具身智能领域的发展步伐迅速。制造业的丰富场景、政策支持以及学界和产业界的紧密合作，为中国具身智能的发展提供了有力支撑。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，具身智能有望在中国制造业中发挥更加重要的作用。
