4月19日，全球首個人形機器人半程馬拉鬆賽事在北京開跑。第二天，賽場上的機器人摔倒視頻集錦逗樂了無數網友，有網友表示，以為機器人是博爾特，沒想到是“咱太奶”，甚至有人以此便看空具身智能領域的發展前景，事實真是如此嗎？

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討論這個問題之前，我們先將目光投至上海張江機器人谷。在一家人形機器人企業數據工廠的一角，幾隻機械手正在重復著同一個動作：張開、握緊、旋轉……這是在對供應商的零部件進行性能測試，最終積累了大量數據形成報告后反饋給供應商。

終端企業為何還要給上游供應商干活兒？企業負責人說，具身智能領域還很新，許多供應鏈都要重新組建，尤其是關節電機這一領域挑戰比較大，單一隻手就有20多個電機，而且都是靈敏度極高的小型電機，在國內找到合適的供應商還比較困難。企業想通過定義標准、管控產能、明確工藝流程等措施，一起帶動相應的產業鏈成長起來。

誠然，當前的具身智能領域還存在落地場景少、價格昂貴、供應鏈不完善等問題，電機、傳感器、芯片等硬件領域還需要突破。但上海的這家具身智能企業提供了一種務實有效的路徑：將人工智能的發展與實體經濟特別是制造業深度融合。

據報道，當前大量人形機器人公司的上游，是遍布長三角、珠三角的成熟制造業供應鏈企業，在一些核心零部件領域，隨著越來越多的供應商入局，不僅實現了零的突破，還大幅降低了成本。有企業在對外宣傳時強調，“我們雖然不制作機器人，但為機器人供應零部件”。具身智能領域很新，卻為傳統制造企業拓寬了發展空間。

還有不少人疑惑，具身智能領域興起，是否一方面造成專業人才短缺，另一方面又造成大量失業？筆者在走訪中發現，兩者都不會。當前不少具身智能企業的核心研發人員是從其他人工智能企業或者自動駕駛領域跳槽而來，許多人自稱“再就業”了。此外，許多具身智能企業正在大力招募“數據收集操作員”，主要工作是穿戴動作捕捉服、虛擬現實頭盔等設備，模擬機器人完成動作，還有“數據審核員”，需要對數據工廠產生的數據進行辨別、歸納，提高數據的質量。

例如，智元機器人在上海搭建的數據採集工廠，兩個月便採集了超百萬條具有工業級標准的數據集，採集任務超過1000種，數據集剛上線便成為行業熱議對象，全球各地的科研團隊都能用這些數據訓練大模型，企業借此也打開了品牌知名度。這些都需要大量數據採集員和審核員協同完成。

因此，當前不必因為具身智能發展不夠成熟而妄自菲薄，也要避免資本市場和產業政策一窩蜂，應給予新的產業更多耐心和信心，將更多的主動權交給市場，政府部門則側重構建創新生態的“熱帶雨林”，比如聚集上下游產業、構建基礎語料中心等。上海也正針對算力基礎設施、基礎模型、語料、資本、人才等要素進行全面布局與支撐。此外，國有資本應發揮好壓艙石的作用，社會資本可發揮靈活性優勢，助力整個行業專注於技術研發，追求具身智能的上限，共同將這一產業做大。

（來源：人民日報中央廚房-大江東工作室）

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