【導(dǎo)讀】聚首香江！機(jī)器人與AI產(chǎn)業(yè)大咖共探未來發(fā)展新方向

中國基金報(bào)記者 王思文

2025年12月20日下午，在首屆香港國際AI藝術(shù)節(jié)期間，“破界融新，投啟未來”2025機(jī)器人產(chǎn)業(yè)和AI投資論壇成功舉辦。

論壇上，優(yōu)必選首席品牌官譚旻、AMD大中華區(qū)銷售副總裁晁亞新、迅兔科技創(chuàng)始人兼CEO李羅丹、上海靈境智源CEO孫博、天數(shù)智芯邊端產(chǎn)品事業(yè)部副總經(jīng)理宋遠(yuǎn)盈，以及開源證券機(jī)械首席分析師孟鵬飛圍繞“生態(tài)共建在傳統(tǒng)與創(chuàng)新中融合”主題，共同探討AI的顛覆性影響與機(jī)器人技術(shù)發(fā)展前景。

01

人形是通用人工智能的必要載體嗎？

孟鵬飛：中國已成為全球工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人第一大國。2022年，馬斯克Optimus第一代的推出，讓我們看到人形機(jī)器人這一劃時(shí)代產(chǎn)品的潛力。人形機(jī)器人不僅是AI閉環(huán)的關(guān)鍵，更能推動(dòng)人類文明和技術(shù)向前發(fā)展。2026年是人形機(jī)器人即將量產(chǎn)的重要節(jié)點(diǎn)。

請(qǐng)問各位，當(dāng)前人形機(jī)器人處于技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的哪個(gè)階段？機(jī)器人是否必須通過人形來實(shí)現(xiàn)通用人工智能？

譚旻：人形并非唯一形態(tài)，但卻是具身智能的最佳形態(tài)。通用人工智能需要通用的數(shù)據(jù)基座，非人形機(jī)器人難以實(shí)現(xiàn)全面通用。而人形機(jī)器人能收集真實(shí)世界數(shù)據(jù)，搭建世界模型，為Physical AI奠定基礎(chǔ)。缺乏人形機(jī)器人這一載體，通用人工智能大概率無法實(shí)現(xiàn)。

晁亞新：人形機(jī)器人符合人的情感與視覺需求，適配人類設(shè)計(jì)的生活環(huán)境，但并非所有行業(yè)的最優(yōu)解。人形機(jī)器人的蹲起搬運(yùn)等協(xié)調(diào)類行為，需要運(yùn)算、感知、控制肢體等多方面高復(fù)雜度的配合，是一個(gè)重要發(fā)展方向，但不是唯一方向，不同應(yīng)用場(chǎng)景有不同的具身智能形態(tài)。

李羅丹：我們是服務(wù)金融投研領(lǐng)域的軟件公司。智能時(shí)代的核心是讓人退回到一個(gè)真正的感知，有精神世界，有更多的交互的過程。非人形機(jī)器人已在很多產(chǎn)業(yè)落地，進(jìn)入業(yè)績兌現(xiàn)周期和產(chǎn)能爬坡周期；而人形機(jī)器人尚處于“從0到1”的階段，未真正進(jìn)入生活產(chǎn)生價(jià)值。其高估值源于人類對(duì)情緒價(jià)值的期待，未來需通過足夠親近的連接積累真正的人機(jī)交互數(shù)據(jù)，這才是其進(jìn)化與產(chǎn)能爬坡的關(guān)鍵。

孫博：靈境智源為具身智能行業(yè)提供軟硬件一體計(jì)算平臺(tái)。技術(shù)上，具身智能目前處于L2階段，動(dòng)作實(shí)現(xiàn)較好，但智能化水平偏低，正邁向L3階段。人形機(jī)器人是未來AGI技術(shù)的終局形態(tài)，我們持樂觀態(tài)度，但相關(guān)專有技術(shù)尚未成熟。產(chǎn)業(yè)上，人形因適配人體工程學(xué)，是提供情緒價(jià)值，走入人類社會(huì)的重要載體，但非單一工種最佳解，預(yù)計(jì)明年泛具身場(chǎng)景中非人形機(jī)器人將率先起量。

宋遠(yuǎn)盈：人形是追求通用性的途徑而非目的，通用性也并非所有場(chǎng)景的最優(yōu)解，機(jī)械臂等在封閉場(chǎng)景和成本敏感需求下更易落地。所以，最終的機(jī)器人并不一定都會(huì)做成人形形態(tài)，更多追尋的是能夠在工作場(chǎng)景里完成完整產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化落地。當(dāng)前，人形機(jī)器人正從PR階段回歸理性價(jià)值判斷，基本完成從實(shí)驗(yàn)室原型打造到真實(shí)場(chǎng)景實(shí)訓(xùn)的過渡，未來需從運(yùn)動(dòng)控制升級(jí)到智能交互，在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中持續(xù)打磨。

02

人形機(jī)器人商業(yè)化的關(guān)鍵是什么？

孟鵬飛：商業(yè)化落地是科技產(chǎn)品的核心價(jià)值。過往多家企業(yè)的人形機(jī)器人因無法量產(chǎn)而失敗。為什么我們?cè)谶@個(gè)時(shí)點(diǎn)非?？春萌诵螜C(jī)器人呢？優(yōu)必選作為行業(yè)先行者，看好人形機(jī)器人是因?yàn)榍逦牧慨a(chǎn)路徑，還是受馬斯克影響？

譚旻：作為中國的創(chuàng)新公司，優(yōu)必選13年來始終堅(jiān)信人形機(jī)器人的未來，并非受馬斯克影響。2023年，我們成為全球人形機(jī)器人第一股，到目前為止已交付500臺(tái)人形機(jī)器人，即將突破1000臺(tái)，明年計(jì)劃實(shí)現(xiàn)月產(chǎn)800—1000臺(tái)，年底儲(chǔ)備萬臺(tái)產(chǎn)能。大規(guī)模量產(chǎn)需要標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，目前行業(yè)仍處于“從0到1”的成長階段。我們始終看好人形機(jī)器人，是因?yàn)槲覀冋J(rèn)為人形機(jī)器人是人類的最佳伙伴。依托中國強(qiáng)大的供應(yīng)鏈體系，以及全球最龐大的消費(fèi)、工業(yè)、家庭和商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)景，加之我們擁有全球獨(dú)一份的軟硬件一體化人才，我們更應(yīng)放下對(duì)人形機(jī)器人形態(tài)的執(zhí)念，聚焦用重大科技創(chuàng)新解決智能制造等社會(huì)關(guān)鍵問題。

孟鵬飛：在2022年以前，行業(yè)認(rèn)為人形機(jī)器人量產(chǎn)需十年以上，如今預(yù)期縮短至三五年，核心原因是什么？

譚旻：“量產(chǎn)”需以產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)為前提，當(dāng)前行業(yè)應(yīng)慎用該詞。優(yōu)必選的交付屬于小規(guī)模爬坡，行業(yè)尚未形成靈巧手、本體等全球統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，與新能源汽車的標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)不同。特斯拉明年量產(chǎn)也不現(xiàn)實(shí)，靈巧手的工業(yè)化落地驗(yàn)證尚未完成，新創(chuàng)公司跨越大規(guī)模量產(chǎn)門檻難度極大。

孟鵬飛：人形機(jī)器人可能是人類歷史上第一個(gè)從被動(dòng)執(zhí)行轉(zhuǎn)換成主動(dòng)認(rèn)知能力的產(chǎn)品或者設(shè)備，機(jī)器人分為感知層、決策層和執(zhí)行層，感知決策的關(guān)鍵是大小腦融合。請(qǐng)問孫總，機(jī)器人高度集成了智慧中樞，如何讓人形機(jī)器人實(shí)現(xiàn)主動(dòng)認(rèn)知與大小腦協(xié)同？

孫博：腦系統(tǒng)的核心是軟硬件一體，需要芯片物理層、操作系統(tǒng)層、模型層三者深度融合。我們提出“副腦”概念，用于處理前端感知信號(hào)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)小腦大腦化、大腦小腦化，三者協(xié)同才能構(gòu)建高效腦系統(tǒng)。

孟鵬飛：算力是人形機(jī)器人的核心支撐。宋總，GPU如何滿足實(shí)時(shí)算力需求？在芯片自主可控的大背景下，在對(duì)科研人才、對(duì)資金投入、對(duì)生態(tài)要求非常高的前提條件下，國產(chǎn)算力如何與國際巨頭競(jìng)爭(zhēng)？

宋遠(yuǎn)盈：成熟的機(jī)器人產(chǎn)品需要具備強(qiáng)泛化能力，這就要求機(jī)器人在認(rèn)知、決策、執(zhí)行各環(huán)節(jié)表現(xiàn)精準(zhǔn)，同時(shí)配備高靈活度執(zhí)行器、實(shí)時(shí)算力支持與強(qiáng)大算法支撐。實(shí)時(shí)算力必須部署在本地，這也是天數(shù)智芯布局邊緣算力的初衷。天數(shù)智芯是首家通用GPU廠商，2021年就推出了云端通用GPU芯片，目前產(chǎn)品已迭代至第四代，技術(shù)成熟。國產(chǎn)算力起步確實(shí)較晚，我們尊重國際巨頭對(duì)算力市場(chǎng)的開拓作用。

作為國產(chǎn)廠商，我們不以政策依賴為依托，而是致力于打造好用、易用的產(chǎn)品。硬件上采用通用GPU架構(gòu)，適配各類新模型，契合當(dāng)前具身大腦技術(shù)路線開放的現(xiàn)狀；軟件上兼容主流路線，曾在兩天內(nèi)完成跨本體的具身大模型適配，還實(shí)現(xiàn)了某語言大模型發(fā)布當(dāng)天的零人工參與適配。我們希望憑借產(chǎn)品實(shí)力，為具身廠商、Infra廠商提供更多算力選擇，助力行業(yè)發(fā)展。

孟鵬飛：終端付費(fèi)是商業(yè)化的關(guān)鍵，李總作為成功典范，能否分享商業(yè)模式及人形機(jī)器人打動(dòng)用戶的核心要素？

李羅丹：我們的產(chǎn)品Alpha派聚焦金融投研專業(yè)群體（To P），通過PLG模式傳播，這一代AI產(chǎn)品的關(guān)鍵是賦能一線生產(chǎn)者，讓他們切實(shí)感受到工作的便利，以此實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品傳播，并在B端完成收費(fèi)閉環(huán)。人形機(jī)器人需要先找到垂類場(chǎng)景，讓用戶感受到實(shí)際價(jià)值，通過持續(xù)交互積累信任，形成用戶場(chǎng)景閉環(huán)，才能獲得數(shù)據(jù)與反饋，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能進(jìn)化。2024年底，顯性知識(shí)已被AI學(xué)盡，智能進(jìn)化進(jìn)入新階段，核心驅(qū)動(dòng)力來自兩方面：一是各行業(yè)的隱性知識(shí)，需通過人機(jī)交互構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)鏈路來挖掘；二是物理世界的具身智能，需搭建世界模型，彌補(bǔ)觸覺等感知能力的不足。無論是AI應(yīng)用公司、具身智能企業(yè)還是工業(yè)機(jī)器人廠商，用戶場(chǎng)景閉環(huán)都是首要任務(wù)。只有形成閉環(huán)，才能獲取持續(xù)的數(shù)據(jù)與反饋，推動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這也是智能演化的核心邏輯。

孟鵬飛：最后一個(gè)問題請(qǐng)問晁總，AMD的半導(dǎo)體方案如何適配人形機(jī)器人？未來在行業(yè)中扮演什么角色？

晁亞新：AMD是行業(yè)里資深的半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，致力于推動(dòng)高性能和人工智能計(jì)算創(chuàng)新，憑借一系列面向人工智能優(yōu)化的CPU、GPU、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及軟件的豐富產(chǎn)品組合，提供全棧式人工智能解決方案，為智能計(jì)算新時(shí)代帶來亟需的卓越性能與可擴(kuò)展性。AMD以CPU+GPU+NPU的異構(gòu)計(jì)算方案，滿足機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、視覺識(shí)別、AI算力等多方面需求。同時(shí)，AMD還擁有開放的ROCm開發(fā)者生態(tài)，為中小開發(fā)者及機(jī)器人、AI領(lǐng)域開發(fā)創(chuàng)新提供生態(tài)支撐，該技術(shù)在今年的烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上獲得了“領(lǐng)先科技獎(jiǎng)”。此外，在機(jī)器人這個(gè)邊緣智能場(chǎng)景中，系統(tǒng)需要在本地快速處理傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、高能效的智能推理，AMD FPGA和自適應(yīng)SoC可以通過定制數(shù)據(jù)路徑和靈活資源配置，有效滿足這些需求。

可以說AMD的全棧式人工智能解決方案優(yōu)勢(shì)非常明顯，而且也有了很多成功開發(fā)實(shí)例。在前不久召開的AMD高校春雨計(jì)劃啟動(dòng)會(huì)上，來自北京大學(xué)和華南理工大學(xué)的專家學(xué)者就分享了其研究成果。一個(gè)是基于AMD銳龍AI Max+395端側(cè)算力支持的“開物”異構(gòu)多智能體協(xié)同導(dǎo)航框架，它采用“協(xié)調(diào)者－探索者”架構(gòu)：可以讓人形機(jī)器人或四足機(jī)器人遵循指令，進(jìn)行環(huán)境探索與路徑規(guī)劃。另一個(gè)則是基于AMD Mini AI工作站的“大模型如何控制機(jī)器人”解決方案。

未來AMD將繼續(xù)通過上下游產(chǎn)業(yè)鏈通力合作，助力AI及人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，擔(dān)當(dāng)行業(yè)創(chuàng)新引擎與技術(shù)推動(dòng)者。

編輯：杜妍

校對(duì)：?jiǎn)桃?/p>

制作：小茉

審核：木魚

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