天工驱动，开物共生：构建具身智能产业新生态
“天工Ultra”人形机器人在今年4 月19 日北京亦庄的人形机器人半程马拉松比赛中一举夺魁，跑出了2小时40分的成绩。实际上，“天工Ultra”比赛当月才快速推出，是由北京人形机器人创新中心研发的。其不仅擅长奔跑，还能够在各种草地、沙地、石子路进行泛化奔跑，而该机器人使用的通用机器人母平台是“天工”(如图1)，由国家地方共建具身智能机器人创新中心（以下简称“国创中心”）推出。
图1 熊友军与"天工"机器人
“天工”平台为何能在很短的时间内助力打造“半马之王”？“国创中心”在人形机器人/ 具身智能生态方面能提供哪些资源？在今年8 月北京“2025 世界机器人大会”论坛上，总经理熊友军介绍了相关情况，发表了讲演：“天工驱动，开物共生：构建具身智能产业新生态”。
1 人形机器人潜力大、发展快、在试点
现在全球人形机器人发展迅猛。据摩根士丹利发布的一份报告，预计2050 年全球人形机器人的数量将会突破10 亿台，价值将会超过5 万亿美元。
在“2025 世界机器人大会”的展会上，可看到人形机器人产业已具备了“需求拉动+ 技术驱动”的双轮驱动。
今天，人形机器人的出货大部分在教育、科研及展示场景。一些企业老总与熊友军总经理交流时表示，今年上半年甚至今年一季度的出货量已超过去年全年。这是一个非常令人惊喜的结果。这些人形机器人更多是在泛工业和商业服务领域做试点。试点结束之后可能会看到更多的场景落地。远期来看，人形机器人在家庭、养老、陪伴等领域会有更大的需求。正是这些需求的拉动，使得人形机器人产业蓬勃发展。
2 技术进步显著
在应用的背后，是这几年技术的飞速进步，以及成本这两年大幅下降（因核心零部件技术的迭代加快），上下游产业链的配合得到很大提升，工艺迭代也变得更加稳定。
在技术方面，运动控制领域有非常大的进步：由传统的基于算法优化迭代的model based 运动控制，转向新的范式——基于leaning based的运动控制。另一个显著进步是AI大模型的驱动，AI在机器人大脑方面的应用使机器人有更好的人机交互和环境感知、决策等能力，使机器人有能做更多工作的可能性。
在企业层面，更多的是技术和产业的拉动。在良性循环中，基础运动控制能力在迭代，同时也有很多企业开始做自主决策、自主思考、基于大模型的探索等。例如在具身智能体方面，国创中心推出了“慧思开物”（通用具身智能平台），很多公司开始做VR 大模型，也有一些实验模型，促进了机器人的自主思考和决策的能力。
机器人有了基本思考能力之后，基于沿途下蛋的考虑，国创中心等单位开始在一些结构化的场景上做试点探索，例如在汽车工厂、特种领域等，取得了较好的成绩。预计今后会有一些小批量规模化的产品落地。同时在一些复杂场景中，也有一些头部公司在多机协同方面做复杂应用。
3 三大技术挑战
国创中心的平台也从“最能跑”向“最好用”方向迭代，以布局机器人应用的完整生态。目前已在物流打包和工业分拣等场景做布局，以及电力巡检、带电作业等领域做了一些工作。
在做这些工作的过程中面临着很多技术挑战，当然这些也是行业共同面临的问题。
第一，在认知与判断方面存在不足，具体表现在对于环境的理解。李飞飞教授（注：美国国家工程院院士、斯坦福大学教授）正在做空间智能，因为目前在物理交互方面的误差还是比较大的，尤其在物理规律的认知方面。例如由于有重力和摩擦力，一个杯子掉到地上可能会碎，捏一个鸡蛋可能会碎，但是捏一个玻璃球不会碎，可见物理交互方面的感知还有很大的提升空间。另外在机器人自主学习和思考方面也有很多可以提升的地方。
第二，跨本体和多场景、多技能的通用性方面。国创中心已做了很多数据收集，这些数据基本上在单一的场景或单一的本体下可以，但是在多场景、多技能方面有很大的瓶颈。
第三，移动导航和操作协同。典型的问题是在移动时常常用摇控器来操作，因为机器人的定位和导航能力远远不足，不像汽车上有很多环境感知的传感器。另外在移动时，移动和操作这两个网络经常是分开的，因此很少看到机器人能一边移动、一边操作。
4 国创中心的解决方案
4.1 技术层面
基于上述技术挑战，国创中”也给出了自己的解决方案，例如在业内首次提出了基于双模驱动的自主学习体系，发布了自己的具身智能试点模型和多模态的大模型。通过这种双轮驱动，使机器人能够在思考空间里自主学习、自主迭代，而无需像现在一样——很多思考依赖于数据、人工的标注、人类的经验。
在机器人泛化能力方面，“国创中心”推出了初具泛化能力的通用操作VLA的基座模型，是一个跨本体的VLA模型。国创中心已经在一些标准的测试集上做了测试，证明了其VLA模型具有本体的泛化能力，可以跨本体进行操作，同时也能跨任务、跨场景表现出较好的泛化能力，这样能最大化地提升机器人的部署能力，提升部署效率，减少部署成本。
在导航和全身运动控制方面，国创中心开发出了基于新网络的感知算法，能够很快构建机器人在移动过程中的精确语义地图，使机器人在这个环境里可以安全、可靠、稳定地运行。在全身控制方面，国创中心也发布了全身协同的移动操作的算法框架，将移动的控制器和操作控制器、平衡控制器结合在一起，让机器人在工作过程中能够随时切换，使机器人能够保持运动过程中有非常好的平衡性，同时能做一些精细的操作。
4.2 开源开放层面
国创中心在构建机器人的产业生态过程中，还发现有很多行业共同的痛点，例如在共性技术平台方面，具身智能的数据基地方面，中试验证平台方面等，因此也在构建这部分的能力。
首先，国创中心在构建具身智能共性技术的研发平台，包括“天工”具身智能平台，已经把天工设计的图纸、运动控制算法框架全部开源开放了。
国创中心也在机器人大、小脑方面发布了具身智能体“慧思开物”，包括多模态大模型、具身智能模型以及具身智能体的多任务通用操作等模型。国创中心计划逐步开放它们，希望有更多的开发者和应用者在上面做二次开发。
在开源社区方面，已经建立好第一代开源社区。开源了“天工”的一些本体，像运动控制的本体，包括跑马拉松机器人的算法框架已经开源，前期大量的数据已经进行了开源；另外还有一些训练的工具。这些开源平台可以在国创中心网站或智元网站，以及GitHub 和Hugging Face上看到。
4.3 打造全链条的闭环
在数据集全链条的闭环方面，国创中心也在打造数据飞轮，已经在北京市政府的支持下建设业内首个具有真实场景的数据采集基地，以及基于高保真仿真环境的数据采集基地，既包括人形机器人的，也包括轮式、四足和协作臂等多模态机器人的。
同时，“国创中心”也会开展算法验证、模型评估、模型训练等工作。希望建造一个采集成本较低，场景多元，能够覆盖各种训练范式的全链条的闭环。
4.4 架起从实验室到量产之间的桥梁
围绕架构起“实验室创新与规模化量产”之间的桥梁，“国创中心”也在构建具身智能的中试验证平台，希望打通量产的最后1公里。目前已经完成了前期的建设，正在建设第二期。开源开放的中试工厂包括了整机联调测试、工艺验证，还有很多本体装配、生产标准工艺、标准设备的研发。
4.5 建设公共的测试实验室
在标准和检测方面，人形机器人产业还需要标准的支撑。我国已经牵头建设各种标准，包括强制的标准、安全的标准、伦理的标准以及测试的标准等。这些标准建起来之后需要有测试的机构来执行。国创中心也在牵头建设公共的测试实验室。希望能够与行业伙伴一起来完善测试体系，使国内机器人的标准统一起来，各种测试手段多样化，争取未来在人形机器人产业起来的时候，能够服务好这个行业。
“国创中心”正立足北京、辐射全国，做好产业生态的服务，争取在打造覆盖六大核心环节的基础上，集聚更多的人形机器人上下游企业，建好产业生态，与业界伙伴携手开启具身智能应用的新纪元。
（本文来源于《EEPW》202509）
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