機(jī)器之心報(bào)道

編輯：吳昕

「賣(mài)鏟人」華為給具身智能出了另一種解法。

華為開(kāi)發(fā)者大會(huì) 2025（HDC 2025）上發(fā)布了 CloudRobo 具身智能平臺(tái)。該平臺(tái)可視為具身智能的「技術(shù)底座」，通過(guò)云端的「強(qiáng)智能」賦能機(jī)器本體，規(guī)避了本體側(cè)智能進(jìn)程慢，且部署成本高的痛點(diǎn)，摸索出一條涉獵范圍最廣、實(shí)現(xiàn)速度最快的具身智能落地路徑。

「華為云的目標(biāo)是讓一切聯(lián)網(wǎng)的本體都成為具身智能機(jī)器人。」華為云計(jì)算 CEO 張平安說(shuō)道。

不做「本體」轉(zhuǎn)而去做云端的技術(shù)賦能，華為云的布局思路雖是更符合自身需求的戰(zhàn)略方向，但也為具身智能帶來(lái)了發(fā)展新視角。

具身智能追求的并不是本體「構(gòu)型」，或是本體的智能程度，而是站在「更好用」的終局視角，從人形到移動(dòng)機(jī)器人再到卡車(chē)，讓一切機(jī)器「具身智能化」，加速其在物理世界真正用起來(lái)的腳步。

這種終局思維，極大拓寬了具身智能產(chǎn)業(yè)化的想象空間，并為商業(yè)落地指明了潛在的效率最優(yōu)路徑。

工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐印證了這條路徑的可行性：在工業(yè)噴涂領(lǐng)域，CloudRobo 助力埃夫特機(jī)械臂快速適應(yīng)新噴涂任務(wù)；在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域，CloudRobo 賦能優(yōu)艾智合物流機(jī)器人，實(shí)時(shí)同步生產(chǎn)系統(tǒng)，更新任務(wù)規(guī)劃，完成物料搬運(yùn)及運(yùn)輸。

其合作方優(yōu)艾智合、埃夫特等伙伴，都早已完成規(guī)模化商業(yè)應(yīng)用。在工廠中絲滑穿梭，并完成海量作業(yè)。當(dāng)業(yè)界仍在探討人形機(jī)器人的「生產(chǎn)力時(shí)代」何時(shí)到來(lái)時(shí)，這些早已完成大面積應(yīng)用的機(jī)器人，已經(jīng)在技術(shù)躍遷下，率先釋放具身智能的生產(chǎn)力價(jià)值，在真實(shí)場(chǎng)景中規(guī)模化兌現(xiàn)，步入「正在進(jìn)行時(shí)」。

基于此，一條更務(wù)實(shí)且前景清晰的具身智能發(fā)展路線已然浮現(xiàn)：摒棄對(duì)單一形態(tài)的過(guò)度追求，轉(zhuǎn)而聚焦于通過(guò)高效、普適的智能賦能手段，激活現(xiàn)有及未來(lái)廣泛機(jī)器的「具身智能」?jié)摿?，以?shí)際場(chǎng)景的生產(chǎn)力提升為標(biāo)尺，構(gòu)建可快速規(guī)?；瘡?fù)制的價(jià)值閉環(huán)。這標(biāo)志著具身智能產(chǎn)業(yè)正邁向產(chǎn)業(yè)化的成熟階段。

場(chǎng)景需要的不是「形」，是生產(chǎn)力

華為云用一張簡(jiǎn)單且足夠直接的圖片詮釋了「具身智能」。除了活躍在聚光燈下的人形機(jī)器人外，還有在工業(yè)場(chǎng)景步履不停的移動(dòng)機(jī)器人、生產(chǎn)線上忙忙碌碌的協(xié)作機(jī)械臂等。除了同樣具備「本體」和「大腦」之外，其還有另一個(gè)共性：生產(chǎn)力

業(yè)內(nèi)之所以普遍將人形機(jī)器人視為具身智能的「究極形態(tài)」，原因也是對(duì)其「生產(chǎn)力想象空間」的期待。和人類外觀高度統(tǒng)一，能完成和人類相似的動(dòng)作，在理想狀態(tài)下，人類可執(zhí)行的任務(wù)范疇，人形機(jī)器人亦能覆蓋，并可無(wú)縫融入以人體尺度設(shè)計(jì)的物理空間。

然而，該論斷的深層要義實(shí)為追求「更廣泛的任務(wù)執(zhí)行能力」，其重點(diǎn)在于后者「生產(chǎn)力」而非形態(tài)本身。從應(yīng)用場(chǎng)景的本質(zhì)需求出發(fā)，關(guān)鍵在于機(jī)器人能否提供解決實(shí)際問(wèn)題的有效生產(chǎn)力，其具體形態(tài)并非核心考量因素。

以工業(yè)制造場(chǎng)景為例，其高度標(biāo)準(zhǔn)化流程、成熟的自動(dòng)化基礎(chǔ)及高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，使之成為具身智能落地的首要陣地。該場(chǎng)景的另一關(guān)鍵特征在于對(duì)穩(wěn)定性的嚴(yán)苛要求（即極低容錯(cuò)率），這直接驅(qū)動(dòng)具身智能機(jī)器人必須確保運(yùn)行的高度可靠性，以滿足工廠端提質(zhì)增效的核心應(yīng)用目標(biāo)。

在某國(guó)際頭部晶圓廠的 8 寸晶圓車(chē)間，優(yōu)艾智合超 50 臺(tái) OW8 晶圓盒搬運(yùn)機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)了從光刻到清洗全流程的自動(dòng)化物流。OW8 機(jī)器人采用高精度 SLAM 導(dǎo)航技術(shù)，能夠在復(fù)雜的車(chē)間環(huán)境中自主避障和路徑規(guī)劃。其獨(dú)特的四面開(kāi)口底盤(pán)設(shè)計(jì)，使得設(shè)備維護(hù)更加便捷，維修時(shí)間縮短 60% 以上。此外，機(jī)器人還配備了專利減震機(jī)構(gòu)，確保運(yùn)輸過(guò)程中的振動(dòng)值控制在 0.1g 以下，有效降低了晶圓破損率。

在實(shí)際運(yùn)行中，OW8 單臺(tái)機(jī)器人日均處理物料超過(guò) 240 次，整個(gè)系統(tǒng)單日物料處理量突破 12,000 次，完全滿足了工廠 7×24 小時(shí)連續(xù)生產(chǎn)的需求。

優(yōu)艾智合的案例已經(jīng)再次驗(yàn)證了場(chǎng)景對(duì)于「生產(chǎn)力」需求的本質(zhì)，是能干活。

除了工廠場(chǎng)景外，商業(yè)場(chǎng)景的高動(dòng)態(tài)環(huán)境和實(shí)時(shí)變化的需求，亦要求機(jī)器人在感知 - 決策 - 執(zhí)行閉環(huán)中飛速奔跑。目前商用機(jī)器人擎朗、云跡等正在完成從單一配送到具身智能的轉(zhuǎn)換。機(jī)器人不再囿于方寸之間的配送，而是深度嵌入工作流完成配送、清潔等多任務(wù)，并打通全自動(dòng)工作流，進(jìn)一步減少人工參與。

綜觀工業(yè)與商業(yè)場(chǎng)景的實(shí)踐，具身智能的產(chǎn)業(yè)落地路徑已然清晰：其終極目標(biāo)并非塑造某種特定的「終極形態(tài)」，而是鍛造普適的「生產(chǎn)力引擎」。

無(wú)論是半導(dǎo)體車(chē)間里精準(zhǔn)搬運(yùn)的移動(dòng)機(jī)器人，還是餐廳酒店中穿梭服務(wù)的配送機(jī)器人，其價(jià)值核心都在于以可靠的作業(yè)能力，深度融入工作流，切實(shí)解決效率瓶頸，釋放人力并創(chuàng)造可量化的經(jīng)濟(jì)效益。

優(yōu)艾智合、擎朗、云跡等企業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用證明，形態(tài)各異的本體搭載高效的大腦，正在多元場(chǎng)景中將「生產(chǎn)力時(shí)代」從愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。產(chǎn)業(yè)的未來(lái)，不在于對(duì)單一形態(tài)的無(wú)限逼近，而在于如何讓這枚「生產(chǎn)力引擎」適配更廣闊的場(chǎng)景，驅(qū)動(dòng)更高效的自動(dòng)化進(jìn)程，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能在物理世界的泛在價(jià)值兌現(xiàn)。

具身智能的終極命題，是生產(chǎn)力工具的涌現(xiàn)與進(jìn)化。

不是對(duì)立面，而是共存

剖析完場(chǎng)景真正需求后，新的問(wèn)題隨之而來(lái)：尚未大規(guī)模應(yīng)用的人形機(jī)器人該何去何從？其和多形態(tài)具身智能機(jī)器人是迭代關(guān)系還是共存？

用一個(gè)最貼切生活的案例即可解答。

一家蓬勃發(fā)展的大型公司，既有深耕底層技術(shù)的「專家型」研發(fā)部門(mén)，又有穿梭在各個(gè)業(yè)務(wù)線、將線串聯(lián)精準(zhǔn)高效推進(jìn)目標(biāo)落地的「管理崗」運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)。二者并非迭代取代，而是深度協(xié)同、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

對(duì)標(biāo)到具身智能生產(chǎn)力來(lái)看，專家型就是當(dāng)下已經(jīng)應(yīng)用的具身智能機(jī)器人，人形機(jī)器人擔(dān)任的就是游走在各作業(yè)崗位完成非標(biāo)作業(yè)的角色。在二者的相互配合下，場(chǎng)景等來(lái)了最懂它的解決方案。

當(dāng)「形色各異」的具身智能以「集群協(xié)作」的形式出現(xiàn)在場(chǎng)景中，其新的課題為如何讓機(jī)器人之間緊密配合，不僅能做到對(duì)工作任務(wù)的毫米級(jí)統(tǒng)一理解，還要做到機(jī)器人間的交流無(wú)障礙。

目前業(yè)內(nèi)有幾條技術(shù)路線，有的側(cè)重本體間智能化提升，而有的選擇從底座開(kāi)始迭代。

以優(yōu)艾智合為例，其研發(fā)的 MAIC 系統(tǒng)，以多模態(tài)通用基座大模型 +「一腦多態(tài)」端側(cè)具身模型的混合架構(gòu)為主，創(chuàng)造性地將通用智能控制系統(tǒng)與模塊化硬件形態(tài)相結(jié)合。先賦予其更聰明的智慧，再讓群體間做到「善于溝通」。

其中，多模態(tài)通用具身基座大模型負(fù)責(zé)復(fù)雜任務(wù)的規(guī)劃和推理，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源于自主搭建的多模態(tài)空間數(shù)據(jù)平臺(tái)，兼容上百種硬件形態(tài)的訓(xùn)練，具有海量的多模態(tài)真實(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并能兼容主流的開(kāi)源預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

基礎(chǔ)模型為多模態(tài) VLM 模型，整合細(xì)分領(lǐng)域?qū)I(yè) RAG，在從指令到控制的轉(zhuǎn)化中，添加規(guī)劃器和評(píng)估器，規(guī)劃器負(fù)責(zé)將復(fù)雜指令離散化，評(píng)估器在線評(píng)估控制質(zhì)量并異常召回。

一腦多態(tài)的端側(cè)控制模型負(fù)責(zé)多形態(tài)機(jī)器人的高頻實(shí)時(shí)控制，以機(jī)器人智慧大腦 MAIC（Mobile AI Comprehension) 為核心，實(shí)現(xiàn)多形態(tài)機(jī)器人的多模態(tài)融合感知、自適應(yīng)多臂協(xié)同操作、多形態(tài)移動(dòng)控制、全域物流調(diào)度。該控制模型既保留了 AI 算法的推理能力，又能保證模型執(zhí)行效率和精確性，是具身智能機(jī)器人高泛化操作的核心能力所在。

優(yōu)艾智合還構(gòu)建了面向多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的Agent 聚合平臺(tái)，將大模型與工業(yè)軟件的深入融合。實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練與微調(diào)，針對(duì)不同行業(yè)差異化的復(fù)雜下游任務(wù)的快速訓(xùn)練，基于 RAG 和思維鏈訓(xùn)練具備思考能力的專家 Agent，以及輔助全局生產(chǎn)排程優(yōu)化。

透過(guò)優(yōu)艾智合發(fā)布的視頻可見(jiàn)，多「構(gòu)型」的機(jī)器人在互相配合時(shí)，移動(dòng)機(jī)器人每個(gè)動(dòng)作精準(zhǔn)無(wú)誤一步到位，人形機(jī)器人在復(fù)雜任務(wù)中拆解動(dòng)作，運(yùn)動(dòng)軌跡能做到細(xì)節(jié)微操級(jí)的調(diào)整。在跨形態(tài)機(jī)器人群體的認(rèn)知耦合下，共同點(diǎn)亮了具身智能的「光束」。

因此，具身智能產(chǎn)業(yè)的終極競(jìng)賽，并非「人形」與「多形態(tài)」的路線之爭(zhēng)，而在于誰(shuí)能率先打造出普適、開(kāi)放、高效的「群體智能協(xié)同」，編織一張覆蓋物理世界的「智能生產(chǎn)力網(wǎng)絡(luò)」。這要求產(chǎn)業(yè)參與者突破單體智能的思維桎梏，以生產(chǎn)力思維擁抱協(xié)同生態(tài)的構(gòu)建。