圓桌對話：智驅萬象——機器人與具身智能場景破界與產業共融

專題：服貿會2025智能機器人創新發展論壇

　　中國國際服務貿易交易會-具身無界：智能機器人創新發展論壇於2025年9月11日在北京舉行。主題為「具身智能+大模型：機器人的進化革命」。其中圓桌對話：「智驅萬象：機器人與具身智能場景破界與產業共融」環節由融創投資執行合夥人、天津大學博士生導師李翔宇主持，峰瑞資本執行董事劉鵬琦、優山投資創始合夥人顧鋭、靈鑫人工智能科技創始人秦承剛參與討論。

　　以下為對話實錄：

　　各位來賓，大家下午好！歡迎大家參加本場「智驅萬象：機器人與具身智能場景破界與產業共融」圓桌會議。當機器人的「肢體」遇見大模型的「大腦」，當技術創新穿越實驗室的邊界，我們正在見證一場前所未有的產業融合與場景革命。

　　接下來，來自產學研各界的幾位重量級嘉賓，將圍繞技術突破、場景落地與生態共建三大維度，展開一場深度對話，共同探討智能機器人如何真正融入千行百業，賦能萬象更新。

　　下面，有請參與本場圓桌對話的嘉賓上臺就坐：

　　峰瑞資本執行董事 劉鵬琦 先生

　　優山投資創始合夥人 顧鋭 先生

　　靈鑫人工智能科技創始人 秦承剛 先生

　　接下來我們有40分左右的時間，就大家感興趣的話題展開討論，觀眾也可以參與進來。

　　首先有請劉總介紹一下您的個人背景，公司投資的方向和目前投資的企業的情況，有請劉總。

　　劉鵬琦：謝謝李總。大家下午好，我是劉鵬琦，來自峰瑞資本，我之前也是技術背景，也在產業工作過，也創過業，后面就做投資了，目前我是在峰瑞資本負責偏泛科技領域的投資，主要關注產業數字化和人工智能以及今天討論的這個話題具身智能方向的投資。

　　我們基金其實是2015年成立的，上個月正好是我們成立的十周年，所以也是一個里程碑，我們基金主要關注是在早期階段的投資，包括天使輪階段為主。我們投的方向覆蓋面也比較廣，科技是我們最主要的投資方向，除此以外我們也關注消費、互聯網、生物醫藥這些領域。

　　當然在具身方向，我們從2021年就開始佈局，包括現在從一些上游的零部件、傳感器也好、靈巧手也好，再到中間的本體、人形這一部分，再到偏下游的大腦、小腦，都有公司的佈局，后面具體問題的時候可以再去介紹一下我們投的這些標的，大概是這麼一個情況。

　　李翔宇：劉總的背景和我有些類似，我曾經是在愛立信和華為做過技術工作，逐步走到了技術與資本融合的工作。接下來有請顧總給大家介紹您的個人背景和所在公司的情況以及正在看的一些項目。

　　顧鋭：謝謝，我是優山投資的顧鋭，我的背景，最早我是做諮詢的，在麥肯錫做戰略諮詢，2007年開始做投資，后來就是2011年將中金資本做投資，負責TMT相關的。但是后來有一段比較短的創業經歷，2019年跟董事長，他是中金資本創始人一塊兒創立了優山投資。優山投資是2019年正式成立的，現在是5年，現有資本40多億，我們以科技為主，現在我們講的人工智能、新能源、生物醫藥、生物製造這些，我們在機器人領域投晶品科技，軍工的機器人上市了，還有華沿現在也在上市過程中，現在人形也做了一些佈局，今年也在投。

　　我們看到，在具身這個階段還是偏早中期，具體我們可以再討論，謝謝大家。

　　李翔宇：感謝顧總的介紹，前面兩位是投資人，從投資的角度來看機器人和具身智能的發展情況。接下來有請產業界的代表秦總，請您來介紹一下您的創業背景和公司的情況，包括您對這個產業的理解。

　　秦承剛：謝謝大家，我先自我介紹一下，我是中科院博士畢業之后就去了阿里巴巴，在阿里巴巴做技術做了十年。從阿里出來以后，在海爾集團做了兩年工業智能研究院的院長，今年剛剛出來創業，創立了靈鑫人工智能這家公司。我在海爾期間也是一直從事工業大模型，工業具身智能機器人相關研究性的工作，現在我們這家公司主要是面向於機器人的精細系統。把我們生活當中多模態的信息、聽覺的、視覺的轉變成能夠對大模型友好的數據，從而能夠讓機器人各種各樣的AI硬件，再落地到實際場景當中，能夠更懂個性化的信息。

　　比如説進入到家里，能夠知道我們家里面每個人都是誰，每個人有什麼興趣，有什麼愛好，家里的東西放在什麼地方？家里的佈局風格是什麼樣的？我們公司剛剛成立，整個系統有了一些原型，也正在跟一些做AI硬件的廠商合作，我手上拿的這個是在和一家做硬件的企業做的一個硬件的產品。它其實是一個隨身設備，可以掛在脖子上面，前面有攝像頭，有兩個麥克風，后面有一個屏幕，它是面向於養老場景，因為我們大概有1/3以上的老年人會有輕度的記憶的認知障礙，一個東西放在哪兒了，可能轉手就忘了，我找半天，有可能還要找子女幫他把這個東西找出來。

　　這個東西就可以不斷的記錄老年人的生活，在家里面，在户外，你的東西放在哪兒了？你遇到了什麼人？說了什麼話？你需要去找的時候你問他就行了。比如説「我的錢包在哪里？」它可以直接跟你，你的錢包可能在卧室櫃子第一個抽屜里面，並且可以把相應的圖片推送到這個設備上，或者推送到更大的屏幕上面，所以這就是AI機器精細系統典型的案例。

　　我們現在屬於剛剛開始起步的階段，正在做這個原型，未來我們希望把這個原型做成面向各種各樣AI的硬件服務平臺，讓家里邊各種帶攝像頭的、帶麥克風的各種AI的硬件，接入到這個平臺上以后，就變成了一個更加智能的硬件，一個更加平穩的硬件，更加個性化生活的硬件，謝謝。

　　李翔宇：您剛纔拿的是您公司產品的樣品，是吧？

　　秦承剛：這是樣品，還不是最終的形態，是第三方合作的公司他們的硬件原型，我們再拿過來做適配。

　　李翔宇：剛纔三位專家就自己的背景和公司業務做了一個簡單的介紹，今年國家也出臺了關於深入實施「人工智能+」行動的意見，接下來我們將圍繞着具身智能，機器人和AI，就這幾個方向的投資趨勢和產業的機遇展開深度的對話。

　　包括剛纔的三位專家，和之前論壇環節的十位專家都介紹了對產業的理解和各自企業的發展，我相信大家對這個機器人和具身智能產業也有了一個更加深入的瞭解。接下來我們更多的是從未來的角度，因為很多人説投資人看的是未來。那麼我們從未來的角度，特別是未來的3-5年時間，談一談我們這個產業有哪些機會？有哪些困惑或者思考。我想對一個產業方向的深入思考，是不是親自參與，是不是親自下場做，秦總可能感觸更深一點，請秦總分享一下，在這個產業里面，您看到了哪些機會，哪些問題和您的思考。

　　秦承剛：我先拋磚引玉一下，具身智能是未來確定性的方向，未來各行各業包括自身的家庭生活都有可能享受到機器人的紅利。

　　在去年的時候也是在長沙開會，聽到過演講，他表達了一個觀點，他説中國下一次消費的機會，萬億級的產業一定就是每個家庭買一到兩個機器人服務於我們這個家庭里面的方方面面。所以它是一個確定性的機會。但是現在從整體上來講，我個人覺得整個產業還是處於早期的階段。

　　我們今天看到行業里面的機器人，在小腦上面，運動控制上面能做的已經飛速了。有各種表演、比賽，都做得非常好。但是現在坦白的講，能夠提供的能力，更多的停留在情緒價值上面，表演的能力很強，下一步重要的突破還是在機器人的大腦，能夠讓具身機器人在各種各樣的場景下具備更好的泛化的能力，當然這個是需要一定的過程的，我們在過去也是嘗試過把具身智能的技術引用到工業場景里面，讓機器人在場景里面取代人去做一些柔性的工作。

　　但是我們發現這里面的挑戰很大，它在每一個場景下面都需要特定的數據，需要特定的訓練，才能夠把這個場景上的工作做得相對的到位，而且從效率上、從精度上來看還很難取代人工，我覺得目前從整個產業上來講，還是處在一個比較早期的階段，而且今天具體怎麼做？今天聽各位專家來講具體的方案，我們也發現存在很多技術路線。大家在機器人大腦的技術路線上，我覺得今天還沒有形成一個特別一致的一個觀點，還處在探索期。

　　但是我覺得整個行業可能會分為幾步走：第一步，我覺得機器人最落地的場景還是在工業，為什麼？因為工業在每一個具體的工位上面，它的場景，或者説它所需要的泛化能力相對來講是有限的。

　　李翔宇：比較有確定性。

　　秦承剛：需要的泛化能力不那麼強。所以我們也看到今天很多做具身智能的企業都是先瞄着工業場景的落地。

　　第二點，有可能是稍微開放一點的，到一些商用的場景。比如説在商場里面去做清潔等等。第三步纔有可能走到家庭場景。

　　因為家庭場景主要是兩個挑戰：第一個挑戰是所需要的數據、所需要的泛化能力要求極高。第二個挑戰是安全性。機器人在家用場景里面安全性怎麼做？我相信沒有人知道，因為它需要大量的嘗試，就像汽車安全的能力，也是通過多年幾十年積累下來才逐步形成的標準，所以在安全的標準規範出來之前，我覺得機器人在場景下面會比較受限，所以我覺得出現一個大的機會，但是整個行業還是要理性的來看待當前我們所處的階段。

　　李翔宇：所以有人講今天的具身智能和人形機器人行業有點像2010年的移動互聯網，大家都已經看到了這個方向，但是還沒有殺手級的應用出來。今年國內的幾個關於人工智能的大會都很火，上海的WAIC人工智能大會，還有亦莊的機器人大會都很火。從這個角度來看，整個行業發展的勢頭還是非常猛的，顧總，請您給大家講一下您個人的判斷，特別是從投資的中長期機會，因為我們説投資是一個長期的事業，這個角度，您幫我們分析一下對這個行業的理解。

　　顧鋭：謝謝，我覺得具身智能可以和移動互聯網比，也可以和電動車比，因為它畢竟是硬件，我覺得有點像2010-2015年之間的電動車，因為我們當時也是很早在看電動車這個賽道，其實我印象很深的，當時特斯拉儘管上了事，但是特別慘，最開始的時候。

　　另外美國有一家企業，不知道大家知不知道，Fisker其實也是跟特斯拉同時代的，也是做得非常早，團隊也非常強，但是后來Fisker就失敗了，特斯拉起來了。中國的比亞迪也是一個例子，在那個時候大家對電動車（不看好），現在是很正常。但是那個時候大家有很多質疑。

　　我覺得現在的時間點確實是説，前幾年相信所有人都認可，是一個很大的前景，電動車是更大的，可能比電動車還要大十倍。但是它的技術挑戰或者説技術還沒有收斂。現在技術挑戰也更大，場景也更豐富。我們現在並不一定要看技術的先進性，一定是設計出適合的產品，找到比較適合的場景，是不是完全的人形、雙足，也不一定。但是我覺得從技術先進性上一定要這方面走。但是從商業化看到很多在細分市場上，我覺得不僅僅是工廠，其實在服務業，我們也看到不少場景，包括清潔的、安保的場景，甚至還有其他的消費服務業，有不少場景，你用現有的技術，用適當的技術去搭配，你要找到適當的商業化的閉環的。

　　我們現在重點是在看，在一個細分市場能夠找到商業閉環。因為這個事情不斷的去演進，對今后技術先進性快速的跟蹤學習、團隊能力也是非常重要的，我們基本上就是按這兩個大原則去看，今年也做了一些佈局，到時候做一個更深的分享。

　　李翔宇：在不確定的情況下，更多的要看人、看方向、看團隊。接下來有請劉總來分享一下，您對這個賽道未來三到五年的看法。

　　劉鵬琦：我們投早期，投早期的話，整個項目的退出周期是很長的。所以可能我們會更看重一些長期宏觀的趨勢，這個反而更重要一些。我們其實是從2021年就開始投資偏智能機器人的賽道，就不是傳統工業自動化的方向，當然那個方向我們也投了一些企業，往智能化機器人開始做佈局大概是2021年。比如説2021年投了因時，現在也是靈巧手出貨最多的公司。2022年也投了逐際動力，它最近也發了一個新的全尺寸人形機器人。

　　但那個時候，現在我們回想來看，整個賽道和今天沒法比，其實還是非常冷的時候，甚至那個時候都沒有所謂具身智能這個概念，可能都還沒有。那個時候我們就開始佈局這個方向，我覺得有幾個對於宏觀長期的判斷，一開始説的，主要是三點。

　　第一點，看到了一些技術的變化趨勢。當然剛纔的嘉賓也都分析過了這個行業的發展趨勢。從軟件層面來講，控制算法來講，從原來需要靠大量人工來堆各種規則和模型，開始慢慢轉向開始通過數據驅動，包括強化學習，去迭代的這麼一個路徑，這個路徑其實就可以把原來需要十年、二十年積累的技術，現在很多公司剛成立1年2年已經做得非常不錯了。已經可以用1、2年做了十年二十年能夠做的事情，這是非常大的變化。

　　硬件層面也是得益於新能源車對電機、電池，對這些技術的產業鏈就非常成熟，這些產業鏈的成熟就為大家做人形做了很好的鋪墊，所以我覺得這是一個供給端的基礎，這是第一點。

　　第二點就是為什麼我們一直堅持在中國做投資的原因，我們非常看好先進的技術，和中國非常長鏈條的硬件產業鏈結合在一起的模式，我覺得中國是世界無敵的，我們在很多大的產業上已經驗證過了，比如説智能手機，比如説華為、小米、VIVO，如果不是被制裁，華為早就是世界最好的了，這是智能手機。還有嘉賓談到的新能源車，我們現在基本上可以認為是最好的。當然還有大疆，還有insta 360，其實它就是新的技術和硬件產業鏈的結合，在這個方向我們是很有機會的，機器人顯然也是屬於這個賽道的品類。剛纔秦總講到了他們做這個設備，包括現在很火的AI硬件也屬於這個賽道，還是非常有機會的，這是第二個方面。

　　第三個方面是大家都談到的需求這一側，我覺得我們肯定會長期開始面臨，無論是製造業還是服務業勞動力短缺的問題，根據國際的經驗，比如説在人均GDP超過1萬美元之后，整個服務業都會開始非常高速的發展，咱們國家的人均GDP在2024年的時候已經達到了1.3萬美元，所以服務業的高速增長的趨勢肯定是非常明確。

　　但同時我們的年齡包括人口的結構，也在發生很大的變化，包括老齡化的趨勢，所以人力資源的需求和供給之間其實也是存在一個比較大的Gap。所以就需要通過具身智能的能力和技術去填補這個Gap。我覺得主要是這3點，從長期趨勢上來看還是比較樂觀的，但是這一塊還是會有很多的挑戰，當然我覺得比較敏感的話題，雖然現在大家都在聊，整個市場現在處於泡沫的階段，我相信大家也都認可，當然這個泡沫是不是好事？還是壞事？我覺得大家都自有判斷了。

　　我覺得一個產業如果想真正發展成很大的一個產業，它一定都會經歷這麼一個過程，通過泡沫去吸引各種資本，培育供應鏈的能力，當然最終大浪淘沙肯定不會有這麼多公司最終活下來，但是最終活下來的可能就是這個行業的引領者，最終能夠實現目標。

　　李翔宇：劉總還是比較堅定的看好這個方向，今天有兩位嘉賓的背景都是有美國留學的經歷，劉總的本科是清華，研究生是在美國的卡耐基梅隆大學讀的計算機，顧總的本碩都是清華，后來在麻省的斯隆商學院讀的MBA。想請問兩位在美國留學過的專家，從目前的發展情況來看，兩位覺得與美國，或者歐洲及日韓這些國家相比，我們和海外的同類企業、同類的科研機構，在具身智能和機器人方面，我們現在所處的位置和差距，兩位能不能給我們分享一下？我想大家也比較關注這個問題。代表您個人的觀點就可以，顧總請您先來。

　　顧鋭：我覺得具身智能這個賽道，我是覺得中國的機會可能更大，因為畢竟它是一個軟硬結合的，在成果生產製造，包括剛纔講工業場景，中國纔有場景，因為我們也接觸過有一些投資人，比如説在美國，他去投一些，他們有投做咖啡機的。我們當時也聊了聊，我們也發現中國在這一塊已經做得相對領先了，但是在工業場景，因為中國工業場景base，對場景的需求是更大的。所以如果單講具身智能機器人這塊我還是對中國比較看好的。

　　美國的長處是技術大模型，原創的創新能力還是比較強的。因為現在在美國硅谷做大模型公司里面有一半是華人，基本上我覺得這個技術也就差幾個月，從最核心底層技術上面，所以從這個角度上來講，我們談具身這一塊，中國還是更可能在這方面做得好，當然美國可能軟的方面，AI應用類的軟件這些方面，它比中國的市場各方面都會更成熟，應用面也會更大，我是這麼體會的。

　　李翔宇：顧總認為具身智能在中國的機會更多一點，美國在軟件和AI方面更加領先一點。劉總您的看法呢？

　　劉鵬琦：前一個問題，有一部分回答，我們就看好中國，包括軟硬結合也好，還是場景需求也好，相比美國或者歐洲還是有很大的優勢。如果我們看一些具體的內容，剛纔聽前面幾位嘉賓講的，海外很多具身公司去做研發的時候，根本離不開我們，基本上本體都是中國製造，包括數據採集，無論是提供設備也好，還是提供這些服務也好，他們也是完全離不開我們的，所以我覺得這個是偏具體一點。

　　整體來看的話，大家肯定會各有優勢，畢竟和他們的體制有關，在吸引最高端的人才上面，包括去投資科研的純粹性上會比我們更好一些，比如説他們做PI這樣的公司，包括早期的OpenAI不去聊任何商業化，就把研究和技術這件事做好，在國內無論是投資人也好，或者説企業自己也不敢放手，我就是悶頭把這個技術做好，而不去考慮商業化的問題，可能會分散一定的研發注意力，我覺得這個可能是一個差異，但是這個差異也不能説誰好誰壞，我們可能還有一層BUFF，我們背后有政府的支持，就在這一點上。

　　在全球來看，肯定是不可比擬的，政策支持對一個產業發展，在早期階段比單純的市場化和商業化需求更重要一些，比如説像剛纔顧總談到的新能源產業，國家在做這個政策的時候不是單純的把新能源車做好，或者我們能夠在車這件事情上能夠彎道超車，燃油車，可能背后有一盤更大的棋，希望我們能夠完成能源轉型，不要過度的依賴能源燃料，而依靠電能。它帶來的間接的結果就是把新能源車的產業就帶起來了，對機器人來説是有一樣的考慮，並不會要求在短期內一定要讓機器人本身能夠對社會貢獻多大的價值，它背后有一些別的考慮，這個和海外相比是一個比較大的差異。

　　李翔宇：中外交流一直很重要。剛纔幾位都談到了政府、企業、行業協會和高校等不同機構，在機器人和具身智能行業里的作用。秦總一直是紮根國內，中科院畢業后一直在本土企業里面工作，從您開始，給我們分享一下，您覺得在這個產業里面，政府、企業、行業協會、高校等幾類不同的角色的分工情況。特別從我們做企業的角度來看，目前來看做得怎麼樣？有哪些做得比較好的地方？還有哪些值得我們去改進的地方？我們前不久也看到國外也在加強政府對產業的扶持，比如説美國和韓國，也有説要學習中國的產業政策。我們來看一下秦總對這個問題的看法，對產業鏈配合方面的感受。

　　秦承剛：我先從高校和企業的合作開始談，因為我在企業里邊也是長期和高校合作，在具身智能和AI領域，其實我覺得現在高校和企業之間的合作已經非常緊密了。我是做企業的，但是我每天在不斷的看論文，無論是AR的論文還是機器人的論文，我發現一個問題，2/3的作者都是中國人，很大一部分的論文是高校和企業一起合作開發的，所以今天在中國就覺得高校和企業之間合作生態已經非常繁榮了。

　　企業里面有場景、有問題，高校里面剛好有資源，有研究的優勢，二者之間的互補，我覺得現在已經做得非常好，很多企業自身的研究人員也在不斷的去嘗試去發論文，在我這個領域里面，我們看到很多美國的企業在AI技藝方面，很多論文是美國企業發的。

　　從中國自身的企業來看，比如説對於機器人來講，大量的應用場景是在企業，企業自身的心態非常開放，願意把自己的場景拿出來，給我們做智能的機器人企業去嘗試去驗證，下一步具身智能機器人已經跑了好幾年了，下一步更關鍵的還是在於機器人的產業落地，具體在哪個場景下面能夠打造出真正可以去取代人干事的成熟的場景出來，我覺得這個非常關鍵。對於這個關鍵性的階段就離不開中國企業在場景上的支持。

　　所以對於中國來講，今天在整個機器人的產業上面，我們是一個相對來講是比較完整的，從高校到機器人的研發企業，再到機器人的應用企業，它是一個很好的閉環。在這個鏈條之下，我們的政府又給了非常好的產業政策、產業支持，我們也能夠看到從今年開始政府各種工作報告里面，把機器人、人工智能提高到了一個無比高的高度。同時各地方政府也都對於這些高新技術企業給予非常好的政策性的支持、項目型的支持。更關鍵的是政府給我們營造好了一個非常好的土壤，在這個土壤上高校、機器人研發企業、機器人應用企業一起來搭台唱戲，所以我是覺得今天這個時代，各方已經在進行非常緊密的合作，我們也是非常堅定的認為，在中國我們在AR上面，在機器人上面一定會走出自己的特色，形成自己的產業。謝謝！

　　李翔宇：謝謝秦總，從四個方面來看您對整個的產業環境是比較滿意的。下面請顧總還是劉總給我們分享一下，您對整個目前來看產業鏈分工的情況，您給大家分享一下您的觀點。

　　顧鋭：我談一下我們跟政府打交道的感覺，特別是今年宇樹火了之后，很多地方政府壓力都很大，政府領導就開始來問，為什麼宇樹沒有在我們這兒。

　　李翔宇：都在向杭州學習。

　　顧鋭：我現在看到深圳政府市場化程度是比較高的，各方面的服務也都非常好，他們現在也提出機器人第一署，在龍港那邊開始做各種服務，把機器人的應用場景拿出來給大家用，讓大家能夠去落地，我覺得這就是一個挺好的政策的引導。

　　北京亦莊最近做得還是挺好，包括搞運動會。另外有一個我覺得他們做得比較好的，我們最近投了孫文東，給所有的機器人，初創企業做銷售和售后服務類似4S店的服務，我覺得這種就是一個比較好的支持產業發展的思路，因為畢竟都是初創企業，把很多東西都做好，如果政府能夠把有一部分的資源給企業提供起來，我覺得這是比較好的做法。

　　值得去改進的地方，我覺得還是在資金的扶持上面，因為我們做基金，和各地政府打交道，我覺得還是限制太多，如果你把它市場化搞得更徹底，都把錢交到類似像這種市場化管理領域去投這些企業，現在政府的條條框框太多了，各種各樣的限制，這個事做得很擰巴，這個事我們希望政府能夠更好的放開。我就先提這兩點，謝謝。

　　李翔宇：劉總，請您分享一下您的看法。

　　劉鵬琦：我也非常同意顧總的説法，政府在這里邊去構建生態是非常重要的，政府這一層剛纔兩位都説得比較多了，我就補充企業這一層，因為行業的發展比較早期，真正離我們終極的夢想，大家樂觀的説5年，或者更長時間10年，在這個過程當中，我們也希望這些企業也好，或者説這些生態也好，可以去走一些中國特色沿途下蛋的機會，也不是隻瞄着最終目標。

　　在這個過程中很多研發出來的最先進的技術，在你的那個場景可能還不能夠落地，但是這個技術，無論是偏應用的供應鏈的能力，還是偏軟的算法也好，其實是可以去用到一些別的行業的，這樣就可以去帶動別的領域的發展，這個是政府和國家也樂於看到的，這樣就不至於整個周期拖得太長，整個資本的泡沫太嚴重。另外一點就是企業間，當然和泡沫有關係，就是企業間還是比較內卷的，大家還是應該把更多精力花在做事上，而不是單純就去融資，這樣會讓整個生態變得更加健康一些。

　　李翔宇：剛纔劉總提了一個非常好的觀點，在做一個前沿產業的時候我們不一定都要從產業本身受益，也可以從相關的產業發展中受益，就像當年航天科技一樣，我們絕大多數都沒有上過天，沒有坐過宇宙飛船，但是我們都享受到了航天科技發展所帶來的紅利。今天在場也有很多觀眾，很多都是行業內的專家和從業者，我們也給在場觀眾幾個機會，你們有哪些問題也可以提出來，或者説您想指定哪位嘉賓回答也可以。機會難得，時間原因，給大家三個提問機會。我們看看有沒有哪些觀眾願意就今天的主題，包括今天論壇的內容，可以直接向嘉賓提問，有沒有？大膽一點，我們常説中國人有個特點，我們比較內卷，又比較內斂。

　　現場提問1：我記得之前有一個專家説機器人的未來是星辰大海，他就是覺得國際上的專家馬斯克，他覺得馬斯克沒有説，但是未來的發展方向是讓機器人先去火星，把那里建設成未來適合人類居住的環境，機器人先去，為我們鋪路什麼的，各位專家怎麼看？

　　李翔宇：您怎麼看待未來的宇宙探索，是不是機器人先行？能不能發揮這個作用？

　　顧鋭：我覺得你問的這個問題是馬斯克的夢想，我覺得是有可能的，我們投了火箭，起碼在有生之年是有機會看到的，但是他的想法確實是這樣。因為畢竟那邊的生存條件比較差，讓機器人去是更安全的做法，給大家帶來更多的信息。當然我覺得馬斯克的話總歸是超前一點的，在我們有生之年應該是有可能看得見，我也很相信這一點。

　　李翔宇：我覺得我們有生之年可能看到機器人在月球上，中國的具身智能機器人在月球上建房子。

　　現場提問2：今天早上的時候的時候看到了一個新聞十年內產量100萬臺機器人，如果達到的話，股權達到24%，緊接着特斯拉就在中國開了好多的賬號和視頻號。從資本上判斷，是不是特斯拉從軟件到硬件，因為它很多的供應商70%都是來自於大眾，所以説會不會特斯拉機器人重複特斯拉汽車在中國未來十年的作用？從這個角度上看，因為我也是聽説的，不知道您這邊有沒有聽説，或者是怎麼看待這個問題？

　　劉鵬琦：包括整個這波具身智能開始火起來，都是源於特斯拉，我覺得這個是大家的一個共識。包括特斯拉把這個機器人用在工業場景，機器人是不是進工業場景這件事大家有一些非共識，大家覺得這件事能做成，特斯拉是最合適的，因為是有它自己去管理整條供應鏈的能力，所以可以為它的機器人專門的打造適合這些機器人工作的工廠，包括整個供應鏈的能力。他會經常説一些大家覺得不可能發生，但是最終都實現了的事，我覺得這件事的可信度，加上他可以為他的機器人去定製整條產線這件事情，是他最有可能發生的。反而在國內某個機器人公司和某個主機廠去合作，不是那麼深度的關係的話，其實這件事還是挺有挑戰的，單純的把它放在一個人工作的產線當中去適配。剛纔有嘉賓談到了，如果能用一個傳統的自動化設備去做，這件事完全沒有必要用人，但是特斯拉是專門可以為這件事去定義的，是可以的。

　　李翔宇：可以自產自銷，自己消化機器人，最后一個提問。

　　現場提問3：我在想機器人有必要在傳統的基層的服務行業代替人類嗎？

　　李翔宇：這不僅是一個技術問題，還是一個倫理問題，哪位專家回答一下。

　　秦承剛：其實我去過汽車工廠參觀過，我發現汽車工廠幾個大的生產環節，3/4的生產環節，自動化做得非常好了，完全不需要人，人在這個過程里面需要乾的事情就是設備壞了，他去維修一下。有一個環節，汽車總裝的環節，因為總裝的環節柔性的要求很高，現有的自動化技術干不了，所以必須得要人。

　　就回到您剛纔的問題，是不是所有的工作都要由人形機器人來干，我覺得肯定不是，因為人形機器人機械結構長在這，就天然的限制了他在效率上不可能那麼高所以一定是在不同的工作崗位上面，或者説工種上面需要不同形態的機器人，人形機器人是最終所有的其他的機器人都干不了的事，在這種情況下人形上面做一個補位。未來我們真正能夠看到那一天，一定是千形百態的機器人在各自最適合的工作崗位上發揮它的作用，其中有一類是人形機器人承擔的需要做靈活的工作崗位，所以我覺得大概率會是這種形態。

　　現場提問4：各位老師好，想要問一個問題，機器人做數據價值，就這兩個問題。謝謝。

　　李翔宇：秦總您的那個產品就可能涉及到一些安全和隱私的問題。

　　秦承剛：是這樣，因為現在我們談機器人也好、大模型也好，實際上它跟人（03：44：17）因為它本質上來講還是一個工具，為什麼呢？因為他不瞭解人，沒有人本身隱私的數據，個性化的數據，所以它不瞭解我們，很難以給我們建立關係。現在看到大量的AI也好，陪伴的機器人，AI玩具也好進入到家庭以后面臨一個很大的問題就是沒有黏性，核心的問題還是您剛纔提到的，怎麼和人產生共情，有了共情，纔是信任的基礎。

　　大模型和AI之間的信任關係，我認為建起來要比人和人之間的信任關係建立起來容易，因為我們對它還是有一個基本的假設，我在訓練這個AI模型的時候，我就可以讓它不去干壞事，可以把這件事情屏蔽掉。未來AI和人、機器人和人之間，我覺得是可以建立起信任關係的，信任關係分兩層，一層是底層和我們之間的共情能力，它可以瞭解我，我可以瞭解它，更重要的是它能瞭解我，AI也好、機器人也好，不管到什麼時代，對人來講它還是一個工具，這是第一層。

　　第二層當AI有一天有自我意識的時候，我們可能還是要能夠持續在技術上面確保它不會去干壞事，我覺得這一點非常關鍵。還有一個眼下比較關鍵的問題就是，個人的這些數據暴露給AI的時候，怎麼來確認我們的隱私，這也是我們當前在研究的方向，然后通過私有化端側的，廉價的AI算是，通過把AI和隱私計算做一些結合，來保證AI來了解我們同時，又不會把我們的隱私數據泄露出去。

　　李翔宇：科技發展日新月異，我們在不斷的挑戰人類技術的極限。感謝各位嘉賓的精彩分享和思想碰撞！今天，我們共同見證了「智驅萬象」如何打破機器人與具身智能的場景邊界，更看到了產、學、研深度融合的無限可能。

　　同時剛纔幾位嘉賓也都講過，技術的終極使命是服務於人和賦能產業。願今天的對話成為一束火花，點燃更多跨域合作與創新實踐，共同推動智能機器人生態的繁榮與發展。

　　論壇至此圓滿結束，我謹代表大會主辦方再次感謝各位領導、各位嘉賓和各位觀眾的蒞臨。

　　期待明年再見，謝謝大家！

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