腾讯音乐获两项鸿蒙座舱大奖，携造车载音娱新体验

近日，一场被一些业内人士视作是(shì)“中国具身智能(zhìnéng)路线之争”的学术争论，引起了机器人行业的讨论。 一位讨论参与者是许华哲，来自清华大学交叉信息研究(yánjiū)院（简称(jiǎnchēng)“清华叉院”），是中国科技顶尖人才培养机构的助理教授，同时也是机器人(jīqìrén)企业星海图的联合创始人。另一位则是获得IEEE T-RO最佳论文(lùnwén)奖的周博宇(zhōubóyǔ)，这是亚洲单位首次获得该奖项，同时他也是南方科技大学的助理教授、博士生导师。知乎平台中，他们围绕(wéirào)“机器人领域特殊任务研究是否有价值”等话题展开了讨论。 前者主张“特殊任务研究”于学科有益，但(dàn)对于推动具身智能的(de)发展“几乎没有用处”。后者则主张无用之用方为智能基石。5月23日，第一财经记者分别采访了(le)许华哲、周博宇以及其他业内人士后了解到，在(zài)二者观点的分歧和共识之外，这场争论折射出了学界对技术决定论的警惕，更(gèng)直接对行业进行了“纠偏”。 在资本追捧大模型(móxíng)、企业砸钱秀肌肉的浪潮中，究竟该押注通用颠覆，还是(háishì)深耕工业现场那些“不够(bùgòu)性感”的工程细节？这是每一位具身智能从业者必须亲自探索的命题。 针对“特殊任务”的研究是否有意义(yìyì)？ 整场讨论的原点，是许华哲在知乎上发表了一篇名为《具身智能需要从(cóng)ImageNet做起吗？》的文章(wénzhāng)。 许华哲在其中提到，传统机器人学有相当一部分的研究重点在于“特别”的机器人或者“特别”的任务(rènwù)。比如一个蛇形机器人、一个老鼠(lǎoshǔ)机器人，或是让机器人去(qù)包饺子(jiǎozi)、抖落衣服(yīfú)。这类“特殊任务研究”的任务对科学虽然有用，但对“推动具身智能的发展几乎没有用处”。 “我认为这种观点显然不对。”在《具身智能：一场需要谦逊与耐心的科学远征》中，周博宇直接指出，具身智能本身是跨学科产物，它的发展必须依赖具体科学问题的突破。他以波士顿动力和蛇形机器人(jīqìrén)的研究(yánjiū)为例，指出波士顿动力早期研究足式机器人时，没有(méiyǒu)人能预见其动态平衡(dòngtàipínghéng)算法会成为现代人形机器人的核心；蛇形机器人研究中的柔性驱动技术，也(yě)直接推动了医疗(yīliáo)内窥镜机器人的发展。“这些看似无用的特别任务，都推动了科学的进步(jìnbù)，以及具身智能的进步。” 针对特定场景的研究，对于行业来说的意义究竟有多大，成为了二者(èrzhě)讨论的核心矛盾。在许华哲(xǔhuázhé)看来，按照深度(shēndù)学习、计算机视觉领域的发展规律，推动力主要来自ImageNet这样的标准化数据集以及ResNet或Transformer这样的通用模型。例如流水线分拣、零件抛光打磨等“特别的任务”，短期内有经济价值、创业(chuàngyè)需求，但长期会(huì)被具身智能的进展(jìnzhǎn)淹没。 许华哲向第一财经(cáijīng)记者进一步解释，以(yǐ)机器人的局部运动为例，在强化学习为主导的方案兴起前，人们利用控制手段也能让机器人完成特定任务，如在草地上行走、跳舞等。“不过，直到强化学习应用于此，机器人才具备了从平地到草地、山地、跨台阶等只用(zhǐyòng)一套系统(xìtǒng)就能应对的能力(nénglì)。” “只要通用智能做成，各种细分领域(lǐngyù)的问题也将迎刃而解”的观点，被周博宇视作是“通用大脑优越论”。他提到，即便是人类(rénlèi)自身，在掌握某项(mǒuxiàng)特定技能时，也必须(bìxū)经历反复锤炼，方能得心应手(déxīnyìngshǒu)。“通用智能无疑是一个宏伟的目标，但与此同时，我也希望青年学生与工程师们能关注到一些更为具体、务实的产业需求。” 汽车总装车间中亟待解决的线束整理难题、半导体封装环节对高精度和高稳定性(wěndìngxìng)的严苛要求(yāoqiú)……“这些看似‘不够性感’的工程细节(xìjié)，恰恰是锤炼真正智能的淬火池。”周博宇说。 在“不够(bùgòu)性感”的工程细节里寻找技术拐点 二者的讨论发出后，很快(hěnkuài)引起了业内多位人士的转发。 科大讯(xùn)飞机器人首席科学家季超告诉第一财经记者，自己对二者的(de)(de)观点都很认同。对技术迭代的追求和工程化落地的能力，对于现阶段的具身智能而言同样重要。“表面上看，一个惊艳的模型或巧妙的算法，可能令人眼前一亮，但(dàn)如果缺乏长期(chángqī)工程化落地的经验(jīngyàn)积累、真实场景中的反复打磨，以及对细节极致追求的‘脏活累活’，这种优势很容易被复制甚至超越。” 杭州钛维云创的创始人兼CEO张磊也很快转发了二者(èrzhě)的讨论。作为(zuòwéi)聚焦于纺织行业的具身智能企业，在大部分的工作时间里，张磊都在处理(chǔlǐ)一些“不够性感”的工程细节。“机器人(jīqìrén)的夹爪怎么去抓牛仔、棉麻、丝绸等质地不同的布料，怎么迁移、缝纫，这些都需要(xūyào)我们针对特定的任务和场景进行重复训练。” 但在赞同周博宇(zhōubóyǔ)“通用性无法脱离具体性而存在”的观点之外，张磊也同样认同许华哲对机器人数据和(hé)仿真训练环境的观点。 “就像许华哲说的那样，在虚拟世界中的仿真训练和海量的数据并不是(búshì)万能解药。”他告诉记者，在机器人的训练里，模拟(mónǐ)不同状态物体所需要的数据量不同。如果(rúguǒ)想要训练出一个能够操作五个自由参数量(shùliàng)的刚体机器人模型，仿真环境需要模拟的数量级可能在十的五次方。 但如果想要训练机器人“大脑”，也就是搭载在实体硬件上(shàng)的(de)大模型操作柔性物体，由于柔性物体参数可能有上百个，那么模拟环境(huánjìng)数量的量级可能就会指数级增加，成本和技术难度都有所飙升。“因此，我们现在会采用真实数据‘反标(fǎnbiāo)’的手段，来(lái)补偿虚拟环境(xūnǐhuánjìng)缺失的精度和真实性，用50%的真实数据和50%的仿真数据来训练大模型。” 不过，就未来的发展方向而言，张磊坦言“自己也没有理清”。他告诉记者，具身(jùshēn)智能仍然(réngrán)处在一个(yígè)探索的初级阶段，自己无法打包票哪一种技术方案更好、会走到最后。 当前，在大模型落地的(de)方案中，出于安全和(hé)稳定性考虑，张磊将整个流程85%-90%的部分都(dōu)采用了基于经典控制理论的建模方法，剩下的10%-15%则采用了基于强化(qiánghuà)学习的智能学习算法。“相比VLA（Vision-Language-Action，视觉(shìjué)语言动作）或者端到端的模型，客户(kèhù)更注重安全性，这也是我们采取这个方式的主要理由。” 尽管如此，张磊仍然和(hé)许华哲(xǔhuázhé)、周博宇(zhōubóyǔ)一样，相信机器学习会成为具身智能未来的(de)主流。周博宇说，“设想如果我们能彻底理解人脑的工作机制，甚至创造出超越人脑的新架构，那我们就有望仅凭少量数据快速掌握多种技能，突破传统(chuántǒng)模块化系统的性能天花板，这是(shì)很符合自然的。”他认为，这不仅依赖于AI本身的发展，还需要脑科学、类脑计算等多学科的协同突破。 观点竞合纠偏(jiūpiān)行业发展 第一财经记者看到，讨论(tǎolùn)双方的(de)观点并非(bìngfēi)全部“针锋相对”。许华哲也向第一财经记者坦言，传统的机器人训练方法在今天依然有(yǒu)他的价值。周博宇也在交谈中告诉记者，当学者在探索一些此前从未有人想过的东西时，有机会激发产业需求，带来技术的收敛。 谈及周(zhōu)博宇对自己观点的讨论，许华哲告诉记者，这正是自己发表文章(fābiǎowénzhāng)的目的之一。“我本身也很期待有人(rén)跟我展开讨论这些观点，我和周老师私交很好，除了周老师以外，还有不少人主动跟我私聊。” 而另一边(lìngyībiān)，周博宇也表示，自己这篇文章“酝酿了很久”。“近两年(jìnliǎngnián)，这个行业的发展超过了我和身边朋友的预期，在这个过程中会(zhōnghuì)有一些激进、极端，甚至(shènzhì)有一些喧哗的声音，学术讨论本身能够起到一个纠偏的作用。” 立德智库数据显示，2025年(nián)4月，中国机器人行业融资数量超过45起，环比增长9.3%。根据已披露金额及(jí)行业估值测算，预估总融资金额达60.5亿-71.5亿元(yìyuán)，较3月的18.5亿-25.3亿元实现了2-3倍(bèi)增长。 从技术路径上来讲，VLA模型已经成为了各家企业(qǐyè)“秀(xiù)肌肉”的重点。今年年初以来，Figure AI、Physical Intelligence、英伟达、灵初智能等多家企业都(dōu)发布了VLA模型。在这些VLA模型的展示(zhǎnshì)demo中，大多数(dàduōshù)都体现了语言交互和语言动作跟随的能力。 “语言理解虽是直观的智能表现，但执行层面的薄弱让技术(jìshù)难以落地。”周博宇以工业、医疗等场景举例，他认为，在这些场景当中，高精度运动控制(kòngzhì)、触觉力觉反馈等能力远比语言交互关键。周博宇提到，他担忧过度聚焦语言会导致资源错配，“企业为了(wèile)融资，不得不(bùdébù)分散精力做‘秀肌肉’的功能，反而(fǎnér)忽略了场景的真实需求”。 在(zài)许华哲和周博宇的观点里，“长坡厚雪”是他们对这个行业的共识。这场争论的价值(jiàzhí)，或许正在于撕开技术理想主义的面纱(miànshā)，让行业在狂热中看清现实。在具身智能技术拐点到来之前，机器人的竞争与合作，不仅仅在企业渲染的demo视频(shìpín)中，更在那些“不够性感”的工程细节(xìjié)里。 (本文来自(láizì)第一财经)