隨著人工智能的快速發展，具身智能作為該領域的新興研究方向，正在引發學術界和產業界的廣泛關注?？傮w來說，雖然具身智能領域具有一定程度的泡沫現象，但泡沫現象是產業發展過程中的必由之路，其一定程度上促進了產業技術和商業模式的發展。

一、具身智能發展的優勢：具身智能的差異化發展

（一）與傳統技術的本質區別

傳統的人工智能技術主要集中在數據處理和分析上，往往缺乏與現實世界中實體事物的直接聯系。以AIGC為例，它的應用目標主要局限于文字內容、視頻內容等基礎創作，在創造性和交互性方面還有極大的提升空間；此外，傳統機械臂依賴預設程序，在執行任務時缺乏靈活性和適應性。而具身智能可以實現人工智能與機器人學交叉，突破傳統技術局限，有效構建連接數字與物理世界的橋梁，能夠通過與環境的互動，實現更加復雜和多樣化的任務，從而在工業自動化、服務機器人、智能家居等多個領域展現出巨大的應用潛力。

（二）拓展性與適應性

具身智能硬件架構與軟件算法的結合應用，為靈活擴展功能板塊提供了基礎。這種架構可以根據不同的應用場景和需求加裝特定的部件、同時優化和改善算法，以適應各類復雜多變的環境。例如，一些機器人具有強大的移動能力，可以在真實環境執行各種任務，甚至是在山地、雪地、救援廢墟等救援人員難以前往的極端環境下進行作業；此外，還有一些機器人具有多種復雜地面的通過能力和奔跑能力。例如，“天工”人形機器人可以攀登134級超長階梯，具有復雜地形高速奔跑、跨越大高差臺階等多項關鍵功能。

（三）數據采集的優勢

具身智能在數據采集和任務執行方面展現出顯著優勢，更有利于實現數據與現實的深度融合。它可以通過在物理世界活動中采集真實環境數據，為后續使用算法檢測提供基礎。例如，“智能巡檢測溫機器人”可以通過搭載高清攝像機和熱成像儀，收集數據、實時監測工廠內的溫度，并結合振動傳感器，提前預警設備故障，從而提高工業巡檢效率。此外還有一些具身智能育種機器人，在對一些農作物如玉米、小麥、大豆進行表型感知的時候，可以通過圖像實時判斷是否為潛在優勢植株，從而更好地進行研究分析。

二、發展局限：具身智能面臨的多重困境

（一）場景應用技術的挑戰

具身智能需融合機器人學、計算機視覺、運動控制等多學科知識，操作技術難度極高。在不同的物理環境中，能精準識別各類場景、靈活區分物品的大小形狀等客觀特性仍困難。例如，在生物實驗當中，由于機器人的末端執行器的自由度有限，其自身靈活度和操作能力應用受限，因此在實際操作中，難以模仿出人類所展現出的高柔韌性和靈巧性；此外，在今年北京亦莊舉辦的馬拉松比賽中，多臺參賽設備出現缺失方向感、不走直線、直奔護欄甚至摔倒等意外情況，這些情況都暴露出了具身智能應用領域面臨的技術難題。

（二）技術應用成本較高

由于技術相對不成熟，相關零部件的國產化水平發展仍需一段時間。例如，高精度傳感器等核心部件的研究制造成本較高，對不同的人形機器人的各類零部件及生產部件需要多次嘗試，研究過程中的成本費用使得中小企業與普通消費者難以承受。同時，研究模型的維護及科研人員的成本費用也不可忽視。在人形機器人領域，部分高靈敏度傳感器等關鍵部件，曾長期被外國企業壟斷，雖然近年來，寶安企業在這方面的發展已經占據先機，但其他企業的發展仍需要一些時間。這也是具身智能大規模普及前面臨的難題之一。

（三）商業模式的融合困境

應用場景與商業模式的融合仍具有一定程度的困境。雖然說目前的具身智能機器人，可以表演才藝、寫書法、進行自動化物料分揀、甚至是一些科技公司研發的助力腦卒中、腦癱患者重塑行走希望的具身智能應用、研究院研發的幫助老人爬樓梯的“髖部助行外骨骼”設備等形式多種多樣，但設備應該如何使用到日常生活及旅游等產業中仍需探討。此外，面臨一些智能機器人可以在預設場景中完成特定動作，但不同場景就會出現卡頓或誤操作的問題時，應當關注如何促進有效融合，形成穩定的用戶付費點。

三、具身智能發展難題的正?，F象

（一）從創新擴散理論分析

通過創新擴散理論可以得知，任何一個新觀念、新事物、新技術在社會系統中都是要通過時間或體驗者使用后的傳播，經歷被不同群體接受或者是拒絕等一系列的復雜過程，才能得到更為完善的發展。比如無人機最初設計推廣的時候，也是需要先向攝影博主提供簡化版操作教程，并鼓勵他們發布航拍作品，從而使普通消費者看到他人的使用產生興趣，進一步推動早期大眾的使用再到推動整個產業的發展；而具身智能的發展同樣需要類似的過程，所以需要高校、科研機構、商業機構等多方參與，促進具身智能的傳播和發展。

（二）從Gartner技術曲線分析

根據Gartner技術成熟度曲線也可以看出，一個產業的正常發展不可避免的要經歷波峰波谷現象，從技術萌芽期、期望膨脹期、泡沫破裂低谷期、再到穩步爬升恢復期、生產成熟期。每個行業的發展都有一定的周期性。比如“人工智能”“元宇宙”等新概念，都需要經歷期望膨脹期，這也是經歷波峰即最為旺盛的階段，而真正的技術應用和成熟期往往出現在泡沫破裂的低谷期之后，所以，在風險可控的情況下，適度的泡沫或者發展困境是可以接受的，而關鍵就在于如何促進產業進步、技術突破以及如何吸引更多優秀人才參與具身智能的研究之中。

（三）從試誤學習理論分析

通過試誤學習理論可知，技術進步的本質就是試錯、反饋、修正，不斷循環往復的過程。通過對錯誤的分析，可以更好地推動數據精準度的計算和技術的迭代發展，暴露的問題越多和發展困境越多，就越能加速技術的成熟，產業的發展。例如，具身智能機器人在執行動態平衡任務、復雜環境下行走的行為都需要多次數據優化，才能精準匹配各關節的算法，每一次的試錯機會和重新試驗的機會都是提升平衡能力的關鍵數據。所以即使在發展過程中，面臨一部分數據計算或操作精準度的難題，也無需過度擔憂，通過不斷的嘗試，能更好地推動具身智能技術的發展。

四、總結

具身智能的存在一定的泡沫現象是正常的，這是技術發展過程中較為普遍的現象，其自身發展仍然具有廣泛前景，仍具有多元化的發展態勢。無論是技術路徑的各類混合算法的創新性應用，還是商業路徑中單一領域的深耕或多領域的協同發展都值得深入研究。從發展路徑來看，在保證風險處于可控范圍的前提下，仍然希望能有更多的公司、金融機構、科研機構深度融合參與，增加具身智能的應用場景，提高年輕人的社會參與度與大眾的接受度，更好的促進行業發展，真正推動實數融合。