文丨小燕
编辑丨徐青阳
7月16日，工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会·2026年度全体会议暨“标准周”活动，在浙江绍兴上虞举行。
浙江省绍兴市上虞区副区长陈剑波表示，上虞正依托新材料和高端装备产业基础，加快布局具身智能产业，目前已入选浙江省具身智能未来产业先导区。
在平台建设方面，上虞规划约2000亩产业空间，建设绍兴具身智能综合服务中心，重点布局测试中心、指挥中心、服务中心和实训基地。其中，将与中国信通院合作建设具身智能测试实验室，完善标准化测试、数据训练、场景应用和安全管理体系。
在产业端，上虞围绕整机、核心器件和系统三条产业链开展招商。今年以来，已引进18个具身智能项目，总投资超过150亿元，覆盖整机、关节模组、灵巧手、软件系统和物流控制等环节。
在应用端，上虞已梳理出总金额约100亿元的场景清单，覆盖产业、城市和民生等领域，并结合绿色化工、高端装备等优势，建设20余个制造业应用场景。下一步，上虞还将通过引进人才、组建产业联盟和举办行业活动，进一步完善产业生态。
从平台建设、项目招引到场景开放，上虞的布局也对应着人形机器人行业正在发生的变化：行业关注点正从单一的技术展示，转向产品落地和规模化应用。
前几年，行业最受关注的还是机器人能不能站稳、跑快、完成高难度动作。如今，机器人开始打网球、跑半程马拉松，也陆续进入物流、零售、工厂和家庭。企业谈得更多的，已经是模型能否泛化、数据从哪里来、产品如何量产、售后怎么做，以及进入真实场景后如何保证安全。
也正因为如此，标准问题被提到了更靠前的位置。零部件接口是否统一，产品如何测试验收，数据怎样采集和使用，机器人进入家庭和工厂后如何避免伤人、泄露隐私，以及出了问题由谁负责，都开始成为行业绕不开的问题。对于已经成立的标委会而言，面对的不只是技术标准，而是机器人规模化应用前的一整套规则。
工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会副主任委员、北京人形机器人创新中心CEO熊友军在主持主题演讲环节时提到，过去一年，大模型技术持续影响人形机器人的技术演进，具身智能也在加快从实验室走向实际应用场景。围绕这一变化，银河通用、自变量、京东、荣耀等企业介绍了各自的技术路径和产业进展，来自高校、运营商、机器人企业和汽车行业的嘉宾，则进一步讨论了机器人进入真实场景后面临的安全、合规与治理问题。
01
模型、工程与场景：人形机器人如何走向规模化
银河通用机器人创始人、首席技术官王鹤表示，人形机器人要走向通用，需要同时具备负责理解任务和决策的“大脑”，以及负责全身控制、平衡和精细操作的“小脑”，两者共同构成具身智能基础模型。
他以银河通用展示的自主网球机器人和灵巧手操作为例，介绍了公司在强化学习、仿真到真实环境迁移及手内操作方面的进展。在“大脑”层面，公司采用VLA和世界模型等技术路线，并结合合成数据、遥操作数据和人类行为数据，提升模型的长程任务执行和跨本体适配能力；在“小脑”层面，公司发布AstraBrain-WBC 0.5，用于全身动作控制和实时遥操作。
王鹤认为，人形机器人的“ChatGPT时刻”需要同时满足两项条件：预训练模型在陌生任务中达到较高的初始成功率，以及通过少量场景数据快速完成后训练和部署。他提出，银河通用计划在两年内推动机器人在未经专项训练的任务上达到70%至80%的执行效率，并预计2028年后，行业可能进入规模化部署阶段。
自变量机器人科技（深圳）有限公司创始人王潜认为，具身智能的目标不只是让机器人完成特定任务，而是实现面向物理世界的通用智能。他认为，精细操作涉及碰撞、摩擦、滑移和微小形变等复杂物理接触，其难度可能高于语言任务，因此更适合采用从头预训练、端到端的通才模型，而非依赖分层或多个专用模型。
在模型路线方面，自变量主张构建可统一处理视觉、语言、动作及未来预测的全模态模型。王潜介绍，公司开源的 WALL-OSS 0.5 已在部分未训练任务中表现出零样本泛化能力，并开放了代码、部署环境、评估训练流程及部分数据；WALL-WM 则尝试采用非均匀预测方式，将更多计算资源集中于对任务结果影响较大的关键状态。
他同时强调，数据不能被简单视为标准化商品，数据定义、处理流程和质量控制会显著影响模型效果，产业需要推动数据采集、模型训练和真实应用形成闭环。在产业应用方面，他称公司已将相关技术用于真实物流分拣场景，并计划在年底前推出新一代模型和面向消费者的机器人产品。上述性能比较和时间计划均为其现场披露。
京东集团智能机器人业务部总经理徐磊表示，京东正依托供应链、零售、物流和服务网络，推进机器人产业的标准化与规模化应用。过去一年，京东成立了独立的机器人业务团队，目前已与超过200家合作伙伴开展自营销售，并依据使用场景将机器人产品划分为16个细分类目，以提升供需匹配效率。
在供应链端，京东计划通过集中采购、生产代工和标准化零部件降低成本，并推进机器人电池在安全、接口、通信和尺寸等方面的标准建设。在服务端，京东物流发布了人形机器人售后服务相关标准和规范，并计划建设集零部件、生产制造、整机组装、展示及维修保养于一体的Robot Base。
在应用端，京东已开放物流、零售、健康等真实场景，推动机器人参与导览、导购、理货、拣选、拆码垛和打包等任务。徐磊称，京东计划未来两年采集超过1000万小时第一视角真实场景数据和超过100万小时真机数据，并建设数据交易平台，为模型训练和场景落地提供支持。
荣耀机器人业务研发总裁韩越介绍，荣耀将技术沉淀和场景聚焦视为机器人业务布局的两项主要抓手。他以荣耀参加北京亦庄人形机器人半程马拉松为例称，相关机器人在赛事中主要验证了本体可靠性、关节性能、续航、散热、通信、感知、导航和运动控制等能力。
韩越介绍，荣耀将部分消费电子领域积累的结构设计、电池管理、材料工艺、仿真、散热和通信技术迁移至机器人研发，同时补充关节模组、运动控制和感知算法等新的技术能力。韩越认为，机器人单点性能的提升依赖系统级协同，供应链管理、质量控制和量产一致性也会影响产品落地。
在产品和场景方面，荣耀目前围绕人形机器人、小型人形机器人、四足机器人和灵巧手开展研发，重点探索赛事测试、科研教育、门店导购、工厂安全和家庭陪伴等场景。公司还在研发机器人操作系统及具身智能模型，并计划逐步向产业合作伙伴开放相关平台能力。
02
人形机器人规模化落地前夜：安全与伦理治理之道
工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会副主任委员 江磊表示，人形机器人与具身智能产业已初步走过从0到1的阶段，下一步需要讨论如何从1走向10。随着机器人产量增长，并逐步进入工厂、家庭和公共服务场景，产品安全、互联互通和伦理治理问题将更加突出。标委会的作用，是在产业快速发展的同时，为技术和产品设置必要的约束条件。他认为，安全伦理标准不能停留在原则层面，后续能否贯标、执行，并转化为具体的技术规则，是标准制定的关键。江磊提出，可以结合中国传统哲学思想，探索形成面向机器人的道德规范，再由大模型和技术系统将其转化为可执行约束。他透露，标委会计划在年底前形成机器人安全伦理标准解决方案。
帕西尼感知科技（深圳）有限公司创始人许晋诚认为，机器人伦理治理的基本出发点，是防止机器人损害人类利益。可以从现有法律法规中提炼有关禁止伤害、保护人身安全等要求，并进一步转化为机器人能够识别和执行的规则。除规则约束外，他还强调数据源头治理的重要性。机器人所掌握的能力与训练数据直接相关，如果在数据采集和训练阶段，限制机器人接触枪械、危险物品及其他可能造成伤害的操作数据，可以在一定程度上降低其学习和执行危险行为的可能性。他指出，当前帕西尼采集的数据主要来自生产环节，用于训练机器人完成生产作业；一旦训练数据受到污染或混入高风险内容，可能引发新的安全问题。因此，机器人伦理治理需要同时覆盖规则制定和数据管理。
智身新创（苏州）智能科技有限公司联合创始人刘宇龙表示，当前四足机器人和人形机器人仍面临三类问题：本体不够可靠，运动控制能力仍需提升，面向复杂任务的智能系统尚处于探索阶段。在实际应用中，机器人可能出现误伤人员、设备故障、高温下性能下降以及无法识别环境边界等问题。因此，安全性、可靠性、环境适应性和产品寿命应在设计阶段就被纳入，并通过工艺和质量体系保证批量制造的一致性。在伦理方面，他认为，仿生形态会使人对机器人产生宠物化或拟人化的情感投射，未来消费级机器人需要明确情感交互边界。他建议借鉴无人机管理方式，从设备身份、所有者身份、使用者资质和应用场景等层面建立认证与约束机制，使机器人可识别、可追溯、可管理。
北京航空航天大学机械工程及自动化学院教授魏洪兴提及，机器人安全机制经历了从工业机器人的物理隔离，到协作机器人的接触安全，再到人形机器人的主动感知安全。传统工业机器人主要通过围栏与人员隔离；协作机器人则需要在与人接触时控制速度和作用力；人形机器人具备更高的运动速度、力量和自主性，因此必须具备全方位感知、风险判断和主动避让能力。他认为，安全标准是人形机器人进入家庭及各类服务场景、实现规模化应用的基本门槛。在伦理方面，规范不仅应约束机器人产品，也应约束科研和开发行为，明确哪些能力可以研发、哪些功能需要限制。同时，机器人治理还需关注其与人的关系，包括对就业和劳动者可能产生的影响，确保技术用于改善人类生活，而非简单取代人。
中国移动首席专家、中移（杭）副总经理 程宝平谈到，中国移动重点关注家庭服务机器人。家庭是机器人落地难度较高的场景，但也是需求较为直接的领域。中国移动可依托移动用户、家庭宽带、装维服务和营业厅渠道，为机器人的部署、使用和售后提供支持。他将机器人安全分为三类：一是软件、运动控制和权限管理等系统安全；二是提示词注入、越权访问及自主决策风险等模型安全；三是由摄像头和其他传感器持续采集信息带来的数据与隐私安全。上述问题应在产品规划和设计源头提前处理，并同步完善法律法规和技术标准。在伦理治理方面，他提出机器人可经历“道具、玩具、工具、伙计、兄弟”等阶段，随着自主性增强，需要逐步引入道德和法律约束；技术上则建议建立网联机制和机器人身份标识，实现状态可知、行为可查和责任可追溯。
蔚来集团副总裁、首席合规官兼全球总法律顾问 高岗首先说明，蔚来目前并未直接进入具身智能赛道，但蔚来资本投资了部分相关企业，蔚来也是潜在应用方，并拥有芯片、操作系统、能源和电池管理等可与机器人产业共享的技术积累。他以智能汽车产业为参照，提出统一操作系统有助于协调不同能力单元、提高迭代效率并保障功能安全。机器人在电池运营、能源补给和热管理方面可能面临比新能源汽车更复杂的要求，相关经验可以为行业提供借鉴。在伦理治理方面，他将其分为三个层面：一是“科技向善”等总体原则；二是制度、审查机制和数据隐私等治理结构；三是支撑伦理与安全治理的技术工具。他认为，现有框架大部分可以复用，但针对机器人进入物理环境以及情感陪伴等新场景，仍需进一步细化规则和技术。
总体而言，从当天的讨论来看，人形机器人行业的关注点，正从“能不能做出来”转向“能不能稳定用起来”。模型泛化、数据积累、批量制造、供应链和售后服务，开始成为更现实的问题。与此同时，机器人进入工厂、商场和家庭后，安全、隐私、责任追溯和伦理边界也必须同步建立。标准的意义，不是限制创新，而是在更多机器人进入现实世界之前，先把基本规则划清。
