前言随着生成式人工智能（GenAI）横空出世，以及计算机视觉、自然语言处理等关键技术领域出现重大突破，人工智能行业经历了前所未有的蓬勃发展。以模型和算法等软件层面的创新为主导，人工智能在算法优化、模型训练及应用场景
前言
随着生成式人工智能（GenAI）横空出世，以及计算机视觉、自然语言处理等关键技术领域出现重大突破，人工智能行业经历了前所未有的蓬勃发展。以模型和算法等软件层面的创新为主导，人工智能在算法优化、模型训练及应用场景拓展等方面成果显著，如多模态感知、新模型架构等技术迭代演进，不断推动着人工智能在不同领域应用边界的拓展。
在AI技术的发展趋势中，更多行业开始期待AI对硬件设备的赋能，实现从传统制造领域对人工智能与工业边缘的进一步探索，将开发引入AI的工控设备以提升车间生产运营效率，到多个垂直领域的智能终端设备，如医疗健康及教育领域等。行业正从“软件优先”转向软硬协同，越来越多企业看到了具身智能实现的可能，并着手开始探索“软硬协同”的落地应用场景。
“物理AI” —— 具身智能的增长及爆发
具身智能的定义
参考中国计算机学会的定义，具身智能的定义可理解为“具身”+“智能”，其中“具身”指具备感知、计算、执行的硬件，而“智能”指具备认知、推理、决策及持续迭代的能力。具身智能理论认为智能的产生源自于身体与环境的交互，而不仅仅依赖抽象的符号运算，要实现真正的人工智能，需要赋予智能体以类似生物体的感知、理解、交互和学习能力，这种将智能与实体相结合的思路，为人工智能发展开辟了新方向。
当前，具身智能正处于AI及机器人产业发展的交汇点。从技术角度来看，AI的持续进步需要与物理世界的交互能力，而机器人的未来发展也离不开更高级别的智能化水平。两者交汇融合，打破了以往各自发展的局限，使具身智能技术可以赋予机器人认知现实世界，并自主行动、学习、决策，大大提升机器人在生产活动及实际生活中的价值。
具身智能的发展
具身智能领域在近些年来呈现蓬勃发展的趋势，基于行业洞察分析，普华永道认为，目前具身智能的发展可初步划分为三个阶段，大部分企业仍处于L2阶段，距离实现真正的具身智能，仍需解决一系列问题及挑战。
图1 具身智能技术发展展望
技术应用限制：面对现实生活复杂多变的环境，机器人需要同时处理视觉、触觉、力反馈等多种感知输入，并在动态环境中实现准确的场景理解和快速响应，然而，当前多模态感知的准确性和响应速度均还不足。且现有系统在处理未知场景时的鲁棒性1和泛化能力仍难以像人类一样灵活应对各种新情况。
数据获取：不同于传统AI系统主要依赖静态数据集，具身智能的训练需要大量包含物理交互的动态环境数据，面向动辄需数百万次机器人交互数据的训练，这类数据的采集成本高昂且难度大。
安全和伦理规范：具身智能也面临安全和伦理规范方面的问题，由于具身智能系统将直接与现实世界进行物理交互，如何确保其行为的可控性和安全性，以及如何建立相应的测试评估和监管框架，都是亟待解决的问题。
具身智能“1-2-1”发展模式
普华永道认为，未来具身智能的发展模式将为“1-2-1”模式，即从具身智能为原点出发，沿硬件、软件及软硬结合的维度分化，形成四类发展方向。
图 2 具身智能“1-2-1”发展模式
硬件研发模式：在硬件研发领域，企业需考虑通用性与专用性，专注研发适用于多种场景的通用零部件，还是针对特定场景的专用零部件，并在提升零部件性能以满足复杂任务需求与控制成本以实现大规模商业化应用之间找到平衡点。面向各类智能传感器及控制单元等各类零部件，企业需根据市场需求、自身技术实力和战略规划等因素综合考虑，以在具身智能领域中取得竞争优势并实现可持续发展。
“具身”+“智能”结合模式：“具身”+“智能”能力强耦合需要企业具备软硬件全方面的技术研发与创新能力，采用可自主学习、端到端的具身大模型，构建以人形机器人为载体，可面向复杂多变的环境因素及使用场景的通用具身产品。其次，企业也可以围绕垂直领域的独特需求，针对性设计和开发定制化硬件，使其在结构、性能和功能上都能与该领域的作业流程完美契合的各类智能载体。并通过定向作业场景中持续收集和分析数据，形成针对垂直领域从感知、决策到执行全流程优化的能力。
软件研发模式：面向软件开发路径，需要企业采取分层式模型，聚焦“大脑层”软件开发，构建具备泛用性较高且灵活的软件架构，使其能适配不同类型的具身载体,无论是灵巧的机械手臂、敏捷的移动机器人，还是其他各类形态的智能设备，都能借助这一软件架构发挥出智能效用。此类情况下，需要实现控制层的软硬解耦，将软件控制指令与硬件执行模块进行有效分离。此情况下，软件层面的更新迭代不再受限于硬件的特定规格，当新的具身载体出现时，只需对少量适配层代码进行调整，就能快速部署现有软件，缩短开发周期，降低研发成本。
具身智能如何重塑行业“智变”
在人工智能的发展浪潮持续推动下，具身智能正深刻地重塑着多个领域的发展格局，其发展趋势不仅关乎技术的迭代创新，更与社会经济的转型紧密相连。
普华永道从政策支持力度、技术适配性及市场规模三个维度，对具身智能目前在不同行业的落地应用进行分析，初步评估具身智能对各行业的“重塑”程度。
图 3 具身智能行业应用价值评估
*圆形大小对应预估市场规模
综合考虑三个维度，普华永道认为，得益于人工智能、传感器、控制系统等技术的进步，具身智能在移动性、灵活性和人机交互方面已取得巨大进展，在可预见的未来内，传统制造、物流运输及医疗康复等垂直领域落地应用场景具备显著价值。
图4 落地场景发展期望
传统工业制造领域：具身智能助力生产效率大幅提升。以汽车制造为例，协作机器人能够与工人协同工作，完成如零部件装配等精细任务，可带来生产线的装配效率提升及产品次品率的下降。未来，随着工业互联网+和具身智能的深度融合，工业制造将向智能化、柔性化方向加速迈进。
物流运输领域：在物流运输领域，低空经济已成为新质生产力的典型代表，应用场景包括传统的通用航空业态，又融合了以无人机为支撑的低空生产服务方式，在运输效率、精准度及复杂环境下的信息处理能力等方面已实现较大突破。同时，在仓储环节，机器人能够协助快速搬运、分拣货物，业内已具备广泛应用基础。
医疗康复领域：康复机器人可辅助患者进行术后康复训练，临床数据显示，使用这类康复机器人进行康复训练的患者，在肢体功能恢复程度及康复周期比传统康复训练更具优势。结合在人口老龄化加速的背景下，康复医疗和居家照护机器人的需求呈现强劲增长态势。
在商业化落地及具体应用场景方面，具身智能的发展仍面临着诸多不确定性，如何找到可持续发展的商业模式，发现可创造价值的落地应用场景，仍是目前企业面临的重大难题。
企业如何嵌入具身智能？
面对具身智能的发展浪潮，不同行业的企业应积极探索融入并应用具身智能的路径，关键在于结合自身业务需求，选择合适的技术应用场景，同时关注技术发展动态，与科技企业合作或自主研发，以实现技术与业务的深度融合，提升生产效率和服务质量。
普华永道一直致力于创新领域的研究与分享，持续跟踪具身智能技术应用发展趋势，在不同行业均具备充分实践经验积累，具备在具身智能领域的全方位咨询能力。基于过往项目经验积累，普华永道形成了一套“具身智能全方位咨询服务”解决方案，助力企业融入具身智能浪潮：
图5 普华永道具身智能领域全方位咨询服务
战略规划和顶层方案设计：通过外部技术趋势及行业应用洞察分析，并结合企业内部业务需求及愿景了解，帮助企业制定具身智能的应用蓝图，指引企业铸造“智变”新引擎。
数据准备及治理：具身智能应用依赖高质量传感器数据，如果数据存在孤岛或不准确情况，将对智能体的感知及判断造成较大干扰。普华永道可根据企业对具身智能技术的应用需求，协助建立数据选择、分析和应用的管理框架，建立可信的具身智能应用数据集，并协助制定数据标注规范，提升数据质量及可用性。
技术引入及落地实施指引：帮助企业深入分析自身核心业务流程，识别出具身智能可嵌入的关键节点，并优先部署高价值场景，并聚焦特定应用场景进行PoC（概念验证）形式的试点应用，快速验证技术效果，并逐步进行多业务场景的推广拓展。
在具身智能的汹涌发展浪潮之下，每一家企业都已敏锐洞察到其蕴含的巨大价值与重要意义。但要将具身智能切实落地应用到企业实际运营中，仍需持续不断地探索与实验，在这个过程中，企业需要不断调适自身，以适应瞬息万变的市场需求，从而在未来激烈的竞争中抢占优势高地。
普华永道凭借多年在创新领域的咨询及实施经验，积累了丰富的咨询及实施经验。面对行业变革和科技创新，具备完善且行之有效的方法论体系，能够协助企业快速识别业务流程中具身智能的关键能力嵌入点，助力企业对创新业务流程进行改造升级。普华永道致力于为企业应用具身智能提供全方位的服务协助，同时也期待与企业客户建立更为长远的合作共赢关系。
注释
1. 指模型在陌生环境或噪声干扰下依旧能够完成预期任务的能力
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本文亦感谢普华永道咨询团队陈启祥、张龙范、贺颖、常彭宇、邓朗晖、鲁博文等人的贡献。
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