圆桌对话：智驱万象——机器人与具身智能场景破界与产业共融



　　中国国际服务贸易交易会-具身无界：智能创新发展论坛于2025年9月11日在北京举行。主题为“具身智能+大模型：机器人的进化革命”。其中圆桌对话：“智驱万象：机器人与具身智能场景破界与产业共融”环节由融创投资执行合伙人、天津大学博士生导师李翔宇主持，峰瑞资本执行董事刘鹏琦、优山投资创始合伙人顾锐、灵鑫人工智能科技创始人秦承刚参与讨论。

　　以下为对话实录：

　　各位来宾，大家下午好！欢迎大家参加本场“智驱万象：机器人与具身智能场景破界与产业共融”圆桌会议。当机器人的“肢体”遇见大模型的“大脑”，当技术创新穿越实验室的边界，我们正在见证一场前所未有的产业融合与场景革命。

　　接下来，来自产学研各界的几位重量级嘉宾，将围绕技术突破、场景落地与生态共建三大维度，展开一场深度对话，共同探讨智能机器人如何真正融入千行百业，赋能万象更新。

　　下面，有请参与本场圆桌对话的嘉宾上台就坐：

　　峰瑞资本执行董事 刘鹏琦 先生

　　优山投资创始合伙人 顾锐 先生

　　灵鑫人工智能科技创始人 秦承刚 先生

　　接下来我们有40分左右的时间，就大家感兴趣的话题展开讨论，观众也可以参与进来。

　　首先有请刘总介绍一下您的个人背景，公司投资的方向和目前投资的企业的情况，有请刘总。

　　刘鹏琦：谢谢李总。大家下午好，我是刘鹏琦，来自峰瑞资本，我之前也是技术背景，也在产业工作过，也创过业，后面就做投资了，目前我是在峰瑞资本负责偏泛科技领域的投资，主要关注产业数字化和人工智能以及今天讨论的这个话题具身智能方向的投资。

　　我们基金其实是2015年成立的，上个月正好是我们成立的十周年，所以也是一个里程碑，我们基金主要关注是在早期阶段的投资，包括天使轮阶段为主。我们投的方向覆盖面也比较广，科技是我们最主要的投资方向，除此以外我们也关注消费、互联网、生物医药这些领域。

　　当然在具身方向，我们从2021年就开始布局，包括现在从一些上游的零部件、传感器也好、灵巧手也好，再到中间的本体、人形这一部分，再到偏下游的大脑、小脑，都有公司的布局，后面具体问题的时候可以再去介绍一下我们投的这些标的，大概是这么一个情况。

　　李翔宇：刘总的背景和我有些类似，我曾经是在爱立信和华为做过技术工作，逐步走到了技术与资本融合的工作。接下来有请顾总给大家介绍您的个人背景和所在公司的情况以及正在看的一些项目。

　　顾锐：谢谢，我是优山投资的顾锐，我的背景，最早我是做咨询的，在麦肯锡做战略咨询，2007年开始做投资，后来就是2011年将中金资本做投资，负责TMT相关的。但是后来有一段比较短的创业经历，2019年跟董事长，他是中金资本创始人一块儿创立了优山投资。优山投资是2019年正式成立的，现在是5年，现有资本40多亿，我们以科技为主，现在我们讲的人工智能、新能源、生物医药、生物制造这些，我们在机器人领域投晶品科技，军工的机器人上市了，还有华沿现在也在上市过程中，现在人形也做了一些布局，今年也在投。

　　我们看到，在具身这个阶段还是偏早中期，具体我们可以再讨论，谢谢大家。

　　李翔宇：感谢顾总的介绍，前面两位是投资人，从投资的角度来看机器人和具身智能的发展情况。接下来有请产业界的代表秦总，请您来介绍一下您的创业背景和公司的情况，包括您对这个产业的理解。

　　秦承刚：谢谢大家，我先自我介绍一下，我是中科院博士毕业之后就去了阿里巴巴，在阿里巴巴做技术做了十年。从阿里出来以后，在海尔集团做了两年工业智能研究院的院长，今年刚刚出来创业，创立了灵鑫人工智能这家公司。我在海尔期间也是一直从事工业大模型，工业具身智能机器人相关研究性的工作，现在我们这家公司主要是面向于机器人的精细系统。把我们生活当中多模态的信息、听觉的、视觉的转变成能够对大模型友好的数据，从而能够让机器人各种各样的AI硬件，再落地到实际场景当中，能够更懂个性化的信息。

　　比如说进入到家里，能够知道我们家里面每个人都是谁，每个人有什么兴趣，有什么爱好，家里的东西放在什么地方？家里的布局风格是什么样的？我们公司刚刚成立，整个系统有了一些原型，也正在跟一些做AI硬件的厂商合作，我手上拿的这个是在和一家做硬件的企业做的一个硬件的产品。它其实是一个随身设备，可以挂在脖子上面，前面有摄像头，有两个麦克风，后面有一个屏幕，它是面向于养老场景，因为我们大概有1/3以上的老年人会有轻度的记忆的认知障碍，一个东西放在哪儿了，可能转手就忘了，我找半天，有可能还要找子女帮他把这个东西找出来。

　　这个东西就可以不断的记录老年人的生活，在家里面，在户外，你的东西放在哪儿了？你遇到了什么人？说了什么话？你需要去找的时候你问他就行了。比如说“我的钱包在哪里？”它可以直接跟你，你的钱包可能在卧室柜子第一个抽屉里面，并且可以把相应的图片推送到这个设备上，或者推送到更大的屏幕上面，所以这就是AI机器精细系统典型的案例。

　　我们现在属于刚刚开始起步的阶段，正在做这个原型，未来我们希望把这个原型做成面向各种各样AI的硬件服务平台，让家里边各种带摄像头的、带麦克风的各种AI的硬件，接入到这个平台上以后，就变成了一个更加智能的硬件，一个更加平稳的硬件，更加个性化生活的硬件，谢谢。

　　李翔宇：您刚才拿的是您公司产品的样品，是吧？

　　秦承刚：这是样品，还不是最终的形态，是第三方合作的公司他们的硬件原型，我们再拿过来做适配。

　　李翔宇：刚才三位专家就自己的背景和公司业务做了一个简单的介绍，今年国家也出台了关于深入实施“人工智能+”行动的意见，接下来我们将围绕着具身智能，机器人和AI，就这几个方向的投资趋势和产业的机遇展开深度的对话。

　　包括刚才的三位专家，和之前论坛环节的十位专家都介绍了对产业的理解和各自企业的发展，我相信大家对这个机器人和具身智能产业也有了一个更加深入的了解。接下来我们更多的是从未来的角度，因为很多人说投资人看的是未来。那么我们从未来的角度，特别是未来的3-5年时间，谈一谈我们这个产业有哪些机会？有哪些困惑或者思考。我想对一个产业方向的深入思考，是不是亲自参与，是不是亲自下场做，秦总可能感触更深一点，请秦总分享一下，在这个产业里面，您看到了哪些机会，哪些问题和您的思考。

　　秦承刚：我先抛砖引玉一下，具身智能是未来确定性的方向，未来各行各业包括自身的家庭生活都有可能享受到机器人的红利。

　　在去年的时候也是在长沙开会，听到过演讲，他表达了一个观点，他说中国下一次消费的机会，万亿级的产业一定就是每个家庭买一到两个机器人服务于我们这个家庭里面的方方面面。所以它是一个确定性的机会。但是现在从整体上来讲，我个人觉得整个产业还是处于早期的阶段。

　　我们今天看到行业里面的机器人，在小脑上面，运动控制上面能做的已经飞速了。有各种表演、比赛，都做得非常好。但是现在坦白的讲，能够提供的能力，更多的停留在情绪价值上面，表演的能力很强，下一步重要的突破还是在机器人的大脑，能够让具身机器人在各种各样的场景下具备更好的泛化的能力，当然这个是需要一定的过程的，我们在过去也是尝试过把具身智能的技术引用到工业场景里面，让机器人在场景里面取代人去做一些柔性的工作。

　　但是我们发现这里面的挑战很大，它在每一个场景下面都需要特定的数据，需要特定的训练，才能够把这个场景上的工作做得相对的到位，而且从效率上、从精度上来看还很难取代人工，我觉得目前从整个产业上来讲，还是处在一个比较早期的阶段，而且今天具体怎么做？今天听各位专家来讲具体的方案，我们也发现存在很多技术路线。大家在机器人大脑的技术路线上，我觉得今天还没有形成一个特别一致的一个观点，还处在探索期。

　　但是我觉得整个行业可能会分为几步走：第一步，我觉得机器人最落地的场景还是在工业，为什么？因为工业在每一个具体的工位上面，它的场景，或者说它所需要的泛化能力相对来讲是有限的。

　　李翔宇：比较有确定性。

　　秦承刚：需要的泛化能力不那么强。所以我们也看到今天很多做具身智能的企业都是先瞄着工业场景的落地。

　　第二点，有可能是稍微开放一点的，到一些商用的场景。比如说在商场里面去做清洁等等。第三步才有可能走到家庭场景。

　　因为家庭场景主要是两个挑战：第一个挑战是所需要的数据、所需要的泛化能力要求极高。第二个挑战是安全性。机器人在家用场景里面安全性怎么做？我相信没有人知道，因为它需要大量的尝试，就像汽车安全的能力，也是通过多年几十年积累下来才逐步形成的标准，所以在安全的标准规范出来之前，我觉得机器人在场景下面会比较受限，所以我觉得出现一个大的机会，但是整个行业还是要理性的来看待当前我们所处的阶段。

　　李翔宇：所以有人讲今天的具身智能和人形机器人行业有点像2010年的移动互联网，大家都已经看到了这个方向，但是还没有杀手级的应用出来。今年国内的几个关于人工智能的大会都很火，上海的WAIC人工智能大会，还有亦庄的机器人大会都很火。从这个角度来看，整个行业发展的势头还是非常猛的，顾总，请您给大家讲一下您个人的判断，特别是从投资的中长期机会，因为我们说投资是一个长期的事业，这个角度，您帮我们分析一下对这个行业的理解。

　　顾锐：谢谢，我觉得具身智能可以和移动互联网比，也可以和电动车比，因为它毕竟是硬件，我觉得有点像2010-2015年之间的电动车，因为我们当时也是很早在看电动车这个赛道，其实我印象很深的，当时特斯拉尽管上了事，但是特别惨，最开始的时候。

　　另外美国有一家企业，不知道大家知不知道，Fisker其实也是跟特斯拉同时代的，也是做得非常早，团队也非常强，但是后来Fisker就失败了，特斯拉起来了。中国的也是一个例子，在那个时候大家对电动车（不看好），现在是很正常。但是那个时候大家有很多质疑。

　　我觉得现在的时间点确实是说，前几年相信所有人都认可，是一个很大的前景，电动车是更大的，可能比电动车还要大十倍。但是它的技术挑战或者说技术还没有收敛。现在技术挑战也更大，场景也更丰富。我们现在并不一定要看技术的先进性，一定是设计出适合的产品，找到比较适合的场景，是不是完全的人形、双足，也不一定。但是我觉得从技术先进性上一定要这方面走。但是从商业化看到很多在细分市场上，我觉得不仅仅是工厂，其实在服务业，我们也看到不少场景，包括清洁的、安保的场景，甚至还有其他的消费服务业，有不少场景，你用现有的技术，用适当的技术去搭配，你要找到适当的商业化的闭环的。

　　我们现在重点是在看，在一个细分市场能够找到商业闭环。因为这个事情不断的去演进，对今后技术先进性快速的跟踪学习、团队能力也是非常重要的，我们基本上就是按这两个大原则去看，今年也做了一些布局，到时候做一个更深的分享。

　　李翔宇：在不确定的情况下，更多的要看人、看方向、看团队。接下来有请刘总来分享一下，您对这个赛道未来三到五年的看法。

　　刘鹏琦：我们投早期，投早期的话，整个项目的退出周期是很长的。所以可能我们会更看重一些长期宏观的趋势，这个反而更重要一些。我们其实是从2021年就开始投资偏智能机器人的赛道，就不是传统工业自动化的方向，当然那个方向我们也投了一些企业，往智能化机器人开始做布局大概是2021年。比如说2021年投了因时，现在也是灵巧手出货最多的公司。2022年也投了逐际动力，它最近也发了一个新的全尺寸人形机器人。

　　但那个时候，现在我们回想来看，整个赛道和今天没法比，其实还是非常冷的时候，甚至那个时候都没有所谓具身智能这个概念，可能都还没有。那个时候我们就开始布局这个方向，我觉得有几个对于宏观长期的判断，一开始说的，主要是三点。

　　第一点，看到了一些技术的变化趋势。当然刚才的嘉宾也都分析过了这个行业的发展趋势。从软件层面来讲，控制算法来讲，从原来需要靠大量人工来堆各种规则和模型，开始慢慢转向开始通过数据驱动，包括强化学习，去迭代的这么一个路径，这个路径其实就可以把原来需要十年、二十年积累的技术，现在很多公司刚成立1年2年已经做得非常不错了。已经可以用1、2年做了十年二十年能够做的事情，这是非常大的变化。

　　硬件层面也是得益于新能源车对电机、电池，对这些技术的产业链就非常成熟，这些产业链的成熟就为大家做人形做了很好的铺垫，所以我觉得这是一个供给端的基础，这是第一点。

　　第二点就是为什么我们一直坚持在中国做投资的原因，我们非常看好先进的技术，和中国非常长链条的硬件产业链结合在一起的模式，我觉得中国是世界无敌的，我们在很多大的产业上已经验证过了，比如说智能手机，比如说华为、小米、VIVO，如果不是被制裁，华为早就是世界最好的了，这是智能手机。还有嘉宾谈到的新能源车，我们现在基本上可以认为是最好的。当然还有大疆，还有insta 360，其实它就是新的技术和硬件产业链的结合，在这个方向我们是很有机会的，机器人显然也是属于这个赛道的品类。刚才秦总讲到了他们做这个设备，包括现在很火的AI硬件也属于这个赛道，还是非常有机会的，这是第二个方面。

　　第三个方面是大家都谈到的需求这一侧，我觉得我们肯定会长期开始面临，无论是制造业还是服务业劳动力短缺的问题，根据国际的经验，比如说在人均GDP超过1万美元之后，整个服务业都会开始非常高速的发展，咱们国家的人均GDP在2024年的时候已经达到了1.3万美元，所以服务业的高速增长的趋势肯定是非常明确。

　　但同时我们的年龄包括人口的结构，也在发生很大的变化，包括老龄化的趋势，所以人力资源的需求和供给之间其实也是存在一个比较大的Gap。所以就需要通过具身智能的能力和技术去填补这个Gap。我觉得主要是这3点，从长期趋势上来看还是比较乐观的，但是这一块还是会有很多的挑战，当然我觉得比较敏感的话题，虽然现在大家都在聊，整个市场现在处于泡沫的阶段，我相信大家也都认可，当然这个泡沫是不是好事？还是坏事？我觉得大家都自有判断了。

　　我觉得一个产业如果想真正发展成很大的一个产业，它一定都会经历这么一个过程，通过泡沫去吸引各种资本，培育供应链的能力，当然最终大浪淘沙肯定不会有这么多公司最终活下来，但是最终活下来的可能就是这个行业的引领者，最终能够实现目标。

　　李翔宇：刘总还是比较坚定的看好这个方向，今天有两位嘉宾的背景都是有美国留学的经历，刘总的本科是清华，研究生是在美国的卡耐基梅隆大学读的计算机，顾总的本硕都是清华，后来在麻省的斯隆商学院读的MBA。想请问两位在美国留学过的专家，从目前的发展情况来看，两位觉得与美国，或者欧洲及日韩这些国家相比，我们和海外的同类企业、同类的科研机构，在具身智能和机器人方面，我们现在所处的位置和差距，两位能不能给我们分享一下？我想大家也比较关注这个问题。代表您个人的观点就可以，顾总请您先来。

　　顾锐：我觉得具身智能这个赛道，我是觉得中国的机会可能更大，因为毕竟它是一个软硬结合的，在成果生产制造，包括刚才讲工业场景，中国才有场景，因为我们也接触过有一些投资人，比如说在美国，他去投一些，他们有投做咖啡机的。我们当时也聊了聊，我们也发现中国在这一块已经做得相对领先了，但是在工业场景，因为中国工业场景base，对场景的需求是更大的。所以如果单讲具身智能机器人这块我还是对中国比较看好的。

　　美国的长处是技术大模型，原创的创新能力还是比较强的。因为现在在美国硅谷做大模型公司里面有一半是华人，基本上我觉得这个技术也就差几个月，从最核心底层技术上面，所以从这个角度上来讲，我们谈具身这一块，中国还是更可能在这方面做得好，当然美国可能软的方面，AI应用类的软件这些方面，它比中国的市场各方面都会更成熟，应用面也会更大，我是这么体会的。

　　李翔宇：顾总认为具身智能在中国的机会更多一点，美国在软件和AI方面更加领先一点。刘总您的看法呢？

　　刘鹏琦：前一个问题，有一部分回答，我们就看好中国，包括软硬结合也好，还是场景需求也好，相比美国或者欧洲还是有很大的优势。如果我们看一些具体的内容，刚才听前面几位嘉宾讲的，海外很多具身公司去做研发的时候，根本离不开我们，基本上本体都是中国制造，包括数据采集，无论是提供设备也好，还是提供这些服务也好，他们也是完全离不开我们的，所以我觉得这个是偏具体一点。

　　整体来看的话，大家肯定会各有优势，毕竟和他们的体制有关，在吸引最高端的人才上面，包括去投资科研的纯粹性上会比我们更好一些，比如说他们做PI这样的公司，包括早期的OpenAI不去聊任何商业化，就把研究和技术这件事做好，在国内无论是投资人也好，或者说企业自己也不敢放手，我就是闷头把这个技术做好，而不去考虑商业化的问题，可能会分散一定的研发注意力，我觉得这个可能是一个差异，但是这个差异也不能说谁好谁坏，我们可能还有一层BUFF，我们背后有政府的支持，就在这一点上。

　　在全球来看，肯定是不可比拟的，政策支持对一个产业发展，在早期阶段比单纯的市场化和商业化需求更重要一些，比如说像刚才顾总谈到的新能源产业，国家在做这个政策的时候不是单纯的把新能源车做好，或者我们能够在车这件事情上能够弯道超车，燃油车，可能背后有一盘更大的棋，希望我们能够完成能源转型，不要过度的依赖能源燃料，而依靠电能。它带来的间接的结果就是把新能源车的产业就带起来了，对机器人来说是有一样的考虑，并不会要求在短期内一定要让机器人本身能够对社会贡献多大的价值，它背后有一些别的考虑，这个和海外相比是一个比较大的差异。

　　李翔宇：中外交流一直很重要。刚才几位都谈到了政府、企业、行业协会和高校等不同机构，在机器人和具身智能行业里的作用。秦总一直是扎根国内，中科院毕业后一直在本土企业里面工作，从您开始，给我们分享一下，您觉得在这个产业里面，政府、企业、行业协会、高校等几类不同的角色的分工情况。特别从我们做企业的角度来看，目前来看做得怎么样？有哪些做得比较好的地方？还有哪些值得我们去改进的地方？我们前不久也看到国外也在加强政府对产业的扶持，比如说美国和韩国，也有说要学习中国的产业政策。我们来看一下秦总对这个问题的看法，对产业链配合方面的感受。

　　秦承刚：我先从高校和企业的合作开始谈，因为我在企业里边也是长期和高校合作，在具身智能和AI领域，其实我觉得现在高校和企业之间的合作已经非常紧密了。我是做企业的，但是我每天在不断的看论文，无论是AR的论文还是机器人的论文，我发现一个问题，2/3的作者都是中国人，很大一部分的论文是高校和企业一起合作开发的，所以今天在中国就觉得高校和企业之间合作生态已经非常繁荣了。

　　企业里面有场景、有问题，高校里面刚好有资源，有研究的优势，二者之间的互补，我觉得现在已经做得非常好，很多企业自身的研究人员也在不断的去尝试去发论文，在我这个领域里面，我们看到很多美国的企业在AI技艺方面，很多论文是美国企业发的。

　　从中国自身的企业来看，比如说对于机器人来讲，大量的应用场景是在企业，企业自身的心态非常开放，愿意把自己的场景拿出来，给我们做智能的机器人企业去尝试去验证，下一步具身智能机器人已经跑了好几年了，下一步更关键的还是在于机器人的产业落地，具体在哪个场景下面能够打造出真正可以去取代人干事的成熟的场景出来，我觉得这个非常关键。对于这个关键性的阶段就离不开中国企业在场景上的支持。

　　所以对于中国来讲，今天在整个机器人的产业上面，我们是一个相对来讲是比较完整的，从高校到机器人的研发企业，再到机器人的应用企业，它是一个很好的闭环。在这个链条之下，我们的政府又给了非常好的产业政策、产业支持，我们也能够看到从今年开始政府各种工作报告里面，把机器人、人工智能提高到了一个无比高的高度。同时各地方政府也都对于这些高新技术企业给予非常好的政策性的支持、项目型的支持。更关键的是政府给我们营造好了一个非常好的土壤，在这个土壤上高校、机器人研发企业、机器人应用企业一起来搭台唱戏，所以我是觉得今天这个时代，各方已经在进行非常紧密的合作，我们也是非常坚定的认为，在中国我们在AR上面，在机器人上面一定会走出自己的特色，形成自己的产业。谢谢！

　　李翔宇：谢谢秦总，从四个方面来看您对整个的产业环境是比较满意的。下面请顾总还是刘总给我们分享一下，您对整个目前来看产业链分工的情况，您给大家分享一下您的观点。

　　顾锐：我谈一下我们跟政府打交道的感觉，特别是今年宇树火了之后，很多地方政府压力都很大，政府领导就开始来问，为什么宇树没有在我们这儿。

　　李翔宇：都在向杭州学习。

　　顾锐：我现在看到深圳政府市场化程度是比较高的，各方面的服务也都非常好，他们现在也提出机器人第一署，在龙港那边开始做各种服务，把机器人的应用场景拿出来给大家用，让大家能够去落地，我觉得这就是一个挺好的政策的引导。

　　北京亦庄最近做得还是挺好，包括搞运动会。另外有一个我觉得他们做得比较好的，我们最近投了孙文东，给所有的机器人，初创企业做销售和售后服务类似4S店的服务，我觉得这种就是一个比较好的支持产业发展的思路，因为毕竟都是初创企业，把很多东西都做好，如果政府能够把有一部分的资源给企业提供起来，我觉得这是比较好的做法。

　　值得去改进的地方，我觉得还是在资金的扶持上面，因为我们做基金，和各地政府打交道，我觉得还是限制太多，如果你把它市场化搞得更彻底，都把钱交到类似像这种市场化管理领域去投这些企业，现在政府的条条框框太多了，各种各样的限制，这个事做得很拧巴，这个事我们希望政府能够更好的放开。我就先提这两点，谢谢。

　　李翔宇：刘总，请您分享一下您的看法。

　　刘鹏琦：我也非常同意顾总的说法，政府在这里边去构建生态是非常重要的，政府这一层刚才两位都说得比较多了，我就补充企业这一层，因为行业的发展比较早期，真正离我们终极的梦想，大家乐观的说5年，或者更长时间10年，在这个过程当中，我们也希望这些企业也好，或者说这些生态也好，可以去走一些中国特色沿途下蛋的机会，也不是只瞄着最终目标。

　　在这个过程中很多研发出来的最先进的技术，在你的那个场景可能还不能够落地，但是这个技术，无论是偏应用的供应链的能力，还是偏软的算法也好，其实是可以去用到一些别的行业的，这样就可以去带动别的领域的发展，这个是政府和国家也乐于看到的，这样就不至于整个周期拖得太长，整个资本的泡沫太严重。另外一点就是企业间，当然和泡沫有关系，就是企业间还是比较内卷的，大家还是应该把更多精力花在做事上，而不是单纯就去融资，这样会让整个生态变得更加健康一些。

　　李翔宇：刚才刘总提了一个非常好的观点，在做一个前沿产业的时候我们不一定都要从产业本身受益，也可以从相关的产业发展中受益，就像当年一样，我们绝大多数都没有上过天，没有坐过宇宙飞船，但是我们都享受到了航天科技发展所带来的红利。今天在场也有很多观众，很多都是行业内的专家和从业者，我们也给在场观众几个机会，你们有哪些问题也可以提出来，或者说您想指定哪位嘉宾回答也可以。机会难得，时间原因，给大家三个提问机会。我们看看有没有哪些观众愿意就今天的主题，包括今天论坛的内容，可以直接向嘉宾提问，有没有？大胆一点，我们常说中国人有个特点，我们比较内卷，又比较内敛。

　　现场提问1：我记得之前有一个专家说机器人的未来是星辰大海，他就是觉得国际上的专家马斯克，他觉得马斯克没有说，但是未来的发展方向是让机器人先去火星，把那里建设成未来适合人类居住的环境，机器人先去，为我们铺路什么的，各位专家怎么看？

　　李翔宇：您怎么看待未来的宇宙探索，是不是机器人先行？能不能发挥这个作用？

　　顾锐：我觉得你问的这个问题是马斯克的梦想，我觉得是有可能的，我们投了火箭，起码在有生之年是有机会看到的，但是他的想法确实是这样。因为毕竟那边的生存条件比较差，让机器人去是更安全的做法，给大家带来更多的信息。当然我觉得马斯克的话总归是超前一点的，在我们有生之年应该是有可能看得见，我也很相信这一点。

　　李翔宇：我觉得我们有生之年可能看到机器人在月球上，中国的具身智能机器人在月球上建房子。

　　现场提问2：今天早上的时候的时候看到了一个新闻十年内产量100万台机器人，如果达到的话，股权达到24%，紧接着特斯拉就在中国开了好多的账号和视频号。从资本上判断，是不是特斯拉从软件到硬件，因为它很多的供应商70%都是来自于大众，所以说会不会特斯拉机器人重复特斯拉汽车在中国未来十年的作用？从这个角度上看，因为我也是听说的，不知道您这边有没有听说，或者是怎么看待这个问题？

　　刘鹏琦：包括整个这波具身智能开始火起来，都是源于特斯拉，我觉得这个是大家的一个共识。包括特斯拉把这个机器人用在工业场景，机器人是不是进工业场景这件事大家有一些非共识，大家觉得这件事能做成，特斯拉是最合适的，因为是有它自己去管理整条供应链的能力，所以可以为它的机器人专门的打造适合这些机器人工作的工厂，包括整个供应链的能力。他会经常说一些大家觉得不可能发生，但是最终都实现了的事，我觉得这件事的可信度，加上他可以为他的机器人去定制整条产线这件事情，是他最有可能发生的。反而在国内某个机器人公司和某个主机厂去合作，不是那么深度的关系的话，其实这件事还是挺有挑战的，单纯的把它放在一个人工作的产线当中去适配。刚才有嘉宾谈到了，如果能用一个传统的自动化设备去做，这件事完全没有必要用人，但是特斯拉是专门可以为这件事去定义的，是可以的。

　　李翔宇：可以自产自销，自己消化机器人，最后一个提问。

　　现场提问3：我在想机器人有必要在传统的基层的服务行业代替人类吗？

　　李翔宇：这不仅是一个技术问题，还是一个伦理问题，哪位专家回答一下。

　　秦承刚：其实我去过汽车工厂参观过，我发现汽车工厂几个大的生产环节，3/4的生产环节，自动化做得非常好了，完全不需要人，人在这个过程里面需要干的事情就是设备坏了，他去维修一下。有一个环节，汽车总装的环节，因为总装的环节柔性的要求很高，现有的自动化技术干不了，所以必须得要人。

　　就回到您刚才的问题，是不是所有的工作都要由人形机器人来干，我觉得肯定不是，因为人形机器人机械结构长在这，就天然的限制了他在效率上不可能那么高所以一定是在不同的工作岗位上面，或者说工种上面需要不同形态的机器人，人形机器人是最终所有的其他的机器人都干不了的事，在这种情况下人形上面做一个补位。未来我们真正能够看到那一天，一定是千形百态的机器人在各自最适合的工作岗位上发挥它的作用，其中有一类是人形机器人承担的需要做灵活的工作岗位，所以我觉得大概率会是这种形态。

　　现场提问4：各位老师好，想要问一个问题，机器人做数据价值，就这两个问题。谢谢。

　　李翔宇：秦总您的那个产品就可能涉及到一些安全和隐私的问题。

　　秦承刚：是这样，因为现在我们谈机器人也好、大模型也好，实际上它跟人（03：44：17）因为它本质上来讲还是一个工具，为什么呢？因为他不了解人，没有人本身隐私的数据，个性化的数据，所以它不了解我们，很难以给我们建立关系。现在看到大量的AI也好，陪伴的机器人，AI玩具也好进入到家庭以后面临一个很大的问题就是没有黏性，核心的问题还是您刚才提到的，怎么和人产生共情，有了共情，才是信任的基础。

　　大模型和AI之间的信任关系，我认为建起来要比人和人之间的信任关系建立起来容易，因为我们对它还是有一个基本的假设，我在训练这个AI模型的时候，我就可以让它不去干坏事，可以把这件事情屏蔽掉。未来AI和人、机器人和人之间，我觉得是可以建立起信任关系的，信任关系分两层，一层是底层和我们之间的共情能力，它可以了解我，我可以了解它，更重要的是它能了解我，AI也好、机器人也好，不管到什么时代，对人来讲它还是一个工具，这是第一层。

　　第二层当AI有一天有自我意识的时候，我们可能还是要能够持续在技术上面确保它不会去干坏事，我觉得这一点非常关键。还有一个眼下比较关键的问题就是，个人的这些数据暴露给AI的时候，怎么来确认我们的隐私，这也是我们当前在研究的方向，然后通过私有化端侧的，廉价的AI算是，通过把AI和隐私计算做一些结合，来保证AI来了解我们同时，又不会把我们的隐私数据泄露出去。

　　李翔宇：科技发展日新月异，我们在不断的挑战人类技术的极限。感谢各位嘉宾的精彩分享和思想碰撞！今天，我们共同见证了“智驱万象”如何打破机器人与具身智能的场景边界，更看到了产、学、研深度融合的无限可能。

　　同时刚才几位嘉宾也都讲过，技术的终极使命是服务于人和赋能产业。愿今天的对话成为一束火花，点燃更多跨域合作与创新实践，共同推动智能机器人生态的繁荣与发展。

　　论坛至此圆满结束，我谨代表大会主办方再次感谢各位领导、各位嘉宾和各位观众的莅临。

　　期待明年再见，谢谢大家！

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