2026年数字丝路发展论坛聚焦具身智能创新,机器人形态从仿人转向场景适配,“一脑多态”大模型实现群体智能协同,数据驱动自我进化,加速从实验室走向规模化应用。
还记得电影《流浪地球2》里那些穿梭在空间站和数据中心的机器人吗?它们执行高难度指令的场景,当时看来还像是科幻,如今已在现实中一一上演。
在2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛上,“智能体协同创新发展”成为热议话题。论坛前夕,我们走进西安,实地探访具身智能从实验室迈向应用场景的创新实践。
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在西安交通大学机器人研究院的展厅里,双足、轮式、四足、履带式……各种形态的机器人各显其能。2025年,研究院推出了正在研发的七款人形机器人创新矩阵“天演”。值得注意的是,这七款机器人并非按技术高低排序,而是根据不同的本体形态,精准匹配到各自擅长的场景中。
那么,机器人是否越像人就越先进?双足机器人确实能模仿人类,适应台阶、楼梯等复杂地形,但在许多工业场景中,轮式人形机器人成本更低、稳定性更高。遇到大型物体搬运、风力发电巡检这类特殊任务,机器人需要根据作业空间“量体裁衣”。归根结底,机器人的“身材样貌”没有高下之分,能否适应环境、高效完成任务,才是关键。
不同形态的机器人,能否共用同一个“大脑”?针对这一行业痛点,研究院基于场景适应性,打造了“一脑多态”具身智能大模型。该模型采用多模态通用基座大模型与端侧具身模型相结合的混合架构,目前已完成场景应用的初步验证。简单来说,同一套具身智能“大脑”可以适配不同形态、不同结构的机器人本体。遇到复杂任务时,系统会根据每台机器人的能力进行精准分工,使多台机器人高效协同作业——这标志着机器人从“单体智能”正式迈向“群体智能”。
机器人的智能化,归根结底依赖海量数据的积累。这些数据既能用于训练模型、提升作业能力,也为后续技术迭代奠定基础。研究人员直言:“数字化是后续很多工作的基础。没有数据,就无法很好地训练模型。”每一次数据驱动的训练和迭代,都在让机器人离我们的生产生活更近一步。
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