数字丝路发展论坛关注新丝路上“具身”智能创新热
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样子，当时看着还觉得是科幻，如今已经在现实中一一上演了。
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”成了热门话题。论坛前夕，我们走进西安，实地探访具身智能从实验室走向应用场景的创新实践。
形态之变：从“追求仿人”到“适配场景”
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神通。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”。有意思的是，这七款机器人并不是按技术高低来排座次，而是根据不同的本体形态，精准匹配到各自擅长的场景里。
那么，机器人是不是越像人就越先进？双足机器人确实能模仿人类，适应台阶、楼梯等复杂地形，但在很多工业场景里，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，机器人就得根据作业空间来“量体裁衣”。说到底，机器人的“身材样貌”没有高下之分，能不能适应环境、高效完成任务，才是硬道理。
协同之变：从“单体智能”迈向“群体智能”
不同形态的机器人，能不能共用同一个“大脑”？针对这个行业痛点，研究院基于场景适应性，打造了“一脑多态”具身智能大模型。它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，目前已经完成了场景应用的初步验证。简单来说，就是同一套具身智能“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，系统会根据每台机器人的能力进行精准分工，让多台机器人高效协同干活——这标志着机器人从“单体智能”正式迈向“群体智能”。
训练之变：数据驱动机器人“自我进化”
机器人的智能化，说到底靠的是海量数据的积累。这些数据既能用来训练模型、提升作业能力，也为后续技术迭代打下了基础。研究人员说得直白：“数字化是后面很多工作的基础。没有数据，就没有办法很好地训练模型。”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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