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　　中国信通院副总工程师许志远：具身智能取得阶段性突破，未来方向仍在快速演化中

　　12月13日，“2026中国信通院深度观察报告会”在北京举办。中国信息通信研究院副总工程师许志远针对具身智能发表了自身观点和见解。在他看来，当前具身智能已经取得认知智能与物理智能的双线突破，但模型路线、数据范式以及最佳机器人形态仍未定型，大规模落地仍处于早期阶段，其未来方向仍在持续竞争与快速演化中。具身智能取得阶段性突破仍需关注三大核心焦点问题许志远详细的介绍了具身智能当前实际进展及需要着重关注的内容。他表示，当前具身智能的确取得了阶段性突破。一方面，机器人的“认知智能”实现明显跃升（即“大脑”能力），大模型使机器人能完成传统机器人难以处理的复杂任务，具备“可感知、可思考、可交互”的智能特征。另一方面，“物理智能”加速突破：基于强化学习，人形机器人在复杂地形行走、高难度舞蹈等动态任务上表现显著提升；基于模仿学习与大模型范式，上肢操作能力快速增强，已能执行切黄瓜、倒水、叠衣服等精细操作。“然而，尽管技术突破不断，具身智能的大规模落地仍处于早期阶段”，许志远指出：“当前行业仍面临三个核心焦点问题。”具体而言，一是模型路线之争：大模型范式是否适用于机器人？虽然大模型在语言、图像、视频领域取得巨大成功，但“同样的范式能否直接迁移到机器人控制”仍未被证明。业界正在探索多种途径。二是数据训练范式之争：哪类数据才是机器人智能提升的关键？数据仍然是限制机器人能力跃升的核心瓶颈。目前机器人模型主要依赖三类数据：真机数据：质量最高但采集昂贵、规模有限；合成/仿真数据：规模大、成本低，但逼真度与物理一致性有差距；人类第一视角视频数据：自然、丰富，但动作标注与映射存在挑战。当前尚无结论表明机器人领域是否会像NLP、CV一样遵循ScalingLaw即“更多数据一定带来更强能力”。因此，数据范式仍在快速演化，混合数据、多模态数据、世界模型生成数据等方向均在探索中。三是形态路线之争：人形机器人是否是“真需求”？具身智能的落地呈现出两大派系：①人形坚守派（Tesla、FigureAI等），这一些企业坚持全人形路线，原因包括：人形最契合人类社会现有环境与工具体系；人形形态最利于学习人类动作、利用人类数据；长期看具备最大通用性。特斯拉和FigureAI因此持续投入大量资源，力图构建“通用劳动机器人”。②折中派（大量国内企业）。国内今年涌现出多款“轮-臂式复合机器人”，其特点是：轮式底盘更可靠、成本更低、部署更简单；动作可控性强，更适合集成到商业场景快速落地。这种路径更强调“工程可落地性”，旨在在短期内形成可规模化的商业应用。在VLA基础上引入世界模型有望成为提升机器人大模型能力的重要路径据许志远介绍，目前，利用大模型提升机器人的泛化能力已成为业界共识，但如何有效地将大模型应用于机器人系统，仍存在多条技术路径，行业也在持续探索中。第一条路径是采用大语言模型（LLM）对人类指令进行语义理解与任务分解，这是赋予机器人高层智能的关键能力，谷歌的SayCan是早期代表性工作。第二条路径是在LLM的基础上引入视觉，使模型具备语言与视觉跨模态融合能力，通过视觉语言模型（VLM）进行机器人控制。借助视觉信息，模型不仅能分析环境的空间关系和物体属性，也能更好支撑高层任务规划。谷歌的PaLM-E展示了跨模态推理在机器人控制中的潜力。第三条路径是在VLM的基础上进一步加入动作生成能力，形成视觉-语言-动作模型（VLA）。这类模型以视觉图像和语言指令为输入，直接输出机器人控制指令。VLA路线年底以来受到高度关注。各家厂商在模型架构、模块设计和动作生成方式上一直在优化，例如美国的FigureAI、PI，以及国内的智元、银河通用等均聚焦于这一方向。许志远强调，目前，许多VLA模型采用MoE架构，以VLM作为骨干网络，动作层常使用自回归预测、扩散模型或流匹配等生成方式。同时，在VLM与动作预测之间通常加入隐向量用于信息传递，以兼顾复杂任务推理与实时控制需求。VLA在复杂、多步骤、多样化任务上展示出一定适应性。“然而，我们也观察到，尽管VLA在结构上不断演进，其实际落地效果仍未达到预期。原因主要在于物理世界具有高度多样性与不确定性，而当前可获取的机器人数据量级有限、覆盖场景不足，使得VLA难以充分学习并泛化到真实环境中。”展望未来，在VLA的基础上引入世界模型（WorldModel），借助其对物理世界的理解、预测与推演能力，有望成为逐步提升机器人大模型能力的重要发展路径。重视利用合成数据和视频数据满足机器人模型训练需求“机器人的真机数据虽然质量最高，但人工采集的成本极高，高质量样本更是稀缺，远远不足以满足模型的训练需求。因此，业界开始逐渐重视合成数据和视频数据的利用。”许志远指出。一方面，业界开始采用混合数据训练模式：先利用合成数据或视频数据来进行模型预训练，再用真机数据来进行微调。例如，银河通用使用10亿帧合成数据完成抓取模型的预训练；英伟达GROOTN1模型中，合成、视频和线%。“我们得知，主流方案的非线%，但是哪个比例对于机器人性能提升更加有效仍需产业界来不断试错验证。”另一方面，今年以来，使用人类第一视角拍摄的视频数据成为破解数据瓶颈的一类重要方案。具体做法是让操作员佩戴头戴式摄像设备，在不影响日常工作的前提下记录其操作的流程，为模型训练提供高质量的人类示范数据。6月份有消息称，马斯克将延续无人驾驶“全视频学习”的路线，未来的训练将主要依赖来自人类第一视角的视频数据。FigureAI也在9月份发布了Go-Big项目，目标就是构建全球最大、最多样化的视频预训练数据集。国内清华大学、地平线、智元机器人等也在做相关路线

　　中国信通院政策与经济研究所孙克：智能经济作为新型经济形态，呈现三“双”特征

　　目前，全球正加速迈入以AI为核心驱动力的智能经济时代，这不仅是一场技术变革，更是一次深刻的经济形态重构。深入理解智能经济的内涵、特征及其对生产力、生产关系和国家竞争力的战略意义，已成为把握未来发展主动权的关键。12月13日，在“2026中国信通院深度观察报告会”上，面对当前全球科学技术革命加速演进，我们国家的经济转型升级迫切地需要新动能的背景，中国信息通信研究院政策与经济研究所副所长孙克围绕“智能经济”这一核心议题，系统阐释了其内涵特征、战略意义与发展前途。智能经济呈现三“双”特征孙克指出，智能经济是以AI技术为驱动力，以双向赋能、加快向现实生产力转化为主线，以完全信息、市场出清、理性决策为出发点，提升产业运行效率，重塑新产业新模式新业态，扩大生产消费组织可能性边界，形成全要素生产率大幅度的提高、潜在生产能力最大化、全社会福利帕累托最优的新型经济形态。在他看来，智能经济呈现三“双”特征：一是技术与应用双向赋能。一方面，人工智能技术将感知、分析、决策等能力深度嵌入生产、流通、消费等各环节，重塑资源配置机制与经济运行范式，实现从潜在技术红利向实际产出能力的跃迁，如人机一体化智能系统、智能诊断、智慧农业、智能零售等。另一方面，产业高质量发展反哺AI创新，丰富的行业场景与数据反馈为模型训练和算法优化提供实践基础，推动人工智能迭代演进。二是原生与融合双重发力。一方面，人工智能技术在加速赋能消费与生产领域，智能营销、智能客服不断出现，工业领域研产供销服领域人工智能技术的应用也在不断加快加深。另一方面，智能原生是从设计之初就将AI考虑进来，实现产品、服务甚至整个业务模式围绕AI的核心能力进行根本性创新，比如，AI编程智能体、DeepResearch工具等智能原生应用。从AI终端构建全场景智能交互，到具身智能机器人重塑服务体验，再到大模型通过深度分析预判需求并主动供给，智能产品与服务将加速向大众生活渗透，系统性引领消费与产业需求升级。三是人类及机器双元协同。一方面，A与劳动者之间逐渐形成基于提示词的“新劳动语言”，劳动者与智能体之间也在通过智能协作管家书写“新劳动契约”。提示越精准，模型越接近人类意图；智能协作管家越开放，智能体越能在授权范围内自主迭代。另一方面，人工智能技术能力超越人类基线，成为生产工具和劳动者的分界点。斯坦福研究显示，图像分类、视觉推理、自然语言处理、视觉常识推理等为代表的人工智能技术能力先后超越人类中等水准。人类主观能动性首次让位于人工智能，由“人人分工”向“人机分工”时代跨越。发展智能经济是落实党中央、国务院决策部署的必然要求。党和国家很早就开始关注智能经济发展。早在2017年，国务院印发的《新一代AI发展规划》中就提出，要促进形成智能经济形态。2018年，习指出，要构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。今年，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中再一次明白准确地提出，要加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。这充分表明党和国家已前瞻性地将发展智能经济视为未来经济发展的重要引擎。预计到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率将超过90%，智能经济将真正融入并重塑千行百业，赋能我们国家的经济社会实现高水平质量的发展。发展智能经济意义重大谈及发展智能经济的重要意义时，孙克指出，发展智能经济是顺应新一轮科技革命和产业变革的必然趋势。人类迄今已经历了机械化、电气化、电子信息化三次工业革命，正迎来以数字化和智能化等为核心的第四次工业革命，AI等先进的技术的发展为实现更高效、智能的经济稳步的增长提供了广阔空间。智能经济以大模型等人工智能技术创新及其大范围的应用为核心驱动力，推动经济社会实现动态感知、自主决策和精准执行，代表了未来先进生产力的发展趋势，也必将对我们的生产生活方式和治理模式带来深刻变革。面对人工智能发展潮流，我们一定要把发展智能经济摆在重要战略位置，拓展经济发展新空间，赢得未来发展主动权。此外，他强调，发展智能经济同时也是构筑国家竞争新优势的必然选择。全球正处在智能经济加速崛起与传统经济深度交融的历史交汇期，以大模型、智能体、人形机器人等为代表的人工智能技术正在重塑生产力形态和全球竞争格局。世界各国纷纷发力人工智能，加快在通用大模型、智能终端等关键领域的布局，力图抢占未来发展制高点。我国网络基础日趋坚实，AI发展处于全球第一梯队，创新力和竞争力慢慢地加强，具备了厚积薄发、登高望远的条件。孙克进一步指出，发展智能经济也是挖掘经济稳步的增长新动能的必然路径。当前，我们国家的经济社会持续健康发展面临较大内外部压力，亟需寻找到新的增长动能。发展智能经济，有助于形成较为强大的创新驱动能力，拓展市场发展空间，助推经济稳步的增长。例如，有美国学者指出，2025年上半年美国经济稳步的增长几乎完全依赖于人工智能基础设施的投资。在供给端，智能经济通过革新生产要素配置、升级产业高质量发展范式、强化智能支撑体系，筑牢经济稳步的增长根基。例如，AI视觉检测系统可将工业生产漏检率降至近乎为零，AI算法优化全球供应链能明显提升库存周转率并降低物流成本。在消费端，智能经济创造新型消费场景、激活细分消费需求、推动消费结构升级。据商务大数据监测，今年前10个月，我国AI眼镜、智能手表等智能穿戴网零额增长23.1%，智能产品在提振消费、刺激经济稳步的增长方面正发挥着及其重要的作用。智能经济慢慢的变成为重要增长极智能经济是人工智能技术驱动下产生的经济新范式。孙克表示，从生产要素到生产力、生产关系，都在发生优化和重构。从生产要素看，智能经济驱动要素组合发生改变。农业经济时代，土地和劳动力是关键生产要素。工业经济时代，资本成为新的决定性要素。数字化的经济时代，数据开始成为新型生产要素。智能经济时代，数据生产要素的价值将充分释放，同时，智能体等成为新的劳动力，并与人类协同创造经济价值。具体来说，一方面，数据质量在经济发展中发挥及其重要的作用。截至2025年6月，我国建设高质量数据集超3.5万个、总量超400PB。另一方面，具身智能等机器人不单单是一种工具，更成为与人类协作的劳动伙伴。从生产力看，智能经济推动产业体系系统变革。以大模型为代表的人工智能技术创新应用，加快产业模式和产业体系变革，推动全要素生产率提升。一方面，智能原生产业成为经济新增长点。智能原生企业未来的发展活力持续释放，截至2025年8月，全球AI领域的独角兽企业达到498家，总估值达到2.7万亿美元，显示出AI创造新动能的强劲实力。同时，智能原生产品不断涌现，在智能硬件、客户服务、科研教育、创意设计等多个领域均已出现智能原生产品。另一方面，“人工智能+”赋能传统产业提质降本增效。国家已部署实施“人工智能+”行动，重点是用AI赋能研、产、供、销、服等全环节。在工业领域，智能机器人进车间、进产线，与人类劳动者人机高效协同，实现工业制造全要素智能联动，将有利于提升制造业的总实力和国际竞争力。从生产关系看，智能经济驱动生产关系深度调整。一方面，人机协同成为新型生产关系的具象化形态。人机协同是AI与人类在执行任务过程中，协同参与感知、分析、决策与执行，实现整体效能跃升。比如，在办公场景中，“一个人”加“AI”等同于“一个高效团队”；在医疗场景中，以AI对数据的整合分析、人对诊断治疗与伦理安全的把控，实现“数据+经验”双驱动。另一方面，对就业的替代效应与创造效应并存。当前，就业替代效应加速显现，受AI影响，过去三年中，年轻劳动者在会计、软件开发和行政助理等领域的就业率下降了13%。而就业创造效应释放较为滞后但潜力巨大，近些年AI已经衍生出模型训练师、AI工程师、机器学习专家等新岗位。孙克总结道：“总体而言，我们有个基本观点，人类关于新技术对经济稳步的增长的预判，短期内，一般是高估的，而长期内，一般是低估的。人工智能未来的未知远大于已知，未来发展的空间也会远超于我们想象。”

　　中国信通院人工智能研究所魏凯：人工智能正从工具升级为伙伴，全面赋能高水平发展

　　人工智能技术加速向纵深演进，产业规模持续扩大、应用场景不断拓展，正由辅助性工具转变为具备交互学习能力的智能伙伴。在技术突破、行业落地与安全治理协同推进的背景下，人工智能已成为驱动新质生产力形成和赋能经济社会高质量发展的关键力量。12月13日，在“2026中国信通院深度观察报告会”上，针对当前人工智能技术演进趋势、行业应用成效及安全治理进展等核心议题，中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯系统阐述了2025年AI发展的全新图景。2025年人工智能技术快速迭代，三大方向成效显著2025年，人工智能技术快速迭代，处在从技术创新向现实生产力转化的关键转折点。魏凯表示，2024年，我们国家的人工智能核心产业规模超过9000亿元，增速达24%，初步测算预计2025年有望超过1.2万亿元。在技术层面，基础大模型不断迭代升级。他指出，今年以来，从信通院的大模型测试数据看，模型在语言和多模态理解能力上提升显著，综合能力分别提升了30%和50%，推理、编程等能力实现了“又好又快”的发展。大模型慢慢的提升的背后，是技术的持续性创新，线性注意力机制（一种提升计算效率的技术）逐步提升计算效率，面向环境的强化学习极大提升了模型工具使用能力。同时，业界针对自主学习、长期记忆等大模型能力短板也提出了初步方案。技术的不断迭代，为大模型实用化打下坚实基础。智能体成为大模型应用落地的主要形式，展现出“数字劳动力”的雏形。一方面，以Genspark、Manus、MinmaxAgent、扣子为代表的通用智能体，在网页交互、信息整合、调查研究等场景中的表现令人印象非常深刻，据中国信通院测试显示，高度封装的通用智能体产品能获得比顶级大模型更好的性能表现。另一方面，针对编程、法律、人力资源等垂直场景的专用智能体聚焦特定行业或任务，强化专业适配能力，实现应用落地的精准破局。但总体上，无论是专用还是通用，ToB还是ToC，智能体还处在发展初期，其任务规划的可靠性、与现存业务系统对接的复杂性，以及权责界定等难题依然突出。真正形成较为强大生产力，不仅有赖于基础模型的进一步进化，更需与领域专有数据和流程进行深度结合。他进一步指出，具身智能作为大模型与机器人结合的产物，今年在政策与资本的推动下加快速度进行发展，融资金额超400亿元，产业上下游企业达350多家。今年以来，具身智能机器人在运动控制能力上进步显著，在物流分拣、应急救援、迎宾导览、零售等细分场景上取得了初步的点状突破。多家科研机构研究证明端到端具身大模型也存在扩展定律，提升具身大脑的智能水平，当前主要途径是提升训练数据的质与量。为此全国已建设27家数据采集场，为具身智能模型训练提供源源不断的高价值数据。未来具身智能从实验室的“点状突破”到商业化的“全面普及”，仍需跨越可靠性、场景适应能力与泛化能力等多重障碍。人工智能加速行业落地，催生新业态与组织变革2025年，AI行业应用持续深化落地，同时也暴露出应用深水区的结构性挑战。魏凯表示，人工智能的应用有改良和变革两种模式。从改良角度看，我们分析了数百个大模型在工业中的应用案例，其在价值链中的分布仍呈现“两端高、中间低”的微笑曲线态势，这反映出研发设计与营销服务环节更易获得AI赋能。但一个积极的信号是，今年生产制造环节已展现出明显抬高趋势，案例占比由去年的19.9%增长至25.9%。这一变化表明，AI正在向价值创造的核心环节渗透，但其渗透速度仍受限于工业数据的获取难度、工艺知识的封装水平以及对可靠性的极致要求。与此同时，大模型也催生大量具有变革意义的“智能原生”新业态新模式。市场上涌现出如字节的扣子、腾讯的ima、百度的秒搭等AI原生软件，也出现了豆包手机、夸克眼镜等AI原生硬件，为AI落地开辟了新路。在这样的背景下，人工智能驱动企业组织方式深刻变革，紧密的人机协同、极致的数据飞轮成为AI原生企业的鲜明标签。典型的智能原生企业展现出人“少”价值“高”、业务高度垂直聚焦等新特征。部分领先企业甚至实现了从创立之初（“Day1”）就盈利的模式，这使得OnePersonCompany（OPC，单人公司）成为北京、上海等地培育的重点。“智能原生”模式究竟怎么样发展，还要进一步研究探索。人工智能安全治理体系加快构建，技管融合筑牢发展底线随着AI应用的深化与潜在风险的显化，安全治理已成为与技术发展并行的另一条主线年，应对模型幻觉、虚假信息、数据安全、智能体安全等现实风险迫在眉睫。同时，慢慢的变多的研究也揭示出前沿模型存在自我复制、拒绝关闭、主动逃避、欺骗威胁等潜在风险，这些可能向现实风险转化，需要引起格外的重视。他指出，要把AI安全治理落到实处，产业主体需要行动起来，构建面向人工智能风险管控的“PDCA”（计划-执行-检查-处理）循环。只有企业内部都能形成自闭环的敏捷治理机制，才能有效控制不断出现的AI风险，确保AI发展行稳致远。谈及未来人工智能安全治理工作将怎么样开展，他强调，下一步中国信通院将持续推动AI产业安全能力建设，建设人工智能安全漏洞库，完善安全治理标准体系，持续开展人工智能安全测试，与产业伙伴紧密携手，以实际行动践行国家提出的“以人为本、智能向善”的发展理念。

　　2025机器人和智能制造技术与标准创新发展（成都）大会暨第二届智能制造技术与产业创新发展大会成功举办

　　12月9日，“2025机器人和智能制造技术与标准创新发展(成都)大会暨第二届智能制造技术与产业创新发展大会”在四川成都举办。大会由北京机械工业自动化研究所有限公司(以下简称“北自所”)、制造业自动化国家工程研究中心主办，全国自动化系统与集成标准化技术委员会(SAC/TC159)、全国机器人标准化技术委员会(SAC/TC591)、全国仿生学标准化技术委员会(SAC/TC598)等单位指导，来自国家相关部委、地方政府、行业组织、科研院所、高等院校和重点企业的600余名代表齐聚蓉城。华中科技大学机械科学与工程学院教授、华中科技大学学术委员会主任丁汉，中国科学院工业人工智能研究所所长于海斌，ISO国际标准化组织原主席、中国金属学会理事长张晓刚;国家市场监督管理总局标准技术管理司二级巡视员蔡彬，工业与信息化部装备工业一司副司长汪宏，四川省市场监督管理局党组成员、副局长高晓宇，省科学技术厅一级巡视员陈学华，省经济和信息化厅二级巡视员蒋伟，成都市市场监督管理局、科技局、高新区党工委有关领导;中国机械工业联合会秘书长、全国机器人标准化技术委员会副主任委员宋晓刚，中国机械工业联合会副总工程师谭湘宁;全国自动化系统与集成标准化技术委员会主任委员、全国机器人标委会副主任委员、中国机械总院原党委书记、董事长王德成，北京机械工业自动化研究所有限公司党委书记、董事长王振林等专家领导出席会议。全国机器人标委会秘书长、北京机械工业自动化研究所有限公司党委副书记、总经理李金村和党委委员、副总经理刘新联合主持开幕式。全国机器人标准化技术委员会副主任委员、苏州大学先进制造技术研究院院长孙立宁，全国自动化系统与集成标准化技术委员会副主任委员、浙江大学教授苏宏业，国际仿生学标准化技术委员会主席、吉林大学教授张志辉等联合主持报告环节。李广在欢迎词中指出，成都大力推动AI与机器人等战略性新兴起的产业高水平质量的发展，未来，将提供全方位的精准服务，深化机器人和智能制造领域“政产学研用”融合创新，助力经济社会高水平质量的发展。王振林在欢迎词中表示，标准化正在从基础支撑转向战略引领，北自所将积极贯彻国家重大战略，以标准化建设为核心抓手，锚定人机一体化智能系统、机器人等产业高水平质量的发展目标，发挥标委会平台纽带作用，为产业链自主可控提供更精准标准支撑，为我国产业实现高水平自立自强注入北自所力量。蔡彬在致辞中指出，机器人与智能制造领域标准水平必然的联系创新转化和产业链安全，要聚焦人形机器人、脑机接口融合、防爆机器人等新兴领域加快关键标准研制，推动标准与企业研发、生产制造、场景应用紧密结合，鼓励有突出贡献的公司参与标准制定，让标准源于实践、服务产业。汪宏在致辞中强调，机器人与人机一体化智能系统是发展新质生产力和推进新型工业化的重要支点，要完善标准与技术迭代协同机制，深化“机器人+”应用导向，强化各领域标准能力建设，打造共创共赢的标准生态。高晓宇在致辞中表示，四川省将持续优化营商环境，强化政策支持，完善产业生态，共同开创机器人与人机一体化智能系统更加辉煌的未来。谭湘宁在致辞中指出，广大企业要更好地发挥标准引领保障作用，加快标准落地见效，推动我们国家机器人与智能制造技术与标准化工作水平迈上新台阶。会上，签署了《成都机器人产业创新发展标准战略合作框架协议》，发起了人形机器人训练场数据集标准生态建设倡议，发布了具身智能机器人和移动通信技术探讨研究报告，举行了全国机器人标准化技术委员会下设分委会和标准工作组成立仪式。同步还举办了四川省大模型训练场和四川省人形机器人训练场揭牌仪式，开展了成都市机器人产业情况介绍和成都高新区营商环境推介。大会设置多场高水平主旨报告，丁汉教授围绕“机器人未来技术展望”从关键技术演进、应用场景拓展、标准需求趋势等方面作出前瞻判断;于海斌教授以“具身智能引领装备智能化发展的范式探讨”为题系统阐释具身智能赋能工业装备智能化升级的新模式;张晓刚理事长围绕“国际标准化发展的新趋势与人机一体化智能系统高水平发展”分享国际标准化最新动态及我国参与全球标准治理的思路与实践。赵杰教授以《工业机器人当前形势与发展重点》为题系统梳理中国工业机器人标准体系建设进展与重点任务。王振林董事长以《提质强链，引领发展，标准加速科学技术创新与产业创新深层次地融合》为题分享标准牵引产业链现代化实践。西南交通大学教授孙林夫作《智能互联时代工业软件体系与创新》报告;中国科学院沈阳自动化研究所副所长刘连庆分享工程应用牵引的机器人体系化布局;PLCopen主席ReneSimon以“StandardizationinIndustrialControl”为题介绍工业控制领域标准化经验;北京航空航天大学蓝天杰出教授任磊作《工业智能体+大模型+数字族谱：驱动未来工业世界》报告;鼎桥技术有限公司副总裁陈琦介绍自主创新具身智能算力系统及集群应用研究与实践;上海交通大学医学院教授、上海交通大学医学院附属第九人民医院骨科主任医师王金武围绕“数字化的经济时代的数字医疗与智能仿生-突破创新-医工融合-产业转化”分享。大会在推动技术创新、标准研制与产业应用深度融合方面取得务实成效，会议期间，还将同期举办20场专题和标准会议，搭建了1+N的立体化交流平台，促进机器人和人机一体化智能系统领域技术、产业、标准交流互鉴，协同发展。北自所将深入贯彻党的二十届四中全会精神，进一步发挥多个行业组织秘书处单位作用，持续推进机器人和智能制造领域关键技术标准系统研制与先行先试，培育壮大“智能制造+”“机器人+”“人工智能+”等新模式新业态，助力打造具有全国影响力的标准化示范工程和产业集群，为推动制造业高水平质量的发展、发展新质生产力注入更多动能，以实际行动支撑中国式现代化。来源：北自所微信公众号

　　关于开展人机一体化智能系统与工业互联网融合应用典型案例征集暨《智造中国》入围企业推荐工作的通知

　　各会员单位、相关企业：为深入贯彻党的二十届四中全会提出的“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”“推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深层次地融合”重要指示精神，全面落实制造强国战略与“人工智能+”行动部署，聚焦人机一体化智能系统示范推广提速增效核心任务，结合央视《智造中国》大型融媒体传播工程建设项目，系统总结机械工业领域人机一体化智能系统与工业互联网融合应用的成功实践经验，打造可复制、可推广的示范模式，我会拟组织并且开展人机一体化智能系统与工业互联网融合应用典型案例征集及《智造中国》入围企业推荐工作。现将有关事项通知如下：附件：1、人机一体化智能系统与工业互联网融合应用案例申报表2、《智造中国》项目申报指南（科技工作部）

　　当前，人工智能技术正以前所未有的速度、广度与深度，深刻改变生产生活方式，重塑全球经济格局，成为驱动产业升级与科学技术创新的核心引擎。为落实国家关于推动人工智能高水平发展的战略部署，精准把握技术演进趋势与产业融合路径，2026中国信通院深度观察报告会AI产业高水平质量的发展专题报告会将于2025年12月12日上午在北京举办。本次会议以“把握AI+，推动人工智能高水平赋能”为主题，旨在搭建高端交流平台，汇聚多方智慧，聚焦高价值赋能场景，明确人工智能赋能实体经济与科学技术创新的方向与重点，切实推动人工智能为产业高质量发展注入高水平动能。亮点一：高规格引领，共绘AI发展蓝图会议打造“政策引导、智库支撑、学术前瞻”三位一体的高端对话平台，明确人工智能高水平发展的政策方向，突出科研机构在产业实践与生态建设中的关键作用。中国科学院院士周志华作主旨报告，分享学术前沿洞察与趋势研判，共同绘制我们国家的人工智能产业高水平发展的清晰蓝图。亮点二：高远见洞察，夯实产业腾飞基石会议集中发布并深入解读《具身智能发展报告（2025年）》《科研智能发展报告（2025年）》《人工智能安全治理报告（2025年）》及人工智能软硬件基准测试观察等年度成果，内容涵盖宏观趋势、关键技术、安全治理与性能评测，既聚焦产业创新路径，也关注治理可信框架，为行业提供前瞻性与实操性兼备的决策参考。亮点三：高价值赋能，双轮驱动实践破局聚焦具身智能、科研智能等前沿场景，汇聚中国科学院、清华大学、国地中心、中化信息等顶尖机构与企业，分享AI在前沿科学探索与垂直行业应用中的最新实践，深入探讨AIforScience的科研范式变革与具身智能的产业化路径，推动技术走向实体应用，助力产业突破创新瓶颈。报告会议程如下，欢迎扫名参会。

　　工业机器人是大范围的使用在工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。工业机器人被大范围的应用于电子、物流、化工等各个工业领域之中。目前，机床+工业机器人的模式在生产应用中越来越普遍。作为实现机床自动化生产的好搭档，中国工业机器人产量如何呢?9月2025年9月，中国工业机器人产量为76287套，当月同比增长28.3%;1-9月累计产量为594816套，累计增长29.8%。8月2025年8月，中国工业机器人产量为63747套，当月同比增长14.4%;1-8月累计产量为512129套，累计增长29.9%。7月2025年7月，中国工业机器人产量为63740套，当月同比增长24%;1-7月累计产量为447121套，累计增长32.9%。6月2025年6月，中国工业机器人产量为74764套，当月同比增长37.9%;1-6月累计产量为369316套，累计增长35.6%。5月2025年5月，中国工业机器人产量为69056套，当月同比增长35.5%;1-5月累计产量为287182套，累计增长32%。4月2025年4月，中国工业机器人产量为71547套，当月同比增长51.5%;1-4月累计产量为221206套，累计增长34.1%。3月2025年3月，中国工业机器人产量为61906套，当月同比增长16.7%;1-3月累计产量为148792套，累计增长26%。1-2月2025年1-2月，中国工业机器人累计产量为91088套，累计增长27%。

　　11月18日，广东省机器人协会工业智能制造专业委员会(以下简称“专委会”)揭牌及委员授聘仪式在中山皇冠假日酒店召开的“第三届广东省包装行业高水平质量的发展大会”上隆重举行。现场嘉宾云集，掌声雷动，标志着AI与工业领域的深层次地融合迈入了全新的里程碑。为积极做出响应国家“制造强国”战略，紧抓粤港澳大湾区“9+2”城市及广东省制造业智能化转型的历史性机遇，该专委会由我会与中山市印刷包装行业协会联合成立，是一次跨行业的强强联合，此举不仅是跨行业的资源整合与协同创新，更是推动机器人、人工智能技术与传统制造业深层次地融合的关键举措。仪式结束后，专委会第一次委员会议在金玉房召开，由主任委员林兆光主持。我会执行会长任玉桐与中山市印刷包装行业协会会长刘斌对专委会的成立表示热烈祝贺，并寄予厚望，期待其成为推动行业智能化转型的重要力量。会议期间，委员们紧紧围绕“未来怎么样开展工作”及“如何为印刷包装行业赋能”两大议题展开深入研讨。执行副主任委员马静在介绍专委会工作内容的过程中指出，AI是引领工业发展的必然趋势，专委会将以务实举措推动人工智能技术在工业领域的深度应用，为企业转型升级提供全方位支撑。此外，委员们积极建言献策，一致认为行业智能化改造应确保经济效益，提出了采取“示范引领、认知先行”的策略，通过当地考验查证增强认知、培育共识，逐步推动行业主动推进智能化转型。这为专委会下一步工作明确了方向、凝聚了共识，奠定了扎实基础。展望未来，协会将全力支持工业智能制造专业委员会的工作，充分整合机器人及AI领域的平台资源与专业优势，逐步辐射并服务粤港澳大湾区“9+2”城市及全省重点工业领域，构建“以点带面、示范引领、全域推进”的智能制造发展新格局，切实推动技术资源共享与产业优势互补，为广东省制造业的高质量与可持续发展贡献力量。

　　2025年11月17日，中国机械工业联合会联合鹏城实验室、中国机械工业集团有限公司、粤港澳大湾区国家技术创新中心、机械工业信息研究院等单位和行业相关机构，在深圳举办了第三届人机一体化智能系统创新发展大会暨新型工业互联网大会。本次大会以“数智赋能创新领航”为主题，围绕智能制造与新型工业互联网的发展的新趋势、关键技术和创新应用等方面做分享交流。中国机械工业联合会副会长、人机一体化智能系统分会理事长宋志明，鹏城实验室主任助理杨建坤等领导出席大会并致辞。中国机械联专家委委员李冬茹，中国生产力促进中心协会副理事长蔡文沁，机械工业规划研究院董事长纪学成，粤港澳大湾区国家技术创新中心机器人中心执行主任黄兴，国机集团数字化转型办公室副主任李伟，武汉数字化设计与制造创新中心有限公司董事长彭方瑜，国机智能科技有限公司总经理王宝成，中国第一汽车股份有限公司工艺院副总经理夏昌兴，中国铁建重工集团股份有限公司副总经理胡斌，中国重型机械研究院股份公司副总经理何博等多位嘉宾参会，和来自行业协会、高校、科研院所、机构平台和产业链上下游的300余位代表参加会议。主旨大会由中国机械工业联合会人机一体化智能系统分会秘书长刘前军和鹏城实验室新型网络研究部研究员李胜全主持。会议邀请了北京交通大学教授、移动专用网络国家工程研究中心主任张宏科、华中科技大学教授陈学东，广东工业大学机电工程学院院长刘强、北航国际交叉科学研究院院长陶飞，灵心巧手（北京）科技有限公司联合创始人兼首席AI架构师苏洋、北京极智嘉科技股份有限公司联合创始人兼首席技术官李洪波、达索系统大中华区工业装备行业总监司现锋等行业专家做主旨报告。创新引领环节，张宏科教授作题为《新型工业互联网研究与思考》的报告，介绍了新型网络技术方面的研究进展，探讨了新型工业网络技术在交通、制造等领域的应用现状与前景，深入解析了未来网络体系的构建路径与技术挑战；陈学东教授作题为《人形机器人技术及其实用化》的主旨报告，梳理了人形机器人的发展现状、发展脉络、应用场景、关键技术、产业化挑战以及未来发展趋势。刘强教授作题为《以人机一体化智能系统为主攻方向加快制造业的转变发展方式与经济转型》的主旨报告，从装备制造企业数智化升级的路径探索、AI赋能装备制造企业的技术创新、装备制造企业的知识复用等方面分析了智能制造技术赋能制造业转型升级的重要意义；陶飞教授作题为《数字孪生理论-技术-工具-标准体系及在十大工业领域应用》的主旨报告，认为数字孪生为装备数字化提供了新思路，需逐渐完备相关理论、技术、工具、标准体系，才能落地推广应用，数字孪生为解决共线生产挑战提供了途径。项目启动与成果发布环节，刘前军秘书长联合相关单位启动了《智造中国》大型融媒体传播工程建设项目，陶永副秘书长发布了《工业实时操作系统》等五项团体标准；宋志明副会长、王家农总工程师、彭方瑜董事长、李伟副主任上台共同发布了“农业产业大模型”暨“农业产业综合智能训练场”联合推广倡议；同时，还发布了“新型工业互联网”暨“新型工业综合智能训练场”联合共建倡议。产业实践环节，苏洋首席架构师作题为《通向灵巧操作泛化之路，让机器人能成为城市的“新工匠”》的报告，介绍了高自由度机器人“灵巧手”的最新设备及操作技术；李洪波首席技术官作题为《大规模协作机器人创新与应用》的报告，系统解析了协作机器人大规模应用的技术关键与产业价值；司现锋总监作题为《虚拟孪生技术发展及在工业装备行业的应用》的报告，介绍了工业虚拟孪生的场景应用以未来发展的新趋势，以及如何赋能工业装备的研发、生产与运维。大会同期召开了AI赋能智造装备创新实践、人机一体化智能系统与机器人、新型工业互联网与工业智能操作系统等三个专题会议；部分参会代表赴南方科技大学、鹏城实验室进行了参观交流。（人机一体化智能系统分会）

　　中国机械工业联合会人机一体化智能系统分会二届二次会员代表大会暨二届二次理事会在深圳召开

　　2025年11月16日，中国机械工业联合会人机一体化智能系统分会二届二次会员代表大会暨二届二次理事会在深圳召开。中国机械工业联合会副会长兼人机一体化智能系统分会理事长宋志明、分会副理事长纪学成、彭芳瑜等理事、秘书处及会员代表共150余人参加会议。会议由分会秘书长刘前军主持。理事会上，审议并通过《人机一体化智能系统分会2025年工作报告》《2025年会费收支报告》，以及工作条例修订方案及新会员单位入会议案。会员代表大会上，宋志明理事长代表理事会向全体参会会员报告了分会年度工作总结及2026年度重点工作；大会现场宣读了修订后的《中国机械工业联合会人机一体化智能系统分会工作条例》，并为新会员单位举行了授牌仪式。（人机一体化智能系统分会）