{"id":46021,"topic":"ai","source":"新浪财经","title":"科协年会连开三场具身智能论坛，聚焦AI落地物理世界新路径 - 新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-07-24/detail-iniixnhf1550574.d.html?oid=800&vt=4&cid=76993&node_id=76993","url_hash":"13d686554c506e823a63da81eab95926a5352113","author":"","summary":"<a href=\"https://news.google.com/rss/articles/CBMisgFBVV95cUxOOXEzT0tYaEw3MFNEYURzZTgxM3ZtVEVXS3RDOWEwbC1nMzl5S2JBODl2MFY0d21kRUEzay1vdW1JR1Rzcm9qbFVGOEdYRzJVc0VtbEhoNUJQRktLRGsxOVlmVkxKaHNaemZqOVZJZkRydktjRVJ3Q3l3Tk5Sd1JFTk5iM21VanBFVms3NnNKQjBGNlFpQlk5TENoQVRRS2dERHNHMjhTdE5ocThOdWFsVkV3?oc=5\" target=\"_blank\">科协年会连开三场具身智能论坛，聚焦AI落地物理世界新路径</a>&nbsp;&nbsp;<font color=\"#6f6f6f\">新浪财经</font>","content":"科协年会连开三场具身智能论坛，聚焦AI落地物理世界新路径\n（来源：南方都市报）\n南都讯 记者吕虹 发自北京 近日，第28届中国科协年会在北京连开三场具身智能专题论坛，聚焦人工智能(AI)前沿热点议题，引发广泛关注。\n记者注意到，三场论坛的议题设置呈现出明显的递进关系：从群智能体协作的宏观架构，到大模型与机器人本体的深度融合，再到感知-决策-控制的一体化闭环，勾勒出中国具身智能从\"单点技术突破\"迈向\"系统能力构建\"的发展路径。\n当前，中国具身智能产业正加速从技术攻关期迈入商业化落地阶段。工信部与国资委已联合启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，推动产业从\"单场景试点\"向\"跨场景规模化商用\"跨越。南都记者梳理企查查数据发现，截至2026年5月，国内现存具身智能相关企业3025家，近五年注册量持续走高。\n7月19日，“具身智能机器人与群智能体协作”专题论坛现场。\n大模型能否实现机器人具身推理？\n“具身智能机器人与群智能体协作” 专题论坛由中国自动化学会、中国颗粒学会共同承办，吸引了近 200 位来自高校、科研院所及企业的专家学者参会。中国工程院院士、中国科学院工业人工智能研究所所长于海斌在论坛上阐释了该领域的学术定位与战略目标，并介绍了《机器人》期刊及全新英文刊《机器人与智能系统（Robotics and Intelligent Systems）》的办刊进展。论坛上，多位专家学者作专题报告，深入探讨具身智能机器人与群智能体协作领域关键技术创新与跨学科融合路径。\n在其中的“具身智能机器人与群智能体协作” 论坛上，非共识问题研讨环节成为全场焦点。与会专家围绕 “具身技能学习的经验来源究竟是高质量的人类数据，还是智能体自主学习的算法涌现” 这个议题展开深度对话，唇枪舌剑各抒己见，在思想碰撞中凝练领域前瞻性科学问题。\n在同期举办的 “基于大模型的机器人多模态具身推理智能” 专题论坛上，大模型与机器人本体的深度融合成为核心讨论主线。该论坛由世界机器人合作组织等六家单位联合承办，设置主旨报告、非共识议题研讨、产学研对话三大板块。\n主旨报告环节，多项前沿研究成果集中亮相：清华大学教授孙富春提出多感官物理仿真与世界模型融合的技术框架；中国科学院自动化研究所研究员赵晓光分析了具身智能在感知、适应与推理等关键技术上的进展与瓶颈；吉林大学教授刘春宝展示了仿生面部情绪表达与大模型推理协同的硬件—算法设计路径；京东集团副总裁郑宇则提出了\"时空AI\"理论框架，剖析AI落地物理世界的空间理解难题。整场主旨内容覆盖人形机器人关键技术、康复机器人脑肢融合、多智能体系统交互等多个细分赛道。\n非共识研讨环节，“大模型能否实现机器人具身推理” 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专题论坛由中国自动化学会、中国颗粒学会共同承办，吸引了近 200 位来自高校、科研院所及企业的专家学者参会。中国工程院院士、中国科学院工业人工智能研究所所长于海斌在论坛上阐释了该领域的学术定位与战略目标，并介绍了《机器人》期刊及全新英文刊《机器人与智能系统（Robotics and Intelligent Systems）》的办刊进展。论坛上，多位专家学者作专题报告，深入探讨具身智能机器人与群智能体协作领域关键技术创新与跨学科融合路径。\n在其中的“具身智能机器人与群智能体协作” 论坛上，非共识问题研讨环节成为全场焦点。与会专家围绕 “具身技能学习的经验来源究竟是高质量的人类数据，还是智能体自主学习的算法涌现” 这个议题展开深度对话，唇枪舌剑各抒己见，在思想碰撞中凝练领域前瞻性科学问题。\n在同期举办的 “基于大模型的机器人多模态具身推理智能” 专题论坛上，大模型与机器人本体的深度融合成为核心讨论主线。该论坛由世界机器人合作组织等六家单位联合承办，设置主旨报告、非共识议题研讨、产学研对话三大板块。\n主旨报告环节，多项前沿研究成果集中亮相：清华大学教授孙富春提出多感官物理仿真与世界模型融合的技术框架；中国科学院自动化研究所研究员赵晓光分析了具身智能在感知、适应与推理等关键技术上的进展与瓶颈；吉林大学教授刘春宝展示了仿生面部情绪表达与大模型推理协同的硬件—算法设计路径；京东集团副总裁郑宇则提出了\"时空AI\"理论框架，剖析AI落地物理世界的空间理解难题。整场主旨内容覆盖人形机器人关键技术、康复机器人脑肢融合、多智能体系统交互等多个细分赛道。\n非共识研讨环节，“大模型能否实现机器人具身推理” 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近日，第28届中国科协年会在北京连开三场具身智能专题论坛，聚焦人工智能(AI)前沿热点议题，引发广泛关注。\n记者注意到，三场论坛的议题设置呈现出明显的递进关系：从群智能体协作的宏观架构，到大模型与机器人本体的深度融合，再到感知-决策-控制的一体化闭环，勾勒出中国具身智能从\"单点技术突破\"迈向\"系统能力构建\"的发展路径。\n当前，中国具身智能产业正加速从技术攻关期迈入商业化落地阶段。工信部与国资委已联合启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，推动产业从\"单场景试点\"向\"跨场景规模化商用\"跨越。南都记者梳理企查查数据发现，截至2026年5月，国内现存具身智能相关企业3025家，近五年注册量持续走高。\n7月19日，“具身智能机器人与群智能体协作”专题论坛现场。\n大模型能否实现机器人具身推理？\n“具身智能机器人与群智能体协作” 专题论坛由中国自动化学会、中国颗粒学会共同承办，吸引了近 200 位来自高校、科研院所及企业的专家学者参会。中国工程院院士、中国科学院工业人工智能研究所所长于海斌在论坛上阐释了该领域的学术定位与战略目标，并介绍了《机器人》期刊及全新英文刊《机器人与智能系统（Robotics and Intelligent Systems）》的办刊进展。论坛上，多位专家学者作专题报告，深入探讨具身智能机器人与群智能体协作领域关键技术创新与跨学科融合路径。\n在其中的“具身智能机器人与群智能体协作” 论坛上，非共识问题研讨环节成为全场焦点。与会专家围绕 “具身技能学习的经验来源究竟是高质量的人类数据，还是智能体自主学习的算法涌现” 这个议题展开深度对话，唇枪舌剑各抒己见，在思想碰撞中凝练领域前瞻性科学问题。\n在同期举办的 “基于大模型的机器人多模态具身推理智能” 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专题论坛上，大模型与机器人本体的深度融合成为核心讨论主线。该论坛由世界机器人合作组织等六家单位联合承办，设置主旨报告、非共识议题研讨、产学研对话三大板块。\n主旨报告环节，多项前沿研究成果集中亮相：清华大学教授孙富春提出多感官物理仿真与世界模型融合的技术框架；中国科学院自动化研究所研究员赵晓光分析了具身智能在感知、适应与推理等关键技术上的进展与瓶颈；吉林大学教授刘春宝展示了仿生面部情绪表达与大模型推理协同的硬件—算法设计路径；京东集团副总裁郑宇则提出了\"时空AI\"理论框架，剖析AI落地物理世界的空间理解难题。整场主旨内容覆盖人形机器人关键技术、康复机器人脑肢融合、多智能体系统交互等多个细分赛道。\n非共识研讨环节，“大模型能否实现机器人具身推理” 的议题引发热烈交锋。专家们直面大模型通用语义能力与物理交互适配的张力、场景泛化能力不足等现实挑战，从算法架构、仿真训练、感知系统优化等维度提出差异化技术路线。产学研对话环节则聚焦制造业转型升级的实际需求，围绕虚实数据协同训练、人形机器人工业落地方案等痛点展开交流，梳理出全链条创新的实施路径。\n具身智能入选2026重大科技问题\n\"感知-决策-控制系统一体化\"专题论坛由中国自动化学会、中国颗粒学会、中国指挥与控制学会共同承办，近百位专家、青年学者与产业代表参会。六位专家学者围绕动态开放环境离线智能实时计算、复杂场景无人系统协同调控、混合AI驱动具身智能、自学习平行控制、隐私保护下的智能决策、大规模机器人群体协同控制等前沿方向作专题报告。\n论坛还围绕下一代智能系统发展路线、闭环治理机制等非共识议题展开研讨，相关成果将为智能制造、智慧交通等复杂场景的智能系统布局提供理论参考，助力自动化与人工智能交叉领域培育新质生产力。\n值得注意的是，在7月15日举行的中国科协年会主论坛上，\"具身自主智能的度量与演化\"入选2026年前沿科学问题，\"大模型驱动的太空具身智能机器人自主探测作业技术\"入选工程技术难题。中国科协自2018年开始持续组织开展重大科技问题难题征集发布活动，为持续产出原创性、颠覆性科技成果树立\"风向标\"。","source":"新浪财经","date":"2026-07-24T07:00:00+00:00","content":"科协年会连开三场具身智能论坛，聚焦AI落地物理世界新路径\n（来源：南方都市报）\n南都讯 记者吕虹 发自北京 近日，第28届中国科协年会在北京连开三场具身智能专题论坛，聚焦人工智能(AI)前沿热点议题，引发广泛关注。\n记者注意到，三场论坛的议题设置呈现出明显的递进关系：从群智能体协作的宏观架构，到大模型与机器人本体的深度融合，再到感知-决策-控制的一体化闭环，勾勒出中国具身智能从\"单点技术突破\"迈向\"系统能力构建\"的发展路径。\n当前，中国具身智能产业正加速从技术攻关期迈入商业化落地阶段。工信部与国资委已联合启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，推动产业从\"单场景试点\"向\"跨场景规模化商用\"跨越。南都记者梳理企查查数据发现，截至2026年5月，国内现存具身智能相关企业3025家，近五年注册量持续走高。\n7月19日，“具身智能机器人与群智能体协作”专题论坛现场。\n大模型能否实现机器人具身推理？\n“具身智能机器人与群智能体协作” 专题论坛由中国自动化学会、中国颗粒学会共同承办，吸引了近 200 位来自高校、科研院所及企业的专家学者参会。中国工程院院士、中国科学院工业人工智能研究所所长于海斌在论坛上阐释了该领域的学术定位与战略目标，并介绍了《机器人》期刊及全新英文刊《机器人与智能系统（Robotics and Intelligent Systems）》的办刊进展。论坛上，多位专家学者作专题报告，深入探讨具身智能机器人与群智能体协作领域关键技术创新与跨学科融合路径。\n在其中的“具身智能机器人与群智能体协作” 论坛上，非共识问题研讨环节成为全场焦点。与会专家围绕 “具身技能学习的经验来源究竟是高质量的人类数据，还是智能体自主学习的算法涌现” 这个议题展开深度对话，唇枪舌剑各抒己见，在思想碰撞中凝练领域前瞻性科学问题。\n在同期举办的 “基于大模型的机器人多模态具身推理智能” 专题论坛上，大模型与机器人本体的深度融合成为核心讨论主线。该论坛由世界机器人合作组织等六家单位联合承办，设置主旨报告、非共识议题研讨、产学研对话三大板块。\n主旨报告环节，多项前沿研究成果集中亮相：清华大学教授孙富春提出多感官物理仿真与世界模型融合的技术框架；中国科学院自动化研究所研究员赵晓光分析了具身智能在感知、适应与推理等关键技术上的进展与瓶颈；吉林大学教授刘春宝展示了仿生面部情绪表达与大模型推理协同的硬件—算法设计路径；京东集团副总裁郑宇则提出了\"时空AI\"理论框架，剖析AI落地物理世界的空间理解难题。整场主旨内容覆盖人形机器人关键技术、康复机器人脑肢融合、多智能体系统交互等多个细分赛道。\n非共识研讨环节，“大模型能否实现机器人具身推理” 的议题引发热烈交锋。专家们直面大模型通用语义能力与物理交互适配的张力、场景泛化能力不足等现实挑战，从算法架构、仿真训练、感知系统优化等维度提出差异化技术路线。产学研对话环节则聚焦制造业转型升级的实际需求，围绕虚实数据协同训练、人形机器人工业落地方案等痛点展开交流，梳理出全链条创新的实施路径。\n具身智能入选2026重大科技问题\n\"感知-决策-控制系统一体化\"专题论坛由中国自动化学会、中国颗粒学会、中国指挥与控制学会共同承办，近百位专家、青年学者与产业代表参会。六位专家学者围绕动态开放环境离线智能实时计算、复杂场景无人系统协同调控、混合AI驱动具身智能、自学习平行控制、隐私保护下的智能决策、大规模机器人群体协同控制等前沿方向作专题报告。\n论坛还围绕下一代智能系统发展路线、闭环治理机制等非共识议题展开研讨，相关成果将为智能制造、智慧交通等复杂场景的智能系统布局提供理论参考，助力自动化与人工智能交叉领域培育新质生产力。\n值得注意的是，在7月15日举行的中国科协年会主论坛上，\"具身自主智能的度量与演化\"入选2026年前沿科学问题，\"大模型驱动的太空具身智能机器人自主探测作业技术\"入选工程技术难题。中国科协自2018年开始持续组织开展重大科技问题难题征集发布活动，为持续产出原创性、颠覆性科技成果树立\"风向标\"。","confidence":0.9,"diagnostics_url":"/api/diagnose?url=https%3A//finance.sina.cn/stock/jdts/2026-07-24/detail-iniixnhf1550574.d.html%3Foid%3D800%26vt%3D4%26cid%3D76993%26node_id%3D76993","quality_bucket":"high","failure_kind":"none","retryable":false,"quality_reason":"High confidence: full text extraction produced 1685 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