技术成果发布 - 北京人形机器人创新中心发布具身世界模型体系、跨本体VLA模型、全身控制自主导航系统及千台机器人真实场景数据采集计划四项核心成果 [1] - 四项成果共同构成从"最能跑"到"最好用"的技术闭环 [1] - 成果系统化解决机器人实际应用中的感知、决策和执行等核心难题 [1] 行业活动背景 - 成果在2025世界机器人大会期间的具身智能技术与应用论坛正式发布 [1] - 论坛由北京人形机器人创新中心主办 [1]

论坛概述 - 2025世界机器人大会期间举办"具身智能技术与应用论坛"，汇聚近300名专家学者与企业代表，探讨技术突破与产业落地进程[2] - 论坛聚焦具身智能从"最能跑"到"最好用"的进化目标，发布四项核心技术成果[4][5] 核心技术成果 具身世界模型体系 - 包含72B具身多模态大模型PelicanVLM和具身智能世界基座模型WU，解决物理交互误差和空间理解不足问题[6] - PelicanVLM在6项公开评测中超越GPT-4o和Gemini flash 2.0，7个基准平均性能超过SOTA 11%[6] - WU模型基于5000小时视频数据训练，具备未见场景泛化能力[6] 跨本体VLA模型XR-1 - 实现跨本体运行、多场景适配、多技能调用，积累超百万量级自有多本体数据[8] - 采用三阶段训练范式，实证显示具备多任务稳健泛化能力与快速学习新技能潜力[8] 全身控制自主导航系统 - 由自主导航系统和全身控制系统组成，解决移动与操作协同瓶颈[10] - 自主导航系统具备动态避障和语义感知能力，全身控制系统支持移动/站立状态下的精准末端控制[10] 千台机器人数据采集计划 - 业内首个千台级真实场景数据采集计划，覆盖工厂、物流、商超等场景[12] - 通过"边作业、边采集"模式构建数据飞轮，加速模型迭代优化[12] 产业生态建设 - 与百度智能云、中国电力科学院等9家机构/企业达成战略合作，推进场景落地[23] - 联合发布仿真训练平台，解决行业仿真数据标准缺失问题[23] 行业趋势 - 专家圆桌讨论指出产业化是必经之路，需构建标准化技术跃迁方案[22] - 产学研协同将推动具身智能短期内规模化落地，支撑制造业升级[26] 行业动态补充 - RoboMIND数据集与北京大学合作建立，推动行业标准范式[32] - 特斯拉Optimus Gen3、宇树科技IPO等事件显示产业链加速发展[33][35]

行业增长态势 - 全球机器人产业实现飞跃式发展 十年间行业持续高速扩张 [1] - 中国机器人产业营业收入同比增长27.8% 上半年呈现强劲增长势头 [1] - 工业机器人产量同比增长35.6% 服务机器人产量增长25.5% 细分领域同步高速增长 [1] 区域产业格局 - 北京市机器人产业发展水平位居全国前列 产业集聚效应显著 [1] - 北京人形机器人产业规模约占全国三分之一 区域龙头地位稳固 [1] - 北京市上半年机器人产业营收增长近40% 增速领先全国水平 [1] - 机器人专精特新"小巨人"企业数量居全国首位 创新生态体系完善 [1] 政策支持举措 - 北京经济技术开发区发布具身智能社会实验计划 配套专项支持政策 [3] - 每年最高给予企业3000万元资金支持 为垂类领域应用开发提供保障 [3] - 全国首创八条支持措施 包括数据采集实训场奖励和销售补贴等创新机制 [3] - 政策聚焦软硬技术协同攻关和数据要素先行先试等关键领域 [3] 技术创新突破 - 发布具身世界模型体系和跨本体VLA模型等四项核心成果 加速技术产业化 [3] - 推出千台机器人真实场景数据采集计划 推动数据要素积累与应用 [3] - 人形机器人全身控制自主导航系统实现突破 提升复杂环境适应能力 [3] - 发展路径从追求极限运动能力向支撑复杂场景系统级应用跃迁 [4] 产业生态建设 - 全国多地设立人形机器人及具身智能创新中心 包括北京浙江广东等六大中心 [4] - 创新中心方向聚焦"AI+机器人"融合 推动实体化发展方向 [5] - 目标将人形机器人商业化周期从25年压缩至10年 通过资源集中和开源开放实现 [5] - 天工2.0人形机器人实现连续行走8小时和奔跑6小时 续航能力显著提升 [4]

具身智能技术与应用论坛核心成果 - 论坛由北京人形机器人创新中心主办，汇聚近300名具身智能领域专家学者与企业代表，标志具身智能从技术突破迈向产业落地的关键阶段[1][2] - 全球机器人产业进入从"能动"到"能用"的窗口期，技术突破与产业落地耦合速度加快，公司提出从"最能跑"到"最好用"的进化目标[2] 四大核心技术发布 具身世界模型体系 - 包含72B具身多模态大模型PelicanVLM及具身智能世界基座模型WU，在6项公开评测中超越GPT-4o等模型，7个基准平均性能超SOTA 11%[4] - PelicanVLM基于5000小时视频数据训练，解决传统模型空间/几何理解不足问题，WU模型赋予机器人场景泛化能力[4] 跨本体VLA模型XR-1 - 实现跨本体运行、多场景适配、多技能调用，积累超百万级自有多本体数据，采用多模态视动统一表征学习[6] - 通过三阶段训练范式（统一表征/跨本体训练/场景微调），实证多任务快速学习能力，显著降低应用开发成本[6] 全身控制自主导航系统 - 由自主导航系统（含OCC环视感知模块）与全身控制系统组成，解决移动与操作协同瓶颈[8] - 支持动态避障、语义导航及移动/站立状态下的精准末端控制，赋能自主任务规划与执行[8] 千台机器人数据采集计划 - 业内首个千台级真实场景数据采集计划，覆盖工厂/物流/商超等场景，构建"边作业边采集"的数据飞轮机制[10] - 通过远程遥操作中心采集多模态交互数据，解决高质量数据稀缺问题，加速模型迭代[10] 产业生态建设 - 与百度智能云、中国电力科学院等9家机构签约合作，推进技术场景落地[21] - 发布设计仿真训练平台，解决仿真数据标准缺失问题，完善"训练-部署-验证"全链路能力[21] 行业发展趋势 - 专家圆桌讨论指出产业化是必经之路，需构建标准化、可复制的技术跃迁方案[18] - 产学研用协同将推动具身智能支撑制造业升级，短期内有望实现规模化落地[23][24]

具身智能核心成果发布 - 北京人形机器人创新中心发布四项具身智能核心成果："具身世界模型体系"、"跨本体VLA模型"、"人形机器人全身控制自主导航系统"和"千台机器人真实场景数据采集计划" [1] - "具身世界模型体系"包含72B具身多模态大模型和具身智能世界基座模型，基于超过5000小时视频数据训练 [1] - "跨本体VLA模型"XR-1实现跨本体运行、多场景适配、多技能调用，通过多种机器人本体上的真实环境测试验证 [1] 技术突破与创新 - "具身世界模型体系"为机器人提供物理时空理解与推理能力，赋予机器人"看见未来"的眼睛和未见场景下的泛化能力 [1] - 跨本体VLA模型解决动作预测难、本体差异大、数据难兼容、任务泛化弱等行业痛点 [2] - 模型直接从图像像素空间映射到机器人操作空间存在优化困难和预测不准确问题 [2] 数据采集与产业化 - "千台机器人真实场景数据采集计划"通过远程遥操作中心让千台机器人深入工厂车间、物流仓储、酒店商超等真实工业场景采集多模态交互数据 [2] - 真实场景的环境变化、人为扰动、突发状况为具身智能模型提供更丰富、真实的训练素材 [2] - 行业认为产业化是具身智能发展的必经之路，构建标准化、可复制的技术跃迁方案是实现规模化落地的关键 [2]