当前，全球具身智能领域的竞争正日益聚焦于核心人才的储备与创新能力。近日，斯坦福大学联合爱思唯尔发 布的全球前 2%顶尖科学家榜单，为中国在该领域的高水平科研力量提供了重要参照。 据不完全统计，本次名单共有来自跨维智能、智平方、 智元、 星海图、银河通用5家中国企业的6位相关科学 家入选， 他们不仅在学术研究上取得了国际瞩目的成果，更在推动具身智能技术产业化落地中扮演着关键角 色 ，反映出中国在具身智能前沿研究与产教融合方面的持续进展。 跨维智能创始人贾奎，排名为57162， 现任香港中文大学（深圳）终身教授，同时担任广东省"珠江人才计 划"创新创业团队带头人，并入选中组部第十二批海外高层次青年人才，是在人工智能、具身智能、计算机视 觉及机器学习领域的权威专家。学术方面，贾奎教授成果丰硕，已发表百余篇顶级论文，曾获CVPR 2019最 佳论文候选、ICDP最佳论文奖及广东省自然科学一等奖，并担任TIP、TMLR等顶刊副主编，以及ICCV、 ICML、NeurIPS等国际顶会主席，在学界享有广泛影响力。 在 技 术 研 发 与 实 践 领 域 ， 贾 奎 教 授 成 绩 卓 著 。 他 首 创 Fantasia3 ...

合作与订单规模 - 智平方与惠科子公司达成全面战略合作 未来三年将在惠科全球生产基地部署超过1000台搭载具身大模型的机器人[2] - 订单总金额或达近5亿人民币 按每台约50万元估算 有望成为全球具身智能领域最大单笔订单[2] - 此为具身智能首次大规模进入半导体显示产业 但具体订单金额未披露[2] 技术应用场景 - 合作以PCB操作为首个示范场景 逐步覆盖仓储物流 上下物料 零部件装配到质检测试等全流程[3] - 机器人将在OLED真空贴合 耗材管理与尾料回收等多场景发挥作用 例如真空贴合中精准控制吸附力避免材料褶皱[3] - 自研GOVLA具身大模型实现机器人全身协同控制 轮式双臂类人形态无需大规模改造现有产线[3] 行业商业化进展 - 深圳机器人企业加速进入工厂场景 优必选Walker S系列进入汽车物流工厂 宇树科技与智元机器人先后拿下大单[4] - 真实工厂成为大模型最佳训练场 工业领域生产数据量成为竞争关键优势[4] - 采用与客户共同开发模式 通过场景换取数据构建驱动技术进化的"数据闭环"飞轮[4] 技术发展路径 - 通过产线持续运行积累海量真实数据 直接反哺大模型迭代形成"越用越聪明"效应[4] - 采用"正反金字塔"数据战略 冷启动阶段依赖互联网与仿真数据 大规模部署后以真实场景数据为核心资产[4] - 商业化路径效仿智能汽车 从半结构化场景起步逐步走向非结构化场景[5] 市场定位与价值 - 高端制造中的柔性场景与公共服务中的多样化场景被视为当前最具商业价值的两大领域[5] - 传统自动化设备难以应对多型号混线生产和复杂多变环境 为大模型驱动具身智能机器人创造机会[3] - 通用智能机器人需在真实劳动场景中持续淬炼 最终成长为人人可用的智能终端[5]

合作规模与订单价值 - 智平方与惠科子公司达成三年战略合作 计划部署超过1000台具身大模型机器人至全球生产基地[2] - 订单总金额估计达近5亿元人民币 按单台约50万元行业水平估算 可能成为全球具身智能领域最大单笔订单[2] - 具体订单金额未披露 但参考特斯拉Optimus成本价约43.4万元及优必选50-60万元售价的行业定价惯例[2] 技术应用与场景部署 - 首阶段以PCB复杂操作为示范场景 逐步覆盖仓储物流 上下物料 装配及质检测试全流程[3] - 自研GOVLA具身大模型实现机器人全身协同控制 支持产线间灵活移动执行长流程任务[5] - 轮式双臂类人形态无需大规模产线改造 应用场景包括OLED真空贴合 耗材管理与尾料回收[5] 行业趋势与竞争格局 - 具身智能首次大规模进入半导体显示产业 解决传统自动化设备难以应对多型号混线生产的痛点[2][5] - 深圳机器人企业加速渗透工业场景 优必选进入汽车物流实训 宇树科技与智元机器人接连获得大额订单[5] - 高端制造柔性场景与公共服务多样化场景被视为当前最具商业价值的两大领域[6] 数据战略与商业化路径 - 通过工厂实际运行构建"数据闭环"飞轮 海量真实数据直接反哺大模型迭代[6] - 采用"正反金字塔"数据策略：初期依赖互联网与仿真数据 大规模部署后以真实场景数据为核心资产[6] - 商业化路径效仿智能汽车发展 从半结构化场景逐步向非结构化场景延伸[6]

制造业机器人应用加速 - 智平方与东风柳汽签署战略合作协议，将具身大模型机器人"爱宝"投入汽车制造工厂，这是国产具身大模型首次获得汽车制造全场景验证 [1] - "爱宝"将在东风柳汽多个车间承担上下料、拖拽料车、贴挡风玻璃标签、收纳保护布等任务，覆盖装配、检测、物流和运维多个环节 [3] - 这些任务具有非结构化、长流程、多变动的特点，需要机器人具备多模态感知与运动控制能力 [5] 机器人从演示走向实战 - 机器人产业正经历从"能演示"向"能交付"的关键阶段，2024年国内人形或移动机器人企业已开启多个工厂合作项目 [3] - 任务类型从简单的搬运向质检、装配、运维等复杂工序延展 [3] - 具身智能技术正从"大模型+演示本体"转向"任务分解+现场部署"的新阶段 [5] 具身大模型的技术优势 - "爱宝"搭载的GOVLA具身大模型支持34+自由度全身协同控制，具备360°全域自主导航与多任务长链操作能力 [5] - 相比传统单臂机械臂，具身机器人强调"泛场景部署"与"自主适应"，可减少二次编程成本，提高部署效率与复用率 [5] - 2025年被视为"人形机器人量产元年"，量产标准从走路、起身转向具备"认知+动作"复合能力的交付闭环 [5] 数据飞轮驱动模型进化 - 部署机器人的长远目标是构建真实场景中的"数据飞轮"，通过海量、高质量、多样化的真实数据喂养AI大模型 [6] - 东风柳汽工厂提供高密度、全流程作业场景，机器人采集的数据包含动作轨迹、视觉误差、任务成功率等，具有显著训练价值 [6][8] - 智平方通过"技术-场景-数据-模型"的正向循环，用场景驱动模型演进，用模型反哺产品部署 [7] 行业竞争与挑战 - 宇树、加速进化、众擎等厂商已进入物流、动力电池等产业线协作试点 [5] - 加速进化的T1机器人在多个真实场景中部署，积累了"高碰撞率"数据 [7] - 能否构建长期有效的数据闭环是区分机器人公司"能量产"与"能泛化"的关键门槛 [7]