具身智能的终极命题：是造「人」还是造「生产力」？

「卖铲人」华为给具身智能出了另一种解法。

华为开发者大会 2025（HDC 2025）上发布了 CloudRobo 具身智能平台。该平台可视为具身智能的「技术底座」，通过云端的「强智能」赋能机器本体，规避了本体侧智能进程慢，且部署成本高的痛点，摸索出一条涉猎范围最广、实现速度最快的具身智能落地路径。

「华为云的目标是让一切联网的本体都成为具身智能机器人。」华为云计算 CEO 张平安说道。

不做「本体」转而去做云端的技术赋能，华为云的布局思路虽是更符合自身需求的战略方向，但也为具身智能带来了发展新视角。

具身智能追求的并不是本体「构型」，或是本体的智能程度，而是站在「更好用」的终局视角，从人形到移动机器人再到卡车，让一切机器「具身智能化」，加速其在物理世界真正用起来的脚步。

这种终局思维，极大拓宽了具身智能产业化的想象空间，并为商业落地指明了潜在的效率最优路径。

工业领域的实践印证了这条路径的可行性：在工业喷涂领域，CloudRobo 助力埃夫特机械臂快速适应新喷涂任务；在半导体制造领域，CloudRobo 赋能优艾智合物流机器人，实时同步生产系统，更新任务规划，完成物料搬运及运输。

其合作方优艾智合、埃夫特等伙伴，都早已完成规模化商业应用。在工厂中丝滑穿梭，并完成海量作业。当业界仍在探讨人形机器人的「生产力时代」何时到来时，这些早已完成大面积应用的机器人，已经在技术跃迁下，率先释放具身智能的生产力价值，在真实场景中规模化兑现，步入「正在进行时」。

基于此，一条更务实且前景清晰的具身智能发展路线已然浮现：摒弃对单一形态的过度追求，转而聚焦于通过高效、普适的智能赋能手段，激活现有及未来广泛机器的「具身智能」潜力，以实际场景的生产力提升为标尺，构建可快速规模化复制的价值闭环。这标志着具身智能产业正迈向产业化的成熟阶段。

场景需要的不是「形」，是生产力

华为云用一张简单且足够直接的图片诠释了「具身智能」。除了活跃在聚光灯下的人形机器人外，还有在工业场景步履不停的移动机器人、生产线上忙忙碌碌的协作机械臂等。除了同样具备「本体」和「大脑」之外，其还有另一个共性：生产力。

业内之所以普遍将人形机器人视为具身智能的「究极形态」，原因也是对其「生产力想象空间」的期待。和人类外观高度统一，能完成和人类相似的动作，在理想状态下，人类可执行的任务范畴，人形机器人亦能覆盖，并可无缝融入以人体尺度设计的物理空间。

然而，该论断的深层要义实为追求「更广泛的任务执行能力」，其重点在于后者「生产力」而非形态本身。从应用场景的本质需求出发，关键在于机器人能否提供解决实际问题的有效生产力，其具体形态并非核心考量因素。

以工业制造场景为例，其高度标准化流程、成熟的自动化基础及高度结构化的环境，使之成为具身智能落地的首要阵地。该场景的另一关键特征在于对稳定性的严苛要求（即极低容错率），这直接驱动具身智能机器人必须确保运行的高度可靠性，以满足工厂端提质增效的核心应用目标。

在某国际头部晶圆厂的 8 寸晶圆车间，优艾智合超 50 台 OW8 晶圆盒搬运机器人，实现了从光刻到清洗全流程的自动化物流。OW8 机器人采用高精度 SLAM 导航技术，能够在复杂的车间环境中自主避障和路径规划。其独特的四面开口底盘设计，使得设备维护更加便捷，维修时间缩短 60% 以上。此外，机器人还配备了专利减震机构，确保运输过程中的振动值控制在 0.1g 以下，有效降低了晶圆破损率。

在实际运行中，OW8 单台机器人日均处理物料超过 240 次，整个系统单日物料处理量突破 12,000 次，完全满足了工厂 7×24 小时连续生产的需求。

优艾智合的案例已经再次验证了场景对于「生产力」需求的本质，是能干活。

除了工厂场景外，商业场景的高动态环境和实时变化的需求，亦要求机器人在感知 - 决策 - 执行闭环中飞速奔跑。目前商用机器人擎朗、云迹等正在完成从单一配送到具身智能的转换。机器人不再囿于方寸之间的配送，而是深度嵌入工作流完成配送、清洁等多任务，并打通全自动工作流，进一步减少人工参与。

综观工业与商业场景的实践，具身智能的产业落地路径已然清晰：其终极目标并非塑造某种特定的「终极形态」，而是锻造普适的「生产力引擎」。

无论是半导体车间里精准搬运的移动机器人，还是餐厅酒店中穿梭服务的配送机器人，其价值核心都在于以可靠的作业能力，深度融入工作流，切实解决效率瓶颈，释放人力并创造可量化的经济效益。

优艾智合、擎朗、云迹等企业的规模化应用证明，形态各异的本体搭载高效的大脑，正在多元场景中将「生产力时代」从愿景变为现实。产业的未来，不在于对单一形态的无限逼近，而在于如何让这枚「生产力引擎」适配更广阔的场景，驱动更高效的自动化进程，最终实现机器智能在物理世界的泛在价值兑现。

具身智能的终极命题，是生产力工具的涌现与进化。

不是对立面，而是共存

剖析完场景真正需求后，新的问题随之而来：尚未大规模应用的人形机器人该何去何从？其和多形态具身智能机器人是迭代关系还是共存？

用一个最贴切生活的案例即可解答。

一家蓬勃发展的大型公司，既有深耕底层技术的「专家型」研发部门，又有穿梭在各个业务线、将线串联精准高效推进目标落地的「管理岗」运营团队。二者并非迭代取代，而是深度协同、优势互补。

对标到具身智能生产力来看，专家型就是当下已经应用的具身智能机器人，人形机器人担任的就是游走在各作业岗位完成非标作业的角色。在二者的相互配合下，场景等来了最懂它的解决方案。

当「形色各异」的具身智能以「集群协作」的形式出现在场景中，其新的课题为如何让机器人之间紧密配合，不仅能做到对工作任务的毫米级统一理解，还要做到机器人间的交流无障碍。

目前业内有几条技术路线，有的侧重本体间智能化提升，而有的选择从底座开始迭代。

以优艾智合为例，其研发的 MAIC 系统，以多模态通用基座大模型 +「一脑多态」端侧具身模型的混合架构为主，创造性地将通用智能控制系统与模块化硬件形态相结合。先赋予其更聪明的智慧，再让群体间做到「善于沟通」。

其中，多模态通用具身基座大模型负责复杂任务的规划和推理，训练数据来源于自主搭建的多模态空间数据平台，兼容上百种硬件形态的训练，具有海量的多模态真实训练数据，并能兼容主流的开源预训练数据集。

基础模型为多模态 VLM 模型，整合细分领域专业 RAG，在从指令到控制的转化中，添加规划器和评估器，规划器负责将复杂指令离散化，评估器在线评估控制质量并异常召回。

一脑多态的端侧控制模型负责多形态机器人的高频实时控制，以机器人智慧大脑 MAIC（Mobile AI Comprehension) 为核心，实现多形态机器人的多模态融合感知、自适应多臂协同操作、多形态移动控制、全域物流调度。该控制模型既保留了 AI 算法的推理能力，又能保证模型执行效率和精确性，是具身智能机器人高泛化操作的核心能力所在。

优艾智合还构建了面向多个专业领域的 Agent 聚合平台，将大模型与工业软件的深入融合。实现模型训练与微调，针对不同行业差异化的复杂下游任务的快速训练，基于 RAG 和思维链训练具备思考能力的专家 Agent，以及辅助全局生产排程优化。

透过优艾智合发布的视频可见，多「构型」的机器人在互相配合时，移动机器人每个动作精准无误一步到位，人形机器人在复杂任务中拆解动作，运动轨迹能做到细节微操级的调整。在跨形态机器人群体的认知耦合下，共同点亮了具身智能的「光束」。

因此，具身智能产业的终极竞赛，并非「人形」与「多形态」的路线之争，而在于谁能率先打造出普适、开放、高效的「群体智能协同」，编织一张覆盖物理世界的「智能生产力网络」。这要求产业参与者突破单体智能的思维桎梏，以生产力思维拥抱协同生态的构建。

文章来自于微信公众号“机器之心”。