中国基金报记者 王思文
12月20日下午，在首届香港国际AI艺术节期间，以“破界融新，投启未来”为主题的“2025机器人产业和AI投资论坛”成功举办。
在圆桌讨论环节，开源证券机械首席分析师孟鹏飞担任主持人，优必选首席品牌官谭旻、AMD大中华区销售副总裁晁亚新、迅兔科技创始人兼CEO李罗丹、上海灵境智源CEO孙博、天数智芯边端产品事业部副总经理宋远盈，围绕“生态共建 在传统与创新中融合”主题，共同探讨AI的颠覆性影响与机器人技术发展前景。
人形机器人是通用人工智能的
必要载体吗？
孟鹏飞：中国已成为全球工业机器人和服务机器人第一大国。人形机器人不仅是AI闭环的关键，更能推动人类文明和技术向前发展。2026年是人形机器人即将量产的重要节点。
请问各位，当前人形机器人处于技术和产业发展的哪个阶段？机器人是否必须通过人形来实现通用人工智能？
谭旻：人形并非唯一形态，却是具身智能的最佳形态。通用人工智能需要通用的数据基座，非人形机器人难以实现全面通用。而人形机器人能收集真实世界数据，搭建世界模型，为Physical AI奠定基础。缺乏人形机器人这一载体，通用人工智能大概率无法实现。
晁亚新：人形机器人符合人的情感与视觉需求，适配人类设计的生活环境，但并非所有行业的最优解。人形机器人的蹲起搬运等协调类行为，需要运算、感知、控制肢体等多方面高复杂度的配合，是一个重要发展方向，但不是唯一方向，不同应用场景有不同的具身智能形态。
李罗丹：非人形机器人已在很多产业落地，进入业绩兑现周期和产能爬坡周期；而人形机器人尚处于“从0到1”的阶段，未真正进入生活产生价值，其高估值源于人类对情绪价值的期待，未来需通过足够亲近的连接，积累真正的人机交互数据，这是其进化与产能爬坡的关键。
孙博：技术上，人形机器人是未来AGI技术的终局形态，但相关专有技术尚未成熟。产业上，人形因适配人体工程学，是能够提供情绪价值、走入人类社会的重要载体，但非单一工种最佳解。预计明年泛具身场景中，非人形机器人将率先起量。
宋远盈：人形是追求通用性的途径而非目的，通用性也并非所有场景的最优解，机械臂等在封闭场景和成本敏感需求下更易落地。机器人并不一定都会做成人形，重要的是能够在工作场景里实现完整产业化和商业化落地。
人形机器人商业化的关键是什么？
孟鹏飞：商业化落地是科技产品的核心价值，过往多家企业的人形机器人因无法量产而失败。优必选作为行业先行者，看好人形机器人是因为清晰的量产路径，还是受马斯克影响？
谭旻：作为中国的创新公司，优必选13年来始终始终看好人形机器人，是因为我们认为人形机器人是人类的最佳伙伴，并非受马斯克影响。2023年，我们成为“全球人形机器人第一股”，到目前已交付500台人形机器人，即将突破1000台，明年计划实现月产800~1000台，年底储备万台产能。大规模量产需要标准化产品，而目前行业仍处于“从0到1”的成长阶段。
孟鹏飞：在2022年以前，行业认为人形机器人量产需十年以上，如今预期缩短至三五年，核心原因是什么？
谭旻：“量产”要以产品标准为前提，当前行业应慎用该词。优必选的交付属于小规模爬坡，行业尚未形成灵巧手、本体等全球统一标准，与新能源汽车的标准化基础不同。特斯拉明年要实现量产也不现实，灵巧手的工业化落地验证尚未完成，新创公司跨越大规模量产门槛难度极大。
孟鹏飞：人形机器人可能是人类历史上第一个从被动执行转换成主动认知能力的产品或设备，机器人分为感知层、决策层和执行层，感知决策的关键是大小脑融合。请问孙总，机器人高度集成了智慧中枢，如何让人形机器人实现主动认知与大小脑协同？
孙博：脑系统的核心是软硬件一体，需要芯片物理层、操作系统层、模型层三者深度融合。我们提出“副脑”概念，用于处理前端感知信号，同时实现小脑大脑化、大脑小脑化，三者协同才能构建高效脑系统。
孟鹏飞：算力是人形机器人的核心支撑。请问宋总，GPU如何满足实时算力需求？国产算力如何与国际巨头竞争？
宋远盈：成熟的机器人产品需要具备强泛化能力，这就要求机器人在认知、决策、执行各环节表现精准，同时配备高灵活度执行器、实时算力支持与强大算法支撑。实时算力必须部署在本地，这也是天数智芯布局边缘算力的初衷。天数智芯2021年就推出了云端通用GPU芯片，目前产品已迭代至第四代。我们致力于打造好用、易用的产品，希望凭借产品实力，为具身厂商、Infra厂商提供更多算力选择，助力行业发展。
孟鹏飞：终端付费是商业化的关键，李总能否分享商业模式及人形机器人打动用户的核心要素？
李罗丹：我们的产品Alpha派聚焦金融投研专业群体（To P），通过PLG模式传播，这一代AI产品的关键是赋能一线生产者，让他们切实感受到工作的便利，以此实现产品传播，并在B端完成收费闭环。人形机器人需要先找到垂类场景，让用户感受到实际价值，通过持续交互积累信任，形成用户场景闭环，才能获得数据与反馈，实现强化学习与智能进化。
2024年底，显性知识几乎已被AI学尽，智能进化进入新阶段，核心驱动力来自两方面：一是各行业的隐性知识，需通过人机交互构建强化学习链路来挖掘；二是物理世界的具身智能，需搭建世界模型，弥补触觉等感知能力的不足。无论是AI应用公司、具身智能企业，还是工业机器人厂商，用户场景闭环都是首要任务。只有形成闭环，才能获取持续的数据与反馈，推动强化学习，这也是智能演化的核心逻辑。
孟鹏飞：最后一个问题，请问晁总，AMD的半导体方案如何适配人形机器人？未来在行业中扮演什么角色？
晁亚新：AMD致力于推动高性能和人工智能计算创新，凭借一系列面向人工智能优化的CPU、GPU、网络技术及软件的丰富产品组合，提供全栈式人工智能解决方案。AMD还拥有开放的ROCm开发者生态，为中小开发者及机器人、AI领域开发创新提供生态支撑，该技术在今年的乌镇世界互联网大会上获得了“领先科技奖”。此外，在机器人这个边缘智能场景中，系统需要在本地快速处理传感器数据，实现低时延、高能效的智能推理，AMD FPGA和自适应SoC可以通过定制数据路径和灵活资源配置，有效满足这些需求。
未来，AMD将继续通过上下游产业链通力合作，助力AI及人形机器人产业发展，担当行业创新引擎与技术推动者。
