于欣丽
中国标准化协会理事长
尊敬的各位专家，大家好！欢迎参加由《中国标准化》杂志社举办的“标准高端对话”活动，我是本次活动的主持人于欣丽。今天，我们共同聚焦一个深刻重塑未来产业格局与人类生活方式的前沿领域——具身智能。
首先，请允许我介绍应邀出席今天活动的各位专家，他们来自知名高校、权威科研院所和行业领军企业。出席今天活动的有：清华大学人工智能研究院常务副院长、教授孙茂松；优必选科技股份有限公司副总裁、研究院副院长庞建新；中国标准化研究院机器人标准化研究所副所长、副研究员王海涛；河南翔宇医疗设备股份有限公司研发总监赵华峰；上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所副研究员闫维新；北京机械工业自动化研究所总经理、全国机器人标准化技术委员会秘书长李金村。
具身智能，作为人工智能领域的重要发展方向，正从实验室快速走向产业应用的广阔舞台，并已被纳入国家“十五五”规划的重点关注产业。它强调智能体通过与物理世界的交互，获取感知、学习知识、制定决策并执行动作，被认为是实现通用人工智能的关键路径之一。
当前，具身智能领域的创新日新月异，其应用场景涵盖工业制造、医疗康养和日常生活，正释放出巨大的潜力。然而，技术的飞跃离不开标准化的支撑与引领。技术创新与标准化如同车之两轮、鸟之双翼，必须双轮驱动，相互促进，才能确保具身智能产业健康、有序、高质量发展。
本次对话，我们邀请了来自不同方面的权威专家，他们将结合各自在具身智能大模型关键技术、机器人技术、外骨骼机器人技术、医疗机器人技术、产品测评以及标准化研究等方面的深厚积累，共同探讨具身智能技术与标准化的研究现状、热点问题、行业需求以及未来的发展趋势，旨在推动构建完善的标准体系，加快重要标准的研制与实施，为产业发展保驾护航。
从大模型视角剖析具身智能技术瓶颈与标准化核心方向
孙茂松
清华大学人工智能研究院常务副院长、教授
我本人主要研究领域是语言大模型以及多模态大模型，在语言、图像、视频相关研究上积累较多，但对于具身智能领域，知之不深。但我始终认为其复杂度远超现有多模态技术，因为具身智能触及物理三维空间再叠加时间维度，构成四维交互场景，场景中的人物、事物、行为都处于千变万化的状态，这也决定了具身智能的计算逻辑极为复杂，是当前人工智能领域的重大学术前沿问题。
从人工智能的发展内核来看，我们追求的最高境界其实是王阳明先生提出的“知行合一”。近几年，依托语言大模型和多模态大模型，人工智能在“知”的层面取得了显著进展，这里的“知”包含感知与认知两大维度，感知层面能较好地实现对环境、信息的捕捉，认知层面能较好地进行思考、推理以及语言交互。正是“知”的能力逐步成熟，才让行业有了一定的条件开始探索“行”的落地，具身智能也因此在近两年快速走入大众视野。但机器实现“知行合一”的挑战度极高，从古至今就有“知难行易”与“知易行难”两种哲学观点，而从当前人工智能技术实践来看，粗略地说，似乎已超越了“知难行易”阶段，演进到了“知易行难”阶段。
在“知”的层面，我们借重人工智能第一性原理——下一个token预测，已经能实现文本、图像、视频的高效理解，准确率能达到八九成，这是行业内有目共睹的成果。原本大家普遍认为，对机器人而言“知”的难度更高，但在实际落地过程中却发现，“行”才是最大的难题——让机器人在复杂环境中自主完成动作，且动作有模有样、有理有据，现阶段的技术水平远远达不到预期。这也直接反映出，虽然具身智能赛道近两年热度飞涨，但作为其支撑的核心技术——具身智能大模型至今尚未取得根本性突破。
我认为近年内，很难出现像语言大模型那样具备高度通用性的具身智能大模型，除非其出现了涌现现象，实现突飞猛进的突破。按照现有技术演进节奏，通用型具身智能大模型的面世尚难以预期，这也就意味着，具身智能想要实现落地应用，只能局限在特定受限场景，不可能在全场景、任意物理环境中发挥稳定作用，未来几年这一现状都难以改变。这一判断也为我们开展具身智能标准化工作指明了前提：具身智能不仅是应用问题，更是前沿学术问题，当下产业界对应用落地的迫切需求，与学术层面的技术瓶颈形成了明显矛盾，破解这一矛盾的核心，就是聚焦具体应用场景开展标准化研究。
因此，推进具身智能标准化工作，首要任务就是对具身智能的潜在应用场景进行系统、深入的分析，明确哪些场景具备落地可行性、哪些场景尚不成熟，只有摸清场景边界，标准化工作才能有的放矢。这里还需要区分人形机器人与非人形机器人的应用差异，在我看来，完全意义上的人形机器人想要实现规模化工业应用，难度极大，即便部分人形机器人在春晚等舞台上有惊艳表现，但那属于预设好的表演场景，真正放到工业生产环境中，其应用价值仍存疑，需要行业深度挖掘。反而是非人形机器人潜在应用场景可能更广泛，但同样需要梳理清楚哪些场景能实现规模化、商业化落地，让企业能通过相关应用实现盈利，这也是场景研究的核心意义所在。
其次，当前具身智能研究最核心的短板就是数据匮乏。语言大模型能实现快速发展，核心是依托互联网海量文本数据进行训练，但具身智能涉及四维复杂场景，训练所需数据量是文本数据的成千上万倍，无论是通用模型训练还是细分场景（如无人驾驶）模型训练，都需要海量数据支撑，数据不足就会导致机器人在实际应用中出现各类问题。因此，数据建设标准是现阶段具身智能标准化的核心抓手，我们需要优先制定训练数据集、测试数据集的相关标准，统一数据格式、规范数据维度，推动全国范围内具身智能相关数据的共享互通。相较于硬件标准，数据标准更容易形成行业共识，在产业发展初期，推进数据标准建设的紧迫性远高于其他标准，这也是我们能快速落地的标准化工作。
再者，术语与概念体系建设是具身智能标准化的基础工作，需要尽快推进。具身智能涉及大量专业术语、核心概念，只有统一术语定义、厘清概念逻辑，才能让行业内形成统一沟通语境，避免认知偏差。此前工信部于3月2日发布了机器人和计算智能标准体系规划，但相关内容似乎并未公开，我未能查阅到具体细则，不清楚其中是否涵盖具身智能的术语与概念体系，这部分基础工作必须尽快补齐。在完成术语、数据等基础标准构建后，再针对相对成熟的应用场景，推进硬件标准制定，尤其是在龙头企业的引领下，梳理机器人运动、控制等硬件层面的规范。
需要注意的是，不同类型机器人的标准差异极大，外骨骼机器人严格来说并非具备自主能力的具身智能机器人，主要以配合人类动作为主；医疗机器人也属于辅助性设备，需在医生操作下完成工作，不具备完全自主决策能力。这类非自主型机器人的技术相对成熟，标准化制定条件也更完备，而具备自主能力的具身智能机器人，标准制定难度更高。因此，具身智能标准化工作必须分门别类推进，针对不同类型、不同应用场景的机器人，制定差异化的标准体系。
具身智能产业落地实践与标准化规范价值
庞建新
优必选科技股份有限公司副总裁、研究院副院长
我是从事人工智能与机器人研发的老兵，从本科开始就进入了人工智能领域，到2011年开始涉足机器人相关研究，前期在科研院所深耕技术研发，现在转入企业推动产业化落地，对具身智能产业的发展前景始终抱有坚定信心。我们可以参照新能源汽车产业的发展路径，智能驾驶与汽车的深度融合历经十几年的数据积累、技术打磨，实现了99.9%以上场景的高成功率、低失误率，这为具身智能产业发展提供了重要信心支撑。
从产业目标来看，具身智能机器人的终极方向是实现通用化、多场景适应能力，但回归产业落地现实，我们并不需要等到通用化能力完全成熟再推进应用。结合近两三年与客户的沟通实践发现，当前市场对具身智能的需求，核心是解决单一场景、单一任务99.9%的成功率，搭配基础的容错适配能力，满足这一条件的具身智能机器人，就能实现工厂端的大规模应用。而且具身智能的应用场景体量极为庞大，远超新能源汽车市场，即便只落地10-30个细分场景，其产业规模就可能与新能源汽车相媲美，这也决定了具身智能赛道的前景十分广阔，且爆发期并不遥远。
从技术层面剖析，当前具身智能的硬件能力已经实现大幅突破：机器人运动层面，春晚表演、特斯拉机器人等案例，已经证明机器人能完成空翻等高难度动作，运动能力甚至超越人类；精细操作层面，多款机器人已经实现穿针引线等精密作业；大脑决策层面，依托大模型加持，机器人具备了强大的记忆与推理能力。看似各模块能力都已成熟，但具身智能的核心痛点始终没有解决——机器人缺少人类的本能、常识以及无法被结构化描述的隐性信息，这也是当前技术落地的最大堵点，这就是机器人的具身智能技术要解决的最重要问题——学习到人类的常识和本能。
我将人类完成任务的逻辑拆解为三个核心环节：一是行为决策与规划，人类会根据外界感知、自身状态，快速判断下一步行动；二是任务拆解与编排，将宏观任务转化为具体的行为规划；三是动作执行，将行为规划落地为实际肢体动作。这三个环节本身，机器人都能通过技术实现，但环节之间的衔接逻辑是缺失的：如何将人类的任务规划自然转化为机器人的行为规划，如何将行为规划转化为机器人可执行的动作指令。这中间的隐性逻辑很难通过现有数据表征，也是行业内各类模型（世界模型、物理AI、端到端的VLA模型等）试图破解的核心问题。
现阶段，针对单一细分任务，我们可以通过海量数据覆盖中间衔接环节，搭配视觉等反馈机制形成闭环，让机器人完成场景适配；对于未覆盖的场景，机器人可通过人工干预或自主学习实现迭代，基于现有技术方案，完全能实现细分场景的落地应用。但想要实现跨载体、跨任务、跨场景的通用化能力，仍面临两大核心矛盾：一是数据与硬件高度绑定，不同机器人本体对数据格式、需求存在差异，数据互通难度大；二是硬件性能限制了通用能力，机器人本体无法同时兼顾粗活与细活，就像人类社会有分工一样，机器人硬件也难以实现全能化，未来3-5年甚至5-10年，这一现状都难以改变。
基于产业落地逻辑，具身智能机器人在中长期内，核心应用场景是几米内短距离多任务的移动操作，双足人形机器人行走效率偏低，长距离移动并不具备优势，短距离操作场景才能最大化其价值。人形机器人是具身智能最复杂的载体，研究人形机器人具备重要意义，但产业落地不必局限于人形，轮式机器人、轮式双臂机器人等形态，同样能实现具身智能核心能力，这些轮式的人形机器人会成为具身机器人的一个阶段的形态。同时，我们希望推动双足人形机器人与其他形态机器人的数据打通，避免前期研发投入与数据积累浪费，实现行业资源的高效利用。
从机器人本体形态来看，目前尚未找到比人形更适配通用场景的结构，在新形态出现前，人形仍是核心研究方向；而家庭场景中，人形机器人是必然趋势，因为家庭用户不仅需要机器人完成劳作，还需要其提供情绪价值、建立人机信任，人形形态更容易被大众接受。当前人形机器人面临技术不成熟、成本偏高的问题，但成本问题会随着规模化量产解决，参照新能源汽车的价格下行轨迹，具身智能机器人真正规模化后，成本必然低于汽车，价格不会成为长期制约因素。
相较于技术与成本，产业规范化才是当前最紧迫的问题，这也凸显了标准化介入的重要性。回顾过去服务机器人产业的发展，因为标准缺失、约束不足，出现了劣币驱逐良币、低价恶性竞争的乱象，导致产业长期低迷，盈利企业寥寥无几。具身智能机器人产业必须避免重蹈覆辙，标准化介入能实现三大价值：一是规范行业秩序，杜绝恶性竞争，保障优质企业的发展空间；二是推动数据共享、标准统一，降低机器人软件研发成本；三是搭建伦理标准、安全标准与金融法律体系，填补当前领域空白。
具身智能横跨软件、硬件、AI、控制等多个领域，参与主体众多、标准覆盖范围广，需要各标准组织明确分工、加强协作，从不同维度制定统一规范，既要覆盖硬件、软件，也要兼顾安全、伦理、应用等全维度要求。
外骨骼机器人技术现状与标准化缺口分析
王海涛
中国标准化研究院机器人标准化研究所副所长、副研究员
外骨骼机器人类似于科幻片中的机甲战士，是穿戴式智能设备，核心作用是提升人类的运动能力、工作能力，应用场景集中在工业协作、康复辅助、养老助残、救灾抢险、物资搬运等领域，是具身智能在穿戴场景的典型落地载体。近年来，外骨骼机器人正朝着智能化、低功耗、绿色化方向快速发展，其发展历程大致可分为两个阶段：2000年以前以机械化为主，依托电机、液压驱动实现关节控制，智能化水平极低；2000年以后，随着人工智能、深度学习技术的融入，外骨骼机器人逐步具备智能感知、意图识别、动作预测等能力，智能化水平大幅提升。
尤其是在老龄化社会背景下，老年群体语言表达、运动控制、认识行为能力偏弱，外骨骼机器人需要通过行为意识等精准识别用户潜在需求，快速响应动作指令，这也倒逼其智能化技术持续升级。从技术构成来看，外骨骼机器人涉及感知技术、本体结构、驱动系统、能量管理、控制策略等多个维度，各模块都存在不同程度的技术瓶颈：驱动技术层面，无论是电机驱动还是液压驱动，对人体运动行为的控制精度仍有差距，难以完全复刻人类动作的精准度；结构设计层面，外骨骼机器人与人体高度耦合，必须贴合人体形态、匹配生物学参数，否则会出现摩擦磨损，导致用户皮肤受伤，舒适性与安全性设计难度较大；感知与控制层面，需要依托多传感器实现行为意识识别，再通过智能算法完成决策与指令调整，对算法的实时性、准确性要求极高。
能量管理是外骨骼机器人的核心短板，作为穿戴设备，其电池重量不能增加人体额外负担，这就对电池能量密度、续航能力、安全性、热管理提出了严苛要求，目前相关技术仍不成熟，提升空间巨大。尽管技术存在瓶颈，但外骨骼机器人的市场规模已经快速扩张，预计2030年全球市场规模将突破百亿美元。如此庞大的市场体量，亟需标准化体系保驾护航，但当前国内外骨骼机器人标准化供给严重不足，存在明显缺口。
从标准参考来看，国内行业主要借鉴国外标准体系，且缺乏针对性：一是美国ASTM标准，涉及功能参数、风险评估、体型适配、负载操作、安全测试等内容，但体型适配标准不符合中国人体特征；二是ISO、IEC相关标准，多聚焦医疗场景，如ISO 13482针对个人护理机器人，仅规定机械安全、电气安全要求；ISO 5363:2024规定了医疗外骨骼式步行康复机器人 (RACA) 的测试方法，包括性能测试、安全测试、可靠性测试和环境适应性测试，不适用于被动或无动力外骨骼。
国内标准方面，主要集中在医疗康复领域，代表性强制性标准为GB 24436《康复训练器械 安全通用要求》，是当前外骨骼机器人需遵守的核心标准；此外还有运动康复机器人通用条件、上肢康复机器人实验方法等国家标准，以及医用下肢外骨骼机器人、工业搬运助力外骨骼机器人等行业标准、团体标准。但现有标准体系碎片化严重，缺乏系统性、全局性规范，无法覆盖工业、养老、应急等全场景，整机层面、人机工效层面的标准更是严重缺失，仅在零部件层面有相对成熟的标准，难以支撑产业规范化发展。
针对这一现状，我们目前正聚焦外骨骼机器人的设计、测评、技术指标开展研究，重点从人机工效学角度出发，围绕助力有效性、人机协同性、穿戴舒适性、使用便捷性开展相关技术研究，推进可穿戴辅助设备的需求表达、设计规范、工效学测评等标准研制，同时开展外骨骼机器人应用验证工作。未来，外骨骼机器人标准化的核心方向是人机协同设计、安全防护、安全评估与测试，尤其是整机层面的标准，需要尽快补齐。
在标准推进路径上，我们依托两大标委会开展工作：一是全国机器人标准化技术委员会（SAC/TC 591），牵头推进外骨骼机器人相关标准立项；二是全国人类工效学标准化技术委员会（SAC/TC 7），从人机协同和人机适配等角度推动相关标准研制。我们希望通过多维度、多视角发力，全面补齐外骨骼机器人标准缺口，推动产业高质量发展。
康复领域具身智能应用现状与标准规范需求
赵华峰
河南翔宇医疗设备股份有限公司研发总监
当前，具身智能正成为人工智能与机器人技术融合发展的重要方向。与传统智能系统主要停留在“识别、分析、决策”不同，具身智能更强调智能体在真实物理环境中，通过“感知—理解—决策—执行—反馈”闭环，与人和环境持续交互，并在交互中不断优化行为能力。从这个意义上讲，康复领域实际上是具身智能最具代表性、最具现实需求、也最有可能率先形成规模化应用的场景之一。
之所以这样讲，是因为康复场景具有几个非常鲜明的特点：一是人与设备高度耦合，机器人不是面对标准化工件，而是直接面对真实患者；二是康复过程持续时间长，需要动态评估、长期干预和效果追踪；三是个体差异显著，不同患者在病种、功能障碍程度、运动能力、疼痛反应和恢复阶段上差异很大，决定了康复训练必须强调个性化和适应性。这些特点，与具身智能强调的“在真实环境中完成复杂交互任务”高度契合。
从应用现状来看，康复领域具身智能已经形成了较为清晰的落地方向。
第一，在运动功能康复方面应用最为成熟。
目前较常见的包括上肢康复训练机器人、下肢康复机器人、步态训练系统、平衡训练设备以及无源上肢外骨骼、下肢外骨骼等。这类设备能够围绕脑卒中、脊髓损伤、骨科术后、老年运动功能退化等人群，提供重复性、高强度、可量化的训练支持。与传统康复方式相比，智能装备在训练强度控制、动作轨迹重复性、过程数据采集等方面具有明显优势。
第二，在康复评估与训练闭环方面进展明显。
过去很多康复设备更偏重“带着患者做动作”，现在则越来越强调“评估—训练—反馈—再评估”的闭环。通过力、位移、角度、速度等运动学数据采集，结合表面肌电、生理参数甚至视觉识别，设备可以对患者训练状态进行实时判断，并对训练强度、辅助力度和训练模式进行动态调整。这说明康复装备正从单一机械执行工具，逐步走向智能化康复平台。
第三，在交互方式上正由被动训练向主动参与转变。
早期康复机器人多以程序化、被动式训练为主，患者参与度有限。现在越来越多系统开始引入意图识别、人机协同控制、多模态交互、虚拟现实等技术，目的就是增强患者主动参与，提升训练针对性和依从性。未来，康复训练不只是“机器带着人动”，而是“机器理解人、配合人、激发人”。
第四，应用场景正从医院逐步向社区和家庭延伸。
康复的一个突出问题是周期长、频次高，单纯依赖三级医院很难满足庞大的服务需求。随着设备小型化、便携化和远程化发展，具身智能康复装备正逐步向社区康复机构、养老机构以及家庭场景拓展。这不仅有利于优质康复资源下沉，也更符合我国应对老龄化、慢病化和长期照护需求增长的现实趋势。
总体来看，康复领域具身智能已经从概念探索走向场景应用，但同时也要看到，当前发展仍面临一些共性问题。
一是技术体系仍不够成熟。
目前很多系统在感知精度、意图识别、自适应控制、长期稳定性等方面仍有提升空间，真正能够在复杂个体差异下实现高水平自主适配的产品还不多。
二是临床转化能力有待加强。
一些设备工程指标比较先进，但与真实临床需求结合还不够紧密。比如，训练效果是否真正优于常规康复方式，是否能改善患者功能结局，是否便于治疗师操作和融入现有康复流程，这些都需要更多临床验证。
三是数据体系和评价体系尚不统一。
不同设备的数据采集维度、指标定义、评价方法和输出结果差异较大，导致不同系统之间难以互联互通，也不利于形成统一的临床认知和行业认知。
四是产业发展存在一定碎片化倾向。
目前一些企业更关注硬件功能叠加，但在核心算法、数据闭环、平台能力和标准支撑方面投入仍显不足。若缺乏统一规范，容易出现“设备很多、接口不通、数据难用、临床不认”的问题。
正因为如此，我认为在康复领域推动具身智能发展，必须把标准规范建设放在更加突出的位置。标准化不是发展之后的补充工作，而是产业从技术突破走向规模应用的基础工程。
围绕康复领域具身智能，我认为至少应重点关注以下几个方面的标准规范需求。
第一，安全标准需求最为迫切。
康复装备与患者往往是高频接触、近距离接触、长时间接触，安全永远是底线。尤其是在步态训练、外骨骼辅助、关节驱动等场景下，必须重点规范人机接触安全、运动边界控制、力输出限制、异常状态处理、紧急停止、误操作防护以及长期使用可靠性。对康复设备而言，安全不是附加项，而是首要前提。
第二，性能指标与测试方法标准亟需完善。
当前很多产品宣传“智能化”“自适应”“高精度”，但行业内对这些能力如何测、如何比、如何验证，还缺少统一语言。今后应重点围绕辅助力稳定性、轨迹控制精度、响应速度、重复性、一致性、疲劳耐久性、环境适应性等建立标准化测试体系，提升产品可比性和市场规范性。
第三，临床评价标准需要同步建立。
康复装备最终要服务临床，就不能只停留在工程性能层面，还必须回答临床价值问题。比如，设备是否改善患者运动功能，是否提高康复效率，是否增强训练依从性，是否减轻治疗师负担，是否适合不同康复阶段使用。这就需要建立兼顾功能改善、康复结局、使用体验和卫生经济学价值的评价框架，推动工程语言与临床语言衔接起来。
第四，数据与接口标准将成为下一阶段重点。
随着康复装备平台化、网络化、家庭化发展，不同设备、不同机构、不同平台之间的数据共享和互联互通将越来越重要。如果数据格式、指标口径、接口协议不统一，就难以形成连续康复管理，也难以支撑远程康复、疗效追踪和大规模智能优化。因此，有必要尽快推进数据采集规范、数据标注规范、接口通信规范以及隐私保护和数据安全规范建设。
第五，人机交互与适配性标准值得提前布局。
具身智能康复设备的核心，不只是“能动”，更在于“懂人”。未来应加强对不同人群适配性、穿戴舒适性、操作便利性、交互友好性、训练负荷调节机制等方面的标准研究，尤其要关注老年人、慢病患者和功能障碍群体的真实使用需求。
第六，家庭与社区应用场景规范需要加快跟进。
康复服务正从医院向院外延伸，这意味着标准体系不能只围绕医院场景设计。对家庭和社区使用环境，还需要考虑设备简易操作、远程监护、风险预警、使用者培训、维护管理等问题，推动形成覆盖医院、社区、家庭的全链条应用规范。
从更长远看，我认为康复领域具身智能标准化建设，应把握三个方向：
一是从单一设备标准走向系统标准。
未来标准不仅要规范一台设备怎么设计、怎么测试，更要关注设备、平台、数据、服务和临床流程之间如何协同。
二是从工程标准走向工程与临床融合标准。
康复装备不同于一般工业机器人，其价值最终要通过临床效果体现，因此标准体系必须兼顾技术先进性和临床可用性。
三是从产品准入导向走向应用生态导向。
标准化不仅要解决“能不能造、能不能卖”的问题，更要解决“能不能真正用起来、能不能规模化推广、能不能形成产业协同”的问题。
总体来看，康复领域具身智能正处在由技术突破走向应用深化的关键阶段。这个领域既有明确需求，也有丰富场景；既关系技术创新，也关系医疗服务模式变革。从某种意义上讲，康复场景很可能是具身智能在医疗健康领域最早实现持续化、规模化、体系化应用的方向之一。
因此，我们既要重视技术创新，也要同步推进标准规范建设；既要鼓励产品研发，也要重视测试验证、临床评价和场景落地。只有把“技术创新”和“标准引领”结合起来，把“产品能力”和“临床价值”结合起来，把“医院应用”和“社区家庭延伸”结合起来，康复领域具身智能才能真正走深走实，形成高质量发展的产业生态。
夯实安全伦理标准基础 推动人形机器人走向真实应用
闫维新
上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所副研究员
人形机器人之所以受到全球高度关注，根本原因在于其并非单一用途设备，而是有可能成为面向多场景、多任务的通用智能载体。与传统工业机器人、服务机器人相比，人形机器人在形态结构、运动方式、环境适应性和人机交互模式上都更接近人类活动空间，其潜在应用边界也因此大幅拓展。然而，也正因为人形机器人具备类人的移动能力、操作能力、感知能力和自主决策能力，一旦进入真实世界，所面临的安全与伦理挑战就不再局限于传统设备层面的机械、电气或控制风险，而是进一步延伸到开放环境中的动态风险、复杂系统中的失效风险以及智能行为带来的治理风险。由此来看，安全伦理标准并不是人形机器人发展的边缘议题，而是决定其能否从技术样机走向现实应用、从场景试点走向规模部署的关键基础。
首先，人形机器人面对的是开放环境中的复合型安全问题，这与传统机器人所处的受控场景存在本质差异。传统工业机器人通常工作于围栏、防护区或预定义工位，其运行对象、运动边界和外部干扰因素相对可控；而人形机器人未来更多面向工厂、商场、医院、机场、社区、家庭等开放或半开放环境，需要与人、物、环境持续共处，并在非结构化条件下完成感知、判断、移动和操作。这意味着其安全问题不再只是单一部件或单一动作的安全，而是贯穿感知、决策、执行全过程的系统性安全。例如，对动态障碍物识别不充分，可能引发碰撞风险；对地面状态判断不准确，可能导致跌倒、失稳或二次伤害；在任务切换或人机近距离接触过程中，若缺乏异常制动、接触限力和安全退让机制，则可能造成直接人身风险。安全标准的核心意义，在于把复杂场景中的安全底线转化为明确可检验的技术要求，推动人形机器人产业从能力展示走向稳定、可控、安全的实际应用。
其次，伦理问题只有转化为工程要求，才能真正进入研发体系和产业体系。伴随VLA、世界模型、扩散策略和视频生成驱动的行为建模等前沿技术加快在人形机器人系统中不断应用，机器人已不再只是执行固定程序的机电装置，而是逐步具备了面向复杂环境的多模态感知、长时序决策和生成式动作控制能力。这种能力提升拓宽了应用边界，也同步放大了伦理问题的现实性和紧迫性。例如，在公共空间持续采集图像、声音、动作等信息时，数据采集边界如何界定；在面向老人、儿童、患者等敏感群体提供服务时，行为内容、交互方式和权限边界如何约束；在复杂任务执行过程中，如何避免误导、诱导、越权操作或因错误理解带来的不当行为；在异常事件发生后，如何实现全过程记录、责任定位与可追溯复盘。只有将这些问题纳入标准体系，进一步转化为数据最小化采集、权限分级管理、人工接管机制、日志留存要求、行为边界约束、风险提示与告知机制等具体技术要求和管理要求，伦理才不会停留在原则倡议层面，而能够成为可设计、可实现、可测试、可审查的系统能力。
再次，标准是打通研发、测试、认证和应用的协同基础，也是产业从原型创新走向工程交付的必要桥梁。当前人形机器人产业总体上仍处于快速演进阶段，企业普遍重视样机迭代、场景演示和能力展示，但面向真实部署所需的统一技术依据、评价方法和验收规则仍明显不足。这直接带来几个现实问题：企业需要证明其产品具备可接受的安全与伦理保障水平，用户和采购方需要依据统一的安全伦理要求进行比较与选型，测试机构需要依据明确的评估方法和判定准则开展检测验证，监管部门需要依据相关标准规范和合规要求实施监管。这些都不能依赖企业单方面声明，也不能仅凭个别场景下的演示效果来替代。标准的价值，正在于建立一套跨研发、制造、测试、认证、采购和监管环节的共同语言，不仅解答产品应达到的技术要求，更回答应该如何测试、如何判定、如何复现、如何验收的问题。只有形成覆盖技术要求、试验方法、一致性判定和使用边界的完整标准体系，才能推动人形机器人从技术验证阶段迈向产品交付阶段，并进一步实现跨场景复制和规模部署。
最后，从更长发展周期看，安全伦理标准本质上是在为人形机器人产业建立稳定的社会信任机制。人形机器人不同于一般终端设备，其未来将在越来越多涉及公共利益、个体权利和社会秩序的场景中发挥作用。越是接近真实生活，社会越会关注其是否安全、是否可靠、是否可控，是否尊重隐私、遵循边界、保留人的最终决策权。产业发展若仅强调技术先进性和功能突破，而缺乏对这些基础问题的标准支撑，最终将受到应用阻力、监管约束乃至社会认知反弹的影响。标准的深层作用，就在于将公众对于新技术的担忧和关注，转化为产业必须遵循的明确规则，进而将社会层面的接受问题转化为系统层面的符合性问题。谁能够率先建立较为系统、可实施、可验证的安全伦理标准体系，谁就更有可能率先形成产品可信度、应用可达性和市场竞争力。
因此，人形机器人产业真正成熟的标志，不仅在于运动更灵活、操作更精准、智能化水平更高，更在于是否建立起与其能力边界相匹配的安全伦理标准体系。归根结底，人形机器人要真正走向现实应用，不能仅停留在技术实现层面，还必须系统解决安全运行、责任落实和长期稳定应用等关键问题。这正是产业从技术突破走向规模应用、从产品落地走向社会信任的必由之路。
具身智能标准化现状及发展趋势
李金村
北京机械工业自动化研究所总经理、全国机器人标准化技术委员会秘书长、研究员
当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，具身智能作为与物理实体深度融合的人工智能形态，通过构建“感知—决策—行动—反馈”的智能闭环系统，打通虚拟智能与物理世界的连接通道，深度融入生产生活各领域，成为塑造产业竞争新优势的重要抓手。近年来，政府工作报告连续将具身智能列入国家未来产业重点培育清单，为产业发展指明了方向、提供了根本遵循。
标准化是产业发展的“生命线”，更是技术创新落地、产业协同推进的核心支撑。具身智能横跨多个领域，产业链条长、技术融合度高、应用场景多元，其规模化发展更离不开标准化的引领和保障。在全球具身智能产业竞速发展的背景下，具身智能标准化已成为各国抢占科技制高点、掌握产业主动权的关键赛道，推动技术标准与产业实践同频共振，更是具身智能标准化发展的核心要义。
近年来，随着具身智能技术的快速突破、产品类型的不断丰富、应用场景的持续拓展，全球范围内的标准化工作已逐步启动。在国际上，ISO、IEC等国际标准组织正在加快研制具身智能相关标准；美国依托技术优势主导硬件接口与算法标准，借技术壁垒把控产业路径；欧洲注重具身智能技术的伦理问题和社会影响。我国也紧跟产业步伐，主动谋划、精准发力，取得了一系列阶段性成果，为具身智能产业发展奠定了坚实基础。
一是标准体系框架初步构建，顶层设计不断完善。全国机器人标准化技术委员会（SAC/TC 591）统筹推进具身智能标准体系建设，覆盖人形机器人、四足机器人、仿生机器人等多类载体，开展顶层设计。2024年12月，标委会正式发布了《人形机器人标准化白皮书》，搭建人形机器人全产业链标准框架；近期，全国机器人标准化技术委员会人形机器人分技术委员会拟成立，将进一步统筹具身智能细分领域标准制定工作，也将主导组建国际首个人形机器人数据集工作组、仿生智能体研究组，这标志着我国具身智能标准化工作迈入系统化发展新阶段。
二是核心领域标准多点突破，基础支撑能力持续提升。市场监管总局标准技术司推进的“国家机器人标准引领产业高质量发展”专项成效显著，其中以人形机器人为代表的具身智能标准已立项19项、国标委审批标准30项，覆盖安全伦理、数据集、技术要求、评价测试等核心领域。此外，北自所牵头的《人形机器人数据集 第1部分：通用要求》国际标准提案成功立项，也主导研制了腿式机器人的运动、电动汽车充电机器人及服务机器人模块化等关键技术国际标准，为全球具身智能产业协同发展注入中国方案和中国智慧。
三是技术创新深度融合，标准化合力持续凝聚。我国具身智能技术已从实验室原型验证迈入技术迭代与场景适配关键阶段，多模态感知融合、全身遥操作、云边端协同等核心技术实现突破，人形、四足、轮臂复合式机器人等产品本体性能达到实用化水平。宇树科技、优必选、智元、北京人形等龙头企业积极参与具身智能标准制定，将技术优势转化为标准优势。高校、科研院所与企业协同发力，围绕具身智能基础共性、核心部件、应用场景等领域开展联合攻关，形成“创新研发—标准研制—产业应用”的良性循环，凝聚起标准化建设的强大合力。
四是应用场景持续拓展，标准落地成效逐步显现。具身智能应用场景从“单点试点”向“全场景渗透”转变，工业领域轮式人形机器人、协作机械臂在生产车间稳定运行；智慧城市领域四足机器人、清洁机器人提升城市管理效能；物流领域无人车、无人机实现高效配送，应急领域仿生机器人承担危险环境作业任务。此外，目前我国具身智能产业发展势头强劲，2025年全球人形机器人出货量约1.5万台，中国交付出货量占比超六成，成为全球最大供给市场，产业规模化、规范化发展态势显著。
同时我们也要清醒地认识到，当前具身智能标准化发展仍处于起步阶段，与产业快速发展的需求相比，仍存在不少亟待解决的问题和挑战。一是标准体系仍不健全，具身智能标准主要集中在人形机器人等热门领域，对智能运载装备、新型智能产品等多元化形态覆盖不足，尤其在具身感知、虚实迁移、多模态融合等技术领域，标准缺失较为严重；二是标准协同性不足，国内外标准体系缺乏有效衔接，国内不同领域、不同企业之间还存在各自为战现象，导致跨领域应用的标准壁垒突出；三是标准落地实施力度不够，部分标准与产业实际应用结合不紧密，且缺乏有效的推广实施机制，可操作性有待提升，同时面临各国产业基础、应用场景差异的现实挑战；四是国际话语权有待提升，我国虽在人形机器人数据集等领域实现国际标准突破，但在核心硬件、算法接口等关键领域，国际标准参与度和影响力仍与美国等国家存在差距。这些问题，都是我们下一步工作的重点和攻坚方向。
展望未来，具身智能产业正迈入规模化量产、全场景渗透、多载体融合的新阶段，标准化工作迎来更高要求，结合产业发展规律与技术演进趋势，其标准化发展将呈现五大核心趋势，为产业高质量发展提供有力支撑。
一是体系全域完善，实现全链条覆盖。以《人形机器人标准化白皮书》为基础，进一步拓展标准覆盖范围，全面覆盖工业、交通、城市治理等各类应用场景，涵盖具身智能感知、认知、决策、执行等全技术链条，推动具身智能标准体系从框架构建向细化完善升级，形成覆盖人形、四足、轮臂式机器人及智能运载装备、仿生机器人等多载体，贯穿全产业链全生命周期标准化体系，夯实产业发展基础。
二是标准场景融合，强化实用导向。以“需求牵引、应用导向”为核心，围绕工业生产、家庭服务、应急救援等重点场景，制定针对性强、可操作性高的应用标准，推动标准与场景落地、产品研发、市场推广深度融合。同时紧跟技术发展，加快制定具身感知、多模态融合、类脑智算标准，让标准成为产业应用落地的催化剂。
三是多方协同推进，打破跨界壁垒。立足具身智能多学科、多领域融合的特性，强化全维度标准化协同。推动人工智能、机器人、智能制造等跨领域标准衔接，打破行业壁垒、消除技术孤岛；鼓励龙头单位联合研制标准，通过试点示范加速技术向标准转化，提升标准的科学性和先进性，筑牢产业高质量发展根基。
四是聚焦安全伦理，筑牢发展底线。将安全与伦理标准作为标准化工作的重中之重，加快研制本体安全、交互安全、应用安全等核心标准，完善数据隐私保护与网络安全相关规范，结合应用场景分类分级建立安全等级保护及评测标准；同时健全责任界定标准，同步推进具身智能伦理标准研制，加强国际安全伦理标准交流协同与互认互操作，提升社会对具身智能的接受度与信任度。
五是深化国际布局，提升话语权重。把握全球标准化竞争趋势，以标准制定权掌握产业发展主动权。持续加强与ISO、IEC等国际标准组织的交流合作，主动参与或主导具身智能相关国际标准制定，推动我国核心技术标准走向国际；培育具有国际影响力的标准化专家和龙头企业，推动我国具身智能国际标准逐步向引领者转变，全面提升我国具身智能产业的国际竞争力。
编辑：刘宪银 审核：张海明
