强化标准引导具身智能产业发展

文/刘殿锋

北京市政协委员，中国移动通信集团终端有限公司董事长、党委书记

具身智能对通用人工智能（AGI）的发展至关重要，它代表着智能体通过物理或虚拟身体与环境互动来学习、推理和进化的能力，物理交互中涌现的适应力、因果推理和常识理解，正是AGI超越狭窄任务的关键路径。

北京作为全国科技创新中心，在具身智能领域具备显著优势，但技术体系尚未成熟，亟须通过标准制定引导产业规范发展。

分析：一是技术体系不完善。当前具身智能技术体系呈现显著成熟度缺口，核心性能指标与国际前沿水平存在代际差。多模态感知融合、高动态运动控制等基础技术尚处非收敛演进阶段，企业技术路线呈现碎片化，软硬件接口互操作性缺失。在标准制定进程中缺乏系统性参与机制，技术竞争力向标准主导权的转化效能不足。二是场景适配性差。具身智能在跨行业场景落地中存在系统性适配瓶颈。工业制造领域的高复杂度装配任务暴露出机器人灵巧操作精度不足，医疗康养场景的动态人机共融环境凸显安全冗余机制缺失。现行测试验证体系缺乏对非结构化场景的标准化评估框架，且与国际标准体系兼容性不足，严重制约技术全球化应用。三是安全风险突出。具身智能系统面临数据安全、算法安全等多重风险。隐私?；?、责任划分等伦理规范尚未明确，与国际安全要求存在差距。各地标准不统一增加了企业合规成本，数据跨境流动等新型挑战缺乏应对方案。

建议：健全技术标准体系。建议牵头组建产学研用协同的标准工作委员会，系统推进具身智能标准体系建设。重点围绕基础共性技术、核心算法、硬件接口等关键领域，制定具有前瞻性和可操作性的标准规范。同时建立标准动态更新机制，定期评估标准适用性，及时将成熟的技术创新成果转化为标准内容。鼓励龙头企业牵头或参与国际标准制定，推动北京标准国际化，提升在全球具身智能标准领域的话语权和影响力。

完善场景适配标准。建议分领域、分阶段构建场景驱动的标准体系，优先覆盖工业制造、医疗康养等核心领域，明确多模态交互性能基线（如力控精度、安全响应阈值）。建设多模态仿真测试环境，开发覆盖极端工况的验证用例库（如遮挡干扰、动态障碍物集群），为产品可靠性评价提供技术基准。建立分层级国际对标机制，推动基础安全规范与国际标准互认，同时构建场景鲁棒性专项认证体系，降低跨境合规成本。支持开展高置信度场景试点，通过闭环反馈驱动技术迭代与产品优化。

构建安全保障体系建议。系统化组建产学研用协同的标准工作联合体，构建覆盖技术全栈的标准架构。重点攻关基础共性技术规范、核心算法性能基线及硬件接口协议等关键领域，形成兼具技术前瞻性与产业落地性的标准体系。同步建立标准动态演进机制，通过周期性技术成熟度评估驱动标准迭代，加速创新成果向标准转化。强化龙头企业国际标准主导能力建设，推动北京标准深度融入全球具身智能标准生态，提升标准治理话语权。