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本文源自：《時(shí)代周報(bào)》，撰寫人：徐曉倩

今年初，DeepSeek的迅速崛起引發(fā)了人工智能行業(yè)的競爭格局變動(dòng)，各行各業(yè)紛紛尋求新的流量入口，全球高科技公司面臨著一場激烈的競爭環(huán)境。

在兩會(huì)期間，AI、機(jī)器人、具身智能等詞匯頻繁被提及?！癉eepSeek的出現(xiàn)，使中國的人工智能產(chǎn)業(yè)正式邁入'高鐵時(shí)代'，有望在全球競爭中實(shí)現(xiàn)從'追趕者'到'引領(lǐng)者的'跨越。”全國政協(xié)常委、天娛數(shù)科首席執(zhí)行官賀晗在接受《時(shí)代周報(bào)》記者采訪時(shí)表示。

過去幾年，大型語言模型（LLM）發(fā)展迅速，不斷壯大的參數(shù)規(guī)模和層出不窮的應(yīng)用場景填滿人工智能賽道，同時(shí)具備高質(zhì)量數(shù)據(jù)和創(chuàng)新能力強(qiáng)的智能系統(tǒng)不斷涌現(xiàn)。

上月，深圳首批AI公務(wù)員正式上崗，這些智能系統(tǒng)不僅具備DeepSeek的通用能力，還根據(jù)各部門、各單位的具體業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了個(gè)性化定制，滿足了240個(gè)業(yè)務(wù)場景的實(shí)際需求。近期，AI創(chuàng)業(yè)公司Monica發(fā)布了全球首款通用AI Agent產(chǎn)品Manus，該產(chǎn)品具備自主執(zhí)行、持續(xù)學(xué)習(xí)和記憶等功能。

賀晗指出，AI不會(huì)簡單地替代工作崗位，而是重塑了協(xié)作范式。他比喻道，AI讓過去的工作方式從"樂手"變?yōu)?智慧家"，工作關(guān)系從"員工+公司"變?yōu)?平臺(tái)+AI增強(qiáng)的超級(jí)個(gè)體"。

賀晗認(rèn)為，AI不會(huì)簡單地沖擊傳統(tǒng)工作崗位，而是重塑了整個(gè)就業(yè)生態(tài)。一些傳統(tǒng)崗位（如客服、文案等）可能會(huì)減少，但同時(shí)會(huì)出現(xiàn)一系列新興職業(yè)，如AI訓(xùn)練師、AI倫理審核員、AI設(shè)計(jì)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等，形成更復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)。

此外，與大型語言模型協(xié)同發(fā)展的還有具身智能技術(shù)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)正迎來更快的發(fā)展，應(yīng)用場景也在不斷拓展。例如，有人形機(jī)器人開始進(jìn)入工廠，成為制造業(yè)生產(chǎn)線上不可或缺的"流水工人"，還有人形機(jī)器人被嵌入智能家居、穿戴設(shè)備和汽車等場景中。

具身智能特指一種能夠與環(huán)境實(shí)時(shí)互動(dòng)的智能系統(tǒng)或機(jī)器人，通常具備感知、認(rèn)知、決策和行動(dòng)能力。其中，人形機(jī)器人被認(rèn)為是具身智能的最佳實(shí)踐載體。

根據(jù)花旗銀行最新發(fā)布的預(yù)測，到2050年，全球人形機(jī)器人市場規(guī)模將達(dá)到7萬億美元，全球人形機(jī)器人數(shù)量將突破6.48億臺(tái)。

但在賀晗看來，當(dāng)前具身智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍存在一些障礙。

賀晗指出，這一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展面臨多重挑戰(zhàn)。首先，缺乏統(tǒng)一的算法開發(fā)平臺(tái)，導(dǎo)致很多企業(yè)需要從零開始研發(fā)，造成了不必要的重復(fù)投入和資源浪費(fèi)；其次，缺乏統(tǒng)一的3D數(shù)據(jù)平臺(tái)，高質(zhì)量的3D數(shù)據(jù)集稀缺，數(shù)據(jù)采集設(shè)備普及率低，且數(shù)據(jù)獲取成本高、標(biāo)準(zhǔn)化程度不夠，這制約了具身智能的深度訓(xùn)練；最后，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證平臺(tái)，硬件接口、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等缺乏統(tǒng)一規(guī)范，導(dǎo)致不同廠商的機(jī)器人設(shè)備互不兼容，阻礙了產(chǎn)業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用。

此外，動(dòng)態(tài)場景中的不可預(yù)測因素增加了運(yùn)營成本。

賀晗建議，應(yīng)制定國家級(jí)的具身智能發(fā)展規(guī)劃，并積極推動(dòng)通用平臺(tái)建設(shè)，避免重復(fù) efforts。建議開發(fā)從硬件到軟件、底層到應(yīng)用層、AI模型底座到3D數(shù)據(jù)集的通用開發(fā)套件，如開源代碼庫、仿真環(huán)境庫、開源數(shù)據(jù)集等，以降低創(chuàng)業(yè)和研發(fā)門檻。

同時(shí)，加快標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，構(gòu)建生態(tài)認(rèn)證體系。建議設(shè)立"具身智能兼容性認(rèn)證"，通過測試認(rèn)證的產(chǎn)品可獲得一定補(bǔ)貼，從而降低異構(gòu)系統(tǒng)整合的成本。

在降低企業(yè)技術(shù)驗(yàn)證成本方面，賀晗建議建立跨行業(yè)測試平臺(tái)，依托高校或大型企業(yè)建設(shè)具身智能機(jī)器人測試中心，搭建多場景、多任務(wù)的開放物理測試環(huán)境，提供標(biāo)準(zhǔn)化的多模態(tài)感知和動(dòng)態(tài)決策能力測試服務(wù)。