博鳌亚洲论坛2026年年会第二天，“人形机器人的进阶与飞跃”的会场人潮涌动，还有很多人被挡在会场之外，两位机器人和一位数字人参与，让现场的讨论变得有趣起来。来自北京人形机器人创新中心的具身天工3.0、星动纪元Q5人形机器人开场前的自我介绍让现场的热度骤然升温，百度智能云的数字人ViviDora向参会的嘉宾提问，来自中外政要、人工智能领域专家、头部企业负责人，围绕人形机器人的技术发展、产业落地、风险治理等核心议题展开探讨，结果显示人形机器人距离家用还有较长时间的路要走。

　　尽管人形机器人正在试图摆脱表演式、炫技式的发展模式，但距离技术体系相对成型、产业链相对完善、应用场景向实体经济渗透的发展阶段还需要一段时日。

　　北京人形机器人创新中心CEO熊友军说，人形机器人行业已形成“机器人本体、机器人小脑、机器人大脑”三大核心技术维度，整体呈现出清晰的发展趋势，本体技术逐步趋向收敛，运动控制能力实现跨越式提升。北京人形机器人创新中心研发的机器人，曾以全自主模式完成北京半程马拉松并斩获第一名，展现出成熟的大范围移动能力。

　　商汤联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚说，随着数据采集模式实现突破，从传统的真机人工操控采集，升级为通过穿戴传感器采集人类真实行为数据训练模型，让机器人实现了跨本体适配的“一脑多行”，能作出搭毛巾、夹水桶等高度拟人化的非预设行为。

　　工信部已牵头成立行业标准化委员会，梳理完善人形机器人上下游产业链标准，推动行业从定制化研发向标准化、产业化转型。熊友军说，目前核心零部件企业与主机厂、系统集成商已形成协同发展模式，大幅提升了核心零部件的可靠性、稳定性，同时持续降低行业研发门槛与应用成本。行业数据显示，2025年中国人形机器人整体发货量已近2万台，预计未来两年将迎来更大幅度的增长。

　　人形机器人正加速从实验室走向现实。熊友军称，目前，人形机器人已在汽车、家电制造等泛工业场景实现落地，重点覆盖搬运、分拣、物流等重复性工作环节；行业共识认为，人形机器人将优先在高风险、对人类健康有伤害的作业场景落地，随着技术进步再逐步向更多场景渗透，其商业价值与社会价值将逐步显现。

　　尽管行业发展势头迅猛，但与会嘉宾普遍认为，人形机器人尚未迎来真正的“ChatGPT时刻”，从技术验证到规模化商业落地，仍面临技术、数据、产业等多维度的核心制约。

　　星动纪元科技有限公司创始人陈建宇说，人形机器人本体的稳定性、耐用性、灵巧性仍有明显短板，面对复杂现实环境的适应能力不足，难以满足工业场景对高节拍效率、99%以上的持续作业成功率、长期可靠性的严苛要求。

　　高质量数据匮乏，是制约模型迭代的核心痛点。王晓刚表示，当前人形机器人行业积累的真机训练数据仅十万小时量级，与自动驾驶领域特斯拉每天400万小时的训练数据量差距悬殊。

　　在vivo机器人Lab首席科学家邵浩看来，文本数据仅为一维结构，而人形机器人所需的动作数据维度高达60余维，采集成本高、效率低，行业尚未找到低成本获取海量数据的可行路径。沈抖说，由于具身智能尚未大规模进入生产生活环节，数据采集仍停留在实验阶段。

　　泛化能力不足，限制了机器人应用场景的规模化落地。陈建宇直言，当前人形机器人距离家用场景落地的最大卡点，就是模型的泛化性不足。家庭等非标准化场景的环境布局千差万别，无法为每个场景单独采集数据、训练模型，需要机器人实现零样板、零训练的全新环境适配，而当前技术尚无法达到这一要求。此外，新场景部署仍需投入较高的数据、算力成本，边际成本难以压降，也制约了行业从万台级向十万台级出货量的突破。

　　人形机器人的技术成熟与场景落地速度将快于市场预期，未来将形成人机协作共生的全新格局，但与此同时，必须同步推进技术创新与治理体系建设，实现行业健康可持续发展。

　　人形机器人的发展是循序渐进的过程，将率先在标准化的工业、高风险场景实现规模化落地，再逐步向C端家庭场景延伸。对于行业普遍关注的“ChatGPT时刻”，嘉宾给出了不同的预判：王晓刚认为未来两年数据量实现两个数量级的突破后，即可迎来技术的确定性时刻；陈建宇认为对标ChatGPT的技术拐点将在五年左右到来；邵浩则认为，找到低成本海量数据的获取路径后，行业拐点需要十年时间；沈抖则提出，人形机器人的发展是渐变过程，不存在突变式的“ChatGPT时刻”。

　　数字人ViviDora认为，未来将是人类、机器人、数字人协作共生的时代。机器人的核心优势集中在高重复、高强度、高风险的岗位，数字人更适配信息处理、认知表达类场景，而创造力、共情力、伦理判断与系统决策，始终是人类不可替代的核心优势。技术进步的核心价值，是帮助人类从重复劳动中解放出来，而非替代人类。同时必须明确人机关系的核心边界：目标设定、规则界定、最终责任必须由人类承担，机器人始终作为辅助人类的工具存在，坚持以人为中心的发展方向。

　　关于行业治理与风险防控，与会嘉宾从多个维度提出了明确方向。安全层面，需从硬件设计阶段植入物理安全机制，配套即停机制、安全距离管控、安全皮肤等技术，防范物理伤害；明确数据采集边界，通过端侧数据处理等方式保护用户隐私，同时参考自动驾驶的责任认定体系，明确不同智能化级别下，制造商、运营方、用户的责任划分。伦理与监管层面，需建立清晰的伦理标准，保障公众对数据应用的知情权与同意权，防范技术对人性的挑战与社会冲击；各国已形成基于伦理考量的监管框架，包括欧盟人工智能法案、中国相关监管草案、英国与新加坡的监管体系等，未来需推动建立全球互认的技术标准与监管协同机制，实现全生命周期的规范管理。

　　论坛上的信息显示，一些共识正在形成：人形机器人的技术进步，从来不是单一的技术突破，而是技术前沿探索与社会价值选择的双向奔赴。行业需坚持技术创新与治理规范同步推进，小步快跑、边发展边治理，最终实现技术向善，让人形机器人真正服务于人类社会的发展。