香港成全球化关键支点 物理AI加速键启动

首届香港具身智能产业峰会近日圆满结束。会议传递出一个明确信号：具身智能这一前沿概念，正加速从技术探索迈向商业应用。

峰会选址香港，具有战略深意。在全球科技格局调整的背景下，香港正从“超级联系人”向“超级增值人”角色演进。香港贸易发展局主席马时亨指出，香港成熟的国际化营商环境和法律体系，为内地人工智能企业出海提供了优质平台。香港中华联谊会会长郑翔玲提及的“具身智能产业共创计划”，则勾勒出更具体的产业蓝图——计划在未来五年培育数十家创新企业，推动全产业链协同发展。

具身智能行业迎来拐点：万亿赛道步入商业落地

过去，具身智能多停留在实验室演示或科幻构想中。如今，行业共识已发生根本转变。业界普遍认识到，这并非单一技术的展示，而是一项复杂的系统工程。其最终考验在于能否融入实际工作流程，并产生可量化的商业价值。

智元创始人邓泰华在峰会上明确判断：2026年将成为“部署态”元年。这意味着机器人将从“能够运动”的演示品，转变为“能够工作、创造价值”的实体AI生产力单元。

智元创始人、董事长兼CEO邓泰华。

全球范围内，商业化浪潮同样澎湃。特斯拉计划年底量产Optimus人形机器人，意图以规模效应重塑制造业成本；英伟达将重心转向物理世界的生成式AI，预示其算力增长点正从数据中心向现实场景延伸；即便是以尖端技术著称的波士顿动力，也开始强调商业化落地，以实际营收支持研发。

具身智能已被视为万亿级赛道。一个积极信号是，中国在量产能力、模型迭代与场景落地方面已具备全球竞争力。从峰会现场政、产、学、研、资各界的反馈来看，2026年作为部署态元年已成共识，行业正处于从“能动”到“会干”的关键转折点。

具身智能发展路径：从技术突破到价值创造

如果说2024年是“人形机器人元年”，焦点还在于运动稳定性与抓取精度，那么到2026年，核心命题已升级为：机器人能否像人类一样真正创造价值？

峰会上，邓泰华再次阐述了其提出的具身智能“XYZ曲线”理论：

X曲线（开发态）：早期专注于机器人本体与运动能力突破，解决“能动”问题，主要服务于科研探索。目前该曲线已进入平稳发展期。

Y曲线（部署态）：随着智能水平提升，机器人开始进入真实任务与商业场景，核心是解决“会干”问题。这将是2026年的主旋律，也是生产力价值兑现的关键阶段。

Z曲线（涌现态）：在持续积累大规模真实场景数据后，智能能力有望实现从量变到质变的飞跃，最终迎来类似大模型的“智能涌现”时刻。

“当前的具身智能，很像五年前自动驾驶的L3阶段。”邓泰华的比喻颇为形象，指出产业重心正从单一技术突破转向复杂的系统工程落地。

对此，智元联合创始人彭志辉的阐述更为具体。他提出了“一体三智”的落地范式——即以机器人本体为载体，深度融合运动智能、作业智能与交互智能。他认为，只有当大模型的智能、本体的可靠性以及真实数据驱动的“飞轮”同时运转，具身智能的拐点才算真正到来。

具身智能技术架构：物理AI成为算力消费主力

在技术层面，为打破“高级玩具”的局限，智元选择了全栈自研路径。彭志辉在演讲中提出了一个鲜明观点：如果说数字AI时代的硬通货是“Token”，那么物理AI将成为未来最大的Token消费者。

智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉。

为支撑庞大的算力需求，智元发布了一套覆盖三大智能维度的AI产品矩阵：

运动智能（BFM基座模型）：从模仿学习演进至生成式动作。这使得机器人可通过零样本或少样本学习掌握新动作，甚至能依据文本或音频指令生成连贯的肢体语言，摆脱僵硬重复的运动模式。

作业智能（Go-2 VLA模型）：引入“动作思维链”概念，让机器人在执行任务前进行“流程反思”，从而显著提升操作成功率。结合世界模型GE-2，机器人可在“实时生成的仿真场景”中进行低成本、高效率的训练。

交互智能（WITA-Omni）：这是首个宣称的机器人原生端到端全模态交互大模型，旨在统一视觉、听觉与动作，目标是打造更具人格化体验的“硅基伙伴”。

这些技术已投入实际应用。智元展示了与龙旗科技在南昌工厂的落地案例：在4月14日一场长达8小时的直播中，智元机器人以“正式员工”身份参与产线作业，完成进料与人机协同任务，累计执行近3000次，成功率达到100%。

从产业视角观察，具身智能正经历从“技术导向”到“商业务实”的理性回归。尽管市场前景广阔，但高昂的硬件成本与复杂的场景适应性仍是现实挑战。智元强调的“部署态”概念，本质上是引导行业关注一个核心问题：在真实场景中，投资回报率究竟如何？

未来的竞争，或将不再是单点产品的较量。正如彭志辉所言，关键在于谁能构建起开放、完整且可复制的生态体系。未来三年，将是验证具身智能能否真正担当“新质生产力”重任的关键时期。