2025年8月30日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF YOCSEF西安分论坛组织的"迈向真实世界：开放场景具身智能时空认知的目标与落地探索"技术论坛在西安中航创世机器人有限公司举办。本次论坛汇聚了来自全国十余所高校、科研机构与企业的四十余位专家学者，围绕具身智能的前沿研究、技术挑战、应用场景与产业化路径进行了深入探讨与思想碰撞。哈尔滨工业大学（深圳）教授陈科海，西北大学教授王举，中航创世机器人创始人、总经理贺琛，香港城市大学博士后郑翔，西安交通大学教授杨勐，山西大学副教授陈路，乐聚（深圳）机器人技术有限公司合伙人、总经理黄珍祥，碑林环大学创新产业带管委会副主任丁亮、CCF西北办事处主任牛瑞作为嘉宾参加了本次论坛。此外，YOCSEF总部AC鄢兴雨，YOCSEF青岛分论坛主席仲国强、副主席刘金环，YOCSEF南京分论坛AC范际耘、南京大学副教授石守谦，YOCSEF西安AC和委员等共计46位专家学者参加了本次论坛。论坛由YOCSEF西安学术秘书、西安交通大学副教授王鸽和YOCSEF西安委员、长安大学副教授胡玉姣共同主持。

论坛技术路径、核心观点输出：

（1）发展目标与核心挑战：

l 发展目标：通用性是具身智能的终极目标，而现实中应循序渐进，采取阶段性策略。

l 三大挑战：场景复杂任务繁多、模型语义理解不足、真实模拟数据失配是具身智能的三大核心挑战。具体来说，首先，开放场景下任务类型繁多，难以在统一框架中兼容；其次，现有的模型在语义和场景理解上存在不足；第三，开放场景中的数据无法穷举，而模拟数据与真实数据存在较大失配。以上是具身智能时空认知的三大核心挑战。

（2）五大技术支撑：

多模态感知与融合、新场景快速适应、大小模型协同、人在回路场景交互，以及运动控制是具身智能落地应用的五大技术支撑。

（3）落地场景与路径

l 具身智能的时空认知技术将在“受限开放”的典型场景中率先落地——如工厂、仓储、交通、医疗、低空经济和农业等领域。

l 落地需要满足三个条件：一是自身稳定可靠，二是具备自主控制能力，三是紧贴政策与产业发展方向。

l 具身智能的发展应遵循“自动化—智能化—通用化”的路径。

本次论坛活动主要包括：落地初探、技术引导发言和思辨讨论三个环节。

落地初探：走进具身智能，感受产业实践与创新突破

      本次论坛特别设置了参观交流环节，主要了解了医疗机器人的功能、特性、技术要点、发展现状、智能化程度、技术瓶颈和未来需求等，使与会人员直观感受到具身智能如何从实验室走向社会，如何在康复医疗、社会服务、国防应用等场景中发挥关键价值，为参会嘉宾提供了一个直观的产业案例，与论坛“迈向真实世界”的主题紧密契合，亲身感受、理解具身智能对未来社会生活与产业发展的深远意义，为随后的学术探讨和思想碰撞奠定了鲜活的实践背景。

引导发言：多学科交叉，探索智能体技术新边界

在引导发言环节，四位引导发言嘉宾分别从学术研究、感知技术、产业落地和算法创新等角度展示了具身智能在开放场景中的最新进展与未来趋势。报告不仅呈现了各自领域的突破性成果，也共同指向一个核心议题——如何让智能体真正具备“时空认知”能力，从而在复杂、动态、多样的真实世界中发挥价值。

陈科海以《角色扮演智能体》为题，探讨了大模型驱动下智能体的情感交互与个性化对话。他指出情感理解与角色一致性是实现“通情达理”的关键，而这实际上是智能体在时间维度上维持连续性、在空间和语境中实现情境感知的体现。其研究成果让智能体不再只是工具，而是能在开放场景中展现具备时空认知特征的伙伴型存在。

王举提出一种基于无线信号的低功耗感知方案。他强调智能体要在开放场景中普遍应用，必须突破感知成本与能耗的瓶颈。通过无源标签实现对环境的实时监测，不仅降低了门槛，更让智能体能够在更广泛的时空场景中保持长期稳定的环境认知。研究成果为具身智能“低成本进入复杂时空场景”提供了可行路径。

贺琛从产业实践角度提出具身智能的发展要从“单一功能”逐步走向“多场景、多应用形态”。他介绍的“十百千”工程，正是通过多时空场景的叠加与生态建设，推动机器人在制造、康养、国防等不同领域实现落地，逐渐形成具备时空认知特征的产业应用格局。其面向真实世界的落地探索，展示了具身智能产业化与新质生产力建设的内在契合。

郑翔聚焦无监督强化学习，指出鲁棒性不足和探索范围有限是智能体进入开放场景的核心障碍。通过构建鲁棒性测试框架和多样化的内在奖励机制，研究成果提升了智能体在面对不确定时空环境（如传感器噪声、对抗干扰）时的稳定性与适应性，拓展了探索能力，也让智能体更接近具备“动态时空认知”的本质要求。

思辨讨论：聚焦发展目标与核心挑战，共商技术发展路径

在思辨讨论环节，与会嘉宾围绕三个核心议题展开了热烈而深入的讨论。

思辨点一：现阶段开放场景具身智能时空认知的发展目标和核心挑战是什么？

      通过热烈的思辨，大家一致认为具身智能时空认知的最终目标是泛化性，即让机器人能够在不同场景、不同任务中理解人类思维。具身智能时空认知的发展应当遵循阶段性，近期目标应当是模仿儿童成长的简单学习，完成条件受限的任务；中期目标是聚焦机器人在更为复杂的消防、医疗等多场景下的实际应用；最终目标才是让机器人实现泛化性。大家提到，现阶段具身智能还难以在开放场景中实现时空认知，但通过多模态融合、多智能体协作等技术的不断发展，能够在受限的复杂场景实现落地应用。

在实现这些目标的过程中，存在多个核心挑战。首先，开放场景下任务类型繁多，难以在统一框架中兼容；其次，现有的模型在语义和场景理解上存在不足，使得基于基准数据训练的结果难以直接迁移到真实世界；第三，开放场景中的数据无法穷举，真实环境中的视觉数据量庞大，普遍缺乏标注，而模拟数据与真实数据存在本质差异，也严重限制了模型的泛化能力。这些核心挑战对开放场景下的时空认知提出了严峻考验，是未来具身智能落地应当突破的重要技术点。

思辨点二：落地开放场景具身智能的时空认知应用，需要哪些技术点进行支撑？

具身智能系统视作一个复杂大系统，其核心包括感知、理解、预测和决策四个模块。在感知层面，单一模态在复杂场景中存在局限，需要多模态感知与深度融合，并实现不同模态语义层次的对齐；理解层面强调三维语义建模与动态理解；预测环节涉及定位与路径规划；决策环节则需通过因果推理，将联结主义与符号主义有机结合。这一系统性框架只有在真实数据和算力的支撑下才能有效运行。因此，与会专家提出了“五大支撑点”，分别是：感知与认知的对齐、新场景的快速微调、大小模型的协同、基于强化学习的场景交互，以及运动控制对智能体本身的支撑。

具体来说，首先，感知与认知的对齐必不可少，当前语言模型的理解能力仍局限在文本，而多模态模型在复杂推理上仍显不足；其次，新场景的快速微调也需要技术支撑，真实数据在应用落地中不可替代，仿真环境无法完全取代实际数据；第三，大模型与小模型的协同仍是现实挑战，在实际应用中，小模型在多场景切换时可能表现更优。而大模型作为“智能大脑”则具有更广阔的应用前景，如何让大模型和小模型协同，以适应算力受限的部署环境，是另一亟待解决的问题。第四，能够进行场景交互是具身智能相较于普通人工智能任务的一大不同，开放场景的复杂性在于时空变化的不确定性，具身智能应能够根据场景进行交互、迭代、进化，从而在面对未知物体时实现泛化推断。第五，为了支撑上述的交互，对机器人运动的良好控制也是必不可少的技术。

思辨点三：具身智能时空认知技术最可能在哪些开放场景率先落地？如何落地？

为了探讨具身智能落地问题，论坛邀请了机器人相关企业专家率先对该问题进行了思辨。黄珍祥提到，最可能率先落地的是对智能水平要求相对较低的场景。例如消防救援机器人、讲解机器人或飞行机器人。工厂场景因高度受限和可控，一直是机器人技术最早落地的领域，具身智能同样如此。文旅场景中机器人尚处于初级阶段，还不能称为真正的具身智能，农业采摘机器人、无人机探测、水下探测等场景也具有广泛的落地潜力。落地需要满足三个条件：一是自身稳定可靠，二是具备自主控制能力，三是紧贴政策与产业发展方向。具身智能的发展应遵循“自动化—智能化—通用化”的路径。

值得注意的是，在具身智能的落地应用中，大模型不应被盲目使用，而应结合具体场景的需求和商业价值。现阶段企业在真实场景中常采取小模型实现具体任务，但在未来，大模型将进一步增强具身智能的感知与认知能力，尤其是在医疗和低空经济等新兴领域，从“能用”逐步走向“好用”。

论坛总结：凝聚共识，展望未来

论坛最后，主持人对全场讨论进行了总结。在发展目标上，具身智能的核心使命是依托时空认知实现对真实世界的理解与适应，但当下面临的主要挑战仍集中在开放环境下的泛化与鲁棒性不足，以及语义建模和数据标注的缺失。在技术支撑上，具身智能的落地需要多模态感知、因果推理、轻量化建模、强化学习和迁移学习等多维度的协同突破，尤其要强调真实数据驱动与场景适配能力。在落地路径上，现阶段应聚焦“受限开放环境”或部分开放场景，如工厂、仓储、交通、医疗、低空经济与农业等领域，并通过“小模型起步、大模型增强”的渐进式思路，在兼顾商业价值与政策导向的前提下逐步推进。唯有在复杂动态的时空环境中不断验证和迭代，具身智能才能实现从局部突破到全面普及的跨越，并在未来社会发展中发挥深远影响。

YOCSEF青岛主席仲国强作为本次"大模型+"系列论坛的发起者，表达了对论坛顺利举办的祝贺，并对西安分论坛提出了殷切期望，希望能够持续推动本次论坛的成果输出与产业转化。YOCSEF西安主席许鹏飞感谢了各位嘉宾的精彩分享与热烈讨论，认为本次论坛成功搭建了学术与产业界的沟通桥梁，为具身智能技术的发展提供了重要思路和方向。他希望以本次论坛为契机，进一步加强各界的交流合作，共同推动具身智能技术从实验室走向真实世界，从理论探索走向实践应用。

记录：李宇楠、张洁、毋英凯

撰写：王鸽

编辑：许鹏飞、胡玉姣、杨旭东、童小敏