2024具身智能大会于9月26-27日在上海召开，探讨具身智能技术对千行百业的重塑及应用潜力。

  02专家学者及业内从业者一同探讨具身智能在商业领域的应用，如无人机物流、家庭服务等。

  04典型案例包括云迹科技的服务机器人、米思米的非标零件AI智能报价平台等。

  2024年9月26日-27日，为期两日的「2024具身智能大会」在上海盛大召开。大会以具身智能为核心，构建了从认知-发展-应用-未来为内容的议题体系，来自工程院、AI研究院等专家学者及业内从业者，和来自知名科技巨头公司的行业大咖嘉宾，共同深入探究了具身智能技术对千行百业的重塑，并研判具身智能在商业领域应用潜力。同时，大会首日隆重发布36 氪「2024 具身智能创新应用案例」，为更多企业在该领域的发展应用提供宝贵参考，助推具身智能产业蓬勃发展。本次大会还特设「具身智能案例路演show」环节，诸多行业优质企业集体亮相，立体展示了具身智能行业的蓬勃新生力量。

  刚才的开场视频中大家已经看到，几十年前科幻电影里对世界的想象，已经在今天成为现实。无论是清扫机器人“瓦力”、健康医疗机器人“大白”，还是能陪你聊天的“Jarvis”，如今都慢慢的变成了我们生活中常见的智能产品。那站在当下，对十几年、甚至几十年后未来生活的“科幻预言”要靠什么实现呢？ 今天大会的主题就是我们的答案——具身智能。

  具身智能的核心思想是将智能系统与环境融为一体，使其能够像人类一样通过感知和行动与环境进行交互。按照目前的探索实践，我们得知大多数的具身智能，就是AI大模型+实体机器人。

  我举个例子，低空经济在今年是个新兴且充满了许多活力的领域，无人机物流是低空经济的重要组成部分，通过具身智能技术能够使无人机实现自主导航、路径规划，通过深度学习一直在优化飞行策略。而无人机显然不是人形机器人。

  工业等B端场景数据和经验都是细分的，属于细分小市场。在目前具身智能的技术发展下，B端场景会有独特的机会，更适合勇于探索商业模式的公司去探索。而家庭服务等C端场景，始终是围绕人展开的，是通用级产品。

  我们目前的一些服务机器人，比如酒店服务机器人、扫地机器人等，还在某一项专业能力沉淀的阶段上，是实现通用机器人的过渡阶段。

  在海外市场，企业更容易靠技术能力和产品的优点获得商业溢价；且具身智能技术与产品在现阶段作为人工协作和补充角色，在海外更有市场需求。会出现一些小而美的细分市场机会。

  在本次具身智能创新应用案例中，我们同样也找到一些有趣的案例，他们来自于工业和服务场景，恰恰正处在这个过渡阶段。

  理想的AI，应该是让机器人像人一样思考和工作。应该是结合具体场景应用，端到端解决实际问题，还能创造价值就更好了。

  我们关注到了云迹科技，这家率先选择在酒店场景布局，从解决配送问题开始，让具身智能机器人找到“工作”的。在中国，我们只要住酒店，就不难发现无处不在的机器人、来去匆匆的机器人，在默默工作，成为了真正走向老百姓日常生活里的具身智能。

  在中国，有机器人服务下沉的县/区达到2500+个，目前单台机器人日有效任务数已突破200次。

  第一，云迹科技让服务机器人已经与大家形成了天然的默契，相处融洽，让本来看似冰冷、距离很远的机器人在身边为咱们提供丝滑的服务，中国服务机器人，尤其是在酒店喜闻乐见了，且远超海外，这就是中国科技、供应链、市场等等优势。

  第二，科技的本质要回归到处理问题，以机器人为例，“任务”不等同于“服务”，大部分机器人只是完成一个动作或任务，而不是真正的服务。未来，具身智能是靠更高质量的服务发展的，因此，云迹科技为衡量机器人的服务品质指定了四个指标:

  一是质量:主要看任务数、好评数、投诉数等数据；二是有效:主要看任务的闭环率；三是依赖:人员是否多次需要递送、服务的粘性；最后是深度:场景智能、服务项目

  一个是新型服务机器人，叫：复合多态机器人「UP」，让机器人有更多的身份、更多的职责以及更多的价值了。它不光具备机器人的自我生存能力，还具备使用工具、理解推理分解任务、以及Human In The Loop智能调度的特点。这样的机器人是在做有效服务。

  另一个法宝是云迹首创的服务数字化系统HDOS，并通过UP+HDOS做端到端的场景智能。

  HDOS系统，即是在感知、认知、决策、执行到反馈的每一个环节，将信息流可处理、行动流可执行，并转化为可分析、可处理的数据，进而优化决策并执行，这是具身智能的深度服务。

  对酒店而言，HDOS系统相当于把酒店升级成了一个类智能体，如此一来，形成两个“端”到“端”的闭环，一是帮助酒店提供增值服务，让客人从“有服务需求的客人”变成“得到服务且满意的客人”，同时还能增加酒店非房收入；二是服务员运用机器人辅助工作，提升工作质量、缩短服务响应时间，让员工从“有待办任务的员工”变成“轻轻松松完成任务且幸福的员工”。

  我们还注意到一组数据，机器人单日最高任务200次，平均节约10-12小时/天，相当于人效1.25人；对C端客户而言，服务体验感与及时性都得到了满足。目前云迹科技机器人累计OTA好评600万次。

  “千人千面”，最初作为一种算法和营销手段被提出，后来，这个概念扩展到了各行各业，新闻有了“千人千面”，家装有了“千人千面”，招聘也有了“千人千面”......现如今，“千人千面”的内涵愈加丰富，连强调标准统一的传统制造业，都已经在“千人千面”。

  你能想象到“千人千面”这个词用在工业生产制造上么？在过去这会是一件非常可怕的事情，毕竟“千人千面”与传统制造业的“批量标品”是两个相矛盾的词。

  但一家叫米思米的企业，用AI把它变成了现实。2023年10月，⽶思⽶集团，在中国推出了⾮标零件AI智能报价平台“meviy”，这是⼀种颠覆了传统制造业的新模式。无论你是大厂巨头，或者中小企业，都可以按项目需求来量身定做零部件。也许你在想这么做会不会很麻烦，成本很高？过去的确如此，但AI改变了这一切。

  以采购为例，假如没有AI，这类项目的传统流程通常是，设计师先设计3D模型，再出2D图给到采购获取报价，费时费力、流程繁琐。如果借助meviy，这一过程则会大大简化。哪怕很复杂的机器人的假手骨骼部分，也只需考虑3D环境下的模型特征和定位，上传数据，AI就可根据算法，⾃动解析该模型的形状和特征，当场进行报价。

  meviy也不只用在采购流程。2023年8月，一款可变形、可驾驶的机器人在日本问世。它的机身数百处都使⽤了meviy，像是驾驶舱内的⼩型钣⾦件，主架构外附的构造零部件，以及连接主架构和外附零部件的⽀撑件等等。meviy⾃动⽣成加⼯程序，进⾏智能化的⽣产制造，仅凭3D数据就能定制零件，让⾮标定制零件最快1天出货，这在过去是完全不可想象的效率。但AI做到了。

  ⼈⼒成本，对公司来说是最珍贵的资源，而帮助客户节省精力，是米思米这家企业的基因。AI赋能更重要的在于给客户提供时间价值，⽆论是设计环节和采购环节，有效简化了企业内部流程，释放了新的⽣产⼒，从而提升企业及产品的竞争实⼒。

  随着全球制造业的加快速度进行发展，非标零件的定制需求日渐增长，人们对生产的灵活性和响应速度的要求也慢慢变得高，字典大全式销售目录也难以满足企业需求。特别是工业4.0时代的当下，类似meviy这样的智能平台，便成为了制造业不可或缺的一部分。借助AI和大数据的赋能，制造业将朝着更智能、更高效的方向迈进。

  还有一家深圳的人形机器人公司叫做「帕西尼感知科技」，他们今年8月份发布了以第二代多维触觉人形机器人TORA-ONE为代表的三款新品。

  我们关注到它，是因为以TORA-ONE为代表的机器人已经具备了压感、摩擦、软硬度、纹理、重量和温度等多维触觉感知能力，而感知能力是具身智能当下发展的关键。

  AI大模型的突破，给具身智能装上了大脑。但具身智能的突破，绝不仅仅是大脑的升级，身体的迭代与进步也决定着具身智能在协助人类完成复杂作业方面的应用潜力。它要求机器人理解物理世界运作规则，了解物理量之间的耦合关系，并通过身体与物理世界直接交互。TORA-ONE机器人，双手集成近2000个「帕西尼感知科技」自研的ITPU多维触觉传感单元，能捕捉并解析接触面上细微形变与多维度触感信息，赋予了机器人精准操作与交互能力。同时，「帕西尼感知科技」自研VTLA-Model视触觉多模态感知模型与前沿AI视觉系统，让TORA-ONE机器人在复杂多变的环境中，实现触觉与视觉的深层次地融合，为机器人在复杂场景的广泛应用提供技术支撑。

  机器人已经在工业和自动化等结构化场景中获得高度认可。随着智能化程度的迅速提升，人们无不期待机器人加速走进人们的生活和工作。然而，要让机器人适应复杂多变的生活场景并不简单，组装纤细的产品，拾取柔软的布料，端起易碎的玻璃杯，甚至搬运大小重量不一的箱子都是机器人作业的阻碍。人类克服这一困难的利器是布满双手的触觉感受器，借由多维度阵列式的触觉反馈，人类可以在行动过程中不断地调整姿势和力度，实现对各类物体和工具的操控，因而，触觉感受能力是机器人进入复杂柔性场景的关键。

  可以发现，如今帕西尼已经突破机器人多维度触觉底层核心技术，产品体系包括触觉传感器、灵巧手、机器人等，这使得帕西尼既能够作为专业的触觉人形机器人公司可以提供整机产品，也能够为公司可以提供配套的核心触觉传感器零部件，这已形成了成熟的产业链闭环。

  还有很多精彩的案例，会在接下来的大会上做介绍和展示，他们都在用具身智能解决实际场景中的问题。

  “这不过是将来之事的前奏，也是将来之事的影子。”这是人工智能之父艾伦·图灵说过的一句话。这些具身智能企业正在用技术预演着明天的世界。我们已正在进入AI时代，不仅仅是人工智能帮助人类，而是人工智能的发展会不断推动人类去适应人工智能。当然，回到现阶段，具身智能还面临AI模型、AI训练数据、AI的落地部署不足的困境，这些要求我们一代代的创新者们共同努力去突破，我们大家都希望看到具身智能不仅很好的服务于人类，更能创造更大的商业经济价值。