CCF YOCSEF总部举办论坛: 具身智能机器人能力分级测评与关键技术演进路线
2026-06-01 阅读量:0 小字

具身智能技术和应用场景的不断拓展正重新定义机器人的角色定位和功能边界,机器人不再局限于简单的自动化操作,而是朝着更通用、更智能、更加多样化任务协作的方向发展,成为“人-机-环境”协同工作的重要组成。在这一转变中,如何定性定量地对具身智能机器人的能力进行分级刻画测评以及前瞻性的研判支撑具身智能机器人发展关键技术的演进方向至关重要。

在这一背景下,CCF YOCSEF学术委员会于2025年9月21日在北京文津国际酒店举办了题为“具身智能机器人能力分级测评与关键技术演进路线” 的闭门深度技术论坛,由CCF YOCSEF AC副主席金一和AC委员赵恺共同担任执行主席。来自国内知名高校与产业界的五十余位专家学者和企业代表受邀出席。与会嘉宾围绕具身智能机器人的分级测评框架、关键技术路线及高价值应用场景展开了深入交流与思辨,以期共同推动我国具身智能机器人技术快速发展与应用突破创新。


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活动合影

CCF YOCSEF的论坛活动由报告环节和讨论环节组成,重点围绕论坛主题的多角度深度思辨研讨。本次论坛邀请了四位引导嘉宾分别从基础技术挑战与数据联盟建设、具身智能的关键维度与跨学科合作、类人灵巧操作的渐进式落地路径,以及评测框架的结构化体系四个不同角度,围绕“具身智能机器人的能力分级测评与关键技术演进路线”发表了引导观点。四位引导发言嘉宾分别是:北京智源人工智能研究院林咏华副院长、中国科学院大学蒋树强教授、中国科学院自动化研究所王鹏研究员、中国信息通信研究院两化所韦莎副总工程师。

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执行主席为四位引导发言嘉宾颁发感谢证书

在引导发言环节,林咏华副院长介绍了北京智源人工智能研究院在具身智能机器人在数据挑战、测评挑战和计算挑战等方面的系统思考,并展示了智源研究院在具身智能数据平台、测评平台和计算系统方面的最新进展,为具身智能机器人迈向“多对象、多工具、多环境”通用操作提供了坚实基座,推动相关方向产学研协同创新与规模落地。

中国科学院大学蒋树强教授指出,具身智能是以身体与环境互动为基础的智能形态,涵盖感知、认知、行为和交互四个关键维度。蒋树强教授强调,大脑、脑和本体之间紧密耦合的,不能简单地分开研究,记忆与具身化关系密切,学术界与工业界应加强跨学科合作,共同推动基础理论创新与关键技术突破,促进其从技术研究走向更广泛的社会应用。

王鹏研究员在报告中介绍了所带领的团队在“通用类人灵巧操作”方面的突破性进展,并系统地阐述了在类人灵巧操作算法模型及能力分级方面的深入思考。同时,王鹏研究员提出了类人灵巧操作能力的渐进式落地方案,从“特种应用”到“工业应用”再到“服务应用”,逐步扩大机器人适用范围,推动相关技术服务更多应用场景。

中国信息通信研究院两化所韦莎副总工程师阐释了具身智能作为工业新质生产力核心驱动的重要价值以及在工业落地中的诸多挑战。同时,进一步介绍了从技术供给侧和应用侧两个角度构建的具身智能评价维度,我们用一张映射矩阵把“供给侧能力域”与“应用侧指标”一一关联——哪几块能力对哪类指标影响大,标为不同程度,再用“能力就绪度 → 应用表现”的统一评分模型把供给侧的打分推演成应用端的可达水平,同时设置红线门槛(安全、连续运行、人工介入、上线速度等),确保“不过红线不晋级”。这样,评估不止给出分数,还能定位短板、指导改造:从定义与架构到能力域/子域,再到分级与门槛,最终把供给侧的可实现性与应用侧的可用性融成一条闭环路径——设权→测能→推演→验场→闭环,既保障安全与效率,也构建产业间的共同语言与信任。

四位引导嘉宾发言结束后,在论坛的集体思辨环节,与会嘉宾对齐了具身智能机器人的概念内涵;解构了具身智能机器人能力枝干脉络与应用场景矩阵;探讨了具身智能机器人的测评思路、测评原则和测评难点。嘉宾们对测评体系应同时兼顾模型技能层、任务系统层、场景应用层进行多维度分层评估和评测达成了一致共识,并初步形成了场景化、任务化、目标化、流程化的测评思路。

下午的讨论中,与会嘉宾首先分三组分别开展讨论,分别以“能力映射:元能力→能力域→任务执行与系统集成”、“场景映射:任务执行与系统集成→应用场景”和“测评框架:测评角度→测评原则→测评方法”三个角度开展了深入的思辨。随后基于三组的讨论成果进行了共同研讨。通过讨论,与会嘉宾共同构建了具身智能机器人的能力全景,围绕感知、认知、决策、行动、安全等能力域,进行域内元能力的拆解,形成基元式的能力表达;体系化汇总和归纳了具身智能机器人高价值应用场景中的典型任务单元,形成了元能力支撑典型任务、典型任务支撑的映射关联;探索了兼顾任务场景表现和基础能力表现的具身智能机器人测评思路,形成了能够指导具身智能机器人落地实践和推动具身智能机器人规模应用的测评框架。

论坛的讨论成果正在进一步梳理并将于近期发布,以期为我国具身智能机器人能力分级测评、关键技术演进以及规模落地应用带来一定的促进和引导作用。


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