文章核心观点 - 2025年12月20日，行业专家在香港论坛上探讨了AI与机器人技术的发展前景，重点讨论了人形机器人的技术阶段、商业化路径以及生态共建 [1] - 与会者普遍认为人形机器人是通用人工智能（AGI）的重要载体，但并非唯一形态，其商业化落地需克服技术、标准化和场景闭环等挑战 [2][3][4][5][6][7] 人形机器人的技术定位与发展阶段 - 中国已成为全球工业机器人和服务机器人第一大国，2026年被视为人形机器人量产的重要节点 [2] - 人形机器人被视为具身智能的最佳形态，是构建Physical AI和世界模型、实现通用人工智能的关键数据基座 [2] - 非人形机器人已在许多产业落地并进入业绩兑现周期，而人形机器人尚处于“从0到1”的阶段，未真正进入生活产生价值 [3] - 技术层面，具身智能目前处于L2阶段（动作实现较好，智能化水平偏低），正迈向L3阶段 [3] - 产业层面，人形机器人正从PR阶段回归理性价值判断，基本完成从实验室原型到真实场景实训的过渡 [4] 人形机器人的商业化关键与量产进展 - 商业化落地是科技产品的核心价值，过往多家企业因无法量产而失败 [5] - 优必选作为全球人形机器人第一股，已交付500台人形机器人，即将突破1000台，2026年计划实现月产800-1000台，年底储备万台产能 [5][6] - 大规模量产需要标准化产品，但行业仍处于“从0到1”的成长阶段，灵巧手、本体等缺乏全球统一标准 [6] - 行业对人形机器人量产时间的预期已从十年以上缩短至三五年 [6] - 商业化需先找到垂类场景，让用户感受到实际价值，通过持续交互积累信任，形成用户场景闭环，以获取数据与反馈实现强化学习与智能进化 [7] 算力与芯片解决方案 - 成熟的机器人产品需要高灵活度执行器、实时算力支持与强大算法支撑，实时算力必须部署在本地 [7] - 天数智芯是首家通用GPU厂商，2021年推出云端通用GPU芯片，产品已迭代至第四代，技术成熟 [7] - 国产算力硬件采用通用GPU架构以适配各类新模型，软件兼容主流路线，曾实现两天内完成跨本体的具身大模型适配 [7] - AMD提供全栈式人工智能解决方案，以CPU+GPU+NPU的异构计算方案满足机器人运动控制、视觉识别、AI算力等需求 [8] - AMD拥有开放的ROCm开发者生态，其FPGA和自适应SoC可满足边缘智能场景对低时延、高能效智能推理的需求 [8][9] 生态共建与未来发展方向 - 依托中国强大的供应链体系、庞大的应用场景以及软硬件一体化人才，应聚焦用重大科技创新解决智能制造等社会关键问题 [6] - 脑系统的核心是软硬件一体，需要芯片物理层、操作系统层、模型层三者深度融合，提出“副脑”概念以实现大小脑协同 [6] - 2024年底，显性知识已被AI学尽，智能进化新阶段的核心驱动力来自各行业的隐性知识（需通过人机交互挖掘）和物理世界的具身智能（需搭建世界模型） [7] - AMD通过上下游产业链合作，助力AI及人形机器人产业发展，担当行业创新引擎与技术推动者 [9] - 预计2026年泛具身场景中非人形机器人将率先起量 [3]