在人工智能发展的新阶段，具身智能正引领着机器从"机械执行"向"自主认知"的跨越式转变。清华人工智能研究院智能机器人中心主任孙富春教授在2025浦江创新论坛上分享道，下一代智能机器人将超越工具属性，逐步演化为能够在复杂现实环境中自主学习、适应和进化的"智能生命体"。 传统机器人的局限性日益显现，它们像死记硬背的学童，只能在预设参数范围内完成固定任务。孙富春教授以日常泡茶为例生动说明：具备具身智能的机器人不仅能按部就班地操作茶具，还能在发现茶叶不足时主动解决问题——自主规划路径从备用区取茶。这种能力的背后是"任务泛化"与"场景迁移"两大核心突破，意味着机器人可以将在上海开门的经验灵活应用到北京的环境中。 智能化进程与人类成长有着奇妙的相似性。孙富春教授解释道，机器人通过持续的环境交互，将感知信息与行为决策深度融合，最终形成对物理世界的动态认知图谱。他认为传统的纯数据驱动模式已难以满足高级智能需求，必须向"具身强化学习"转型。这种新型框架使机器人能够像人类一样调取知识库、经验记忆，实现技能迁移，比如把拿苹果的动作智能地调整为握杯子的方式。 在技术架构方面，孙教授特别强调"云脑+终端"的协同计算模式正在成为行业主流。云端大语言模型负责策略规划、逻辑推理等高阶认知任务，为机器人提供决策支持；而本地的轻量化模型则专注于毫秒级的实时控制，确保动作精准执行。这种混合架构已在工业场景中展现价值，例如通过"云端路径规划与本地机械臂控制"的配合实现高精度装配作业。 针对机器人本体形态，孙教授坚定认为人形设计最具发展潜力。他总结了四个关键优势：仿生神经系统支持持续学习进化；全身协调性为复杂动作控制提供基准；双足行走模式对平衡感知的要求显著高于轮式结构；多自由度仿生手部适合各种精细操作。其团队研发的高性能灵巧手已突破单臂15公斤负载，能完成穿针引线等精细作业，更在国际赛事中屡获殊荣。 展望未来突破方向，孙教授聚焦四大核心领域：优化人形结构的环境适应性；构建融合物理规律的认知模型；开发可快速适配的个性化智能体；完善基于经验积累的自主进化机制。这些关键技术的突破将为具身智能从实验室走向实际应用铺平道路。

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