10月16日，由车百会研究院主办，聚合智能产业创新中心（EAI 100）、汽车产业供应链协同创新中心（S100）承办，上海智慧出行设计谷创新中心协办的“具身智能赋能汽车工业场景的路径与保障体系交流沙龙”在上海国际汽车城举办。

本次活动采用“实地参访＋会议研讨”相结合的形式。上午，与会嘉宾先后走进安波福工厂、上海铸盾网络和数据安全治理平台、数采餐厅，观摩汽车制造智能化、柔性化的实践成果，交流数据安全与治理经验，实地了解真实经营场景下的具身数据采集；下午会议由车百会研究院副理事长、车百智库研究院院长师建华主持。特邀中国信通院华东院、复旦大学、上海汽车城、国地共建人形机器人创新中心、以及银河通用、原力灵机、上海车云数据、苦芽科技、极佳视界、人保财险、平安产险等单位的专家与企业代表齐聚一堂，共同探讨具身智能在汽车制造场景落地的现实挑战、可行路径与配套保障体系建设。

▲安波福工厂、上海铸盾网络和数据安全治理研究中心、数采餐厅参观

▲会议由车百会研究院副理事长、车百智库研究院院长师建华主持

▲上海国际汽车城集团党委委员、副总经理陈杰

汽车工业场景适配具身智能具备三大基础：一是有痛点。汽车产线苦、脏、累岗位招工难，一线工人流动性高，人力成本持续上升，而老师傅积累的隐性经验难以沉淀；二是有基础。MES、传感器与视觉系统已广泛部署，数字孪生平台逐步落地，积累了大量的工艺与设备数据，可支撑模型训练与仿真验证，数字底座扎实，三是经济可行。相关应用具备可量化评估体系，对产线的节拍、良率、停机损失、投资回报周期有成熟的ROI核算模型，提质、降本、增效，可以被量化测算。此外，新能源车型迭代快、小批量多品种混线生产成为主流，传统专机改造成本高，恰好给柔性智能留出了空间。

目前，汽车主机厂对具身智能有一定包容度，可以接受新技术短期内难以兑现投资回报。然而，汽车产线停机损失巨大，具身智能相关技术路线和应用方案也尚未完全成熟，在实验室环境下达成的高成功率，很难直接复制到工况复杂的真实汽车生产车间，因此多数汽车主机厂对采购具身智能仍保持观望态度。

与会专家认为，制约工业具身智能落地面临“硬件-软件-模型”三层技术挑战。硬件方面，多传感器融合易受油污、粉尘、反光与光照干扰，动态鲁棒性不够。灵巧手与力控在耐力、负载、维护性和抗噪性上不足，且成本居高不下；软件方面，国产芯片与操作系统尚难完全满足工业实时控制与功能安全要求，软硬件一体化难度大；模型方面，世界模型的物理保真度不高、推理与训练成本高，工业专属小模型跨工位迁移的泛化能力有限。

与会嘉宾将其拆解为三大硬性指标，一是高可靠度。工业场景要求的准确率是99.99%，实验室即便达到99%，也不意味着已经满足实际工业应用要求过关；二是作业节拍，具身智能必须在10秒内完成整套动作，否则会影响整条线流转；三是平均无故障时间，实验室仅需完成四五十次至上百次循环测试即可，工厂却要求设备能够连续稳定运行一两个月，往往还要经历三个月以上的陪产验证。在满足以上三项硬性条件之后，工厂最终还要核算投资回报率。

在推动场景落地优先级上，与会专家提出应走场景牵引、分级试点、由易到难、人机协同路线。短期定位是辅助人，承接苦脏重复工位，而非全面替代工人。具体来看，可先推进巡检、物流、质检等场景，再布局零部件装配场景，远期探索整车总装复杂作业。当前，应优先规模化落地的是任务专用型复合智能体，通用人形机器人仍处于示范验证阶段；在能力排序上，可靠性、安全、可控要先于泛化能力，同时必须兼容MES、PLC 与数字孪生平台，避免形成新的数据孤岛。

与会嘉宾提出，行业需要千台乃至万台级的场景，将算法、底层软、硬件以及“如何融入工厂”的问题集中暴露出来，在高度重复、大量真实数据反馈的条件下跑通全流程，“只有跑通这一步，才具备走向千行百业、最终走向家庭的基础”。

与会嘉宾一致认为，具身智能领域当前最大的瓶颈是数据，但比“缺数据”更紧迫的是要提升“数据使用效率”。目前行业尚未“吃透”现有数据价值，不应盲目开展大规模数据采集。建议优先依托仿真环境完成预训练，积累基础行为模型；再导入少量真实工业场景数据开展微调；之后针对产线实际运行中产生的报错、失效案例做专项训练，分层分步提升模型能力。

在数据来源上，要跳出过去“表演式”人工搭建素材场的模式，更多挖掘汽车工厂真实生产环境、真实业务流程下产生的实景数据。同时正视工业领域工艺机密保护、数据采集成本高昂、仿真环境与现实工况存在鸿沟等客观现实，探索“仿真预训练+少量真实数据微调” 的混合数据模式。目前部分企业已在探索场景方、技术方共建共享共用的合作机制，循序渐进补齐高质量工业数据集短板，避免资源浪费，匹配具身智能技术迭代节奏。

技术之外，保障体系决定产业能走多远。与会专家认为，应从标准与评测、安全与可靠性、供应链与售后运维、风险分担与保险、产业生态与政策支撑五个维度构建保障体系。建议由场景方开放工况，厂商打磨工业软硬件，科研机构攻坚底层理论，第三方负责评测认证，保险探索风险保障，园区搭建公共创新底座，多方协同推动产业持续向前。

车百会研究院副理事长、车百智库研究院院长师建华在总结中表示，汽车行业走到今天经历过无数次创新，每一次都会经历各类质疑的声音。具身智能赋能汽车工业同样如此，技术的落地成熟不可能一蹴而就，这项创新需要汽车场景方、产业链上下游及支撑体系企业的各主体共同往前推进，加快推动行业迈向“生态共建”的新阶段。