中国工业报记者 余娜 伴随国际形势日益复杂多变、大国竞争博弈日渐加剧，全球制造业竞争格局正发生深刻变化，我国制造强国建设进入新的阶段。与此同时，新一代人工智能等技术快速演进，为制造业生产方式、发展模式和企业形态带来深远影响。 今年的《政府工作报告》大篇幅提及制造业，明确提出因地制宜发展新质生产力，大力推进新型工业化，做大做强先进制造业等重点工作任务。如何发挥我国制造业具有的门类齐全、场景丰富、数据潜能巨大等优势，加快人工智能技术与制造业的融合创新应用，成为当前制造业发展的关键议题。 在4月2日召开的2025智能制造论坛上，中国机械工业联合会执行副会长、工业和信息化部运行监测协调局原局长罗俊杰表示，智能制造已成为重塑全球产业竞争格局的关键变量。AI大模型、具身智能、数字孪生等技术创新突破，正在深刻影响着制造业的生产方式、产业形态与价值链条。加速人工智能等前沿技术与制造业的融合创新与应用落地，已成为我国制造业破局突围、迈向高端的关键所在。 机械工业信息研究院党委副书记周宝东认为，当前智能制造呈现多技术融合、产业协同升级及绿色可持续发展三大趋势。2025年，中国制造业更应关注如何从“规模红利”转向“创新红利”，如何将人工智能等技术的“变量”转化为高质量发展的“增量”。 发展三大要素 完善智能制造核心技术体系 自20世纪80年代中后期智能制造概念出现以来，智能制造的内涵和外延不断丰富和升华。 “迄今，智能制造大致可以分为三个发展阶段，即数字化制造、网络化制造、智能化制造。其中，数字化制造已经发展30多年，网络化制造也有了十余年历史，而智能化制造才刚刚进入萌芽期，但其发展速度之快超乎预想。”国家智能制造专家委员会副主任、工业和信息化部装备工业司原司长张相木分析。 在其看来，以人工智能为代表的新兴科技不断取得群体性突破，并迅速向制造业渗透。这种渗透开启了工业人工智能时代，核心就是AI+制造业。AI+制造业推动智能制造开始进入高级阶段，即智能化制造阶段。AI+制造业正在成为第四次工业革命的核心驱动力。 “智能制造三要素包括智能制造装备、智能工业软件、赛博物理系统。其中，智能制造装备是现代制造之母，智能工业软件是智能制造之魂，赛博物理系统是智能工厂之核。”张相木说。 智能制造装备是指在传统制造装备基础上，通过融入人工智能、物联网、大数据等先进技术，使其性能、效能和价值倍增，成为具有状态感知、决策优化、自主控制和执行能力的制造装备，主要包括智能生产装备、智能检测装备、智能物流和仓储装备三大块。 张相木认为，发展智能制造装备需从制造装备本体升级与融合技术突破两方面精准发力，即推动装备本体升级，打造坚实智能载体。自主发展高端数控机床、工业机器人等，以AI为翼，赋能制造装备本体腾飞。攻克融合难题，制定融合标准，推动应用。 “先进制造装备本体是工业AI发挥作用的基石，它决定了智能制造的潜在上限。若制造装备本体的基础精度和稳定性不足，AI算法再精妙也无法弥补硬件缺陷。换言之，如果制造装备本身不够先进，即便融入工业AI，也不过是‘花拳绣腿’”。张相木说。 智能工业软件是融合了人工智能、大数据等技术，具备自我学习、自适应调整和智能决策能力的工业软件，是工业软件在AI时代的升级和发展。然而，作为工业软件的进阶形态，智能工业软件所面临的挑战和突破，不仅是量级的增加，更是维度的拓展。 在张相木看来，智能工业软件是我国制造业“短板中的短板”。我国制造业最薄弱的环节是智能工业软件，该领域与国际先进水平存在很大差距。当前，我国工业领域的高端工业软件几乎被国外公司垄断。例如，法国达索、德国西门子、美国PTC和Autodesk占据90%以上国内CAD市场；美国ANSYS、ALTAIR、NASTRAN占据国内CAE软件市场超过95%以上份额；西门子、施耐德、GE、罗克韦尔在生产控制类软件领域也具有明显优势；德国SAP和美国ORACEL占据生产管理领域高端软件90%以上的市场份额。 “然而，国内智能工业软件具有自身优势和发展机遇。随着持续的投入和发展，国内智能工业软件有望逐步缩小与国外的差距，并在部分领域实现赶超。一是加强算法、模型和工业机理研究，加快技术积累，从根本上提升智能工业软件的性能和专业性。二是加快融入人工智能等核心技术，通过‘人工智能+’模式，实现弯道超车。”张相木建议。 赛博物理系统是智能工厂之核，在智能工厂中扮演着至关重要的角色，是实现自主化智能工厂的物质技术基础。该系统通过集成计算、通信和控制技术，实现对物理生产过程中的实时感知、精确建模、智能决策与精准控制，并将生产设备、产品等物理实体与虚拟信息空间紧密结合，构建起一个高度智能且自适应的生产环境，以提升制造效率、质量和灵活性。 “赛博物理系统仿若一位神奇的赋能者，为智能工厂注入了灵动的智能内核。犹如一把万能的钥匙，打破了虚拟空间与物理世界之间的界限，实现了虚拟对现实的感知与操控，达成了以虚知实、以虚控实。”张相木分析，“智能制造装备是‘感知与执行’的实体基础，智能工业软件是‘决策与优化’的数字大脑，赛博物理系统是‘虚实交互’的神经脉络。智能制造这三大核心要素通过数据流动形成‘装备数据采集-CPS传输-软件分析决策-CPS反馈指令-装备任务执行’的闭环，共同构成了智能制造的核心技术体系。” 突破三大瓶颈 从规模红利走向创新红利 当前，智能制造正在呈现更加清晰的发展模式。一方面，多技术的融合愈发深入，人工智能、大数据、物联网等技术将在制造业的各个环节实现深度的融合，构建起更为智能高效的生产体系。另一方面，产业协同持续升级，跨企业跨行业的协同创新和资源共享成为常态，推动制造业向网络化、生态化方向迈进。 周宝东认为，当下，应探讨中国制造业如何从规模红利转向创新红利，如何将人工智能等新技术的变量转化为高质量发展的增量。 在其看来，绿色可持续发展逐渐成为智能制造的重要方向，通过智能化的手段来降低能耗，减少污染，将实现经济与环境效益的双赢。 “通过智能制造实现质量变革、效率变革、动力变革。这不是简单的技术迭代，而是产业范式的根本性转变——从‘要素驱动’转向‘数据驱动’，从‘生产型制造’转向‘服务型制造，从‘单一环节优化’转向‘全价值链重构’。应破技术瓶颈之局，立自主创新之新；破模式固化之局，立生态协同之新；破数据孤岛之局，立价值创新之新。”罗俊杰分析。 罗俊杰建议，制造业企业应重点把握三个着力点： 第一，以场景智能化驱动替代技术堆砌和智能制造。解决实际问题，立足真实场景的技术应用，才能更好地创造价值。 第二，以渐进式的升级替代颠覆式革命。传统制造企业智能化转型，需要遵循由精益化到数字化，再到智能化的渐进路径。这种“小步快跑”的模式，对于广大企业而言更具普遍性。 第三，以人才重塑支撑系统变革。智能制造的本质是人机协同，既需要培养懂得技术工艺，又懂信息技术数据的价格，也要建立适应数字工厂的组织架构。希望企业能建立数字工匠培养体系，高校能更好的开设智能制造这一方面的交叉学科，科研机构能建设产教融合的创新基地。 今年以来，DeepSeek的爆火加速了AI在制造业的广泛应用。政企管理者愈发认识到人工智能的战略性意义，不少企业开启高端装备制造业的数字化转型之路。 中国中车集团有限公司中车信息技术有限公司副总经理赵清宁坦言，个性化需求带来了产品的多样性，产品的多样性迅速推高了复杂度和成本。以客户定制化、订单个性化需求为代表的市场挑战严峻。 “数字化时代，以数字化、智能化等技术应用催生数字化转型，传统制造业面临巨大挑战。”赵清宁说，“可以看到，基于数字黑科技出现了很多跨界竞争者。例如，特斯拉、google、苹果、华为、百度、小米等。应看清数字化转型的起步带动点、核心着力点、建设关键点、管理创新点。” 其中，数字业务化是数据资产的直接变现，是起步带动点；业务数字化是数据要素的核心关键，是核心着力点；工业互联网平台是数据要素的技术载体，是建设关键点；体制机制创新是垂直联动组织体系，是管理创新点。 中国钢研在AI时代的自我定位，也正从知识供给走向智能供给。 中国钢研集团人工智能首席专家张云贵介绍，钢铁行业AI赋能可行路径将从人力系统到决策系统再到生产系统。未来，将出现“AI原生”的智能钢厂，钢铁智能制造范式将发生革命；在行业“缩量调结构”的较长周期中，人工智能将起到隐形调节器的作用。 张云贵表示，目前AI向钢铁行业渗透的一个卡点是缺乏与行业应用需要适配的系列工具。中国钢研针对这一问题进行了针对性的研发。开发了首个钢铁分割大模型Steel-SAM、工艺机理导入的金相样本受控生成工具以及高效的冶金数据标注平台。 据悉，大模型进入钢铁行业的另一卡点是大模型的“幻觉”、可解释性等问题。中国钢研创造性地提出用流程数字孪生实现AI技术的实验验证，这一技术路线大幅度降低了AI的试错成本，目前已经在关键工序上得到了验证。 钢铁、通讯、算力等行业企业，不断开启制造业数字化升级新范式。 记者获悉，中国联通在数智人工智能方面，正在力推元景大模型在多行业的实践推广。该模型旨在通过打造一站式低门槛工具集等方式，解决AI专业人员与各行业从业者之间的知识差距，助力制造业高质量发展。浪潮在生产现场的透明管控、AI质检、设备数字化管理、企业管理驾驶舱等关键场景解决方案，正在持续落地。蓝凌借助DeepSeek，不断升级传统OA&中台能力。“引入能力、升级场景、厘清架构、快速落地”，成为该企业AI建设的16字方针。

中国工业报  耿鹏飞 2025年3月20-21日，华为中国合作伙伴大会2025在深圳隆重举行。大会期间，华为智能制造行业举办了主题为“拥抱车企新“四化”，把握行业新机会”、“聚力伙伴，助力半电新行业智能化”的2场论坛，以及“智能制造解决方案联盟闭门会”、“华为智能制造联盟级伙伴闭门会”、“智能制造行业算力研讨会”等多场活动，围绕政策机会、战略方向、技术赋能、合作支持等内容，与优质伙伴基于价值合作，打造“同路人”文化，强健“伙伴+华为”的合作体系。共同迈向为客户创造卓越价值的“智能新时代”！ 聚力伙伴，助力半电新行业智能化 IC行业作为现代科技的核心领域，正处于前所未有的变革时期。从全球范围看，产业规模持续增长。相关数据统计显示，预计2025年全球产业规模将达到6280亿美元，较2024年实现两位数增长。 “IC行业作为信息通信产业的关键基础，其发展对各行业至关重要。当前，AI技术的快速迭代为行业带来了新的生产力，展望未来，AI将会从办公逐步深入到研发、生产等环节发挥价值。”华为制造与大企业军团MKT与解决方案销售部部长徐建峰在半电新分论坛开场致辞中强调，华为希望与各细分领域伙伴携手，沉淀面向行业的自主创新方案，助力行业高质量发展。 “深圳已成为全球电子产业创新的重要区域。”深圳市电子信息产业联合会原执行会长张国一致辞时提出，中国IC与电子产业发展的三大驱动力：根技术攻坚、丰富的应用场景以及全球产业链重构。 深圳市半导体行业协会常军锋秘书长在《中国半导体行业发展趋势》的主题演讲中提到，尽管全球产业格局仍以国外为主导，但中国发展迅速，各环节已取得显著进展。“如集成电路设计、封测以及设计工具等方面均有突破，同时国家战略支撑和政策助力也为产业发展提供了有力保障。”常军锋表示。 华为半电新行业解决方案销售总监艾小平在演讲中指出，半电新行业上半场是自主创新，下半场是智能化。“25年将推出面向IC设计场景的鲲鹏一体机、电子领域的智慧工厂、深度适配DeepSeek的昇腾算力平台等新方案，华为希望与伙伴共同打造联合解决方案，助力中国电子工业崛起。”艾小平表示。 美的集团美云智数AIGC产品总监滕伟称，美的在AI领域探索已久，2023年推出AIGC开发者平台并转型为场景导向推进AI应用。2024年，美的借AI包括AIGC降本1.88亿。以智能翻译为例，美的海外40多个基地以往小家电产品说明书翻译成本高、交付周期长达7天左右，借助AI翻译如今仅需几小时，还解决了小语种难题；在C端客服助手上，通过自研算法结合大模型对近10万文档提炼总结，极大提高了客服准确率。 友达数位副总经理申永刚介绍了友达与华为合作打造的智慧工厂联合解决方案，该方案集成华为IOT以及IT基础设施，在缩短新产品验证时间、提高换线效率方面成效显著。 道通产品方案总监刘佳分享了道和通泰具身解决方案在智能化巡检中的实践。制造厂区采用无人机巡检面临数据感知、飞手不足和室内巡检难题。道和通泰通过多模态识别大模型、结合具身智能体应用，实现了放眼、手和强化脑的目标，在管道巡检和非法入侵检测等场景效果良好。 亿方杭创董事长陆梅君在主题演讲中提到，亿方杭创基于华为鲲鹏和昇腾基座探索设计仿真方案，通过软硬件协同模式形成商业竞争力闭环，实现到双C模式转变，结合DeepSeek、昇腾能力与广立微SemiMind，通过低代码和无代码模式降低用户使用门槛，推动设计仿真平台创新升级进程。 拥抱车企新“四化”，把握行业新机会 汽车行业同样正经历深刻变革，“新四化”成为行业发展的核心驱动力。2024年汽车行业产值10.65万亿元，新能源汽车已然成为时代趋势，不仅带动了造车新势力的快速崛起，也吸引着更多新型供应链玩家纷纷入局，其中，包含新能源三电、智能座舱在内的汽车零部件赛道景气度不断提升。在加速制造企业数字化转型时代主题的今天，汽车整车厂及产业链上下、游企业正在为全球汽车的迅猛发展谱写新的篇章。 “汽车行业的‘新四化’中，智能化对行业的影响最为深刻。”华为制造与大企业军团咨询与解决方案开发验证服务部部长周欣在汽车行业论坛欢迎辞中指出，过去一年客户对AI态度发生转变，从关注AI带来的变化到用AI解决实际问题，这为华为和伙伴带来了巨大市场机遇。周欣表示，汽车行业是工业制造领域的璀璨明珠，站在数智时代的入口，我们更离不开伙伴的支持，华为愿与汽车行业各领域的合作伙伴同心聚力，聚焦智能驾驶、研发数字化、车企全球化、集团数字管控等场景，点行业亮灯塔，共同服务好车企主机厂及产业链上下游客户。 华为中国政企车辆装备解决方案总监邝继双博士，深入分析了车辆整车厂的市场洞察和拓展策略。他指出，产品智能化、业务协同化以及数据资产化是行业发展的关键趋势。“华为在数字化研发、生产制造等方面的解决方案，如提供云化研发桌面云、IDME数据引擎、软硬件研发工具链等，以及数据底座、智能座舱等相关技术和应用，为车企的数字化转型提供了全面支持。”邝继双表示。 华为制造与大企业军团车辆装备零部件行业总监吴海滨详细阐述了华为在零部件行业的五层解决方案，涵盖ICT基础设施、数据治理、数据资产化、智慧工厂以及数字化转型规划咨询等方面，并通过实际案例展示了这些解决方案的应用效果，如帮助汽车轮胎、玻璃等客户实现产品质量提升、工厂运营优化和节能等。 上海昆联数码科技有限公司总经理周辉介绍了上海区域车辆行业客户拓展策略，强调华为合作解决方案在研发平台等多领域具有便捷、高效优势，期望未来与华为在多方面实现全面升级合作。 深圳市优必选科技有限公司研究院副院长秦文龙博士表示，人形机器人产业前景广阔，优必选的WalkerS1专为工业场景设计，已在汽车制造场景应用。面向未来，优必选愿携手华为，助力未来人形机器人与现有工业自动化设备融合升级。 能科科技股份有限公司售前及产品应用中心总经理张栋分享了与华为合作打造车企数字化研发新动能的经验。能科科技基于华为相关平台和产品打造整车研发数字主线，涵盖多个环节，通过AI实现业务场景挖掘和提质增效，开发多种工具提升整车工业智能化能力，通过数字主线打造多域数字模型实现数据可追溯与复用。 深耕制造，让智造生根 在智能制造展区，围绕车企、电子新能源、制药、烟草等行业，关注制造企业的实际难点痛点，展示了制造领域场景化解决方案和最佳实践，让数智制造一触即达。 华为源于制造，更懂制造，以助力制造业数智化转型为锚点，深耕技术，加速全链数智化；深耕经验；再造新智能；深耕生态；构建伙伴与客户价值双循环，融合OT与ICT技术，把数字世界带入每个制造企业。

随着中国移动、中国电信、中国联通2024年财报的相继发布，三大运营商在营收、利润、投资布局及前沿技术领域的表现逐渐明晰——5G建设上的投资开始减少，围绕算力与AI展开的竞赛，正成为行业发展的新主线。 营收与利润均实现稳健增长 中国移动2024年财报显示，全年实现营运收入10408亿元，同比增长3.1%，净利润达1384亿元，同比增长5.0%，利润规模再创历史新高。 中国电信2024年度业绩报告显示，全年经营收入为5294亿元，同比增长3.1%。净利润为330亿元，同比增长8.4%。 中国联通2024年实现营业收入3896亿元，同比增长4.6%。净利润为206亿元，同比增长10.1%。 总体来看，三大运营商在营收和利润上均实现了稳健增长，展现出强大的抗风险能力和发展韧性。这得益于数字经济的蓬勃发展、5G网络的持续普及以及运营商在数字化转型方面的积极探索。 近年来，三大运营商资本开支规模整体呈缩减趋势。2025年，三大运营商资本开支计划合计2898亿元。中国移动2024年各项资本开支合计约1640亿元，2025年预计资本开支合计约1512亿元，下降128亿元；中国电信2024年资本开支规模为935亿元，2025年计划为836亿元，预计下滑10.6%；中国联通2024年资本开支规模为613.7亿元，2025年预计下调至550亿元左右。 与此同时，三大运营商也纷纷缩减5G资本开支。数据显示，三大运营商的5G相关资本开支从2021年的1840亿元降至2024年的1172亿元，资本开支占比从54.2%降至35.1%。其中，中国移动的5G相关资本开支从2021年的1140亿元降至2024年的690亿元，资本开支占比也从62.1%降至39.9%。 随着5G网络覆盖逐渐饱和，三大运营商在5G建设上的投资开始减少，转而将更多资源投向新兴领域。 云业务表现抢眼 2024年三大运营商云业务表现亮眼，在收入规模和增长速度上均取得显著进展。 中国移动锚定“一流云服务商”目标，由云向智。2024年，移动云收入达到1004亿元，同比增长20.4%，首次突破千亿大关，且IaaS+PaaS收入规模稳居业界前五。自2019年以来，短短5年时间，移动云收入从19亿元增长至1004亿元，实现了52倍的惊人增长。 中国电信天翼云收入达到1139亿元，同比增长17.1%，占总收入比重达到23.6%，持续领跑运营商云业务赛道。 中国联通联通云收入达到686亿元，同比增长17.1%。在算力投资逆势增长19%的推动下，智算业务签约金额突破260亿元。 算力、AI成未来投资重点 根据三大运营商财报数据，三大运营商投资结构正持续向算力、AI领域倾斜。 自2021年起，中国移动在总体资本开支复合增长下降的情况下，算力投资复合增长率达到了13%。2024年，算力网络相关资本开支371亿元，通用算力规模达8.5EFLOPS，智能算力规模达29.2EFLOPS。2025年，中国移动计划投入373亿元布局算力，与2024年基本持平，但在资本开支中的占比提升至25%，计划智算规模超过34EFLOPS，对推理资源投资“不设上限”。 “数字经济时代，强大算力底座的构筑，正是支撑千亿云收入的关键所在。我们要做AI领域的‘台积电’。”中国移动董事长杨杰在2024年度业绩电话会上这样说道。 中国电信2024年，包括算力在内的产业数字化投资325亿元。2025年，产业数字化方面投资占比预计提升至38%，算力方面资本开支预计同比增长22%，且“不设限”，将根据客户需求和市场发展情况灵活调整。截至2024年末，其自有和接入的智能算力合计达到62EFLOPS。2025年，中国电信将围绕“息壤”智算服务平台，进一步提升算力服务的精细化水平，不仅为AI模型训练和推理提供强大算力支撑，还将结合行业场景，开发更多AI赋能的解决方案，助力企业数字化转型。 3月25日，中国电信执行董事、董事长兼首席执行官柯瑞文表示，人工智能是方向，更是现实。未来，中国电信将全面拥抱人工智能，坚定方向，把握机遇，深入推进“人工智能+”行动，推动人工智能应用赋能经济社会发展。 中国联通2024年，算力投资同比上升19%。2025年，预计算力投资同比增长28%，为人工智能重点基础设施和重大工程专项作了特别预算安排，其智算规模在2024年末已超过17EFLOPS。 中国联通董事长陈忠岳在3月18日召开的业绩说明会上表示，中国联通将在基建设施（AIInfra）、数据集、大模型、智能体和AI安全五个方面发力，抢抓人工智能的发展机遇。大模型方面，中国联通将积极融入开源生态，前瞻布局，前沿突破，构建多模共生元景大模型；聚焦工业制造、经济运行、城市治理、健康医疗等重点领域，丰富元景行业大模型；加快模型和机器人等具身智能的融合发展。 展望未来，随着数字经济的持续发展，三大运营商竞逐AI的赛道正在加速开启。（耿鹏飞）

■中国工业报 汪静 春分时节，深圳花团锦簇。粉艳欲滴的三角梅与红得似火的木棉花，动感、热烈且朝气勃发。一如深圳国际会展中心连日来的气氛，一场围绕智能世界新合作伙伴体系的“誓师大会”正在火热进行中。这场大会由华为与众“同路人”为伴，20000多人齐聚场馆，一起吹响了2025年的冲锋“号角”。 3月20日，华为公司常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任汪涛在场内激情宣布，主题为“因聚而生众智有为”的“华为中国合作伙伴大会2025”正式启幕。而就在去年几乎同一时期，同样是汪涛揭开了“因聚而生，数智有为——华为中国合作伙伴大会2024”序幕。时隔一年，一字之差，到底透路出什么信号？ 此次大会主题强调“因聚而生众智有为”，旨在通过聚合伙伴能力，升级对伙伴的支持，加速客户数智化进程，实现“数智世界一触即达”。 携“众智”之志，华为“有为而来”，2025年一场围绕智能时代的数智化转型服务战一触即发。 在智能世界大有作为 AI应用正重塑企业，大模型能力的跃迁和推理的爆发，为企业全面智能化铺平了道路，AItoB的奇点时刻已经到来。未来，企业的竞争力将取决于“和AI共生的能力”。 “非常靓丽，我们有幸生活在一个伟大的人工智能时代。”华为中国政企业务总裁吴辉与中国工业报谈及于此，眼神里充满了憧憬，而“人工智能”也成为为期两天整场活动的话题焦点之一。 图为华为中国政企业务总裁吴辉 当下，全面智能化时代正在加速到来，AI技术已成为推动全球产业变革的核心引擎，正在深刻改变每一个行业。数据显示，2025年，中国人工智能市场规模将超过3000亿元，预计到2028年市场规模将超过7000亿元。 “它早已超越了摩尔定律——集成电路上可容纳的晶体管数目大约每18到24个月增加一倍，同时，性能提升一倍，成本降低一半，而人工智能的技术迭代速度更快，只有一年、半年，甚至几个月就可能出现现象级的颠覆。”吴辉对中国工业报说。 在汪涛看来，人工智能带来的变化是显而易见的，首先，AI能力正在从量变走向质变。去年以来，人工智能在深度思考、思维链、多模态融合等技术上实现明显突破。大语言模型从原来黑箱式的问答，走向可解释的因果推理，逐步达到领域专家水平。 工程能力上，通用型AIAgent（智能体）让人工智能从被动响应，走向主动规划和执行，可满足跨场景复杂任务的需求，我们也正式迎来了AIAgent元年。 其次，AI推理迎来爆发式增长，推理的快速发展拓宽了智能化的广度。中国生成式AI用户已近3亿，月活用户超1.2亿。生成式AI的日均Token数已达到十万亿。在这个发展过程中，MoE架构模型也在加速普及，因其多专家和稀疏化特征，需依托大规模算力集群才能完全释放潜能。 另一方面，AI应用正重塑企业。大模型能力的跃迁和推理的爆发，为企业全面智能化铺平了道路，AItoB的奇点时刻已经到来。数据显示，在业务流程中，采用AI功能的企业或组织，已经超过了70%。未来，企业的竞争力将取决于“和AI共生的能力”。 图为华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任汪涛 “中国的人工智能产业确实跑出了‘加速度’。”在3月5日，国新办举行的吹风会上，《政府工作报告》起草组成员、国务院研究室副主任陈昌盛表示，今年《政府工作报告》提出持续推进“人工智能+”行动，就是要抓住人工智能技术突破的机遇，使我国的数字技术与制造优势、市场规模优势充分结合，推动人工智能大模型的广泛应用，努力推动人工智能真正赋能千行百业、走进千家万户。 2025年，将是我国人工智能产业从“规模扩张”向“质量跃升”的关键节点。让各行各业踩上“风火轮”，跑出数智化加速度。作为全球领先的ICT（信息与通信）基础设施和智能终端提供商，华为如何在人工智能大爆发的年代，“使能百模千态、赋能千行万业”，汪涛讲明大会题中深义：“我们把大会主题升级为‘因聚而生，众志有为’，就是希望凝聚华为和伙伴们的智慧，一起抓住智能时代的巨大机遇，在智能世界大有作为。” 华为中国政企业务显著提升 在中国，有交易的伙伴数量超过了22000家，增长超40%。中国政企市场无论是伙伴的业务规模，还是伙伴能力和合作深度，都取得了显著提升。 “2024年，华为公司整体经营保持稳健，收入超过8600亿元，增长超22%；其中，中国政企业务收入取得了超过25%的快速增长。同时，华为与伙伴共成长，全球有交易的企业伙伴数量超过了49000家，增长超22%。在中国，有交易的伙伴数量超过了22000家，增长超40%。中国政企市场无论是伙伴的业务规模，还是伙伴能力和合作深度，都取得了显著提升。”汪涛表示。 “为迎接通用人工智能时代的到来，华为将全面推进全面智能化战略，使能百模千态，赋能千行万业。”汪涛表示，华为将从6个方面来践行全面智能化战略： 第一，致力于打造坚实的算力底座，使能百模千态。面向客户的不同场景，华为和合作伙伴一起，提供从中心到边缘、从训练到推理的全系列产品，满足各行各业多样性的AI算力需求，并使能百模千态，加速模型技术创新和应用创新。 第二，华为携手伙伴繁荣昇腾AI生态，构建基于AI算力使能平台CANN、AscendC编程环境、昇思AI计算框架等基础软件生态，依托丰富的工具链、加速库、开发套件，持续提升性能与易用性，使能伙伴与开发者更好地开展人工智能应用创新。 第三，华为用AI赋能华为产品。用AI赋能ICT基础设施、华为云、智能终端、智能汽车解决方案等。 第四，华为支持大模型“百花齐放”，将持续投入自研盘古大模型，同时，又积极拥抱业界优秀的大模型。 第五，坚持用AI优化内部运营和管理，华为把AI引入研发、供应、交付与服务、财经等领域，持续提升生产效率、运营效率和员工体验，为各行业的智能化转型提供实践参考。 第六，用AI赋能千行万业。未来的智能世界是万智互联的共生体，华为将构筑开放的生态，携手客户、伙伴与开发者，将技术与客户场景相结合，助力千行万业加速智能化转型。 不仅如此，为抓住行业智能化的巨大机遇，汪涛表示，华为坚持“一个深耕，两个扩张”的业务战略，以客户分类为龙头，匹配相应的组织阵型、资源配置、伙伴体系、产品与解决方案，与伙伴共成长。 “我们将持续深耕NA（大客户）市场，点亮一座灯塔，照亮一片行业，发展一批伙伴。”汪涛说，截至目前，华为和伙伴一起，在全国已经建设了118个数智化转型样板点，覆盖36个细分行业。2025年，华为将进一步建设更多的样板点，给行业客户提供实践参考。 两个扩张，即扩张商业市场和分销市场。商业市场以集成商为中心，沿着行业做商业。分销市场以工程商为中心、以分销商为主，持续构建“枝繁叶茂”的分销伙伴体系。“2025年，我们会进一步增强‘伙伴+华为’的合作伙伴体系，优化伙伴政策和合作模式，提升伙伴能力，发展伙伴‘同路人’。”汪涛说。 从“伙伴+华为”到“同路人” 开放、紧密、成长的‘伙伴+华为’体系，需要与更多‘同路人’一起，以客户为中心，互投入，聚资源，让体系更强健。 从“伙伴+华为”到“同路人”，那么在华为的合作伙伴体系中，什么样的人才算是“同路人”？“同路人”的变化之处又体现在哪里？ “一直以来，华为始终坚持‘以利益为纽带、以诚信为基础、以规则为保障’的合作理念。面对行业场景的多样化、客户业务的复杂化，华为和伙伴需要共同努力提升客户满意度，我们需要一个更加健康、紧密成长的‘伙伴+华为’体系。”华为公司高级副总裁、ICT销售与服务总裁李鹏表示。 图为华为高级副总裁、ICT销售与服务总裁李鹏 吴辉则进一步强调：“因聚而生，聚的是志同道合；众智有为，为的是千行万业。开放、紧密、成长的‘伙伴+华为’体系，需要与更多‘同路人’一起，以客户为中心，互投入，聚资源，让体系更强健。” 在华为的“同路人”理念中，有两个重要方向值得关注：一是头部客户群，以华为主导、伙伴协同的方式拓展；二是广大商业市场和中长尾客户群，鼓励伙伴沿着行业自主拓展、自主营销和自主服务。 据李鹏介绍，2023年，华为基于企业业务的战略驱动和业务诉求，提出了合作伙伴框架，将伙伴分为两大类：加速增长型和协同作战型。加速增长型伙伴专注于向客户销售华为产品和解决方案，贡献越大，收益越多。协同作战型伙伴在咨询、解决方案、服务等领域，具备成熟能力和业务经验沉淀，能力越强，机会越多。 随着模型开源，AI进入平权时代，AI应用门槛降低，智能化技术正在普惠大、中、小微各类企业，AI正快速从行业应用探索走向商业落地。今年，华为进一步升级了合作伙伴框架，助力伙伴能够获得AI带来的巨大发展空间，共享时代红利。 “华为新增了产品增值伙伴和集成伙伴两个类别，实现多元化合作模式。让伙伴不仅能集成华为的产品和部件进行自主拓展，更能带动产业生态快速构建，真正成为华为助力客户数智化转型的同盟军。”李鹏说。 另外，以行业为主维度构建合作体系，打开作战面，做强行业纵深也至关重要。李鹏表示，面向行业头部客户和商业客户，在以行业为主维度的合作体系中，华为采取“四步走”策略，一起沿着行业作战： 第一，在合作伙伴管理体系中加强了行业维度，主动识别行业中能力型的合作伙伴，建立行业伙伴地图。 第二，深入客户生产作业的高价值细分场景，联合伙伴创新，孵化场景化解决方案，点亮行业灯塔。 第三，发挥云管边端芯智组合优势，协同伙伴，构建技术架构基线、行业解决方案基线、交付服务基线，形成能力和经验积累。 第四，使能伙伴，选择同类行业细分场景，通过华为与伙伴合作拓展和伙伴自主拓展的两种方式，进行方案广泛复制。 “例如，在天津港项目上，华为用三年时间，将其打造成全球最大规模的智能水平运输方案。其中，华为只提供平台，全部应用都是由伙伴来实现的。今年，这个项目已经成功出海，在其他国家的市场得以运用，这是伙伴+华为的联合创新成果，也是新质生产力释放的一种表现。”吴辉对中国工业报说。 列阵出击与超级作战力 “我们希望与‘同路人’强强联合，让优质资源向优质伙伴聚集。”吴辉说，“数智化转型只有起点，没有终点。” 为了更好的支持伙伴，李鹏表示，今年，华为将从开放、交付和供应三个方面加强对伙伴的支持： 其一，华为将会开放更多赋能资源给伙伴，更加侧重实操实践，构建伙伴体系化能力。我们为伙伴提供了超过3800门课程，特别加强了新技术和软能力的培养，包括AI大模型，训推一体机、行业解决方案以及企业战略管理等。 其二，华为提供多元化的教学实践方式，在数字化平台的支撑下，整合了华为专家团队、伙伴讲师等优质资源，来加速伙伴能力提升，让伙伴自主拓展更高效，获得更多商机。 其三，华为优化了专业认证体系，向伙伴及其员工提供明确的能力发展要求和升级路径，不断提升伙伴的市场竞争力。我们要持续帮助伙伴构建体系化能力。 而面向三类市场，华为也将构建差异化的供应服务能力：在NA市场，华为按需提供敏捷供应和专人保障，需求满足率可高达95%。在商业市场，华为追求快速供货，目标是集成商下单后15天内到货率提升至68%。在分销市场，华为将支撑分销金牌面向工程商现货供应，通过华为设立安全库存，设置专门生产线，将7天到货率目标提升至73%。 “未来，我们会进一步优化供应效率，助力伙伴不断提升客户供应体验。”李鹏说。 此外，在本次大会上，吴辉还重点发布了围绕“同路人”的两项重要战略：“行业联盟伙伴计划”和“布道师计划”。 所谓“行业联盟伙伴计划”，即寻找到细分行业的头部集成商。比如在证券、机场等细分行业领域，这些集成商已经存在了几十年了，他们非常专业且深入。华为要与其形成互补，形成圈子，双向奔赴。 “今年，华为会加强联盟力量，整合端到端方案，互相开放市场，聚合能力，服务千万客户。”吴辉说，“去年华为只是小试牛刀，试点了2个行业，找到了5家联盟伙伴，但不到半年时间，就创收了5亿元。今年，我们将从2个行业拓展到20多个行业，从5家联盟伙伴拓展到65家，实现强强对抗、强强联合。” “‘布道师计划’更侧重于更好地携手‘同路人’为客户提供场景化解决方案。大中小微企业更需要组合方案、一揽子方案。”吴辉表示，“去年，华为发布了‘布道师千人计划’，2024年，实际发展布道师就已超千人；今年将会发展更多，希望以此大幅提升伙伴的技术推广能力和客户服务能力，提高伙伴体系的技术浓度。” “必须利用数字化的手段去实现紧密作业。去年，华为投入了1.7亿元用于IT平台打造，今年，我们投入将会达到2亿元。”吴辉对中国工业报说，“而去年，华为也结出了丰硕的成果：产品配置从2个小时缩短到5分钟，配置生产从1个小时缩短到2分钟。” 华为中国政企业务副总裁许超表示，华为将践行以客户为中心进行价值创造，沿客户数智化旅程分工协同，围绕行业场景共建能力，持续投入追求合作有序，共筑以客户为中心的“伙伴+华为”体系，与客户共同跨越数智鸿沟，携手共赢AI新时代。 图为华为中国政企业务副总裁许超 “我们希望与‘同路人’强强联合，让优质资源向优质伙伴聚集，让优质伙伴更向华为聚集。”吴辉说，“数智化转型只有起点，没有终点。” 2025年，直面人工智能时代机遇，华为与“同路人”的联合作战大戏将如何演进，我们也将拭目以待。

6G竞合大幕正在开启。图片来源：AI生成 ■中国工业报 耿鹏飞 一秒下载百部4K电影、远程手术零延迟操作、全球无死角网络覆盖、柔性生产实现真正应用……这些看似遥不可及的未来，将在6G时代成为现实。 2025年全国两会胜利闭幕。国务院总理李强在《政府工作报告》中介绍今年政府工作任务时，首次将6G技术纳入未来产业培育核心框架，明确其与生物制造、量子科技等并列的战略地位。3月12日，工业和信息化部召开干部大会，强调要持续推动信息通信业高质量发展，扩大5G规模化应用，加快6G研发进程。 一场关乎全球数字主权的竞合大幕，正在6G推进的序曲中徐徐拉开。 6G不是选择题 在数字基础设施竞争中，慢一步就是失一局。 通信技术的代际跃迁，从来都是国家实力比拼的淘汰赛。从1G空白到5G引领，中国用三十年完成追赶超越。当全球5G基站数量突破千万级（中国占比超60%），6G的“技术窗口期”已然开启。 这场竞赛不是选择题。2020年日本政府公布“超越5G推进战略-迈向6G的路线图”，2022年美国国防部组建6G研发中心，2023年韩国发布《韩国网络2030战略》，欧洲、印度等国家和地区也在积极参与6G研发，各国正以国家战略重构产业版图。 我国最早将6G纳入国家战略，在2019年设立6G研究组织IMT-2030（6G）推进组，推动ITU（InternationalTelecommunicationUnion国际电信联盟）面向6G定义了6大典型场景和15个性能指标，计划2025年启动6G技术标准研究，2030年商用。如今，中国在6G相关专利的申请和授权数量上已经位居全球前列。 在数字基础设施竞争中，慢一步就是失一局。中国电信研究院副院长傅志仁向中国工业报表示，当前全球6G技术竞争格局呈现多极化态势，各国家和地区在技术研发、标准制定和产业布局上加速布局，旨在抢占未来通信技术制高点。 “目前，中国、美国、欧洲、日本和韩国等在全球6G研发中处于领先地位，各国围绕技术主导、标准制定和产业链控制展开深度博弈。”傅志仁说，6G纳入《政府工作报告》的未来产业规划，表明它已成为当前国家重点战略方向之一，在国家政策的引导下，国内产业研发和标准化进程将全面提速。预计政策落地将带动上下游产业联动，包括芯片、器件、集成电路、仪表等，实现产业链自主可控的生态。 中国联通研究院副院长、首席科学家唐雄燕向中国工业报表示，《政府工作报告》首次将6G纳入未来产业规划释放了推进6G发展的积极信号，标志着中国6G从前期技术研究探索阶段，正式进入国家战略推进阶段，这将为我国6G研发和标准化进程带来重要推动力。 Omdia电信战略首席分析师杨光向中国工业报分析说，一方面，政策支持将加速6G核心技术攻关，加快科研成果从实验室研究到产业落地的进程；另一方面，政策支持将进一步激发国内企业、高校和研究机构的创新活力，促进产业链协同创新，推动形成技术开放、合作共赢的6G标准体系，为6G全球统一标准贡献更多中国技术方案。 我国建立6G标准先发优势 我们有底气、有实力在6G标准制定方面争夺话语权。 统一通信标准对于通信业的发展至关重要。从3G时代TD-SCDMA、WCDMA、CDMA2000三分天下，到4G时代TD-LTE、FDD-LTE的并驾齐驱，再到5G时代的国际标准统一。如今，我国已经成为引领全球6G标准制定的重要力量。 众所周知，3GPP（3rdGenerationPartnershipProject，即第三代合作伙伴计划，由多个全球移动通信标准组织合作开发的国际标准化组织）是6G技术标准制定的核心组织之一，负责详细的技术规范和性能指标定义，其工作与ITU紧密协调，以确保6G技术的全球一致性。 3月10日至14日，3GPP在韩国仁川召开了6G标准研讨会和第107次全体会议上，3GPP核心网及终端技术规范组（TSGCT）完成了新一届领导层选举。华为公司的PeterSchmitt成功连任TSGCT主席。中国电信的龙彪当选为3GPPTSGCT副主席，继续参与核心网与终端领域的技术标准制定工作。会上，中国企业主导6G网络侧/无线侧需求立项，实现RAN/SA/CT全席位覆盖，印证着从“参与标准”到“主导标准”的质变。 “中国有了3G、4G、5G标准制定方面的经验，和卓有成效的一些贡献，所以我们有底气、有实力在6G标准制定方面争夺话语权。”北京邮电大学教授曾剑秋向中国工业报说道。 ITU数据显示，中国提交的6G标准提案占全球总量的37%。截至2025年初，中国在6G相关专利的申请和授权数量上位居全球前列，占比超过48%，远超美国的35.2%和日本的9.9%。 事实上，我国早在2019年就由工业和信息化部推动成立了IMT-2030（6G）推进组，联合产学研用各方力量，开展6G愿景需求、技术研发、试验验证等工作，形成了较为完整的6G研发体系。 杨光向中国工业报表示，技术标准的竞争首先是技术研发实力的竞争，但更核心的还是市场规模和发展空间的竞争，因为标准化的最终目标还是通过全球统一的标准扩大市场规模。6G竞争的起点是5G或5G-A（5G-Advanced，是5G的增强版，也被称为5.5G），而中国产业界在5G/5G-A领域，无论是技术积累还是市场规模可以说都是当之无愧的领导者，所以中国产业界在6G竞争中占有一定的先发优势。 AI或成6G未来发展关键 面对AI大模型快速发展的技术潮流，如何实现AI与6G的相互赋能和融合创新成为通信产业新一轮变革的关键。 6G不仅是5G的简单升级，而是通过“全域智能互联”重新定义通信技术的边界。在5G三大应用场景的基础上，6G将提供泛在、智能和感知的能力，进一步实现6G在网络覆盖、传输速率、延迟等方面的突破。6G在关键性能的突破将深刻重塑全球通信体系。 “中国在6G专利申请量上的全球领先地位（占比超40%）为技术发展奠定了坚实基础，但技术落地仍面临严峻挑战。”傅志仁向中国工业报分析说，例如传统通信与AI、感知等新兴技术的融合发展，应用场景和商业模式不清晰等问题。 GSMA大中华区总裁斯寒则向中国工业报分析说道：“当前6G仍处于早期阶段，GSMA（全球移动通信系统协会）和我们的会员已开始与ITU、3GPP等标准机构合作，以确定未来6G网络的需求，从而实现全球统一的标准，并与前几代移动技术的成功保持一致，这个过程需要时间。与此同时，加速5G的普及性和应用，发挥5G带来的社会和经济效益仍是重点。在未来几年，我们很高兴看到更多的5G-A技术。这是3GPP5G标准化过程的第二阶段，将带来新一轮无线创新，突破技术界限，兑现5G的承诺。” 唐雄燕向中国工业报分析说，欧洲因5G部署滞后、市场不确定性和财务压力，更关注成本控制；美国则以安全为由推行技术封锁，通过NextG联盟、AI-RAN联盟等构筑排除中国企业的“小院高墙”，并可能在3GPP、NGMN（NextGenerationMobileNetwork，是一个由全球主要电信运营商组成的非营利性组织）等国际组织施加政治影响，影响技术中立性，阻碍全球6G标准统一。 “性能突破到极限也面临边际效应递减的问题。”唐雄燕向中国工业报表示，5G在带宽、时延等方面实现了显著提升，但仍面临缺乏“杀手级应用”的问题。6G网络性能的提升如果无法匹配真正的典型应用，其商业价值仍将受到挑战。 “今天，面对AI大模型快速发展的技术潮流，如何实现AI与6G的相互赋能和融合创新成为通信产业新一轮变革的关键。”唐雄燕说道。 5G与6G需螺旋式协同发展 5G与6G是“商业闭环-技术进阶”的螺旋式协同，需要以5G应用规模化夯实通信业发展基础，以产业生态协作降低6G创新成本，确保通信产业的长期可持续发展。 目前，6G的发展前景确实还存在不确定因素。杨光指出，主要体现在移动通信产业发展中的结构性矛盾，且与地缘政治的影响相交织。一方面，移动通信技术在社会生产生活中的渗透率和影响力不断扩展，已经成为现代社会的关键数字基础设施；另一方面，移动运营商的经营普遍面临“增量不增收”的困境，面对每十年一个周期的大规模网络投资，已经显露出“力不从心”之态。 “因此，部分国际领先运营商对待6G发展已经呈现保守、收缩的态势。虽然目前6G标准化仍在按照行业惯有的周期启动，但在标准化完成之后，是否会按照惯例出现大规模的网络建设和市场发展，在全球各个主要市场均实现6G网络的全国性覆盖，目前看还存在一定的不确定性。”杨光分析说道，而这种不确定性可能又会反过来对标准化的愿景和技术方向产生影响，并引申出一个问题：如何平衡6G投资与现有5G、5G-A网络的持续优化？ 因此，唐雄燕向中国工业报表示，6G网络发展在投资节奏上，需要分阶段、渐进式投入，近期企业应将主要资源集中于5G网络的优化和完善，以满足当前不断增长的业务需求；同时，适度开展6G技术研究和前期试验，为未来的技术升级做准备，避免6G研发对现有5G优化形成资源挤压。 同时，要加强运营商、设备商、芯片厂商、高校及科研机构的深度合作，构建开放式创新体系，推动6G核心技术在5G-A阶段进行试验验证，确保技术成熟度，减少6G商用的不确定性。5G与6G是“商业闭环-技术进阶”的螺旋式协同，需要以5G应用规模化夯实通信业发展基础，以产业生态协作降低6G创新成本，确保通信产业的长期可持续发展。 6G重塑智能制造“新范式” 6G技术的演进将从连接能力、智能化水平和协同效率等多个维度重塑工业互联网和智能制造的形态 技术的最终价值在于场景落地，产生价值。唐雄燕建议，6G发展加速场景验证与商业化探索，应优先在工业互联网、低空经济、虚拟现实等领域开展示范应用。 “6G具备更低的时延、更高的可靠性和更广泛的覆盖，使得工业设备之间的通信更加实时、高效，支持工厂内部的海量传感器、机器人、智能设备实现毫秒级协同，推动工业生产由‘自动化’向‘自优化’升级。随着6G技术的演进，工业互联网将由传统的设备互联迈向智能体自主协同，实现制造业向智能化、自主化、柔性化生产的新范式转型。”唐雄燕说道。 “例如，在远程操控、供应链协同等智能制造场景中，6G的超低时延和超高精度定位能力，可确保远程操控的工厂内设备实现接近本地操作的实时响应，确保生产线上各环节紧密配合，减少因设备不同步导致的生产延误和次品率，提升加工精度，使复杂制造任务能够跨区域远程完成。”唐雄燕说，6G的超低时延和超高精度定位能力，可实现对原材料在制品和成品在供应链各环节的实时定位和状态跟踪。通过与供应商、物流企业的系统互联，使各方能提前做好生产和配送计划，提高供应链的协同效率，降低库存成本和物流时间，实现更高效的供应链管理。 在傅志仁看来，6G技术的演进将从连接能力、智能化水平和协同效率等多个维度重塑工业互联网和智能制造的形态。连接能力方面：从“万物互联”到“万物智联”，实现全要素、全流程的深度连接；智能化水平方面：通过AI、边缘计算和高精度感知，推动智能制造向自适应、自学习方向发展；协同效率方面：通过超低时延、高精度定位和全息通信，实现供应链、生产线和设备的高效协同。 从48%的专利占比到37%的标准提案，从“灯塔工厂”的单点突破到“智造示范区”的系统重构，我国6G发展正在构建“技术-标准-应用”的良性循环。正如杨光所言，为了保持并进一步发展我国产业界在5G时代取得的领先优势，就需要采取更为积极开放的态度，推动高水平对外开放，求同存异、广交朋友、扩大市场空间、勇挑行业领袖的重担，变不确定因素为发展机遇。

中国工业报记者  左宗鑫 今年的《政府工作报告》当中出现了很多的新名词，其中，“具身智能”“智能机器人”这两个较为相近的表述引发了诸多关注。一时间，大家都在问究竟什么是具身智能？什么是智能机器人？它们又与近年来爆火的人形机器人有什么区别？ 虽然听起来很前卫，但实际上具身智能并不是一个新概念。 1950年，人工智能之父、英国皇家学会院士艾伦·麦席森·图灵就提出了智能与物理形态相结合的设想，然而，受限于技术条件，它在很长一段时间里并没有取得实质性进展。直到近年来，随着人工智能大模型技术的突破，具身智能才真正迎来了发展的契机。 那么，热度暴涨的具身智能到底有多“能”？ 具身智能到底是什么？ 2024世界机器人大会上发布的《人形机器人十大趋势展望》指出，具身智能是可以在高变化下做出迅猛、精准反应的高质量、高性能智能系统。它既不是单纯的虚拟环境下的计算机仿真，也不是完全偏于物理空间的机电系统，与人形机器人系统紧密相关。 “具身智能应该是人工智能的一个分支，它主要是基于物理实体，能够与物理世界进行感知和交互，以及有行动的一种智能系统。”国地共建具身智能机器人创新中心总经理熊友军在中国电子学会组织召开的“贯彻落实全国两会精神——推动具身智能和人形机器人创新发展座谈会”上表示。简言之，具身智能就是让人工智能“拥有身体”。 熊友军进一步解释道，一方面，具身智能强调物理实体；另一方面，具身智能强调与物理世界能够进行交互、感知，同时与物理世界发生一些行为。 “我觉得要构成一个完整的闭环，构成智能体跟物理世界有感知，有决策、思考和行动的闭环。”熊友军认为，具身智能区别于离身智能和现在的普通智能。“现在的DeepSeek或者ChatGPT，这样的智能就是离身智能，可能存在虚拟空间、数字空间、信息空间；而具身智能，一定要有物理的实体。现在的智能可能是‘动嘴皮子’，而具身智能真的是要实干的，是一个‘实干家’。” 对于智能机器人，熊友军认为，其应该是具身智能的一种形式，它有物理的身体，能够与物理世界构成感知、交互和思考行动的能力同时，智能机器人又区别于传统的一些智能化的设备。“有些智能化设备没有传感器，完全靠程序驱动，环境变了，也不会根据环境的变化做出相应的响应，很少有思考和决策的过程，只是机械的执行，缺少跟物理世界交互、感知和思考的过程。像一般的智能化设备，可能还不属于具身智能，而智能机器人应该是具身智能里面的一种形式。”熊友军解释道。 “人形机器人，除了长得像人，应该还有功能和思考行为，模拟人的一种机器人。在学术里面，我们觉得，它是具身智能的一种表现形式，也被称为具身智能体的最佳载体。”熊友军表示，具身智能有很多种表现形式。如轮式的，轮带式的，复合型的机器人，机械臂类型的智能机器人也是具身智能的一种表现形式。因此，人形机器人只是智能机器人其中的一种而已。 针对具身智能、智能机器人与人形机器人三者之间的关系，全国政协常委、致公党中央副主席、全国妇联副主席、中国电子学会理事长徐晓兰进一步指出，具身智能是未来产业的重要方向；智能机器人是具身智能的典型终端产品，涵盖工业机器人、医疗机器人、服务机器人、农业机器人以及人形机器人等；人形机器人是智能机器人的高阶形态，也是具身智能的最佳载体。人形机器人可广泛应用于生产制造、仓储物流、抢险救灾、边防安防、商业服务、家政医疗等场景，将有力带动产业链上下游蓬勃发展，对推动科技创新与产业创新深度融合，培育瞪羚企业、独角兽企业，抢占全球科技与产业发展制高点具有重要战略意义。同时，人形机器人可在研发、生产、检测、维修、保养等环节提供大量就业岗位，是拉动新消费、催生新产业、扩大新就业的强劲动能，是应对社会老龄化的重要抓手。 人工智能的最终形态吗？ 具身智能作为人工智能的一个分支，在其发展过程中，伴随着“具身智能是人工智能最终形态”的一种说法。 对此，行业内看法不尽相同。 知名数字经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受中国工业报记者采访时表示，“结合智能体的具身智能可能是AI的终极形态，具身智能能过对环境进行感知，并基于感知独立决策，给出解决方案然后执行。这样的人工智能基本上模仿人类所有的动作，完成人类所有的工作。” “具身智能强调智能行为与身体紧密关联，身体是智能的载体，智能是身体的延伸，使得智能与身体高度统一，从而达到具有全面适应性、连续性、协作性等特点。这也是实现通用人工智能的重要路径之一。”资深产业经济观察家梁振鹏在接受中国工业报记者采访时也认为。 然而，在接受中国工业报记者采访时，天使投资人、资深人工智能专家郭涛却表达不同的看法。他认为，具身智能是实现通用人工智能的重要路径之一，但它并非终极形态。AI的发展是一个不断演进的过程，未来还可能出现新的技术和理念，具身智能只是在当前阶段具有重要意义和发展潜力的一种形式。 科技商业博主、一篇网络主编赵宏民在接受中国工业报记者采访也不认同“具身智能是AI的终极形态”的说法。“因为人工智能还有许多其他的技术和概念也在不断发展中，如量子计算、隐私计算等。” 行业内对具身智能与人工智能关系的不同看法，也映射出人们对人工智能正在不断刷新认知。 近年来，似乎每过一段时间，“人工智能”的有关消息总能霸榜各类平台的热榜。郭涛认为，这是因为一方面，随着科技的不断发展和社会需求的变化，人们对人工智能的期望和要求不断提高，促使研究者不断探索新的方法和途径；另一方面，不同时期对人工智能的研究重点和应用场景有所不同，一些新的概念和技术在特定历史阶段可能因条件限制而未得到充分发展，随着技术的进步和环境的变化，这些概念又重新受到关注和应用。 盘和林则认为，“如具身智能中的一部分，已经从实验室开始步入实践应用场景，而具身智能一旦进入场景，他们学习人类的渠道就变多了，那么其发展速度会更快。人类社会也就真正进入了智能时代，而所有人都在期待或者担忧这个智能时代的到来，所以，具身智能每一步向前如今都能引发大量关注。” 值得注意的是，盘和林表示，“大部分具身智能产品还在探索阶段，我们不能保证说未来十年或者二十年会有大突破。当前，大多数具身智能的应用场景中都有替代品。比如，跨台阶是具身智能的一个功能，但如果是爬山，其实很多地方有索道，索道比具身智能运力更大也更经济，同样的，工业车间中，工业机器人也是具身智能的竞争对手。更多开放场景，由于具身智能成本过高，甚至不如雇人来得经济。所以，具身智能最大的挑战是商业化，而商业化最大的挑战是成本。” “开源”影响几何？ 3月19日，国家地方共建具身智能机器人创新中心预告，即将发布里程碑式的通用具身智能平台——“格物”。值得关注，一周前，3月12日，北京人形机器人创新中心（国家地方共建具身智能机器人创新中心）才刚刚发布了全球首个“一脑多能”“一脑多机”的通用具身智能平台“慧思开物”。记者在发布会现场了解到，这一平台将为人形机器人配备“大脑”和“小脑”，能够实现从任务理解到执行的全流程智能化，填补了具身智能领域在通用软件系统方面的空白。 “自去年11月，我们启动了开源计划以来，在本体开源方面，很多的合作伙伴，基于天工硬件母平台，在他们的应用场景里面做深度的垂直领域的二次开放，如优必选用天工平台开发了‘天工行者’，用于科研和教育。”熊友军介绍，另外，在数据集的开源方面，国家地方共建具身智能机器人创新中心发布了首个行业标准化的通用具身智能数据集，并首批开放了10万条的数据。同时，在开源社区方面，通过开源协作的模式，吸引了几千名开发者参与模型训练的工作。 而更早些，1月21日，由国家地方共建人形机器人创新中心牵头的全国首个异构人形机器人训练场正式启用。据国地共建人形机器人创新中心总经理许彬介绍，这个具身智能训练场的核心目的是解决具身智能产业发展中的模型训练的技术问题，进一步强化我国人形机器人研发和应用的基础支撑，重点针对数据采集效率低、成本高、数据无法跨平台复用以及缺乏统一的数据标准规范等挑战。异构人形机器人训练场将重点围绕四个方向进行建设：一是构建可重构场景和训练的基础的具身智能模型；二是打造异构集群采训推开源框架；三是搭建具身智能操作与任务调度系统；四是建设开源共享和共性机制，形成模型数据飞轮。 作为“国家队”，在发展过程中，两大创新中心均不约而同瞄准了“开源”。 在北京市社会科学院副研究员王鹏看来，大模型开源或打造开源开发平台能重点解决一些技术问题。一是算法成熟度。开源大模型可以提供经过验证的算法和模型，降低人形机器人研发中的算法开发难度和风险。二是数据获取与处理。开源平台可以共享数据资源和处理工具，帮助研发者更高效地获取和处理数据，提高人形机器人的感知和认知能力。三是软硬件解耦。开源开发平台可以促进软硬件的解耦，使得研发者可以更灵活地选择和组合硬件和软件组件，降低研发成本和提高研发效率。 “开源大模型可以应用于人形机器人的智能感知和交互系统，提高其环境感知、语音识别、自然语言处理等能力。开源平台提供的算法和模型可以应用于人形机器人的决策和规划系统，帮助其实现自主导航、路径规划、任务执行等功能。此外，开源大模型还可以支持人形机器人的持续学习和进化，使其能够适应不断变化的环境和任务需求。”王鹏对记者表示道。 “从目前人形机器人研发角度看，开源或打造开源开发平台是解决技术问题的有效途径之一。”梁振鹏则认为，开源平台可以帮助开发者快速获取最新的技术成果和工具，缩短研发周期，降低研发成本。同时，开源平台也可以促进开发者之间的交流和合作，共同推动人形机器人技术的发展。通过开源平台，开发者可以更容易地实现人形机器人的智能化和自主化，从而降低人形机器人研发的成本，并促进其商业化应用的发展。 郭涛表示，开源平台可以提供更强大的语言理解和生成能力，帮助人形机器人更好地理解人类指令和进行自然语言交互；还可以为人形机器人的知识学习和推理提供支持，使其能够更快地获取和运用知识。 盘和林则认为，大模型开源开发平台，在具身智能领域，其实是做一个生态。“你用具身智能搬运，我用具身智能生产，他用具身智能洗碗，中国制造业发达，相关机器人的硬件好找，但软件开发，算法需要长期投入，而开源平台降低了算法开拓成本。反过来，当你的生产，搬运，洗碗具身智能已经成功应用，那么，你为开源平台做了共享，这些功能方案会整合回平台当中。未来，我们可能收获一个既会生产，也会搬运，还会洗碗的机器人。所以，好处在于，一方面节约具身智能部署成本，另一方面逐渐形成具身智能的生态。” 未来向何处发力？ “现在人形机器人这么火，有一个问题可能会给大家泼一盆冷水。”赵宏民在接受采访时反问记者：“你猜，现在最先进的人形机器人，充满电，能不间断运行多长时间电池耗尽？” “答案很可怕，根据不同产品不同运行强度，大概续航时长是30分钟到2小时。从这个意义而言，除了一些临时表演和一些紧急的救援任务。脱离了电线的那些人形机器人，应该还不具备大规模商业化的可能。”赵宏民表示。 具身智能除了商业化的问题外，熊友军认为，具身智能领域还存在三类主要问题： 一是关于数据集，当前，各单位虽逐步开源数据集并建立收集平台，但存在规模小、任务单一问题，导致机器人智能体训练效率低、成本高。熊友军建议，各创新中心打通数据壁垒，推动全国协作共享，构建规模化训练资源体系。 二是关于应用场景。我国具身智能产业起步较晚，熊友军希望，工信部牵头鼓励企业试用并开放场景做测试。我们虽搭建了一些场景，但与真实场景有差距。具身智能在实验室训练后，还需在真实场景试练，目前，国家地方共建具身智能机器人创新中心在高压、冷库等危险场景做了测试，但与真实场景区别还比较大。 三是关于产业链。目前产业链还是没有成体系，有一些上游产业链，核心关键的产业链，感觉有一些简单的重复，造成资源浪费。而核心的产业链，做的人却比较少。 “具身智能和人形机器人是将人工智能转换为现实生产力的重要载体，是培育发展新质生产力的重要方向。”工信部科技司副司长杜广达表示，下一步，工信部将深入贯彻落实党中央、国务院决策部署，按照“一端抓供给，一端抓应用，整体壮生态”思路：一是继续推动具身大模型、工具链等技术攻关突破。二是持续挖掘人形机器人高价值应用场景，促进供需对接。三是做强做优产业生态，加快推出一批关键急需标准，建设开源社区，打造整机、数据集等开源项目，提升安全可靠性测试能力和伦理治理水平，加强行业自律。 据麦肯锡预测，到2030年，全球具身智能市场规模可能达到数十万亿元。具身智能不仅蕴含着巨大经济价值，更关乎国家竞争力。如今，具身智能被写入《政府工作报告》，更是标志着它正式成为国家未来产业的重点发展方向。 可以预见，一个更加智能化的未来，正加速向我们走来。

中国工业报记者 余娜 2025年全国两会，人工智能成热议话题。全国政协委员、中国中车首席科学家冯江华聚焦人工智能与装备制造交融发展，带来相关提案。 全国政协委员、中国中车首席科学家冯江华 冯江华认为，当前全球人工智能技术从单一模态向多模态、浅层分析向深度推理演进。DeepSeek、GPT、Grok等大模型不断迭代突破，具身智能、生成式AI等技术加速落地。国货之光DeepSeek，以其高性能、低成本、真开源的卓越表现备受全球瞩目，我国在某些人工智能领域展现出强劲的原始创新能力。 “当前人工智能的发展已呈现出两方面的风险趋势：一是某些国家通过“小院高墙”等多维策略强化遏制我国科技进步（特别是人工智能），由此带来了人工智能技术和产业的东西方分化；二是随着人工智能在制造业的深度渗透，其对岗位的重塑作用日益凸显，这将不可避免地改变就业格局，进而给社会的稳定性带来潜在挑战。”冯江华分析。 与此同时，“AI+制造”融合发展在技术层面也面临着诸多亟待解决的问题：一是制造业对人工智能模型的可靠性、安全性、准确性要求高，而通用人工智能模型在可解释性与安全性层面存在显著短板。二是人工智能对算力需求大，自主的算力芯片生态尚不完善，国外高性能算力芯片购买困难。三是制造业场景复杂，数据分散，国内尚没有一款成功在制造业应用的行业大模型。 如何加快开展“人工智能+”行动，深入推动AI与制造业的融合发展？冯江华提出了四点建议。 第一，实施双轮驱动战略，构建人工智能与装备制造交融发展的自主生态。在技术侧，强化国家战略牵引，推动国产基础大模型、自主算力集群和具身智能机器人等核心领域高水平、可持续发展；在产业侧，聚焦交通、能源等战略行业，依托领军企业开展试点示范，构建垂直领域行业大模型，同步推进智能工厂、数字孪生等全场景示范体系建设。积极推动自主基础技术和战略产业的相互赋能，以基础大模型赋能行业大模型的场景化落地与横向拓展，以行业大模型驱动基础大模型的技术迭代、应用纵深及跨域泛化能力升级。 第二，破解国产算力与数据发展瓶颈。政府引导，鼓励多方共建国产算力资源池，低成本向企业开放，为行业大模型、具身智能提供数据支撑。构建数据安全管理体系，完善数据隐私法律法规，加速数据要素价值转化。 第三，突破制造业相关AI核心关键技术。政府引导支持重点攻关可解释性AI模型架构、异构计算芯片设计、隐私增强技术及可信算法引擎等关键技术，实现底层算法-芯片-数据安全的闭环创新，构建自主可控、安全可靠的装备智能制造技术体系。 第四，构建“产业升级-职业赋能-政府托底”三位一体就业保障体系。产业端升级上，聚焦高端装备、集成电路等高附加值领域，通过政策引导创造高质量岗位；职业端赋能上，以税收激励推动企业开展数字化技能培训，重塑人机协作岗位和职业发展路径；政府端托底上，提前分析岗位重构趋势，制定兜底保障政策（失业救济+再就业扶持），缓解技术替代短期冲击。

中国工业报  耿鹏飞 当前，人工智能已成为各国科技创新领域竞争的焦点，呈现全方位、多维度比拼的态势。“人工智能+”也成为今年政府工作报告中的一个热词。 “在我国算力规模快速提升、算法实现局部领先的情况下，数据作为新质生产力的重要驱动因素，已成为人工智能的决胜因素之一”在两会期间，中国移动四川公司党委书记、董事长、总经理马奎就深化数据资源开发利用，推进“AI+”科技创新与产业创新融合发展建言献策。 AI竞争新赛道，数据要素成决胜关键 全球数字化进程加速，人工智能技术在各领域的应用不断拓展，成为推动经济社会发展和提升国家竞争力的重要力量。各国在人工智能领域的竞争愈发激烈，涵盖从基础研究到产业应用的各个环节。 马奎向中国工业报表示，我国在算力建设方面取得显著进展，算法也在部分领域实现局部领先，但数据作为人工智能发展的核心要素，却成为我国在这一领域亟须突破的瓶颈。 马奎认为，数据要素的挑战主要体现在三个方面。 一是数据要素在人工智能领域的高质量供给仍有提升空间。我国数据生产总量中仅2.9%的数据被保存，数据存留率只有发达国家的三分之一。 二是数据要素在人工智能领域的高水平利用具备极大潜力。数据在向经济社会各领域渗透的过程中，能不断催生新的数据，并创造新的知识，具有较高的价值消费潜力。 三是数据要素在人工智能领域的高效能治理仍需久久为功。算法模型正指数级迭代演进，传统法规体系、技术监管手段及伦理规范框架显现出滞后性与适配性不足。 三大攻坚路径，充分释放数据要素价值 针对数据要素发展瓶颈，马奎建议从数据供给、利用以及治理等方面，加快推动数据要素在人工智能领域的规模化开发利用，让数据要素在人工智能领域“供得出、流得动、用得好、保安全”，充分释放数据要素对人工智能发展的放大、叠加、倍增作用，全面激发数据价值消费潜能，进一步促进新质生产力发展。 首先，四川省作为国家战略腹地，具备建设国家级人工智能可信数据空间基础设施的有利条件。马奎建议从国家层面统一布局，在四川建设人工智能可信数据空间基础设施，面向西南区域，辐射全国，提升数据要素对人工智能领域的供给质量。 其次，马奎建议出台专项规划与扶持政策，设立专项资金，推动人工智能领域数据要素的开发利用。鼓励各企业围绕数据汇聚、存储、加工、供给、开发、利用、治理等数据全生命周期流程，加快释放数据要素在人工智能领域的价值，特别是在重点行业，加快打造一批规模化的行业应用。 最后，马奎建议完善相关配套监管政策，规范人工智能数据要素全生命周期管理。明确监管主体及职责，由网信部门统筹，联合行业主管机构划定数据监管边界，建立覆盖采集、存储、处理、流通、销毁各环节的常态化监督检查机制。探索动态风险预警模型，形成标准引领、技术护航、执法兜底的全链条治理格局，筑牢数据安全合规防线。