问题——从“能跑起来”到“能用起来”，标准缺位成为产业共性瓶颈。当前，具身智能与人形机器人正加速进入制造、物流、商业服务等场景。业内普遍认为，需求增长，但系统之间难以互联互通、数据难以共享复用、测试口径不一致、落地安全边界不清等问题愈发突出。北京人形机器人创新中心首席技术官唐剑在接受采访时表示，行业亟需形成可执行、可推广的统一标准体系，让标准成为产业链上下游协同的“通用语言”，而不是束缚创新的框架。 原因——技术路线多元、生态碎片化与场景复杂性叠加。具身智能仍处于快速迭代期，算法、传感器、执行器、控制系统等模块更新频繁，不同企业在软硬件架构、数据采集方式上差异明显，接口各自为政、工具链不兼容随之出现。另外，机器人落地往往涉及人机协作、动态环境感知和复杂操作，既需要高质量数据支撑模型能力，也需要覆盖真实工况的测试与验证体系。再加上安全风险跨域存在，既包括网络与信息安全，也包括运动控制、碰撞防护等物理安全，使“没有标准就难以规模化”的矛盾更加突出。 影响——标准缺失推高研发与部署成本，拖慢产业化进程并影响用户信心。接口不统一会带来重复开发与适配成本，拉长应用开发周期，降低零部件与整机协同效率；数据标准不足会加剧数据孤岛，难以沉淀可复用的数据资产，进而影响模型训练效果与泛化能力；测试标准缺位会造成性能指标不可比、质量管控难落地，影响批量交付与后续运维；安全标准不完善则可能引发合规与责任边界争议，增加使用方顾虑，制约机器人在人员密集、资产密集场景的推广。 对策——聚焦四类标准，推动从研发到应用的系统协同。唐剑提出，具身智能行业标准建设可优先从四个方向推进：其一，接口标准，覆盖软硬件接口，通过统一通信协议、控制接口与开发框架，提高模块复用能力，缩短应用开发与制造导入周期，为规模化落地打底。其二，数据标准，围绕数据采集、标注、质量评估与格式规范建立统一体系，提升跨主体的数据交换与共享能力，改变“各采各用”的孤立状态，并强调数据质量与多样性同样关键，以更好支撑模型能力提升。其三，测试标准，建立覆盖功能、性能、稳定性和场景化任务的测试方法与评价体系，为出厂一致性与场景可靠性提供可验证依据，推动行业从“样机演示”走向“工程交付”。其四，安全标准，统筹信息安全与物理安全：信息安全可借鉴既有实践，物理安全则需面向机器人运动控制、环境交互与人机共处建立规则，明确安全阈值、风险评估与防护机制，降低对人身与资产的潜在风险。 前景——以开放生态带动标准共建，形成“技术—标准—应用”正向循环。论坛年会期间，北京人形机器人创新中心启动具身智能开源开放生态建设计划，提出联合合作伙伴打造覆盖开发者培育、产业应用落地、具身技术底座、标准测试与中试服务等环节的开放生态，重点破解技术壁垒、数据孤岛与接口不统一等痛点。业内人士认为，随着更多机构参与共性平台与公共服务体系建设，标准有望与产业实践同步迭代：一上，用场景应用反哺标准完善，推动标准从“纸面”走向“可执行、可落地”；另一方面，以标准促进规模化生产与跨企业协作，带动成本下降、可靠性提升，更拓展具身智能在工业与服务领域的应用边界。
标准之争，本质上也是规则与话语权之争。在具身智能的全球竞速中，中国既要以开放姿态对接国际标准体系，也应通过自主创新持续贡献“中国方案”。当技术突破与制度建设形成合力，智能机器走进更多家庭与行业的进程有望更加快。