张正涛: 具身智能的价值在于真实场景中创造可衡量的成果
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“2025世界机器人大会”于8月8日至12日在北京经济技术开发区开幕，“AI大模型赋能机器人与具身智能产业新范式交流活动”作为2025世界机器人大会的专题活动于8月8日同期召开。灵宝CASBOT创始人兼董事长张正涛出席并演讲。
以下为演讲实录：
非常荣幸有这样一个机会和各位优秀的同行进行交流，我来自灵宝CASBOT，报告的题目是《聚焦场景落地-通用人形机器人》。
过去两年，人形机器人行业经历了从迷茫到快速发展的过程。2023年工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》时，我们还在观望技术路线和商业模式；到了2024年，产业链突然成熟起来，就像被按下加速键一样。
政策文件里提到的“大脑+小脑+肢体”关键技术突破，我们深有体会。我们在大小脑性能、成本、稳定性上得到了巨大的提升。另外政策里面也提出了，人形机器人在特种、制造、民生得到了示范应用。
灵宝CASBOT机器人的核心特点之一是，我们聚焦工业具身。之前的创业经历我走过200多家工厂，在工业领域，中国的人口结构变化和产业链转移，让具身智能成为新型工业化的重要抓手；而在老龄化社会，机器人的需求更是迫在眉睫。
刚才大家反复谈到的人形机器人里面面临的最大问题就是数据，我们讲有真实数据、合成数据，这是大家讨论最多的问题，包括在香港学术圈交流最直接的关系数据的问题。
我最早做手机和半导体的工业检测设备做了近十年，在早期检测大模型没有出来的时候，核心的难点也是数据问题。当时我们用的也是基于扩散模型的数据生成，我们也做了很长时间的异常检测，包括今年在CVPR针对与异常检测的赛题，核心几乎都是数据生成的问题。
客观来讲，在某些相对容易进行逼真建模和仿真的任务中，仿真数据对平衡模型性能、帮助模型冷启动具有很大价值。但在泛化性上，高质量真实数据的作用不可替代。具身智能从二维到三维，再加上触觉、力觉等多模态信息，可能需要达到B级规模的数据量才能充分支撑模型发展。
我将“构建面向真实开放场景的具身智能数据体系”分为几个步骤：
第一步，通过合成数据让模型尽快上线，缩短从研发到可用的时间；
第二步，通过在规模化工业场景中应用，实现从高成本的遥操作向低成本无感数据采集的转变，这才是实现L0至L2级商业化的可行路径。但当前的数据采集仍面临一些挑战：仿真场景与实际场景存在差异；高质量数据（触觉、滑觉、力觉）采集困难；动作描述语言单一。这些问题都会导致采集数据的有效率偏低，也是亟需解决的瓶颈。
海外案例中，一些头部企业的做法值得我们思考借鉴。特斯拉将高质量的遥操作数据与FSD系统深度结合，形成了与国内很大的差异。常有人质疑遥控器操作模式，但关键是能否用端到端的方式在工厂中真正完成任务，而不是依赖传统的“视觉+四自由度机械臂”模式。特斯拉利用大量高强度的数据采集，即便是看似简单的动作，也能处理例如极小间隙的装配，并在出错时进行自主恢复。如果用端到端模型实现，这种能力极具突破意义。
波士顿动力在现代工厂的自主性表现同样出色，特别是在低层任务中，例如保持下肢平衡搬运现代汽车部件，这些自主化作业亮点值得关注。但必须承认，在非结构化环境下，机器人整体效果仍有差距，这也是全球具身智能产业期待突破的里程碑。
FigureAI提出的快慢Helix模型在行业中产生了积极影响，将云端“慢思考”和VLA本地快速作业结合，形成了一种值得参考的模式。
接下来为大家介绍下我们公司的情况。灵宝CASBOT成立于2023年8月30日，核心团队来自中国科学院自动化研究所。我们的目标是将科研成果集中承载在一个人形机器人系统中，推动科研成果的应用转化落地。目前，我们有三条核心产品线：全尺寸双足人形机器人、轮臂式人形机器人及灵巧手，主要应用在工业质检、矿山作业、文旅教育、商业服务以及家庭场景。
产品形态方面，全尺寸双足人形主要应用于文旅、展厅、商场等交互场景；轮臂式人形更适合工业作业；灵巧手则具备精细化操作能力。CASBOTSE在今年的人形机器人半程马拉松比赛中上完成了8公里无失误行进。我们于2024年11月发布的首款全尺寸人形机器CASBOT01身高1.79米，重量80多公斤，春节期间在五棵松的机器人庙会上与公众做“剪刀石头布”游戏互动，也在今年中关村论坛上接连承担迎宾、主持等任务，全方位展现了其深度感知、人机交互和全身运动控制的稳定内核。
今年6月，我们发布了第二代全尺寸双足人形机器人产品CASBOT02，定位为双足轻量化机型。其身高约163cm，体重约55kg，搭载275tops大算力芯片；同时，硬件端配备有RGBD相机、IMU传感器及麦克风阵列，通过视觉与听觉的双重感知，令机器人具备人脸追踪与声纹识别技术，可实现“专属跟随”与“听声辨人”，即使是嘈杂环境下也能稳定识别用户指令，提升交互沉浸感，适用于多种人机交互场景，覆盖用户群体更广泛。在场景应用方面，面向科技馆、展厅、商场、4S店等场景交互娱乐、教育科研及个人技术爱好者打造，CASBOT02可担任导览讲解、迎宾接待、互动展示等角色，并支持未来多场景多模态的应用场景拓展。
核心技术能力上，我们将具身智能能力拆解为六个核心环节：高质量的多模态数据集、轻量化VLA模型、VLA+强化学习后训练、多模态大模型后训练、生成对抗模仿学习+强化学习运动控制模型、导航大模型。目前已结合多种采集策略，采集约50万条真机数据、800万条人类视频数据及1亿条仿真数据，构建了高质量多模态基础数据集。我们的数据集致力于解决以下三方面问题：
1）实现生产与数据采集同步，降低人工采集筛选的成本与效率损失。
2）实现沉浸式数据采集，具备主动视觉、目标搜索与人眼注视点捕捉能力，支持语言与视觉多模态标注，提升标注效率（二维曲线数据已实现语言交互标注与自标注）。
3）开发轻量化本地可运行的VLA模型。当前采用的模态分离多阶段轻量化VLA模型在测试集榜单排名第一。
针对精细操作（如穿针引线）的挑战，我们在硬件极限基础上，率先实现了VLA模型结合强化学习后训练的技术路线。通过优化强化学习策略与奖励函数，结合人类初始引导与在线微调，真机强化训练40-90分钟后，在八项精细任务中成功率接近100%。在长程复杂任务仿真中，大模型结合强化学习后训练的解决方案同样位居前列。运动控制上，我们结合模仿学习与强化学习，实现了拟人直膝行走与户外行走能力。自主导航方面，我们集成了自2013年以来的关键技术，包括自主式场景数据获取、完整化三维几何重建等，并应用在CASBOT02上。
在人形机器人的应用落地上，我们主要聚焦三个方向：
第一，具身质检。依托十年的仿生视觉技术积累，结合亿级高质量数据和VLA操作方法，实现对曲线与微小缺陷的精准识别，显著提升检测效率和一致性。
第二，矿山安全。针对地下两千米的高危环境，我们提出了“井下具身机器人+智能装备+智能开采平台”的无人化总体架构，为200多万矿工的生命安全提供保障。
第三，商业及家庭服务。我们的最终愿景致力于让每台人形机器人走进每个家，服务于人。
我始终相信，具身智能的价值，不在于舞台上炫技，而在于真实场景中创造可衡量的成果。灵宝CASBOT会持续在具身质检、具身矿工、商业及家庭服务三大方向深化布局，推动产业化进程，并以科技向善为理念，服务社会发展与产业升级。
谢谢大家！
张正涛: 具身智能的价值在于真实场景中创造可衡量的成果24小时观看热线：122。张正涛: 具身智能的价值在于真实场景中创造可衡量的成果全市各区点热线号码。☎：122
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结语
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龙迅股份正筹划发行H股并在联交所上市9月19日，龙迅股份（688486）发布公告，公司正在筹划境外发行股份（H股）并申请在香港联合交易所有限公司上市的相关工作。2025年中期，龙迅股份实现收入2.47亿元，归母净利润7152万元。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP
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