温馨提示 ： 点击下方图片，查看运营团队最新原创报告（共235页） 说明： 欢迎约稿、刊例合作、行业交流 ， 行业交流记得先加入 "机器人头条"知识星球 ，后添加（ 微信号：lietou100w ）微 信； 若有侵权、改稿请联系编辑运营（微信：li_sir_2020）； 正文： 2025 年 8 月 9 日，由 北京人形机器人创新中心 （国地共建具身智能机器人创新中心） 主办的 " 具身智能技术 与应用论坛 " 在 2025 世界机器人大会（ WRC ）期间圆满举行。论坛现场，来自全国近三百名具身智能领域专 家学者与企业代表齐聚一堂，共同见证具身智能从技术突破走向产业落地的重要进程。 在具身智能加速演进的当下，全球机器人产业正迈入从 " 能动 " 走向 " 能用 " 的关键窗口期。随着基础模型能力 跃迁、感知决策系统趋于成熟，以及工业、物流等应用场景需求爆发，技术突破与产业落地的耦合速度前所未 有。 正是在这样的背景下， 北京人形围绕从 " 最能跑 " 到 " 最好用 " 全面进化的目标，聚焦具身智能核心技术 —— 持续攻坚 ，并在本次论坛上首次对外发布。 " 最好用 " 的人形机器人，不仅要具备稳定可靠的行 ...

2025 年 8 月 9 日，由 北京人形机器人创新中心（国地共建具身智能机器人创新中心） 主办的 " 具身智能 技术与应用论坛 " 在 2025 世界机器人大会（ WRC ）期间圆满举行。论坛现场，来自全国近三百名具身 智能领域专家学者与企业代表齐聚一堂，共同见证具身智能从技术突破走向产业落地的重要进程。 在具身智能加速演进的当下，全球机器人产业正迈入从 " 能动 " 走向 " 能用 " 的关键窗口期。随着基础模 型能力跃迁、感知决策系统趋于成熟，以及工业、物流等应用场景需求爆发，技术突破与产业落地的耦合 速度前所未有。 正是在这样的背景下，北京人形围绕从 " 最能跑 " 到 " 最好用 " 全面进化的目标，聚焦具 身智能核心技术持续攻坚，并在本次论坛上首次对外发布。 " 最好用 " 的人形机器人，不仅要具备稳定可 靠的行动能力，更要在真实场景中实现感知、决策、控制与迭代优化的全链路协同。这一目标的前提，是 同时突破认知理解、通用适配、执行控制与数据供给等核心环节。为此，北京人形在论坛现场正式发布了 四项具身智能核心成果 ——" 具身世界模型体系 " 打通认知与预判能力， " 跨本体 VLA 模型 " 实现 ...

Core Insights - The Beijing Humanoid Robot Innovation Center unveiled four core achievements in embodied intelligence at the 2025 World Robot Conference, marking a shift from technological breakthroughs to industrial practicality [1][2] - The "Embodied World Model System" serves as the core brain for robots, enabling them to understand reality and predict changes, featuring a 72B multimodal large model and a neural network-driven world simulator [1] - The "Cross-ontology VLA Model" allows for flexible adaptation of robots across multiple ontologies and scenarios, demonstrating robust generalization capabilities and significant potential for rapid skill acquisition [1][2] Industry Challenges - Current VLA models face challenges such as action prediction difficulties, significant differences in robot ontology, data incompatibility, and weak task generalization [2] - The direct mapping of image pixel space to robot operation space presents optimization challenges and prediction inaccuracies, complicating the application of models across different robot configurations [2] Data Collection Initiative - The "Thousand Robot Real Scene Data Collection Plan" aims to enhance core capabilities by deploying robots in real industrial environments, collecting multimodal interaction data during actual operational tasks [2] - This initiative contrasts with laboratory settings, as real-world environments introduce variability and unexpected conditions, providing richer training material for embodied intelligence models [2] Future Outlook - Industry experts agree that industrialization is essential for the development of embodied intelligence, emphasizing the need for a standardized and replicable technological leap to achieve scalable implementation [2]