2026中关村论坛年会平行论坛——具身智能前沿技术与产业发展合作论坛会场外被参会者围堵得水泄不通，会场内一场由中国电子学会机器人分会副主任委员、国地共建人形机器人创新中心首席科学家江磊主持的主题对话直指行业最敏感的神经——从“能演”到“能用”，具身智能什么时候能跨越产业化的临界点？
“人形机器人已经成为了一个行业。最乐观预计，在2027年初期至中期AGI1.0落地后，硬件系统将迎来重构，成本大幅下降，支撑整个行业走向量产化。”江磊在会后接受北京商报记者等媒体采访时表示。
作为工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会(以下简称“标委会”)的一员，江磊透露，今年最高优先级的工作是定义具身智能“ChatGPT时刻”的“图灵测试”标准，未来，谁能做出机器人领域的“OpenClaw”，谁就可能提前迎来具身智能的“ChatGPT时刻”。
Q：2026中关村论坛年会上展示的机器人餐吧多品牌协同模式，是否形成了可复制的商业化方案？要实现规模化，还需要哪些突破？
A：今年的机器人餐吧多品牌协同模式是一个很好的、典型的具身智能机器人应用案例。这也符合此前对机器人是一个超级智能终端的判断。随着机器人产品力越来越好，各品牌间的“隔阂”也进一步削减。
我相信，中关村论坛年会结束后，全国各地都会开始复制这一案例。但也更希望，大家不只是简单地复制推广，要充分发挥机器人的灵活度和扩展性，重点拓展机器人可移动、长时间服务的创新场景，形成核心竞争力。要实现规模化，其中比较重要的突破在于两个方面，一是建立类似“云”的调度管理平台，打通各品牌间的通信协议，来形成整体性服务，二是进一步提升人形机器人的“亲和力”，让大众愿意经常使用。
Q：如何看待具身智能从“能演”到“能用”的产业进程？发展趋势如何？
A：一开年，我最大的体会就是人形机器人不再只是机器人的一个分支或者人工智能的一个落地应用，而是成为了一个行业，涵盖核心零部件、软件生态到应用服务。预测人形机器人的产能还将快速跃升，今年底可能会达到十万台，明年或将达到百万台，但实现这一愿景的关键是，公众对人形机器人的认知要发生转变，将其视为“生活伙伴”而非冰冷的机器设备。
Q：随着AI发展，机器人正在变得越来越聪明，未来将取代哪些工作？又将创造出哪些工作？
A：面对AI快速发展，“白领”性质的工作确实遭受了很大的挑战。但人形机器人的出现，反而可以帮助人类做一些重体力、重复性、低创意的“蓝领”性质的工作，把人从“工业流水线”中解放出来。机器人取代的还是重复性高、缺少创意的工作。人类可转向更高价值的工作，推动生产力实现新飞跃，创造出更多财富。
Q：人形机器人领域，科技创新与产业创新的“最后一公里”是什么？
A：当前，人形机器人已经进入产业落地初期，逐步发展下去，可能会进入人形机器人高度智能化时代，甚至可能是机器人造机器人。机器人会迎来它的一代又一代，“最后一公里”也跟每一次技术迭代相关，是一个动态的概念——过去是“奔跑”，现在是“灵巧手”，未来可能是“亲和力”。
人工智能的发展也在缩短具身智能的迭代周期，可能每半年都会出现新的“最后一公里”。行业需要保持“常备常新”，积极拥抱AI带来的不确定性，才是融合的关键。
Q：预计人形机器人行业何时能迎来关键的“成本拐点”？
A：“成本拐点”取决于技术、生态和市场三者叠加。业内普遍认为，通用人工智能(AGI)落地后，人形机器人行业才到了真正的“成本拐点”。最乐观预计，在2027年初期至中期AGI1.0落地后，硬件系统将迎来重构，成本大幅下降，支撑整个行业走向量产化。
Q：具身智能领域未来竞争的重点是什么？是通用人工智能(AGI)的算法竞赛，还是特定场景的应用深度？
A：AGI是“卡脖子”的关键，但不能等待其成熟才布局场景，二者同样重要，应该并行推进。中国在这方面做得很好，正是在这两个方面同时展开、同步发力。例如，一部分人在攻关AGI，另一部分人在深入垂类场景。这也是目前标委会在做的工作，明确不同分工小组，在深入垂类场景方面，已梳理56个门类、几百个场景，等AGI一落地，就能形成指数级增长。
Q：目前具身智能是否正在从“功能实现”走向“智能好用”？
A：是的。我认为，具身智能其实是下一代人工智能的代名词，而通向下一代的核心指标就是“智能好用”。需要警惕的是，对人形机器人算力消耗的错误认知。从今年开始到明年底，算力和能源的竞争一定会成为人形机器人行业竞争的新焦点。
Q：预计具身智能的“ChatGPT时刻”多久到来？
A：定义“ChatGPT时刻”与“图灵测试”的结果相关。目前，行业也在呼唤能定义具身智能“ChatGPT时刻”的“图灵测试”标准，这也是今年标委会排在最高优先级的工作。
以前，业内基本都是按部就班的发展思路，即从“0-1”，再从“1-10”。但如果把具身智能发展当做一个经济活动来看，找到能放大其产业量级的节点，或许会提前迎来1.0时代。例如，“OpenClaw”就瞬间放大了大语言模型的产业量级。所以，谁能做出机器人领域的“OpenClaw”，谁就可能提前迎来具身智能的“ChatGPT时刻”。
所谓的机器人领域的“OpenClaw”应该是它能顺利听懂人类说的话，并且能在长时间内执行任务，串联使用技能。这里面，执行任务的时间是一个很关键的指标，这需要大量的数据训练，能突破这一点，可能也就找到了机器人领域的“OpenClaw”。
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