剛剛結束的華為開發者大會2025（HDC 2025）上 ，華為云計算CEO張平安發布了CloudRobo具身智能平臺。他強調
，華為云不做機器人本體，把機器人本體交給伙伴 。華為云的目標是讓一切聯網的本體都成為具身智能機器人
。據悉 ，該平臺提供具身多模態生成大模型 、具身規劃大模型
、具身執行大模型三大核心模型。基于CloudRobo平臺
，具身智能的訓練樣本可以20%靠采集，80%靠生成 ，從而提高數據獲取效率 。

　　《科創板日報》了解到
，華為云已在深圳、無錫兩地重點開展具身智能產業鏈布局
。

　　無錫市與華為云共建人工智能創新中心，重點圍繞具身智能等人工智能的前沿技術 ，解決產業發展關鍵共性技術難題，為無錫市制造業企業轉型升級提供服務。

　　《科創板日報》獨家獲悉
，華為與軟通動力在無錫面向制造場景聯創具身智能上下料機器人，以開發通用人形場景和3C制造場景人形機器人替代為主要方向 。此前 ，軟通動力的人形機器人總部項目已經落戶無錫市錫山區
。軟通動力還與錫山經濟技術開發區及江南大學共同簽署了關于具身智能聯合實驗室的合作協議。

　　《科創板日報》還獲悉
，華為與信捷電氣 、雅迪合作打造車架六足裝配機器人 。由雅迪開放場景，結合信捷電氣
、無錫(華為云)人工智能創新中心能力 ，實現車架自動裝配。

　　去年11月
，華為(深圳)全球具身智能產業創新中心在寶安正式運營，首批簽約企業包括樂聚機器人、兆威機電 、深圳市大族機器人
、墨影科技、拓斯達 、自變量機器人、華龍訊達
、深圳華成工業控制、中堅科技 、埃夫特
、北京創新樂知信息技術、數字華夏深圳科技 、北京中軟國際教育
、浙江強腦科技、佛山奧卡機器人 、禾川人形機器人等
。該中心的目標是五年帶動深圳機器人產值倍增 ，規模超過3000億元。

　　目前
，華為與樂聚機器人已經面向工業制造場景開展合作，比如實現汽車生產線上的物流搬運和上料等工序 。

在華為開發者大會上展出的樂聚機器人

　　華為還與拓斯達面向智能分揀與碼垛場景 ，共同聯創工業具身智能工作站
，包括開發面向智能分揀和碼垛應用場景的工業具身智能工作站，提高分揀速度和處理能力 ，并基于云端大模型AI技術，提升物品識別和分類的準確率
，以及基于邊側與端側大模型AI技術，開發與集成高性能計算單元 ，增強系統的傳感器數據融合和智能決策能力
。并優化機械臂的運動控制和路徑規劃
，完成系統的集成與調試。

拓斯達產品展示

　　道和通泰機器人與華為云聯合研發“空地一體集群智慧解決方案”，成為當前華為云在空地一體智能巡檢方向的重要能力型合作伙伴 。目前 ，該方案已在國內某油田落地樣板點
，跑通全流程智能閉環
。道和通泰群體智能研究部經理李英哲介紹，“空地一體具身智能解決方案 ”具備多模態識別大模型
、具身大模型以及專業巡檢業務大模型。道和通泰與華為共同構建了“云-邊-端
”的空地一體AI解決方案 ，通過昇騰芯片、EulerOS/HarmonyOS 等國產化硬件與操作系統
，實現了云 、邊
、端的協同部署 。

　　而億嘉和與華為云合作，在智慧能源、智能康養等領域探索
。此次億嘉和集團發布了首款具身智能控制器 ，并首發亮相了具身智能康養人形機器人
，還展示了自主研發的佗道醫療腔鏡手術機器人與億嘉和電力具身智能機器人的真機應用。

　　華龍訊達在華為開發者大會上展示了華龍具身智能機器人，是以華龍訊達國產PLC作為核心的機器人解決方案 ，采用華龍訊達基于龍芯3A5000芯片的JIC PLC 8010，以及華龍訊達的JIC IAP編程平臺 、AI視覺傳感系統、運動控制系統和相關通信技術 。據介紹
，華龍訊達正與華為探索利用大模型來進行洗衣機滾筒的智能點位焊接
。“把洗衣機骨架模型的相關參數上傳到盤古大模型，讓AI來做自動路徑規劃。”

　　在工業噴涂領域 ，華為CloudRobo具身智能平臺還與埃夫特合作
，針對工業噴涂機械臂，快速適配新的噴涂任務 。

埃夫特機械臂

　　在半導體制造領域 ，華為CloudRobo具身智能平臺與優艾智合物流機器人合作
，實時同步排產系統，更新任務規劃 ，完成上下料及運輸。

　　當前
，具身智能落地仍面臨多重挑戰
。IEEE Fellow
、中國科學院自動化研究所研究員趙冬斌認為，挑戰之一在于數據多樣性差 ，導致機器人面對光照、視角變化等的環境泛化能力差
，其二是任務多樣性差，比如機器人對指令的理解能力差 、長程能力不足 ，以及靈巧手的精細操作能力較為缺乏等等。

　　中國科學院院士，華中科技大學教授丁漢認為
，現在的機器人是走得好
、走得穩、走得絲滑，而更進一步的是能干好活 。“如何與環境交互 ，通過感知 、決策
，做到行為與環境的適應，達到行為的智能
。隨著人工智能大模型的出現 ，如何使得具身智能上一個新臺階
，能自主完成作業，是未來一段時間有挑戰性的技術難點。 ”

（文章來源：財聯社）