Erfassen Sie den globalen technologischen Entwicklungstrend und nutzen Sie die Chance für die Entwicklung körperbezogener Intelligenz

Embodied Intelligence ist ein intelligentes System, das Wahrnehmung, Kognition, Entscheidungsfindung und Handlung durch Echtzeit-Interaktion zwischen physischen Entitäten und ihrer Umgebung integriert; dazu zählen unter anderem humanoide Roboter, bionische Roboter sowie eingebettete Umgebungssysteme. Derzeit entwickelt sich Embodied Intelligence kontinuierlich durch wiederholte Interaktion mit der Umgebung, wodurch sowohl die kognitive Entscheidungsfähigkeit als auch die ontologische praktische Leistungsfähigkeit deutlich verbessert werden – was wiederum ihre Evolution hin zu einer autonomeren und querszenarienfähigen Allgemeinintelligenz beschleunigt. Die präzise Erfassung des globalen technologischen Innovations-Trends im Bereich Embodied Intelligence sowie eine aktive Reaktion auf tiefgreifende Herausforderungen sind von großer Bedeutung, um Chancen zu nutzen und die Initiative in der neuen industriellen Transformation zu gewinnen.

　　Die globale Entwicklung der Embodied-Intelligence-Technologie weist fünf zentrale Trends auf

Derzeit zeigt die globale Technologie der verkörperten Intelligenz einen beschleunigten Entwicklungsverlauf, wobei es in fünf Dimensionen – Wahrnehmungsinteraktion, Entscheidungsfindung und Kognition, Steuerung und Ausführung, Datenfusion zwischen virtuellem und realem Bereich sowie Systemintegration – zu Durchbrüchen kommt, die die verkörperte Intelligenz vom Labor in großflächige Anwendungen vorantreiben.

Eines ist die Einbettung von Weltmodellen und der Übergang zur Wahrnehmungsinteraktion. Getrieben durch das Weltmodell und multimodale Wahrnehmungstechnologie hat die verkörperte Intelligenz ihre Fähigkeit, physische Umgebungen zu verstehen und mit ihnen zu interagieren, deutlich verbessert – was eine Paradigmenverschiebung vom »Reiz-Antwort«-Ansatz hin zur »deduktiven Entscheidungsfindung« sowie vom Daten-Umstrukturieren hin zum Muster-Verstehen bedeutet. Meta hat das Weltmodell V-JEPA2 vorgestellt, das die Folgen unterschiedlicher Verhaltensweisen vorhersagen und anhand ihrer Ziele bewerten kann, wodurch die Genauigkeit von Handlungen stark erhöht wird. Die Peking University hat eine MLA-Architektur für ein multisensorisches Sprach-Handlungsmodell vorgeschlagen, die eine vollständige multisensorische Modalität einführt und durch die Integration heterogener Signale eine zuverlässigere Entscheidungsgrundlage bietet.

Zweitens gibt es einen End-to-End-Trend und eine Paradigmenverschiebung bei der Entscheidungsfindung. Die hierarchische Entscheidungsarchitektur der verkörperten Intelligenz ‚Gehirn + Kleinhirn‘ hat sich etabliert und wird zunehmend eingesetzt; Das End-to-End-Modell weist aufgrund seiner Vorteile – breite Abdeckung, geringe Latenz, hohe Autonomie und starke Zusammenarbeit – großes Potenzial bei der Erforschung verkörperte Intelligenz im Hinblick auf allgemeine Generalisierungsfähigkeit auf. Googles DeepMind Gemini Robotics stützt sich auf eine End-to-End-VLA-Architektur und verfügt über hervorragende Fähigkeiten zur Quer-Ontologie-Generalisierung; Das von Yuejiang in China eigenständig entwickelte DOBOT-VLA-Modell integriert visuelle, sprachliche und Steuerungsfunktionen und wurde mittels Verstärkungslernen in realen Umgebungen optimiert. Ausgestattet mit dem humanoiden Roboter ATOM erreichte es 2025 die Serienproduktion und kann komplexe Aufgaben wie Gehen, dynamisches Balancieren und präzise Montage ausführen.

Drittens haben Durchbrüche bei flexiblen Materialien zur Entstehung von Selbstheilungsfähigkeiten geführt. Die Materialrevolution treibt die Entwicklung der verkörperten Intelligenz vom »starren Ausführungsende« zur »intelligenten Anpassungsontologie« voran. Hautähnliche taktiler Sensoren und elektronische Haut verleihen der verkörperten Intelligenz hochsensible Umweltwahrnehmungsfähigkeiten, während die biomimetische flexible Struktur verkörperten intelligenten Lebensformen multimodale Bewegungsfähigkeiten wie Kriechen, Rollen und Peristaltik verleiht und so eine effektive Anpassung an sowie Erweiterung der Einsatzszenarien ermöglicht. Selbstreparierende Materialien erzielen aktive Selbstheilungs-Durchbrüche: Nach einer Beschädigung des Körpers können chemische Bindungen unter Einwirkung von Licht und Wärme reversibel neu kombiniert werden. Diese Materialien integrieren Schadenserkennung, Lokalisierung und Selbstheilung in einer Einheit und verbessern dadurch deutlich die Haltbarkeit und Zuverlässigkeit der verkörperten Intelligenz in komplexen und rauen Umgebungen – was einen langfristigen autonomen Betrieb sicherstellt.

Die vierte Komponente ist die Integration virtueller und realer Daten sowie die Vereinheitlichung von Datenstandards. Die hohen Kosten und geringe Skalierbarkeit der Datenerfassung an echten Maschinen sowie die schwache Verallgemeinerungsfähigkeit gegenüber unbekannten Umgebungen sind zu Engpässen bei der Entwicklung körperlicher Intelligenz geworden. Die generative Datenquelle ist eine Simulationsumgebung, die vom Großmodell erstellt wird, mit großem Volumen und hohem Strukturgrad, wodurch sie die Datenlücke kostengünstig schließen kann. In Kombination mit physikalischen Gesetzesbeschränkungen und hybriden Datenparadigmen sowie einer Kalibrierung mit realen Maschinendaten kann sie die Lücke zwischen Simulation und Realität deutlich verringern. Das chinesische Unternehmen 51Sim hat End-to-End-Szenarien für assistiertes Fahren sowie synthetische Daten auf Basis der Nvidia-Plattform gesammelt und erfolgreich zur Roboterschulung in komplexen Szenarien wie Häfen und Bergwerken eingesetzt. Die Plattform „Dome DOME“ vereinheitlicht Dateninterfaces und Formatvorgaben, beseitigt Dateninseln, schafft eine universelle Sprache für die Branche und fördert effektiv die Interoperabilität über verschiedene Szenarien hinweg sowie eine hochwertige Datenversorgung.

Der fünfte Punkt besteht darin, heterogene Zusammenarbeit zu erreichen und eine sichere Grundlage aufzubauen. Die Entkopplung von Software und Hardware sowie die modulare Integration beschleunigen die Entwicklung von embodied intelligent operating systems, um Kompatibilität über verschiedene Ontologien hinweg und heterogene Zusammenarbeit zu ermöglichen. Die OpenRMF-Architektur vereinheitlicht die „Verkehrsregeln“ und die „Kommunikationssprache“ von Robotern und ermöglicht so kooperative Operationen innerhalb heterogener Maschinenclustern; Das von OpenMind vorgestellte OM1 unterstützt Plug-and-Play sowie die Entwicklung über verschiedene Ontologien hinweg für gängige Large-Model-APIs. Die Systemintegration stärkt die Grundlage des Projekts und gewährleistet Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit sowie Einhaltung grundlegender Randbedingungen. Adversarial Training, Differential Privacy und andere Technologien des Privacy Computing ermöglichen eine Zusammenarbeit über Institutionen hinweg, ohne Rohdaten preiszugeben, und schaffen so ein aktives und sicheres, mehrschichtiges Verteidigungssystem für skalierbare Anwendungen der embodied intelligence.

　　Mehrere Maßnahmen ergreifen, um Chinas Wettbewerbsfähigkeit im Bereich der verkörperten Intelligenz zu stärken

Derzeit befindet sich Chinas verkörperte Intelligenz in einer entscheidenden Phase, in der technologische Durchbrüche, industrielle Einführung und ökologische Entwicklung koordiniert werden müssen. Die Lokalisierung zentraler Hardware hat sich beschleunigt, und die Leistungsfähigkeit großer Modelle wurde erheblich verbessert. Die heimische Rechenleistung kann komplexe Modelle effizient ausführen, und in einigen Bereichen haben sich bereits erste Anwendungsfähigkeiten herausgebildet. Doch angesichts des zunehmend intensiver werdenden internationalen Wettbewerbs dürfen die tiefgreifenden Herausforderungen der verkörperten Intelligenz nicht vernachlässigt werden.

Erstens muss die autonome Steuerbarkeit der Kernkomponenten verbessert werden, da eine hohe externe Abhängigkeit von Servomotoren, Getrieben und High-End-Sensoren besteht. Die Reichweite des Energiesystems ist unzureichend, und es bestehen weiterhin Schwächen bei der vollständigen, eigenständigen Entwicklungsfähigkeit; Zweitens müssen das Normensystem und das industrielle Ökosystem noch verbessert werden – es herrschen inkonsistente Hardware-Schnittstellen, Kommunikationsprotokolle und Software-Kompatibilitätsstandards, Dateninseln sind weit verbreitet, der Einfluss offener Entwickler-Communities ist begrenzt, und die Verfügbarkeit hochwertiger interaktiver Daten ist unzureichend; Drittens muss das Sicherheits-Governance-System weiterentwickelt werden, da die Verantwortungszuweisung bei Unfällen autonomer Systeme schwer zu definieren ist. Eine kontinuierliche Erfassung sensibler Daten kann leicht zu Risiken wie Datenverlust oder Verletzung der Privatsphäre führen, und der vertrauenswürdige Mechanismus für die Zusammenarbeit zwischen Institutionen bedarf einer Verbesserung.

Angesichts der oben genannten Herausforderungen sollte China die Entwicklungszeitfenster nutzen, unabhängige Innovation als Kern, den Aufbau von Standards als Ausgangspunkt und Sicherheitsgovernance als Mindestanforderung betrachten, die Entwicklung eines körperlich verankerten intelligenten Industrieökosystems beschleunigen und starke Impulse für die Entwicklung neuer Qualitätsproduktivität sowie den Aufbau eines technologisch starken Landes geben.

Erstens soll die Aufstellung strategischer technologischer Kräfte gestärkt und die Grundlage für eigenständige Innovation gefestigt werden. Unter Nutzung des neuen nationalen Systems werden die strategischen wissenschaftlich-technischen Kapazitäten nationaler Schlaboratorien im Bereich der verkörperten Intelligenz ausgebaut, und organisierte Forschung zu Spitzenthemen wie dem dreidimensionalen Verschmelzungsmodell aus „Information, Physik und Kognition“, der End-to-End-Entscheidungsarchitektur sowie biomimetischen flexiblen Materialien wird durchgeführt. Die von Unternehmen geführte Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung wird vertieft; führende Technologieunternehmen werden dabei unterstützt, Innovationskonsortien zu gründen und so vorteilhafte Ressourcen zu bündeln, um Engpässe bei der Lokalisierung zentraler Komponenten – etwa Servomotoren, Getriebe und Planetenrollschrauben – zu überwinden; die gesamte Wertschöpfungskette von „Grundlagenforschung – Technologieentwicklung – industrielle Anwendung“ wird verbunden, um die industrielle Entwicklung bereits an ihrer Quelle voranzutreiben.

Die zweite Maßnahme besteht darin, ein offenes und kollaboratives industrielles Ökosystem aufzubauen und eine qualitativ hochwertige Entwicklung durch hohe Standards voranzutreiben. Die Entwicklung branchenübergreifender Hardware-Schnittstellen, Kommunikationsprotokolle und Software-Kompatibilitätsstandards ist zu beschleunigen; zudem sind eigenständige und steuerbare Basissysteme wie Betriebssysteme und Middleware zu fördern. Es ist die Einrichtung hochrangiger Datenaggregations- und Governance-Einheiten zu erforschen; ferner sind Standards für multimodale Datenerfassung und -Annotation zu entwickeln, Simulations-Benchmarks sowie offene Datenplattformen für Schlüsselszenarien wie intelligente Fertigung und risikoreiche Operationen aufzubauen und somit Hindernisse für den Datenfluss abzubauen. Der lokale Open-Source-Ökosystem ist nachdrücklich auszubauen; Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen sollen gemeinsam Systeme zum Teilen von Algorithmus-Rechenleistung aufbauen, um Entwicklungsbarrieren zu senken, technologische Iterationen zu beschleunigen und durch hochrangige Standardisierung sowie Open Source die Qualitätsverbesserung der Branche voranzutreiben.

Der dritte Punkt besteht darin, ein solides Sicherheits-Governance-System einzurichten und eine stabile Grundlage für vertrauenswürdige Entwicklung zu schaffen. Ein mehrstufiger Schutzmechanismus soll aufgebaut werden, der Algorithmus-, Daten- und physische Sicherheit umfasst, wobei die Rechte und Verantwortlichkeiten aller Beteiligten im Bereich Produktion, Nutzung, Algorithmus-Lieferung und Aufsicht klar definiert werden. Zukunftsorientierte Forschung zu Fragen der Unfallhaftungsbestimmung, der Zusammenarbeit über Institutionen hinweg sowie zu Regeln für gegenseitiges Vertrauen und zu Sicherheits- und Ethik-Leitlinien für spezifische Navigationsverfahren, Gruppenkooperation und anderes Verhalten. Erforschung inklusiver und vorsichtiger Regulierungsmodelle, Durchführung von Sicherheits- und Ethik-Bewertungen über den gesamten Lebenszyklus, Aufbau proaktiver und mehrschichtiger Sicherheitsverteidigungssysteme sowie Bereitstellung institutioneller Garantien für die großflächige Implementierung und langfristige, gesunde Entwicklung von embodied intelligence.