理论·智库 | 湖南智能机器人何以从“造得出”到“用得好、信得过”

谭貌

智能机器人是具身智能重点领域，也是人工智能与先进制造业深度融合的重要抓手。湖南工程机械、轨道交通、特种装备基础厚实，应用场景丰富，智能机器人产业正加速成势。2026年8月，湖南出台《关于加快智能机器人产业发展的实施意见》，为技术创新和成果转化提供了遵循。

与传统人工智能处理信息、生成内容不同，智能机器人须在真实环境中感知、决策、行动，在复杂工况下安全、稳定、可靠完成任务，对数学建模、智能计算、优化控制、系统可靠性要求更高。产业竞争焦点正从机器人本体制造转向智能化水平提升，其核心是算法能否在真实场景中可靠运行，让用户放心把关键工序交给机器人。

全球政策正从鼓励技术研发转向构建“可验证、可信任”产业生态。美国2025年《AI行动计划》将AI与机器人系统整合列为重点，国会推动机器人立法；欧盟《人工智能法案》构建全球首个AI全面监管框架，将“可信”从企业自觉上升为市场准入门槛；日本2026年7月发布《机器人领域AI安全评估实施指南》，将评估从硬件安全扩展至AI特有风险，涵盖物理、心理、社会三类风险；韩国KS认证对伴侣机器人进行功能性能、安全性与质量管理体系综合评估。以上政策共同特征是：不仅支持“造得出”，更在标准规则、测试认证、数据治理等“可信基础设施”上率先布局。

国内，北京2026年推出具身智能机器人十条，数据采集实训场奖励等政策为全国首创；广东以“揭榜挂帅”承接全省国资国企具身智能场景开放，统一项目管理、全流程服务和跟踪转化；浙江德清构建具身智能“采集—处理—训练—验证”数据闭环；上海国地中心联合华为打造具身智能实训场，建立多元异构数据采集、行业数据标准、数据分级管理体系。湖南在场景开放和数据积累上有基础，但把场景和数据转化为“可信任的生产力”，仍需系统能力支撑。

以数据质量为抓手，推动“有数据”向“有好数据”跨越。当前，数据存在标注一致性差、多传感器数据对齐难、跨本体迁移成本高等问题。机器人本体型号多样，换本体即需重新采数、训练，企业难以承受。建议在省级数据算力工程中单列“数据集质量评估与迁移适配”方向，由省工信厅牵头，联合省内高校和龙头企业，制定面向工程机械、轨道交通等优势产业的具身智能数据采集规范，明确标注精度、采样频率、多传感器时间同步等技术要求。在数据集建设中同步开展算法可解释性和不确定性量化研究，使模型不仅给出结果，还给出置信水平和主要依据，让产线人员理解并信任机器人决策。可借鉴浙江德清、上海国地中心经验，建立采集、标注、训练、验证全流程质量管控体系。建议设立“数据集质量分级”机制，对达到标准的数据集给予算力补贴或采购倾斜，引导企业从“堆数据”转向“炼数据”。同时，推动跨企业数据共享试点，在确保安全前提下，由数据局或行业协会牵头建立脱敏数据池，降低中小企业数据获取成本，形成面向湖南优势产业的高质量数据集。

以算法可信为底线，推动“能干活”向“敢托付”跃升。“安全可信”不能停留在原则要求上，需具体方法支撑。建议在省重点领域关键软件技术攻关及产业化项目和省重大重点科技专项中，单列“智能机器人安全可信算法”方向，重点支持多传感器融合不确定性量化技术、关键决策可解释性方法、具身智能策略形式化验证等任务攻关。在组织实施上，采取“企业出题、高校解题、平台验题”的揭榜挂帅机制，由产线提出具体需求、高校和科研院所团队开展算法攻关、湖南具身智能创新中心等平台提供验证环境。此类成果虽不直接提升性能指标，却决定了机器人能否从辅助工位走向核心工位。湖南在应用数学、工程仿真、基础共性智能算法上有长期积累，关键是把研究问题对准产线真实需求，推动可信算法从论文走向产线。

以场景开放为牵引，推动“真场景”向“真验证”升级。场景开放不能止于“开放入口”。株洲发布具身智能“揭榜挂帅”榜单、常德武陵区开放数千个数采场景，值得肯定。下一步应建立场景数据分级标准和验证协议，使不同团队在同一场景上的结果可比、可复现。建议由省工信厅联合标准部门，制定场景开放的技术规范，明确场景描述、数据接口、测试条件等要素。在场景开放中嵌入安全与可信评估，对关键工位决策可靠性引入第三方验证。可借鉴广东经验，以“揭榜挂帅”承接全省国资国企场景开放，统一项目管理、全流程服务和跟踪转化，让场景开放从“开放入口”走向“验证能力”。建议在株洲、常德等地试点经验基础上，由省级层面统筹建立“场景验证平台”，对通过验证的算法方案颁发验证证书，作为政府采购和国企采购的参考依据。同时，探索“场景保险”机制，对首次采用智能机器人的企业给予风险补偿，降低首用成本。推动场景开放与中试基地建设衔接，让验证通过的方案直接进入中试和批量应用，形成“场景出题—算法解题—平台验证—产线应用”的闭环。

以人才接口为纽带，推动“毕业再学”向“出校即用”转变。智能机器人需要懂算法、懂装备、懂现场的复合型人才。当前，毕业生进入企业后普遍需要半年到一年的再学习，才能理解产线真实约束。建议将“机器人算法工程”作为省内高校人工智能、机器人、自动化等专业方向性模块，课程由企业工程师和高校教师共同设计，论文选题直接对接产线算法需求。可由省教育厅牵头，联合省内高校和机器人龙头企业，制定“机器人算法工程”课程指南，明确数学建模、优化控制、工程实践等核心模块。鼓励高校与智能机器人企业共建联合实验室，推行“双导师制”，企业工程师参与研究生论文指导，高校教师参与企业技术攻关，形成人才双向流动。支持高校与龙头企业共建产业学院，把企业真实场景和课题带进课堂、毕业设计和科研训练，让学生在解决工程问题中成长为复合型人才。探索“订单式”培养，由企业提出人才需求，缩短毕业生适应期。

湖南有一项不易复制的条件：工程机械、轨道交通、特种装备等优势产业数十年积累的工艺理解——什么场景下机器人必须怎么做、哪些约束不能妥协，是老师傅经验中的隐性知识，也是算法训练最缺的“场景先验”。将其数字化、结构化，与算法能力结合，把安全、可解释、可信作为产品化硬指标，湖南在工业机器人和特种机器人领域有望形成差异化优势。

（作者系湘潭大学人工智能与统计学院院长、湖南国家应用数学中心特聘研究员，九三学社湘潭市委会副主委，入选湖南省“芙蓉学者”特聘教授、湖湘青年英才）

责编：李焱婕

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来源：湖南日报·新湖南客户端

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