曲道奎:将具身智能炒作成人形机器人,就是在制造行业泡沫

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2026月01月21日

(原标题:曲道奎:将具身智能炒作成人形机器人,就是在制造行业泡沫)

曲道奎:将具身智能炒作成人形机器人,就是在制造行业泡沫
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过去一年,具身智能成为科技领域的热门关键词,人形机器人、仿生机器人、工业具身智能装备等各类产品纷纷涌现、百花齐放。

曲道奎:将具身智能炒作成人形机器人,就是在制造行业泡沫
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2025年10月,国务院发展研究中心发布的《中国发展报告2025》显示,当前中国具身智能产业发展处于起步期市场,规模有望在2030年达到4000亿元、2035年突破万亿元。而“十五五”规划建议也明确提出,要前瞻布局未来产业,推动具身智能等成为新的经济增长点。

曲道奎:将具身智能炒作成人形机器人,就是在制造行业泡沫
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作为中国机电一体化技术应用协会会长,曲道奎见证了2025年具身智能产业的“火热发展期”。一方面,地方政府部门对具身智能产业高度关注,均在积极布局相关产品与产业;另一方面,尽管具身智能仍有许多技术瓶颈亟待突破,市场对其的预期却不断提升,甚至出现为炒作概念,将具身智能简单等同于人形机器人,并对其进行娱乐化解读。 

1月20日,中国机电一体化技术应用协会在新闻发布会上宣布,将于2026年7月2日至4日举办上海国际具身智能产业博览会,展品范围将覆盖具身智能的九个核心领域。会后,曲道奎接受了经济观察报的专访。他表示,具身智能已从技术探索的“深水区”走向产业应用的“主战场”。2026年不仅是具身智能商业化落地的关键之年,更是产业从“概念热”走向“产业强”的跨越之年。

经济观察报:在你调研与沟通过程中,政府部门对引进具身智能产业的态度如何?

曲道奎:需要明确的是,具身智能并不等同于人形机器人,后者只是前者一个非常小的分支。具身智能是指智能体通过物理实体与环境实时交互,实现感知、认知、决策和行动一体化。其形态涵盖人形机器人、工业设备、自动驾驶车辆等。

首先,具身智能能对传统生产、制造模式进行改造与提升,实现传统产业高技术化与智能化;其次,具身智能本身就是高科技产品,能直接带来经济效益。叠加具身智能被列为“十五五”期间的六大未来产业之一,因此,地方政府部门对具身智能产业高度关注,均在积极布局相关产品与产业。

但当下市场存在一种误区,将具身智能简化成人形机器人,而短期内人形机器人很难创造真正的经济价值,这种倾向本质上是为了炒概念,甚至可能催生行业“泡沫”。

经济观察报:具身智能在养老照护领域的替代可能性有多大?

曲道奎:未来三到五年,具身智能的技术尚无法安全、可靠地满足为老人翻身这类基础护理需求。

当前国内具身智能产业的发展现状是,受概念火热的影响,在资本、政府部门等各种力量的推动下,公众对其预期不断提高,极易大幅压缩具身智能从概念到落地的时间预期,市场期待人形机器人能立刻进工厂、入家庭。但现实中,一些人形机器人的演示更偏向娱乐化,如跳舞、摔跤等,其关键技术距离稳定、可靠地解决真实场景下的实际问题,仍有很大差距。

上述现象就像急着去采摘一颗还未成熟的果实。一旦具身智能的实际落地进度低于市场预期,市场很容易出现“具身智能充满泡沫”的质疑声,这样的舆论反而对行业发展形成反噬。

经济观察报:面对当下的行业乱象,应如何辩证地看待具身智能产业的发展?

曲道奎:从长远发展趋势看,具身智能产业的发展值得期待,这将是中国未来产业的重要组成部分;但从短期来看,具身智能仍有许多技术瓶颈需要突破,供应链体系也亟待进一步完善。目前,具身智能产业的不少关键零部件无法实现量产,即便看似成熟的产品,也难以落地到具体场景。比如工业场景对机器的容错率要求极高,十分考验设备的稳定性、可靠性和泛化能力,因此当下能在实验室里完成跳舞动作的机器人,很难真正进入工业领域。

此外,具身智能还存在与应用场景的匹配度问题。在工业制造领域,流水线工人的工作早已被各类专业化、高效率的专用设备替代,企业没有动力再去引进人形机器人。可见,即便大量具身智能技术属于高精尖技术,也未必与具体场景的实际需求相匹配。

当然,不能因具身智能当前的发展不成熟,就全盘否定其发展前景,就像不能要求3岁的孩子具备18岁青年的能力。当下机器人出现“摔跤”的状况十分正常,这就像幼儿学步,我们理应以成长发展的视角看待这一产业的发展。

经济观察报:2026年,机电一体化技术应用协会在具身智能领域的工作重点是什么?

曲道奎:具身智能概念早在20世纪50年代就已被提出,但直到近几年才取得实质性进展。当下,具身智能的许多技术仍处于单点突破,尚未形成系统化的产业生态。因此,协会需要承担起平台搭建的责任,集聚从零部件、产品到系统集成的全产业链力量。

在此背景下,协会制定了三步走的发展思路:首先在标准方面,将联合头部企业制定具身智能相关标准,规范行业发展,避免低水平重复研发和恶性竞争,同时利用中国丰富的场景优势,通过标准布局推动中国具身智能走在国际前沿。

其次是协会将构建信息交流、技术创新、供应链协同的综合平台,计划每年发布《具身智能产业发展报告》,以解决跨行业信息不对称的问题。

第三是场景落地方面,通过平台融合高校、科研院所与企业――涵盖零部件、软件研发企业、AI(人工智能)模型企业,以及各类别的机器人企业,形成协同共赢机制,推动具身智能从技术研发到商业落地的转化。

总之,协会的目标是推动中国具身智能产业,从当前的“单点突破”走向“全面开花”,从“一木独秀”发展为“一片森林”,实现技术、产业、人才的全方位发展。 

经济观察报:是否应对机器人征税,以应对其带来的就业替代效应?

曲道奎:机器虽会替代部分人工岗位,但其最终角色依旧是一种工具,目的是提高企业效率,增强企业产品的市场竞争力,最终实现企业效益的提升。而企业效益显著提升后,会带来更多的税收贡献。况且机器人本身不领取工资,若要对机器人征税,税源最终仍来源于企业,而企业早已通过增值税、企业所得税等多种税种,履行了自身的纳税义务。

简而言之,机器人只是一种高端的赋能工具,若再对工具本身额外征税,在逻辑上难以成立。比如此前数控机床的广泛应用,替代了大量人工岗位,我们也并没有对这一工具进行征税。


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人保服务 ,人保护你周全_​2024私募股权行业发展现状及市场竞争分析 2024年4月24日 来源:互联网 清科研究中心 1001 63 Private Equity(简称“PE”)也就是私募股权投资,从投资方式角度看,是指通过私募形式对私有企业,即非上市企业进行的权益性投资,在交易实施过程中附带考虑了将来的退出机制,即通过上市、并购或管理层回购等方式,出售持股获利。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 私募股权市场近年来呈现结构性下降趋势。特别是2023年,中国私募股权市场的投资活跃度跌至十年来低点,投资交易额较前5年均值(2018-2022年)下降了58%,交易额达到410亿美元,交易量也跌去了31%。这种下降趋势表明,私募股权市场正经历一个调整期。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 Private Equity(简称“PE”)也就是私募股权投资,从投资方式角度看,是指通过私募形式对私有企业,即非上市企业进行的权益性投资,在交易实施过程中附带考虑了将来的退出机制,即通过上市、并购或管理层回购等方式,出售持股获利。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 在中国投资的私募股权投资基金有四种:一是专门的独立投资基金,拥有多元化的资金来源。二是大型的多元化金融机构下设的投资基金。这两种基金具有信托性质,他们的投资者包括养老基金、大学和机构、高净值人群、保险公司等。有趣的是,美国投资者偏好第一种独立投资基金,认为他们的投资决策更独立,而第二种基金可能受母公司的干扰;而欧洲投资者更喜欢第二种基金,认为这类基金因母公司的良好信誉和充足资本而更安全。私募股权投资基金。四是大型企业的投资基金,这种基金的投资服务于其集团的发展战略和投资组合,资金来源于集团内部。资金来源的不同会影响投资基金的结构和管理风格,这是因为不同的资金要求不同的投资目的和战略,对风险的承受能力也不同。 私募股权实际上与公募相对,是投资在非上市股权、或者是上市公司非公开交易股权的投资方式。主要是指通过私募形式对私有企业,主要是非上市企业进行权益性投资,在投资同时,还要综合考虑未来的退出机制,以上市、并购或管理层回购等方式进行持股获利。 2023年上半年,中国GDP总量达到59.30万亿人民币,同比增长5.5%,经济社会全面恢复常态化运行,新动能成长壮大、发展质量稳步提升。2023年7月,《私募投资基金监督管理条例》正式发布,填补了行业监管立法空白,有利于加强私募基金监管,促进行业健康有序发展。整体来看,2023年上半年私募股权投资市场募资总量、投资金额、退出总案例数同比均有所下滑。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 募资方面,2023年上半年,各市场募资规模普遍下降。根据清科研究中心数据显示,2023年上半年私募股权投资市场新募基金数量2,308只,同比下降3.9%,新募资总额5,683.39亿,同比下降24.1%;单支基金平均规模2.46亿,同比下降21.1%。从新募人民币基金的出资人国资属性来看,以政府机构/政府出资平台、国企/央企、政府引导基金等为代表的国资背景出资人依旧是我国募资市场的重要支撑,2023年上半年,国有控股和国有参股出资人的合计披露出资金额占比达71.2%;另外,出资人的出资标准逐步迭代,产业赋能与落地成为新的考量要素。 投资方面,2023年上半年股权投资市场投资延续放缓趋势,投资案例数和投资金额均有所降低。清科研究中心数据显示,2023年上半年,私募股权投资市场投资总金额2,224.90亿元,同比下降38.9%;投资案例数1,767起,同比下降34.5%。从投资行业来看,科技创新仍为投资主题,新能源、新材料获市场关注。从投资阶段来看,扩张期企业延续市场高关注度。 退出方面,2023年上半年,退出交易总量下降,被投企业IPO仍是主要渠道。清科研究中心数据显示,2023年上半年,私募股权投资市场退出总量同比下降28.7%,其中IPO退出案例625家,同比下降4.9%,占比70%;并购、股权转让退出案例位列第二、第三。就退出行业来看,半导体及电子设备行业保持高活跃度。 此外,私募股权基金的退出方式也在发生变化。由于IPO退出难度提升、买卖双方估值预期差距等因素,私募股权基金面临较大的退出压力。为此,S基金在中国市场的重要性正在提升,有望进一步活跃市场。同时,战略并购和分红等多样化退出方式也受到越来越多投资者的关注。 从行业趋势来看,随着私募股权市场步入换挡调整期,私募股权基金需要找准核心投资领域,建设一整套差异化的能力。这包括制定更聚焦的基金管理战略,基于基金核心能力聚焦关键领域投资,提高标的选择门槛;持续挖掘投资组合的全潜力,...
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2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型_人保护你周全,人保有温度

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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...