2026年3月5日，第十四屆全國人民代表大會第四次會議在北京開幕。

作為全國人大代表、海爾集團董事局主席周云杰提出，中國具身智能正處于技術爆發與產業導入的交叉期，要實現全球領跑，多個瓶頸亟須突破。他建議，應加快發展具身智能，賦能工業智能化。

與此同時，周云杰指出，人工智能正以前所未有的廣度和深度融入經濟社會發展各個領域，然而技術爆發式增長伴生的安全、隱私與倫理挑戰也日益凸顯。他建議，為筑牢人工智能健康安全發展防線，應從多個方面積極應對人工智能應用的安全、隱私和倫理等挑戰。

以具身智能賦能工業智能

人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。當前，人工智能正從“感知—認知”階段邁向與物理世界深度交互的“具身智能”新階段。作為人工智能與機器人技術的深度融合方向，具身智能對推動制造業智能化升級、培育新質生產力具有戰略意義，已成為業界共識。

在周云杰看來，目前，中國在人工智能基礎模型、機器人本體及核心零部件等方面已具備一定研發與制造基礎，部分領域達到國際先進水平，為搶抓具身智能戰略機遇創造了有利條件。但在日常廣泛調研中，他卻發現，中國具身智能正處于技術爆發與產業導入的交叉期，要實現全球領跑，多個瓶頸亟須突破：

其一，技術融合“堵點”。周云杰發現，具身智能涉及的AI大模型、精密機構、驅控系統、多模態傳感器等“大腦—小腦—肢體”尚未形成高效協同，復雜非結構化工業場景下的實時性、魯棒性（系統對外部干擾和不確定性的適應能力）與作業可靠性顯著低于人類水平，制約規模化落地。

其二，數據與仿真“短板”。高保真、多模態、可擴展的物理交互數據稀缺，行業級數據共享機制缺位；同時，國產高并行、高保真仿真訓練平臺供給不足，導致“仿真—現實”遷移效率低、試錯成本高，增加了研發成本和風險。

其三，場景應用深度不足。當前，中國具身智能的應用還屬于初始階段，主要集中于表演型、展示型場景，在高端裝配、柔性生產、設備運維、危險環境作業等“高復雜度、高靈巧性、高可靠”的場景缺乏應用和解決方案，標桿性示范數量與輻射帶動力不足，產業賦能潛力遠未釋放。

其四，標準體系缺乏，阻礙在工業領域的規模化應用。具身智能是跨學科跨領域的產業，需要各行業領域的協同發力，但目前在標準、檢測、認證體系建設方面幾乎空白，硬件接口標準不統一不通用，開發制造成本高；工業應用領域缺乏最基本的安全和性能標準，產業鏈協同性差，不利于形成可持續的商業閉環。

為搶占具身智能戰略先機，賦能新型工業化，周云杰提出以下建議：

一是突破關鍵核心技術，設立具身智能國家重點研發專項。建議在現有國家重點研發計劃中，設立“具身智能”重點專項，集中力量攻克多模態感知與理解、環境自適應學習、仿生靈巧操作等核心算法；同時，支持高精度傳感器、智能關節、實時控制系統等關鍵硬件部件的研發與產業化，提升“大腦”與“小腦”的協同能力，突破技術融合瓶頸。

二是構建具身智能基礎設施，建設國家級開放創新平臺與數據集。建議由工業和信息化部牽頭，聯合龍頭企業、科研院所，建設若干國家級具身智能開放創新平臺。平臺應集成高保真仿真環境、真實機器人試驗場、共享算力支持及標準數據集，降低研發門檻。

三是構建工規級具身智能機器人標準體系，加速推動機器人工廠級規�；�落地。建議由國家標準化管理委員會牽頭，聯合行業組織、重點企業和科研機構，圍繞機械電氣安全、功能性能指標、人機協同規范、系統互聯互通、行業工藝集成等關鍵維度，加快建立覆蓋設計、生產、測試、應用全鏈條的工規級具身智能機器人標準體系。通過統一功能安全、環境適應性、任務可靠性等要求，提升機器人在復雜工業場景下的魯棒性與精準作業能力，降低集成應用門檻與風險。同時，結合汽車、電子、航空航天等典型行業特點，推動制定細分場景下的機器人系統集成與工藝適配標準，促進機器人與現有生產流程、管理系統深度融合。

四是開展應用示范，支持龍頭企業打造具身智能標桿場景。建議工業和信息化部通過專項資金、試點示范等方式，優先在汽車制造、電子信息、航空航天、倉儲物流、醫療康復等基礎好、需求迫切的重點行業，支持龍頭企業聯合技術公司，開展具身智能在復雜裝配、精密檢測、高危作業、個性化定制等環節的深度應用試點；同步鼓勵由單機智能向產線級、工廠級“群體認知與決策”升級，實現多機協同調度、動態工藝優化和全域安全管控，打造一批可復制、可推廣的標桿案例，形成示范效應并驗證價值，帶動全行業應用水平提升。

人工智能的挑戰

當下，人工智能迅猛發展，正以前所未有的廣度和深度融入經濟社會發展各個領域。然而，這一技術爆發式增長伴生的安全、隱私與倫理挑戰也日益凸顯，成為制約人工智能健康發展的關鍵瓶頸，直接關系到國家安全、社會穩定與公民權益。

在周云杰看來，人工智能帶來的一系列挑戰，具體體現在三個層面：

一是技術層面：技術濫用與責任主體缺失的雙重危機。

目前，自動化決策、生成式人工智能等技術的濫用，已催生出網絡詐騙、知識產權侵害等社會問題。此外，在自動駕駛、醫療機器人等物理交互場景，算法的安全容錯率極低，事故發生后的責任歸屬如何在開發者、部署者、使用者之間界定，成為法律與倫理的真空地帶。

二是場景層面：全球文化差異與行業多樣性增加治理復雜性。

不同國家和地區在價值觀、倫理道德、法律制度上存在顯著差異，導致人工智能的合規側重點和應對策略各不相同，跨國企業人工智能全球應用面臨文化沖突和合規挑戰。而不同垂域行業對人工智能的風險容忍度、合規要求、透明度等存在差異。例如，醫療行業重視隱私與準確性，單一的技術方案和治理模式難以適配所有業態。

三是體系層面：人工智能治理體系適配性與協同效能不足。

在供給側，基礎模型原生可信體系設計不完善，對于倫理、幻覺、對抗、價值觀、可解釋性等模型原生防護能力不足；在應用側，不同產業業態倫理風險差異明顯，缺乏細分領域差異化監管標準；在治理側：跨部門、跨領域治理協同難度大，人工智能的復合型人才短缺，難以有效支撐人工智能創新發展。

為筑牢人工智能健康安全發展防線，周云杰提出以下建議：

一是健全人工智能標準體系，明確多元治理責任。建議由國家網信辦牽頭，聯合工信部、科技部等相關部委，建立分級分類、風險導向的管理體系，鼓勵重點行業聯盟牽頭制定垂直領域的安全與倫理專項標準及實踐指南，通過柔性立法與動態標準，既守住合規底線，又為創新留下空間。

二是強化技術源頭防控，推動供給側原生可信能力建設。建議由科技部、工信部牽頭，聚焦安全左移（將安全措施和考慮提前到軟件開發生命周期早期的實踐方法）、原生可信的理念推動基礎模型原生合規能力建設，集中力量重點突破幻覺治理、深度偽造鑒別、對抗攻擊防護、算法可解釋性等核心技術，打造原生可信的基礎模型。

三是構建共治生態，試點建立“監管沙盒”并強化行業自律。建議在人工智能產業聚集區，選取金融科技、醫療、智能汽車等領域，聯合開展“監管沙盒”試點，小范圍測試并觀察風險、迭代規則，探索包容審慎的監管新模式；同時，指導成立由龍頭企業發起的“倫理治理聯盟”，形成政府監管、企業自律、社會監督、公眾參與的多元共治良性生態。

（作者 種昂）