在2025年第二十七屆高交會期間，由中國高新技術論壇主辦的一場聚焦人工智能與具身智能的專題研討會上，北京人形機器人創新中心有限公司首席技術官唐劍分享了團隊在通用人工智能領域的最新探索成果。他指出，當前機器人行業面臨的核心挑戰在于泛化能力不足，多數機器人仍局限于特定場景執行預設任務，而實現真正通用型具身智能需要突破五大關鍵技術瓶頸。
唐劍團隊提出的解決方案圍繞"大小腦協同架構"展開，其中"大腦"采用多模態大模型（VLM）與世界模型結合的技術路徑，通過蒙特卡洛樹搜索算法枚舉任務執行路徑，并利用強化學習框架持續優化決策能力。實驗數據顯示，其自主研發的天鶘（Pelican）模型在11項核心指標上超越現有最優水平，特別是在空間理解與任務規劃方面展現出顯著優勢。該模型已實現開源，配套發布的具身世界模型WoW通過雙模閉環訓練機制，在物理規律遵循性和時空一致性方面取得突破性進展。
在硬件適配層面，創新中心推出的慧思開物開發平臺已支持九款主流機器人，包括量產型天工2.0雙足機器人和天軼2.0輪臂式機器人。平臺采用"一腦多機"設計理念，開發者可基于統一架構開發跨本體應用。今年8月展示的多機器人協同Demo中，云端大腦同時指揮四款機器人完成配電柜操作、箱體搬運等復雜任務，驗證了分布式智能系統的可行性。平臺現已開放SDK下載，包含多智能體架構代碼、語音交互模塊及運動控制組件，首批用戶可免費獲取核心開發工具。
數據建設方面，創新中心構建的自動化數據工廠已采集超過27萬條真實場景軌跡數據，涵蓋工業搬運、家庭服務等300余類任務場景。配套發布的RoboMIND數據集下載量突破10萬次，本月將新增開源鉸鏈物品仿真數據資產。唐劍特別強調，全自主導航技術的突破使人形機器人能在復雜環境中實現厘米級定位，其田徑賽場自主奔跑演示中，機器人以零踩線表現完成100米賽程，運動控制精度達到專業級水平。
針對產業化進程，唐劍將當前瓶頸分為線性與非線性兩類：前者涉及移動穩定性、負載能力等硬件指標，后者則聚焦大小腦的場景泛化能力。他預測行業將經歷三階段發展：初期聚焦結構化工業場景，中期拓展商業服務領域，最終實現家庭場景落地。目前導覽導購場景已產生實際訂單，而家庭保姆、管家等高難度應用仍需3-5年技術沉淀。團隊正通過持續迭代算法模型與構建行業數據標準，推動通用人形機器人向消費級市場滲透。
