圖爲2026年春節聯歡晚會節目《武BOT》中的宇樹科技機器人。圖片來源：央視網

　　打醉拳、演小品、能取貨……馬年春晚舞台上，不同類型的機器人組團登場，上演了一場科技版萬馬奔騰，成爲新春最具未來感的風景線。  

　　會交流的機器人是怎樣“練”成的？

　　在語言類小品《奶奶的最愛》中，機器人與演員默契配合，讓人眼前一亮。  

　　“此次登上春晚的仿生人形機器人，堪稱‘最像人的演員’。”北京松延動力科技集團股份有限公司首席市場官張淼介紹，這款機器人搭載了自研面部驅動算法與多模态交互大模型，配備30多個臉部自由度，可實現數十種拟人化的微表情與微動作。  

　　這份“逼真”背後，是數百萬次的疊代訓練與優化升級。“機器人的語音、唇形、表情的實時對應，是本次春晚表演要克服的技術難題。”松延動力技術負責人說。

　　爲了讓仿生人形機器人真實地參與對話，團隊采集了大量人類對話交互的視頻數據，經過訓練與優化，最終實現系統能夠理解人類神态、情緒與語言，并做出恰當回應。

　　相較于實驗室裏固定目标的研發範式，春晚舞台對機器人提出了更高的實戰要求。“語言類節目不僅要求機器人精準完成動作，更要與演員、舞台布景實現高效聯動和精細化位置調度。”張淼表示，春晚上的機器人需要根據劇本調整、演員配合需求，不斷更改動作邏輯與執行節奏。

　　從舞台走入尋常百姓家還要多久？  

　　記者梳理發現，2012年春晚引入小型機器人參與表演，到2025年宇樹機器人穿着花棉襖扭秧歌的節目火爆出圈，再到今年多款機器人組團“上春晚”，春晚舞台成爲機器人技術的重要試驗場。從完成簡單動作到演繹複雜舞蹈，從集體協同到人機互動，從單一功能展示到适配多場景應用……十餘年間，人形機器人正悄然完成從“炫技”到“實用”的轉身。值得關注的是，本屆春晚機器人所應用的多項核心技術，已在現實生活中落地生根。

　　這一轉變的關鍵，在于機器人“大腦”的進化。“銀河通用的具身大模型，通過構建百億級的數據集，不斷訓練機器人的‘大腦’，讓它能根據環境實時調整動作，創造生産力。”北京銀河通用機器人股份有限公司合夥人、産品負責人傅強表示，春晚同款機器人Galbot G1已走出舞台，在實際生活中“上崗”，它能自主完成迎賓、交互、點單、取貨、交付的全流程服務。  

　　北京市經濟和信息化局黨組書記、局長姜廣智在采訪中提到，北京已從早期關注運動能力測試轉向更深層次的作業能力探索。2025年機器人運動會中已出現藥品分揀、物料搬運和精細操作等真實場景演練，标志着發展重心正從表演展示階段邁向實用化部署。“可以看到我們在靈巧手、機械臂等領域的投入，今年的機器人運動會等活動也會更加突出機器人進入人類生産生活的場景。”  

　　不過，也有業内人士坦言，人形機器人從舞台走入尋常百姓家，仍需時間。

　　“表演依然是如今人形機器人最佳的應用場景。”工業和信息化部信息通信經濟專家委員會委員盤和林表示，通過舞台展現，機器人企業能獲得更多關注，繼而吸引資本、人才、訂單及應用探索合作，爲長期研發打好基礎。  

　　中國科學院沈陽自動化所副研究員蘭大鵬進一步指出，表演型機器人與實際應用場景仍存在差距。“比如工業場景對精度要求高，而現階段多數人形機器人僅能實現厘米級控制，且整體成本偏高。”他建議，可先将通過舞台淬煉出的可靠性技術遷移至工業領域，再結合不同場景進行定制化開發，以此逐步縮小技術與實用場景之間的差距。

　　差異化布局已形成  

　　當前，我國在人工智能、機器人領域取得一系列亮眼成績。盡管具身智能産業發展處于起步階段，但在大模型研發和産品制造方面具有較好基礎。國務院發展研究中心在《中國發展報告2025》中研判，具身智能市場規模有望在2035年突破萬億元，并将引領帶動交通物流、工業制造、商業服務等多個應用領域新質生産力進一步躍升。

　　從區域布局來看，各地正圍繞全産業鏈展開差異化布局，形成協同發展的良好态勢。京津冀地區憑借科創資源集聚的優勢，重點推進技術研發與前沿場景創新；長三角地區側重專項政策與資源支持，正加快建設數據訓練場、開源技術平台等産業基礎設施；珠三角地區則依托制造業與消費市場優勢，重點發力消費級與服務類機器人的場景落地和商業化應用。  

　　北京市經濟和信息化局智能制造與裝備産業處處長李野川介紹，北京圍繞技術攻關、場景落地、産業協同等關鍵環節，爲機器人企業提供覆蓋創新全鏈條的系統性支持。目前，北京市機器人企業數量超940家，營收規模超400億元，正成爲全國領先的機器人技術創新和産業聚集地。  

　　“不同區域不是‘誰先誰後’的關系，而是根據自身優勢找定位，共同把産業的研發、量産、應用鏈條補全。”蘭大鵬認爲，依托各地資源禀賦形成的“梯度推進、特色互補”格局，反而更利于整個行業穩步推進。

　　産業高速發展的同時，一系列挑戰也随之顯現，人才缺口尤爲突出。

　　“結合企業實踐和行業觀察來看，當前最緊缺的是具備系統工程能力的複合型人才。”張淼表示，這類人才培養周期長，很難通過短期培訓快速補足。因此，企業、高校與科研機構之間的協同培養，将成爲行業人才建設的重要方向。

　　對于人形機器人産業的未來發展趨勢，蘭大鵬認爲，行業将朝着“通用核心能力+垂直場景深耕”并行的方向演進。在通用層面，推動感知、決策等核心技術實現跨場景複用。在垂直領域，針對家庭陪護、工業裝配等不同需求做定制與優化。與此同時，“以賽促研”也将持續爲技術升級賦能，最終形成多元互補、協同共進的良性格局。

　　（趙宇嬌 潘子荻 劉文敏）