具身智能日益成为业界与学术界关注的前沿热点。为深入探讨具身智能的前沿议题，8月2日下午，在2025 CCF中国开源大会上，“具身智能与机器人”分论坛成功举办。本次论坛汇聚多位高校与企业专家，分享具身智能技术的前沿进展与创新实践，探索大规模数据训练、高效模型优化与具身系统设计，研究从虚拟到真实环境的迁移方法，讨论硬件与算法的协同进化及未来趋势，展望具身智能机器的应用潜能。

本次分论坛由上海交通大学副教授古金宇发起，聚焦具身智能在算法通用性与场景适应性、软硬件协同系统设计、数据质量与规模等方面所面临的关键挑战，围绕技术前沿、应用实践与发展趋势等议题展开深入报告与研讨。

首先，千觉机器人创始人、上海交通大学的副教授马道林带来报告《面向机器人精细操作的多模态触觉传感与感知》。他指出，触觉感知作为智能机器人的关键模态，是人形机器人实现复杂物理交互能力的核心基础。在本报告中，他重点介绍了新型多模态触觉感知系统的开发与应用，探讨如何为机器人构建类人手触觉能力，并作为物理智能涌现的重要支撑，为智能装配、养老辅助、深海与空间特种作业等场景中的具身操作赋能。

紧接着，中国科学院软件研究所高级工程师、AGIROS社区首席架构师罗琪带来报告《AGIROS开源社区：构建新一代智能机器人操作系统生态》。他从机器人操作系统面临的架构挑战出发，介绍AGIROS在实时通信框架、智能算法集成、跨平台兼容性等方面取得的突破，阐述如何通过开源协作模式与产学研联合创新，推动机器人底层操作系统走向标准化、模块化与高效能的新阶段。

在感知与系统之后，论坛将目光进一步聚焦到模型智能层面。北京智源人工智能研究院的具身多模态大模型研究员郝孝帅分享《大模型驱动的具身智能：规划、操作与导航的深度探讨》。他系统分析了以RoboBrain为代表的大模型在具身智能中的应用潜力，重点介绍如何将抽象的人类指令转化为可执行的机器人任务计划，并深入探讨affordance信息在机器人灵活操作中的作用，以及在复杂环境中实现高效长程导航的可行路径，为大模型在机器人中的深度融合提供了有益启示。

围绕数据与工程协同的议题，智元机器人生态总监胡旷发表《数据×工程双轮驱动：具身智能技术生态探索与实践》报告，介绍以开源为核心的具身智能技术生态建设。他重点分享了AgiBot World数据集、AimRT中间件、一站式开发云平台与多尺寸人形本体平台的开放进展，展示了如何通过数据驱动与工程协作并行推进科研落地，打通“采、训、测、推”链条，加速具身智能技术走向实际应用。

合成数据的质量直接影响模型训练效果。对此，上海交通大学人工智能研究院长聘教轨助理教授穆尧在报告《生成式大模型驱动的具身智能大规模高质量数据合成开源平台》中，详细介绍了RoboTwin 2.0开源平台——基于生成式大模型构建“仿真→合成→训练→迁移”闭环的具身智能数据引擎。平台通过多模态大模型自动生成任务代码，结合五维域随机化方案（覆盖物体分布、动态光照、多模态背景、桌面位姿及语义指令扰动）合成高保真仿真数据，并开放丰富多样的标准化资产库，为学界与工业界提供可扩展的合成数据基础设施，推动具身智能研究范式革新。

论坛还深入探讨了具身智能在工业场景的应用。优艾智合机器人科技有限公司联合创始人兼CTO边旭分享《具身智能机器人在工业应用中的场景探索》，聚焦工业移动机器人的最新进展与落地实践。他详细介绍了公司基于多传感器融合SLAM技术构建的高精度导航系统在智慧工厂和智能巡检领域的广泛应用，涵盖半导体、3C、新能源、光伏、锂电、芯片封测等行业，并展示了代表性客户案例和海外市场拓展情况，充分展现具身智能在工业端的可规模化落地潜力。

最后，国家地方共建人形机器人创新中心研发总监、副研究员邢伯阳以《格物致知加速人形机器人全链具身应用开发》为题，将视角提升至人形机器人未来生态建设。报告介绍了国地中心的“破壁”探索与成果布局，为产业描绘了清晰的技术攻坚路径与生态构建蓝图。然而，面向人形机器人产业的长远发展与大规模落地，仍有一系列关乎产业底层逻辑与发展方向的根本性问题亟待厘清。 报告将视角转向更深层次的战略思考，针对目前开源人形机器人缺失，介绍面向开发者的低成本开源人形机器人与依托格物致和平台实现统一框架的开发范式。

本次分论坛内容丰富、视角前沿，全面呈现了具身智能从核心感知、系统架构到模型赋能、工业落地、人形生态的多维探索，充分体现出该领域的研究深度与产业广度，也为具身智能迈向真实世界提供了宝贵的技术经验与战略思考。

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