電影《流浪地球2》中，機器人“演員”穿行于空間站與數據中心，執行一系列高難度指令，這本是科幻場景，如今卻在一一照見現實。

　　在2026年世界互聯網大會數字絲路發展論壇上，“智能體協同創新發展”成為熱議焦點。論壇前夕，記者在西安探訪具身智能從實驗室走向應用場景的創新實踐。

　　形態之變：從“追求仿人”到“適配場景”

　　雙足、輪式、四足、履帶式……在西安交通大學機器人研究院的展廳內，不同形態的機器人各展所長。2025年研究院同步揭幕了正在研發的七款人形機器人創新矩陣“天演”。這七款機器人并非依據“等級”來區分技術價值，而是根據細分本體形態，精準適配不同的細分場景需求。

　　機器人是否越像人越好、越先進？雙足機器人雖擁有接近人的身體結構，能夠適應臺階、樓梯等復雜環境；但在不少工業場景中，輪式人形機器人卻相對成本更低、穩定性更高。面對大型物體搬運、風力發電及電網巡檢等特殊環境和設備，機器人需要根據作業空間“量體裁衣”。對機器人而言，“身材樣貌”不分高下，能否適應環境、高效完成任務，才是真材實料。

　　協同之變：從“單體智能”邁向“群體智能”

　　身體形態各不相同，能否共用一個“大腦”？針對這一行業痛點，研究院基于場景適應性，構建了“一腦多態”具身智能大模型。該模型采用多模態通用基座大模型與端側具身模型相結合的混合架構，目前已完成場景應用的初步驗證。

　　簡單來說，同一套具身智能“大腦”，可以適配不同形態、不同結構的機器人本體。面對復雜任務時，系統能夠根據每臺機器人的能力進行精準分工，實現多臺機器人的高效協同作業，推動機器人從“單體智能”向“群體智能”跨越。

　　訓練之變：數據驅動機器人“自我進化”

　　機器人的智能化，離不開海量數據的積累與支撐。這些數據既可以用于訓練模型、持續提升機器人的作業能力，也為后續的技術更新迭代提供了堅實支撐。

　　“數字化是后面很多工作的基礎。”研究人員向記者表示，“沒有數據，就沒有辦法很好地訓練模型。”每一次由數據支撐的訓練和迭代，都在讓機器人離我們的生產生活更近一步。

　　（總臺記者 魏崧 陳凱強）