9月20日，第二十一届“悦享社科 启智润心”社会科学普及月活动启动。作为本届社科普及月重磅活动之一，珠海大讲堂迎来了一场高端学术盛宴。浙江大学国家卓越工程师学院、浙江大学控制科学与工程学院副教授、博士生导师，“杭州六小龙”之一的云深处科技（DEEP Robotics）创始人兼CEO朱秋国以《具身仿生机器人研究进展与思考》为题，为珠海观众带来了一场深度洞察力与技术前瞻性并存的专题讲座。
讲座伊始，朱秋国表达了对珠海的喜爱。“这是我第一次来珠海，这是一个干净、舒适的城市，来了以后我都有点不想回去了。珠海跟云深处科技很有缘，我们也期待与珠海本土企业深化合作，共同推动机器人创新技术在珠海落地应用。”
珠海大讲堂由中共珠海市委宣传部、珠海市社会科学界联合会主办，珠海传媒集团承办，珠海市总工会协办，是珠海汇聚高端社科资源，畅通新知普及渠道，激发民众参与活力，打造标杆科普品牌的创新举措。2025年共开展8期，后续还将陆续开讲。
采写：本报记者 张映竹
摄影：本报记者 陈佳哲
何为“具身智能”？
赋予机器身体感官
讲座中，朱秋国先从人工智能的发展脉络切入。他回顾了自牛顿经典物理学、希尔伯特数学计划到图灵机与“人工智能”概念的提出，指出人工智能在发展过程中逐渐形成符号主义、联结主义与行为主义三大流派。
如今，人工智能迎来新的转折点——“具身智能”（Embodied AI）。与ChatGPT这类“离身智能”不同，具身智能强调智能体必须拥有物理身体，通过感知、控制与环境的实时交互，逐步学习并适应物理世界。朱秋国谈道：“具身智能，是赋予机器真正的身体感官，类似于以教导一个孩童的方式训练智能体。”
何为“人形机器人”？
算法与智能相融合
人形机器人作为具身智能的终极体现形式之一，因其具备通用性、能适应人类环境、可直接使用人类工具等优点，成为各国科研与产业竞争的高地。朱秋国以日本的ASIMO和美国的Atlas为例，回顾了全球人形机器人的发展历程。
ASIMO依靠高精度控制与刚性结构实现稳定步态，但巨大的脚掌限制了其室外应用；而Atlas采用液压驱动与全身动力学控制，实现了跑、跳、后空翻甚至复杂地形下的自主穿越，标志着人形机器人进入“室外时代”。朱秋国特别指出，2016年Atlas的亮相震撼全球，“当时我们的实验室还在比拼谁的双足机器人跳得更高，但Atlas已经能在野外行走了。”
朱秋国坦言，人形机器人至今仍未跨越“技术鸿沟”，其核心难点不在于硬件制造，而在于算法与智能的融合。“造一个机器人容易，但让它真正自主、智能地作业，还有很长的路要走。”
现场互动>>>
案例解读
机器人协助解决现实问题
作为中国最早从事足式机器人研究的团队，浙江大学自2006年便启动了双足机器人研发，成功研制国内首个室外行走、首个实现小跑的人形机器人“悟空”。多代“悟空”的成长是一场破茧成蝶的蜕变：从2010年“大脚板”慢速行走，到2020年已经可以在湿滑路面、梅花桩、台阶等复杂地形中稳健行进。
2017年，朱秋国创立云深处科技，将实验室技术推向产业应用。公司先后推出“绝影”系列机器狗和全球首款轮腿式机器人“山猫”，后者结合了轮式的高效与腿式的越障能力，可以广泛应用于消防、电力、安防等场景。
现场，朱秋国特别分享了云深处科技在多个行业的落地案例，比如在变电站执行自动化巡检，读取仪表、检测温度、识别设备状态；在浓烟、高危环境中先行探测，减少消防员伤亡；在城市开展开放环境下的自主巡逻试点；在可可西里伪装成藏羚羊，近距离监测野生动物等。“我们在机器人的创造中更多地是想解决现实问题，这是我们的使命。”
发展瓶颈
充电一小时 工作两小时
在互动环节，朱秋国就观众多个问题作出解答。关于能源问题，他指出，目前机器人普遍面临“充电一小时，工作两小时”的瓶颈，且高低温环境对电池性能与安全性提出极高要求。云深处已专门组建电池团队，致力于与产业链合作提升续航与环境适应性。
关于“具身操作”，他认为“手”的作业能力是比“腿”的运动更具挑战的难题。“让机器人拿工具、穿针引线，甚至理解‘轻拿轻放’，需要融合视觉、触觉与强化学习，目前仍处于早期培育阶段。”
此外，“场景泛化”与“长期记忆”也是当前研究的重点。他举例说，机器人能否在走过一遍后记住环境中的障碍，是其能否真正实现自主的关键之一。“记忆能力是智能的重要组成部分，就像人若失去记忆，即便身体健全，也不能算智能。”
未来展望
机器人迟早会走进日常生活
面对当前机器人领域的投资热潮与“泡沫化”质疑，朱秋国表示，云深处科技始终聚焦于解决真实场景中的问题，而非追逐短期风口。“人形机器人从技术成熟到真正进入家庭，可能需要十年甚至更久，我们愿意保持耐心，机器人迟早会走进人们的日常生活。”目前，云深处科技正在积极研发新一代人形机器人，预计将于今年国庆前后发布。“它将具备更自然的运动方式和更强的作业能力，值得期待。”
具身智能不仅是技术融合的产物，更代表着人类对生命与智能的深层探索。朱秋国说：“希望未来在珠海的大街小巷，能看到云深处科技的机器狗提供贴心服务的身影。让机器人帮助人类完成重复、危险、枯燥的工作，让人们拥有美好生活，这是我们不变的初心。”
发展演变>>>
运动与控制算法的三次迭代
基于自身工作经验，朱秋国将人形机器人的发展归纳为三个阶段：
第一阶段：基于模型的控制（如ASIMO），依赖精确的数学模型与脚掌设计，环境适应性差；
第二阶段：虚拟模型控制+力控关节（如早期Atlas），开始引入力传感与柔顺控制，提升动态性能；
第三阶段：强化学习（Reinforcement Learning）驱动的新一代方法，通过仿真环境训练神经网络，直接将控制策略迁移至实体机器人，实现超人的运动能力。
朱秋国强调，“强化学习”的应用，极大推动了机器人复杂运动能力的突破。“我们在工作中时常毫不犹豫地‘自废武功’，在研究过程中做了各种探索和尝试，拥抱新的技术，才能让机器人走得长远。”