3月5日，政府工作報告出爐，“人工智能”被多次提及，同時，具身智能再次被寫入報告。

圍繞人工智能、具身智能領(lǐng)域的熱點話題，《每日經(jīng)濟新聞》記者（以下簡稱NBD）在全國兩會期間專訪了第十四屆全國政協(xié)常委、中國科學(xué)院院士、南京大學(xué)黨委書記譚鐵牛。

譚鐵牛，曾任中國科學(xué)院副院長；2022年8月，獲得國際模式識別領(lǐng)域最高獎——傅京孫獎，這是該獎項自1988年設(shè)立以來，首次頒授于北美和歐洲地區(qū)以外的學(xué)者。

今年是譚鐵牛投身人工智能領(lǐng)域的第40個年頭，從最初的圖像識別，到后來的生物特征識別和視頻分析等，譚鐵牛不斷開辟科研新方向。他是國內(nèi)最早做虹膜識別和步態(tài)識別的學(xué)者，其科研成果在煤礦、刑偵等重要領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。

在采訪中，譚鐵牛感嘆，這幾年人工智能技術(shù)的進步確實“超乎想象”，“在預(yù)料之外”。他回憶道：“大概10年前，我們還把人跟機器人用自然語言交互作為一個重要奮斗目標，現(xiàn)在這個問題已經(jīng)基本解決?！?/p>

但他也提醒：“這并不意味著現(xiàn)在人工智能是萬能的，它還有很多‘不能’——雖然不用人工智能又是萬萬不能的?！弊T鐵牛強調(diào)，發(fā)展人工智能要“理性務(wù)實不跟風(fēng)，因地制宜抓落地”，要確保人工智能向善向好，真正助力新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，助力中國式現(xiàn)代化。

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談產(chǎn)業(yè)成熟還為時尚早

NBD：今年春晚舞臺上，機器人的表演再次成為全民話題。你認為這釋放出什么信號？這種集中曝光是不是產(chǎn)業(yè)成熟的標志？

譚鐵牛：人形機器人確實是當前科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的熱點領(lǐng)域，大眾喜聞樂見。但我們要從中看出門道，不能光看熱鬧。

首先值得肯定的是，從去年的“秧Bot”到今年的“武Bot”［Bot是機器人（Robot）的簡稱］，宇樹人形機器人展現(xiàn)的水平令人印象深刻，1年之內(nèi)從行走不穩(wěn)到翻跟斗，進步很快。這充分體現(xiàn)了我們自主創(chuàng)新的成就，證明中國人同樣可以引領(lǐng)世界科技創(chuàng)新的潮流。所以要堅定自主創(chuàng)新的信心，在這場人形機器人熱潮中，至少在運動、控制能力方面，我們已經(jīng)走在世界前列。

但也要客觀看待。不能把人形機器人跟人工智能劃等號，看到翻跟斗等酷炫動作，便認為其具備了高度智能。這里必須厘清一個基本概念：人形機器人不等于人工智能。

機器人與智能是兩個高度關(guān)聯(lián)卻內(nèi)涵不同的概念。機器人不一定有智能，它更多是承載人工智能能力的載體，具有一定智能的機器人才能叫智能機器人，人形機器人同樣如此。

現(xiàn)在全網(wǎng)熱議的人形機器人，更多體現(xiàn)了機器人控制和運動能力的進步，就像無人機編隊表演一樣，是在已知流程、已知動作、已知場景的情況下預(yù)編排、預(yù)訓(xùn)練過的，不完全代表人工智能的進步。如果在表演過程中突然移動了道具位置，它可能就無法應(yīng)對。如果它能自主尋找道具，那才是高難度，是真正的人工智能體現(xiàn)。

所以現(xiàn)在談產(chǎn)業(yè)成熟還為時尚早。我認為，人形機器人如果一直只是跳跳舞、翻翻跟斗，終究會是曇花一現(xiàn)，一定要找到殺手級的應(yīng)用。春晚之后訂購量很多，這不奇怪，但新鮮感、好奇心不會持續(xù)。關(guān)鍵在于，它是不是剛需、能解決什么問題。如果找不到殺手級應(yīng)用，終會被歷史所淘汰。

這里有一個值得汲取的歷史教訓(xùn)。日本是人形機器人研究起步較早的國家，在2000年就推出了轟動全球的人形機器人“阿西莫”（ASIMO），但在面世22年后，因成本高昂且實用性有限，未能找到殺手級應(yīng)用，最終退出歷史舞臺。

當然，宇樹機器人在運動控制能力方面已遠超當年的“阿西莫”，不過，其智能水平仍然有限。

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智能人形機器人

真正大規(guī)模進入家庭至少需要5年以上

NBD：你覺得這種殺手級應(yīng)用會出現(xiàn)在什么領(lǐng)域？

譚鐵牛：太多了，比如制造，比如巡檢——巡檢道路、高鐵、高壓電線。但巡檢工作的要求比較高，需要機器人具備“火眼金睛”，也就是視覺能力要強、運算速度要快，這就不僅僅需要控制和運動能力，還要有對環(huán)境的感知能力、理解能力。在巡檢領(lǐng)域，現(xiàn)在有一些落地應(yīng)用，但在開放場景中仍有挑戰(zhàn)。

NBD：你認為當前機器人技術(shù)距離真正進入家庭、工廠等真實場景，還有哪些關(guān)鍵障礙需要跨越？具有很高智能水平的機器人什么時候會走進千家萬戶？

譚鐵牛：機器人已經(jīng)走進千家萬戶，比如常見的掃地機器人，就具有一定智能能力。但智能人形機器人要真正進入家庭，要能幫助人干更多家務(wù)，實現(xiàn)無縫的人機協(xié)同，還有很多難關(guān)。在我看來，至少需要5年以上。

原因在于，機器人需要具備強大的場景感知能力。它要知道周圍環(huán)境是什么、自己在哪里，還要知道人的意圖是什么、想干什么。不能老是擋路，也不能在別人要拿走杯子時卻開始倒開水。要根據(jù)人的行為判斷其意圖，難度很大。如果不知道對方要干什么，就無法實現(xiàn)協(xié)同，甚至因為誤操作帶來風(fēng)險。

AI生成

另一個關(guān)鍵短板是末端靈巧操作，尤其是“手”的靈巧性。目前的觸覺傳感能力還遠遠不夠，無法精準感知物體的光滑度、材質(zhì)、溫度、濕度等。人形機器人什么時候能做到隨時上場跟人對打乒乓球并能取勝，那時我才真正佩服，而目前還差得很遠。

NBD：業(yè)界比較樂觀，覺得3~5年就能實現(xiàn)智能機器人走進千家萬戶。你認為這種樂觀是不是有資本過熱的因素？

譚鐵牛：有人認為（產(chǎn)業(yè)）有泡沫，我贊同。我認為主要有三重泡沫：

首先是期望值泡沫。大家對人工智能和人形機器人期望值很高，這幾年的進步也確實超乎想象，但并不意味著現(xiàn)在人工智能是萬能的。因為發(fā)展很快，就認為兩年之內(nèi)、幾年之內(nèi)，通用人工智能（AGI）就能實現(xiàn)，這過于樂觀。

其次是投資泡沫。OpenAI已燒掉巨額資金，至今尚未盈利。

第三，估值泡沫。OpenAI雖未盈利，估值卻高達數(shù)千億美元，明顯過高。一些人工智能公司，一個像樣的產(chǎn)品還沒有就被估值十幾億、幾十億，這明顯是虛高。此外，一些媒體和自媒體的炒作也放大了泡沫。

諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎和圖靈獎得主司馬賀（Herbert A. Simon）在1965年人工智能第一次浪潮時曾預(yù)測，20年內(nèi)機器能做人所能做的一切工作。但這一預(yù)測至今未能實現(xiàn)。可見，熱潮之中更需要理性。

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實現(xiàn)通用人工智能依然任重道遠

NBD：你曾說“馬斯克們過于樂觀了”，并認為通用人工智能還遙不可及。但業(yè)界對AGI的追逐熱度不減。在“理性務(wù)實”與“技術(shù)理想主義”之間，你認為中國的人工智能發(fā)展應(yīng)該如何把握節(jié)奏？

譚鐵牛：關(guān)鍵在于如何定義通用人工智能。我的定義：能夠媲美和超越人類智能（智慧）的人工智能，才是通用人工智能。它至少要跟人類差不多，能做人所能做的一切事情。如果是這樣定義，我認為至少在我看得見的未來，很難實現(xiàn)。

原因在于，人有頓悟、常識，會舉一反三、融會貫通，更重要的是能聽出話外音，能讀出字里行間的言外之意。而目前的人工智能有時連常識都搞不清楚，因為它是靠大數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的，并未真正把握物質(zhì)世界的因果關(guān)系和物理規(guī)律。

“智能”目前沒有統(tǒng)一的定義，人的智能和智慧的機理也沒完全搞清楚。超越一個尚未完全理解的事物，在邏輯上是說不通的。只能說表面上超越有可能，但表象無法窮盡所有方面，無法進行完備性測試。從表象上看，現(xiàn)在還存在認為人工智能已經(jīng)具有意識和情感的誤解，實際上它只是表現(xiàn)得像有情感、有意識，那是模仿。模仿不等于具有，不等于掌握。

對通用人工智能，我始終有兩個疑問。

第一，在實際應(yīng)用中是否需要通用人工智能？通俗來說，“通用”就是什么都能干。這點在我個人看來，答案是否定的，因為術(shù)業(yè)有專攻。我們說要培養(yǎng)復(fù)合型人才，但并不意味著這個人什么都能干好，沒有所謂的通才。

既然如此，為什么不搞一批精深的專用智能體？讓他們各自分工，協(xié)同調(diào)度。即便在家庭場景中，做飯、打掃、照顧老人都是同一個智能體，它也只能算多用，而不能叫通用。

AI生成

第二，通用人工智能能否實現(xiàn)？通用人工智能要超越人類智能，而人的智能機理尚未完全搞清楚，如何超越？因此，對通用人工智能，我的觀點是：依然任重道遠或者說遙不可及。

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具身智能是無限逼近人類智能的必由之路

NBD：現(xiàn)在有一種觀點是，具身智能是實現(xiàn)通用人工智能的一個必經(jīng)階段。你怎么看？

譚鐵牛：當然，如果是要無限逼近人的智能和智慧，在我看來，具身智能是一個路徑，或者說必由之路。不過，當前“具身智能”一詞也存在被濫用和標簽化的現(xiàn)象。

具身智能有兩個核心要素：一是擁有身體，即看得見摸得著的物理本體；二是與環(huán)境持續(xù)交互，在“摸爬滾打”中變得越來越聰明。如果跟環(huán)境交互只是執(zhí)行既定任務(wù)，那不能叫具身智能。

當前存在一些理解偏差，以為只要有實體、有一點智能，就是具身智能機器人。這是錯誤的。要區(qū)分機器人與人工智能、機器人與智能機器人、智能機器人與具身智能機器人之間的區(qū)別。

簡單來說，機器人是硬件實體，智能機器人是在此基礎(chǔ)上加載了智能能力。例如，普通的工業(yè)機械手是預(yù)編程的，沒有智能；而智能機械手在拿東西時，若遇到障礙物，能自主改變路徑，繞過去繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)。

那么，具身智能機器人與智能機器人的區(qū)別何在？首先，機器人如果是實體的，肯定是具身的。其中具身智能機器人必須在與環(huán)境交互的過程中變得越來越聰明，通過學(xué)習(xí)不斷提升智能，掌握原本未被預(yù)設(shè)的能力。如果其能力是預(yù)設(shè)加載的，固定不變，那就只能稱為智能機器人，而非具身智能機器人。

因此，為何說具身智能是逼近人類智能的必由之路？因為人類智能正是這樣進化而來的。要逼近人類智能，最直觀也可能是最有效的路徑，就是跟人一樣去學(xué)習(xí)和進化，才有可能實現(xiàn)超越。

這幾年我對具身智能的認識確實有一個轉(zhuǎn)變過程，剛開始對具身智能有疑慮。因為人類和動物的自然智能，本就是在摸爬滾打中慢慢成長起來的，要經(jīng)風(fēng)雨、見世面才能長才干。這不正是具身智能的基本內(nèi)涵嗎？你看“智”字，上面是“知”，下面是“日”，代表日復(fù)一日的親身經(jīng)歷。智慧、智力、智能就意味著經(jīng)風(fēng)雨、見世面，親身經(jīng)歷和實踐。

因此，具身智能最核心的一點就是在與外部交互的過程中得到動態(tài)提升。如果只是有交互，但智能水平固定不變，那只能叫智能機器人，不能叫具身智能機器人。比如機器手，拿起杯子就是交互，但如果沒有從中學(xué)習(xí)到怎么握得更緊，沒有觸覺傳感、沒有反饋學(xué)習(xí)，這就不能叫具身智能機器人。

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堆算力、堆數(shù)據(jù)

完全靠這種方式發(fā)展人工智能不可持續(xù)

NBD：你反復(fù)提到智能，這個智能是不是可以理解為大模型的能力？你怎么看大模型在具身智能中扮演的角色？現(xiàn)在是否存在“過度依賴大模型”的風(fēng)險？

譚鐵牛：這里面又有幾個概念需要厘清。大模型不等于人工智能，具身智能是發(fā)展人工智能的一個途徑、一種方法，是人工智能無限逼近人類智能的必由之路。

大模型則是當前這波人工智能熱潮的核心技術(shù)，其基礎(chǔ)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過模擬人腦分層處理信息的機理，由粗到細、由粗到精地學(xué)習(xí)。所謂大模型，可粗略理解為一個巨大的、擁有海量參數(shù)的“人工”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模仿人類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成。它只是實現(xiàn)人工智能的一種方式，而非全部。模擬人的智能，不一定非要通過模擬人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，這確實是最直觀的方式。

我曾在去年4月提出一個觀點，目前正逐步得到驗證：完全依靠堆算力、堆數(shù)據(jù)來發(fā)展人工智能的路子是不可持續(xù)的。原因有三：一是性能提升不可持續(xù)，投入同樣的數(shù)據(jù)和算力，性能提升越來越??；二是算力不可持續(xù)；三是數(shù)據(jù)不可持續(xù)。互聯(lián)網(wǎng)上的可用數(shù)據(jù)幾乎被用盡。任何物理系統(tǒng)都有其極限，必須另辟蹊徑。

DeepSeek之所以引起轟動，就是因為沒有完全依賴堆算力和堆數(shù)據(jù)，而是通過算法創(chuàng)新，用更少的芯片和數(shù)據(jù)達到了同樣甚至更好的效果。

大模型不可能不停地“大”下去，規(guī)模效益總有極限。所以一定要另辟蹊徑，具身智能就是一條路徑，它不完全依賴于互聯(lián)網(wǎng)上的現(xiàn)成數(shù)據(jù)，而是在與環(huán)境的交互過程中動態(tài)獲取數(shù)據(jù)，例如在拿杯子的過程中感知材質(zhì)、光滑度等數(shù)據(jù)。

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未來3~5年，

可關(guān)注傳感技術(shù)及腦機接口等領(lǐng)域突破

NBD：未來3~5年，人工智能和具身智能領(lǐng)域最值得關(guān)注的顛覆性突破點是什么？

譚鐵牛：我認為有幾個方向值得關(guān)注。

首先是在底層結(jié)構(gòu)和新的機器學(xué)習(xí)模式上取得突破。完全依賴數(shù)據(jù)的路徑不可持續(xù)，需要探索數(shù)據(jù)與規(guī)則相結(jié)合的新模式。將數(shù)據(jù)驅(qū)動與規(guī)則結(jié)合，用規(guī)則處理確定性部分，用數(shù)據(jù)解決不確定性部分。同時，探索數(shù)據(jù)與知識相結(jié)合的新模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識的雙輪驅(qū)動。這是未來3~5年值得關(guān)注的技術(shù)突破。

其次是傳感技術(shù)的突破，特別是高靈敏度、多功能的傳感技術(shù)。這直接關(guān)系到靈巧手等末端執(zhí)行器的能力，對具身智能至關(guān)重要。

另外，還需要新的機器學(xué)習(xí)方法，新方法應(yīng)該追求低成本、高效率，減少對算力和數(shù)據(jù)的蠻力依賴。借助腦科學(xué)、認知科學(xué)機理的新智能方法有可能取得突破，從而孕育出非Transformer架構(gòu)的新模式，開辟不依賴大模型的發(fā)展路徑。

此外，智能體以及多智能體協(xié)作非常重要，值得關(guān)注。另外，人機協(xié)同也很重要，事關(guān)人與機器如何協(xié)作、如何交互的腦機接口技術(shù)也可能會有突破。

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要避免因人工智能稟賦條件差異

導(dǎo)致“人工智能鴻溝”

NBD：你對當前社會上關(guān)于“人工智能將取代人類”的普遍焦慮，特別是具身智能可能取代藍領(lǐng)工作的擔(dān)憂，有什么建議？我們關(guān)注到，南京大學(xué)正在推進“1+X+Y”人工智能通識教育，這種通識教育是否能滿足AI時代的人才需求？

譚鐵牛：人工智能取代部分工作崗位是必然的，這是技術(shù)進步的常態(tài)。但總體而言，它不是要把人類的飯碗全部砸掉。

世界經(jīng)濟論壇《2025年未來就業(yè)報告》預(yù)測，2025年—2030年期間，全球?qū)⒂?200萬個工作崗位被替代，同時預(yù)計催生1.7億個新崗位。歷史經(jīng)驗表明，科技進步與就業(yè)崗位的關(guān)系是：局部替代，長期增加，是結(jié)構(gòu)在優(yōu)化。

但新增的崗位，并不一定能讓那些被替代的人來干。如果人們不堅持終身學(xué)習(xí)，不重視崗位再培訓(xùn)，就可能面臨失業(yè)。反之，如果超前謀劃，加強在崗培訓(xùn)，創(chuàng)新課程設(shè)置和培養(yǎng)模式，就能讓勞動者適應(yīng)新的崗位需求。

因此，南京大學(xué)在人才培養(yǎng)中提出“三個適配”：一是適配國家需求，要根據(jù)國家需求調(diào)整專業(yè)設(shè)置；二是適配時代特點，這個時代最重要的特點是智能化。2024年，我們在全國率先開設(shè)人工智能通識必修課，覆蓋所有專業(yè)學(xué)生，并培訓(xùn)教師，因為人工智能會淘汰不用人工智能的人；三是適配學(xué)生發(fā)展，做到因材施教。

這是我們教育教學(xué)改革的底層邏輯，不是為了搞噱頭。

NBD：對于人工智能的發(fā)展，你還有哪些建議或思考？

譚鐵牛：我認為還有幾點需要重視——

首先要特別注意人工智能賦能的區(qū)域性問題、行業(yè)性問題，避免因人工智能稟賦條件的差異導(dǎo)致“人工智能鴻溝”，從而加劇區(qū)域、行業(yè)發(fā)展不平衡，激化社會主要矛盾。

同時，擴大內(nèi)需是拉動經(jīng)濟的首要任務(wù)，應(yīng)大力推動AI賦能消費，創(chuàng)造新的消費場景，比如家政、養(yǎng)老（“一老”）、教育（“一小”）等領(lǐng)域。具體來說，陪護機器人如果真的做到善解人意、安全可靠、價格合適，就是潛在的殺手級應(yīng)用。當然，這里還涉及諸多待解問題，包括標準、倫理、安全性等，這些都需要在發(fā)展中逐步解決。

記者|張蕊

編輯|文多

視覺|陳冠宇

排版|文多

統(tǒng)籌|易啟江

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