人工智能大模型技术的成熟推动着智能机器人产业的快速发展。数据作为AI崛起的基石，在这场科技浪潮中驱动着智能机器人产业进化的引擎。
人工智能与机器人产业集群发展论坛现场
4月9日，由中国科学院深圳先进技术研究院指导，深圳市新一代信息通信产业集群主办的“人工智能与机器人产业集群发展论坛”在第十二届中国电子信息博览会期间举办。中国科学院深圳先进技术研究院党委书记吴创之、深圳市工业和信息化局装备工业处处长王文华等多位研究员和专家出席了本次论坛。
广道数字受邀参会，与现场专家、行业同仁和各研究机构，聚焦于人工智能与机器人产业的深度融合发展议题，共同探讨了加速产业数智化转型的有效路径。
人工智能与机器人的深度结合使得人形机器人（即具身智能机器人）成为了全球产业焦点。2023年10月，工业和信息化部发布了人形机器人创新发展指导意见，正式确定了人形机器人在国家战略层面的重要地位。
中国科学院深圳先进技术研究院党委书记吴创之致辞
中国科学院深圳先进技术研究院党委书记吴创之表示，人工智能是科技革命和产业变革的重要驱动力，深圳市正大力推动人工智能的高品质发展和应用落地。深圳市工业和信息化局装备工业处处长王文华也提到，深圳市紧跟人工智能技术潮流，将人工智能、智能机器人列入“20+8”战略新兴产业和未来产业集群，从政策层面全面支持该领域的发展。
在机器人领域，未来的机器人若要实现数据驱动，就必须构建完整的产业链并确保数据在上下游间的有效流转。且对于如何低成本、高效率地采集带有标注的人类与环境互动数据，并将其转化为可用于机器人训练的高质量数据集是亟待解决的问题。深圳等地通过制定相关政策和行动计划，鼓励企业、科研机构共同攻克数据采集和标注难题，建立人工智能机器人产业所需的数据基础。
《2023年深圳市机器人产业发展白皮书》发布
《2023年深圳市机器人产业发展白皮书》在论坛上发布。《白皮书》指出，在深圳市机器人产业的发展中，数字化趋势日益明显。具身智能机器人的发展强调传感器、大模型以及通用机器人载体对算力的依赖，这体现了数字化技术在机器人产业中的广泛应用。非工业机器人领域的快速增长，也凸显了数字化技术在不同场景中的应用和拓展。
AI赋能已不再局限于互联网行业，而是逐渐渗透至智能制造、汽车制造、能源等传统行业。成熟的AI大模型技术使得AI能够在不同行业中实现大规模应用，从而提升整个产业的运营效率和创新能力。数据驱动的智能产业化强调数据的重要性，从产业链上游的材料设计、研发，到中游的制造过程，再到下游的应用场景，都需要建立数据平台，形成闭环，以数据为基础推动智能制造的协同发展。
东京大学情报理工学系博士机器人专家陈相羽认为，机器人的发展离不开互联网上积累的海量数据，而这些数据正是训练现代AI模型的基础。目前，机器人行业面临的一个重大挑战，是缺乏大规模且持续的、带有标注的真实世界交互数据。为解决这一痛点，未来的机器人发展必须依托于产业链上下游之间的紧密数据流动和协作，以便机器人能够学习和适应现实世界的各种需求。
圆桌会议
圆桌会议中，与会专家指出，数据的收集、处理和应用是实现人形机器人商业化的关键。打造人与机器人共同成长的“数据生命体”，可以让人形机器人接收和学习用户在日常生活和工作中产生的数据，从而不断进化和提升其智能水平。同时，随着“数字生命体”的成长，人形机器人也能够反过来促进用户智慧和能力的提升。
数据作为驱动AI发展的一大关键要素，正逐步渗透到各个生产系统，为人工智能的发展空间带来前所未有的拓展。广道数字专注于数据治理领域的技术研究与实践应用，为机器人产业及各类智能产品提供强有力的数据支撑。面对人形机器人及其他智能产品的广泛应用，社会各界应当携手共进，积极应对技术伦理、数据安全和社会就业结构变化带来的系列问题，确保人工智能的发展既充满活力又负责任，真正服务于人类福祉和社会进步。
人工智能与机器人产业集群发展论坛现场
4月9日，由中国科学院深圳先进技术研究院指导，深圳市新一代信息通信产业集群主办的“人工智能与机器人产业集群发展论坛”在第十二届中国电子信息博览会期间举办。中国科学院深圳先进技术研究院党委书记吴创之、深圳市工业和信息化局装备工业处处长王文华等多位研究员和专家出席了本次论坛。
广道数字受邀参会，与现场专家、行业同仁和各研究机构，聚焦于人工智能与机器人产业的深度融合发展议题，共同探讨了加速产业数智化转型的有效路径。
人工智能与机器人的深度结合使得人形机器人（即具身智能机器人）成为了全球产业焦点。2023年10月，工业和信息化部发布了人形机器人创新发展指导意见，正式确定了人形机器人在国家战略层面的重要地位。
中国科学院深圳先进技术研究院党委书记吴创之致辞
中国科学院深圳先进技术研究院党委书记吴创之表示，人工智能是科技革命和产业变革的重要驱动力，深圳市正大力推动人工智能的高品质发展和应用落地。深圳市工业和信息化局装备工业处处长王文华也提到，深圳市紧跟人工智能技术潮流，将人工智能、智能机器人列入“20+8”战略新兴产业和未来产业集群，从政策层面全面支持该领域的发展。
在机器人领域，未来的机器人若要实现数据驱动，就必须构建完整的产业链并确保数据在上下游间的有效流转。且对于如何低成本、高效率地采集带有标注的人类与环境互动数据，并将其转化为可用于机器人训练的高质量数据集是亟待解决的问题。深圳等地通过制定相关政策和行动计划，鼓励企业、科研机构共同攻克数据采集和标注难题，建立人工智能机器人产业所需的数据基础。
《2023年深圳市机器人产业发展白皮书》发布
《2023年深圳市机器人产业发展白皮书》在论坛上发布。《白皮书》指出，在深圳市机器人产业的发展中，数字化趋势日益明显。具身智能机器人的发展强调传感器、大模型以及通用机器人载体对算力的依赖，这体现了数字化技术在机器人产业中的广泛应用。非工业机器人领域的快速增长，也凸显了数字化技术在不同场景中的应用和拓展。
AI赋能已不再局限于互联网行业，而是逐渐渗透至智能制造、汽车制造、能源等传统行业。成熟的AI大模型技术使得AI能够在不同行业中实现大规模应用，从而提升整个产业的运营效率和创新能力。数据驱动的智能产业化强调数据的重要性，从产业链上游的材料设计、研发，到中游的制造过程，再到下游的应用场景，都需要建立数据平台，形成闭环，以数据为基础推动智能制造的协同发展。
东京大学情报理工学系博士机器人专家陈相羽认为，机器人的发展离不开互联网上积累的海量数据，而这些数据正是训练现代AI模型的基础。目前，机器人行业面临的一个重大挑战，是缺乏大规模且持续的、带有标注的真实世界交互数据。为解决这一痛点，未来的机器人发展必须依托于产业链上下游之间的紧密数据流动和协作，以便机器人能够学习和适应现实世界的各种需求。
圆桌会议
圆桌会议中，与会专家指出，数据的收集、处理和应用是实现人形机器人商业化的关键。打造人与机器人共同成长的“数据生命体”，可以让人形机器人接收和学习用户在日常生活和工作中产生的数据，从而不断进化和提升其智能水平。同时，随着“数字生命体”的成长，人形机器人也能够反过来促进用户智慧和能力的提升。
数据作为驱动AI发展的一大关键要素，正逐步渗透到各个生产系统，为人工智能的发展空间带来前所未有的拓展。广道数字专注于数据治理领域的技术研究与实践应用，为机器人产业及各类智能产品提供强有力的数据支撑。面对人形机器人及其他智能产品的广泛应用，社会各界应当携手共进，积极应对技术伦理、数据安全和社会就业结构变化带来的系列问题，确保人工智能的发展既充满活力又负责任，真正服务于人类福祉和社会进步。