电影《流浪地球2》中，机器人“演员”穿行于空间站与数据中心，执行一系列高难度指令减仓技巧，这本是科幻场景，如今却在一一照见现实。
在2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛上，“智能体协同创新发展”成为热议焦点。论坛前夕，记者在西安探访具身智能从实验室走向应用场景的创新实践。
形态之变：从“追求仿人”到“适配场景”
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双足、轮式、四足、履带式……在西安交通大学机器人研究院的展厅内，不同形态的机器人各展所长。2025年研究院同步揭幕了正在研发的七款人形机器人创新矩阵“天演”。这七款机器人并非依据“等级”来区分技术价值，而是根据细分本体形态，精准适配不同的细分场景需求。
机器人是否越像人越好、越先进？双足机器人虽拥有接近人的身体结构，能够适应台阶、楼梯等复杂环境；但在不少工业场景中，轮式人形机器人却相对成本更低、稳定性更高。面对大型物体搬运、风力发电及电网巡检等特殊环境和设备，机器人需要根据作业空间“量体裁衣”。对机器人而言，“身材样貌”不分高下，能否适应环境、高效完成任务，才是真材实料。
协同之变：从“单体智能”迈向“群体智能”
身体形态各不相同，能否共用一个“大脑”？针对这一行业痛点，研究院基于场景适应性，构建了“一脑多态”具身智能大模型。该模型采用多模态通用基座大模型与端侧具身模型相结合的混合架构，目前已完成场景应用的初步验证。
简单来说，同一套具身智能“大脑”，可以适配不同形态、不同结构的机器人本体。面对复杂任务时，系统能够根据每台机器人的能力进行精准分工，实现多台机器人的高效协同作业，推动机器人从“单体智能”向“群体智能”跨越。
训练之变：数据驱动机器人“自我进化”
机器人的智能化，离不开海量数据的积累与支撑。这些数据既可以用于训练模型、持续提升机器人的作业能力，也为后续的技术更新迭代提供了坚实支撑。
“数字化是后面很多工作的基础。”研究人员向记者表示，“没有数据，就没有办法很好地训练模型。”每一次由数据支撑的训练和迭代，都在让机器人离我们的生产生活更近一步。
（总台记者 魏崧 陈凯强）减仓技巧
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