人工智能技术快速发展的背景下，具身智能与人形机器人领域正迎来重要发展机遇。全国政协委员、中国科学院院士乔红近日在接受采访时表示，该领域仍面临关键性技术挑战，亟需突破"知其然不知其所以然"的发展瓶颈。 当前，基于深度学习的具身智能系统普遍存在"黑箱"特性。虽然这些系统在特定场景下表现优异，但由于缺乏对物理交互机理的深入理解，当系统在复杂环境中出现异常时，研发人员往往难以准确诊断问题根源。这种局限性直接制约了技术的产业化进程。 乔红院士分析指出，"黑箱"问题主要带来两上影响：一是系统运行的可靠性难以保证，二是技术迁移需要付出高昂的重复训练成本。这些问题导致当前多数具身智能产品仍停留在实验室阶段，难以大规模应用于实际生产场景。 针对这个现状，乔红提出在"十五五"规划期间实施"数据驱动+机理研究"的双轮发展战略。具体包括：加强机器人与其作业对象、环境之间物理交互的基础研究；构建具有物理常识和因果推理能力的智能模型；推动形成可解释、可追溯的技术体系。 从产业发展前景来看，一旦突破"黑箱"限制，具身智能技术将在多个领域释放巨大潜力。在工业领域，具备物理理解能力的机器人可大幅提升生产线的智能化水平；在农业领域，智能装备将实现复杂农事作业的精准执行；在服务领域，人形机器人有望承担更多高价值服务职能。
具身智能的产业化不仅是技术速度的比拼，更是基础能力的较量。只有将"黑箱"转变为"可解释、可验证、可迁移"的体系化能力，才能让机器人在真实世界中稳定工作，为实体经济创造更大价值，为高质量发展提供科技支撑。