▲ 浙江省政协委员、衢州市工商联主席、联合会副会长单位光明铁道控股有限公司董事长、浙江京格智航科技有限公司董事长张林松。 受访者 供图

浙江不仅拥有深厚的制造业根基，作为数字经济先行省，更具备完备的数据基础，在发展具身智能方面具备优势。

张林松举例，衢州市龙游县已初步建成具身智能产业生态，县域内的海清智元、蓝芯科技等企业在感知系统深耕多年，禾川科技在执行系统（伺服电机）领域专业扎实，京格智航、展晖科技等企业则专攻整机系统集成，在打造示范应用场景方面成果显著。

尽管如此，他认为，要从“机器大省”向“智能高地”跨越，浙江仍面临核心技术“缺魂少智”的挑战。

“‘大脑’（高阶认知与决策）决定了机器人的智能化水平，‘小脑’（精密运动与控制）关乎机器人的运动平衡与精细操作，具身智能的技术核心在于‘大脑’与‘小脑’协同。”张林松建议紧抓这两个“牛鼻子”，构建高质量的具身智能产业生态。

为铸造“最强高阶大脑”、攻坚多模态认知技术，他建议组建“大脑”技术攻关联合体，重点突破面向复杂环境的自主推理、多模态场景理解与实时决策技术；支持头部企业面向工业制造、家庭服务、应急救援等场景研发“具身智能专用大模型”，推动“大脑”从感知智能向认知智能跨越。

在锤炼“灵巧运动小脑”方面，他表示应推动零部件产业升级：一方面攻克核心控制技术，鼓励产学研联合，针对高精度伺服驱动、多肢体协同控制及实时平衡算法进行专项攻关；另一方面出台专项政策，引导零部件企业（如轴承、电机企业）研发高性能、低成本的具身智能专用零部件，将浙江的制造优势转化为具身智能的成本优势。

“数据是训练‘大小脑’的核心燃料，而高质量物理世界交互数据短缺，是当前浙江具身智能产业发展的主要瓶颈。”张林松表示。

为此，他建议鼓励制造业企业在日常生产中加装各类传感器，系统性收集全流程数据并规范处理，将其转化为可用于机器人训练的高质量语料，助力生产型机器人适配场景、迭代升级。

为解决企业“无处训练、无处测试”的痛点，他提出建设统一标准物理训练场和统一的数据采集管理标准，提供模拟家庭、工厂、户外等复杂环境的物理场地，并整合行业数据与公共数据，构建高质量的多模态数据集。

产业发展，人才为基。具身智能产业的健康发展，不仅需要顶尖的算法研发人才，更需要大量机器人故障诊断、数据标注与应用优化的工程技术人才和技能型人才。

“建议鼓励各高职院校增设具身智能机器人技术专业，将职业教育与产业需求深度融合，为具身智能产业发展提供广大的人才支撑。”此外，张林松还强调，应善用“金融工具箱”，促进产业并购与整合。

他补充道，面对具身智能赛道的高研发投入和长周期特性，应设立具身智能产业投资基金，重点支持“大脑”算法团队和“小脑”核心零部件企业的早期研发，还可以支持上市公司（特别是传统制造、电子信息类）利用资本优势，并购拥有核心技术的具身智能初创团队，实现“大带小”发展。