考拉悠然CTO顧舒航：在工業(yè)場景把通用智能體技能“錘煉得足夠好”

7月16日至29日，2026年APEC數(shù)字周在成都舉行，活動圍繞數(shù)字和人工智能賦能發(fā)展等議題展開。會議期間，一批“成都造”人工智能產(chǎn)品集中亮相。

“人工智能的競爭，很多時候是速度的競爭，”成都考拉悠然科技有限公司（以下簡稱考拉悠然）CTO顧舒航在現(xiàn)場接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時表示，企業(yè)如果能夠更快進入真實場景、形成技能優(yōu)勢，就可以通過數(shù)據(jù)回流推動模型持續(xù)迭代，建立技術(shù)壁壘。

在顧舒航看來，成都所在的四川省，工業(yè)門類齊全，擁有豐富的可供人工智能訓(xùn)練和驗證的產(chǎn)業(yè)場景，不過高端人才的絕對密度和資本市場的活躍度仍有提升空間。

圖片來源：每經(jīng)記者 張建 攝

用工業(yè)場景把技能“錘煉得足夠好”

具身智能被普遍視為有望催生萬億元級產(chǎn)業(yè)規(guī)模的新賽道。在商業(yè)化落地的關(guān)鍵階段，行業(yè)關(guān)注的焦點已從機器人能否行走、識別和避障，轉(zhuǎn)向其能否理解突發(fā)狀況、作出實時決策，乃至完成簡單的處置操作。

從商業(yè)化路徑來看，顧舒航表示，現(xiàn)階段企業(yè)更加適合從工業(yè)場景切入具身智能，圍繞特定業(yè)務(wù)流程，先把識別、巡檢或操作等幾項技能訓(xùn)練成熟；與之相比，家庭等消費場景的需求更為個性化，任務(wù)類型復(fù)雜，同時涉及較多安全風(fēng)險。

而以上考驗的是通用模型能力。顧舒航將通用模型比作一個“完成了基礎(chǔ)教育的人”：具備基本認知和推理能力后，進入電力等具體行業(yè)，還需要學(xué)習(xí)行業(yè)知識、作業(yè)規(guī)范和專業(yè)技能。

考拉悠然此次在活動現(xiàn)場展示的智能體產(chǎn)品GeekMind，采用的正是這一思路。據(jù)介紹，產(chǎn)品試圖構(gòu)建一套“本體無關(guān)”的通用智能體框架，將感知、思考、規(guī)劃和決策等共性能力抽離出來，再根據(jù)機器狗等硬件能力，配置相應(yīng)的動作技能。

“針對不同的行業(yè)，配置專門的技能庫。”顧舒航舉例稱，在電力場景中，智能體不僅需要掌握巡檢知識，若要進一步參與異常處置，還要學(xué)習(xí)特定設(shè)備的操作方式，“把技能錘煉得足夠好。”

對此，顧舒航認為企業(yè)選擇場景的標(biāo)準主要有兩個：一是場景可以標(biāo)準化復(fù)制，二是場景能隨技能積累持續(xù)深化。以電力巡檢為例，初期目標(biāo)是讓機器人更智能地發(fā)現(xiàn)異常，后續(xù)則可逐步學(xué)習(xí)復(fù)查、檢測和簡單處置等技能。

具體來說，考拉悠然希望進一步推動機器人從“發(fā)現(xiàn)問題”走向“處置問題”。例如，在變電站巡檢中，如果某個本應(yīng)關(guān)閉的開關(guān)處于開啟狀態(tài)，智能體需要結(jié)合設(shè)備狀態(tài)和行業(yè)規(guī)則，判斷是否關(guān)閉開關(guān)、是否需要進一步檢測。

場景開放加速形成“數(shù)據(jù)飛輪”

本屆APEC數(shù)字周強調(diào)推動數(shù)字和人工智能技術(shù)賦能千行百業(yè)。在具身智能由技術(shù)驗證走向規(guī)模應(yīng)用的過程中，城市能夠提供什么樣的場景，企業(yè)能否進入真實業(yè)務(wù)流程，正成為產(chǎn)業(yè)競爭的重要變量。

數(shù)據(jù)顯示，2025年，成都人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破1500億元，全市已集聚人工智能相關(guān)企業(yè)超過1200家。近日印發(fā)的《成都市深入實施“人工智能+”行動方案》提出，到2027年，實現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破2600億元，每年打造20個標(biāo)桿應(yīng)用場景。

顧舒航認為，成都所在的四川省，工業(yè)門類齊全，企業(yè)可以在不同場景中尋找具有復(fù)制價值的任務(wù)。

例如，電力巡檢具有相對明確的設(shè)備、流程和操作規(guī)范；市政管廊需要持續(xù)開展設(shè)備與環(huán)境檢查；地形復(fù)雜的區(qū)域應(yīng)急處置工作不適合人員直接進入，也為無人機、機器狗等智能設(shè)備提供了應(yīng)用空間。

這些場景的產(chǎn)業(yè)價值，不只在于為企業(yè)提供一個產(chǎn)品展示窗口。具身智能模型需要通過真實運行積累數(shù)據(jù)，再利用數(shù)據(jù)優(yōu)化識別、規(guī)劃和動作技能。如果場景能夠在同一行業(yè)中復(fù)制，企業(yè)便可以形成“場景驗證—數(shù)據(jù)回流—技能迭代—規(guī)模部署”的循環(huán)。

“有場景，企業(yè)就可以更快地在技能上形成優(yōu)勢。”顧舒航表示，當(dāng)模型進入真實場景后，企業(yè)可以根據(jù)實際問題逐一補充技能，并在運行過程中持續(xù)迭代，最終形成數(shù)據(jù)和技術(shù)壁壘。

豐富的場景資源為成都發(fā)展具身智能提供了現(xiàn)實切入點。但顧舒航也坦言，與北京、上海相比，成都在人才絕對密度和資本市場活躍度方面仍有提升空間。

同時，針對海外市場，顧舒航認為，智能體能力本身的能力高低與區(qū)域市場關(guān)系不大，真正需要適配的是行業(yè)技能。例如，不同國家的變電站等基礎(chǔ)設(shè)施存在一定共性，如果相關(guān)技能在國內(nèi)場景中得到充分訓(xùn)練，便具備跨區(qū)域復(fù)制的可能性。