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　　贺晗认为，数字化转型不只是手艺升级，更是平易近营企业沉构合作力的“基因工程”。一是数字手艺取制制手艺融合带来的降本增效，好比，柔性制制使个性化定制成本大幅下降，工业互联网为每台机械拆上“数字副驾驶”，让设备操纵率大幅提高。二是借帮数字平台带来的提质扩量，通过大数据阐发精准洞察客户需求，企业可以或许冲破地区触达更多客户，通过及时数据监测和智能决策及时调整运营，加强抵御风险的能力。

　　今天全国，平易近营经济也成为高频词。最新数据显示，我国平易近营企业数量占企业总量的92%以上；国度高新手艺企业中，平易近营企业占比扩大至92%以上。日前召开的平易近营企业座谈会了推进平易近营经济健康成长、高质量成长的主要信号。

　　其次是“滴灌”，贺晗一方面强化金融对数字化转型的支持，激励银行对平易近企数字化转型项目供给专项低息贷款，提高数据资产“入表”增信融资正在平易近企中的普及率，另一方面成立跨部分数字化转型办事核心，为平易近企供给“数字体检+转型处方”，制定细分行业数字化转型尺度，降低平易近企试错成本。

　　南都记者领会到，通用平台的成长标的目的之一是具身智能通用AI Agent，这也是目前天娱数科正在沉点研发的标的目的，即通过空间智能MaaS平台+3D数据平台+云边端算力协同达到“算法+数据+算力”三位一体，打制通用的大脑（感认知-决策-节制一体化的具身智能大模子）+小脑（技术模子）的开辟平台，能实现跨本体互通互用，让每家机械人本体企业即插即用，这将是机械人范畴的“时辰”。

　　贺晗将手艺成长总结为三个阶段。他认为，1。0机械是基于法式节制的演示阶段，这个阶段通过事后编写的法式或强化进修算法进行节制。这些法式凡是是由工程师按照特定的使命和场景进行编写，机械人按照指令完成简单的动做演示，但因为法式节制的局限性，机械人的动做和行为比力生硬，缺乏矫捷性和顺应性；而2。0仿照是基于大模子的仿照阶段。正在大模子手艺的快速迭代升级下，机械人仿照进修手艺有了庞大冲破并起头风行，视觉-言语-动做（VLA）模子的成长让人形机械人可以或许更高效地完成从视觉、言语理解到推理并生成动做的全过程，将天然言语指令为具体步履规划，并具备必然泛化能力。

　　算力是数字经济的焦点驱动力，支持着大数据阐发、人工智能、工业互联网、物联网等新兴手艺的运转。跟着数据量的爆炸式增加，保守计较能力已难以满脚现代使用的需求，算力结构的优化可以或许显著提拔数据处置效率，鞭策各行业的数字化转型。

　　本年春晚，宇树科技的人形机械人正在蛇年春晚上扭秧歌让取机械人相关的具身智能火速出圈。贺晗提到，目前行业内存正在的共性问题是缺乏通用平台，包罗算法（大脑、小脑）通用开辟平台、通用3D数据平台、通用尺度认证平台、通用场景测试安然平静通用人才培育平台。贺晗提出成立国度级具身智能成长规划、激励通用平台扶植、加速相关尺度扶植等多方面。

　　正在场景生态方面，贺晗正在柔性出产、医疗康养、公共平安、应急救援等范畴、国企从导的使用场景，同时激励成立跨行业测试平台，依托高校或大厂扶植具身智能机械人测试核心，搭建多场景、多使命物理测试，供给多模态、动态决策等焦点能力的尺度化测试办事，降低企业手艺验证成本。

　　贺晗提到，截至2024年9月，中国算力总规模达246EFLOPS，位居世界第二；截至2023岁尾，算力总规模达230EFLOPS，智能算力规模达70EFLOPS，增速超70%。从大的方面来看，目前国内算力总量不缺，问题是正在于智算资本布局性欠缺。

　　3。0则是基于海量3D数据的智能阶段。这是下一步的成长标的目的，从被动响应和施行到自动和决策。正在贺晗看来，这个阶段的焦点是海量3D数据的喂养，通过世界模子+具身智能，建立对世界运做体例的内部表征，并具备步履后果的推理能力，从而显著提拔对实正在世界的、推理、施行取预测能力。这使得机械人认识和理解3D世界，并可以或许像人类一样进行推理和规划，不只能够顺应复杂多变的和使命需求，更为主要的是，具备自从决策、步履取操做能力。

　　同时，贺晗还指出，国内算力还存正在两方面的短板问题，一是高端芯片和焦点软件取美国差距大，二是绿色低碳算力成长不脚。目前，耗电量已占全国用电量的3%，估计2030年将接近5%。

　　同时，贺晗认为，当前平易近营企业数字化转型呈现“冷暖交错”的立体图景。全国来看，三个方面有梯度差，一是行业层面，消息手艺、金融等“数字原生”行业已进入深度使用，而制制业、农业等“数字移平易近”仍处于设备联网、流程优化等初级阶段；二是区域层面，“东高西低、南强北弱”，东部沿海地域依托市场、人才、手艺劣势，构成“数字绿洲”；三是企业规模层面，大型平易近企凭仗资本禀赋建立“数字护城河”，而中小企业遍及陷入“窘境”（不肯转、不敢转、不会转）。

　　贺晗提到，过去我们谈人形机械人手艺时，次要关心点正在硬件，好比电机、减速器、滚珠丝杠等，这些是关节、器官。而现正在大师关心的人形机械人手艺则关乎大脑和小脑方面的手艺逾越，也就是以视觉-言语-动做等方面为代表的具身智能大模子手艺起头取人形机械人本体融合、进化，使人形机械人成为具身智能的环节载体。“这是性的，是一场从‘机械躯壳’到‘数字生命’的进化，让门槛大幅降低、场景快速增加。”。

　　别的，贺晗还提到了“育林”，即一方面扶植数字人才“蓄水池”，加大对高校和职业院校培育数字化专业人才的支撑力度；另一方面激励扶植数字手艺开源社区，对参取开源贡献的企业赐与资金支撑，激发手艺共享活力，激励龙头企业手艺接口，构成“大厂供底座、小企搞使用”的共生生态，激励龙头企业搭建平台赋能中小企业协同转型。

　　别的，国内算力还存正在安排系统不完美、智算资本没有互联互通的问题。“东部时延营业‘挤地铁’，而西部闲置算力却正在‘晒日光浴’。这些问题能够总结为，一是正在多元异构算力怀抱、安排、运转等方面，缺乏同一尺度和规范，难以协同优化；二是各地算力政策都正在‘九龙治水’，智算孤岛问题凸起，缺乏互通互用机制、平台、买卖系统。”！

　　贺晗认为，从鞭策具身智能成长角度看，目前行业内存正在的共性问题是缺乏通用平台。“一是缺乏算法（大脑、小脑）通用开辟平台，大都企业都要从0到1研发，导致反复投入和资本分离，影响成本更影响效率；二是缺乏通用3D数据平台，高质量3D数据集稀缺，3D数据采集设备未普及，3D数据获取成本高、尺度化程度低，限制具身智能深度锻炼；三是缺乏通用尺度认证平台，硬件接口、通信和谈、数据格局等缺乏同一规范，分歧厂商的机械人本体构型取软件架构互不兼容，具身智能难以跨本体，限制规模化使用；四是缺乏通用场景测试平台，行业尺度场景库缺失，缺乏雷同“从动驾驶测试区”的公共办事平台，导致温室花朵难经风雨，使用场景单一，以贸易导览、教育科研为从；五是缺乏通用人才培育平台，懂机械、从动化的多（1。0阶段），懂大模子的少，两者都懂（2。0、3。0阶段）的通才少之又少。

　　别的，贺晗还正在接管南都记者采访时提到，成长具身智能正在手艺和财产生态仍存正在诸多问题，具身智能系统凡是包含一个或多个 AI 智能体，这些 AI 智能体担任、做出决策和节制物理实体的步履。当具身智能手艺从基于大模子的仿照阶段即2。0仿照，迈向基于海量3D数据的智能阶段3。0，实现AI Agent取物理世界相连系，步履取操做能力时，距离具身智能机械规模落地也就不远了。

　　当谈到哪些场景无望尽快大规模落地人形机械人时，贺晗向南都记者暗示，从目前的成长环境来看，工业制制、医疗康养、公共平安等场景无望大规模使用人形机械人。“正在工业场景中，可处置拆卸、检测；医疗康养范畴，能辅帮手术、可施行巡查、应急救援使命。这些场景需求大，跟着手艺前进，人形机械人将逐渐实现大规模使用。”。

　　正在人才培育方面，贺晗加强复合型人才培育，正在高校中设置具身智能、人工智能+机械人相关专业或标的目的，培育通才，破解“机械臂不懂神经收集”的认知割裂。

　　针对这一点，贺晗政策导向需要从“轨制供给者”转向“生态架构师”。起首是“建基”，即打制普惠型数字新基建，扶植区域级、行业级等多条理的公共数据平台、财产数据平台、普惠算力安排平台，供给低成本AI、SaaS东西包，降低上云用数成本，让平易近企充实享受数字基建盈利。

　　别的，贺晗还正在相关尺度扶植方面提出了，加速尺度扶植，建立生态认证系统，包罗硬件接口尺度、通信和谈尺度、3D数据集尺度、机能尺度、伦理平安等尺度等；激励成立“具身智能兼容性认证”，对通过和谈兼容性测试的产物赐与必然补助，降低异构系统整合成本。

　　对此，贺晗正在算力结构上“打通堵点”“补齐短板”。“一是全国统筹结构，通过“东数西算”工化生态协同，鞭策算力尺度化扶植，让各地、各行业的算力资本高效对接，，避免资本闲置，提拔全体通行效率；二是加快自从研发，通过政策支撑提拔本人的‘芯’（高端芯片）和‘魂’（根本软件），让中国的算力财产跑得快、跑得稳；三是鼎力推广绿色算力，实施更严酷的能效尺度，推广‘绿电曲供’模式，给‘高能耗怪兽’念节能‘紧箍咒’。”。