从智能体到具身智能平台,华为“不造机器人”的AI野望
创始人
2025-06-24 22:01:35
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当开发者遇上AI新技术,将迸发出怎样的火花?

在近日举办的华为开发者大会2025(HDC2025)上,华为集中发布了包括鸿蒙6.0开发者版、鸿蒙智能体框架HMAF、盘古大模型5.5、具身智能平台CloudRobo在内的多项最新技术,在算力、算法、场景落地层面完成了AI底座的布局升级。

在大会期间,新京报贝壳财经记者注意到,AI智能体上车、车载空间音频技术的升级,推动了终端交互方式的革新,使得智能座舱正成为企业应用流量争夺的新入口。与此同时,依托云算力与具身智能平台,人形机器人智能化演进及工业产线的具身智能优化正在加速,生态共建正成为技术落地的核心驱动力。

智能体互联成关键,智能座舱成流量新入口

智能体的开发与接入已成为系统及应用开发商强化AI能力、抢占流量入口、提升用户体验的关键赛道。

然而,智能体开发面临现实挑战:传统开发模式下,底层算法研发、人力物力投入成本高昂,复杂的开发流程制约效率提升。同时,跨平台兼容性存在不足,接口适配与数据互联互通存在壁垒,应用与操作系统、应用之间的协作效率低下,使得智能体的调动难以快速满足用户需求。

大会期间,华为终端发布鸿蒙6.0开发者Beta版本,并首次推出鸿蒙智能体框架。具体来看,一方面,智能体小艺实现了规划决策、任务执行、工具调用、自主执行等能力;另一方面,小艺可与第三方智能体应用互动,通过调用外部智能体完成复杂任务链。此外,鸿蒙智能体提供的开箱即用AI能力,可有效降低AI应用开发的技术门槛。

鸿蒙智能体框架发布。图/新京报贝壳财经记者 韦博雅 摄

从用户体验和商业促进来看,智能体优势显著。如基于华为小艺AI的深航智能体“深航飞飞”,可一句话完成订票退改、语音值机等操作。货拉拉大移动部门安卓鸿蒙组组长曹景浪告诉贝壳财经记者,虽然目前货拉拉没有自己的智能体,但未来有计划开发并接入鸿蒙智能体框架。“用户可以通过语音与APP交互,进行语音下单、接单或者页面跳转。”

值得关注的是,基于鸿蒙系统“一次开发多端部署”的技术优势,应用可平滑迁移至智能座舱场景,智能座舱成为企业高度关注的流量新入口。

“随着新能源汽车的普及,用户在车内时间增多,通过智能座舱点餐已经成为极具潜力的新场景。”麦当劳中国全渠道点餐研发平台负责人林峰向贝壳财经记者表示,“比如,当用户对车载智能体说,‘我想吃牛肉汉堡,帮我推荐一款套餐’时,智能体便可以调用麦当劳OpenAPI接口,结合用户的偏好、身份、行车场景等信息,精准推荐套餐,同时通过语音交互,用户无需动手便可完成下单、支付等操作,减少了操作步骤。”

据了解,麦当劳与鸿蒙方面已就未来在智能座舱领域的合作可能性进行了初步接触和探讨。麦当劳方面透露,双方认识到车内交互体验与手机端的差异,未来若展开合作, 将需要对功能接口和应用细节进行针对性的设计和优化,以更好地匹配车载场景的用户需求。

宝宝巴士创始人唐光宇告诉贝壳财经记者,伴随车载智能终端与沉浸式空间音频技术的迭代升级,“听觉交互场景”正重构车载儿童教育生态——听故事、听音乐等音频内容已成为亲子出行场景中极具潜力的教育载体。其介绍,目前,宝宝巴士旗下“听故事、听音乐”的核心应用“宝宝巴士”已完成与鸿蒙智能座舱系统的深度适配,未来,车载端儿童教育需求将伴随智能汽车渗透率提升呈现增长态势。

宝宝巴士应用登陆鸿蒙智能座舱。图/新京报贝壳财经记者 韦博雅 摄

华为云发布CloudRobo具身智能平台,明确不做机器人本体

具身智能风头正劲,但在产业化应用方面却面临多重挑战:在数据训练层面,传统机器人学习新任务需上千条训练样本,依赖人工采集的方式不仅效率低下,更难以覆盖真实环境中复杂多变的场景;在任务执行环节,机器人需同步完成空间感知、环境理解与任务规划,对推理能力和指令拆解精度提出极高要求;而在工业领域,高精度动作控制的泛化性与稳定性保障,仍是技术难题。

针对上述行业痛点,华为云在大会期间发布了CloudRobo具身智能平台。华为常务董事、华为云计算CEO张平安表示,华为云不做机器人本体,把机器人本体交给伙伴。华为云的目标是让一切联网的本体都成为具身智能机器人,华为云将致力提供澎湃算力和强智能。

据介绍,该平台基于盘古大模型的多模态能力及思维能力,整合了数据合成、数据标注、模型开发、仿真验证、云边协同部署以及安全监管等端到端能力,能提供具身多模态生成大模型、具身规划大模型、具身执行大模型三大核心模型,加速具身智能创新。

其中,具身多模态生成大模型能为具身智能机器人提供一个跟物理世界相一致的数字空间,构建的数据样本可以支持不同场景的泛化训练。基于该平台,具身智能的训练样本可以20%靠采集,80%靠生成,极大地提高数据获取效率。具身规划大模型和具身执行大模型分别组成了机器人的“大脑”和“小脑”,具身规划大模型能够做出10步以上的复杂任务规划,通过与具身执行模型协同,将这些任务拆解为可执行的指令,驱动机器人本体完成各项工作。

大会展示了CloudRobo平台在分光盒组装场景中的应用。图/新京报贝壳财经记者 韦博雅 摄

在参会期间,贝壳财经记者采访了解到,乐聚、星海图等人形机器人企业,以及华龙迅达、拓斯达、埃夫特、亿嘉和等工业具身智能领域的企业,均与华为云展开深度合作,在计算资源与云服务整合、模型研究与训练等方面实现协同发展。

华龙迅达一名技术负责人告诉记者,华龙迅达基于华为云盘古大模型的具身智能工业机器人构建了“云边端”一体的具身智能架构,产线换产效率提升10倍以上。“传统人工编程模式下,新品上线时产线需停工3-5天进行调试;而借助华为云盘古大模型与仿真平台,设计端完成产品模型后,可在仿真环境中提前开展自动化训练与验证,约4小时即可完成从设计验证到产线应用的全流程,显著缩短产线停机时间。”

华龙迅达基于华为云盘古大模型的具身智能工业机器人构建了“云边端”一体的具身智能架构。图/新京报贝壳财经记者 韦博雅 摄

亿嘉和一名工程师则向记者介绍,此次展出的配网带电作业机器人应用于国家电网配网架空线路运维检修,通过减少人工介入提升作业安全性。该工程师指出,未来可借助云计算优化机器人在线路作业中的效率:通过搭建仿真平台,将采集的外部实际作业场景数据接入大模型,依托其完成数据处理与批量校正,进而优化机械臂控制算法。同时,通过对机械臂开展“小脑”训练强化机动性,使机械臂运动规划更贴合实际线路作业需求。

新京报贝壳财经记者 韦博雅

编辑 岳彩周

校对 翟永军

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