2025年7月31号召开的国务院常务会议，通过了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，并在8月21日正式发布，它的核心思想是赶紧把人工智能用起来，要搞大规模、搞商业化！这是继2015年“互联网+”之后，国家在产业政策上的又一个大动作。在实施“人工智能+”行动的意见中，明确提出了三段式的战略时间轴，即从现在到2027年要实现智能终端和智能体普及率超过70%；到2030年普及率90%+，智能经济成为增长极；到2035年全面进入智能社会，见图一。

图一 “人工智能+”三段式的战略时间轴

2025年10月28日公布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》更明确，要全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业；要推动技术改造升级，促进制造业数智化转型，发展智能制造、绿色制造、服务型制造，加快产业模式和企业组织形态变革；要前瞻布局未来产业，探索脑机接口、具身智能等成为新的未来产业和新的经济增长点。

我国现在绝大多数服装制造企业仍处在数字化转型规范级和场景级水平上，从智能制造角度看，即处在二级和三级水平上，特别在创新应用人工智能体AI Agent及具身智能这方面进展很慢，能够在应用场景落地的不多，所以我们必须跟上“人工智能+”三段式的战略时间轴的要求，尽快打造具身智能实践高自主服装智能制造工厂。

众所周知，2024年11月15日，深圳华为成立了全球具身智能产业创新中心，并与乐聚机器人、大族机器人、拓斯达、中坚科技、兆威机电等16家企业签署战略合，共同为我国发展具身智能产业，率先把人工智能发展浪潮推向具身智能。紧接着在人工智能发展浪潮中，2025年又被泛称为人工智能体（AI Agent）和具身智能（Embodied AI）的元年，这两者既并行发展着又融合在一起发展着。那么什么是人工智能体和具身智能呢？

关于人工智能体AI Agent，我在《服装制造企业和员工都要拥有AI Agent》一文中已作了详细介绍（参见2024年7月4日中国服装协会公众号），我这里只说AI智能体是能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能实体或虚拟体，它不是简单的程序，而是拥有类似人类思考和行动逻辑的智能系统。它通常依赖大型语言模型（LLM）作为其核心决策和处理单元，具备独立思考和调用外部工具去逐步完成给定目标的能力，所以现在可以说AI智能体不再仅仅是“工具升级”，而是企业组织管理的重构与生产力范式的跃迁，它可以被整合到各类软件与设备中，使企业构建稳健、安全、值得信赖的AI智能体。据Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将通过AI自主智能体完成。同时据麦肯锡预测，到2030年，AI智能体每年可为企业创造4.4万亿美元的经济价值。

图二 企业AI智能体的主要场景及应用占比

现在我国企业在部署AI智能体的主要场景及应用占比见图二。

一般规上企业建议构建“企业级智能体平台”，可自建也可租用，以打造统一的智能体开发、部署、监控、治理平台，实现模型、数据、插件、权限的集中管理。而对中小企业一般建议用SaaS、找标杆、控预算方法，优先选择“行业SaaS+智能体”方案，避免自建平台，应选用低成本、快部署、可扩展的SaaS智能体产品；选择重复性高、规则明确、风险可控的场景，如客服、质检、报表生成等，快速见效；还可对标“同行成功案例”，选择同规模、同行业、同场景的案例标杆，快速复制等。

我国规上服装企业酷特智能自主研发了AI Agent数智化企业级操作系统，这套系统实现了“人、AI、业务系统”的有机融合——以AI Agent为核心，通过“Agent数字人”完成复杂的流程对接、数据处理与决策分析，人员仅需审核确认结果，即可实现全业务链的自动化运转，真正让企业迈入数智化新时代。2025年6月在华为开发者大会上，酷特企业重磅发布“酷小智”“酷小匠”“酷小易”三款AI Agent企业级通用智能体应用，彻底打通数智化转型的“最后一公里”：“酷小智”作为“企业AI大脑”，可直接驱动全业务链的数智化升级；“酷小匠”承担“需求AI解析”功能，能将客户需求秒级转换为生产指令，开启“0干预”智造模式；“酷小易”作为“企业AI助理”，以自然语言交互实现业务落地，让每位员工都能成为“数据指挥官”，见图三。

图三  酷特智能企业级智能体操作系统

根据中国计算机学会专家的定义，具身智能（Embodied Artificial Intelligence）是一种基于物理身体进行感知和行动的人工智能系统。它通过智能体与环境的交互来获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而展示智能行为和适应能力。具身智能（Embodied AI）的目标是使智能体具备在复杂的多模态环境中进行感知（perceive）、行动（act）以及预测自身行为将如何改变未来世界状态（anticipate how actions reshape future world states）的能力。

具身智能强调“大脑-身体-环境”三位一体。其中大脑负责高层决策与意图理解（如大语言模型），身体通过传感器与执行器实现物理交互（如机械臂、仿生关节），环境提供动态反馈与训练场景（如仿真平台、真实物理空间）。三者协同构成闭环，使智能体能够通过试错学习适应更复杂任务。

从制造业来说，现在具身智能的能力可分为四个层级，分别体现在机器、产线、工厂和供应链上，其具身智能的核心能力见图四。

图四  具身智能的能力层级

前不久，杰克股份发布了全球首款AI缝纫机艾图Ai10,开创了缝制设备新品类。不同于传统产品仅作为辅助工具，它借助AI驱动，能够持续学习、思考，进而洞察人机操作的提升空间，助力客户优化交互、改进管理、提高效能，是一个典型的具身智能机器。凭借它出色的技术能力，艾图Ai10在2025年德国柏林国际电子消费品展览会上斩获“2025IFA人工智能产品创新金奖”，成为首个获此殊荣的中国缝纫设备，一举打破德国和日本品牌在该领域的技术垄断。

根据上面所说，可见智能体AI Agent与具身智能是一体两面,是相辅相成的关系。智能体AI Agent为具身智能提供了高级的认知和决策能力，而具身智能可为智能体AI Agent提供通向物理世界的入口和验证智能的终极环境。因此，未来它们的发展绝不会是两条永不相交的平行线，而是会走向深度的融合。软件智能体的“灵魂”与硬件身体的结合，将是实现通用人工智能的必经之路，也将彻底改变我们与机器互动的方式，重新塑造人类社会和生活。在可见的未来，我们将同时看到软件AI Agent在数字世界的繁荣，和具身智能在物理世界的突破，而两者的边界会变得越来越模糊。

前面说过具身智能体需要“身体”，这最好的身体就是机器人。机器人它通常由传感器、执行器和控制器组成。传感器（如摄像头、麦克风、激光雷达、触觉传感器等）让机器人感知周围环境，执行器（如电机、机械臂、轮子等）让机器人能够移动和操作物体，而控制器则是机器人的“大脑”，负责处理传感器输入并决定执行何种动作。现在，我们正逐步用智能体来充当机器人的“大脑”，让机器人更加自主和灵活，这样具身智能和机器人结合就成为具身智能机器人。

具身智能机器人是在信息科学、工程与材料科学、数学物理科学、生命科学等多学科协作而发展起来的，它具有“感知—决策—执行”的闭环能力，使其能够基于自身身体结构与环境交互，实现复杂任务的自适应学习、协同操作与灵活应变，从而使制造系统具备更高的灵活性和自主性。

具身智能机器人有三个重要的特点：（1）具身智能机器人具备更高的灵活性和自主性；（2）能够根据环境的交互不断积累经验，就是说能基于不同数据构建不同的模型，产生不同的智能，因此在完成任务上更加智能；（3）在物理世界具身智能机器人能够结合多模态技术不断演进、完成智能性任务。

大家都知道，机器人有固定基座机器人、轮式机器人、轨道机器人、四足机器人、仿人机器人、仿生机器人等，见图五。这些机器人都可以是具身的，但我们最感兴趣的是仿人机器人，也就是具身智能人形机器人，因为它最具典型性，在服装制造业将会是最有应用价值的合作伙伴，见图六。

图五  机器人种类

图六  人形机器人是典型代表

具身智能人形机器人代表了机器人技术发展的前沿方向和技术制高点，正加速赋能智能制造、医疗康复、特种作业、智慧服务等场景。大模型为机器人注入语言理解、视觉泛化与常识推理等关键能力，驱动着前沿感知与控制技术的不断进步，为机器人系统提供了更强的环境适应能力、精准控制能力和智能交互能力，将引领人形机器人技术迈向新的发展阶段。根据工业和信息化部发布的《人形机器人创新发展指导意见》，可以将人形机器人产业链分为大脑（感知、决策、人机交互）、小脑（运动控制）和肢体三个方面。在“大脑”方向追求更高级的认知能力，在“小脑”方向追求更自然的交互方式和自主决策能力，在“肢体”方向追求更高的运动能力和适应性。“大脑”发展集中在提升机器人的高级认知和决策能力。包括通用智能大模型的应用，使得人形机器人能够进行复杂的任务规划和环境理解。例如，通过集成深度学习和自然语言处理技术，人形机器人能够理解和执行复杂的指令，甚至能够进行自主学习和适应新环境。“小脑”关注机器人的即时反应和运动控制能力，涉及机器人的低级反射式动作生成和自主移动能力，使得机器人能够在没有外部控制的情况下，根据传感器输入快速做出反应。例如，通过先进的控制算法，人形机器人能够实现平衡控制、动态行走和精确的手部操作。“肢体”集中在机器人的物理结构和运动能力上。这包括对机器人的四肢结构和灵巧手设计的优化，以提高机器人在复杂环境中的操作能力和适应性。例如通过研究人体力学特征和运动机理，人形机器人的肢体设计正在朝着更灵活、更仿生的方向发展。

OpenAI公司CEO萨姆・奥特曼预言，2030年底之前将实现超级智能，未来经济活动中30%-40%的任务将由AI执行；宇树科技创始人王兴兴则给出明确时间表，称具身智能人形机器人最早2026年底可“自主干活”。可见数字世界的超级智能与物理世界的人形机器人正加速交汇融合。最近赛迪研究院整理了我国主要几个人形机器人企业AI系统与数据集建设情况表，值得我们一读，见图七。

图七  人形机器人企业AI系统与数据集建设

具身智能机器人和具身智能人形机器人现在已经开始在服装制造业的产线与车间里应用，图八是具身智能机器人在服装折叠流水线上通过大模型理解指令，结合视觉传感器与机械臂执行服装折叠的抓取传送；图九是具身智能人形机器人在缝制车间进行自主缝制作业。 

图八  具身智能机器人抓取传送

图九  具身智能人形机器人自主缝制

具身智能体其自主程度的高低主要看其是否具备循环迭代特性，具身智能体恰恰具备循环迭代的能力，能够以目标导向，进行自主规划、自主决策、自主执行、自主反馈调整。人类只需要输出目标和查看结果就行了，所以说现在我们应用具身智能体就能做到高度自主。

2024年底，埃森哲在发布的《未来的制造：超自动化工厂蓝图》报告中，基于对全球制造业的深度调研，提出了2040年实现超自动化工厂的愿景，并为制造业企业实现这一目标提供了行动指南。报告描绘了2040年超自动化工厂的蓝图，工厂将具备自我优化能力，实现具身机器人、数字孪生和人工监督的无缝融合。关键要素包括全自动化仓库、自动导引车辆（AGV）、自主移动机器人（AMR）、基于生成式AI的自主学习机器、数字运营孪生和智能互联制造单元等。这些技术将使工厂能够实时预见潜在干扰、灵活应变并优化生产，实现高度自主的运行状态。从以上这些技术的应用来看，我体会埃森哲所说的超自动化工厂就是我们所说的高自主智能制造工厂。

高自主智能制造工厂，将不再需要传统的“管理”，而是智能化的“协同运作”。AI将实时管理生产流程，数字孪生将在实际执行每项决策前提供模拟演示，而具身人形机器人将在无需人工干预的情况下完成适应调整。制造业将从预测驱动型转向完全自主、需求响应型的生态系统。我们要在国家“人工智能+”行动引领下，迈入数智化制造新阶段,逐步实现高自主服装智能制造工厂。要达到这个目标，我们需要在下面几个方面努力： 

（1）为了实现高自主服装智能制造工厂，我们要通过AI、数字孪生、具身机器人的深度融合，实现生产系统自我迭代优化、纠错和学习，最终构建需求驱动型智能制造工厂生态；

（2）为了实现高自主服装智能制造工厂，我们要以生成式AI为核心驱动力，重点突破非结构化数据融合，实现跨域知识推理，同时规模化部署具身人形机器人，解决传统工业机器人智能和柔性不足的问题；

（3）为了实现高自主服装智能制造工厂，我们要先易后难逐个打造AI产线、车间。例如利用现有具身智能机器人和人形机器人，尽快构建仅有监管的无人高自主缝制系统车间，见图十；

图十  高自主缝制系统车间

（4）为了实现高自主服装智能制造工厂，我们要为工厂员工掌握AI基本应用技术和学会与AI协作的新技能开设持续培训,让他们转型为数字员工和成为AI合作伙伴；

（5）为了实现高自主服装智能制造工厂，我们要把工厂的仓库应用具身智能机器人，全面实现全自动化，成为与制造流程实时同步、在工厂中无缝整合的“黑灯仓库”；

（6）为了实现高自主服装智能制造工厂，我们要使工厂具有系统自主性和动态自适应能力：如能实时预测干扰并自适应动态重构产线，能灵活切换多种模块化产线、车间和工厂的架构模式，决策层级能由AI主导任务分配和资源调度，等等。

四、结束语

（1）具身智能体的发展还处于初级阶段，但它的潜力已经开始显现。今年以来，具身智能领域发展更迅速，随着相关技术的不断突破，构建更加通用、灵活、轻量、易扩展、易迁移至真实环境的具身智能模型十分重要。可以预见，未来具身智能机器人将越来越聪明、越来越能干，能够承担更多人类不愿做或做不了的工作。但在同时，我们也需要保持理性和谨慎，在追求创新的同时确保安全与伦理。

（2）最近在“人工智能+”政策驱动下，中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟提出了“大模型一体机”的概念，所谓“大模型一体机”就是一个高度集成的AI系统，它通过深度整合硬件、软件、模型及行业应用，可简化部署流程、提升系统性能、保障数据安全，并支持定制化需求，有效解决AI规模化落地瓶颈。现在大模型一体机凭借快速落地、安全可控、易用性强等优势，已成为推动人工智能与实体经济深度融合的关键基础设施，正加速重构产业生态，为千行百业智能化转型提供核心支撑，值得我们服装制造业重视。