A4：视点
□ 本报记者 黄芷凌 文/摄
“帮我拿一瓶水。”接收到指令后，视源股份MAXHUB机器人移动底盘缓缓向前，通过目标检测识别物品，再控制机械臂完成抓取，将矿泉水递到记者手中。这是近日举办的2026世界机器人大会上的一幕。看似简单的取水动作，背后却串联起自然语言理解、环境感知、运动规划、机械臂控制等多个环节。
从赛场灵活演示，到工厂精准作业，再到服务场景自主交互，机器人正加速从“概念展示”走向“真实应用”。与此同时，产业对人才的需求也在发生变化：既懂算法又懂硬件，还能把技术落到具体场景中的复合型人才正成为行业争抢的对象。
图为观众正在体验“智慧零售”。
产业发展快，人才供给为何跟不上？
当前，具身智能已驶入快车道。今年政府工作报告明确将未来能源、量子科技、生物制造、具身智能、脑机接口、6G确定为培育壮大未来产业的重点方向。这是“具身智能”连续第二年被写入政府工作报告。今年6月，工信部、国资委联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，提出到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”。
在国家政策的大力推动下，行业应用已“迈入全面铺开的深水区”。《2026年人形机器人产业发展报告》显示，今年上半年，中国人形机器人出货量已超4万台，全球占比进一步提升至97%。
产业快速扩张，人才供给却未能完全跟上，市场出现“高薪觅才”与“人才难匹配”并存的局面。根据猎聘大数据研究院发布的《2026机器人领域人才供需趋势洞察报告》，2025年4月至2026年3月，机器人领域新发职位同比增长达75.26%，招聘平均年薪达32.8万元。同时，北京理工大学在具身智能本科专业设置申报表中提到，据调研，当前各行业和单位具身智能人才缺口约100万人；现有从业人才大多专精于单一领域，具备“感知—决策—行动”闭环能力的系统性人才仍然不足。
相较传统人工智能岗位，具身智能对从业者的能力有着更高要求。北京理工大学在上述申请材料中进一步指出，具身智能是人工智能与机器人技术深度融合的前沿领域，技术架构横跨机械工程、电子信息、计算机科学等多个学科。这意味着从业者不仅要掌握算法，还需要具备将算法转化为机器人动作的工程实践能力。
这恰恰是现阶段高校教学的薄弱之处。
“当前高校具身智能教学的核心矛盾，在于理论与实操之间存在断层。”视源股份机器人事业群总裁龚子钰告诉记者，传统实验室设备相互独立，学生很难在一套设备上完成“感知—决策—行动”的完整实验。与此同时，具身智能模型训练需要大量高质量遥操作数据，但现有教学设备普遍缺乏数据采集与标注能力，课堂教学也较少引入产业真实场景案例。
把真实场景搬进课堂
如何让人才培养更加贴近产业实际需求，成为高校和企业共同探索的课题。
企业开始把真实场景搬进课堂。2026世界机器人大会现场，视源股份展示了面向高校推出的“智慧零售”教育实训方案。这一方案复刻商超“接单—寻货—取货—送货”的真实业务场景，串联多个技术模块，让学生综合运用多学科知识解决实际问题。
“机器人产业发展速度很快，学校教授的一些原理进入行业后可能已经发生变化。”工作人员王皓表示，实训机器人进入校园，能够让学生更早接触企业正在探索的技术方向和实际应用需求。
企业与高校间的合作也在变得更加精细化。《2026机器人领域人才供需趋势洞察报告》显示，2025年4月至2026年3月，机器人领域硕士岗位同比增长87.80%，本科岗位同比增长79.63%，大专及以下岗位同比增长45.45%。人才需求开始从单一的科研能力向研发、工程、应用和运维等不同层次扩展。在此背景下，专注于具身智能机器人研发的企业浩海星空一方面与职业院校合作开展技能实训，课程覆盖装调运维、数据采集、算法开发、模型训练、应用部署等环节，让学生掌握机器人从数据采集到落地应用的全流程；另一方面与本科院校合作进行科研开发，围绕系统与感知、算法研究、模型优化、系统验证等内容培养具备科研和工程实践能力的人才。
人才培养从“娃娃抓起”
人才培养的链条，也正在向基础教育阶段延伸。
2026世界机器人大会现场，在北京高擎动力科技展台搭建的草坪上，几个小型机器人随着音乐舞蹈，吸引不少小朋友上前互动。
“我们搭建了一套完整的人才培养链路。”北京高擎动力科技产品总监张京夺介绍，公司打造了覆盖幼儿园到大学的具身智能课程体系，并配备基于Mini Pi系列的人形机器人开发平台，针对不同年龄段设置差异化培养目标。幼儿园及小学阶段，依托图形化编程启发认知，比如“小小快递员”项目，让孩子操控机器人完成物品搬运任务；初高中阶段逐步增加代码学习和竞赛训练；大学阶段，则进一步开展机器人环境认知、自主决策、任务执行等全链路开发。
“先培养兴趣，再建立代码基础，再到大学阶段对接产业发展需要，让学生从爱好者走向机器人岗位。”张京夺说，希望通过机器人教育这一细分场景，为行业储备后备力量。
具身智能人才培养正从“教授单一技术”转向“训练解决真实问题的综合能力”。中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室副主任王亮表示，对具身智能来说，高校与产业的深度融合不是可选项，而是学科本身的内在要求。具身智能的研究对象是在真实物理环境中工作的智能系统，学生如果接触不到真实的硬件平台和工程约束，研究就很难具有实际价值。要让学生有实质性进入产业场景的机会，不是参观式的实习，而是深度参与到工程项目的完整周期中。这种经历对学生的成长价值远超课堂上的模拟训练。