Forum Zhongguancun｜Malam Sebelum Skala Kecerdasan Embodied: Pembangunan Standar Industri Menjadi Kunci Pemecahan Masalah di Jalur Triliunan

中经记者 李静 北京报道

Dari laboratorium menuju logistik industri, layanan publik, dan skenario nyata lainnya, dari nilai produksi ratusan miliar menuju pasar triliunan, kecerdasan terwujud sedang menyambut periode jendela kunci untuk komersialisasi. Setelah industri menyelesaikan dasar teknologi dan verifikasi skenario pada tahun 2025, tahun 2026 dianggap sebagai tahun awal aplikasi skala besar kecerdasan terwujud.

Namun, industri kecerdasan terwujud menghadapi masalah keterlambatan dalam pembangunan standar seperti interoperabilitas data, sistem evaluasi, dan regulasi keamanan, yang menjadi salah satu hambatan untuk mengubah industri dari “terobosan titik tunggal” menuju “adopsi di seluruh wilayah”. Wartawan dari 《中国经营报》 mencatat bahwa dalam Forum Tahunan Zhongguancun 2026 yang baru-baru ini diadakan, banyak pendiri perusahaan terkemuka di industri kecerdasan terwujud dan para ahli membahas kekurangan dalam pembangunan sistem standar industri yang dihadapi kecerdasan terwujud.

Standar yang Menjadi Masalah

“Secara jujur, hari ini semua orang berbicara tentang model, tentang algoritma, tetapi industri kecerdasan terwujud bahkan tidak memiliki Benchmark (uji acuan) yang besar dan diakui untuk menilai kemampuan model, semua orang masih menguji pada beberapa kumpulan data simulasi yang sangat dasar,” kata pendiri Original Force, Tang Wenbin, yang menunjukkan situasi memalukan di industri. “Saat ini, model dari masing-masing perusahaan mungkin menunjukkan performa yang luar biasa pada kumpulan data simulasi yang dasar, tetapi begitu masuk ke dunia fisik yang kompleks dan berubah-ubah, kemampuan generalisasi dan keandalannya kekurangan ukuran pengukuran yang seragam dan objektif.”

Saat ini, format data yang dikumpulkan oleh “otak” robot dari berbagai perusahaan berbeda-beda, dan sistem evaluasi masing-masing mandiri, menyebabkan efisiensi iterasi teknologi dan kolaborasi industri yang rendah. Ini seperti pasar tanpa ukuran yang diakui, di mana transaksi sulit dilakukan secara efisien. Oleh karena itu, membangun sistem evaluasi yang otoritatif dan terbuka menjadi salah satu kebutuhan standar yang paling mendesak di industri kecerdasan terwujud.

Di balik standar evaluasi adalah masalah data yang lebih mendasar. Direktur Institut Penelitian Kecerdasan Buatan Zhongguancun, Sun Mingjun, menunjuk kepada wartawan: “Setiap robot yang dibuat tidak dapat saling bertukar data, saling mengenali, yang sebenarnya adalah masalah sangat penting yang menghambat perkembangan kecerdasan terwujud saat ini.”

Pendiri Galaxy General, Wang He, membandingkan data yang dibutuhkan kecerdasan terwujud dengan sebuah “piramida”: lapisan dasar adalah data video internet yang sangat besar, lapisan tengah adalah data demonstrasi perilaku manusia, dan lapisan atas adalah data operasi dan umpan balik robot nyata yang mahal tetapi sangat diperlukan. Namun, saat ini, protokol pengumpulan data dan sistem pelabelan dari perusahaan kecerdasan terwujud saling tidak kompatibel, membentuk pulau data yang serius.

“Data pasti merupakan salah satu bottleneck saat ini,” kata Tang Wenbin. “Tetapi hari ini mengumpulkan data pada dasarnya adalah masalah uang dan waktu, yang lebih penting adalah bagaimana membuat robot digunakan secara massal dalam skenario nyata dan membentuk umpan balik data yang tertutup.”

Co-founder Zhi Pingfang, Zhang Peng, juga menekankan bahwa data dari skenario nyata paling bernilai, tetapi bagaimana berbagi dengan pelanggan dengan jaminan keamanan, dan menggunakan data sintetik serta teknologi lain untuk menurunkan biaya, perlu segera membentuk konsensus industri.

Ketika teknologi berusaha memasuki kenyataan, masalah standar keamanan dan tanggung jawab yang lebih kompleks muncul. Co-founder Xingdong Jiyuan, Xi Yue, menunjukkan bahwa standar keamanan perilaku adalah “yang paling mendesak dan paling mendasar”. Robot adalah subjek yang bergerak di dunia fisik, dan begitu mereka memasuki skenario industri, logistik, hingga situasi keluarga di masa depan, batas perilaku, toleransi kesalahan, dan penentuan tanggung jawab kecelakaan perlu dijelaskan.

“Di satu sisi, kita tidak bisa menghambat perkembangan seluruh industri, di sisi lain, kita harus dalam situasi yang dapat dikendalikan, membiarkan kita tumbuh dan secara bertahap menyempurnakan standar melalui kesalahan,” kata Xi Yue. Dia percaya bahwa ini memerlukan pembangunan kerangka kerja tiga dimensi yang menggabungkan standar keamanan umum dan standar keamanan terperinci industri.

Selain itu, skenario penerapan paling penting dari kecerdasan terwujud adalah di bidang industri, dan standar antarmuka kolaborasi industri juga perlu segera dibangun.

Co-founder Qianxun Intelligent, Gao Yang, membandingkan bahwa di masa depan robot humanoid akan menjadi sistem kompleks seperti laptop atau mobil, melibatkan banyak pemasok komponen dan subsistem. Namun, saat ini, antarmuka antara sistem kontrol jarak jauh, peralatan pengumpulan data, dan robot itu sendiri sangat beragam, menyebabkan biaya penyesuaian yang sangat tinggi.

“Misalnya, antarmuka kontrol jarak jauh seharusnya mengirimkan instruksi apa kepada robot? Sekarang ini masih merupakan proses yang sangat menyakitkan dan sangat tidak standar,” kata Gao Yang. Dia menyerukan perlunya membangun antarmuka standar bersama untuk memperjelas pembagian industri, sehingga mempercepat perkembangan seluruh ekosistem.

Jalan Memecahkan Masalah

Untuk tantangan kekurangan standar yang dihadapi industri kecerdasan terwujud, orang-orang dari industri dan akademisi melihat “pembangunan bersama” dan “kolaborasi” sebagai kunci untuk memecahkan masalah.

Sun Mingjun menjelaskan bahwa ketidakmampuan data untuk saling bertukar adalah kesulitan utama yang menghambat perkembangan industri kecerdasan terwujud saat ini. Untuk itu, Kementerian Perindustrian dan Teknologi Informasi telah membentuk Komite Teknologi Standarisasi Robot Humanoid dan Kecerdasan Terwujud, dan 《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》 baru-baru ini dirilis, negara kita sedang mendorong pembangunan sistem standar industri dari atas ke bawah.

Di tingkat industri, ada berbagai tuntutan: produsen robot yang sudah memiliki skala pasar tertentu mungkin cenderung untuk membangun sistem standar yang berpusat pada diri mereka sendiri; sementara perusahaan yang fokus pada model bahasa visual (VLM), kontrol gerakan “otak kecil” atau komponen tertentu, lebih mendambakan standar umum yang terbuka dan terhubung.

Sun Mingjun menunjukkan kepada wartawan: “Melihat dari sejarah perkembangan di bidang lain, interoperabilitas, konsistensi maksimum, dan sumber terbuka pasti adalah arah yang tak terhindarkan di bidang ini.”

Zhang Peng mengajukan gagasan pembangunan standar yang mencakup tiga lapisan: lapisan pertama adalah standar data dan evaluasi; lapisan kedua adalah sistem evaluasi tingkat kecerdasan robot dan tingkat operasi, yang dapat merujuk pada tingkat L1-L5 otomasi berkendara, untuk membangun konsensus industri; lapisan ketiga adalah diskusi proaktif di tingkat hukum dan peraturan, untuk memperjelas pedoman perilaku robot dan penentuan tanggung jawab kecelakaan.

Sementara itu, eksplorasi penerapan kecerdasan terwujud di skenario konkret juga merupakan ujian dan dorongan terbaik bagi standarisasi industri. Industri berharap bahwa skenario utama yang akan berkembang pada tahun 2026 mencakup manufaktur industri, penyimpanan logistik, dan layanan publik (seperti kapsul ritel), yang sebenarnya memiliki karakteristik “semi-terstruktur” dan “toleransi kesalahan”.

Wang He berbagi bahwa ratusan robot “kapsul luar angkasa” yang dikerahkan di puluhan kota oleh Galaxy General, sambil menunjukkan kemampuan pengambilan barang secara mandiri dan mendidik pasar, telah mengumpulkan lebih dari 80.000 jam data praktis pengambilan barang secara mandiri. Lingkaran data yang terbentuk dalam skenario nyata ini, yang mencakup interaksi lingkungan, kasus sukses dan gagal, akan memainkan peran penting saat menyusun standar operasi, keamanan, format data, dan sebagainya di masa depan.

Wang He percaya bahwa melalui umpan balik data dari skenario nyata dan iterasi model, industri kecerdasan terwujud diharapkan dapat mencapai lompatan kunci dari “era GPT-2” ke “era GPT-3” pada tahun 2026.

Dari ratusan miliar ke triliunan, peta jalur kecerdasan terwujud yang bernilai triliunan telah terlihat jelas, sedangkan pembangunan standar adalah “paspor” untuk lompatan ini. Seperti yang dikatakan banyak orang dalam industri, pembangunan sistem standar kecerdasan terwujud bukanlah pekerjaan satu pihak, tetapi memerlukan kolaborasi dari pemerintah, perusahaan, dan lembaga penelitian untuk membentuk konsensus dalam praktik, dan secara bertahap menyempurnakan sistem dalam pembangunan bersama, agar inovasi teknologi dan penerapan skenario dapat membentuk siklus positif, mendorong kecerdasan terwujud untuk benar-benar terintegrasi ke dalam berbagai sektor, dan menjadi mesin baru dalam pengembangan ekonomi digital.

（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：颜京宁）