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具身智能是否将迎来类似ChatGPT的突破？这是当前整个行业关注的重点。

9月19日，在华为全联接大会2025上，华为云计算CEO张平安介绍了最新的CloudRobo具身智能平台。他提到，随着智能化水平提升，具身智能设备的结构会变得更加复杂。而CloudRobo平台借助云端能力，可以减少设备体积、功耗和成本，让机器人更轻便、执行更智能，并适应更多使用场景。

在HC2025具身智能创新论坛中，华为云物理智能创新实验室负责人周顺波表示，AI技术正在从学术研究转向实际应用，发展到物理智能阶段，比如控制汽车和机器人等实体设备。自动驾驶的普及预示着具身智能产业即将迎来快速发展。

不过，目前该行业仍面临产业链长、需求分散、数据不足等问题。具身智能云平台的出现，可能成为推动行业发展的关键。

传统机器人研发依赖人工操作，效率低、门槛高。而CloudRobo平台能够通过端云协作，帮助机器人自主学习，利用真实数据训练并模拟任务，实现开发与运行数据的闭环。这种方式降低了人工参与和操作难度，为行业发展提供新方向。

CloudRobo整合了数据生产管理、机器人训练和运行管理三大平台，以云为基础，打通开发与运行的数据流动，支持机器人在多个领域落地，提升各行各业的智能生产力。

在数据生成方面，CloudRobo能自动生成多种姿态、材质和光照条件下的操作轨迹，极大丰富数据种类，使合成数据规模扩大上千倍，同时降低数据采集成本。

大量数据提升了模型的泛化能力，结合CloudRobo的环境感知、路径规划和自主执行能力，机器人任务准确率超过90%。

在训练过程中，CloudRobo可以通过观察人类操作快速学习技能。只需几小时的真实数据，就能高效训练多种机器人技能，实现“虚拟学习，实际应用”。

数据评估方面，CloudRobo能从多个维度分析数据集质量，优化数据效果，提高整体学习效率。

依托华为云的强大算力，CloudRobo支持大模型的开发和训练。昇腾云支持主流具身模型，数据与模型评测系统提高了迭代效率，降低开发成本。用户可在云上随时调用计算资源，轻松扩展算力，支持多种动作生成模型的训练和应用。

在运行阶段，CloudRobo可连接实体机器人，实现云端管理，快速部署端云具身模型，形成高效的运行方案。华为云还与生态伙伴合作，提供软硬一体化解决方案，共同打造优秀的具身智能产品。

上海国地中心利用CloudRobo的数据合成能力，生成不同光照和材质条件下的机器人轨迹数据。结合真实数据训练后，机器人在多场景下的分拣任务成功率超过90%，达到行业领先水平。

未来，双方将进一步合作，开放高质量合成数据集，帮助企业更低成本、更高效地推进具身智能应用。

华为云联合20家机构和企业，共建具身智能R2C协议，实现机器人与云端的统一通信。这一协议将促进智能体之间的协同工作，让机器人更容易接入云端智能。

目前，R2C协议的三项国家标准已立项。首批合作伙伴包括华龙讯达、非夕、星海图等，他们将在制造、物流、巡检、康养等领域开发云端一体化机器人方案。同时，CloudRobo将被引入沈阳、无锡等创新中心，推动产业发展。

通过构建平台和生态，华为云助力具身智能创新，推动产业进入规模化发展阶段。此外，华为发布了最新超节点产品Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD，支持大量昇腾卡，具备领先的算力和性能，为具身智能提供强大支撑。

希望更多企业和组织加入，推动具身智能发展，让机器人更高效、安全、低成本地获得云端智能。