具身智能金融业创新应用研究与实践探索 2026

具身智能金融业创新应用研究与实践探索具身智能是人工智能与物理实体融合的前沿领域，赋予机器感知、规划及环境交互能力，被广泛视为人工智能发展的下一波浪潮与迈向通用人工智能（AGI）的关键路径。金融机构积极探索具身智能在金融业的应用，旨在通过构建场景智能体优化客户体验、延伸服务边界，形成新质生产力。从技术演进看，具身智能历经了积淀进入爆发期。大语言模型与智能体技术的突破，为其发展注入了强大动力。当前主流技术体系多采用“大脑-小脑-本体”的分层架构，大脑负责认知与决策，小脑主管运动协调，本体完成物理交互，三者协同构成了具身智能实现复杂任务的坚实基础。具身智能在金融业的应用前景广阔。在对外客户服务层面，机器人可承担智能迎宾、业务咨询、精准分流及“一站式”业务办理等职责。在对内运营管理层面，可在金库等重地执行自动化搬运、精细盘点与智能配款等任务，驱动运营模式向无人化、智能化变革。国内多家银行已开展试点，取得了良好的实践效果。本报告梳理了具身智能的发展脉络与技术体系架构，并聚焦金融行业，深入探讨其创新应用的可能性与未来方向，旨在为金融业探索具身智能落地场景提供技术指引与实施参考。关键词：具身智能、技术体系、金融应用场景、发展展望编制委员会编委会成员：黄程林金海旻朱婧郭志军臧铖彭晋编写组成员：姚冕周驿枰郭东升张文翰李建兴陆俊张瑾瑜陈鹏郭智慧杨景瑞编审：参编单位中国工商银行股份有限公司中国邮政储蓄银行股份有限公司交通银行股份有限公司浙商银行股份有限公司蚂蚁科技集团股份有限公司云南南天电子信息产业股份有限公司天津飞腾信息技术有限公司 （一）背景：三重因素驱动具身智能蓬勃发展 3（一）过去 3（二）现在 4（三）未来 6 7（一）概念定义 7 8 （一）对外：重塑客户服务体验 （二）对内：驱动运营管理变革 （二）数据：真实世界具身交互数据挑战 （一）金融具身智能机器人可提供独立完整 （二）金融具身智能机器人提升信贷服务水平 （三）具身智能机器人有望成为金融服务的新型载体 1一、研究背景和目标（一）背景：三重因素驱动具身智能蓬勃发展在全球科技浪潮的推动下，具身智能机器人行业正迎来新一轮的快速发展与深刻变革。其蓬勃兴起主要得益于三大核心驱动因素：技术创新突破、市场需求增长与政策支持强化。1、技术驱动：智能与硬件的协同跃升。大模型智能体技术的重大突破，显著增强了机器人的环境感知、人机交互与上层决策规划能力，使其智能化水平与自主性实现质的飞跃。机器人硬件方面的进步同样显著，在感知端，深度摄像头、激光雷达、力传感器等关键传感器技术日趋成熟，为具身智能机器人提供了高精度、多维度的环境感知支持；在执行端，电机、丝杠、减速器等核心执行器技术持续优化，性能不断提升，保障了机器人能够高效、精准、稳定地完成各类复杂动作任务。智能与硬件的协同进化，共同构成了具身智能发展的坚实技术底座。2、需求驱动：社会变迁催生应用刚需。全球范围内人口老龄化加剧，导致劳动力结构性短缺问题日益严峻，对高效自动化解决方案的渴求持续攀升。在此背景下，具身智能技术的重要性日益凸显，其在工业生产自动化、精细化医疗护理、日常生活服务等广阔领域展现出巨大应用潜力。满足这些刚性需求，不仅能够有效缓解人力短缺压力，提升社会运行效率，更是推动通用人工智能（AGI）迈向更高发展阶段的重要实践路径。3、政策驱动：国家战略引领产业布局。国家层面，具身智2能机器人已被提升至国家战略高度，被视为抢占未来科技竞争制高点的关键领域。例如，《“十四五”机器人产业发展规划》明确设定了具身智能机器人的发展目标与重点任务，为产业提供了清晰的政策指引与发展框架。地方层面，各地方政府积极响应国家号召，通过设立专项产业投资基金、提供财政贴息支持等多元化举措，加速构建从核心技术研发到丰富场景应用的完整产业生态链。典型案例如深圳市，设立了规模达百亿级的机器人产业投资基金，成功吸引并集聚了一批具身智能领域的创新企业，有力促进了区域产业集群的形成与发展。（二）目标：业技融合构建金融业新质生产力金融业研究与应用具身智能的核心目标，在于推动实体机器人技术与金融业务场景的深度融合，从而形成具身智能驱动的金融服务新质生产力。这一目标的实现将有效驱动金融服务模式创新变革、提升客户体验并拓展服务边界。技术目标层面，一是把握技术趋势，密切追踪具身智能领域的关键发展方向，包括多模态感知融合、具身智能大模型等前沿技术进展，并深入了解机器人行业的整体发展现状与技术成熟积极探索其实现架构与最佳实践路径。业务目标层面，一是优化客户体验，通过智能引导分流与个性化精准营销，有效提升服务效率与客户满意度。例如，机器人可基于智能路径规划算法，自主引导客户至最优服务窗口，大幅3缩短等候时间；同时，基于客户画像提供定制化金融产品推荐。二是延伸服务边界，突破物理网点限制，将金融服务延伸至更广阔场景。具身智能机器人可灵活部署于社区、企业办公室等非传统服务场所，提供便捷的“上门式”金融服务，从而有效扩展金融服务的覆盖范围与可及性。二、具身智能发展历程（一）过去具身智能（EmbodiedIntelligence）思想的源头，可追溯至16—17世纪哲学家们对心智与身体关系的深刻探讨。其中，物质、负责思考感知）与身体（物质、占据空间）是两种截然不同的实体，但二者又相互作用：身体通过感官向心灵传递信息，心灵则通过意志控制身体行动。这一哲学思辨首次明确地将智能（心灵）与其物理载体（身体）和环境互动联系起来，为后世理解智能如何根植于身体并在环境中涌现奠定了思想基石。真正为具身智能确立科学理论起点的标志性事件，是1950图灵认为，真正的智能体不仅需要通过语言交流测试（即经典图灵测试更要能在复杂、不可预测的物理环境中完成实际任务，例如操作物体、应对突发情况等。这一构想将智能的评判标准从纯符号操作拓展到物理世界的具身交互，为具身智能研究指明了方向。4然而，将思想与理论转化为现实，打造真正能与物理世界交互的具身智能机器人，尤其是仿人的人形机器人，其道路异常艰辛。这涉及机械工程、电子传感、运动控制、计算机科学、人工智能等多学科的深度融合，是交叉领域的复杂系统工程。受限于早期技术的整体水平，实质性突破直到上世纪90年代才初现端倪。例如，日本本田公司历经十余年秘密研发，于2000年正式公开其划时代的ASIMO人形机器人。ASIMO能实现双足行走（虽然步态不够自然）、爬楼梯、识别简单手势和语音指令、端送托盘等，展现了初步的环境感知、运动控制和基础交互能力，成为早期人形机器人的里程碑代表。），着计算机视觉、传感器技术（如深度相机、激光雷达）、自然语言处理（NLP）、执行器（如高扭矩密度电机）及控制算法（如强化学习）的持续进步，具身智能在多模态感知融合（视觉、听觉、触觉等）和环境交互能力上经历了持续的迭代演进。虽然涌现了不少重要的研究项目和实验室原型（如MIT的Cog、DARPARoboticsChallenge参赛机器人），并推动了如ROS（RobotOperatingSystem）等关键基础设施的发展，但整体而言，该阶段仍处于技术积累、算法验证和初步场景探索期。成本高昂、适应能力有限、智能化程度不足等问题制约了其大规模商业化应用。（二）现在52022年前后，以大语言模型和智能体技术为核心的人工智能领域取得革命性突破（如OpenAI的GPT系列等深刻改变了具身智能的发展轨迹。这些强大的基础模型极大提升了智能系统在环境理解、复杂任务规划、语义推理与人机自然交互等方面的能力，为解决具身智能的核心挑战——将高级认知与物理执行无缝衔接——提供了强有力的新工具。生成式AI更带来了任务规划的灵活性和创造性潜力。这股技术浪潮，叠加全球劳动力短缺加剧（特别是老龄化社会）带来的巨大市场需求，以及各国政府（如中国《“十四五”机器人产业发展规划》、美国国家机器人计划等）将其提升至国家科技战略高度的政策强力驱动，共同构成了推动具身智能领域爆发式增长的“三驾马车”。当前，产业界与学术界呈现前所未有的繁荣景象：产业界：国内外传统工业机器人巨头（如ABB、库卡KUKA、发那科FANUC、新松）、科技巨头（如特斯拉TeslaOptimus、谷歌DeepMind、亚马逊AmazonRobotics、腾讯RoboticsX、小米CyberOne）以及新兴初创公司（如FigureAI、宇树科技、智元机器人）纷纷重金投入，在基础大模型（如具身多模态大模型）、运动控制算法（如强化学习+模仿学习）和原型产品、终端机器人方面密集发布里程碑式成果（如Optimus的行走抓取演示、Figure01与OpenAI合作的人机自然对话交互视频）。赛道覆盖机器人本体设计、AI大脑开发、核心零部件、数据平台6及行业解决方案等全链条，形成“百家争鸣”之势。学术界：研究机构则聚焦更底层、更前沿的核心挑战，主要包括：一是空间智能（SpatialIntelligence），研究如何让机器人理解三维物理空间关系、进行空间推理和导航；二是具身智能大模型（EmbodiedFoundationModels），开发能直接处理多模态具身感知数据、学习物理常识并指导行动的端到端模型架构；三是世界模型（WorldModels构建机器人对物理世界动态演变的内部预测模型，提升规划效率与鲁棒性；四是低成本高效学习（Sim2Real、Few-shotLearning），利用仿真环境加速训练，解决仿真到现实的迁移问题，并探索小样本高效学习以适应新场景。这些研究不断突破具身智能机器人在复杂环境中的适应力、自主性和通用性的上限。（三）未来展望未来，具身智能，尤其是人形机器人，被普遍视为下一个颠覆性技术平台和万亿美元级的超级蓝海市场。英伟达CEO黄仁勋对此有着深刻洞察。他提出，实现大规模量产是引爆该领域的关键。大规模生产能驱动强大的“技术飞轮效应”：高投入的黄仁勋特别指出，人形机器人是三种能实现真正大规模生产的机器人形态之一（另外两种是汽车和无人机）。其核心逻辑在于：人类世界的基础设施（建筑、工具、交通）是为人类形态设计和优化的。人形机器人因其天然的“拟人性”和适配性，能够无缝7融入现有环境，无需为适应它们而大规模改造世界。因此，从长远市场潜力看，人形机器人的最终产量将远超汽车。这一产业的爆发性增长潜力，源于其将深刻重塑人类社会的生产生活方式：1、解放与发展生产力：将人类从重复性、繁重性、危险性及低价值的工作中解放出来（如高危环境作业、重体力搬运、标准化产线操作、基础服务接待使人类得以专注于更具创造性和战略性的活动。2、拓展服务边界与提升效率：在制造业、物流仓储、医疗护理（辅助/陪伴）、家庭服务、应急救援、特种作业乃至太空探索等领域，提供前所未有的灵活性、适应性及7×24小时服务能力。3、重塑经济与社会结构：其广泛应用将重构生产力与生产关系，催生新的商业模式和就业形态，对社会治理、伦理规范、劳动力市场产生深远影响。综上所述，具身智能正从实验室走向产业化的黎明，其发展历程虽历经哲学启蒙、技术积淀与初步探索的漫长过去，如今在技术突破、需求迫切与政策加持下迎来爆发式增长的“现在”，并指向一个规模巨大、影响深远的“未来”蓝海，势将成为驱动下一次产业革命和社会变革的核心引擎之一。三、具身智能技术体系（一）概念定义8中国计算机学会将具身智能定义为一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，具身智能机器人是具身智能的一种具体实现表现，指具有物理实体形态的机器人，能够通过感知、学习和与环境动态交互来完成任务，其核心在于通过身体与环境的互动来提升智能水平，形成“感知-行动”的闭环，强调自主性、适应性和灵活性，能够在无人控制的情况下完成复杂任务。具身智能机器人由“具身”和“智能”组成，包含“本体、环境、智能”三要素且深度耦合。“具身”指具备物理机器人实体，能感知并与真实世界（拟人化）交互；“智能”则涵盖认知理解世界、思考推理决策，以及自主学习、持续迭代和能力泛化等方面。（二）具身智能机器人形态具身智能机器人并非单一形态，其物理载体呈现出高度多元化特征，以适应不同任务场景的需求。目前主流形态主要包括机仿生机器人（模拟特定生物形态）以及人形机器人。其中，人形机器人因其与人类环境天然适配的潜力，成为当前研发热点和未来重要方向，如图1所示。9人形机器人的核心能力可分解为两大支柱：上半身的精细操避障、爬坡）。根据研发目标、技术侧重和应用场景的不同，人形机器人可进一步细分为以下几个主要类别：轮式人形机器人：优先发展上半身的复杂操作能力（如灵巧手作业、工具使用移动功能则通过轮式底盘实现，以简化移动控制难度，降低成本，并提升在平坦环境中的效率和稳定性。研发投入高度集中于末端执行器（如多指灵巧手、自适应夹爪、真空吸盘）及其相关技术，包括高精度的触觉传感器、关节自由度（DoF）数量与布局优化、抓握力/承重能力的提升，以及基于视觉/力反馈的精细操作控制算法。例如星尘智能S1（轮式底盘+拟人上半身，专注于物品分拣、递送等操作任务），银河通用GalbotG1（配备左手吸盘、右手夹爪的轮式底盘，可实现折叠升降，适用于物流搬运、轻工业环境）。足式人形机器人：专注于解决双足动态移动的核心挑战，如平衡控制、复杂地形适应（楼梯、碎石、斜坡）、跑步、跳跃甚至舞蹈等高难度动作。为了集中资源攻克移动难题，此类设计往往会简化甚至省略上半身的复杂机械臂结构。研发重心在于高动态运动控制算法（如基于模型预测控制MPC、强化学习RL）、高扭矩密度执行器、轻量化刚性/柔性结构设计、实时环境感知与步态规划（应对地形变化），以及高响应速度的平衡系统。例如宇树科技UnitreeH1（以强大的双足运动能力著称，双手设计为简化球体，主要用于验证高级移动算法和平台稳定性逐际动力P1（专注于双足移动平台，无复杂上身，核心验证动态行走和抗干扰能力）。全尺寸人形机器人：旨在构建能力完备的人形机器人，同步且深度研发操作与移动两大核心能力。具备完整的双足移动系统、双臂+多指灵巧手、丰富的多模态感知系统（视觉、力觉、听觉等）以及集成的人工智能大脑。研发目标是实现开放、非结构化环境下的多任务执行能力，技术难点在于全身协调控制（操作与移动的实时协同）、复杂环境感知与理解、长链条任务规划与执行、高自由度（DoF）系统的能耗与稳定性管理，研发难度和成本均最高。例如智元机器人远征A2（具备灵巧手和双足，目标是在工厂、家庭等场景执行多样化任务特斯拉Optimus。轮足式人形机器人：采用混合移动架构，将人形上半身与融合轮式与足式特征的移动底盘相结合（例如轮足复合腿、可变形结构旨在平衡稳定性、通过性和灵活性。轮式模式提供高速、高效、低能耗的平地移动；足式（或轮足协同）模式则能克服台阶、沟坎等障碍，增强非结构化地形适应能力。机器人可根据实时任务需求和环境特点智能切换移动模式。这类设计相对较新，但潜力巨大。其形态允许机器人在要求长距离高效移动（如仓库巡检）和需要攀爬/越障（如灾后救援）的场景中灵活切换，代表了一种务实且适应性强的解决方案探索方向。（三）体系框架和技术路线目前业界具身智能技术架构主要有分层架构和端到端具身智能大模型两种主流技术路线，业界实践以分层架构为主，成熟度相对较高，机器人领域的端到端具身智能大模型仍处于学术研究阶段。端到端具身智能大模型通过一个统一的深度学习模型，直接从输入（如图像和文本指令）映射到输出（如控制信号或动作序列省略了中间显式的层次划分，实现感知、决策、执行的无缝衔接。目前，端到端大一统的模型还未出现，VLA视觉语言动作模型主要用于完成单一的特定操纵任务，复杂应用场景仍然需要人工编排流程，调用多种模型和工具。由于端到端技术路线仍处于学术探索阶段，稳定性、响应时效方面暂难以满足金融场景落地应用需求，本报告重点围绕业界借鉴人类神经与运动控制系统的精妙设计，现代具身智能机器人普遍采用“大脑-小脑-本体”三层功能架构。这种仿生式分层设计清晰地划分了智能处理、运动协调与物理执行的核心职责，旨在实现高效、鲁棒且适应环境的智能行为，如图2所示。1、大脑：运筹帷幄，决策思考作为系统的最高决策中心，大脑模拟人类的高级认知功能，承担着“感知-理解-规划-决策-沟通”的核心任务。它是具身智能的“思考器官”，核心功能包括：（1）感知与理解：整合处理来自本体传感器（如摄像头、麦克风、深度相机、激光雷达、IMU等）的多模态信息流（视觉构建对内部状态（电量、关节角度等）和外部环境（物体、人、场景、语义信息）的实时、结构化理解。（2）推理与规划：基于对环境与任务的认知，进行逻辑推理、任务拆解、路径规划（空间路径与行为序列）和长期决策。这包括预测可能的后果、评估风险、选择最优策略以达成目标。（3）记忆与学习：具备长时间记忆能力，存储任务经验、环境知识、操作技能等，并支持持续学习，优化未来的决策和行（4）交互与沟通：理解自然语言指令，生成恰当的语音或文本反馈，实现与人类或其他智能体的自然、高效交互。技术实现方面，机器人大脑以不同参数规模的大语言模型（LLM）和多模态大模型（如视觉语言模型VLMs）为核心引擎，负责语义理解、推理和规划。辅以特定领域的小模型（如物体检测模型、语音识别模型）进行高效的特征提取和初步处理。根据实时性要求（低延迟交互需要本地处理）和计算负载（复杂推理依赖云端算力采用云-边-端协同计算架构进行灵活部署（如本地部署小型模型处理实时感知，云端运行大型模型进行深度推理）。智能体框架是大脑实现“感知-推理-预测-行动”闭环的主流技术范式。2、小脑：平衡协调，行稳致远作为大脑指令与本体执行之间的关键枢纽，小脑专注于运动稳定、流畅地转化为本体的物理运动，是具身智能的“运动协调器”。机器人小脑的核心功能包括：（1）指令转化：接收来自大脑的高层任务指令（如“拿起桌上的杯子”将其分解、转化为一系列具体的、可执行的底层运动指令序列（如关节角度设定点、末端执行器轨迹）。（2）运动控制：执行精细的运动控制算法（如逆运动学IK求解、轨迹规划、模型预测控制MPC），生成驱动各关节所需的控制信号。（3）平衡与稳定：实时处理来自本体姿态传感器（IMU/陀螺仪）、足底/关节力/力矩传感器、关节编码器等的数据，通过（4）步态生成与适应：为足式机器人生成稳定的行走、跑步等步态模式，并能根据地形变化（楼梯、斜坡、崎岖路面）实时调整步态。技术实现方面，机器人小脑依赖高性能实时运动控制算法和置、速度、加速度、力/力矩）。机器人小脑与本体机械结构高度紧耦合，其控制算法和参数必须针对特定机器人的动力学特性进行深度适配与优化，才能实现高效、精准、鲁棒的运动控制。机器人小脑常部署在本地嵌入式高性能计算单元（如GPU/NPU加速的边缘计算模块）上，以满足极低的延迟要求。3、本体：能说会做，孜孜不倦作为具身智能在物理世界的实体化身，本体是负责最终执行动作、感知环境、承载算力的物理平台。它接收小脑指令并产生物理行为，同时将环境信息反馈给上层，是具身智能与真实世界交互的桥梁。机器人本体的核心功能包括：（1）动作执行：通过执行机构（如高扭矩密度电机、液压/气动驱动器、灵巧手、轮子、足部结构）将小脑发出的运动指令（2）环境感知：搭载丰富的传感器阵列（视觉传感器、深关节编码器等），为大脑和小脑提供原始的多模态感知数据。（3）物理交互：直接与物理环境（物体、人、地形）发生力、触、视觉、听觉等多维度的交互。（4）基础支撑：提供机械结构、能源系统（电池）、内部通信网络及底层嵌入式软硬件平台（如运行实时操作系统RTOS的计算单元），支撑整个系统的运行。机器人本体将大脑在数字空间中的智能决策和小脑的运动规划，最终落地为物理世界的具体行为。它作为物理世界的“感官末梢”，收集环境信息，是上层智能进行感知、理解、学习和驱动性能（力量、速度、精度）、传感器配置和能源限制，从根本上决定了机器人的能力边界和行为表现。（四）具身智能相关AI模型按照模型输入、输出模态的区别，以及功能的差异，可将具身智能相关模型分为视觉感知、三维视觉与点云、语音与音频、大类输入模态输出模态代表模型/技术功能描述视觉解频流物体标签、场景标签CNN（ResNet、Transformer（ViT）物体识别与分类、场景分类、属性识别测边界框(BoundingBox)+类别YOLO系列、FasterR-CNN、DETR定位并识别图像中的多个物体深度估计深度图(DepthMap)MiDaS从单目或双目图像中估算每个像素的距离视觉与点云点云处理点云/3DMesh/深度图分类标签、每个点的语义标签Point-VoxelCNN点云分类、目标分割测3D边界框VoxelNet、PV-RCNN、PointRCNN在点云中检测和定位3D物体SLAM环境地图（点云/网格/体素）、机器人位姿ORB-SLAM3、Kimera实时构建环境地图并确定自身在地图中的位置连续的3D场景表征Instant-NGP,Plenoxels从2D图像生成高保真的3D环境表征，用于新视角合成和精细地图构建语音频ASR语音/音频文本Whisper、Wav2Vec2.0、Conformer将人类的语音转换为文本TTS音频波形VITS、WaveNet、Tacotron2将文本或内部指令转换为可播放的、自然的语音音频事件检测音频事件标签CNN/RNNonspectrograms识别环境中的特定声音（如玻璃破碎、敲门声）大语言模型大语言模文本规划好的动作序列、回答的文本、决策GPT-4、LLaMA、通义千问、DeepSeek理解复杂指令、进行任务规划、常识推理、对话生成视觉语言模型（VLM）图像/视频流对视觉场景的文本描述、基于图像的决策连接视觉与语言，能进行视觉问答、基于图像的推理和任务分解动与控制强化学习(RL)控制器前状态低级关节电机扭矩或位置指令PPO、SAC、DDPG、模仿学习复杂的运动技能，如行走、跑步、抓取；模仿学习可从人类演示中学运动规划算法关节空间或任务空间的轨迹MPC、WBC、基于学习的规划器根据目标状态和当前状态，规划出可行的运动轨迹抓取与操抓取位姿、操作轨迹生成对物体的稳定抓取姿作规划态和操作序列型视觉-语言-动作(VLA)文本、图像、状态控制指令RT-1/2、PaLM-E、Gato端到端的模型，直接输入），是当前最热门的研究方2、具身智能模型训练方法具身智能涉及的视觉感知模型、语音模型和大语言模型与通用模型差异不大，可直接复用或微调。较为特别的是机器人小脑的训练，主要包括轨迹规划和运动控制算法模型的训练，过程涉及具身数据的采集、标注和小脑模型的训练，技术复杂度和应用门槛较高。（1）训练目标：训练一个模型或控制器，它能够根据当前的机器人本体感知状态（如关节角度、角速度、足底压力、IMU数据等）和期望的运动目标（如“向前以0.5m/s行走”、“手爪移动到XYZ位置”计算出最优的关节力矩或位置指令，使机器人稳定、高效、流畅地完成动作。（2）数据采集：数据匮乏是目前具身智能领域的核心痛点。数据采集方式主要有仿真环境数据采集、人类演示数据采集和机器人真机数据采集三种。其中，仿真环境数据采集是目前最主要和最安全的数据采集方式，但数据质量较低。通过使用高保真物理仿真器，如NVIDIAIsaacSim，可以高效、并行地模拟机器人的动力学、接触摩擦、传感器噪声等，通过在仿真中随机化环境参数，可以采集到海量、多样化的数据，极大增强模型的鲁棒性和泛化能力。人类演示数据采集通过记录人类的操作来获取高质量的运动数据，具体方式包括：操作者穿上动捕服，其动作被实时记录并映射到仿真或实体机器人模型上；操作者通过手柄、力反馈设备等直接控制机器人，记录机器人的状态和对应的控制指令；通过摄像头观察人类执行任务（如抓取物体然后让机器人模仿。真机采集的数据质量最高，但数量稀少，成本较高。（3）模型训练：具身智能小脑训练的方法主要包括：强化学习、模仿学习、模型预测控制、学习型优化控制，不同方法的特点如表2：成人类/专家演示差制系统辨识/物理公式释大仿真+真实数据向四、具身智能金融业应用探索在数字经济时代，如何高效运用前沿数字技术与核心数据要素，深度革新金融服务模式，全面提升服务质效，推动客户、员工、数字智能与物理实体的深度融合与高效协同，已成为金融机构深化数字化转型、构筑未来核心竞争力的核心命题。具身智能作为融合人工智能、精密机械设计、多源传感技术、智能控制系统等前沿科技的集大成者，凭借其卓越的物理交互能力、场景适应性与操作执行可靠性，为金融业开辟了全新的应用图景。其在银行网点、营业厅堂、金库重地等关键内外部场所，展现出在辅助乃至部分替代人力完成客户服务、运营管理等复杂任务的巨大潜力与丰富应用场景。（一）对外：重塑客户服务体验金融机构网点厅堂作为服务触达的前沿阵地，具有分布广泛、客流量大、服务需求高频且多元的显著特征，天然成为具身智能技术落地验证与规模化应用的核心场景。围绕网点客户的全流程动线轨迹、服务旅程痛点和核心需求，以及网点员工的高频职责与压力点，具身智能技术可在以下维度深度赋能客户服务升1、智能迎宾导览与需求精准识别：具身智能机器人可主动感知客户到访，通过自然、拟人化的移动接近进行迎宾接待。基于多模态大模型的强大能力，机器人能实时分析客户的语音、表办理业务、寻求帮助等），并智能规划最优服务路径。2、个性化服务交互与精准分流引导：针对资讯查询、业务进行即时、准确、交互式应答，释放大堂经理精力。当客户需使用ATM、智能柜台、回单打印机等特定机具时，机器人能主动引导客户至目标区域，并在客户操作过程中提供实时、伴随式解答与辅助，有效提升首次操作成功率与体验。可实现需求驱动的智能分流，将复杂、高价值业务无缝引导至人工柜台或理财经理，优化网点人力资源配置。3、深度机具协同与“一站式”业务办理革新：具身智能机器人可与核心业务系统深度集成，扮演“行走的智能柜员机”角色。通过集成或外接身份证读取器、银行卡感应区、摄像头、指纹/签名模块、凭证打印机等标准化金融机具功能单元，结合强大的交互能力，有望推动服务模式创新变革：客户仅需在固定位置与机器人进行自然语言对话和实物交互（如递送证件、卡片、单据机器人可自主完成身份核验、信息录入、表单打印、业务逻辑触发等操作，客户无需在不同机具或柜台间辗转奔波，极大提升便捷性与效率。4、环境感知与主动安防干预：得益于人形或类人形态的高自由度设计与先进的多模态感知能力，具身智能机器人可执行超越传统服务范畴的复杂任务：如为行动不便客户提供稳定搀扶、协助搬运较重物品、安全传递贵重物品（需结合生物识别与安全机制实时监测环境异常，如识别客户摔倒、突发争执、可疑人员聚集、烟火隐患等，迅速前往现场，依据预设规则进行语音提醒、警告劝阻、紧急呼叫支援，甚至在授权下执行初级灭火操作（如取用灭火器），成为网点主动安全防护体系的关键节点。（二）对内：驱动运营管理变革金库作为金融机构保管现金、贵金属、有价证券及客户贵重物品的核心重地，其日常运营涉及现金收付、调拨、清分、贵金属/证券出入库保管、客户物品寄存/代管、库存盘点对账等繁复精密流程。当前高度依赖人工操作的模式，不仅效率低下、人力成本高昂，更潜藏操作失误、道德风险及安全管理压力。金库运营的无人化、自动化、智能化已成为银行降本增效、强化风控的迫切内在需求。虽有部分银行引入自动化仓储、清分流水线、AGV小车等技术，但受限于高昂的定制化改造成本、对标准化环境的强依赖及灵活性不足，规模化应用受阻。具身智能凭借其独特优势，为金库智能化提供了新路径：1、适应非标环境的核心优势：具身智能机器人（在金库场景下可采用轮式、四足或轮足复合底盘）具备卓越的复杂环境适应能力，能灵活跨越门槛、台阶，适应狭窄通道和不规则布局，克服传统自动化设备对环境标准化改造的严苛要求，显著降低部署门槛与成本。2、自动化搬运与上下架作业：基于高精度自主导航定位、三维环境感知、目标识别与抓取操控技术，当前具身智能机器人已能可靠地执行标准钞箱、物品箱的搬运、自动装卸货架（立体货架）任务，高效替代人工完成繁重、重复的体力运输工作，保障作业安全与效率。3、向精细化、智能化操作演进：随着高灵巧仿生手、力控技术、3D视觉与视觉-语言大模型的持续突破，具身智能正逐步解锁更复杂的金库核心操作：（1）智能现金清分与配款：机器人可识别不同面额、版别钞票，完成清点、分拣、捆扎、按需求精准配款等操作，并自动记录、关联系统。（2）自动化精细盘点：利用视觉识别技术，对货架上的物品（钞箱、贵金属盒、证券封包）进行非接触式快速扫描、计数与信息核对，生成电子盘点记录，大幅提升盘点速度和准确性。（3）贵重物品安全存取：在多重授权与监控下，执行保险柜/保管箱的开闭、物品的安全取放与登记等高安全要求任务。具身智能机器人在金库场景应用的最终目标是实现金库实物管理全流程（收、发、存、盘）的智能化闭环，将人力解放于更高价值的监控、决策与异常处理环节。（三）金融业具身智能创新应用实践多家金融机构积极开展具身智能机器人创新应用试点，为金融业探索具身智能应用提供了参考和示范。1、工商银行以服务客户、赋能员工为导向，围绕网点人形机器人大堂经理、展厅展馆导览讲解、四足具身智能机器人园区巡检指引、具身智能载具库房搬运等场景开展方案设计、技术攻坚和上线试点，相关成果获内外部普遍认可。其中，在江苏常州分行上线了服务引导型的人形机器人“小苏”，承担大堂经理部分职责，实相关应用实践获央视节目《中华考工记》采访报道。据工行常州分行统计估算，试点阶段每台机器人日均处理350余次客户咨询，承担60%以上基础咨询工作，有效释放网点30%人力资源，客户满意度提升25%。此外，工商银行将具身智能机器人应用于展览展会，推动展会形式由传统文字视频介绍、人工讲解升级为交互式、沉浸式体验。机器人提供迎宾接待、观展导航、展区内容讲解等服务，并能与观展人员进行互动，增加金融宣传和营销活动的科技体验和趣味性。截至目前，工商银行具身智能机器人已亮相第22届中国-东盟博览会、2025年全球服务贸易峰会暨服贸会、2025世界小桂”担任智能导览与咨询专家，实时解答外汇政策、跨境金融等专业问题；四足机器人作为智能引导员，带领观众参观工商银行广西分行展馆。展会期间超万名参会人员体验工商银行具身智能等服务，驱动广西分行公众号关注量显著增长，促进“升金有礼”等业务转化。2、建设银行建设银行上海市浦东分行启动了人形机器人银行大堂经理场景训练基地，将人形机器人引入银行大堂，提供基本的对话引导分流、排队机取号和反欺诈宣传等功能。打造人形机器人“建小爱”，在网点提供迎宾接待、业务引导、智能问答等服务。3、交通银行在2025世界人工智能大会展示了人形机器人“小娇”，她是交通银行数字员工的具象化呈现，能够为客户提供包括引导、理财产品查询等多项服务。当观众提出产品推荐请求并筛选产品后，“小娇”还能继续提供后续的详细服务，进一步满足客户需求。五、具身智能规模化应用挑战尽管具身智能在算法、硬件和特定场景应用上取得了突破，展现出在垂直领域试点部署的可行性，其迈向大规模、低成本、高可靠的商业化普及之路仍面临一系列挑战,主要集中在伦理安全、数据获取与治理以及核心技术瓶颈三个关键领域：（一）伦理：实体交互引发的多重复杂困境具身智能因其物理实体属性和与物理环境的直接交互能力，其伦理问题远较纯软件形态的人工智能更为复杂、敏感且具象监管框架和行业标准。核心伦理挑战包括：1、劳动力市场重塑与社会公平：具备复杂操作和移动能力的具身智能机器人可能对制造业、物流、服务业等劳动密集型行业产生显著冲击，引发大规模就业替代、技能错配等社会问题。需要前瞻性的社会政策研究与制度设计。2、责任归属与决策伦理：在动态、非结构化的真实环境中，机器人需进行瞬时决策（如紧急避障时可能撞伤行人或损坏财产）。当由其自主决策引发人身伤害、财产损失或安全事故时，如何清晰界定设计者、开发者、部署者、操作者乃至系统自身的法律责任？其决策逻辑是否符合人类伦理价值观？3、人机关系与心理影响：人形或类人形态的具身智能机器人长期与人类共处，可能引发情感依赖、信任误判、隐私侵犯等社会心理学问题。如何设计人机交互边界，防止过度拟人化带来的伦理风险？4、安全边界与物理伤害风险：实体机器人具有物理动能，其运行故障、程序错误或被恶意操控均可能导致直接的物理伤害。确保其行为在任何情况下均被约束在安全边界内是伦理底（二）数据：真实世界具身交互数据挑战高质量、大规模、多样化的具身交互数据是训练和优化具身智能模型的生命线，然而其获取和处理面临巨大障碍：1、真实世界数据匮乏且获取困难：在物理世界中部署机器人收集数据成本高昂（设备、人力、时间）、效率低下，且难以态-动作-环境反馈序列需要同步记录多模态感知数据（视觉、力/力矩、触觉、音频、定位等）和精确的控制指令与状态信息，技术复杂度高。2、数据标注的瓶颈：对具身交互数据进行高质量标注（如动作意图、物理属性、因果关系、任务完成度）较为繁琐、主观性强且成本较高。亟需发展高效、自动化的标注技术（利用模拟器生成带标签数据、自监督/弱监督学习）和高质量合成数据生成方法，以降低对人工标注的依赖。3、数