近日，在2025年中國國際信息通信展覽會具身智能前沿論壇上，華為無線網絡產品線5G-A領域總裁方坤鵬發表《無線網絡筑基，具身體驗躍遷》主題演講，深入剖析具身智能產業現狀與痛點，并結合“端云協同+5G-A 網絡”助力具身智能的實踐，提出高可靠、高并發、高實時、大上行的具身智能網構想。同時，方坤鵬呼吁行業共建具身智能網絡標準、豐富產商品設計，推動具身智能走進千行百業。

方坤鵬在具身智能前沿論壇發表主題演講

具身“已發達”，智能“初覺醒”

方坤鵬指出，具身智能產業已迎來政策與市場雙重驅動：當前，北京、上海、深圳等多地出臺支持政策。咨詢機構預測，2030年具身智能體規模將達5000多萬臺，產值超2000億元。2025年8月，全球首屆人形機器人運動會在北京的順利舉辦極具象征意義——如同1896年人類運動會標志“身體覺醒”，機器人運動會標志著具身智能進入發展新階段。

但未知與挑戰同樣明顯：運動會中多數機器人需人工遙控參賽，暴露出“大模型價值未充分賦能機器人本體”的核心問題。“當前智能仍處于‘初覺醒’階段，如何將算法、模型、數據的進展真正落地到機器人上，是產業突破的關鍵。”

端云協同構建三大核心優勢

為探索解決方案，華為在上海研發基地開展人形機器人實踐：依托網絡連接本體與云端大腦，通過語言交互實現自主導航，同時支持監控與遠控。基于該案例，華為與行業伙伴達成共識——端云協同架構將為具身智能產業帶來三大核心優勢：

更大模型，更好體驗：在人形機器人本體上，最多只能部署峰值功耗為100瓦的算力，相當于幾個手機的水平。這意味著，單靠機器人本體無法運行復雜的大模型推理任務。云端可承載更大模型，提供更強算力支撐；

更低功耗，更長續航：機器人搭載算力卡時，20%-30%能耗用于算力，云端承接部分算力后，可類比電動車提升續航的邏輯，延長機器人戶外與室內工作時長；

更低成本，更大市場：云端共享算力資源，能顯著降低兩足、四足機器人單體成本，解決具身規模化上量的問題。

具身智能網實現無線網絡進階，助力具身體驗躍遷

方坤鵬透露，具身智能已逐步落地場景化應用：四足機器人從室內走向室外，在成都部分工廠承擔巡檢任務；人形機器人進入工廠生產環節，完成重復動作作業。而如何讓具身智能完成“道具-玩具-工具-伙伴”的轉變，實現產業的終極目標“通用人工智能”，這需要更廣泛的網絡連接支撐。

具身智能業務模型與當下手機刷視頻等主流業務模型差異顯著，需支撐“高可靠、高并發、高實時”的場景需求。

高可靠：例如工業場景需要99%以上的可靠性要求，關鍵數據（如控制指令、安全告警）的丟包率需≤0.1%，普通數據（如視頻流、日志）丟包率需≤1%；

高并發：汽車工廠單條產線的機器人數量從幾十臺到數百臺不等，如總裝車間50-80臺，焊裝車間200-300臺，具身智能需要多機協同；

高實時：具身智能從“接收指令”到“開始執行”的總延遲（含通信+計算）需≤200ms，本體的主控制器、關節驅動器、傳感器（如攝像頭、力傳感器）之間的數據傳輸，延遲需≤10ms。

匹配上述業務模型，提供連接基礎的無線網絡模型也需要有三大關鍵轉變：

數據流向從下行向上行轉變：圖像/視頻實時傳輸是具身等AI模型交互的基石。豆包“視頻通話”多模態交互開通2個月，上行流量+90%。

傳輸特征從穩定流媒體向脈沖式轉變：同當前看視頻穩定的流媒體形式不同，AI實時推理普遍采用視頻抽幀的方式，從業務模型看是百毫秒級的小包脈沖式，這意味著多數據疊加后，網絡速率的抖動增加10倍，對速率穩定性保障要求更高。

體驗要求從單模態向多模態類人交轉變：時延方面，理論分析表明，避免用戶分散注意力，人機交互延時需控制在400~650毫秒內；上行速率需達到20Mbps，是機器人從“玩具”邁向“工具”的關鍵閾值。

為滿足具身智能這些核心訴求，無線具身智能網需要構筑新能力。

首先，充足的大上行網絡是一切的基礎。20Mbps大上行管道是保障具身業務體驗的基礎，這需要我們優化大上行頻譜組合和新技術應用。

其次，網業協同提供端到端的模態級保障是關鍵。端到端精準識別用戶意圖，把復雜的任務拆解成視覺、語音、文本等具體的多模態內容，面向多模態內容傳輸，無線網絡能動態構建分層分級的智能傳輸管道差異化保障。

倡議行業協作：建測試場、定標準，共推產業落地

演講最后，方坤鵬提出行業協作倡議：當前通信行業組織如GTI、GSMA已聯合產業伙伴成立了Mobile AI社區和項目，今年華為參與蘇州、上海等多地機器人測試場的研究，并聯合研究院推進AI業務體驗標準建設。未來需基于國標、行標組織，進一步研究明確通信標準，適配具身智能發展需求。

“希望大模型領域與通信領域深度合作，共同定義網絡、制定標準，最終讓無線網絡更好地服務具身智能，實現‘眾行遠’的產業目標。”方坤鵬強調。