一台名為「閃電」的人形機器人日前以50分26秒完成半程馬拉松，打破了烏干達名將基普利莫於今年3月創下的57分20秒人類世界紀錄。這不是科幻電影的場景，而是「2026北京亦莊半程馬拉松暨人形機器人半程馬拉松」的真實結果，前三名機器人的成績全部超越人類紀錄。

更令人驚訝的是，僅僅一年前，首屆賽事有20支隊伍參賽，冠軍成績還停留在2小時40分鐘。而一年之內，該成績提升了三倍有餘。這個進化速度，比任何論文和報告都更直觀地說明了一件事：AI正在從數字世界走進物理世界，而且速度遠超所有人的預期。

今年的賽事隊伍擴展至112支，涵蓋26個品牌、超過300台機器人，其中包括5支國際隊伍。47支隊伍完賽，18支以全自主導航完成──這意味着機器人在沒有任何人為遙控的情況下，自主跑完了21公里的戶外賽道，包括多個急彎和複雜路段。研究人員指出，這次比賽驗證了當前技術已能支撐可靠的戶外自主導航，自主組別的機器人在急彎處仍能保持高速行進和穩定姿態；技術已從「勉強能用」快速逼近「實際可用」。

過去兩年，全球AI的焦點幾乎全部在大語言模型上。這些「數字AI」，它們能理解文字、生成內容，卻搬不動一把椅子。而北京這場半馬所展示的，恰恰是AI的另一個維度：具身智能，或者用NVIDIA創辦人黃仁勳的說法，「Physical AI」──讓AI理解重力、摩擦、慣性和空間，在真實環境中感知、決策和行動。NVIDIA於今年初的CES展會上發布了新一代Physical AI基礎設施，全球資本市場對機器人賽道的熱情正如兩年前對生成式AI的狂熱。

業界普遍將2026年視為具身智能的元年，頂級風投機構更將當前機器人技術的成熟度比作大語言模型在2022年的狀態，即將踏入爆發期。中國憑藉完整的製造業體系和深厚的工程人才儲備，在這場競賽中已經走在了前列。

筆者認為，如果2023年是大語言模型的「GPT時刻」，那麼2026年的北京半馬，很可能就是具身智能的「GPT時刻」──不是因為一台機器人跑贏了人類，而是因為整個技術棧在一年內實現了系統性的躍升，從動力到感知到決策，全面突破。更值得注意的是，冠軍「閃電」由榮耀，一家智能手機製造商──旗下團隊研發，其散熱系統借鑒了智能手機的液冷技術，腿部設計則參考了頂尖人類運動員的身體比例。

該案例說明，具身智能的產業邊界正在模糊，消費電子、汽車、製造業的玩家都在湧入這個賽道。當產業邊界消融，創新的速度只會更快。這也意味着，具身智能的競爭將是一場涉及整個科技產業鏈的系統性角力。

人機共創 而非人機對抗

本次賽事本質是一場人機共跑的大型實驗：真正的技術前沿，在於人與AI的共創。當機器人的腿部結構源自對人類運動員的研究，當液冷系統源自消費電子的工程經驗，我們看到的不是機器對人的超越，而是跨學科、跨領域的知識融合──人類的智慧被編碼進了機器的每一個關節。

具身智能的終極目標，不是製造一個「更快的人」，而是創造一種人機協同進化的新範式──人類提供創意、判斷和價值觀，機器提供精準、耐力和規模化執行能力。換言之，未來的競爭力，不在於人或機器單獨能做什麼，而在於人機協作能創造什麼。這是一種全新的生產力邏輯，也是具身智能時代最核心命題。

內地在具身智能領域的系統性突破，從動力系統到自主導航，為香港的應用研發提供了強大的技術底座。當AI從屏幕走向街道、從算法走向肌肉，香港的醫療、物流、建造等領域，都將迎來人機協作的全新場景。

在筆者看來，更重要的是治理層面的準備。當機器人能力以指數級速度提升，人機協作的規則和倫理框架便不能缺席；誰來定義機器人在公共空間的行為邊界？當自主機器人進入醫院、倉庫、工地，責任如何劃分？香港憑藉普通法體系和國際化的制度環境，完全有條件在這些問題上率先探索，為全球提供參考框架。事實上，具身智能的治理難度遠高於數字AI，因為它直接涉及人身安全和公共空間秩序，容錯空間極小。當技術以月為單位追趕，治理便不能以年為單位回應。

AI的下一個戰場將會發生在物理世界，人與機器不是對手，而是隊友。問題不是機器人會否超越人類，而是我們準備好與其同行了麼？對於正在全力推動新質生產力的香港而言，這個問題尤其迫切。

（作者為香港創科發展協會創會主席）