ASTM 与新加坡标准理事会指出阻碍具身人工智能发展的五大缺口

机器人即使完成了一场令人印象深刻的演示，仍可能让潜在客户心存疑问：当人们打断它执行任务时，它会如何反应？谁来管理它的摄像头采集的数据？它能否与其他供应商的机器协同工作？

ASTM International 与 Enterprise Singapore 通过新加坡标准理事会（SSC）于11月3日公布的一份白皮书，聚焦的正是这些部署问题。未来具身人工智能标准制定路径提出了五项标准化优先事项，旨在推动智能物理系统得到更广泛的应用。

这份白皮书由新加坡科技研究局（A*STAR）和国家机器人计划共同参与编写，内容承接了2025年7月举行的一场研讨会；该研讨会有来自产业界、政府、研究机构和学术界的140多位代表参加。白皮书涵盖数据治理、人工智能可靠性、工作场所安全、互操作性和采购等议题。它是标准制定工作的起点，而不是机器人供应商如今即可宣称取得的一项新认证。

具身人工智能为何改变了部署问题

具身人工智能将机器智能应用于物理系统，包括机器人、自动驾驶汽车和其他智能机器。它让感知和决策能力进入现实场景，在那里，错误可能影响人员、设备及周围环境。

正如 Unite.AI 在报道语言模型如何改变具身人工智能时所探讨的那样，能力日益增强的人工智能为机器人的行为开辟了新的可能。商业层面的关键问题是，如何让这些能力足够可靠，从而胜任日常运行。

以医院里的假想配送机器人为例。完成一条路线只是它工作的一部分。它还必须适应医院大楼的出入安排，让工作人员能够理解它的意图，并遵守适当的数据处理规则。成功演示导航能力，只能解答采购决策中的一部分问题。

标准议程背后的五大缺口

公告将这些优先事项归为五大领域。从客户部署前必须作出的决策来看，它们的重要性会更加清晰。

1. 数据治理与隐私

首要任务是建立数据治理和隐私合规方面的共同预期。采购方需要了解系统会收集哪些信息，以及参与其中的各个组织如何划分责任。

对采购团队而言，实际意义在于应将数据安排纳入最初的规格要求。在一个假设的多供应商部署场景中，运营方应能明确每条数据流由哪家供应商负责，而不必等到事故发生后再还原答案。

2. 人工智能安全与可靠性

第二个领域涉及人工智能系统测试、基准评估和监控的通用方法。可比的证据能为买方评估相互竞争的主张提供更可靠的依据。

由此引出一个重要的采购问题：报告中的结果究竟说明了什么？如果测试明确说明任务内容、运行条件、软件版本和失败判定标准，就更容易解读。否则，两家供应商都可能报告成功，实际衡量的却是截然不同的事项。

3. 工作场所安全与风险管理

第三项优先事项关注人身安全，以及过度依赖自动化或界面设计不佳等风险。因此，安全部署也离不开监督机器并与之互动的人员。

一个典型例子是需要操作员介入处理的警报。警报是否有用，取决于人员能否理解其内容，以及是否有可行的应对方式。安装规划应将机器行为、员工职责和介入流程衔接起来，形成连贯的工作流程。

4. 互操作性与中间件

第四个领域关注物理智能体、软件服务与基础设施之间的协同。对于要组建一支设备队伍的企业而言，评估对象将变为整套实际运行的部署系统。

设想购买两台机器人，它们都能独立通过走廊导航。集成方面的问题在于，它们如何共享有限空间，并协调使用同一扇门。分别采购每台机器，可能会让这一问题一直悬而未决，直到实施阶段才暴露出来。明确的集成要求能让供应商在验收前拿出具体方案进行演示。

5. 质量认证与采购

第五项优先事项是建立信任，确保系统适合其预定用途。统一的认证和采购方法有助于客户将宽泛的承诺转化为可评估的要求。

最有力的采购规格，会将能力声明与明确的使用场景联系起来。与笼统声称机器人具备智能相比，在指定条件下沿约定路线搬运特定负载，是更有用的验收目标。明确这些细节，也能让有关性能的分歧更容易得到解决。

从白皮书到实用标准

ASTM International 和 Enterprise Singapore 表示，他们将把已发现的差距提交给各自的技术委员会和全球网络，以帮助确定未来工作的优先事项。他们也邀请拥有相关部署经验的组织参与。

对机器人开发者而言，这是提供具体证据的机会，说明集成或评估在哪些方面会遇到困难。对采购方而言，这是解释哪些悬而未决的问题阻碍试点项目转变为可重复采购的机会。这些观点有助于标准制定工作聚焦于真正决定技术能否得到采用的各项决策。

这份文件的重要意义在于，它将这些部署问题纳入同一议程。即使机器能力出色，仍需要有说服力地说明它将如何在客户的环境中运行。随着具身智能进入更多工作场所，共同标准有望让相关论证更容易建立、比较和维护。