速度与激情8

解码“杭州服务”一座服务业标杆城市的成长逻辑_我的网站

一 |     在中国城市经济版图中，杭州是一个具有鲜明个性特色的城市。它不仅是数字经济先发城市，更是现代服务业高质量发展的先行者。早在2005年，杭州首次召开全市发展现代服务业大会，提出了建设“服务业大市”的奋斗目标。2008年，明确提出“服务业优先”发展战略，持续推进现代服务业发展，服务业增加值占全市生产总值比重先后迈过50%、60%两道关口，并于2023年实现70%的“关键一跃”。    逛一圈WAIC具身智能馆，最容易让观众停下脚步的，往往还是机器人正在做什么：抓取、搬运、行走，或者完成一项具体任务。2025年，全市服务业增加值达16997亿元，增长5.3%，占GDP比重高达73.8%，贡献率达到73.4%，总量居浙江省第一、占全省比重30.2%。进入2026年，服务业增长势头持续强劲——上半年，全市服务业增加值同比增长5.4%，高于全国平均增速，服务业占GDP比重进一步攀升至75%。         凌迪科技的展台上，同样摆出了一项直观的任务——叠衣服。两台机械臂将衣服、调整，再重新落回桌面。杭州服务业持续高质量发展的底气从何而来？为了解答这个问题，我们专访了杭州市生产性服务业促进会常务副会长兼秘书长、杭州市发展改革委原副书记、副主任、二级巡视员朱师钧。

二 | 他认为，杭州服务业高质量发展的核心密码藏于四大维度：战略引领的持续定力、深植于城市肌理的数字化基因、“两业融合”的深度扎根、制度创新的先行探索。                   单看结果，这是一场机器人衣物操作演示。但凌迪科技真正想被看到的，藏在机械臂动作发生之前。这四大优势，共同构筑起“杭州服务”品牌的核心竞争力，也为全国城市服务业高质量发展提供了可复制、可推广的实践范本。战略引领的持久定力：从“服务业优先发展”到“东部现代服务业中心”的梯次进阶朱师钧认为，杭州服务业的长期领跑，首先根植于其历届党委、政府一以贯之的战略定力。

三 | 早在2005年，时任浙江省委书记习近平就明确指出：“在发展工业的同时，杭州市委、市政府要做好另一篇文章，就是大力发展第三产业。         展台呈现的是机器人完成一次操作，凌迪想讲的，则是这项能力如何被训练出来。         要让机械臂学会叠衣服，得先把衣服变成数字世界里一个可计算的对象。”沿着这一重要指引，杭州从2008年正式提出“服务业优先”发展战略，到2009年实现产业结构“三二一”的标志性转变，始终将服务业摆在城市发展的核心战略位置。此后，杭州持续升级战略定位，先后确立“建设东部现代服务业中心”和“打造先进生产性服务业集聚地”的核心目标，发展格局从市域布局迈向更高维度标杆定位。

四 | 不同面料有多重、多滑、弹性多大、软硬如何，布碰到机械爪会怎么滑、怎么皱，这些都要先算出来。进入“十五五”时期，杭州市贯彻落实国家、省服务业大会精神，紧扣服务业扩能提质部署要求，聚焦数字服务、科技服务、金融服务、物流服务、商务服务、节能环保服务等六大领域，推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，促进生活性服务业高品质多样化便利化发展。然后模型才能换着材质、换着摆放方式、换着抓取角度一遍遍练，最后再通过评测判断它到底学会没有。

五 |                    这也是叠衣服与抓取规则刚体不同的地方。到2030年，力争服务业增加值突破2万亿元，生产性服务业增加值占服务业比重超过60%。这种“目标引领—政策配套—指标考核”的工作体系，使得杭州服务业的每一步发展都有清晰的方向指引和扎实的政策支撑，实现了战略定力与落地执行力的高度统一。深植城市肌理的数字化基因：从“数字经济第一城”向“人工智能创新发展第一城”的奋力迈进杭州服务业的领先优势，深深扎根于城市与生俱来的数字化禀赋。

六 | 从电子商务到移动支付，从云计算到人工智能，杭州始终挺立在数字技术驱动服务业变革的潮头。凭借深厚的数字产业底座，杭州服务业在每一次技术变革中都能率先实现转型升级。在数字服务赛道，杭州形成了软硬件协同发展的领先优势。2025年，全市信息传输、软件和信息技术服务业增加值占服务业比重超六成，产业规模稳居全省首位，位列全国主要城市前列；规上软件信息服务业营收突破1.3万亿元，孕育出通义千问、DeepSeek等世界级大模型。一只杯子被拿起后，形状通常不会发生明显变化；一件衣服被抓住一角，整体状态却可能随之改变。在数字贸易领域，杭州率先构建了“数字贸易—跨境电商—数字金融”三位一体融合发展体系，数字贸易额近3800亿元，跨境电商综试区建设连续三年稳居全国第一档。“两业融合”的深度实践：从“消费应用”到“赋能制造”的价值跃升朱师钧认为，杭州服务业的坚实底气，还在于“两业融合”的深度和广度。

七 |          看起来只是一次抓取和翻折，背后对应的却是机器人进入家庭、轻工业等真实场景后绕不开的一类问题：如何处理那些会折叠、滑动、缠绕和持续形变的对象。如果说消费互联网是杭州的“先发优势”，那么生产性服务业与先进制造业、现代农业的深度融合，则是其“核心竞争力”。近年来，杭州持续深化两业深度融合，全力打响“杭州服务”品牌，获批国家服务型制造示范城市、国家服务业扩大开放综合试点城市，为发展生产性服务业提供了丰富的应用场景。         凌迪科技此次重点展示的SynReal World，正是从这片更复杂的“柔性世界”切入。         它不直接制造机器人，而是希望在机器人本体与具身模型之间，搭建一套覆盖3D资产生成、仿真训练和自动评测的一站式数据基础设施，让模型进入真实场景前，先在数字环境中经历足够多的物理交互与任务试错。

八 | 在实践层面，杭州已探索形成了一套可复制推广的“两业融合”方法论。

九 |          01.          机器人认出一件衣服，离叠好它还很远          过去两年，机器人的视觉识别和动作控制能力快速提升。         模型可以判断桌上放着什么，也可以根据指令生成动作。杭州“十五五”规划明确提出，要“引导制造业企业向研发设计、品牌营销两端拓展，鼓励龙头企业开展融资租赁、总集成总承包、一体化解决方案等增值服务”。但“看见一件衣服”和“把衣服整理好”，仍然是两个不同层次的问题。

十 | 在滨江，数字服务企业为制造业企业提供从研发设计到供应链管理的全链式赋能；在萧山，“北斗七星”科创联盟打通生物医药与研发服务的融合链路；在余杭，依托“中国飞谷”搭建的低空物流网络持续拓展，菜鸟、迅蚁等企业打造出“制造+物流”的新生态；在临平，老板电器的“食神”大模型让厨电具备智能决策能力，西奥电梯的维保大模型实现了从被动维修到主动预警的转变。2025年，杭州规上生产性服务业营收突破2.2万亿元，形成了“链主企业开放场景—中试平台技术验证—系统集成商提供轻量化方案”的完整链条。这种深度融合，让杭州服务业的发展有了坚实的产业根基，而不只是停留在虚拟经济的“云端”。         衣服被抓住一个角，整体状态会立即改变。

十一 | 抓取位置、布料材质、初始褶皱和夹持力度出现细微差异，都可能让原有动作策略失效。杭州的实践证明，生产性服务业绝非制造业的配套附属，而是制造业向高端化、智能化跃升的核心支撑。制度创新的先行探路：从“政策扶持”到“法治保障”的长效护航杭州服务业的长久活力，更源于持续深化制度创新的内生能力。机器人每完成一步操作，都需要重新判断物体发生了怎样的变化，并据此调整下一步动作。对于现代服务业发展，杭州不局限于出台政策进行短期扶持，而是着力通过制度型开放与法治体系建设，为市场主体打造稳定、透明、可预期的长期发展环境。         这也使柔性物体的操作数据更难规模化采集。                   机器人一次操作失败后，工作人员往往要重新铺平衣服、整理绳索或复位物料。面对不同材质、尺寸、形态和摆放方式，真机数采所需的时间与人工成本会迅速。这种“敢为人先、先行先试”的探索精神，是杭州服务业持续领先的核心密码。在制度创新层面，杭州在全国较早建立市级服务业协调例会机制；率先启动数字贸易地方立法、制定数据出境负面清单、开展数据知识产权登记试点，多项改革走在全国前列。         仿真由此成为具身智能扩大训练规模的重要方式。高能级开放平台与专业服务机构加速集聚，全球数字贸易博览会永久落户杭州并升格为国家一类展会；杭州国际仲裁院正式设立，国际商事争端解决能力持续提升。         但柔性物体仿真的难点，并不只是生成更多3D资产，数字对象还需要具备接近现实的材料属性和形变规律。在开放成果层面，2025年杭州服务贸易出口额达211.26亿美元，金融服务贸易出口额增速超30%，知识密集型服务贸易出口占比突破80%。         简言之，谁更了解布料如何垂坠、拉伸、碰撞和褶皱，谁才更有可能把这类对象转化为机器人可用的训练数据。         这也解释了，为什么一家长期服务服装行业的企业，会在此时进入具身智能。同时，杭州正在加快推进《杭州市生产性服务业促进条例》立法工作，以法治手段固化创新经验、破解发展瓶颈。这种从“政策短期扶持”到“法治长效保障”的治理升级，彰显了杭州以制度创新驱动产业发展的深层逻辑，也为服务业的持续健康发展筑牢了坚实的法治底座。

十二 | 归结起来，杭州服务业的领跑态势，源于战略引领的持续定力，源于深植于城市肌理的数字化基因，源于“两业融合”的深度扎根，源于制度创新的先行探索。

十三 |          02.          凌迪的具身智能入场券，来自十年柔性仿真积累          凌迪科技并非从机器人本体起步。

十四 | 但它过去十年处理的，恰好是机器人今天开始集中面对的问题——如何让计算机准确模拟柔性材料的物理变化。

十五 | 这四大优势不是孤立存在的，而是相互促进、有机统一的整体：战略引领为数字化转型锚定方向，数字技术为融合发展提供核心支撑，融合实践为制度创新积累鲜活经验，制度创新又为战略迭代升级注入不竭动力。         据了解，凌迪科技成立于2015年底，过去十年主要服务服装及轻工业，围绕数字面料、服装建模、服装设计和产业协同建立产品体系。

十六 | 目前，其业务覆盖亚太、欧洲、美洲和非洲等区域，服务全球3000多家轻工业客户。

十七 |                    数字样衣并不只是把服装做成一个视觉逼真的3D模型。

十八 |          同一件版型换一种面料，垂坠、拉伸、褶皱和贴合效果都可能发生变化。要在虚拟环境中还原这些差异，需要将重量、厚度、摩擦、弹性和弯曲刚度等材料属性转化为可计算的参数，并持续处理布料与人体、地面及其他布料之间的碰撞、滑动和形变。展望“十五五”新征程，杭州正锚定“服务业增加值突破2万亿元”的发展目标，全力推动服务业扩能提质，全面强化对“296X”先进制造业集群的服务支撑能力，高水平建设东部现代服务业中心。         据凌迪科技披露，其已经积累超过60万种行业面料数据库，围绕不同材料的物理属性、形变效果和仿真计算形成了长期积累。2024年至2025年，科研团队在顶级学术会议发表论文超过20篇。一个更具国际竞争力、更富创新活力、更显人文温度的“杭州服务”品牌，正持续为中国式现代化城市范例贡献独具特色的“杭州案例”。         这些能力过去主要服务服装设计和生产，如今开始被重新组织，用于机器人训练。                   当然，数字样衣与机器人仿真并不能直接画等号。前者更关注设计效果和服装呈现，后者还要面对机械手接触、受力反馈、连续形变和大规模并行计算。

十九 |          但两类应用共享一个底层前提：虚拟材料不能只有外观，还要能够根据物理规律发生变化。         这使凌迪科技具备了一张相对特殊的具身智能入场券。它并非从零研究布料为什么会垂坠、拉伸和褶皱，而是可以在已有的面料数据、服装仿真和物理计算能力上，继续向机器人操作与训练延伸。         03.          SynReal World，把机器人训练接成一条数据管线          搭出一个仿真场景并不难，难的是让它持续生成机器人可用的训练经验。

| 这需要一套能够持续生成训练资产、组织模型试错，并判断机器人是否真正学会的数据基础设施。         SynReal World瞄准的正是这一环节。         凌迪科技将其定位为面向具身智能的全栈数据引擎，覆盖“3D资产生成—训练应用—仿真评测”完整闭环，将原本分散的建模、训练和验证环节接入同一条数据管线。                   简单来说，SynReal World搭建的，可以理解为一个面向机器人的“训练世界”：其中的物体遵循物理规律，任务可以反复运行，训练结果也能够被量化验证。         这个“训练世界”的构建，可以拆成三个环节。         第一步，是把数字资产变成可用的训练对象。         SynReal World支持从文字、图片和CAD等输入生成物体与任务空间，并为资产补充质量、摩擦、弹性和碰撞等物理属性。其核心能力覆盖高精度形变体仿真、刚体仿真和多物理场耦合仿真。         这一区别很关键。普通3D模型解决的是物体“看起来像不像”，机器人训练关心的是施加动作之后，物体是否会按照接近现实的规律变化。         只有数字对象能够合理地碰撞、滑动和形变，虚拟资产才可能变成有效的训练数据。         另外，通过可仿真与交互的3D资产与场景的智能建模，SynReal World 可以对真实世界中采集的任务数据进行灯光与物体材质的泛化，解决数据有效性过低的问题。通过仿真把一条有效数据低成本变成十条，高效地实现训练数据的多样性，同时有效降低数据采集的成本。                   第二步，是把单次试错扩展为可规模化运行的训练过程。         SynReal World支持强化学习和模仿学习，可以面向灵巧手、机械臂、双足机器人和机器狗等不同形态开展训练与策略验证。         它的价值并不在于替代真机，而是承担大量高频、重复和早期探索阶段的试错，把有限的真实设备与现场资源更多用于校准、验证和落地。                   第三步，把“机器人学会了”转化为可重复验证的任务能力。         一次演示成功，并不代表模型已经掌握任务。只有在场景和变量发生变化后仍能稳定完成，能力才具备进一步迁移到真机的可能。         SynReal World将程序化评测接入训练流程，支持并行测试、成功率统计、失败模式分析和过程记录，让模型每次更新后都能在已有任务中重新验证。                   对一套具身智能数据引擎而言，完整闭环之外，还要看它能否以足够高的效率和精度运行，并接入现有研发体系。         根据凌迪科技提供的测试数据，在部分高复杂度场景中，SynReal World的仿真效率较Isaac Sim快5至10倍，静动力学误差降低近20%。         在生态层面，凌迪科技是NVIDIA Newton核心成员，SynReal World支持USD和Python API，并兼容MuJoCo、Newton等仿真引擎。         在SynReal World之外，凌迪科技此次还展示了面向服装等轻工业场景的数字伙伴中台StyleWork。它融合AI Agent能力，让数字伙伴理解设计、选品、营销和运营等业务流程，调用专业工具并反馈结果，同时通过持续学习与记忆参与长期协作。这是凌迪科技将AI嵌入真实产业流程的另一条路径。

|          04.          物理AI竞争，正在向“训练场”深处延伸          把资产生成、模型训练和结果验证放进同一套流程，首先解决的是研发效率。模型每更新一次，不必重新搭建场景、切换工具，再单独统计任务结果。         但这套数据管线更值得关注的地方，在于它回应了具身智能面临的一项核心约束：机器人所需的数据，无法像语言模型那样从互联网低成本获取。         语言、图像、视频，天然以数字形态存在。而机器人需要的数据，必须包含动作、接触、力和物体状态变化——每一次交互，都是一次物理事件。模型要学习的，不只是一个物体长什么样，更是对它施加动作之后会发生什么。         真机采集的速度和成本，很难跟上模型对任务多样性的需求。仿真不能取代真实世界，但它可以重新分配试错成本。

|                    当仿真承担越来越多训练任务，行业比拼的焦点也在转移。

| 画面逼真不再是唯一标准。更关键的问题是：虚拟世界里的物体，是否遵循真实世界的物理规律？训练结果，能不能被重复验证？从仿真中学到的经验，又能在多大程度上迁移到真机？          沿着这几个问题往下看，柔性物体成了一种更高门槛的检验标准。它更能代表家庭服务、轻工业和普遍的非结构化环境。

|          这正是凌迪正在卡住的位置。

|          WAIC现场，机器人依然是聚光灯下的主角。

| 凌迪选择进入的，是聚光灯照不到的地方——机器人的训练场。         当行业竞争从“完成一次漂亮演示”，转向“以更低成本稳定学会一项任务”，谁能生成一个物理规律可靠、任务可重复、结果可验证的训练世界，谁就在为下一阶段的物理AI铺设底座。

Current article:http://www.qiniaohongfangfoguisenzhai.cyou/har/20260826/7380419.xls

Published on:16:20:49