产业研究｜具身智能行业研究报告（二）- 大数跨境

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产业研究｜具身智能行业研究报告（二）

常裕产业研究院

2026-05-15

具身智能正推动AI从虚拟感知迈向物理交互，行业前景广阔，预计将重塑制造、服务、家庭等领域。研究其发展路径与核心挑战，不仅有助于把握技术变革先机，更能为产业升级与投资布局提供关键参考，是抢占下一代人工智能高地的必由之路。

关键词：具身智能产业链、机器人、智能驾驶、人工智能、EAI

三

具身智能产业链分析

（一）具身智能产业链概况

图表：具身智能产业链——软硬件深度融合

资料来源：甲子光年智库

源于不同技术背景的科技企业聚焦具身智能，其技术基因、产品形态、性能表现及应用场景的差异性正在帮助它们融入工业、服务、特种应用等各类型应用场景。在AI、机器人及多元领域参与者的共同作用下，我国具身智能机器人行业正经历快速成长与扩张。

图表：具身智能行业厂商图谱

资料来源：甲子光年智库

图表：具身智能产业图谱

资料来源：36氪研究院

（二）具身智能产业链构成解析

上游环节是具身智能产业的基础，主要包括芯片、传感器、控制器、电机（含伺服电机）、通信模组、能源管理等。这些核心组件是构建具身智能所必需的“硬件”基础。其中，芯片作为具身智能的“心脏”，主要提供强大的计算能力，支持复杂的算法运行。传感器则负责收集外部环境的多维数据，如视觉、听觉、触觉等，是实现具身智能感知功能的基础。控制器对传感器收集的数据进行高效处理，并发出精确的控制指令，指导执行机构完成相应的任务动作。电机是将电能转化为机械能的关键部件，驱动各种执行机构的运动，其中伺服电机作为核心部件，根据控制器指令实现对运动的精确控制，完成精准定位和操作。通信模组负责设备之间的数据传输和通信，确保系统各部分之间的协同工作，实现信息的无缝流转。能源管理为整个系统提供稳定的能源供应，包括高性能电池、先进的电源管理系统等。上游环节是整个产业链的基础，为中游和下游提供了必要的硬件支撑。这些基础设施的质量、性能和可靠性直接影响到中游产品的整体性能和下游应用的实际效果。

中游环节是产业链的技术核心，涉及AI算法、操作系统、云服务以及中间件的开发与集成。这一环节的工作是将上游的硬件组件“激活”，通过编程和系统集成，使其能够执行复杂的智能任务。AI算法是具身智能的“大脑”，负责处理和分析数据，作出决策；操作系统为智能设备提供统一的软件平台，支持各种应用程序的运行和管理；云计算提供数据存储、处理和分析能力，支持大规模的数据处理和智能应用；中间件则起到连接不同系统和组件的桥梁作用。中游环节是整个产业链的技术核心，不仅负责实现智能设备的各项功能，还为下游应用提供技术支持和解决方案，推动整个产业链的创新和发展。

下游环节是产业链的最终输出端，涵盖了机器人、自动驾驶载具等主要产品，以及这些产品在工业制造、服务业、医疗康复、教育娱乐、交通出行、公共安全等领域的多元化应用场景。这一环节直接面向市场和消费者，是产业链价值实现的最终体现。

主要产品方面，机器人占据重要地位，包括服务机器人、工业机器人、医疗机器人、特种机器人、人形机器人等。这些机器人凭借先进的传感器、算法和控制技术，能够在各种环境中执行复杂任务，不仅提升了服务效率和质量，还推动了制造业自动化水平的提升，并在医疗领域为患者提供了精准的辅助治疗。自动驾驶载具也是重要的一环，其中自动驾驶汽车、无人机和eVTOL尤为突出。自动驾驶汽车利用自主导航和避障技术，提高了交通安全和出行效率，为人们带来了更加便捷的出行体验。无人机则具备垂直起降、悬停、自主飞行等能力，在航拍、物流、农业、救援等领域发挥着重要作用。eVTOL结合了传统航空器的快速性与地面交通工具的便捷性，能够在城市密集区域实现垂直起降，极大地提高了空间利用效率。

应用场景方面，具身智能产品广泛应用于多个领域。在工业制造领域，人形机器人和工业机器人等具身智能产品在自动化生产线、智能仓储与物流以及质量控制与检测等环节发挥重要作用，推动制造业转型升级。在服务业领域，酒店、餐饮、零售与电商等行业通过引入智能机器人提升服务效率和客户体验。在医疗康复领域，辅助康复训练机器人的应用，为患者提供了个性化的康复治疗方案和便捷的医疗服务。在教育娱乐领域，教育机器人和娱乐机器人的出现，为学生的学习和休闲生活增添了更多乐趣和创意。在交通出行领域，自动驾驶汽车、无人机和eVTOL的发展正在改变人们的出行方式和物流配送模式。在公共安全领域，机器人产品在应急响应、救援以及安防监控等方面的应用，为社会的安全和稳定提供了有力保障。

（三）具身智能核心零部件及软件分析

1.AI芯片

具身智能强调智能体与环境之间的物理交互和实时响应，而AI芯片作为实现这一目标的关键，面临着越来越高的算力要求，这主要体现在实时性、复杂性、能效比、可扩展性与灵活性以及安全性与可靠性等方面。为了满足这些要求，AI芯片设计需要不断创新和优化，以提供更高性能、更低功耗、更灵活可扩展的算力解决方案。

图表：具身智能对芯片算力提出更高的要求

资料来源：36氪研究院

现阶段，根据技术架构种类划分，AI芯片主要包括GPGPU、FPGA、以VPU和TPU为代表的ASIC芯片，以及存算一体芯片，这些不同类型的芯片各具特点和优势。其中，GPGPU凭借强大的并行计算能力和高带宽内存，在深度学习推理和训练等计算密集型任务中表现出色；FPGA则以其高灵活性和可重构性，在模型优化加速、物体检测加速等多个领域得到广泛应用；ASIC芯片主要针对特定应用进行定制优化，提供高效的计算和推理能力；而存算一体芯片则通过紧密结合存储和计算单元，能够降低能耗并提高计算效率，特别适用于边缘计算和实时推理任务。

AI芯片市场竞争激烈，各厂商在技术创新上持续深耕，加速产品迭代，以抢占市场份额。英伟达将GPU架构的更新频率从两年一次缩短到一年一次，并计划不断推出新产品，如Blackwell、Blackwell Ultra、Rubin及Rubin Ultra，持续巩固其行业领先地位。AMD和英特尔则分别推出了MI325X、MI350和MI400系列加速器，以及Gaudi 2和Gaudi 3 AI加速器，通过积极的产品更新策略和技术创新，力求在市场中占据优势。

除了提升硬件的产品竞争力，三大巨头还致力于工艺制程、高带宽内存及互联技术等维度的创新。工艺制程方面，采用3纳米工艺，以提升芯片的性能和能效比，并降低功耗。高带宽内存方面，第五代HBM3E已广泛应用于AI芯片，下一代AI芯片预计将采用第六代HBM4，以满足更高的带宽需求。互联技术方面，为了解决AI芯片之间高效传输数据的问题，各厂商纷纷自研互联技术。英伟达的NVLink和AMD的Infinity Fabric就是典型代表，它们通过提供高带宽、低延迟的数据传输能力，提升系统的整体性能。英特尔则继续沿用传统的以太网互联技术，并通过增加带宽来优化数据传输效率。

尽管英伟达、AMD、英特尔等巨头在AI芯片市场居于领先地位，但在政策支持与市场需求的双重驱动下，国内AI芯片厂商正在加速布局，力求弯道超车，推动国产替代进程显著加快。华为、地平线等企业在深度学习、自动驾驶等关键领域展现出强劲实力。例如，华为的昇腾910芯片基于7nm增强版工艺，最大功耗为350W，算力可达到256TFOPS；地平线的征程系列芯片已在多家车企实现量产应用。同时，寒武纪的云端AI芯片、黑芝麻的智能座舱芯片等亦表现不俗。此外，亿铸科技、知存科技、苹芯科技、九天睿芯等一批初创公司选择跳脱传统架构，布局存算一体架构等新兴技术，力图填补国内市场空白。预计未来3-5年内，国产AI芯片在算力、能效比等核心指标上有望实现质的飞跃，进一步缩小与国际领先水平的差距。

2.AI算法

AI算法，特别是大模型的引入，极大地提升了具身智能的感知精度、决策效率和执行自主性，使其能够更灵活地适应复杂多变的环境，推动智能技术迈向新高度。

图表：大模型对具身智能的主要作用

资料来源：36氪研究院

“大模型+具身智能”正处于技术探索的初期阶段，技术路线尚未收敛，但已经展现出诸多潜力与方向。在机器人领域，该技术正引领着任务级交互与自主操作能力的飞跃，推动多机器人协作系统的高效协同，以及长期任务规划与优化的深度探索。而在自动驾驶领域，则聚焦于提升高精度感知与决策能力，强化行为预测与路径规划的精准度，并不断优化系统的安全与鲁棒性设计，以确保行驶的安全性与稳定性。目前，国内公布的大模型数量已超过300个，市场竞争激烈。其中，百度文心一言、阿里云通义、腾讯混元等通用类大模型在自然语言处理方面表现出色，且其应用范围正逐步拓展至多模态交互、知识问答、逻辑推理等多个维度，展现出强大的通用性和扩展性。与此同时，DriveGPT、ApolloADFM等垂类大模型则更加专注于特定行业或领域的深度赋能，它们已被成功应用于自动驾驶等领域，展现出极高的专业性和应用价值。

3.云服务

具身智能，尤其是涉及执行复杂任务和拥有高级交互能力的具身智能（如人形机器人），需要处理大量的数据和运行复杂的算法。云服务基于云计算技术，能够提供弹性可扩展的计算资源，满足具身智能在处理大规模数据和运行高性能算法时的需求。

图表：中国云计算市场规模

资料来源：中国信息通讯研究院

从整体来看，我国云服务行业持续展现出强劲的活力。根据中国信通院的最新数据，2023年我国云计算市场规模达到了6,165亿元，与去年同期相比实现了35.5%的显著增长。在生成式AI和大模型所带动的算力与应用需求的强劲刺激下，云计算市场规模预计将保持长期稳定的增长态势，有望在2027年突破2.1万亿元大关。在竞争格局方面，阿里云、天翼云、移动云、华为云、腾讯云以及联通云稳居中国公有云IaaS市场份额的前六名。而在公有云PaaS领域，阿里云、百度云、华为云、腾讯云、天翼云和移动云则占据了领先的地位。值得注意的是，受生成式AI和大模型等前沿技术的影响，云计算市场正面临着新的发展机遇。中腰部厂商正积极借助科技平台的优势，强势发力，推动云业务向智能化方向加速转型。

4.电机

对于具身智能来说，电机的主要作用是作为执行机构，将智能系统的指令转化为具体的物理动作，实现机器与环境的交互。其中，伺服电机起到关键作用，它不仅是实现机器精确操作和运动控制的核心部件，还通过其高可靠性、稳定性和灵活性为系统的持续运行和智能表现提供有力保障。伺服电机主要分为直流和交流两大类，二者各具特色，适用于不同的应用场景。直流伺服电机具有优良的调速性能和较大的启动转矩，特别适用于需要频繁启动、制动及反转的场景。对于具身智能来说，当机器需要快速而精确的位置调整时，直流伺服电机能迅速响应控制指令，实现精准定位。同时，其控制系统相对简单，维护成本较低，因此成为经济高效的选择。交流伺服电机则以其无电刷和换向器的结构设计著称，这种设计显著提升了电机的可靠性和使用寿命。在具身智能中，交流伺服电机能够长时间稳定运行，无需频繁维护，能够有效降低整体运营成本。同时，它还具有较高的功率密度和较强的动态响应性能，使得它能够在高速、高精度的运动控制任务中表现出色。

图表：伺服电机在具身智能中的主要作用

资料来源：36氪研究院

伺服电机的核心难度，即导致各国技术差距的主要原因，主要体现在三个方面：电机的基础性研究、高精度伺服驱动器的研发以及编码器的技术。电机的基础性研究涉及电磁学、热力学、材料科学等多个领域，要求深入探索电机的运行机理和性能优化。高精度伺服驱动器的研发则需要解决控制算法、功率放大、信号处理等一系列复杂问题，以实现电机的精确控制。而编码器的技术则是伺服电机实现闭环控制的关键，它要求具备高分辨率、高稳定性和可靠性，以确保电机的位置、速度和加速度等参数能够被准确测量和反馈。这三个方面的技术难度和挑战，共同构成了伺服电机技术的核心壁垒。

目前，我国伺服系统市场主要分为日韩品牌、欧美品牌以及国产品牌三大类型。由于伺服系统所需技术水平较高，高端市场长期以来被外资垄断。然而，近年来，国内厂商通过引进国外先进技术并进行消化吸收等策略，持续增强在伺服系统领域的技术研发与生产实力，向中高端产品进军，国产伺服系统的产品品质和技术水准因此得到显著提升，国产替代加速进行。据MIR数据，2023年，通用交流伺服系统国产化率已经超过37%，其中汇川技术的市场份额超23%，是西门子的2倍多。

图表：2023年通用交流伺服系统市场份额

资料来源：MIR，36氪研究院

直驱电机作为伺服技术发展的产物，除了延续伺服电机的优良特性外，还凭借其低速大扭矩、高精度定位、快速响应、结构简单、低损耗、低噪音及易维护等特性，成为具身智能的核心驱动组件。特别是在具身智能机器人领域，准直驱电机对机器人关节系统的革新尤为显著。机器人关节系统作为机器人的动作执行者，直接决定了机器人的运动性能、稳定性和工作效率。准直驱电机的引入，强化了关节系统的减速、传动和扭矩提升能力，实现了机器人动作的高效与低噪，被誉为机器人运动的“心脏”。然而，当前机器人关节模组市场仍存在产品定制化导致标准不统一、参数虚标现象普遍等问题，增加了需求方的选购难度，也给行业健康发展带来一定隐患。对此，本末科技推出P10系列准直驱机器人关节模组，2.5Nm/A最高转矩系数为行业树立了新标杆。该模组在核心指标、稳定性、精准度、静音性和通用性上均进行了优化，并通过实际应用验证，广泛适用于机械狗、机械臂、人形机器人、轮足机器人、科技竞赛、实验载台等多个领域，以其卓越的性能和可靠性赢得了市场的广泛认可。

图表：直驱电机的主要特点与优势

资料来源：36氪研究院

电机类型：

适用场景：

市场格局：

5.精密减速器

减速器在工业机器人成本中占比最高（32%），是当前技术壁垒最高的零部件之一。在具身智能应用中，减速器（又称变速箱，gearboxes）能够放大高速电机输出的扭矩，从而使机器人关节实现精准、可控的运动。

减速器类型：

适用场景：

市场格局：

6.传感器

对于具身智能而言，智能体的力感知能力以及与外部的触觉、视觉、听觉交互能力极为关键，直接影响其可使用范围。力传感器能够测量智能体与环境的接触力和力矩，对于复杂和精细作业至关重要。其中，六维力传感器是力控核心部件，为国产替代重点。六维力传感器技术壁垒和价值量高，国内多家企业，如安培龙、华培动力、东华测试等，正在加速这一产品的研发和生产，并已取得一定成果。触觉传感器模仿生物触觉，提供外界感知，对智能体末端的动作执行和精细操作同样重要。目前特斯拉Optimus Gen2等多个人形机器人手部已明确使用指尖触觉传感器，但技术路线并未统一。IMU惯性传感器能够测量物体的角速度和加速度，对智能体姿态控制和定位导航具有关键作用。目前该领域被国际厂商所垄断，国产替代空间大，国内芯动联科、华依科技、敏芯股份等多家企业正加速研发和生产高性能IMU产品。视觉传感器助力智能体直接获取外部图像信息，以实现模型和软件运行。目前国内企业已具备较高性能的视觉传感器生产能力。

图表：具身智能主要传感器及发展特点