具身智能技术与产业发展报告- 大数跨境

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具身智能技术与产业发展报告

制造前沿

2026-07-06

导读：赛迪报告深度产业研判：具身智能正跨越“技术验证期”，进入“量产与交付竞赛”新阶段

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极速导读

赛迪研究院发布的《具身智能技术与产业发展报告》指出，具身智能作为人工智能向物理世界延伸的关键路径，已进入技术与产业共振期，全球竞争正从单机性能转向数据、模型、本体、工具链、场景与标准的全链条体系化能力。报告认为，中国在制造体系、供应链配套和场景资源上具备优势，但面临高质量数据不足、关键部件一致性欠缺、标准认证滞后及区域资本偏热等挑战；商业化将呈现制造业先行、服务业跟进、家庭场景偏后的梯次推进格局。政策建议聚焦于建立国家级统筹机制、建设数据与评测基础设施、以制造业为主战场组织示范工程、补链强链关键部件与工业软件、构建可持续安全治理框架，并主动参与国际规则和开放生态竞争。

完整报告下载方式见文末！

总体判断与发展阶段

两条路径并行演进：人工智能正沿“离身智能”（如大模型、智能体，主要在数字空间创造价值）和“具身智能”（将模型能力延伸到物理世界，通过机器人等实体系统感知、决策、执行）两条路径并行发展。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能进入实体领域的深度。

研究口径基本清晰：具身智能的核心定义已从产业热词走向标准化，强调“实体设备与智能决策深度融合”，并具备感知、决策、执行、交互和学习五类能力。报告采用广义口径，但分析主线聚焦人形机器人。

统计口径仍在形成：目前尚无统一的官方统计制度，存在人形机器人整机、具身智能机器人应用、机器人行业、总可服务市场等四类常见口径，不同机构因统计边界和价值口径不同，导致市场规模与增速预测差异显著。

已进入技术与产业共振期：具身智能从学术概念演进为国家布局和企业竞速并行的未来产业赛道。2025年《政府工作报告》首次将其纳入未来产业，全球自动化底座持续加厚（中国制造业机器人密度位居全球第三），为产业化提供了现实承载体。

竞争焦点转向体系化能力：全球竞争已从“单机表演”转向模型、数据、本体、仿真、工具链、评测和交付的闭环能力竞争，核心是形成“真实任务驱动—数据回流—模型迭代—产品交付”的飞轮。

商业化梯次推进：首轮放量大概率发生在制造业、仓储物流等半结构化环境；服务业和家庭场景兑现节奏较慢，家庭服务尤其适合从搬运、整理等子任务切入，不宜作为早期放量主叙事。

国际技术演进与主要经济体举措

根据文档内容，“国际技术演进与主要经济体举措”主要包括以下五个主要经济体的推进路线与关键举措：

中国：以具身大模型、整机小批量交付与供应链国产化三线加速产业落地。中国企业多数从机器人场景出发反向构建模型（如某Z企业WALL-A模型、某X企业ERA-42等），整机企业进入小批量交付阶段（如某Y企业Walker S2、某Z企业远征A2-W），供应链国产化正在压低成本门槛。

美国：以基础模型、仿真平台和工业验证三位一体推进。谷歌深层思维发布Gemini Robotics系列，英伟达推出Isaac GR00T N1和Omniverse Blueprint，Figure等企业在物流场景中持续推进局部可交付验证。美国公共体系通过国家机器人计划等在研究计划与标准工具上发挥支撑作用。

欧盟：以算力基础设施和规则治理塑造产业节奏。启动InvestAI（计划撬动2000亿欧元AI投资），发布《AI Continent Action Plan》，扩展AI Factories网络（预计2025-2026年至少15个AI工厂投入运行），侧重安全合规、跨国协同和工业应用基础。

日本：以应对劳动力短缺为牵引推进机器人社会化应用。设立RING Project（可理解为“机器人与区域倡议网络项目”），支持地方导入机器人和培养机器人协调员，把人口结构压力转化为具身智能推广的真实牵引。

韩国：以产业联盟方式抢占人形机器人先机。依托全球第一的制造业机器人密度（1012台/万名员工），启动K-Humanoid Alliance，加速技术、场景和订单的对接，推进速度较快。

技术架构与关键环节深度分析

总体技术架构正在从模块串联转向闭环协同

具身智能技术架构本质上是“AI大脑—物理载体—环境交互”闭环系统的工程展开，可概括为“数据层—模型层—本体层—系统层—场景层”五层协同。技术瓶颈已从单个算法模块性能不足，转向多环节协同不稳，任何一环的不稳定都会放大为系统性失败。

数据体系已经成为决定模型上限的首要约束

没有高质量动作数据和任务结果数据，具身智能难以从“会看会说”走向“会干活”。当前主流数据来源形成“互联网多模态数据打底、仿真合成数据扩量、真机数据校准、运行数据回流”的组合格局。数据难题集中体现在数量供给不足、格式不统一、质量不稳定和复用性不强，数据基础设施将是未来最需要公共投入和标准化建设的环节。

端到端 VLA 与世界模型 WMA 并行发展，主流模型路线尚未完全收敛

VLA（视觉-语言-动作）路线：内部分化出离散动作 token、连续生成式动作建模和双系统协同等分支。VLA 在语义泛化与跨任务迁移方面潜力突出，但现阶段仍高度依赖大规模高质量数据，在长时序任务稳定性、鲁棒性及安全可控性方面仍面临较大挑战。
WMA（世界模型-动作）路线：核心在于学习环境动力学与未来状态演化并服务于动作决策，内部分化出仿真与数据引擎、状态预测与策略评估、多模态联合驱动等方向。WMA 在长程规划、数据扩增和物理一致性上更具潜力。

两大路线正在加速融合，但分层协同（视觉语言模型负责高层理解、技能库和控制器负责底层执行）仍是近期工业落地的务实选择。

本体与关键部件决定成本、可靠性和安全边界

执行器、减速器、伺服驱动、灵巧手、力矩和触觉传感器、电池、轻量化材料与热管理，共同决定机器人能否长时间连续工作、能否在复杂工位保持重复精度。不同本体形态（双足人形、轮式人形、移动操作平台等）将长期共存，关键部件竞争最终会回到国产化率、一致性、寿命和单位任务成本。

云边端协同和评测体系正在成为工程化拐点

未来具身智能系统将采取云边端分工协同架构：云端负责大规模训练和模型更新，边端负责多机协同和任务调度，端侧负责低时延感知和安全冗余。评测体系已经成为决定工程可信度的关键环节，具身智能已从“谁能做出来”进入“谁能测得准、谁能验得过、谁能大规模复现”的新阶段。

产业格局与商业化进程

统计口径差异显著影响对行业规模和节奏的判断：当前尚无全国统一的具身智能官方统计制度，不同机构按不同口径（人形整机出货、应用市场用户支出、长期总可服务市场等）进行预测，导致市场规模差异巨大。例如，IDC预测2025年全球人形机器人出货约1.8万台（整机口径），而同样的机构预测中国具身智能用户支出到2030年达770亿美元（应用市场口径）。任何市场数字的使用都应同步识别统计对象、地区范围和价值口径。

工业机器人底座仍是具身智能产业化的第一承载体：据国际机器人联合会，2024年全球工业机器人新增装机54.2万台，连续第四年超50万台，全球运营总量达466.4万台。亚洲占新增装机的74%，中国、韩国、日本同时具备制造业体量、自动化基础和供应链优势，最易形成“场景—订单—迭代”正循环。

企业竞争已形成四类路径：

平台型企业（如谷歌深层思维、英伟达）：争夺模型、算力和开发者生态入口，一旦形成事实标准，议价权更强。
整机型企业（如图片、优必选、智元）：争夺场景交付和数据回流闭环，成败关键在连续作业能力、部署成本和客户复购。
部件型与集成型企业：决定产业扩散速度，部件企业决定成本与可靠性边界，集成商决定机器人能否真正嵌入工艺流程。

场景成熟度出现明显分层：

制造和物流：近期最具确定性，任务边界清晰、节拍可定义、支付主体明确（如Figure在物流场景用工业KPI替代视频热度）。
特种作业和巡检：价值密度高但认证门槛高，更适合政策牵引，不宜按消费市场逻辑评估。
家庭服务和养老陪护：中长期大市场，短期仍从搬运、整理、陪伴等子任务切入，不宜作为早期放量主叙事。

产业竞争已从样机竞赛转向量产和交付竞赛：行业正在从单台验证向小批量交付迈进（如优必选Walker S2量产交付、智元近百台远征A2-W落地工厂）。量产核心指标转向单位任务成本、开机时长、维护周期和部署效率，只有这些指标被持续验证，具身智能才能跨过从科研项目到生产工具的门槛。

国内发展现状与区域布局

国家层面已进入政策、标准和场景同步推进阶段：2025年3月《政府工作报告》首次将具身智能纳入未来产业；2025年12月，八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年形成3至5个基础级和行业级大模型、100个以上高质量工业数据集、500个以上典型场景。同年12月，工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会成立；2026年2月，行业发布《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》，覆盖基础共性、类脑与智算、肢体与部组件、整机与系统、应用、安全伦理六大部分，标志着从“鼓励发展”转向“规则先行”。

北京、上海、深圳形成三类不同推进模式：

北京：以科研资源、平台建设和基金工具推动“大脑—小脑—本体”协同创新。拥有约2400家人工智能相关企业，2024年核心产业规模突破3000亿元，设立总规模1000亿元、存续期15年的政府投资基金。
上海：以算力、语料和数据联盟支撑应用示范，突出“模力聚申”体系化推进，发挥大模型、机器人、算力基础设施先发优势，依托具身智能数据联盟开展大规模语料库建设，聚焦工业制造、物流制造、养老陪护、家庭服务等高频需求打造示范场景。
深圳：以产业链配套、场景开放和企业梯队培育推动产业化加速，提出到2027年新增培育估值过百亿元企业10家以上、营收超十亿元企业20家以上、落地50个以上十亿元级应用场景、关联产业规模达到1000亿元以上、产业集群相关企业超过1200家。

国内产业链基础较强，但高端环节仍存在明显短板：我国工业机器人年产量从2022年的44.3万套持续提升至2025年的77.3万套，表明在机电制造、供应链配套和规模化生产方面具有坚实基础。但高端感知、灵巧操作、一致性制造和系统软件仍是薄弱环节，优势偏向“供给链完整”和“场景资源丰富”，短板偏向“高端稳定性”和“通用软件底座”。

商业化验证已从单点示范转向小批量交付：优必选Walker S系列进入多家车厂生产线实训，Walker S2于2025年11月开始量产交付；智元机器人近百台远征A2-W将落地富临精工厂，成为工业领域规模化商业签单案例。制造业将成为我国把场景优势转化为产业优势的关键突破口。

突出问题与风险挑战

高质量数据与评测体系短板正在抬高全行业迭代成本：高质量真机动作数据、力觉数据和异常处置数据稀缺，跨本体格式不统一，行业形成数据孤岛，重复投入偏大。评测体系缺位，企业多以短视频演示和单次任务成功作为能力证明，采购方难以判断持续作业能力与全生命周期成本，导致资源错配和市场噪声放大。

关键部件一致性与整机工程化能力仍是量产放量门槛：关节模组一致性、灵巧手寿命、力传感器稳定性、线束散热设计、供电冗余和装配误差控制等工程化约束，使单台样机表现难以自动转化为百台、千台的稳定交付能力。我国在工业软件、仿真工具链和标准化接口等工程体系方面仍需加快补强。

场景价值闭环尚未稳定形成，采购逻辑仍在形成过程中：当前大部分项目仍处于联合验证和小批量试用阶段，市场热度高但真实订单密度有限。采购方更关注节拍稳定性、异常停机率、工位改造成本、维护频率和责任划分等关键变量，这些变量尚未形成可复制的财务模型，企业难以将其纳入年度资本开支和技改预算。

标准认证、安全治理与责任机制需要前置嵌入产业化过程：标准体系已启动，但接口协议、数据格式、测试工况、整机可靠性、安全冗余和责任边界等具体规则仍需加快细化。具身系统同时涉及机械、电气、动作、网络、数据和伦理等多重安全风险，一旦进入公共空间，责任链条会明显拉长。若认证、保险、责任追溯和远程接管机制跟进不足，采购方将持续提高准入门槛。

区域布局与资本投入出现偏热倾向，慢变量投入仍显不足：多地同步推进训练场、园区、基金和赛事平台建设，容易带来重复建设、平台同质、招商内卷和财力分散。资本配置偏向整机产品、明星企业和短期传播效应，高质量数据、工业软件、传感器标定、测试认证、售后运维和场景改造等长期慢变量环节吸引力相对不足。

国际竞争正在向平台生态、规则能力和开发范式外溢：国际龙头已将竞争焦点从单一机器人产品推向平台生态，意图把基础模型、仿真框架、工业软件接口和开发者生态打包输出。我国在整机制造、供应链响应和场景资源方面具有优势，但平台级工业软件、通用中间件、国际规则参与和开发者工具生态仍需加速提升，否则后续上层生态可能面临受制约风险。

对策建议

建立国家级统筹推进机制：形成技术、产业、治理同频推进格局，依托未来产业培育和“人工智能+制造”行动，建立跨部门专项推进机制，统一科技攻关、场景开放、标准认证、数据治理、安全监管和财政金融工具，并实行分层分类支持。

把具身数据、仿真环境与评测基准纳入新型基础设施建设重点：建设跨本体、跨场景、跨任务的多模态数据平台（重点布局高价值工业工序数据、复杂装配任务数据等），同步建设高保真仿真环境和开放评测基准，推动接口协议、数据格式、标注规则和性能指标统一，采用“国家标准定义底座、行业平台分层运营、企业按规则接入”的组织方式。

以制造业为主战场组织重大示范工程：围绕汽车、3C、锂电、仓储物流、能源巡检、矿山和危险工序等场景，组织国家级与省级联动示范，将核心考核指标从“单次演示成功”转为“连续作业达标”（班次稳定性、开机时长、异常恢复效率、单位任务成本等），建立“场景开放—联合攻关—首台套采购—保险配套—持续复盘”的推进链条。

围绕关键部件、工业软件和端侧算力实施补链强链工程：把高性能关节模组、灵巧手、六维力传感器、控制器、边端计算平台、机器人中间件、仿真工具链和运维系统纳入重点支持目录，推动国产算力平台、工业操作系统、仿真引擎和开发套件迭代，考核指标从单项转向综合（整机寿命、批量一致性、维护便利性、安全冗余等）。

以标准、认证、保险与责任规则构建可持续安全治理框架：优先突破互操作类标准（数据、模型、接口）、整机性能类标准（可靠性、安全冗余、评测工况）、场景部署类标准（责任划分、远程接管、隐私合规、网络安全）；同步在工业、物流、公共服务等重点场景开展分级分类认证试点，探索第三方检测、责任追溯、故障赔付和网络安全审计机制。

优化区域分工和财政金融工具，提升资源配置效率：推动北京、上海、深圳等优势地区差异化定位（北京强基础研究、上海强模型与工业软件、深圳强整机集成与快速工程化），财政金融工具分层支持——长期基金支持基础模型和共性标准，首台套采购和应用补贴支持整机和场景解决方案，政策性金融支持已形成订单的项目。

主动参与开放生态和国际规则竞争，提升我国平台影响力：支持头部企业和开源社区围绕具身模型、仿真工具、数据格式、中间件接口等形成开放协作网络；依托国际电信联盟、国际标准化组织、国际机器人联合会等平台，积极参与术语定义、测试方法、安全伦理和接口规范制定，稳步提升我国在平台标准、场景规则和产业组织方式方面的话语权。