人工智能时代，如何搭建聚合智能产业新体系？全景拆解：三种特点、六项环节、三条路径...

聚合智能产业发展的

思路与特征

聚合智能产业具备三大特点

智能汽车、具身机器人、低空产业均涉及智能移动（汽车智能驾驶、机器人智能行走、飞行器智能飞行）、智能交互（汽车智能座舱、机器人人机交互、飞行器智能飞行舱），在人工智能、能源动力、材料等底层技术领域相通，关键技术可以通过升降维、专业化适配应用于不同领域。例如特斯拉Optimus机器人采用与电动汽车相似的“感知－决策－执行”架构，并采用了和FSD（Full-SelfDriving，全自动驾驶）同样的端到端神经网络训练和FSD芯片。

产业链底层各种要素之间具有较强通用性，零部件的通用性高达70%，不同之处仅在于性能指标差异。例如英伟达Orin、Thor系列芯片既是智能驾驶芯片，也可用于具身机器人；宁德时代向峰飞航空投资数亿美元，共同开展航空电池研发等。此外，智能汽车人才正在加速向具身机器人、低空领域外溢，许多机器人创新企业的核心团队成员来自汽车智能驾驶领域。

三大产业能够在多个场景中形成多元化组合式应用。例如，无人机、具身机器人与无人车的结合，以及立体式智能交通将陆地交通与空中交通结合，无论是在物流、交通还是城市管理领域，都展现出融合的应用前景。

“一对多”产业生态成型

六大环节互通互融

六大环节互通互融

是当前产业关注和发展的关键

智能移动算法方面，基于人工智能、数据驱动的方案正成为智能汽车、具身机器人的主流范式。汽车智能驾驶算法和机器人智能移动算法，均在由代码驱动的规则算法向数据驱动的端到端算法演进，VLA（视觉语言动作）模型和强化学习是现阶段演进的方向。

智能交互算法方面，基于语音控制的多模态人机交互算法是未来共同演进方向。大模型驱动人机交互从按键、触屏转向以语音为核心的多模态交互。

环境感知、导航定位传感器类别相似，激光雷达、毫米波雷达、摄像头、卫星惯导等，在多个产业均有应用，根据不同的环境、气候条件及任务属性，可做适应性匹配。例如低空领域需弥补低空盲区，因此对环境感知传感器的视场角要求更高，且低空环境对于轻量化和安全冗余设计的要求较高。

依托汽车领域的规模化应用带来的激光雷达、毫米波雷达、摄像头的成本下降，可为其他产业的成本管控提供支撑。

聚合智能产业芯片类别相似，汽车、eVTOL与具身机器人芯片类别均包含控制、计算、传感、通信、功率、驱动和电源管理等芯片，通过调整算力配置、功耗、环境适应能力，可实现跨领域迁移应用。

车用操作系统与具身机器人和低空飞行器操作系统的技术逻辑具有很高的相似度。车用操作系统在架构设计上具备高安全性、高实时性、强隔离性等特性，这些能力对于智能机器人和eVTOL同样至关重要。具体表现在：高实时性，车用OS在安全车控方面有严格的实时性要求，这与具身机器人对运动控制、电机驱动的需求，以及eVTOL对飞控系统的高实时性要求一致。

智能汽车、低空飞行器、具身机器人的动力形式相同，三电系统在三大智能产业中复用性较强，且在各自产业中都属于价值占比较高的核心零部件。智能汽车领域中三电系统成本占比约为30%-50%，eVTOL动力系统约占整机成本的20%-30%，具身机器人的三电系统占硬件成本也超过30%。

在前沿技术方面，固态电池是三大产业共同关注的方向，且由于具身机器人、低空飞行器对于重量、空间布局方面有更高的要求，对于高能量密度的电池需求更加急迫。在此背景下，汽车电池企业已开始积极拓展第二曲线。

汽车、具身机器人和eVTOL的执行系统和要求不同，例如eVTOL对重量、可靠性要求更高；具身机器人电机用于关节控制，相较于新能源汽车的大功率，其更追求小体积和高精度。但底层电机技术可复用，目前部分汽车电机企业也在加速拓展其他相关业务。

材料重量直接关系到续航和有效载荷，对于具身机器人还能提升动作响应速度与执行精度。以铝合金为例，因其轻质高强、耐腐蚀和易成型的特性成为三个领域共同关注的重点。汽车领域铝合金已取代钢材成为最主要的材料，全铝车身得到广泛应用。具身机器人领域2024年对铝合金的需求同比增长62%，成为继新能源汽车之后最具爆发力的新兴应用市场之一。

汽车与机器人协同

现存挑战及发展路径

新型具身机器人服务于柔性化、定制化的智能化生产，能够多工位自主移动作业，依托大模型实现免编程，是真正的“智能化主体”。汽车产业的制造转型，恰恰需要这种新型具身机器人的支撑。

具身机器人规模化应用仍面临多重挑战：技术迭代快但尚未收敛，供应链成熟度有待提高，商业落地应用不足，集成、实施、售后维保体系不完善。

汽车行业既是机器人的核心需求方，也是具身智能的供给方和参与方，二者的协同可以有效推动解决这些难题。

推动汽车与机器人协同发展

有三条重点路径

2020-2024年，中国电动汽车零部件成本下降40%-50%，代表性A级车型价格大幅下降，推动渗透率从6%提升至45%，迎来了“电动汽车时刻”。这一成功的核心逻辑，就是技术成熟叠加供应链规模效应带来的成本突破。

依托同样的逻辑，聚合发展模式有望助力具身机器人在5-8年内迎来自己的“电动汽车时刻”：通过成熟的产业体系赋能，推动具身机器人成本，尤其是硬件成本的快速下降。这一目标将通过“技术融合突破成本极限+汽车供应链迁移带来规模效应”共同实现。

围绕融合发展的要求，重点推动汽车零部件及上下游配套企业跳出单一赛道，依托相对成熟的技术积淀、量产能力与供应链体系，向机器人领域延伸拓展。具体方式可包括随车企进入新领域、供应链企业抱团拓展、龙头企业跨界协同、共性前沿技术攻关等。

汽车工厂是机器人最好的“训练场”。依托汽车工厂场景固定、流程标准、闭环清晰、可量化收益等优势，能够持续采集真实工况数据，同时结合仿真合成数据补齐极端、长尾场景短板，全方位倒逼机器人感知、运动控制、高精度作业能力持续迭代。

但机器人大规模进厂落地仍存在明显痛点，产线改造部署成本偏高、人机协作安全标准体系不完善、整机技术成熟度不足、后期运维体系不健全等问题。

面向下一阶段，核心是形成“资本+产品+场景+数据”协同合作模式，合理选择岗位、同步完善标准，构建车企+零部件+机器人企业协同合作生态。

结束语

汽车与具身机器人的融合，是聚合智能产业发展的先手棋，也是中国制造业转型升级的重大机遇。

中国拥有全球最大的汽车市场、最完整的新能源汽车供应链和最丰富的应用场景，有机会和能力在这场产业变革中走在全球前列。