2026年中国具身大模型行业政策、市场规模、代表企业及未来趋势研判：龙头企业加快布局，行业正迈向规模化商用落地阶段[图]

具身智能（Embodied Intelligence，EI）是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，旨在打破传统机器智能中“身体”与“大脑”分离的模式。其核心在于将 AI 算法与物理实体深度融合，使机器具备多模态感知、环境适应及深度交互能力。2025 年政府工作报告明确提出培育具身智能等未来产业。具身智能的完整闭环由“大模型 + 机器人本体 + 物理仿真环境 + 数据闭环”构成。

具身大模型是驱动机器人硬件与环境和人进行智能交互的多模态大模型，具备高拓展性、自主任务规划及泛化运动控制等特征。与大语言模型和世界模型相比，具身大模型在生存空间、核心输入及能力维度上存在显著差异：它立足于真实物理实体空间，融合视觉、语音及本体姿态信息，具备感知、规划、决策与执行的闭环能力，属于执行层 AI，但也面临算力要求高、实时性难保障及虚实迁移困难等挑战。

国家政策层面持续加码具身智能发展。2026 年 4 月，国家发改委等四部门印发方案，推进适配能源领域的具身智能技术研发；同年 7 月，广州市出台措施支持传统机器人企业转型，鼓励整机及关键零部件规模化生产，并培育模型研发与系统集成企业。一系列政策的出台，旨在打通虚拟认知与物理执行闭环，加速 AI 在制造业、服务业等实体经济的落地，应对劳动力短缺挑战，并为抢占全球产业竞争制高点提供战略支撑。

具身大模型产业链结构清晰：上游涵盖芯片、传感器、控制器等硬件供应及 AI 算法、云计算等软件服务；中游聚焦具身大模型集成与机器人本体制造，是将认知决策能力赋予物理实体的关键环节；下游应用场景广泛，覆盖工业制造、医疗健康、教育娱乐、交通出行及公共安全等多个领域。

具身大模型标志着 AI 从虚拟走向物理世界，是实现通用人工智能的关键路径。2026 年以来，多家企业推出重磅产品：自变量机器人发布基于世界统一模型架构的具身智能基础模型 WALL-B；腾讯联合实验室推出具身 VLM 基座模型及世界认知基座模型，提升了机器人对现实世界的理解与推理能力。

凭借多模态融合、跨场景泛化及高精度执行等优势，具身大模型在工业制造与智能运维领域潜力巨大。随着工业自动化加速及 5G、数字孪生技术的普及，全球应用需求持续增长。行业发展正从通用大模型向垂直场景定制化演进，端到端技术路径的成熟显著降低了部署成本。据统计，2025 年中国具身大模型行业市场规模约为 48.5 亿元。

国内外科技巨头与创新企业纷纷加大战略投入，推动具身大模型步入发展快车道。华为、科大讯飞、腾讯、阿里巴巴、小米等科技巨头，以及智平方、银河通用、自变量机器人、星海图等创新力量，均在基座模型研发、多模态感知融合及任务规划执行等关键环节取得显著进展，加速了具身智能从技术验证向规模应用的产业化进程。

1、从通用能力向场景认知深度下沉

行业发展正从追求通用能力的广度覆盖，转向对特定场景物理规律的深度认知。未来模型将不再是单一的通用系统，而是以通用基座为起点，经由场景深度适配形成的高效专用智能体，能够精准理解特定环境中的操作语义与行为边界，实现从“知道做什么”到“懂得怎么做才合理”的能力跃升。

2、从预设编程向自主在线进化演进

具身大模型正突破离线训练、固定部署的传统范式，向具备在线持续学习能力的自主进化方向演进。通过构建能在不依赖人工干预下，通过与真实环境持续交互积累经验、自主优化决策策略的模型体系，使智能系统能够动态适应环境变化与任务调整，从静态工具演变为自我完善的能力生长体。

3、从单机智能向群体协作智能延伸

应用边界正从单体设备智能化向多机协同、群体智能拓展。行业着力发展面向多智能体协作的具身大模型架构，使多个实体能够在共享任务目标下实现感知互补、决策协调与动作配合。这一趋势将重新定义具身智能的任务承载边界，使大规模复杂作业场景中的分工与协同从预设规则进化到自主协商与动态适配。