从“执行指令”走向“理解世界”，具身大脑加速迈向真实场景｜CIC灼识重磅发布《具身智能大脑行业白皮书》

灼识CIC

2026-09-11

导读：CIC灼识发布《具身智能大脑行业白皮书》，围绕具身大脑的定义、核心技术范式、训练数据演进、商业化落地路径及潜在市场空间进行系统梳理，并以无人药房为代表性案例，进一步探讨具身大脑如何从单点能力验证走向真

随着人工智能持续向物理世界延伸，机器人正在从依赖预设程序的自动化设备，逐步向能够理解环境、规划任务并自主行动的智能体演进。如何让机器人真正走出实验室，在复杂、多变的真实环境中稳定完成任务，成为具身智能产业化的重要命题。

近日，CIC 灼识发布《具身智能大脑行业白皮书》，围绕具身大脑的定义、核心技术范式、训练数据演进、商业化落地路径及潜在市场空间进行系统梳理，并以无人药房为代表性案例，进一步探讨具身大脑如何从单点能力验证走向真实场景规模化应用。白皮书指出，当前中国大陆具身大脑潜在需求规模约 320 万台，对应超千亿元市场空间；未来随着连续接触、力控反馈及复杂操作能力持续提升，其应用边界有望进一步拓展至家庭服务、个人护理及更广泛的人机协作场景。

一、具身大脑成为连接 AI 决策与物理世界执行的核心系统

具身大脑的核心价值，在于将外部环境和任务信息转化为机器人可执行的策略，使机器人逐步具备环境感知、任务理解、行为规划和动作生成能力。与固定流程、人工编程和预设轨迹驱动的传统自动化相比，具身大脑更加依赖数据与模型驱动，探索在非结构化、动态环境中自主理解任务并调整行动。其底层架构也正在由多个独立模块向统一具身模型演进，通过联合建模视觉、语言、动作及物理状态等多模态信息，提升机器人理解物理世界并进行自主决策的能力。

二、从“看见并执行”走向“理解、推演并行动”

具身大脑的技术范式正持续演进：从早期以视觉识别和动作执行为主的策略，到统一建模视觉、语言和动作的 VLA，再到引入环境状态预测的世界模型及世界动作模型，机器人的能力正在从“完成当前动作”向“理解任务、预测结果并生成行动策略”升级。

与此同时，训练数据也从互联网通用数据扩展至仿真数据、机器人真机数据以及真实场景无本体数据等多源数据体系；感知方式则由纯视觉进一步向视觉与力觉融合发展，以提升机器人在复杂接触、精细操作和非标准化环境中的适应能力。

三、真实场景成为具身大脑商业化能力的关键试金石

具身大脑的商业化价值，并不在于完成一次 Demo，而在于能否在真实环境中长期、连续、低干预运行，并形成可泛化、可迭代、可迁移的操作能力。真实任务产生的视觉、操作、异常及人工反馈数据，也能够持续反哺模型训练，形成“部署—反馈—优化”的能力闭环。

以无人药房为例，机器人需要在高 SKU 密度、狭窄空间及包装高度相似的环境中，完成任务理解、药品定位、连续拣选、复核、出库及异常处理，并与库存、订单等系统协同运行。药房因此成为验证具身大脑技术能力与工程化落地能力的代表性场景。

四、从单场景验证走向规模化复制，具身大脑商业空间持续打开

具身大脑的长期商业化逻辑，是将感知、理解、规划和执行等能力沉淀为可迁移的通用能力，并从单一场景逐步复制至更多相似场景。其落地有望首先从药房、商超、仓储等任务边界较为清晰的即时抓放场景起步，随着连续接触、力控反馈及复杂操作能力提升，再进一步拓展至酒店服务、医疗康养、家庭服务及个人护理等开放场景。

白皮书测算，中国大陆具身大脑当前潜在需求规模约 320 万台；其中，药店场景潜在需求数量约 50 万台，对应约 500 亿元人民币潜在市场空间。随着能力边界不断拓展，具身大脑有望由单点应用进一步迈向跨场景规模化部署。

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