“十五五“规划引领科技创新战略升级，如何解读《“十五五”规划建议》对科技产业的指导意义？
如何研判物理AI的前沿趋势，识别我国产业机遇和挑战，抢占未来科技革命和产业竞争的制高点？
企业如何发挥 “十五五” 期间科技创新主导作用，以创新模式抢抓物理 AI 发展机遇？
“十五五”规划将科技创新提升至“引领新质生产力”的战略高度，标志着中国科技战略从“解决短板”向“原创引领”的根本性转变。在这一新范式下，人工智能（AI）被赋予双重使命：一方面，通过核心技术攻关实现“高水平科技自立自强”，构筑国家产业安全的“底线”；另一方面，作为核心引擎“引领新质生产力”，为实体经济开创价值“高线”。
当AI从“接管”数字世界走向“进入”物理世界，能够将数字智能与物理现实深度融合的物理AI（Physical AI）便成为关键的桥梁。它不仅是连接虚拟与现实的纽带，更是放大中国制造业优势、实现全要素生产率革命性提升的核心驱动力。对于企业而言，物理AI的崛起并非遥远的未来，而是正在开启的最重要的新增长曲线。面对这场由物理AI驱动的、足以重构实体产业的技术浪潮，企业必须立即行动，通过前瞻性的创新业务孵化与跨界投资和并购，抢占未来十年产业竞争的制高点。
一、聚焦“十五五”，科技行业迎来发展新机遇
定位升级：
科技创新从“支撑”到“引领”
党的二十届四中全会审议通过的“十五五”规划建议，推动科技创新的战略定位实现历史性跃升——从“十四五”时期的“国家发展的战略支撑”升级为“引领新质生产力”的核心引擎。这种战略升级，本质是国家创新模式的系统性迭代，具体体现在四个维度的关键转变。
◉ 从“解决短板”到“打造长板”：战略重心不再局限于被动应对“卡脖子”技术难题，而是主动加强原始创新和关键核心技术攻关，通过前沿科技创新来驱动生产力变革，塑造未来发展新优势。
◉ 从“技术跟跑”到“原创引领”：从追赶和模仿前沿技术，转变为追求源头性和颠覆性的技术革命与原始创新，“优化原创性、颠覆性创新环境”，目标就是多出“从0到1”的标志性成果。
◉ 从“量的积累”到“质的飞跃”：“十四五”期间，我国已完成科技成果的规模化积累；“十五五”则聚焦“质”的提升，通过提高基础研究经费占比，让科技成果从“单点突破”转向“体系化领先”，让创新真正转化为产业竞争力。
◉ 从“单点突破”到“系统提升”：摒弃孤立攻关模式，强调通过创新链、产业链、资金链、人才链的创新性配置与深度融合，构建高效率、高效益、高质量的生产力新形态，实现国家创新体系整体效能的系统性提升。
主线确立：
以科技自立自强托举新质生产力
“十五五”规划将“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”作为主线。
◉ “高水平科技自立自强”是科技创新的核心支点，核心是推动科技从解决“有无”转向攻克“优劣”，实现原创引领。其关键在于突破基础软件、高端芯片等“根技术”，破解产业链供应链短板，构建安全可控的产业生态，从而掌握发展主动权。
◉ “新质生产力”的本质是创新驱动的生产力质变。它由前沿技术催生，具备高科技、高效能、高质量特征，是摆脱传统增长路径、推动经济高质量发展的核心新动能。
而二者又相辅相成，“高水平科技自立自强”通过攻克核心技术，为新质生产力筑牢基础；“新质生产力”则明确科技创新方向、检验其成效。二者协同确立了未来五年科技行业发展的新机遇。
二、锚定“十五五”，科技创新推动AI新使命
“十五五“规划中明确提出科技创新需要“抓住新一轮科技革命和产业革命历史机遇”，而新一轮科技革命的主要驱动因素是——人工智能。在“十五五”规划中，人工智能被赋予双重使命：一方面，通过核心技术攻关实现“高水平科技自立自强”，构筑国家产业安全的“底线”；另一方面，作为核心引擎“引领新质生产力”，为实体经济开创价值“高线”。
人工智能——
从“数字工具”升级为“生产力引擎”
作为“数字工具”，AI聚焦单点流程优化，以“被人使用”为核心属性——如通过算法推荐提升转化效率，本质是对现有生产模式的补充与赋能，并未突破传统生产力框架。
随着技术迭代与产业实践的深度融合，AI转向“生产力引擎”这一变革已在多领域逐步显现。此时AI的角色已从赋能工具升级为引领认知革命、重构产业生态的引擎，其根本目标指向全要素生产率的根本性提升，最终助力构建高效率、高效益、高质量的生产力新形态。
人工智能——
“接管” 数字世界，“进入”物理世界
前不久，国务院部署全面实施的“人工智能+”行动意见，明确提出了“新一代智能终端和智能体的应用渗透率在2030年达到90%”的目标。这背后最重要的两个趋势就是，人工智能正在“接管”数字世界，并加速突破虚拟边界，“进入”物理世界。
在数字世界中，AI以生成式AI与代理式AI为核心形成两大应用支柱，完成对信息的高效处理与复杂任务的自主执行。生成式AI已实现文生文、文生图、文生视频等多模态能力落地。而作为生成式AI的高级形态，代理式AI正开启数字世界的自动化革命，其通过“底层大模型+工具调用+环境支撑”架构实现自主决策与执行，并已在实际场景中落地：AI客服可精准响应多轮对话需求，AI程序员能完成代码编写与调试的全流程。
在物理世界，端侧大模型驱动AI手机实现自进化交互，智能终端构建起万物智联协同生态，无人驾驶出租车（Robotaxi）完成物理AI的规模化落地验证，以及具身智能的加速兴起与实操落地，共同推动AI加速突破虚拟边界，迈入物理世界核心场景。这标志着AI正从虚拟算力逐步转化为改造物理世界的潜在生产力，为产业与生活场景的深度智能化重构，开启了全新发展阶段。
三、物理AI正成为全球科技创新引擎
什么是物理AI？
物理AI是指使用运动技能理解现实世界并与之进行交互的模型，它们通常封装在机器人或自动驾驶汽车等自主机器中。
物理AI是将物理规律与AI深度融合的实体智能系统，核心是让机器在真实世界中形成“感知—推理—行动”闭环，具备类人空间认知与动态响应能力。与侧重文本/图像的生成式AI不同，物理AI以“身体”与环境实时交互为核心，强调因果认知而非单纯数据拟合。它通过机体、控制、形态、动作与感知的协同进化，弥合数字与物理世界的鸿沟，让机器从“屏幕里的算法”变为能自主应对现实不确定性的物理参与者。
全球趋势：为何物理AI在此刻爆发？
物理AI的爆发是全球劳动力、技术、成本与产业资本共振的必然结果。
从全球视角看，劳动力结构性短缺是核心推力。人口结构变化与产业升级导致劳动力供需失衡，到2030年，中国、日本、欧盟、美国的劳动力缺口巨大，物理AI未来有机会成为填补人力空白的关键选择。
成本持续下探，为物理AI普及提供经济基础。随着产品成熟，电子制造产品的成本趋近于原材料成本，智能机器人的材料成本与汽车材料成本有着量级差异，因此BOM成本未来仍有大幅下降的空间。
AI技术突破，赋予物理AI自主运行能力。生成式AI算法实现巨大突破，涌现出了泛化能力和思维链，赋予机器人具备自主决策与适应能力的“大脑”，让通用机器人从不可能变成可能。同时，端到端算法在自动驾驶领域突破，并成功迁移至机器人，大幅提升训练效率。
国内外巨头集体入局，构建产业发展生态。国外科技巨头纷纷入场具身智能，基于自身优势精准卡位。全球头部电车和能源企业聚焦人形机器人研发和量产，全球头部搜索引擎与 AI 技术企业深耕具身智能大模型，全球头部算力芯片企业打造全栈开发平台，全球头部社交科技企业发力通用机器人软件。国内科技巨头也从生态投资转向技术研发，形成全球协同推进的产业格局，加速物理 AI 成熟。
中国机遇：物理AI的主要增长驱动因素和挑战？
中国物理AI的持续增长，依赖政策、硬件、产业链三大动力协同。
国家政策引领，锚定方向并提供保障。国家政策持续加码，2025年政府工作报告首次将“具身智能”纳入国家战略，同步纳入“十五五“规划未来产业布局，从顶层设计层面明确发展框架。各地政策密集落地，北京、上海、深圳等多地明确2025—2027年千亿级产业规模目标，并设立多个创新中心及超700亿产业发展基金，形成技术与资金双重支撑。发展路径清晰可循，2025年聚焦核心技术攻关，2027年实现产业链供应链安全可控，2035年将培育出以物理AI为核心的新经济增长极1。
硬件能力升级，国产化破局降本。国内外本体硬件能力差距持续缩小，国内约七成硬件单元技术达到全球领先水平，打破国外技术垄断。人形机器人核心零部件国产化率稳步提升，有效降低对进口部件的依赖，在保障供应链安全的同时，通过规模化生产进一步摊薄成本，为物理AI的普及应用创造条件。
供应链优势，助力后发赶超。中国已形成完整的机器人产业链体系，依托国内强大的供应链优势，中国企业可在全球机器人产业竞争格局中实现反超。比如在四足机器人与民用无人机两大核心赛道，国内头部厂商凭借供应链的成本管控能力与生产效率提升优势，在产品出货量、品类及价格等核心维度形成显著领先，成为全球领导者。
物理AI仍面临三大核心挑战
数据瓶颈：数据短缺制约技术泛化能力提升。
训练数据是具身智能发展的核心燃料，但物理AI的数据采集面临采集成本过高（是图像数据的数百倍）、耗时长，同时受到场景及物体的限制，导致现阶段物理场景数据规模远不及训练需求，难以实现具身技能较高程度的泛化。
应用瓶颈：“不可能三角”阻碍场景落地深度。
未来场景对物理AI的“高通用性”需求日益加剧，但特定场景中任务复杂度与通用化要求的矛盾突出，需平衡“准确率、执行速度、通用性”的“不可能三角”，导致物理AI难以在单一场景深耕或跨场景渗透，制约商业化落地进程。
算法瓶颈：大脑层面技术路线尚未收敛。
物理AI的“大脑”构建缺乏统一技术范式，端到端VLA、大小脑分层架构、世界模型路线，以及类脑路线等多种技术路线并存，且各路线在数据依赖、响应效率、场景适配性上各有局限，导致研发资源难以集中突破，标准难以统一，直接阻碍物理AI进阶和成熟发展。
四、头部企业物理AI领域领先实践
科技巨头与先进制造、零售及传媒等跨行业头部企业已率先抢占物理AI的产业机遇。
某国内领先新能源车企：
“技术复用+产能协同”双轮驱动
该公司以全栈自研的智驾技术体系为根基，规避具身智能研发“从零开始”的困境，将汽车端成熟的VLA大模型、世界基座模型以及AI芯片算力方案迁移物理AI领域；同时将汽车产业的供应链资源与量产经验复用于物理AI硬件生产，有效破解产品规模化落地的成本与效率难题。
通过“核心技术复用”与“汽车制造体系平移”的轻资产扩张模式，该公司成功推出高智能密度、高可靠性的人形机器人。依托这一双轮驱动的业务思路，其具身智能产品研发周期、核心硬件成本均有较大程度减少，全新一代人形机器人具备领先的拟人化动作执行与复杂场景适应能力。目前，该机器人已率先在汽车工厂落地，负责分拣、搬运、质检等工序。这种布局既实现了技术研发与生产制造的降本增效，更开辟了全域物理AI服务的万亿级增长新空间，完成从“新能源汽车制造厂商”到“面向全球的物理AI科技公司”的战略跃迁。
某国际头部家电与智能制造企业：
“需求内生+场景延伸”双向突破
该企业以家电制造提效需求为出发点，一方面针对产线痛点构建全球首个多场景覆盖的智能体工厂，其研发的专属机器人不仅能完成质检、巡检等任务，还可与其他具身智能终端协同作业；另一方面，面向既有家电场景的下游需求，设计能与家电无缝协作的人形机器人，构建有机的智能家居生态。
通过“制造端攻坚+消费端延伸”的双场景布局，企业有效拓展了业务矩阵：制造端标杆智能工厂以秒级响应完成传统人工小时级任务，平均提效明显；消费端家用机器人具备多项任务操作能力，与智能家居生态形成高效互补。这种布局不仅解决了家电制造核心痛点、丰富了产品矩阵，更将业务边界从“家电硬件”拓展至“智能制造与智能家居的全域生态”。
某全球知名新能源汽车制造企业：
“车载智能+工业智能”协同生态
作为头部车企，该企业通过成立未来实验室切入具身智能赛道，核心战略锚定“主业赋能+能力外溢”：一方面，将具身智能技术与汽车产品绑定，为车载交互、自动驾驶场景提供更自然的人机协作能力，强化智能汽车的产品竞争力；另一方面，依托自身大规模智能制造产线，同步开发工艺、协作、移动机器人三类具身智能产品，先落地于自有工厂实现降本提效，再将产线场景经验转化为对外输出的智能化解决方案。
这一布局让该车企在具身智能领域形成差异化优势：既避开了纯科技公司“场景落地难”的痛点，又以汽车主业为核心，构建起“车载智能+工业智能”的协同生态，不仅巩固了自身在汽车智能化浪潮中的地位，更在制造业智能化升级的赛道中，探索出了车企从“产品制造商”向“智能解决方案提供商”延伸的新路径。
五、“十五五”科技创新引领，企业如何抓住物理AI发展机遇
“十五五”规划明确提出“强化企业科技创新主体地位，推动创新资源向企业集聚”的战略要求，对企业的创新模式提出了更高要求。
企业通常通过内生增长（organic growth）布局，即依托内部团队针对新产品、新服务进行研发与搭建。然而，这种模式明显受限于企业现有资源与能力边界，不仅难以突破固有技术框架，且从研发到落地的周期漫长，往往等不到成果显现，就已错失市场窗口期。相较于内生增长的局限，外生增长（inorganic growth），如跨界投资并购、创新业务孵化，凭借资源整合的天然优势，成为企业打开物理AI机遇的更优解。
跨界投资/并购：精准补位核心能力
跨界投资/并购（Cross Sector Investment）通过CVC（企业风险投资）、M&A（并购）等方式，让企业以更低成本、更高效率获取物理AI领域的核心资源。物理AI对跨领域知识储备要求极高，单靠企业自身积累往往力不从心。通过投资或并购物理AI领域的优质初创企业或技术团队，企业可直接获取成熟的技术成果、专业人才与市场渠道，快速弥补自身短板。这种模式不仅能缩短技术布局周期，还能借助被投企业的行业经验，降低物理AI技术与自身业务融合的风险，实现“借船出海”的快速发展。
创新业务孵化：开辟全新增长空间
创新业务孵化（Venture Building）是一种端到端的全周期增长模式，覆盖从新产品、新服务到新业务线、独立公司（含合资公司等形式）的全流程搭建与落地。创新业务孵化模式通过三大核心优势破解行业难题：一是脱离原有组织体系桎梏，组建灵活高效的专项团队，实现决策链精简与执行效率提升；二是针对物理AI技术迭代快、应用场景分散的特性，定制化设计技术落地路径与商业化方案；三是通过精准资源投入（技术、资金、渠道）聚焦核心赛道，快速形成差异化竞争力。
这种模式不仅为企业解锁物理AI领域的新增长曲线，更通过早期布局构建技术壁垒与生态优势，成为企业数智化转型与新兴业务布局核心战略选择，最终实现从“业务增长”到“战略升维”的双重突破。
抢抓新一轮科技革命的历史机遇，企业需要立即行动
对于企业而言，物理AI的崛起并非遥远的未来，而是正在开启的最重要的新增长曲线。面对这场由物理AI驱动的、足以重构实体产业的技术浪潮，尤其是科技企业，必须立即行动，通过主动性、前瞻性的创新布局，抢占未来十年产业竞争的制高点。
数据来源：
1. 国家及各地产业政策整理，安永分析
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