一、具身智能产业概述与定义

1.1 具身智能的基本概念与内涵

具身智能（Embodied Intelligence）是指通过物理实体与环境进行交互的智能系统，其核心在于将感知、决策和执行紧密结合，使智能体能够在动态环境中自主感知、学习和执行任务。具身智能颠覆了传统人工智能的 “离身性” 局限，强调智能的本质必须通过身体与环境的动态互动来塑造和体现。

通俗地说，具身智能是指具有身体的智能，其机器大脑能够帮助决策，从而支配肢体快速对外部环境变化做出反应，核心在于实体设备与智能决策的深度融合。与仅依赖计算的 “离身智能” 不同，具身智能设备既能通过传感器感知物理世界，又能借助大模型理解任务、自主决策并执行。

从技术本质上看，具身智能强调 “具身认知”，即智能并非孤立存在于算法和代码中，而是在身体与环境的动态交互过程中涌现。这种理念源于认知科学的研究成果，表明人类的智能并非仅依赖大脑，而是大脑、身体和环境相互作用的结果。

1.2 具身智能的发展历程与演变

具身智能的概念最早可追溯至 1950 年，在图灵的论文 《计算机器与智能》 中就被首次提出。然而，由于当时技术条件限制，这一构想在随后数十年里未能取得突破，直到认知科学与机器人学的发展才使其重获生机。

1986 年，机器人学家罗德尼・布鲁克斯从控制论角度出发，强调智能是具身化（Embodied）和情境化（Contextlized）的，传统以表征为核心的经典AI 进化路径是错误的，这成为具身智能的奠基性理念。布鲁克斯认为 “真正的智能无法脱离身体存在，具身化是人工智能走向通用化的必经之路”。

进入 21 世纪，随着深度学习技术的兴起，具身智能迎来了新的发展机遇。2023 年，世界被人工智能浪潮席卷，探索 “人形机器人”"大模型 "“具身智能” 等成为行业未来可持续发展的关键。2023 年 6 月，在第七届世界智能大会智能科技展上，人形机器人的逐步完善为具身智能的落地提供了方向。

2024 年 3 月 17 日，OpenAI 与人形机器人初创公司 Figure 合作推出了 Figure 01 机器人，再次将机器人、具身智能等推向了公众讨论的焦点。同年 8 月，中科源码服务机器人研究院发布了全国首个 “温江造” 基于物流场景的具身智能机器人。

2025 年 1 月 16 日，具身智能入选全国科学技术名词审定委员会联合国家语言资源监测与研究中心等机构联合发起的 "2024 年度十大科技名词 "。2025 年 3 月 5 日，具身智能首次被写入国务院政府工作报告，标志着其正式进入国家战略规划。

1.3 具身智能的分类与技术架构

具身智能可以按照不同的标准进行分类。从物理载体形态来看，具身智能主要包括以下几类：

1. 人形机器人：作为具身智能的典型代表，人形机器人因其高度的泛用性和与人类交互的天然优势备受关注。人形机器人被视为具身智能的关键载体之一，不仅能够以主人公的视角去自主感知物理世界，用拟人化的思维路径去学习，还具备理解力、交互力、规划能力等，较普通机器人有更高的工作效率。
2. 非人形具身智能产品：包括轮式机器人、足式机器人、机械臂、无人机、自动驾驶车辆等多种形态。这些设备虽然不具备人形外观，但同样通过物理实体与环境进行交互，实现感知、决策和执行的闭环系统。
3. 虚拟具身智能：通过虚拟现实（VR）/ 增强现实（AR）技术构建的虚拟智能体，能够在虚拟环境中进行交互和学习。

从技术架构角度，具身智能系统主要由以下几个部分组成：

1. 感知层（感知）：负责获取和处理环境信息，为智能体的决策和行为提供依据。感知层通过各种传感器（如视觉传感器、触觉传感器、力觉传感器等）实现环境感知。感知层的发展经历了从单一模态传感器向多模态传感器融合的过程，使机器人能够全方位感知环境，获取更丰富的信息。
2. 决策层（决策）：作为具身智能的核心，决策层需要类似人类大脑的处理能力，以满足机器人在理解指令、分解任务、规划子任务、识别物体等方面的需求。传统机器人在多维度人机交互方面存在难题，而大模型的突破为解决这一问题提供了新思路。这些模型可以充当机器人的 “大脑”，利用其强大的语言理解和生成能力，与人类进行多维度交互。
3. 执行层（行动）：负责将决策层的指令转化为具体行动，包括各种驱动系统和执行机构。执行层的性能直接决定了机器人的运动能力和操作精度。
4. 协同层（交互）：实现多智能体之间的协作与交互，通过群体智能算法构建多智能体协作网络。分布式协同技术依托群体智能算法，能够在智慧物流等场景中实现高效协作。

1.4 具身智能的核心技术与特点

技术是推动具身智能机器人发展的关键驱动力。近期AI大模型快速迭代，已经展现海量知识积累，能够理解并进行逻辑推理，同时还具备自主学习迭代的能力，对当下具身智能机器人发展起到了积极的促进作用。

围绕具身智能的四大核心能力模块，具身智能机器人需要多种技术共同在机器人本体上有机融合优化，形成“感知-学习-决策-行动”的高效闭环，而不同能力模块也有多样化的技术实现路线。

具身智能涉及多学科交叉创新，形成了 “感知 — 决策 — 执行 — 协同” 的全栈能力链。其核心技术主要包括：
1. 多模态感知技术：通过融合视觉、触觉、力觉等传感器的时空数据，实现对三维环境的毫米级建模。工业机器人结合激光雷达与触觉反馈系统，展示了多源感知信息的协同优势。
2. 强化学习与自适应控制技术：基于亿级仿真训练平台，智能体在虚拟空间积累物理交互经验后，可无缝迁移至真实场景。这些技术的应用打破了程序化指令的桎梏，使智能体能够快速适应新环境和新任务。
3. 具身大模型技术：通过参数化知识表示与跨模态对齐，支撑 “一脑多机” 架构，使单一智能系统可适应不同应用场景。多模态大模型整合了文本、图像、语音等多种信息，为具身智能提供了强大的认知能力。
4. 分布式协同技术：依托群体智能算法，构建了多智能体协作网络。在智慧物流场景中，上百台自动导引车（AGV）通过动态任务分配与冲突消解算法，将仓储分拣效率提升 300%，展现了群体智能的规模效应。

具身智能的主要特点包括：
1 环境交互自主性：具身智能最大的特质就是能够以主人公的视角去自主感知物理世界，用拟人化的思维路径去学习，从而做出人类期待的行为反馈，而不是被动的等待数据投喂。
2. 多模态融合能力：具身智能将往多模态融合方向发展，实现视觉、听觉、触觉等多种感知能力的深度融合，提升机器人在复杂环境中的适应性和交互体验。
3. 泛化与学习能力：强化学习与模仿学习等先进算法的应用，使具身智能系统拥有更强的自主学习能力，能够根据环境变化自我优化，实现更加灵活和智能的行为决策。
4. 人机协作潜力：具身智能不是取代人类，而是作为人类能力的延展，让我们能够更高效、更安全、更舒适地完成各种任务。未来，具身智能机器人可能会成为家庭中的陪伴者，工作中的合作者，甚至是探索未知世界的先锋。

1.5 具身智能的关键特征

• 物理载体与环境交互

具身智能的“本体”是物理实体（如机器人、机械臂等），需通过传感器（如摄像头、雷达、IMU）实现感知，再通过执行器（如关节、灵巧手）执行动作。环境交互是智能涌现的基础，脱离环境则无法完整展现能力。

• 感知-决策-行动闭环

智能体需通过“感知→理解→决策→执行→反馈”的动态循环实现自我优化。例如，人形机器人在执行任务时，通过视觉感知识别物体，结合大语言模型（LLM）规划路径，再通过运动控制算法驱动执行。

• 多模态交互与动态适应性

智能体需融合视觉、听觉、触觉等多模态数据，通过SLAM（同步定位与建图）重建环境，实现复杂任务规划。例如，特斯拉Optimus通过SLAM技术在非结构化环境中导航。

二、具身智能产业链全景分析

2.1 产业链整体架构

具身智能产业链可分为上、中、下游三个核心环节，涵盖从硬件基础到软件系统再到应用场景的完整生态。

上游环节聚焦核心硬件、基础材料及软件系统，主要包括芯片、传感器、控制器、电机、通信模组、能源管理、AI 算法及云服务等关键技术。上游是具身智能产业的硬件基础，为中游和下游提供必要的硬件支撑，其质量、性能和可靠性直接影响到中游产品的整体性能和下游应用的实际效果。

中游环节为具身智能产品制造，其实现形态多样，需结合具体任务与环境需求选择最优载体。中游是产业链的技术核心，涉及AI 算法、大模型、操作系统、云服务以及中间件的开发与集成，通过编程和系统集成，将上游的硬件组件 “激活”，使其能够执行复杂的智能任务。

下游环节为应用场景，包括工业制造、服务业、医疗健康、教育娱乐、交通出行、公共安全等领域。下游是具身智能技术价值实现的关键环节，通过与各行业的深度融合，推动产业智能化升级和社会生产力提升。

具身智能产业链图谱

2.2 上游产业链分析

2.2.1 芯片与计算平台

芯片是具身智能的 “心脏”，为智能体提供强大的计算能力，支持复杂的算法运行，用于高效处理感知和决策任务。目前机器人的 “大脑” 主要采用 AI 芯片，包括 GPU、TPU、NPU 等。

市场规模：AI芯片作为专门为人工智能计算设计的集成电路，近年来受到广泛关注，中国AI芯片行业市场规模不断增长。2023年中国AI芯片市场规模达到1206亿元，同比增长41.9%。据中商产业研究院预测，2025 年中国 AI 芯片市场规模将达 1530 亿元，寒武纪、地平线等企业逐步缩小与国际巨头的差距。AI 大模型蓬勃发展，驱动算力需求呈指数级攀升，预计 2025 年全球 AI 算力需求将达 2020 年 10 倍，智能制造、医疗影像、金融交易等领域成为算力消耗大户。

技术趋势：随着具身智能的发展，对芯片的能效比要求越来越高。2025 年寒武纪等企业推出具身智能专用芯片，实现 5TOPS/W 能效比突破，支撑人形机器人实时决策需求。此外，存算一体架构等新兴技术也在快速发展，力图填补国内市场空白。

国内外龙头企业：

• 国外：NVIDIA（Orin 芯片）、Intel（Mobileye）、Tesla（Dojo 芯片）。
• 国内：地平线（征程系列）、寒武纪（思元系列）、华为（昇腾系列）、紫光国微（国产嵌入式 AI 芯片，融合量子加密技术）。

2.2.2 传感器系统

传感器负责收集外部环境的多维数据，如视觉、听觉、触觉、力矩等，是实现具身智能感知和交互功能的基础。从技术壁垒、价值量和未来产业趋势来看，传感器的重要性排序为：六维力矩 > 触觉传感 > 关节传感 > 双目摄像头 > IMU。

市场规模：随着技术的不断进步和应用领域的拓展，中国智能传感市场规模快速增长。2023年中国智能传感器市场规模为1336.2亿元，近五年年均复合增长率达15.96%，2024年市场规模约为1551.2亿元。据中商产业研究院及中研网数据预测，2025年中国智能传感器市场规模将达到1795.5亿元，触觉传感器、激光雷达等高精度传感器需求激增。

细分领域：

1. 力传感器：能够测量智能体与环境的接触力和力矩，分为一维、三维、六维力矩传感器。其中六维力传感器技术难度极高，需要测量空间三个坐标轴方向的力和绕三个坐标轴方向的力矩的 6 个维度的力，高精度解耦各个方向和力矩间的干扰。
2. 触觉传感器：追求高灵敏度（多维力感知）、高集成度（单位面积列阵单元多）、高延展性（耐用、高分辨率柔性材料）、成本低，以便获取物体信息，提升灵巧手抓取的力和力矩的控制效果。
3. 机器视觉：可分为 2D 和 3D 视觉，2D 成像技术使用到的传统 RGB 相机，仅能捕捉到物体表面的纹理信息，没有物体到相机的距离信息，3D 视觉感知可补充 2D 视觉的不足。目前人形机器人主流是 3D 视觉方案为主，搭配激光雷达等多融合方案为辅，以保证具身智能的环境感知及交互能力。
4. IMU 惯性传感器：能够测量物体的角速度和加速度，主要负责姿态控制和定位导航。利用加速度计和陀螺仪需精确对齐，以避免轴偏角误差，校准算法的开发也非常关键。

国内外龙头企业：

• 国外：Velodyne（激光雷达）、Tactile Labs（触觉传感器）。
• 国内：
  • 视觉传感器：禾赛科技（激光雷达）、奥比中光（3D 视觉）、韦尔股份（CIS 图像传感器）、奥普特（3D 视觉传感器）、凌云光（可配置视觉系统、智能视觉装备）、水晶光电（滤光片等光学元器件龙头）。
  • 六维力矩传感：柯力传感、东华测试、安倍龙、纳芯微、凌云股份等。
  • 触觉传感器：华培动力、安倍龙、康斯特、汉威科技、士兰微等。
  • IMU 传感：明皜传感（苏州固锝）、芯动联科、华依科技、矽睿科技、深迪半导体、士兰微、美泰科技、星网宇达、理工导航等。

2.2.3 控制器与伺服系统

控制器是具身智能机器人的 “智慧大脑”，对传感器收集的数据进行高效处理，并发出精确的控制指令，指导执行机构完成相应的任务动作。伺服系统则根据控制器指令实现对运动的精确控制，完成精准定位和操作。

市场规模：控制器与伺服系统市场规模达 248亿元，高精度、高响应速度成为技术竞争焦点。汇川技术市场份额占比达 28.2%，在国内市场占据领先地位。

细分领域：

1. 无框力矩电机：电机结构紧凑，没有轴、轴承、外壳、反馈或端盖；仅由定子和转子组成，高径长比，多磁极设计，是一种特殊类型的永磁无刷同步电机，具备质量轻、体积小、集成度高、响应快、能效高等优势，适合扭矩需求大的场景。
2. 空心杯电机：主要运用于人形机器人的灵巧手，无刷空心杯电机转子由环形磁钢、转轴及其固定件组成，定子由环形硅钢片和空心杯线圈粘结而成。核心工艺为线圈的设计和线圈绕制、自动化设备等 3 大壁垒。

国内外龙头企业：

• 国外：科尔摩根、TQ Robodrive、Nidec、Parker 等。
• 国内：汇川技术（运动控制）、瑞德智能、雷赛智能、贝仕达克、和而泰等。

2.2.4 通信模组与能源管理

通信模组负责设备之间的数据传输和通信，确保系统各部分之间的协同工作，实现信息的无缝流转。能源管理系统为整个系统提供稳定的能源供应，包括高性能电池、先进的电源管理系统、能量分配、热管理等系统，确保机器人能够长时间工作、散热和运行稳定。

通信模组分类：包括 3G/4G/5G 模组、Wi-Fi模组、LoRa 模组、ZigBee 模组、NB-loT 模组、蓝牙模组等。

能源管理趋势：随着具身智能的发展，对能源管理系统提出了更高要求，包括更长的续航时间、更快的充电速度、更高效的能源利用等。高性能电池技术和先进的电源管理系统成为研发重点。

国内外龙头企业：

• 通信模组：广和通、日海智能、有方科技、龙尚科技、中兴等。
• 能源管理：
  • 国外：松下、LG 化学等。
  • 国内：宁德时代、比亚迪、德赛电池（机器人能源管理一体化方案）、中熔电气（国内唯一覆盖1000V 机器人高压平台的熔断器供应商）、三花智控（液冷技术机器人热管理）。

2.3 中游产业链分析

2.3.1 AI 算法与大模型

AI 算法是具身智能的 “大脑”，负责处理和分析数据，做出决策。大模型的引入，极大地提升了具身智能的感知精度、决策效率和执行自主性，使其能够更灵活地适应复杂多变的环境，推动智能技术迈向新高度。

大模型分类：大模型分为具身智能大模型和非具身智能大模型。非具身大模型即传统的语音图文视频大模型，如 GPT4 或豆包等；具身智能大模型则分为自动驾驶大模型（如特斯拉的 FSD、华为乾崑 ADS3.0）和机器人大模型（如 Figure AI 的 Helix，智元机器人的 GO-1 等）。

技术路线：具身大模型可以分为端到端大模型和分层具身大模型。从人体 “大脑 - 小脑 - 肢体” 的架构来看，分层大模型通过不同层次模型协作，利用底层硬件层和中间响应快的小模型弥补上层大语言模型的不足，推动机器人在实际场景的应用，曾经是主流。但随着人工智能的发展，VLA（视觉 - 语言 - 动作）等端到端模型能够直接实现从人类指令到机械臂执行，即输入图像及文本指令，输出夹爪末端动作，需要数据的不断积累和技术的迭代。未来端到端大模型是具身智能的主流。

国内外龙头企业：

• 通用大模型：百度文心一言、阿里云通义、腾讯混元、字节的云雀大模型，科大讯飞的星火大模型、商汤的 SenseChat 大模型、智谱清言 GLM-4 等 AI 通用类大模型。

• 机器人大模型：国外：Figure AI 的 Helix 大模型、谷歌的 DeepMind 等。国内：智元 GO-1、星动纪元 ERA-42（端到端原生机器人大模型）、银河通用 GraspVLA（端到端具身抓取基础大模型 GraspVLA）等。

• 垂类自动驾驶大模型：比亚迪璇玑大模型、小鹏的 X-GPT 大模型、毫末智行的 DriveGPT、Apollo ADFM 等。

2.3.2 操作系统与开发平台

操作系统为智能设备提供统一的软件平台，支持各种应用程序的运行和管理。开发平台则为具身智能的开发、训练和部署提供一体化解决方案。

技术趋势：随着具身智能的发展，专用的操作系统和开发平台越来越受到重视。2024 年全球首个通用具身智能平台 “慧思开物” 填补行业空白，该平台由 AI 大模型驱动的 “大脑” 和数据驱动的 “小脑” 构成，首次实现单个软件系统在机械臂、人形机器人等不同构型上的兼容，可以在工业分拣等多场景中实现高精度真机操作。

国内外龙头企业：

• 操作系统：中科创达（全球领先的智能操作系统龙头）、云从科技（深耕人机协同操作系统领域）、华如科技（主营是军事仿真，细分专注于 AI 训练仿真沙盒系统）。
• 开发平台：北京人形机器人创新中心的 “慧思开物” 平台、Jaka Robotics Co Ltd 的具身智能平台提供全栈训练解决方案，既经济又高效。

2.3.3 云服务与数据平台

云服务基于云计算技术，能够提供弹性可扩展的计算资源，满足具身智能在处理大规模数据和运行高性能算法时的需求。数据平台则为具身智能提供数据存储、管理和分析服务。

市场规模：受生成式 AI 和大模型所带动的算力需求刺激下，云计算市场规模预计将保持长期稳定的增长态势。据中国信通院数据，2023 年我国云计算市场规模 6165 亿元，2027 年有望突破 2.1 万亿元。

技术趋势：随着具身智能的发展，云边协同成为重要趋势。具身智能需要处理大量的数据和运行复杂的算法，云服务能够提供弹性可扩展的计算资源，满足具身智能在处理大规模数据和运行高性能算法时的需求。同时，边缘计算技术的发展也使得部分计算任务可以在设备端完成，降低了对云端算力的依赖。

国内外龙头企业：

• 国外：亚马逊的 AWS RoboMake、微软的 Azure、英伟达的 Omniverse。
• 国内：百度智能云（结合 Apollo 自动驾驶平台和 PaddlePaddle深度学习框架，应用与自动驾驶、配送机器人等场景）、阿里云 ET 工业大脑、华为云、天翼云、京东云等。

2.4 下游产业链分析

2.4.1 人形机器人

人形机器人是具身智能的典型代表，被视为实现具身智能的最佳载体之一。人形机器人因其高度仿生结构与灵活适应性，能够更有效地吸收并整合知识，具备与人类相媲美的操作能力和移动性，这使得它们在执行任务时能够展现出更高的灵活性和适应性。

市场规模：2024 年人形机器人市场规模达 4800 亿元，协作机器人、移动机器人等新兴品类增速超 80%。优必选 Walker X 实现商业化预售，标志着人形机器人开始进入商业化阶段。

技术进展：2025 年北京人形机器人创新中心研发的人形机器人 “天工 “能够攀爬 134 级阶梯、最快跑步速度可达 12 公里 / 小时，能轻松应对沟壑、高度差等复杂地形。星动纪元公司的最新款第六代人形机器人” 星动 STAR1"与人一起” 重走 " 丝绸之路，并参与了奔跑穿越野外的挑战，在整个过程中，它能够自适应在戈壁、石子路、草地等复杂地形上稳定奔跑，速度达到了 3.6 米 / 秒，相当于每小时跑 13 公里左右。

国内外龙头企业：

• 国外：Boston Dynamics（波士顿动力）、特斯拉 Optimus、傅利叶智能等。
• 国内：优必选、宇树科技、开普勒、KEPLER 等。

2.4.2 非人形具身智能产品

非人形具身智能产品包括轮式机器人、足式机器人、机械臂、无人机、自动驾驶车辆等多种形态。这些产品虽然不具备人形外观，但同样通过物理实体与环境进行交互，实现感知、决策和执行的闭环系统。

市场规模：2024 年中国具身智能市场规模达 8634 亿元，同比增长 65%。其中，机器人占比 55.6%，自动驾驶载具占比 44.4%。

细分领域：

1. 工业机器人：2024 年市场规模达 4800 亿元，协作机器人、移动机器人等新兴品类增速超 80%。特斯拉 Optimus 在工厂执行物料搬运，效率较传统机械臂提升 2-3 倍。
2. 服务机器人：商用清洁、餐饮配送机器人渗透率提升至 15%，人形机器人在展厅、机场等场景提供导览服务，部分企业实现小规模商用。
3. 自动驾驶载具：2024 年市场规模达 3834 亿元，L4 级自动驾驶出租车在特定区域实现商业化运营，Robotaxi 日均订单量突破 10 万单。

国内外龙头企业：

• 工业机器人：新松机器人（国产工业机器人龙头）、配天机器人（SCARA 机器人）、遨博智能（协作机器人）等。
• 服务机器人：云迹科技（酒店配送）、擎朗智能（餐饮配送）等。
• 自动驾驶载具：元戎启行、文远知行、WeRide 等。

2.4.3 应用场景分析

具身智能的应用场景日益丰富，已广泛渗透到工业制造、医疗健康、服务业、交通出行、教育娱乐、公共安全等多个领域。

工业制造领域：具身智能机器人能够有效应对柔性生产需求，在多品类、小批次的生产模式下，快速响应生产线切换和参数调整。在 3C、汽车、新能源等行业，这些机器人凭借高精度的视觉检测和精准的运动控制能力，实时感知并适应复杂变化的工业环境，大幅提升生产效率和产品质量，降低人力成本和生产周期。例如，蔚来汽车科技（安徽）有限公司第二智能制造工厂内，具身智能机器人灵活地穿梭于 “魔方” 存取平台，快速读取订单、精准抓取车身。据统计，引入具身智能技术后，该工厂的生产效率提升超 30%。

医疗健康领域：手术机器人实现亚毫米级操作，康复机器人通过力反馈适配患者运动轨迹，药品配送机器人优化院内物流效率。天智航（骨科手术机器人）、柏惠维康（神经外科导航）、和华瑞博（介入手术）等企业在医疗机器人领域取得了显著进展。积水潭医院、协和医院与高校合作开展临床实验，推动国产设备认证。

服务业领域：商用清洁、餐饮配送机器人渗透率提升至 15%，人形机器人在展厅、机场等场景提供导览服务，部分企业实现小规模商用。上海清宝引擎机器人有限公司的机器人已经规模量产及商用，随着标准和平台打通，具身智能场景将逐步走入现实生活，进入消费级市场。

交通出行领域：自动驾驶载具市场规模达 3834 亿元，L4 级自动驾驶出租车在特定区域实现商业化运营，Robotaxi 日均订单量突破 10 万单。比亚迪璇玑大模型、小鹏的 X-GPT 大模型、毫末智行的 DriveGPT、Apollo ADFM 等垂类自动驾驶大模型不断迭代，推动自动驾驶技术向更高水平发展。

教育娱乐领域：具身智能在教育娱乐领域的应用正在兴起，如智能教育机器人、互动娱乐机器人等。这些产品能够为用户提供更加个性化、互动性更强的教育和娱乐体验。

公共安全领域：消防救援机器人在四川、山西等地完成百次实战测试，在危险环境中执行任务，保障人员安全。此外，安防机器人、巡检机器人等在公共安全领域也发挥着越来越重要的作用。

三、国内外产业发展现状对比

3.1 全球具身智能产业发展概况

市场规模：全球具身智能市场呈现快速增长态势。据 ResearchAndMarkets 预测，全球具身 AI 市场将从 2025 年的 44.4 亿美元增长到 2030 年的 230.6 亿美元，年复合增长率达到 39%。另据高盛集团在 2023 年发布的报告预测，在理想情景下，人形机器人市场规模到 2035 年有望达到 1540 亿美元。
区域分布：全球具身智能产业主要集中在 亚洲、北美和欧洲 三大区域。其中，亚洲特别是中国在专利申请方面处于领先地位，截至 2025 年 4 月 9 日，全球具身智能领域的专利申请超 83.13 万件，中国具身智能专利申请超 21.99 万件，位居全球第一，占全球申请量约 26.45%。
技术格局：虽然中国具身智能专利申请数量居首位，但与第二名的美国相差不足 10%；且从专利申请人维度来看，全球排名前十的专利申请人，主要来自日本、韩国、美国。这是因为日韩美等国家早期在工业机器人等领域具有大量专利积累，在驱动系统、感知系统等领域均具有先发优势。
企业格局：全球排名前十的专利申请人主要来自日本、韩国、美国。国际科技巨头如 Google、NVIDIA、OpenAI 等积极布局具身智能领域，推出了一系列具有创新性的产品和技术。

3.2 中国具身智能产业发展现状

• 政策环境：2025 年，具身智能首次被写入国务院政府工作报告，明确列为未来产业培育重点。北京、上海、广东等十余省市同步出台专项政策，如深圳发布《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划 (2025-2027 年)》，提出 “2027 年产业链企业超 500 家” 的目标。政策红利推动行业进入爆发期，2025 年 1-2 月国内具身智能机器人领域融资规模达 44.5 亿元，接近 2024 年全年总量。
• 市场规模：2024 年，中国具身智能市场规模达 8634 亿元，同比增长 65%。其中，机器人占比 55.6%，自动驾驶载具占比 44.4%。中研普华分析师预测，2025 年市场规模将突破 9731 亿元，2030 年有望达 4 万亿元。
• 技术进展：在技术方面，中国取得了显著突破。多模态大模型方面，北京人形机器人创新中心推出的 “慧思开物” 平台，实现单系统兼容机械臂、人形机器人等不同构型，标志着具身智能技术迈向新高度。核心零部件国产化方面，减速器、控制器、传感器等国产化率提升至 45%，谐波减速器成本下降 30%，推动整机价格降至 10 万元以下。
• 区域发展：长三角、珠三角、京津冀形成三大产业集群。广东依托完备的产业链 (覆盖核心零部件、传感器、视觉系统等) 和产业生态，集聚超千家机器人企业，深圳机器人产业规模突破千亿。上海张江建成全国首个异构人形机器人训练场，推动仿真到现实的技术迁移。
• 企业布局：中国在具身智能领域正在积极布局，已有超 100 家相关企业，融资总额超过百亿元。国内具身智能的玩家主要包括科技大厂、机器人公司、新能源车企等，包括华为、比亚迪、腾讯、小米、宇树科技、优必选、科大讯飞等，同时也产生了一批新生代的具身智能公司。

3.3 美国具身智能产业发展现状

• 政策环境：美国政府高度重视具身智能的发展，将其视为实现通用人工智能的重要路径。2025 年 5 月，美国 OMB 发布新的 AI 政策指南，将前拜登时代的 "权利影响"AI 和 “安全影响” 敏感使用类别合并为单一的 “高影响 AI” 类别，要求对可能产生重大影响的 AI 应用进行部署前测试、记录影响评估、持续性能监控和有意义的人工干预机会。
• 技术研发：美国在具身智能的基础研究和技术创新方面处于全球领先地位。OpenAI、Google、NVIDIA等科技巨头在具身智能领域投入巨大，推出了一系列具有创新性的产品和技术。例如，Google 的 RT-2 模型是 VLA（视觉 - 语言 - 动作）的典型代表，它能够从网络数据和机器人数据中学习，将知识转化为机器人控制的通用指令，显著提升了机器人的泛化能力和语义推理能力。
• 企业布局：美国拥有一批全球领先的具身智能企业，包括 Google、NVIDIA、OpenAI、Tesla 等。这些企业在 AI芯片、大模型、机器人等领域具有强大的技术实力和创新能力。
• 应用场景：美国在工业制造、医疗健康、服务业等领域积极推动具身智能的应用。例如，Tesla 的 Optimus 机器人在工厂执行物料搬运，效率较传统机械臂提升 2-3 倍。此外，美国在太空探索、深海探测等极端环境科研任务中，也在积极探索具身智能的应用。

3.4 欧洲具身智能产业发展现状

• 政策环境：欧洲在 AI 监管方面采取了更为严格的措施。欧盟 AI 法案采取全面的方法，对不同风险级别和行业的 AI 应用进行监管，从医疗和教育领域的高风险应用到面向消费者的 AI 系统。相比之下，英国的拟议法案似乎更专注于在前沿 AI 系统发布前对其进行监管。
• 技术研发：欧洲在具身智能的某些细分领域具有独特优势。例如，英国在 2025 年 1 月通过了 AI Opportunities Action Plan，概述了 50 项措施以加速人工智能的开发和部署，包括创建专门的 AI 增长区，简化 AI 基础设施的规划许可和能源连接，增加公共计算能力，建立国家数据图书馆，以及成立 AI 能源委员会以解决 AI 发展的能源需求。
• 企业布局：欧洲拥有一批在机器人和 AI 领域具有深厚技术积累的企业，如ABB、发那科、库卡等外企在上海设立研发中心，聚焦汽车制造、精密加工场景的工业机器人。此外，欧洲还有许多专注于特定领域的初创企业，在医疗机器人、服务机器人等领域具有创新性解决方案。
• 应用场景：欧洲在工业自动化、医疗健康、农业等领域积极推动具身智能的应用。例如，在医疗领域，直观复星（达芬奇系统本地化生产）、微创机器人（图迈腔镜手术机器人）在欧洲市场占据较高份额。在工业领域，ABB、发那科、库卡等企业的机器人在汽车制造、精密加工等场景发挥着重要作用。

3.5 日韩具身智能产业发展现状

• 日本：日本在机器人领域具有深厚的技术积累和产业基础。全球排名前十的专利申请人中，日本企业占据重要位置。日本企业在驱动系统、感知系统等领域具有先发优势。安川电机、发那科、松下等日本企业在机器人核心零部件和整机制造方面具有强大的实力。日本政府也在积极推动具身智能的发展，将其视为保持日本在机器人领域领先地位的重要途径。
• 韩国：韩国在具身智能领域也有较强的实力。全球排名前十的专利申请人中，韩国企业占据一定比例。韩国在机器人技术特别是在人形机器人方面取得了显著进展。韩国企业如 Robotous 在六维力矩传感器领域采用容式方案，具有较高的技术水平。韩国政府也在积极支持具身智能的发展，通过政策引导和资金支持，推动具身智能技术的研发和应用。

3.6 国内外产业发展对比分析

• 专利申请对比：截至 2025 年 4 月 9 日，全球具身智能领域的专利申请超 83.13 万件，中国具身智能专利申请超 21.99 万件，位居全球第一，占全球申请量约 26.45%。然而，中国虽然在专利申请数量上领先，但与第二名的美国相差不足 10%；且从专利申请人维度来看，全球排名前十的专利申请人，主要来自日本、韩国、美国。
• 技术路线对比：国外企业在基础研究和核心技术方面具有一定优势，特别是在 AI 芯片、大模型、传感器等领域。中国企业则在应用场景创新和产业化方面表现突出，能够快速将技术转化为产品并推向市场。
• 产业链对比：中国在产业链的完整性方面具有优势，已形成了较为完整的具身智能产业链。然而，在一些核心零部件如高精度传感器、高性能芯片等方面，仍存在一定的进口依赖。相比之下，日本、美国等国家在核心零部件方面具有更强的自主研发能力。
• 应用场景对比：国内外在应用场景方面各有侧重。美国和欧洲在高端制造、医疗健康等领域的应用较为成熟；中国则在消费级市场、物流配送等领域具有独特优势。例如，中国的扫地机器人年出货量突破 3000 万台，在消费端取得了显著成功。

四、我国市场竞争格局与重点企业分析

4.1 我国具身智能产业集群分布

• 长三角产业集群：长三角地区以上海为核心，包括江苏、浙江等省市，形成了 “工业 + 医疗 + 国际协作” 的特色发展格局。上海作为具身智能产业的技术研发标杆城市，将具身智能纳入 " 模塑申城 " 方案五大关键领域之一。上海在高端工业机器人、医疗机器人等领域具有显著优势，ABB、发那科、库卡等外企在上海设立研发中心，聚焦汽车制造、精密加工场景的工业机器人。
• 珠三角产业集群：珠三角地区以深圳为核心，依托其电子产业生态、供应链优势和开放环境，正在成为我国具身智能产业的重要一极。深圳有超 5 万家机器人相关企业，上市企业超 30 家，7 家企业入选摩根士丹利全球人形机器人上市公司百强名单。深圳在消费级机器人、物流与配送机器人以及低空经济领域具备较强竞争力。
• 京津冀产业集群：京津冀地区以北京为核心，已将具身智能确立为新一代人工智能发展的核心方向。根据火石创造产业数据中心，海淀区内已经集聚具身智能企业近 300 家、人形机器人整机企业 20 余家，开设具身智能及机器人相关专业的院校 21 所，形成了以 “大脑、小脑、本体” 为核心的具身智能全产业链条。北京在工业协作、医疗手术机器人领域具备竞争优势，有望成为 “高端机器人创新策源地”。
• 其他区域中心：除了三大产业集群外，杭州、成都、武汉等城市也在积极发展具身智能产业。杭州作为中国具身智能产业的场景化创新典范，依托数字经济先发优势与 “产学研用” 深度融合机制，构建了"技术攻关 - 场景验证 - 产业赋能" 的特色发展路径。杭州发展具身智能更聚焦于人形机器人领域，2024 年 12 月发布的《杭州市人形机器人产业发展规划（2024—2029 年）》提出，以 “最优本体 + 最强大脑” 为重点，加快构建人形机器人整机研发、设计、制造、应用的一体化创新体系和全产业链生态。

4.2 我国各地具身智能产业政策发展重点

具身智能产业首次写入2025年我国政府工作报告：2025年“具身智能”被纳入国家未来产业培育方向，明确为发展新质生产力的核心载体。并且由工信部牵头制定专项政策，成立国家级创新平台（如北京“国家地方共建人形机器人创新中心”），推动共性技术攻关。

（一） 北京：千亿基金打造全球创新高地

• 资金规模：设立1000亿元政府投资基金，存续期15年，重点支持AI与机器人技术研发。
• 技术路径：构建“大脑-小脑-本体”协同创新体系，推动具身智能从实验室向规模化应用转化。
• 场景突破：亦庄开发区推出“具身智能机器人十条”，首创数据采集实训场奖励、人形机器人销售补贴，开放九大标杆场景（如高端制造、产业园区）。
• 发展目标：2027年突破100项关键技术，量产万台机器人，培育千亿级产业集群。

（二）上海：模型驱动与场景生态并重

• 技术突破：专项支持具身语料技术，发放最高500万元/年语料券，破解高质量数据集稀缺难题。
• 平台建设：打造算力、实训场、中试等五大平台，发放最高4000万元/年算力券。
• 应用牵引：聚焦物流、医疗康养、家政服务等领域，单个示范项目支持最高1000万元。
• 发展目标：2027年核心产业规模突破500亿元，落地百家骨干企业、百大场景、百件国际领先产品。

（三）深圳：硬件基础+生态赋能

• 产业集聚：打造“具身智能港”，整合华为云创新中心、腾讯等企业，形成“核心组件-本体制造-场景应用”全链条。
• 技术攻坚：聚焦AI芯片、关节模组等核心零部件，目标培育10家百亿估值企业。
• 资本热度：2025年融资超百起，亿元级达35起，凸显爆发潜力。

（四）长三角协同：制造优势+场景开放

• 江苏：苏州支持具身智能平台建设（最高2亿元），昆山布局AI服务器、智能网联汽车等新千亿集群。
• 浙江：开放50个以上“未来工厂”场景，推动人形机器人量产（2027年目标2万台）。
• 无锡：三年打造300个应用场景，产业规模目标300亿元。

（五）其他地区特色布局

• 山东：对首破5000万元销售额的人形机器人企业奖励800万元，核心零部件补贴300万元。
• 武汉：支持“楚才”人形机器人量产，单个项目最高2000万元。
• 四川：推动脑机接口与具身智能融合，布局全息交互舱等前沿产品。

4.3 我国具身智能企业竞争格局

（一） 企业类型分布

中国具身智能市场的参与者主要包括以下几类：

1. 科技巨头：如华为、腾讯、百度、字节跳动等，这些企业在 AI 大模型、云计算等领域具有强大实力，正积极布局具身智能。
2. 传统机器人企业：如优必选、新松机器人、配天机器人等，这些企业在机器人本体制造方面具有丰富经验，正加速向具身智能转型。
3. 新能源车企：如比亚迪、小鹏、蔚来等，这些企业将自动驾驶技术与具身智能相结合，推出了一系列创新产品。
4. 初创企业：如宇树科技、星动纪元、智元机器人等，这些企业专注于具身智能的某一细分领域，具有较强的创新能力和技术优势。

（二） 市场份额

目前中国具身智能市场仍处于快速发展阶段，市场格局尚未完全稳定。从细分领域来看：

1. AI 芯片：华为（昇腾系列）、地平线（征程系列）、寒武纪（思元系列）等企业市场份额不断提升。
2. 传感器：在视觉传感器领域，禾赛科技、奥比中光等企业占据一定市场份额；在六维力矩传感器领域，柯力传感、东华测试等企业表现突出。
3. 机器人整机：优必选、新松机器人、宇树科技等企业在各自细分领域具有一定优势。

（三） 竞争特点

1. 技术驱动：具身智能市场的竞争主要围绕技术创新展开，特别是 AI 大模型、传感器技术、运动控制等核心技术。
2. 场景导向：企业越来越注重应用场景的开发和落地，通过解决特定场景的问题来实现商业化突破。
3. 生态构建：构建完整的产业生态成为竞争的新焦点，企业通过开放平台、开源社区等方式吸引合作伙伴，扩大影响力。

4.4 我国具身智能重点企业分析

（一） 华为技术有限公司

企业概况：华为作为全球领先的信息与通信技术解决方案供应商，积极布局具身智能领域，在 AI 芯片、大模型、通信模组等方面具有强大实力。

技术优势：

1. 昇腾系列 AI 芯片：华为的昇腾 910 芯片基于 7nm 增强版工艺，最大功耗为 350W，算力可达到 256TFOPS，为具身智能提供强大的算力支持。
2. 鸿蒙操作系统：华为的鸿蒙操作系统为智能设备提供统一的软件平台，支持各种应用程序的运行和管理，适用于具身智能设备。
3. 乾崑 ADS3.0：华为的自动驾驶大模型，为具身智能在自动驾驶领域的应用提供技术支持。

产品布局：

1. 昇腾 AI 芯片：为具身智能设备提供强大的计算能力。
2. 鸿蒙操作系统：为智能设备提供统一的软件平台。
3. 智能机器人平台：提供具身智能开发、训练和部署的一体化解决方案。

市场表现：华为在 AI 芯片、操作系统等上游领域具有显著优势，其昇腾系列芯片已在多个具身智能产品中得到应用。

（二） 优必选科技股份有限公司

企业概况：优必选是中国领先的人形机器人研发、制造和销售企业，专注于为家庭、教育、商业等领域提供智能服务。

技术优势：

1. Walker 系列人形机器人：优必选的 Walker 系列人形机器人在运动控制、环境感知等方面具有先进技术，能够实现双足行走、上下楼梯等复杂动作。
2. AI 大模型：优必选开发了专门用于机器人的大模型，提升了机器人的认知能力和交互能力。
3. 群脑网络技术：优必选在全球范围内首次把群脑网络用于机器人执行整条生产线的工业级任务，实现了多机器人协同工作。

产品布局：

1. Walker 系列人形机器人：包括 Walker X 等产品，已实现商业化预售。
2. 教育机器人：如 Alpha 系列，为教育领域提供智能化解决方案。
3. 服务机器人：如 Cruzr 系列，在商业场景提供导览、咨询等服务。

市场表现：优必选在人形机器人领域处于国内领先地位，其产品已在全球多个国家和地区实现销售。2025 年优必选获比亚迪战略投资 8 亿元用于人形机器人产线建设，进一步增强了其市场竞争力。

（三） 宇树科技

企业概况：宇树科技是国内领先的四足机器人公司，在具身智能领域进行了积极探索。其产品如 Unitree Go1 和 A1 不仅具备高动态运动能力，还能够通过多模态传感器实现环境感知和自主导航。

技术优势：

1. 运动控制技术：宇树科技在四足机器人的运动控制方面具有深厚积累，其产品能够在复杂地形上稳定行走和奔跑。
2. 多模态感知技术：宇树科技的机器人集成了多种传感器，能够全方位感知环境，实现自主导航和避障。
3. 强化学习技术：通过将强化学习与机器人控制相结合，宇树科技的机器人能够在复杂环境中自主学习和优化行为，展现出强大的自适应能力。

产品布局：

1. 四足机器人：如 Unitree Go1、A1、B2-W 等产品，在巡检、物流、救援等领域得到了广泛应用。
2. 人形机器人：宇树科技也在积极开发人形机器人产品，拓展具身智能的应用场景。

市场表现：宇树科技在四足机器人市场上的占有率高达 60% 以上，其产品已在全球多个国家和地区得到应用。2025 年宇树科技完成 C 轮融资达 80 亿元，进一步增强了其技术研发和市场拓展能力。

（四） 深圳星动纪元科技有限公司

企业概况：星动纪元是一家专注于人形机器人研发的创新企业，其最新款第六代人形机器人 “星动 STAR1” 在 2025 年一举打破了电驱人形机器人奔跑速度的世界纪录。

技术优势：

1. 动态平衡技术：星动纪元的机器人能够在复杂地形上稳定奔跑，展现出优异的动态平衡能力。
2. 高精度操作技术：星动纪元的机器人能够完成夹水饺等精细化动作，展现出高精度的操作能力。
3. 端到端大模型：星动纪元开发了 ERA-42 端到端原生机器人大模型，提升了机器人的认知能力和任务执行能力。

产品布局：

1. STAR 系列人形机器人：包括 STAR1 等产品，具备高动态运动能力和高精度操作能力。
2. 工业协作机器人：星动纪元也在开发适用于工业场景的协作机器人产品。

市场表现：星动纪元虽然成立时间不长，但在人形机器人领域已取得了显著的技术突破和市场认可。其产品已在工业制造、商业服务等领域开始应用。

（五） 智元创新（上海）科技有限公司

企业概况：智元机器人是一家专注于具身智能和人形机器人研发的创新企业，其 GO-1 机器人在 2025 年引起了广泛关注。

技术优势：

1. AI 大模型：智元机器人开发了启元大模型，为机器人提供强大的认知能力和交互能力。
2. 灵巧操作技术：智元机器人的机器人具备高精度的操作能力，能够完成复杂的抓取和操作任务。
3. 自主导航技术：智元机器人的机器人能够在复杂环境中自主导航和避障，适应多样化的应用场景。

产品布局：

1. GO 系列人形机器人：包括 GO-1 等产品，具备高动态运动能力和智能交互能力。
2. 工业服务机器人：智元机器人也在开发适用于工业场景的服务机器人产品。

市场表现：智元机器人虽然成立时间不长，但在人形机器人领域已取得了一定的技术突破和市场认可。其产品已在工业制造、商业服务等领域开始应用。

五、产业发展面临的挑战与机遇

5.1 技术挑战

数据获取与质量问题：高质量机器人数据集的缺失是具身智能发展的一大障碍。收集真实世界的机器人数据不仅耗时费力且成本高昂，而仿真数据又存在与现实差距（sim-to-real gap）的问题，难以完全模拟真实场景中的物理现象和复杂情况。目前开源的机器人数据集质量参差不齐，缺乏统一的数据采集基准，无法满足跨场景、跨任务的通用机器人训练需求。

模型能力局限：现有的多模态大模型在语言、视觉、触觉等多模态融合感知方面仍处于发展阶段，融合能力尚浅，难以支撑机器人在开放场景中的稳定运行。在复杂环境和长周期任务执行中，模型的知识转移和泛化能力不足，任务规划器难以适应通用场景，导致机器人在面对新情况时表现不佳。

技术路线不确定性：具身智能领域目前技术路线众多，如分层模型和端到端模型等，每种技术路线都有其优势和局限性，尚未形成明确的主导技术路线。这使得企业和研究机构在技术研发方向的选择上存在一定困惑，增加了研发风险和成本。

硬件性能与成本平衡：高性能硬件是具身智能的基础，但高性能往往意味着高成本。如何在性能和成本之间找到平衡点，是具身智能大规模商业化面临的重要挑战。未来 2-5 年，端到端具身 AI 模型将至关重要，同时需要更低成本、更持久的硬件支持。

伦理与安全问题：在商用和家用服务场景中，机器人的 “失效成本” 极高。一旦发生故障或行为异常，可能会对人员安全和财产造成严重损害。因此，确保机器人的安全性和符合伦理道德规范成为具身智能发展必须解决的重要问题，需要建立完善的技术标准和监管机制。

5.2 产业挑战

产业链协同不足：具身智能产业链涉及多个环节，从上游的硬件供应到中游的软件开发再到下游的应用场景，各环节之间的协同合作仍有提升空间。目前，产业链各环节公司在技术开发中存在 “重复造轮子” 的现象，导致资源浪费和效率低下。

标准体系不完善：具身智能领域的技术标准和规范尚未完全建立，不同企业的产品和技术之间兼容性差，制约了产业的规模化发展。建立统一的技术标准和评估体系，是推动具身智能产业健康发展的重要任务。

商业模式不明确：具身智能的商业模式仍在探索阶段，如何实现技术价值的有效转化，是企业面临的重要挑战。目前，大多数企业仍处于投入阶段，尚未实现盈利，需要探索可持续的商业模式。

人才短缺：具身智能涉及多学科交叉，对人才的综合素质要求极高。目前，具备 AI、机器人、材料科学等多领域知识的复合型人才严重短缺，制约了产业的发展。如何培养和吸引相关人才，是产业发展面临的重要挑战。

资本泡沫风险：随着具身智能的热度上升，资本大量涌入，存在一定的泡沫风险。部分头部本体公司被给予较高的估值和溢价，导致资源闲置；同时，部分资源配置与行业发展阶段错配，可能影响产业的长期健康发展。

5.3 发展机遇

政策支持力度加大：2025 年，具身智能首次被写入国务院政府工作报告，标志着其正式进入国家战略规划。北京、深圳、上海等 20 多个城市已明确将具身智能列为重点发展方向，并出台了一系列支持政策。例如，北京提出要培育千亿级产业集群，深圳提出到 2027 年具身智能机器人产业集群相关企业超过 1200 家。

市场需求增长：随着人口老龄化、劳动力成本上升等因素影响，市场对具身智能的需求日益增长。在工业制造、医疗健康、养老服务等领域，具身智能能够有效提高生产效率、降低成本、改善服务质量，市场前景广阔。

技术突破加速：随着 AI 大模型、传感器技术、运动控制等领域的技术突破，具身智能的性能不断提升，应用场景不断拓展。例如，北京人形机器人创新中心研发的机器人可以完成 0.1 毫米级精密装配作业，标志着我国在具身智能领域跨入 “动态稳定 + 高精度操作” 新阶段。

产业链成熟：具身智能产业链正逐步完善，从上游的硬件供应到中游的软件开发再到下游的应用场景，各环节的技术水平和产业化能力不断提升。减速器、控制器、传感器等国产化率提升至 45%，谐波减速器成本下降 30%，推动整机价格降至 10 万元以下，为具身智能的大规模应用创造了条件。

国际合作空间扩大：具身智能是全球性的前沿科技领域，国际合作空间广阔。中国企业可以通过与国际领先企业和研究机构合作，引进先进技术和经验，提升自身竞争力。同时，中国在应用场景创新、产业化等方面的经验也可以为全球具身智能的发展提供借鉴。

5.4 未来发展趋势

（一）技术融合加速

具身智能将与更多技术领域深度融合，如自动驾驶、虚拟现实、元宇宙等。例如，自动驾驶与具身智能在技术实现路径上高度相似，均包含 “感知 - 决策 - 规划 - 控制” 的算法架构，两者的技术可以相互借鉴和迁移。此外，具身智能与虚拟现实（VR）/ 增强现实（AR）技术的结合，将为人机交互带来新的方式，操作人员能够身临其境地感受机器人所处环境，并通过手势、语音等自然交互方式向机器人下达指令。

（二）端到端模型成为主流

未来，端到端大模型将成为具身智能的主流技术路线。端到端大模型能够直接实现从人类指令到机械臂执行，即输入图像及文本指令，输出夹爪末端动作，无需复杂的中间处理环节。随着数据的不断积累和技术的迭代，端到端大模型的性能将不断提升，推动具身智能向更加智能化、通用化的方向发展。

（三）场景应用深化

具身智能将在更多领域实现深度应用，从工业制造、医疗健康到家庭服务、教育娱乐等，应用场景将不断拓展。未来，具身智能产品将在以下领域实现突破：

1. 工业 4.0：人机协作从单一工序向全流程渗透，如汽车制造中机器人自主完成焊接、涂装、总装。
2. 银发经济：养老陪护机器人集成健康监测、跌倒报警、情感交互功能，缓解护工短缺压力。
3. 特种作业：消防、核电站巡检等高风险场景中，机器人替代人工执行任务，结合数字孪生实现远程操控。

（四）产业生态完善

具身智能的产业生态将逐步完善，形成更加开放、协同的发展格局。未来，产业生态将呈现以下特点：

1. 标准化推进：2025 年全球具身智能技术标准体系预计初步建立，2027 年中国具身智能产业生态将实现全面协同。
2. 平台化发展：通用的具身智能平台将成为产业发展的重要支撑，如北京人形机器人创新中心的 “慧思开物” 平台，实现了单个软件系统在机械臂、人形机器人等不同构型上的兼容。
3. 生态联盟形成：企业间将通过建立创新联合体、产业联盟等形式，实现资源共享、优势互补，共同推动产业发展。

市场规模快速增长：具身智能市场规模将保持快速增长态势。据中研普华预测，2025 年中国具身智能市场规模将突破 9731 亿元，2030 年有望达 4 万亿元。另据预测，2025-2030 年，中国具身智能行业市场规模预计从 5000 亿元增长至 1.5 万亿元，年均增长率保持在 25% 以上。具身智能产业规模将达万亿元级，推动产业从 “数字化” 向 “智能化” 跃迁。

六、结论与展望

6.1 研究结论

（一）产业发展进入快车道

具身智能作为人工智能领域的前沿方向，正从技术验证迈向实际应用，并深度融入各类实体场景，展现出广阔的产业革新潜力。2025 年，具身智能首次被写入国务院政府工作报告，标志着其正式进入国家战略规划。北京、深圳、上海等 20 多个城市已明确将具身智能列为重点发展方向，并出台了一系列支持政策，产业发展进入快车道。

（二）产业链初步形成

我国已形成了较为完整的具身智能产业链，涵盖上游的芯片、传感器、控制器等硬件设备，中游的 AI 算法、大模型、操作系统等软件系统，以及下游的人形机器人、工业机器人、服务机器人等产品和应用场景。产业链各环节的技术水平和产业化能力不断提升，为产业发展提供了有力支撑。

（三）技术创新成果显著

我国在具身智能领域取得了一系列技术创新成果。例如，北京人形机器人创新中心研发的 “慧思开物” 平台，实现了单个软件系统在机械臂、人形机器人等不同构型上的兼容；星动纪元的人形机器人 “星动 STAR1” 打破了电驱人形机器人奔跑速度的世界纪录；浙江人形机器人创新中心自主研发的机器人可以完成 0.1 毫米级精密装配作业等。这些成果表明，中国在具身智能领域已跨入 " 动态稳定 + 高精度操作 " 新阶段。

（四）市场规模快速增长

具身智能市场呈现快速增长态势。2024 年，中国具身智能市场规模达 8634 亿元，同比增长65%。预计 2025 年市场规模将突破 9731 亿元，2030 年有望达 4 万亿元。另据预测，2025-2030 年，中国具身智能行业市场规模预计从 5000 亿元增长至 1.5 万亿元，年均增长率保持在 25% 以上。

（五）国际竞争格局呈现新态势

全球具身智能领域的竞争格局正在形成。截至 2025 年 4 月 9 日，中国具身智能专利申请超 21.99 万件，位居全球第一，占全球申请量约 26.45%。然而，中国虽然在专利申请数量上领先，但与第二名的美国相差不足 10%；且从专利申请人维度来看，全球排名前十的专利申请人，主要来自日本、韩国、美国。这表明，中国在具身智能领域虽然取得了长足进步，但在核心技术和基础研究方面仍需加强。

6.2 未来展望

（一）技术发展趋势

1. 端到端模型成为主流：未来，端到端大模型将成为具身智能的主流技术路线，特别是 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型将得到广泛应用。
2. 多模态融合深入：具身智能将实现视觉、听觉、触觉等多种感知能力的深度融合，提升机器人在复杂环境中的适应性和交互体验。
3. 轻量化与高效化：具身智能将向轻量化、高效化方向发展，通过模型压缩、硬件加速等技术，提升系统的实时性和能效比。
4. 自主学习能力增强：随着强化学习、模仿学习等技术的发展，具身智能的自主学习能力将不断增强，能够通过与环境的交互不断优化自身行为。

（二）产业发展趋势

1. 产业规模持续扩大：具身智能产业规模将持续扩大，预计 2030 年中国市场规模将达 4 万亿元。
2. 产业生态更加完善：具身智能的产业生态将逐步完善，形成更加开放、协同的发展格局。标准化、平台化、生态联盟将成为产业发展的重要特征。
3. 应用场景不断拓展：具身智能的应用场景将不断拓展，从工业制造、医疗健康到家庭服务、教育娱乐等领域，将实现全方位渗透。
4. 国际合作与竞争并存：具身智能是全球性的科技领域，国际合作与竞争将并存。中国企业将积极参与国际竞争，推动中国技术和产品 “走出去”。

（三）社会影响展望

1. 生产方式变革：具身智能将推动生产方式变革，实现生产过程的智能化、柔性化和自动化，提高生产效率，降低成本。
2. 生活方式改变：具身智能将深刻改变人们的生活方式，为人们提供更加便捷、智能的生活服务。未来，机器人可能会成为家庭中的陪伴者，工作中的合作者，甚至是探索未知世界的先锋。
3. 就业结构调整：具身智能的发展将导致就业结构调整，部分传统岗位可能被自动化设备替代，同时也将创造大量新的就业机会，如机器人研发、维护、管理等。
4. 社会治理创新：具身智能将为社会治理提供新的手段和方法，提升社会治理的精准性和有效性。例如，在城市管理、公共安全等领域，具身智能可以发挥重要作用。

6.3 战略建议

（一）企业层面

1. 明确战略定位：企业应根据自身优势，明确在具身智能产业链中的定位，专注于特定的细分领域，形成差异化竞争优势。
2. 加强技术创新：企业应加大研发投入，加强技术创新，特别是在 AI 大模型、传感器技术、运动控制等核心技术领域，提升核心竞争力。
3. 推动场景落地：企业应积极推动具身智能在特定场景的落地应用，通过解决实际问题，实现技术价值的有效转化。
4. 构建产业生态：企业应积极参与产业生态建设，与产业链上下游企业建立合作关系，共同推动产业发展。

（二）政府层面

1. 完善政策体系：政府应进一步完善具身智能的政策体系，从研发支持、产业化、应用推广等方面形成全方位的政策支持。
2. 加强基础设施建设：政府应加强具身智能相关的基础设施建设，如算力基础设施、数据中心等，为产业发展提供支撑。
3. 促进人才培养：政府应加强具身智能领域的人才培养，支持高校设立相关专业，培养复合型人才。
4. 推动国际合作：政府应推动国际合作，搭建国际合作平台，促进技术、人才、资金等要素的国际流动。

（三）社会层面

1. 加强科普教育：社会应加强具身智能的科普教育，提高公众对具身智能的认知和理解，促进技术的普及和应用。
2. 关注伦理安全：社会应关注具身智能的伦理和安全问题，建立健全相关法律法规和伦理规范，确保技术的健康发展。
3. 适应变革：社会应积极适应具身智能带来的变革，调整就业结构，完善社会保障体系，确保社会的稳定和发展。

具身智能作为人工智能领域的前沿方向，正从技术验证迈向实际应用，并深度融入各类实体场景，展现出广阔的产业革新潜力。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，具身智能将深刻改变人们的生产生活方式，推动社会的智能化发展进程。我们有理由相信，在政策支持、技术创新和市场需求的共同推动下，中国具身智能产业将迎来更加广阔的发展前景。