【具身智能：万亿赛道的“价值兑现”之考（上）】

编者按 资本潮涌下，具身智能正在叩响“价值兑现”的大门。

作为科技创新与产业创新深度融合的典型代表，具身智能已成为新质生产力发展的生动注脚。但要真正迈向万亿产业，具身智能仍需跨过技术攻关、场景落地、商业闭环等多重关口……对产业链上的每个主体来说，这都是挑战，也是机遇。

这是一个需要对话的时刻。本期《中国经济时报·新质策源导刊》汇聚专家的前瞻视野、智库的冷静思考与企业一线的真实动态，力求在分歧中辨析产业突破的方向，在共识中凝聚同向而行的力量。诚邀您与我们携手，一起跟踪、观察、见证具身智能赋能千行百业、走进万家生活。

本报记者 张一鸣

人工智能浪潮涌动，加速赋能实体经济，能够感知环境、自主作业学习的具身智能迎来产业转折关口。

一方面，大批企业扎堆入局；另一方面，资本大量涌入，产业热度攀升，政策持续发力，加速补齐具身智能产业短板。

繁荣背后，隐忧暗藏。比如，具身智能本体制造企业的产能已经远超当前市场需求；制约产业走向规模化应用的“大脑”，需要的高质量数据仍存在较大缺口；产业发展需要的巨大资金缺口，或将在不久的未来引发行业整合潮。

放眼全球，我国独特的产业链与场景优势，将为具身智能产业的发展创造条件，但与此同时，在基础理论和关键技术上，我国与发达国家还存在一定差距。

理性客观看待当前我国具身智能产业的现状与未来的前景，不仅有利于产业界把握机遇，应对挑战，也是推动我国具身智能产业健康发展的必需之举，相关各方应主动把握变革窗口期，未雨绸缪，积极应对浪潮退去之后的裸泳时代。

行业迭代加速

当普通人工智能局限于线上文字问答，具身智能正在给AI装上可以感知世界的实体躯体。

依靠摄像头、触觉传感器感知周边环境，听懂人类口语指令，自主规划行走、抓取等动作，具身智能将在仓库、工厂、普通家庭反复试错学习，适应复杂多变的现实环境，灵活适配多项任务。

回顾发展历程，具身智能产业先后经历了三个不同发展阶段。

2022年之前，传统程序控制阶段，依靠工程师逐条编写指令，机器人只能完成单一标准化作业，缺少自主适应能力。

2023年至2024年，大模型技术快速普及，市场迎来样机热潮，大批企业推出展示用机器人，可以完成简单抓取、舞蹈等动作。但这类设备大多适配实验室简单环境，放到车间、居家等杂乱场景稳定性不足，距离商用差距明显。

2025年至今，商业化验证起步阶段，市场竞争逻辑发生根本转变。企业比拼不再停留在外观、简单演示动作，长期连续作业稳定性、后期运维成本、实际盈利水平成为硬核考核指标，行业优胜劣汰节奏加快，单纯炒作概念的企业逐步被市场清理出局。

在这条具身智能的迭代之路上，中国在一些领域已经领跑，一些领域并跑，当然也还有一些领域仍在追赶中。

放眼全球市场，各国技术优势各有侧重，国内外差距分化明显。

我国最大优势在于完备的上下游产业集群，长三角、珠三角零部件配套产业高度集聚，新品样机迭代速度大幅领先欧美国家。国内矿山、制造业厂区、养老机构场景数量充足，海量真实工况可以持续沉淀行业专属数据。叠加充裕的社会资本与持续落地的扶持政策，工业场景商业化落地节奏走在全球前列。

经过多年的努力，我国在中端伺服电机、普通谐波减速器、环境识别算法方面达到国际主流水平，与海外企业差距不大，属于并跑赛道。

短板集中在底层原创理论和高端精密零部件。发达国家在机器人长期自主学习、通用底层算法框架方面原创成果突出；一些国家依靠长期积累，重载高精度减速器、柔性触觉传感器、特种加工工艺领先国内三至五年，国产零部件长期运行稳定性不足，高端器件进口依赖度偏高，基础技术板块整体处于跟跑状态。

赛道差距，决定了我国产业接下来的追赶方向。

堵点亟待破解

当下商业化验证阶段，是决定未来十年全球产业格局的关键窗口期，短期市场变化正在深刻改写长期行业规则。

具身智能的智能系统分为三部分，大模型承担大脑负责思考判断，运动控制算法充当小脑协调肢体动作，电机、减速器、仿生灵巧手构成硬件本体。过去企业大多单独攻关算法或是硬件，单打独斗就能分到行业红利。随着产业竞争升级为全链条比拼，零散中小企业生存空间持续收窄，依托完整供应链、共享行业数据集、统一行业标准的产业集群优势持续放大。

从现有应用场景的实践看，矿山、仓储这类作业环境规整的行业会率先实现盈利；家庭养老场景受制于采购成本、隐私安全顾虑，大规模普及仍需要漫长周期。企业盈利模式同样迎来变革，单纯售卖硬件利润持续压缩，设备租赁、按月付费、长期运维服务、定制化解决方案，将成为企业长久盈利的核心来源。

行业稳步向前推进，国家配套政策也随产业实际需求动态调整，扶持重心从培育产业赛道转向推动商用落地。

2023年工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，划定零部件、智能算法重点攻关方向，引导社会资本投向行业薄弱环节。2024年—2025年，国家将具身智能划入未来重点培育产业。国资委督促能源、汽车央企对外开放生产厂区，为企业提供实地测试场地。北京、深圳、苏州等多地设立百亿级别产业基金，发放算力补贴、样机研发补助，搭建公共测试平台，完善地方产业配套。

产业持续成长，落地过程中的现实难题逐步显现。针对行业痛点，2026年国家出台一系列精准落地新政。

工业和信息化部、国资委联合发布实景实训专项行动文件，督促十省市属地央企开放车间、康养机构实景场地，让企业采集故障、极端工况下的稀缺数据。国家出台统一行业标准，规范硬件接口、数据采集方式、安全管理准则，破解不同厂商设备互不兼容的行业难题。同时推广机器人租赁模式，配套安全责任保险，降低企业一次性采购投入，考核重心从样机展示效果，转向长时间实地作业稳定性，倒逼企业摒弃噱头式研发。地方政府同步跟进，上海、深圳等地补贴企业长期场景运营费用，行业扶持告别重样机、轻落地的旧模式。

尽管政策持续精准发力，但产业现存短板依旧突出。

一是高质量行业数据缺口较大，企业各自采集工况数据，形成数据孤岛，设备故障、极端环境样本稀缺，实验室训练模型落地现实环境误差偏大，叠加高端传感器、精密零部件国产化进程偏慢，整机定价偏高，抬高行业商用门槛。

二是各行各业场景需求碎片化，定制化改造成本居高不下，项目回本周期普遍达到三至五年，下游企业采购普遍持观望态度。制度层面仍存在短板，跨省市数据流通审批流程繁琐；家用机器人个人隐私边界、人机协作事故责任划分缺少细化法规。

三是行业复合型技术人才紧缺，既懂机械结构又精通AI算法的从业者供给不足。市场层面同质化竞争问题突出，不少企业追逐短期样机热度，不愿投入长周期基础研究，行业低价内卷现象普遍，制约行业高质量发展。

破解上述堵点，需要政府、企业协同持续发力。

多方协同发力

短期市场洗牌在所难免，长期赛道成长空间广阔，在行业不同发展阶段，各方主体需要找准自身定位，适应行业变化。

热潮过后，未来三至五年行业进入洗牌调整周期。

软硬件层面，中端零部件加速国产替代，硬件成本缓慢下行，但高端精密器件、底层算法短板难以短期补齐。市场层面，矿山、高危工业场景率先实现小规模商用盈利，家用服务机器人处于试点推广阶段。资本层面，市场将趋于理性，除了行业龙头外，深耕细分赛道、具有独特竞争优势的企业可以站稳脚跟。

对于地方与国家主管部门，中长期基础技术需要长期投入。国家专项资金需持续支持特种钢材、精密加工工艺、自主学习基础理论等长周期项目，包容研发阶段性失败。部委要统筹全国实训平台建设，打通省市之间数据流通壁垒，避免各地重复搭建仿真平台，并减少一次性样机奖励，重点扶持场景长期运营、公共行业数据集建设；拉长地方产业基金存续年限，匹配行业长周期研发特点。高校需针对性开设交叉学科专业，出台配套政策引进海外精密加工领域高端人才，补齐人才短板。

企业需要理性布局赛道，避免盲目跟风。中小配套企业聚焦触觉传感器、关节模组等细分领域，走专精特新路线。整机企业优先深耕矿山、仓储垂直行业，先实现稳定盈利，暂缓盲目布局通用家用市场。主动对接国家实景实训基地，依托公共数据集降低研发成本，推行租赁模式减轻客户资金压力，严格落实国家隐私、安全规范。上下游企业抱团组建产业联盟，分摊研发成本，避开同质化价格战。

普通消费者需要客观看待新技术的成长周期，理性接纳现阶段产品短板，不对家用机器人抱有过高期待。日常使用只开放必要个人信息，优先选购符合国标认证的合规产品。使用过程中主动反馈故障与使用问题，助力企业迭代升级。顺应就业结构变化，主动学习人机协作新型岗位技能，适配产业变革。

放眼五至十年，行业格局将迎来质变。高端精密零部件基本实现国产化替代，机器人自主学习能力大幅提升，养老陪护、家用服务机器人大规模走进大众生活。国产机器人出海规模扩大，国际之间数据合规、行业标准博弈日趋激烈。

政府层面需要持续完善民生场景监管细则，细化家用机器人隐私管控、安全事故责任划分条例，推动国内行业安全、硬件接口规范升级为国际通用标准，提升对具身智能的治理能力。依托“一带一路”合作项目带动国产装备出海，采集全球不同地域工况数据持续优化算法。政策性金融机构为出海企业提供长期信贷支持，持续完善海外人才引进政策，筑牢产业人才根基。

本土企业要立足国内场景打磨通用算法，沉淀海内外多元环境数据，打造自主品牌，布局海外售后运维网络，由硬件销售转向全生命周期服务运营。提前研究各国跨境数据法规，规避海外合规风险，持续投入底层基础技术研发，缩小和海外龙头原创技术差距。

普通民众要逐步接纳人形机器人融入日常生产生活，理性看待岗位迭代更替，主动学习智能产业相关技能，适应全新社会分工模式。

短期看，行业规模快速扩张的同时也将伴随着新一轮的优胜劣汰，能够快速突破，验证技术路线可行性和经济性的企业将掌握先发优势。放眼长远，依托国内完备的产业配套、海量落地场景以及连贯稳定的政策红利，我国具身智能产业在应用落地层面的先发优势十分稳固。只有各方同向发力、久久为功，才能将我国的产业规模优势转化为国际技术话语权，让国产具身智能赋能各行各业，在全球新一轮人工智能产业竞赛中抢占先机。