报 告 简 介

2025年，具身智能首次被写入政府工作报告，与量子科技、生物制造等一同列为未来产业重点培育方向。同年，中国人形机器人出货量占全球84.7%，一级市场融资超400亿元，行业正式从“概念验证”迈入“量产元年”。然而，热潮之下，技术瓶颈、成本压力、商业化路径分化等问题同样凸显。

本报告基于2025年至2026年初的最新数据，系统分析了中国具身智能产业的发展态势、技术演进、市场竞争、资本流向及商业化落地。报告覆盖了从VLA模型到WAM架构的算法跃迁、从核心硬件国产化到灵巧手感知精度提升的技术突破、从工业制造到特种领域的场景渗透，以及“七小龙”等头部企业的估值与出货量格局。报告同时直面Sim2Real迁移瓶颈、端侧算力制约、家庭服务渗透率低等现实挑战，以审慎、客观的视角，为读者描绘了一幅具身智能从“技术驱动”迈向“场景驱动”的完整图景。

目    录

第一章 具身智能行业概况与市场体量

1.1 具身智能行业概述

1.2 全球与中国具身智能整体市场规模

1.2.1 具身智能整体市场规模

1.2.2 人形机器人细分市场规模

1.3 中国具身智能行业一级市场融资数据

1.3.1 融资轮次分布与结构变化

1.3.2 主要资本类型与典型大额案例

第二章 具身智能技术演进与关键参数

2.1 算法模型技术路线对比

2.2 核心硬件技术参数与国产化率

2.3 灵巧手与运动控制技术参数

2.4 仿真与数据平台

第三章 中国具身智能细分领域产品落地与商业化最新动态

3.1 工业制造领域

3.2 商用服务领域

3.3 特种领域

3.4 家庭与教育陪伴领域

3.5 2025-2026年Q1中国具身智能重要新品与行业事件

第四章 中国具身智能竞争格局与供应链分析

4.1 中国具身智能企业分类与核心指标对比

4.2 中国具身智能供应链竞争格局

4.2.1 减速器

4.2.2 电机与伺服驱动

4.2.3 丝杠（行星滚柱丝杠）

4.2.4 传感器

4.3 中国具身智能区域产业集群数据

4.3.1 三大核心城市竞争格局

4.3.2 其他重点城市

第五章 中国具身智能发展趋势与展望

5.1 中国具身智能技术趋势量化预测

5.2 中国具身智能市场趋势量化预测

5.3 中国具身智能竞争格局演变预测

5.4 中国具身智能市场规模预测分析

正    文

（温馨提示：文末附PDF文件下载）

第一章　具身智能行业概况与市场体量

1.1　具身智能行业概述

一、核心定义与边界

通俗地说，具身智能就是让AI“拥有身体”，成为能在真实世界中自主行动的“实干家”。它指的是智能体通过物理实体与环境实时交互，实现感知、学习与进化的能力。具身智能的核心在于实体设备与智能决策的深度融合——这种“机器大脑”能够帮助决策，支配肢体对周遭环境变化快速做出反应。

为了更清晰地界定这个概念，我们需要把它和容易混淆的几个概念区分开来。具身智能不等同于传统工业机器人——后者只能在结构化环境中执行固定程序的重复动作，缺乏理解和适应环境变化的智能。它也不等同于大语言模型这类“非具身AI”——ChatGPT这些产品没有物理实体，只能处理数字世界的信息，不具备与环境交互的能力。国地共建具身智能机器人创新中心总经理熊友军指出：“具身智能必须具备‘本体+环境+智能’三个要素——有物理形态、能感知环境、可自主决策并执行。”它不等于“大模型+机器人”，也不局限于人形机器人，而是涵盖多种载体的通用智能形态。

打个比方：非具身AI像是一个足不出户的“军师”，能纸上谈兵但不能亲自上阵；传统工业机器人则像是一个只会重复劳动的“熟练工”，能做但不会思考；而具身智能要做一个既能想、又能做的“实干家”。

二、技术特征

具身智能的技术特征可以概括为“一个闭环、两个支柱”。

“感知-决策-执行”闭环是其最核心的技术特征。具身智能体首先通过视觉、触觉、力觉等多模态传感器感知外部环境和自身状态，然后由“大脑”（AI大模型）进行理解和决策规划，最后通过执行器和运动控制系统将决策转化为物理动作。完成动作后，系统会收到反馈，再次进入感知环节，形成持续迭代优化。这种闭环机制区别于传统机器人的开环控制，使得具身智能体能够适应动态变化的真实环境。

物理交互是第二个关键特征。不同于只处理虚拟数据的大模型，具身智能体必须直接与物理世界发生交互——搬运货物、操作工具、跨越障碍、与人协作。它需要通过身体和环境的直接互动来实现智能行为，例如一个扫地机器人用摄像头感知环境、用轮子移动探索周围、通过传感器识别障碍物并调整路径，最终完成清扫任务，这样的过程就是典型的物理交互。

自主学习是第三个特征。具身智能体不是被“教会”所有技能，而是在与环境的持续交互中不断学习、进化和优化。通过强化学习等技术，它能够从成功和失败的尝试中积累经验，提升自身表现。正如中国信通院在其发展报告中所分析的，具身智能的核心能力之一就是通过数据驱动实现持续进化。

三、战略定位

2025年，具身智能首次被明确写入政府工作报告，与生物制造、量子科技、6G等一同被列为未来产业重点培育方向。政府工作报告提出“持续推进‘人工智能+’行动”，将具身智能作为人工智能与实体经济深度融合的重要抓手。这一里程碑事件标志着具身智能正式上升为国家战略。

具身智能之所以被提升到如此战略高度，背后有多重考量。从新质生产力的角度看，中国科学技术发展战略研究院的研究指出，具身智能是人工智能与物理世界深度融合的高级形态，是培育新质生产力、构建现代化产业体系的关键引擎。从全球竞争的角度看，麦肯锡全球研究院发布的报告将机器人与共享自动驾驶汽车、未来空中交通等硬科技产业一同纳入驱动全球经济增长的18个未来竞争领域，认为它们将成为全球竞争、科技创新和价值创造的核心阵地。在这个领域，中美两国已同处全球具身智能发展的第一梯队，竞争态势日趋激烈。

四、产品形态谱系

具身智能并非只有人形机器人这一种形态。恰恰相反，目前产业界的主流认知是：应该根据不同场景选择最合适的形态。优必选科技副总裁焦继超对此有清晰的划分，他将当前具身智能领域按产品形态主要分为以下几类：

第一类：协作机械臂。优势在于精度高、技术成熟、投资回报率清晰，但劣势是柔性不足、难以迁移到其他场景，目前主要应用于工业制造领域。这是目前商业化程度最高、落地规模最大的产品形态。

第二类：四足机器人（“机器狗”）。优势是越障能力强、环境适应性好，可在崎岓地形中稳定行走；劣势是负载能力有限、人机交互较弱。主要应用于电力巡检、安防消防、军工等特种市场。宇树科技的四足机器人全球累计交付已超5万台，是这一领域最具代表性的产品之一。

第三类：轮式/履带式移动机器人。优势在于承载能力好、稳定性高、成本较低，是目前商业化落地最成熟的形态之一。劣势是地形受限、交互性较弱，主要应用于物流仓储、巡检安防、商业服务（如酒店送餐、商场导购）等领域。从2025年世界人工智能大会（WAIC）的展示趋势来看，轮式机器人因其更易快速部署、加速短期商业化的优势，已成为当前行业的主流产品形态。

第四类：人形机器人。被认为是最具想象空间也是技术挑战最大的产品形态。2023年10月，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，指出人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品。人形机器人的优势在于其双足行走和双手操作的设计使其能够在为人类设计的空间中移动和服务，能更好融入人类社会和工作环境。但挑战同样明显——技术复杂、成本较高，距离大规模商业化仍有相当长的路要走。宇树科技创始人王兴兴在接受采访时坦言：“人形机器人走进生活，到每个人家里去，距离还比较远。行业目前还处于早期阶段。”

此外，具身智能的物理载体还包括无人车、无人机、仿生机器人等形态。L4级自动驾驶本质上也是具身智能的应用场景之一。

1.2　全球与中国具身智能整体市场规模

在讨论具身智能的市场体量时，需要区分两个概念：一是更广义的具身智能产业市场，涵盖人形、四足、轮式及各类移动智能装备以及自动驾驶等应用；二是狭义的人形机器人本体市场。目前各方机构发布的数据口径并不完全统一，以下按照不同口径分别呈现，并在关键数据处标注统计范围。

1.2.1　具身智能整体市场规模

从全球范围看，2025年全球机器人产业迎来了资本的爆发性增长。麦肯锡全球研究院发布的《未来的竞争产业》报告指出，2018-2022年间机器人产业获得的风险投资已从46亿美元增至131亿美元。进入2025年，CB Insights统计的全球机器人产业链融资总额达到407亿美元，同比增长74%，创历史新高。

中国具身智能市场（广义）正处于快速扩张通道。根据36氪研究院2026年发布的《具身智能产业发展研究报告》，中国具身智能市场规模已从2018年的2133亿元迅速增长至2025年的9150亿元（该口径包含自动驾驶、无人车、无人机等多形态），并有望在2026年突破万亿元大关。从全球占比看，中国已成为全球增长最快、市场规模最大的具身智能市场之一。

在人形机器人这一细分赛道上，中国的表现尤为突出。根据工信部直属赛迪研究院发布的《2025年人形机器人市场研究报告》，2025年中国人形机器人整机企业数量超过140家，全年出货量约1.44万台，占全球总出货量的84.7%；市场规模达到15.5亿元，全球占比约53.8%。从全球出货量排名来看，宇树科技、智元、乐聚、加速进化、松延动力、优必选出货量位居全球前六位，合计占据全球74.1%的份额。国际数据公司（IDC）发布的《全球人形机器人市场分析》显示，2025年全球人形机器人出货量约为1.8万台，同比增长约508%，这一数据与赛迪研究院全球约1.7万台的推算基本吻合。

同期，中国四足机器人市场也保持了较快增长态势。GGII（高工机器人产业研究所）数据显示，2025年中国四足机器人市场销量达到7.39万台，同比增长127.32%。

图表1：2025年全球与中国具身智能市场规模及出货量关键数据

注：1、广义具身智能产业市场包含人形机器人、四足机器人、轮式机器人、无人车、无人机、自动驾驶等多种形态。狭义具身智能机器人本体市场（仅机器人硬件及直接相关软件）2025年中国市场规模约52.95亿元（据《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》）。读者在跨报告比较时需注意口径差异。

2、36氪研究院口径下的“具身智能”包含自动驾驶等应用场景，与仅统计机器人本体的口径不同。

数据来源：CB Insights、36氪研究院、赛迪研究院、GGII、IDC、中投产业研究院

1.2.2　人形机器人细分市场规模

人形机器人作为具身智能领域最受关注的细分赛道，各方机构给出了不同程度的长期规模预测。综合来看，当前市场正处在“从万台到十万台”的量产爬坡期。

高盛的预测体系最为系统和被引最多。基于对主要厂商和供应链企业的实地调研，高盛预计2025年全球人形机器人出货量约在1.5万至2万台之间（与上述赛迪/IDC实际数据基本一致），中国企业贡献了绝大部分出货量。展望2026年和2027年，高盛维持全球出货量将分别达到5.1万台和7.6万台的预测。放眼更长周期，高盛预测到2035年全球人形机器人出货量将达140万台，对应营收约380亿美元（基准情景）；若实现“蓝天情景”（即成为消费级产品并广泛应用于工业领域），2035年市场规模可高达2050亿美元。

高盛同时指出了行业面临的关键挑战。当前，许多机器人预训练严重依赖模拟和合成数据，“Sim2Real”的差距仍是瓶颈——模拟环境中80%-90%的准确率在真实场景中往往跌至50%以下。高盛研究主管杜茜也坦言，“人形机器人仍在行业发展早期阶段，未来前行方向仍有很多可能性”。

GGII的预测侧重中国市场。其发布的《2025年人形机器人产业发展蓝皮书》显示，2025年全球人形机器人市场销量约1.24万台，市场规模63.39亿元；到2030年销量将接近34万台，市场规模超640亿元；到2035年销量将超过500万台，市场规模将突破4000亿元。GGII的数据在中国市场研究中具有较高的引用权威性，需要注意的是，该机构蓝皮书的预测口径（发布时间较早，基于当时行业尚处爆发初期的模型）与前述IDC和赛迪的年度实际出货量数据有所不同，前者反映的是一定边界下的长期增长曲线，后者则是对已发生市场表现的统计。

麦肯锡的判断则更加长期和大胆。其预测到2030年全球人形机器人市场规模将突破5000亿美元，这一数字相当于当前全球新能源汽车市场的1.5倍。需要指出的是，麦肯锡的“市场规模”定义包含了硬件、软件、服务等全价值链，而不仅仅是机器人本体的销售收入。

从这些预测中不难发现一个有趣的现象——各机构的短期预测差异不大，但长期预测差距巨大。这恰恰反映了具身智能行业目前的真实状态：短期来看，各家厂商的量产规划和商业化节奏已经比较清晰，分歧不大；但长期来看，行业究竟能走到什么程度、会在哪些场景率先爆发，还存在很大的不确定性。

1.3　中国具身智能行业一级市场融资数据

2025年是中国具身智能行业一级市场融资的爆发之年。由于不同数据平台的口径、时间截取方式和统计范围存在差异，以下呈现多个来源的数据以供交叉对照。

IT桔子口径显示，截至2025年12月21日，超过600家投资方加码具身智能，全年融资事件超304起，总融资额达到379亿元，分别是2024年的2.95倍和4.05倍，是2023年的7.24倍和4.37倍。另一口径（更宽泛的“具身智能机器人”领域）则显示全年融资334起，融资总额约406亿元。

鲸准口径显示，截至2025年11月，人形机器人相关赛道投融资事件达161件，已披露投资金额达433.46亿元人民币。

CB Insights的全球数据则提供了一个更宏观的视角：2025年全球机器人产业链融资总额达407亿美元，同比增长74%，创历史新高。

无论采用哪个口径，核心结论是一致的：2025年具身智能赛道的融资体量和密度都达到了前所未有的水平。从月度趋势看，上半年平均每月约15-20起融资事件；进入7月出现第一个波峰，到12月以45起达到全年最高峰。至少有14家企业在这一年发生了4次及以上的融资事件。更有如松延动力一年内完成6轮融资的罕见案例，从A轮火速迈入Pre-B+轮。

图表2：2025年中国具身智能一级市场融资数据

数据来源：IT桔子、鲸准、CB Insights、中投产业研究院

1.3.1　融资轮次分布与结构变化

从全年整体来看，具身智能行业的投融资事件中，种子轮/天使轮以及Pre-A/A/A+轮的早期轮次在数量上合计占比较高，说明行业整体仍处于成长初期。但从2025年末的趋势来看，股权结构的变动正在发生。据鲸准对2025年末一周融资数据的统计，中早期交易（种子轮至A+）占比33.6%，环比下降7.5个百分点；而成长期交易（B轮及以上）占比8.2%；战略投资交易占比升至36.4%，已披露金额80.92亿元，为各轮次中金额最高的类别。

战略投资和并购交易的合计占比已达到约55%。这意味着产业资本和大企业正在以更深入的方式参与行业布局，而不仅仅是财务性投资。

战略投资比例的显著提升是一个非常重要的信号。过去产业方更多是“投钱等着上市退出”，现在则更倾向于“投产业链、投生态”——通过投资绑定上游核心供应商、下游应用场景，甚至直接与机器人公司成立合资公司。从二级市场看，宇树科技、云深处等头部企业已陆续启动IPO进程，具身智能正从一级市场的“概念热”迈向二级市场的“价值兑现”。

另一个值得关注的现象是融资集中度极高。据投中嘉川数据统计，2025年168家获得投资的具身智能企业中，自变量、它石智航、乐聚机器人、星动纪元、星海图、众擎机器人等前10家公司共计拿到了134.72亿元的投资，占到全年行业融资额的40.95%。头部企业拿走了全年融资总额的四成以上，中小型初创企业的融资环境并不乐观——这其实是一个早期信号，行业已经开始向头部集中。

1.3.2　主要资本类型与典型大额案例

2025年具身智能赛道的资本结构呈现出明显的“三足鼎立”格局。

政府引导基金是其中最为突出的一支力量。国资背景基金及其关联企业在2025年出手频繁，北京国管（北京国有资本运营管理有限公司）全年参与了14起投资事件，投资高度集中在“清华系”及北京的头部人形机器人标的。北京、上海、深圳、湖北等多地设立了规模达百亿元的机器人产业投资母基金，如湖北省人形机器人产业投资母基金、上海具身智能基金、北京机器人产业发展投资基金等。这些国资基金的共同特点是：资金体量大、投资周期长、对技术方向的引导性强。

CVC（企业风险投资/产业资本）是第二股重要力量。据不完全统计，百度风投、联想创投、蚂蚁集团等8家核心大厂全年投资次数合计达62次，其中百度风投以13次投资位居首位，联想创投/联想之星以11次紧随其后。腾讯领投智元B轮融资是其首次入局人形机器人领域，时隔一月迅速追加，后又跻身宇树股东行列；美团通过旗下战投、龙珠两大平台集中布局，2023年至今累计出手8次、覆盖7家核心公司，在2025年上半年密集完成6次投资，坐稳了“中国具身智能第一投资人”的位置；而京东以三个月内连投6家机器人公司的速度迅速深入布局，分别覆盖本体、核心部件、算法等全链条。宁德时代首次以战略投资者身份布局具身智能赛道，便领投了银河通用的11亿元融资。这些产业方的投资逻辑非常明确：与其等到技术成熟后再去购买服务，不如提前布局，把技术能力“长”在自己的生态里。

VC（财务投资机构）也并未缺席，但角色有所变化。在早期轮次中，英诺天使基金积极参与具身智能领域的种子轮与天使轮投资。启明创投、蓝驰创投、经纬创投、源码资本、IDG资本等头部机构也在多起大额融资中持续加注。相比前两类资本，财务投资机构的退出压力更大，对商业化节奏的要求也更紧迫。

图表3：2025年中国具身智能典型大额融资案例

数据来源：IT桔子、鲸准、中投产业研究院

上表中的案例基本囊括了2025年具身智能赛道最具代表性的几笔大额融资。有几个值得注意的细节：

第一，“政府基金+产业资本”的组合拳正在成为标配。以银河通用的11亿元融资为例，背后既有宁德时代这样的产业龙头战投，也有北京机器人产业基金这样的政府引导基金，还有国开科创这样的国家级投资平台。这种“产业+国资”的组合正在成为具身智能赛道大额融资的标准配置。

第二，老股东的持续加注值得关注。在一轮又一轮的融资中，老股东愿意继续跟投甚至领投，说明对被投企业的发展前景有更强的信心和更深层的绑定诉求。智元机器人在B轮融资中就有多家老股东持续跟投。

总的来看，2025年中国具身智能一级市场的核心特征是：“热”是确定的，“方向”是多元的，“头部效应”是明显的。资本端的热情为产业发展提供了充足的弹药，但真正的考验才刚刚开始——最终决定行业成败的，不是融了多少钱，而是这些钱花在哪里、能不能转化成真正的商业价值。

第二章　具身智能技术演进与关键参数

如果说第一章我们聚焦的是“这个行业有多热”，那么这一章我们要回答的是“这个行业到底能不能真正走起来”。具身智能不同于传统的软件行业或制造业——它要求算法、硬件、运动控制、仿真平台四个维度的能力必须同步进化，哪一块拖了后腿，整个“机器人”就立不起来。本章从这四个维度出发，梳理当前技术演进的关键节点和量化参数，为后续的商业化分析打下基础。

2.1　算法模型技术路线对比

一、VLA主流架构：让机器人“听懂人话、看懂世界、动手干活”

你可能好奇：机器人到底怎么做到“听你的指令做事”？答案藏在VLA（Vision-Language-Action）模型里。

VLA是一种多模态模型，能够同时处理视觉、语言和动作三个维度的信息，从语言指令和环境感知出发，直接生成机器人可以执行的动作。与传统深度强化学习方法相比，VLA在复杂环境中展现出更强的通用性、灵巧性和泛化能力，不仅适用于工厂等受控环境，也能应对家庭等非结构化场景。

目前VLA架构主要有三种技术路线：

第一种：VLM+动作。这是最直接的实现方式——用现有的视觉-语言大模型作为“大脑”，在输出层增加动作解码能力。代表工作包括Google DeepMind的RT-2等。它的优点是语义理解能力强、上手快，但动作生成的效率和频率受限于VLM的推理速度。RT-2包含两个版本：RT-2-PaLI-X（55亿参数）和RT-2-PaLI-X-55B，后者通过大规模视觉-语言数据训练获得更强的泛化能力。

第二种：VGM+动作。 VGM是视频生成模型的延伸。它的基本思路是：给定当前帧和一段语言指令，模型先生成“接下来应该看到什么”（预测未来视觉序列），再通过逆动力学模型解码出动作。Google的Genie系列沿用了这一思路。这种路线对物理动态的理解更深入，但计算开销较大。

第三种：VLM+Latent+Action。这一路线在VLM和动作生成之间引入了一个“潜在空间”作为缓冲，先在压缩的特征空间中进行规划和推理，再解码出连续的动作序列。动作分块（Action Chunking）策略可一次预测未来N步动作，有效降低VLM推理频率，缓解高频实时控制与大模型推理延迟之间的结构性矛盾。

天风证券在其发布的《具身智能投资图谱》中分析认为，单一模型难以满足复杂现实场景的需求，分层融合是架构演进的必然趋势。VLA虽然具备高通用性，但仍存在“幻觉”等问题；传统算法如SLAM安全性高但缺乏泛化能力。因此，未来产业主流方向将是混合模型架构。

二、代表模型技术指标

当前行业正处于技术快速迭代阶段。根据行业技术路线评估，VLA的演进分为几个阶段：第一代朴素VLA（2023-2024年，端到端直接映射）、第二代增强型VLA（2024-2025年，融合世界模型实现先预测后执行）、第三代类脑VLA（2025-2026年，大脑/小脑/躯干分工协同）。

在第三代架构中，快慢系统深度融合成为核心设计理念。慢系统负责抽象推理与长期规划，运行频率约1-5Hz；快系统负责实时感知与快速响应，运行频率20-100Hz。这种双系统设计带来了三大优势：能效比提升、实时性保障、鲁棒性增强。智平方联合高校于2025年发布的FiS-VLA（Fast-in-Slow VLA）模型即采用这一双系统架构，在仿真和真实环境任务中均实现了成功率的提升。

图表4：主要VLA模型技术指标对比

数据来源：学术论文、企业公开信息、中投产业研究院

三、从VLA向WAM跃迁：具身智能的“下一代大脑”

VLA虽然表现不错，但它有一个根上的问题：它学的是“看到什么就做什么”，而不是“这么做之后世界会发生什么”。说得直白一点：VLA是一个“条件反射型”智能体——你让它从桌子上拿杯子，它可能伸手就抓，但它不会提前想象“如果我伸左手可能会碰到水壶”“如果我伸得太快杯子会滑落”。

为了解决这个问题，行业正在朝WAM（World Action Model，世界动作模型）的方向演进。WAM是一个统一环境动态建模与动作生成的具身基座模型，能够同时预测未来状态并生成动作，实现“先推演、后执行”。

复旦大学团队在其WAM综述中给出了一个更简单的解释：不同于VLA只是被动学习观测到动作的映射，WAM既要预测环境的物理演化，也要让生成的动作与预测的未来状态相匹配。用智元机器人的话说，就是要让机器人在模型构建的虚拟“母体”中完成自主的呼吸、学习与进化——不再是机械地复现人类采集到的有限经验，而是变成能在模型世界中预判未来、规划全局的决策者。

架构上，WAM分为两大类：

级联式WAM（Cascaded WAM）：先由世界模型生成未来状态或视觉计划，再由动作模型从中解码机器人动作。

联合式WAM（Joint WAM）：在单一系统中同时预测未来状态和动作，将世界建模和动作生成作为联合监督目标。

截至目前，斯坦福、UC伯克利、复旦、智元、星海图等团队均有代表性研究成果发布。英伟达的DreamZero系列工作在2026年初将WAM推向行业焦点。2026年4月，智元发布Genie Envisioner2.0世界模型，实现了“动作驱动的物理进化引擎”和“模型世界里的强化学习”，支持分钟级长时序稳定推演。2026年3月，星海图团队发布Fast-WAM，通过颠覆性重构模型底层逻辑解决了延迟问题。

2.2　核心硬件技术参数与国产化率

说完了算法这个“大脑”，我们再来看看“身体”——硬件是具身智能的物理载体，也是中国产业升级的主战场。

以人形机器人为例，电机、传感器、减速器、丝杠四大类核心零部件的成本占比合计超过90%。这些核心部件的技术水平和国产化率，直接决定了中国具身智能产业的自主可控能力。以下按照执行器、传感器、芯片三大方向分别阐述。

一、执行器

执行器是机器人的“肌肉”，负责将决策层的指令转化为物理运动。其中关节模组作为高度集成的执行器单元，正朝着轻量化、高功率密度、中空穿线方向发展。2025年12月，微悍动力发布超紧凑型WHJ03（额定扭矩3Nm）、大负载中空型WHJ120（额定扭矩120Nm）等系列产品。2025年7月，步科机器人发布第四代FMK系列无框力矩电机，提供外径25-115mm的8种规格覆盖，同尺寸扭矩提升22%，70mm中空直径支持线束穿轴布线。浙江金华企业在2025年底发布的关节模组中，大尺寸模组峰值扭矩可达450牛•米，扭矩密度较同类产品提升约30%。

行星滚柱丝杠作为核心传动部件，国产化取得了显著进展。湖北科峰智能传动股份有限公司研发生产的行星滚柱丝杠精度达最高P1级，成功打破国外技术壁垒，关键精度指标达国际先进水平，为人形机器人灵巧手等核心部件实现进口替代提供了坚实支撑。

二、传感器

传感器是机器人的“神经末梢”，决定了环境感知的精度和智能化的上限。华鑫证券在传感器行业报告中指出，传感器是机器人实现精细化操作与安全交互的关键基础。

在六维力传感器领域，国产化进程尤为迅猛。根据MIR睿工业发布的数据，2024年中国六维力传感器市场内资厂商出货占比已超过50%，呈现内资主导格局；据GGII数据，2025年前三季度蓝点触控在人形机器人领域的市占率达72.6%。坤维科技、宇立等国产厂商也在加快人形机器人领域拓展。

在触觉传感器领域，国产厂商进步显著。戴盟机器人推出的视触觉传感器在感知密度上取得突破。帕西尼在2025年世界机器人大会上发布的第三代PX-6AX-GEN3触觉传感器，具备全量程0.01N的精细力识别和1秒内100万次超高频触觉采样能力。中国科学院研究团队也在高密度触觉感知方向取得了前沿研究成果。

视觉传感器（摄像头、激光雷达）和姿态传感器（IMU）的国产化率相对较高。

三、芯片

AI算力芯片是支撑具身智能“感知-决策-执行”闭环的核心硬件。当前行业主流方案依赖CPU+GPU/NPU组合，但硬件接口不统一、通信协议复杂等问题加剧了系统集成难度。

在国产芯片方面，2025年底辉羲智能光至R1芯片已进入商业化量产阶段，在具身智能领域累计收获数千台基于R1芯片的域控制器订单；景嘉微CH37边端侧AI SoC芯片成功点亮；北京大学孙仲团队研制出基于阻变存储器的模拟矩阵计算芯片，可在28纳米及以上成熟工艺量产。但从整体市场来看，英伟达仍占据主导地位，国产大规模部署仍在早期阶段。

图表5：核心硬件国产化率与技术水平评估

注：国产化率基于券商研究报告、行业协会数据和MIR Databank综合估算。评价标准：绿灯为国产化率50%以上、产业链相对成熟；黄灯为30%-50%、技术追赶中；红灯为低于30%、技术高度依赖进口。六维力传感器以MIR睿工业市场销量占比为评价依据。

数据来源：天风证券研究报告、MIR Databank、中国电子学会、各企业公开信息及行业分析、中投产业研究院

2.3　灵巧手与运动控制技术参数

灵巧手是人形机器人完成任务的“最后一厘米”。如果一个机器人什么都看得懂、想得明白，但手“笨”得连个纸杯都拿不稳，前面的努力就都白费了。而运动控制则决定了机器人“能不能站稳、能不能跑起来”。

一、灵巧手

天风证券在其投资图谱中将灵巧手的技术趋势概括为“主动自由度增加，欠驱动走向全驱动”。电驱动是当前主流方案，传动方案上刚性和柔性技术路径仍存在分歧，而在触觉感知方面，“堆料竞赛”趋势明显，触觉传感配置度持续走高。

以下是代表性灵巧手的主要参数：

图表6：灵巧手主要技术参数对比

数据来源：学术论文、企业公开资料、科技日报报道、中投产业研究院

二、运动控制性能

双足运动能力是实现人形机器人从实验室走向户外场景的核心指标。以下为当前业界代表性产品的运动性能参数。

图表7：人形机器人运动性能对比

注：宇树G1速度数据来自首届世界人形机器人运动会（2025年8月）；智元远征A2速度数据来自V1.3版本OTA升级（2025年12月）；跨省行走纪录为2025年11月创造。

数据来源：中国电子报、上观新闻、北京经济技术开发区总工会、经济参考报、中投产业研究院

在2025年全球首个人形机器人半程马拉松赛事中，参赛机器人需在21公里复杂路况中维持稳定，关节需承受超10万次高强度冲击。最终6支机器人队伍成功完赛，实现了约30%的完赛率。其中，“天工Ultra”夺得冠军，展现了运动控制的重大进步；但也暴露出算法鲁棒性不足、关节过热等短板。

结合以上分析可以得出一个阶段性判断：灵巧手在感知能力上进步最快——中国企业在触觉传感器密度上已处于全球领先位置；而运动控制方面，“稳定性”仍是短板，30%的半马完赛率说明还有相当长的距离要走。不过头部厂商的技术指标提升速度非常快，从“能站”到“能走”再到“能跑”，几乎是一年一个台阶。

2.4　仿真与数据平台

真实机器人的训练成本高得惊人——一台人形机器人动辄几十万甚至上百万元，摔一次可能就意味着几千上万元的维修成本。因此，在虚拟世界中让机器人“先学一遍、多摔几回”，再将其技能迁移到真实世界，成为行业的共识。

一、仿真平台

仿真平台为具身智能算法提供可扩展、可控、确定性的训练环境，可提供完美深度、精确6D物体姿态、碰撞边界和无遮挡多视角状态等真实世界中难以获取的数据。仿真平台有助于大幅降低训练成本、缩短迭代周期，是实现Sim2Real迁移的关键基础设施。

当前主流的仿真平台包括NVIDIA Isaac Sim（高保真物理仿真与合成数据生成）、MuJoCo（高效刚体动力学仿真，学术研究广泛使用）、Gazebo（ROS生态集成度高）、Genesis（2024年底发布，统一物理引擎与生成式框架）以及智元GE-Sim（动作驱动的物理进化引擎）等。

智元机器人于2025年推出Genie-Envisioner系列，2026年4月升级至2.0版本。GE-Sim2.0突破性地实现了真正的动作驱动——世界不再是无法干预的幻影，而是会根据机器人的每一个指令产生高保真的反馈，支持分钟级长时序稳定推演和“模型世界里的强化学习”。

二、数据集

训练数据的规模和多样性是决定模型能力的关键因素。当前数据来源包括：机器人中心遥操作数据（提供严格对齐的观测-动作-后续状态轨迹，但采集成本高）、便携式人类示范数据、仿真数据（可规模化生成多样化场景）以及人类第一视角视频数据。

Open X-Embodiment是目前最具规模性和多样性的开源真实机器人数据集，由Google DeepMind联合21个机构合作构建，汇集了22种不同机器人类型的数据，涵盖527种技能和160,266个任务，包含100多万条真实机器人轨迹。该数据集在训练跨平台通用机器人策略方面具有里程碑意义。

三、Sim2Real迁移

Sim2Real迁移——“在仿真里练得好好的，放到真实世界还行不行”——是制约行业发展的核心瓶颈之一。从行业实践来看，在简单抓取、放置等基础任务中，经过良好训练的模型迁移成功率相对较高；而在精细操作、复杂交互等高复杂度场景中，迁移成功率仍有较大提升空间。各头部企业正通过域随机化、混合数据训练、仿真到真机的在线微调等方式持续提升Sim2Real迁移效果。智元GE-Sim2.0的“内置激励模型”能力则更进一步——让训练闭环被完整地内嵌进虚拟世界本身，机器人可以在没有物理损耗的“母体”中进行千万次的试错与策略优化，这为提升Sim2Real迁移成功率开辟了全新的技术路径。

图表8：仿真平台性能与数据生态对比

数据来源：各平台官方文档、学术文献、企业公开信息、中投产业研究院

综合本章四个维度的分析，可以得出一个阶段性判断：中国在六维力传感器市场出货占比已超过50%，触觉感知等“精细感知”环节国产化进展显著，VLA模型迭代速度与国际基本同步，并在WAM新范式上形成了与全球同步甚至局部领先的研究储备；但在运动控制的鲁棒性、AI算力芯片等环节仍存在明显短板，Sim2Real迁移效率也尚待突破。从技术水平与商业化的关系来看，算法模型和仿真平台的进展最快，核心硬件的国产替代是当前最大的“攻坚项”，但部分传感器领域已出现显著进展。

第三章　中国具身智能细分领域产品落地与商业化最新动态

如果说前两章我们讨论的是行业大势和技术储备，那么这一章要回答一个更现实的问题：这些机器人到底有没有被人买走？用在了什么地方？效果怎么样？2025年被业界称为具身智能的“量产元年”，数字化机器人与人形机器人产品已不再是停留在演示中的“PPT产品”，而是实实在在地进入真实的产线、消费场景与特殊工况环境中。但从商业化落地的分布来看，工业制造和特种服务仍是“挑大梁”的主力，商用服务正快速铺开，而家庭陪伴则尚处在“雷声大雨点小”的试探阶段。本章从这四个维度分别展开。

3.1　工业制造领域

如果具身智能产业是一场长跑，工业制造赛道就是最先跑出配速的那一段。原因很简单：工业场景投资回报周期最清晰，一台机器人大约花多少钱、能替代几个人、多少个月回本——这些账是算得过来的。

一、场景部署进展

2025年下半年至2026年初，中国机器人厂商订单量显著激增。据各企业公开信息，优必选、智元、银河通用、宇树等头部企业均获得了亿元级以上订单。具身智能机器人订单正在汽车工厂、3C产线、大型仓储等领域全面铺开，头部企业全年累计交付超1.2万台，较2024年的“实验室级交付”实现质的突破，优必选、智元等5家企业启动了“万台级”产能规划。

汽车制造是当前工业场景中的“头号战场”。优必选的Walker S系列已进入蔚来、比亚迪、东风柳汽、吉利汽车、一汽-大众等多家车企工厂实训，并于2025年上半年在全球首次实现人形机器人批量进入汽车工厂，东风柳汽采购部署了20台。Walker S2还成功进驻美国德州仪器芯片生产线，承担亚毫米级精密操作，成为国产工业人形机器人批量出口高端制造场景的首个案例。

3C制造和锂电光伏也在加速渗透。智元机器人远征A2-W在富临精工工厂实现了“单班次1000箱周转箱配送零故障”，验证了具身智能在工业上下料场景的商业价值。银河通用在工业制造领域已与宁德时代、德国博世、丰田汽车、韩国现代等国内外龙头工业客户达成深度合作，累计订单达数千台。

二、代表性企业订单与交付数据

2025年的订单市场，头部企业凭借技术积累与场景深耕，拿下超亿元甚至十亿元级大单，成为行业落地的“标杆力量”。

图表9：2025年中国具身智能企业工业领域订单与交付情况

注：部分订单为框架性战略合作协议，实际交付比例因企业而异。据行业调研，2025年头部企业确定性交付订单占比约78%。

数据来源：各企业公开信息、行业研究报告、财经媒体报道综合整理、中投产业研究院

需要补充说明的是，智元机器人在2026年4月实现了第10000台通用具身机器人下线，收获了来自汽车制造、3C电子等行业的规模化采购订单，国产机器人从“量变”积累向“质变”突破。

三、已进入产线的作业类型与渗透率

工业制造中已落地的人形机器人作业类型主要涵盖物料搬运与上下料（智元、银河通用等）、精密装配与质检（优必选、智平方等）、包装与分拣（银河通用零售仓储）、巡检与安防（优必选、众擎等）等几大类。从渗透率来看，与工业机器人自动化水平高度集成、投资回报率最清晰的汽车总装与部件装配环节渗透率相对最高，头部车企工厂已实现批量部署；锂电光伏和3C电子制造业正处在快速验证阶段；而更复杂的精密制造与半导体制造场景渗透率最低，但对单个工业场景的工艺要求也最高。

另一方面，核心零部件企业也因整机订单激增而同步受益。绿的谐波已进入特斯拉Optimus与优必选供应链；拓普集团人形机器人订单超20亿元，产能规划达百万套级别。这表明人形机器人已从整机验证阶段迈入全产业链协同交付阶段。

3.2　商用服务领域

比起工业制造，商用服务没有那么“重”，但落地速度一点也不慢。酒店、餐厅、银行、医院、商场甚至庭院——机器人的身影正变得越来越常见。

一、场景部署进展

商用服务机器人主要部署在酒店餐饮、零售药房、金融政务和庭院清洁四大场景。酒店餐饮场景中，服务机器人承担送餐、清洁、客房送物等标准化服务；零售药房场景中，机器人实现商品盘点、补货、取送等自动化操作；金融政务场景中，人形机器人承担前台接待、智慧导办、业务咨询等功能；庭院清洁则聚焦泳池清洁、割草等场景，是中国企业出海的重要赛道。

擎朗智能是全球商业化落地规模最大的服务机器人企业之一。根据IDC最新报告，擎朗智能累计出货量超10万台，业务覆盖餐饮酒店、医疗康养、工厂商超等全生态场景，产品畅销全球60余个国家和地区的600多个城市。近期，擎朗还推出了双足人形具身服务机器人XMAN-F1，采用“岗位化”工作模式，将餐厅、酒店的服务流程拆解为标准化岗位，建立“机器人-岗位”的精准对应关系，以实现更广泛的落地应用。

元鼎智能专注于庭院智能清洁场景，主打泳池清洁机器人、割草机器人等室外智能清洁产品。据企业公开数据，截至2025年6月，其泳池机器人累计出货量已超过150万台，在中国品牌中出货量位居第一，全球销量排名前二，在亚马逊电商平台的占有率超过35%。

数字华夏聚焦多模态交互智能的人形机器人，在高端商用场景形成差异化优势。创始人沈健在接受采访时表示，公司已拿下数亿元框架性订单，客户包括头部ICT厂商、地方电网、头部银行、大型国央企及多所高校。截至2025年11月，公司在手及在谈订单超过1.5亿元，产品已开始小规模交付。

图表10：商用服务机器人代表性企业部署情况

数据来源：企业公开信息、IDC报告、36氪研究报告、各企业公告、中投产业研究院

二、商业模式创新：RaaS与订阅制

商用服务机器人领域正在探索多元化的商业模式。传统的硬件销售模式之外，RaaS和订阅制正成为新的增长点。

RaaS（Robot as a Service，机器人即服务）模式通过“按需付费、按次收费”的方式降低客户的使用门槛——企业不必一次性承担高昂的硬件采购成本，而是按使用时长、服务次数或功能模块付费。这种模式尤其适用于对机器人投资回报周期敏感的中小型商户。

订阅制模式则更为灵活，客户按月或按年支付服务费，由服务商提供设备、维护、软件升级等全套服务。据36氪研究院报告，部分头部服务机器人企业的RaaS和订阅制收入占比在2025年已提升至20%-30%，预计2026年将继续扩大。

除了面向企业的RaaS订阅，机器人租赁市场也在快速升温。2026年春节档，机器人租赁订单环比增长超300%，主要平台如“擎天租”订单排至3月，春节档期总订单超5000单。租赁模式已从单纯的设备出租升级为包含动作设计、现场运维的全套解决方案，覆盖商业演出、家庭聚会等多元场景。

3.3　特种领域

特种领域的特殊性在于——环境恶劣、风险高，但同时也是最能体现机器人“替代人”价值的场景。电力巡检、安防救援、能源化工等场景中，机器人的需求刚性最强，也最容易算清楚经济账。

一、电力巡检

电力巡检是当前特种领域最为成熟、落地规模最大的场景。云深处科技自主研发的绝影系列四足机器人率先在全球实现变电站全自主巡检，整体识别准确率达96.5%，目前该解决方案已落地国家电网、南方电网等超100座变电站，平均无故障运行时间突破1000小时。此外，云深处产品还广泛应用于应急消防、安防巡逻、工业运维等领域，核心产品业务已覆盖50个国家和地区，落地1200余个行业场景。

更值得关注的是，2026年电力行业的具身智能采购出现了标志性的突破。国家电网于2026年4月印发《2026年具身智能发展规划》，计划年内集中采购各类具身智能设备约8500台，总投资约68亿元，重点聚焦电力巡检、带电作业、应急救援、仓储物流四大场景，采购品类覆盖四足巡检机器狗、人形带电作业机器人和双臂巡检机器人等多个品类。设备采购之外，另有部分资金投向技术研发与人才培养。若计入南方电网及地方能源集团的跟进采购，业内预计2026年电力行业具身智能总投资规模有望突破100亿元。采购设备的机器人本体公司包括云深处、宇树、智元、优必选、傅利叶等。

这一规划标志着国内能源央企对具身智能的采购从“小批量验证”正式进入“规模化部署”阶段。规划同时明确了电力场景的落地节奏：2026年将重点区域具身智能渗透率提高到30%；2027年实现超80%的智能体应用普及率，覆盖80%以上的高危作业场景；至2030年实现具身智能与数字孪生电网深度融合。

二、安防救援与能源化工

在应急消防与安防巡逻方面，云深处等企业的四足机器人已在多地进行试点应用，参与火灾现场侦查、危险品排查、灾后搜救等高风险任务。宇树科技的四足机器人也在矿山巡检等能源化工场景中获得了批量订单。国家电网的68亿元采购规划同样覆盖了应急救援场景，进一步拓展了特种领域的应用边界。

图表11：特种领域代表性企业与部署情况

数据来源：企业公开信息、国家电网采购规划、行业研究报告、中投产业研究院

从特种领域的商业化特点来看，订单金额大且相对集中——国家电网一家即释放68亿元采购需求；技术指标要求明确，识别准确率（96.5%）、无故障运行时间（MTBF>1000h）等均有量化标准；成本效益清晰，经济账可以准确计算。这也使得特种领域成为具身智能当前商业化最为“稳当”的赛道之一。

3.4　家庭与教育陪伴领域

如果说前三个领域的共同特征是“B端买单、效果说话”，那么家庭与教育陪伴领域则是行业里最让人心情复杂的一个方向。一方面，消费端的价格门槛已经降下来了；另一方面，真正愿意掏钱的人，并不多。

一、产品形态与消费格局

在消费级市场，2025年“618”大促期间，从9999元的桌面陪伴机器人到数十万元的工业级机器人，超过20款产品集体登陆电商平台。宇树G1销量突破1000台，灵童NIA-F01以9999元首发价切入市场。教育辅助型机器人是C端市场中增长较快的品类，二、三线城市销量同比增长明显。该品类主要应用于编程教学、语言互动、科学实验演示等场景，用户群体中K12教育机构和高收入家庭占比较高。

二、用户反馈与市场瓶颈

技术的繁荣并未有效转化为市场的热情。家用级人形机器人入户仍面临多重瓶颈。首先是成本与价值的错位——目前家用级人形机器人价格较高，多数潜在用户认为产品功能与价格匹配度不足。其次，场景适配性与可靠性有待提升，在非结构化的家庭环境中，人形机器人的综合任务完成率和复杂物品抓取的成功率仍有较大改进空间。此外，部分家庭对具备环境与音视频监测功能的机器人存在隐私顾虑，对机器人在儿童看护等高风险场景中做出完全自主决策的接受度也有待提高。

3.5　2025-2026年Q1中国具身智能重要新品与行业事件

如果要用一句话总结这一年多的行业大事，可以这么说：2025年是“量产元年”，2026年Q1则是“订单爆发季”。

图表12：2025-2026年Q1中国具身智能重大事件（按季度）

数据来源：国务院政府工作报告、工信部文件、中国经营报、IT桔子、公开新闻报道、各企业公告、中投产业研究院

从四个领域的横向对比来看，特种领域商业化最为成熟——电力行业68亿元采购规划打开了规模化应用的最大想象空间，国家电网与南方电网的示范效应将带动更多行业跟进；工业制造紧随其后，以订单和交付数据为标志迈入了“万台级”量产的实质性阶段；商用服务落地最为广泛，从擎朗累计超10万台到元鼎超150万台，出货量层面已经在服务机器人领域形成了规模化优势；而家庭陪伴尚处在消费市场验证的起步阶段，从“能买”到“想买”还有相当长的路要走。

图表13：四大领域商业化对比一览

数据来源：中投产业研究院

总体来看，2025-2026年Q1中国具身智能商业化呈现三大趋势：一是政府端大规模订单加速放量，以国家电网68亿元采购为标志，特种领域率先实现规模化采购；二是“万台级”量产拐点已现，智元、优必选等头部企业突破单厂家5000-10000台出货大关，标志着从“手工打造”向“量产制造”的质变；三是消费端渗透任重道远，尽管有“春晚同款”等爆款效应刺激，但家用级人形机器人的真实用户需求仍在培育期。

第四章　中国具身智能竞争格局与供应链分析

如果说第三章我们关注的是“产品卖到了哪里”，那么这一章我们要回答的是“谁在卖、谁在造、在哪里造”。具身智能产业的竞争格局，正在从一场“百家争鸣”的技术演示竞赛，迅速演变为“头部集中”的量产攻坚战。核心零部件的国产替代进程、区域产业集群的差异化路径，共同构成了当前竞争格局的三条主线。以下按照企业、供应链、区域三个维度分别展开。

4.1　中国具身智能企业分类与核心指标对比

一、竞争格局综述

当前中国具身智能产业参与方可概括为“四类玩家”：

第一类：科技巨头，包括华为、百度、阿里、腾讯、字节跳动、美团等。这类企业的优势在于算力、数据和大模型积累，但在机器人本体制造方面经验不足，因此多采取“平台赋能+战略投资”的策略——一方面开放AI大模型供机器人厂商使用，另一方面通过CVC（企业风险投资）密集布局头部机器人企业。

第二类：人形机器人创企，包括宇树科技、智元机器人、银河通用、星动纪元、众擎机器人、松延动力、加速进化等。这些企业是当前最具活力的创新力量，技术路线聚焦、融资密度大，是行业竞争中最受关注的一极。

第三类：传统机器人转型企业，以优必选、新松机器人为代表。此类企业在机器人领域已有多年积累，具备较强的产品化能力和渠道基础，但在具身智能的“大脑”算法上需要快速追赶。

第四类：跨界车企，包括特斯拉、小米、小鹏汽车、比亚迪等。车企的入局有其独特逻辑——汽车工厂本身就是人形机器人最大的潜在应用场景之一，同时汽车供应链（电机、减速器、传感器）与机器人高度重叠，技术迁移具备天然优势。

二、头部企业估值与核心指标对比

进入2026年，随着融资持续向头部集中，中国具身智能企业的估值已形成层次分明的格局。宇树科技、智元机器人、乐聚机器人、众擎机器人、银河通用、松延动力、加速进化七家公司因近两年密集融资、单家估值均超百亿元，且获红杉、高瓴、美团、宁德时代、比亚迪等头部机构投资，被业界称为“人形机器人七小龙”。

图表14：2025年中国具身智能头部企业核心指标对比

注：1、宇树科技财务数据源自招股书初审材料，尚未经审计，仅供参考。

2、优必选估值为港股上市公司市值（截至2026年4月），其余为一级市场投后估值；出货量数据源自多家媒体报道，不同来源可能存在差异。

数据来源：企业年报及公开财报、IT桔子、券商研究报告、中投产业研究院

从上表可以看出几个关键特征：

（一）估值分层明显，出货量与估值不完全成正比。优必选以约600亿元的市值“断层领先”，主要源于其作为港股“人形机器人第一股”的先发优势和全栈落地能力。2025年全年营收20.01亿元，同比增长53.3%；其中全尺寸具身智能人形机器人业务收入8.21亿元，占总营收41.1%，同比增幅达2203.7%，全年销量1079台。

（二）头部集中度极高。2026年第一季度，具身智能领域融资额约200亿至300亿元，同比增长翻倍，其中“七小龙”凭借百亿估值和头部资本加持稳居第一梯队。七家企业已分化出三个明显的实力层级：第一梯队以银河通用领衔，估值约200亿元，主打通用大脑研发；第二梯队包括宇树科技、智元机器人和乐聚机器人，估值在120亿至150亿元之间，深耕行业多年且出货量靠前；第三梯队为加速进化、松延动力和众擎机器人，估值刚过百亿，凭借差异化路线立足市场。

（三）量产派与技术派路径分化。七家头部公司在战略打法上呈现出明显的两大流派。“量产派”以宇树、智元、众擎为代表——宇树凭借极致成本控制将G1定价至9.9万元，2025年实现营收17.08亿元，是七家中唯一实现盈利的企业；智元2025年出货量领先，2026年3月累计量产突破1万台。“技术派”以银河通用、松延动力、加速进化、乐聚为代表——研发投入集中于VLA架构的通用大脑或仿生技术。

（四）科研教育仍是基本盘，工业化任重道远。以公开披露最详细的宇树为例，2025年前三季度科研教育客户贡献了人形机器人收入的73.6%，工业应用仅占9%。行业共识是工业化落地仍处早期验证阶段。

（五）盈利压力分化显著。除宇树外，其余六家均处于亏损或未披露盈利状态，依赖融资维持运营。

4.2　中国具身智能供应链竞争格局

核心零部件是具身智能产业链的“命门”。以人形机器人为例，上游零部件成本占比超70%，其中三大核心系统——执行系统、感知系统、控制系统——决定了机器人的性能边界和成本结构。以下按照关键环节逐一分析。

4.2.1　减速器

减速器是机器人关节的核心传动部件，成本占整机BOM的15%左右，主要分为谐波减速器（用于小臂、手腕等轻负载关节）和RV减速器（用于大负载关节）。

在谐波减速器领域，日本哈默纳科长期占据全球主导地位，但以绿的谐波为代表的国产厂商通过齿形设计优化，国产化率已从10%大幅提升至45%左右。绿的谐波已进入特斯拉Optimus与优必选供应链。RV减速器国产化相对滞后，日本纳博特斯克仍一家独大，但双环传动等企业正在加速追赶。

4.2.2　电机与伺服驱动

电机是机器人的“肌肉系统”，分为无框力矩电机（用于关节）和空心杯电机（用于灵巧手）两大类别。该领域国产化进展快，国产厂商已形成较完整的梯队布局。根据券商研究报告，汇川技术在国内伺服系统领域市占率领先，已与优必选、小米达成合作。2025年国产高端电机在人形机器人领域的市占率已突破25%，无框力矩电机、空心杯电机已通过优必选Walker X等量产验证。

4.2.3　丝杠（行星滚柱丝杠）

行星滚柱丝杠是价值量最高、技术壁垒最大的核心零部件之一，主要用于机器人的四肢部位，单台人形机器人需求约14个。该环节当前国产化进展相对较慢——国内行星滚柱丝杠市场中，以Rollvis、GSA、Ewellix为代表的海外厂商占据超过80%的市场份额，国产替代空间巨大。当前全球滚柱丝杠厂商主要由欧洲企业主导，受机器人等下游需求带动，恒立液压、五洲新春、贝斯特、北特科技等本土企业正加速丝杠领域突破，已有国产企业实现P1级精度量产。

4.2.4　传感器

传感器是机器人的“神经末梢”，其中价值最高的是六维力传感器。该领域是中国具身智能供应链中最具亮点的国产替代典范。据GGII数据，蓝点触控在国内人形机器人六维力传感器领域占据主导地位——2025年前三季度，其六维力传感器市占率达72.6%，关节扭矩传感器市占率高达95%。智元、银河通用、小米机器人、优必选、众擎等行业头部企业已批量采用蓝点触控的产品。一台人形机器人通常需配备4颗六维力传感器和28颗关节力矩传感器，六维力传感器和力矩传感器的成本约占整机BOM的15%。随着国产六维力传感器在精度和成本上的持续突破，中国企业已在高端力觉感知领域打破海外技术垄断。

图表15：具身智能核心零部件供应商市场份额与国产化进展

注：国产化率和市场份额数据综合自GGII、MIR Databank、券商研究报告及各企业公开信息。

数据来源：GGII（高工机器人产业研究所）、MIR Databank、行业研究报告、各企业公开信息、中投产业研究院

4.3　中国具身智能区域产业集群数据

具身智能产业的区域竞争格局，已从初期的“遍地开花”演变为以北京、上海、深圳三大核心城市为龙头的差异化竞争格局。三座城市在产业链定位、政策支持、企业集聚与资本活力上形成了鲜明而互补的格局。

4.3.1　三大核心城市竞争格局

如果要用一句话总结三座城市的差异化路径：北京赢在“大脑”，上海胜在“量产”，深圳强在“生态”。

（一）北京：技术创新策源地——“造脑派”

北京依托顶尖高校和科研院所的智力资源，精准瞄准具身智能的“智能大脑”这一核心命脉，走的是长期主义的技术底层路线。北京市经信局数据显示，目前北京已拥有机器人专精特新“小巨人”企业57家，集聚30家人形机器人整机单位，均位居全国首位。截至2025年5月，北京涉及人形机器人产业链相关环节的企业（包括零部件、软件算法、整机、集成应用等）超过30000家，其中高新技术企业1448家，专精特新企业513家。需要说明的是，该数字统计口径较宽，与整机企业数量（全国约140家）不可直接比较。在资本端，据IT桔子数据，2025年北京人形机器人融资事件达到37起、金额达70.12亿元，投资金额占全国比重上升至31.5%，资本高度集中。在具身智能机器人创新平台方面，北京建设了具身智能机器人创新中心，依托“天工”和“开悟”开源平台及具身智能数据体，支撑初创企业技术迭代。

（二）上海：量产突围者——“实干派”

如果说北京是“理论家”，上海就是“实干家”。依托完整的工业体系和系统工程积累，上海将核心竞争力锁定在“产品化与量产能力”。2025年12月，上海本土企业智元机器人的第5000台通用具身机器人正式量产下线，2026年3月累计量产突破1万台，成为行业内率先突破万台产能的企业，标志着中国人形机器人从“技术验证”迈入“规模商用”阶段。

上海在政策与资金支持力度上同样突出。2025年8月，《上海市具身智能产业发展实施方案》正式印发，明确提出到2027年核心产业规模突破500亿元的目标。浦东新区对具身智能企业给予最高4000万元/年的算力券支持。张江机器人谷已集聚智元、傅利叶等90余家领军企业，并启动了全国首个异构人形机器人训练场，形成了软硬件协同的产业集群。

（三）深圳：供应链枢纽——“生态派”

深圳的策略紧密绑定科技巨头与制造业优势，强调“根技术”突破与工业场景落地。据《深圳市机器人产业发展白皮书（2025）》显示，2025年深圳机器人产业总产值达2426亿元，同比增长20.56%，创下历史新高。此外，2025年深圳市拥有机器人专利的企业数量增至4676家，同比增长19.44%，增速较2024年大幅跃升。广东作为全国最大的工业机器人生产基地，2024年广东工业机器人产量24.68万台（套），全国占比44%，连续五年位居全国第一。

在人形机器人品牌方面，深圳拥有优必选、乐聚、众擎等行业头部企业。华为于2024年底启动深圳全球具身智能产业创新中心运营，通过提供具身智能大模型与算力底座，联合乐聚、拓斯达、兆威机电等本体厂商，致力于解决工业制造难题。

图表16：2025年北上深具身智能产业对比

数据来源：新京报、证券之星、人民财讯、证券时报、深圳市机器人产业发展白皮书、各城市政府文件、中投产业研究院

4.3.2　其他重点城市

除了北上深三大龙头，杭州、广州等城市也在积极布局具身智能产业，形成了各具特色的区域产业集群。杭州以宇树科技为代表，在人形机器人和四足机器人领域具备较强的品牌影响力。宇树科技凭借G1“万元级人形机器人”和春晚舞台上的精彩表现，成为大众认知度最高的具身智能品牌之一。广州以珠三角供应链为依托，在小鹏汽车、极飞科技等企业的带动下，在机器人制造和场景应用方面形成了一定积累。湖北、川渝等中西部地区也在通过设立百亿元级的机器人产业投资基金等方式，积极吸引具身智能企业落户，形成差异化竞争格局。

从企业、供应链和区域三个维度综合来看，中国具身智能产业正呈现三大趋势：

第一，头部企业加速分化，进入“优胜劣汰”阶段。以“七小龙”为代表的头部企业在估值、出货量和盈利能力上的差距正在拉大，宇树实现全年盈利而其余多家依赖融资维持运营，量产能力将成为区分“真金”与“镀金”的核心标尺。

第二，供应链国产替代进入关键窗口期。六维力传感器和无框力矩电机已实现国产主导，减速器和电机正加速追赶，但行星滚柱丝杠和AI算力芯片的国产化仍任重道远——这两大环节的突破速度，将在很大程度上决定中国具身智能产业的自主可控能力。

第三，区域分工格局初步成型。北京掌控“大脑”、上海攻坚“量产”、深圳夯实“供应链”——三城在产业链上形成了互补而非零和竞争的格局。随着产业加速成熟，这种“创新-量产-制造”的纵向分工模式，有望成为全球具身智能产业协同发展的样板。

第五章　中国具身智能发展趋势与展望

站在2026年中回望，具身智能产业已走过“概念验证”的热身阶段，正全速驶入“量产落地”的快车道。如果说前四章我们梳理了行业现状、技术进展和竞争格局，那么这一章的任务是向前看——2026年到2027年，甚至是更远的2030年，这个行业会发生什么变化？什么样的企业能活下来？规模能做多大？本章从技术、市场、竞争和宏观规模四个维度给出量化预测。

5.1　中国具身智能技术趋势量化预测

具身智能的技术进化不是匀速的，而是呈阶梯式跃升——算法模型越做越大、算力越做越强、硬件越做越便宜，这三股力量同时起作用，将在未来两到三年内显著拉低机器人的“入场门槛”。

一、模型规模与控制架构

当前行业正处于从“朴素VLA”向“类脑VLA”的代际跃迁过程中。2025-2026年，第三代类脑VLA架构渐成主流，其核心设计是快慢系统深度融合——慢系统负责抽象推理与长期规划（约1-5Hz），快系统负责实时感知与快速响应（20-100Hz）。这一架构带来约40%的CPU占用降低和10ms级响应延迟。

展望未来，模型规模的持续扩大是确定的。行业共识正在形成：端到端模型进一步统一视觉-语言-动作的联合表示，向具备通用推理能力和复杂环境适应性的“世界模型”演进，从“知道怎么做”向“理解世界怎么运行”跃升。预计2027-2028年，具备通用推理能力的类脑VLA模型将完成实验室验证，模型参数量级可能从当前的几十亿跃升至百亿甚至千亿级别。这背后是一条简单的规律：数据越多、模型越大、泛化能力越强。但光顾着让模型“变大”还不够——另一个同样重要的瓶颈是让模型在机器人上“跑起来”，这就引出了端侧算力的问题。

图表17：VLA模型演进趋势预测

数据来源：行业技术路线综述、各企业公开信息综合评估、中投产业研究院

二、端侧算力

具身智能对算力的需求不仅在云端，更在“端”——机器人必须在毫秒级的时间内做出反应，不可能每次都去问云端的大模型。这一刚性约束正在推动端侧AI芯片快速迭代。

国盛证券发布深度研报指出，云端无法克服的“低时延”缺口，正推动割草机器人、人形机器人、无人车成为端侧算力的主战场。英伟达已为此在2025年8月推出了算力超过2000TOPS的Jetson Thor，专门应对具身智能领域对端侧算力的高要求。然而，英伟达的高端方案门槛较高，导致国内许多初创企业不得不将推理任务外包给云端，反而放大了边缘侧的“延迟”和“不确定性”痛点。国盛证券称，2026年是端侧算力的“奇点”时刻——大模型轻量化、芯片算力跃升与机器人出货放量将在今年形成共振。

从短期来看，端侧算力正呈现两大趋势：一是芯片算力加速跃升，英伟达Jetson Thor等高性能芯片逐步导入中高端产品，国产替代从“能用”走向“好用”；二是大模型轻量化部署提速，通过模型剪枝、蒸馏等技术，百亿级模型可在端侧以较低功耗运行。预计端侧AI算力成本将呈持续下降趋势。

图表18：端侧AI算力芯片演进趋势

数据来源：国盛证券研报、企业公开信息、行业分析综合评估、中投产业研究院

三、灵巧手：自由度的持续提升

灵巧手是人形机器人执行任务的“最后一厘米”，也是当前技术迭代最快的环节之一。行业正在进行自由度的“军备竞赛”——更多的自由度意味着更高的灵巧性，但也意味着更复杂的控制算法和更高的成本。

矩阵超智于2026年5月发布的MATRIX-3人形机器人配备27维自由度灵巧手，可实现拟人化的捏、夹、旋转等微米级精密灵巧操作。因时机器人灵巧手2025年交付量突破1万台。根据GGII最新报告，2025年中国灵巧手市场销量约1.92万只，预计2026年有望达7.02万只，到2030年有望突破43万只。有行业分析指出，当前灵巧手自由度仅达到人类手部的60%左右，距离人类手部全功能（27-30个有效自由度）还有明显差距。从驱动方式来看，电机驱动凭借体积小、精度高成为主流；传动方案上，腱绳传动因结构紧凑、灵活性高被视为未来长期主流。

图表19：灵巧手技术演进预测

数据来源：GGII、企业公开信息、行业技术路线评估综合整理、中投产业研究院

四、成本下降曲线：从“实验室奢侈品”到“可接受的工具”

成本是决定具身智能能否大规模落地的“最终裁判”。过去一年，行业在降本方面交出了一份不错的答卷。随着核心零部件国产化加速和规模化生产启动，整机成本有望在未来两年内实现明显下降。

2025年的成本现状是：BOM成本约10万-15万元，其中执行器占比约40%，传感器约25%，大脑系统约20%，结构件与电池约15%。在中国供应链的推动下，整机成本正在快速下降。有企业已实现从2024年约70万元的成本降至2025年的约40万元，目标是在规模化量产后进一步降低。部分消费级产品已突破10万元价格门槛，核心零部件如谐波减速器、六维力矩传感器通过国产化实现70-80%的成本降幅。这种成本下探并非简单的规模效应，而是技术路线收敛、供应链成熟与中国制造优势叠加的共振结果。

展望未来，成本下降路径已较为清晰。随着国产谐波减速器、无框力矩电机等核心零部件规模化量产，预计整机成本将持续下降，投资回收周期将进一步缩短。到2030年前后，预计入门级工业人形机器人售价有望降至更具竞争力的区间，消费级产品进一步下探。

5.2　中国具身智能市场趋势量化预测

如果说技术决定“能不能做”，那么市场决定“能做多大”。从当前各方机构的预测来看，2026-2027年市场预期高度一致：出货量翻几倍是大概率事件，但真正拉开差距的是谁能率先把机器人卖进工厂的产线。

一、2026-2027年全球与中国出货量预测

从全球维度看，高盛基于对主要厂商和供应链的持续跟踪，维持2026年全球人形机器人出货量5.1万台、2027年7.6万台的预测，较2025年的1.5万-2万台实现数倍增长。这一增长主要由专用商业部署推动，例如酒店、银行、博物馆等公共场所的安保巡逻和客户服务场景。IDC最新预测显示，到2030年全球人形机器人出货量将突破51万台，年复合增长率接近95%。

从中国维度看，摩根士丹利上调中国人形机器人销量预期至2026年约2.8万台，强调中国供应链与政策的双轮驱动优势。据亿欧智库发布的《2026中国具身智能产业商业化前沿洞察》，2025年中国具身智能市场规模已达9731亿元，预计2027年将突破1.25万亿元（机器人6328亿元+自动驾驶6200亿元），年复合增长率超过20%。

在产能侧，头部企业的产能目标尤为激进。矩阵超智宣布预计2027年实现10万台级别量产能力；智元机器人2026年3月已实现累计量产突破1万台，其“358宏图”明确5年收入目标100亿元；宇树科技2025年纯人形出货超5500台，科创板IPO已获受理。优必选2025年全尺寸人形机器人销量达1079台，成为全球唯一实现全年交付超千台的企业。

图表20：2025-2027年全球与中国具身智能市场出货量预测

数据来源：高盛、摩根士丹利、IDC、GGII、企业产能规划综合、中投产业研究院

二、工业渗透率预测

2025年是中国工业人形机器人的“验证之年”。汽车制造是当前渗透率最高的工业场景，优必选的Walker S系列已进入东风柳汽、一汽-大众青岛公司等车企工厂；智元机器人远征A2-W在富临精工实现了批量应用。

展望2026-2027年，工业渗透率将经历从“标杆验证”到“批量复制”的跃迁。在汽车制造场景中，渗透率预计从当前不足5%提升至2027年的10%-15%；3C电子和锂电/光伏场景渗透率预计分别提升至5%-8%和5%-10%。工业渗透率提升的驱动力来自三个因素：首先是ROI清晰，2-3年投资回收周期已被多家头部企业验证；其次是企业产能爬坡，智元2026年Q1已累计量产破万台；再次是国家电网等央企的大规模采购规划——国家电网68亿元采购规划要求2026年电力行业具身智能渗透率达30%，将释放极强的示范效应。

图表21：2025-2027年工业场景人形机器人渗透率预测

数据来源：国家电网采购规划、企业产能规划、券商研究报告综合评估、中投产业研究院

三、RaaS渗透率趋势

RaaS（机器人即服务）正在成为具身智能商业化的核心模式转型方向。据亿欧智库报告分析，以“按需付费、按次收费”为主要特征的RaaS模式正从“高大上的概念”切实转变为企业盈利的重要手段，工业制造、物流运输等场景RaaS渗透率提升较快。

在全球层面，Stratistics MRC数据显示，预计到2026年全球RaaS市场规模将达到284亿美元，并以17.3%的复合年增长率增长，到2034年达到1017亿美元。在中国市场层面，部分头部服务机器人企业已实现RaaS和订阅制收入占比在2025年提升至20%-30%，预计2026-2027年将进一步扩大。物流运输领域RaaS渗透率较高，制造业与仓储物流领域贡献了RaaS超过60%的增量需求。

5.3　中国具身智能竞争格局演变预测

如果说过去两年是“机会遍地、谁都能讲故事”的草莽期，那么2026年起，真正的竞争开始了。融资不再雨露均沾，订单开始分化，生存的压力将从尾部企业向腰部企业层层传导。

一、融资集中度持续提升

2026年一季度，具身智能领域披露融资超50起，获投企业超30家，累计融资额约200亿元，同比增长近60%，创历史新高。据第三方数据统计，截至2026年4月，国内具身智能领域已披露融资事件122起，资金总规模约345亿元。但更值得关注的是这些资金的流向。仅2026年4月，8家头部企业就获得了超200亿元融资，平均每家25亿元。同期，全国估值突破百亿元的具身智能企业已达至少15家。

融资集中度的急剧提升，意味着“融资难”将成为越来越多中小型企业的常态。在VC层面，AI/具身智能领域的投资已从“要不要投”转变为“还能怎么投”，对项目的商业化落地能力和产品交付力要求大幅提高。

二、头部企业优势扩大的量化信号

第一，出货量差距急剧拉大。优必选销量1079台，智元2025年出货量领先，宇树科技纯人形出货超5500台。头部企业的出货量已经遥遥领先于行业平均水平，规模效应带来的成本优势和供应链话语权将进一步巩固其领先地位。

第二，盈利能力的根本性分化。宇树科技是“七小龙”中唯一实现全年盈利的企业；而其余头部企业均处于亏损或未披露盈利的状态，依赖融资维持运营。如果高投入无法在2026-2027年转化为持续增长的收入和利润，部分头部企业的估值可能面临调整压力。

第三，融资天花板持续抬高。银河通用单轮融资超20亿元创下赛道纪录；星海图B+轮拿下20亿元。大额融资越来越集中于少数企业，融资门槛的提高正在加速行业出清。

第四，交付能力成为估值锚点。2026年，资本市场对具身智能企业的评价标准正从“融资轮次”和“团队背景”全面转向“交付能力”。企业能否按照时间表实现万台级出货，将直接决定其下一轮融资的估值水平和资金获得难度。

第五，国家队的重仓布局。国家大基金三期、中国石化、中信集团等“国家队”投资方在2026年首次系统性布局具身智能领域。这一信号意味着符合国家战略方向的头部企业将获得持续的政策和资金倾斜。

三、淘汰赛趋势判断

综合以上多重信号，行业淘汰赛加速的判断具有多方共识。摩根士丹利分析师表示“行业有可能即将进入洗牌期”。千寻智能创始人韩峰涛直言“2026年的具身会非常像2023年的大模型，如果你拿不到很多钱，模型性能跑不到头部，就没有上牌桌的机会了”。马太效应持续加剧，资金向具备全栈能力、落地场景清晰的头部企业集中。

在并购方向上，主要有四种类型：一是科技巨头并购小型技术团队；二是产业方并购供应链企业；三是龙头企业并购细分赛道企业；四是传统制造企业跨界并购以获取技术能力。从中长期来看，融资轮次将出现显著的分化，“A轮看团队、B轮看产品、C轮看订单”的规律将成为估值判断的核心标准。

图表22：具身智能企业竞争格局演变趋势

数据来源：融资数据、券商分析、行业趋势综合评估、中投产业研究院

5.4　中国具身智能市场规模预测分析

将技术趋势、市场节奏和竞争格局综合起来，可以对中国具身智能市场2026-2030年的规模增长路径做出整体判断。

一、2026-2027年短期预测

2026年是中国具身智能商业化从“样本工程”转向“批量交付”的元年。出货量的快速增长和价格的显著下调，将共同推动市场规模进入高速增长通道。

综合多方预测：亿欧智库预计2027年中国具身智能市场规模（含自动驾驶）将突破1.25万亿元，其中机器人市场约6328亿元。36氪研究院数据显示，中国具身智能市场规模已从2018年的2133亿元增长至2025年的9150亿元（广义口径），预计2026年突破万亿元大关。

人形机器人作为具身智能的核心细分赛道，据GGII预测其2025年全球市场规模约63.39亿元，2026年高盛预测全球人形机器人出货量5.1万台，对应市场规模约150亿-300亿元。2027年全球7.6万台出货量将带来更大的市场规模增量。

二、2028-2030年中期预测

展望2030年，综合多个权威机构的数据，行业增长曲线虽趋于平滑但高增态势未变。GGII预测到2030年全球人形机器人销量将接近34万台，市场规模超640亿元；Yole Group预测全球人形机器人市场将在2030年达到60亿美元、2035年飙升至510亿美元，出货量到2035年将超过200万台。高盛预测2035年全球人形机器人出货量将达140万台（基准情景）。

IDC预测到2030年全球人形机器人出货量将突破51万台，年复合增长率接近95%。

图表23：2026-2030年中国具身智能市场规模预测

注：中国人形机器人市场规模2030年预测为综合多家机构预测的估算值。

数据来源：36氪研究院、亿欧智库、GGII、高盛、Yole Group、摩根士丹利、IDC、综合企业产能规划、中投产业研究院

从以上四个维度的量化预测来看，中国具身智能产业正处于一个“高增长、高淘汰”的窗口期。技术上的成本下降曲线已经相对清晰，市场上的出货量翻倍已成多方共识，竞争格局上的“二八分化”正在加速兑现。这个行业真正的悬念已经不是“会不会爆发”，而是——谁能在爆发中留下来。

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