具身智能作为有物理载体、通过与物理世界交互生成的智能形态，正成为新质生产力的核心引擎，其发展与应用已进入加速期。中国凭借政策、产业、人才等多重优势，成为全球具身智能技术发展与应用的沃土，行业呈现清晰的演进逻辑与产品落地路径。
市场层面，需求与政策形成双重驱动。全球工业与服务机器人市场规模庞大，人口老龄化、劳动力结构变化催生刚性需求，高盛预测2035年全球人形机器人TAM达380亿美元，出货量140万台。国内从国家到地方政策持续加码，2023-2024年密集出台《人形机器人创新发展指导意见》等政策，聚焦核心技术攻关、场景应用与人才培育，中期目标2025年完成关键技术突破，远期2027年建成本土产业链体系。同时，制造业集群效应显著，研发周期缩短至0.7年，400余所高校设机器人专业，千亿级投资生态支撑行业发展。
行业演进呈现三大核心趋势：一是技术融合，AI大模型与机器人技术深度交汇，生成式AI破解感知、决策难题，机器人成为AI的“物理载体”，推动行业从自动化工具向智能体跨越；二是场景延伸，从结构化的工业制造场景率先落地，逐步向商业服务、家庭陪伴渗透，远期覆盖极限环境探索，工业场景因数据易采集、需求明确成为商业化起点；三是玩家扩容，科技大厂、初创企业、车企跨界布局，特斯拉Optimus、小米Cyberone等产品加速迭代，车企凭借自动驾驶技术复用优势成为重要力量。
产品规划需把握三大关键点：形态上无“最佳解”，应贴合场景需求，人形机器人因泛用性成验证核心，轮式+机械臂等组合形态更具落地价值；技术路线上，分层模型与端到端模型并行，当前以分层模型为主，未来随数据积累端到端模型有望成为主流；数据策略上，依赖“人工示教+仿真生成+自主探索”多元采集，仿真数据与开源数据集（如Open X-Embodiment）成为破局数据短缺的关键，世界模型则为训练提供低成本、高保真的“虚拟演武场”。
核心启示在于，具身智能的竞争本质是“数据-模型-场景”的闭环竞争。产品规划需以场景为锚点，优先布局工业等结构化场景实现数据积累；技术研发需聚焦多模态感知融合、运动控制优化，平衡成本与性能；生态层面需拥抱开源与跨界合作，借力仿真技术与行业联盟破解数据、算力瓶颈。
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