摘要
具身智能作为人工智能与实体世界交互的核心新范式，正推动智能产业从“数字虚拟”向“物理现实”跨越，成为迈向通用人工智能（AGI）的关键路径。
中钛投资投研团队系统分析具身智能产业的技术体系、产业链结构、市场格局与政策环境，结合全球及中国市场发展数据，研判产业发展趋势，并从投资逻辑、核心标的、风险管控三个维度提出投资建议。
2025年中国具身智能市场规模达52.95亿元，占全球27%，预计2030年将激增至770亿美元，2035年有望突破万亿元级规模，年均复合增长率高达94%，成为全球智能产业增长的核心引擎。中国凭借完整的工业基础、丰富的应用场景和政策协同优势，已跻身全球具身智能产业“第一梯队”，在核心部件国产替代、场景商业化落地等领域形成差异化竞争力，未来五年将迎来从技术突破到规模变现的关键窗口期。
一、产业概述：从技术概念到生产力革命
1.1 定义与核心特征
具身智能是指通过机器人等物理实体与环境交互，实现环境感知、信息认知、自主决策和行动执行，并从经验反馈中完成智能增长与行动自适应的智能系统 。其核心特征体现为“物理具身+智能闭环”：一方面依托实体载体（机器人本体）接入物理世界，打破传统AI的数字边界；另一方面构建“感知-决策-行动-反馈”的端到端闭环，实现“知行合一”的智能演进 。与传统工业机器人相比，具身智能具备三大突破：从“预设程序执行”转向“自主意图理解”，从“结构化场景适配”转向“开放环境自适应”，从“单一任务完成”转向“多场景技能迁移”。
1.2 发展历程：三阶段演进与关键跃迁
具身智能的发展轨迹与人工智能技术演进深度绑定，可划分为三个关键阶段：
- 早期萌芽阶段（1950s-1990s）：AI三大学派分立发展，智能理论逐步形成，机器人技术以机械执行为主，缺乏环境交互与自主决策能力，尚未形成具身智能的完整概念。
- 技术积累阶段（1990s-2022）：智能理论与数学算法持续深耕，AI三大学派走向融合，工业机器人实现规模化应用，多模态感知、运动控制等技术逐步成熟，为具身智能奠定硬件与算法基础。
- 技术突破阶段（2022年至今）：以ChatGPT为代表的大模型实现通用智能涌现，多模态大模型（VLA）打通物理世界接口，具身智能从实验室走向产业应用，完成从“技术演示”到“生产力工具”的关键跃迁 。2025年成为标志性节点，人形机器人实现千台级量产，工业场景规模化部署，产业进入加速成长阶段 。
1.3 产业规模：万亿赛道的成长路径
全球具身智能产业正处于爆发前夜，中国凭借场景优势与产业基础，成为增长核心引擎：
- 当前规模：2025年中国具身智能市场规模达52.95亿元，占全球约27%；其中具身智能机器人用户支出规模突破14亿美元，工业机器人运行存量超200万台，为产业规模化提供坚实基础 。
- 中期预测：IDC预测2030年中国具身智能机器人市场规模将达770亿美元，2025-2030年年均复合增长率（CAGR）高达94%；同期全球市场规模将接近939亿美元，中国成为全球增长的核心贡献力量。
- 长期展望：国务院发展研究中心研判，2035年中国具身智能市场有望突破万亿元级规模，“十五五”期间（2026-2030年）将完成从百亿到千亿的跨越，为万亿产业奠定基础 。
二、技术体系：“感知-决策-行动-反馈”全链路重构
具身智能的技术核心是构建“物理躯壳+数字灵魂”的协同体系，形成“感知-决策-行动-反馈”的闭环能力，关键技术突破集中在四大模块：
2.1 感知层：机器人的“五官与皮肤”
感知层是具身智能与环境交互的基础，核心在于精准获取多维度环境信息，关键技术包括：
- 机器视觉：以3D视觉定位、多模态图像识别为核心，奥普特等企业实现技术突破，支撑机器人完成物体识别、路径规划等任务，误差控制在0.5毫米级。
- 多模态传感器：涵盖激光雷达、力觉/触觉传感器、惯性测量单元（IMU）等，实现距离、压力、姿态等信息的实时采集，为柔性操作提供数据支撑。
- 环境感知融合：通过多传感器数据融合算法，解决复杂环境下的干扰问题，提升感知可靠性，目前国产方案在工业场景的感知准确率已达99.2%以上。
2.2 决策层：机器人的“大脑与神经”
决策层是具身智能的核心，决定机器人的自主认知与任务规划能力，关键突破包括：
- 具身大模型：端到端训练模式成为主流，特斯拉Optimus采用FSD端到端大模型，通过百万小时人类行为数据训练，实现无需预设程序的自主动作决策；国内科大讯飞星火大模型、智猿GoOne大模型等，在自然语言交互与场景理解方面达到国际先进水平 。
- 多模态融合决策：视觉-语言-动作（VLA）模型实现闭环，机器人可通过语音指令理解意图，结合视觉识别完成工具抓取与错误修正，对话延迟压缩至数百毫秒。
- 云边端协同架构：突破单机算力限制，工业富联等企业提供的算力底座，支撑大模型在边缘端的快速推理，实现群体机器人的协同决策 。
2.3 行动层：机器人的“四肢与躯体”
行动层是智能落地的执行载体，核心在于高精度、高可靠性的物理执行，关键技术包括：
- 核心零部件：谐波减速器、RV减速器实现国产替代，传动误差达国际领先水平；伺服电机、高能量密度电池等，为机器人提供高力矩、长续航的动力支持。
- 运动控制：轨迹优化、柔顺控制、动态平衡技术突破，宇树H2机器人关节数达31个，可完成跳舞、功夫等高动态动作；松延动力N2实现连续空翻，展现极致运动性能。
- 灵巧手技术：仿生灵巧手实现精细化操作，可完成系鞋带、扣扣子等动作，国内企业在触觉反馈精度上已接近人类手指水平。
2.4 反馈层：智能进化的“迭代引擎”
反馈层是具身智能持续进化的核心，通过数据闭环实现能力升级：
- 经验数据沉淀：机器人在实际场景中的操作数据（成功案例、碰撞预警、路径纠偏等）汇入训练池，形成“交互-采集-训练-优化”的迭代循环，推动模型性能持续提升。
- 仿真与实测结合：通过仿真平台完成初步训练，再通过真实场景实测优化，降低训练成本，国内仿真平台的场景还原度已达98%，可覆盖80%以上的工业与民生场景 。
2.5 技术发展趋势
- 通用化与专用化并行：通用大模型提升跨场景适配能力，场景专用模型强化垂直领域性能，形成“一脑多形”“一机多用”的发展格局 。
- 群体智能崛起：从单机智能走向群脑协同，深圳汽车工厂已实现多台机器人的群体协作，将产线重构时间从72小时压缩至3小时。
- 安全与伦理技术：智能防碰撞、权限管控等技术逐步成熟，《具身智能技术伦理规范》推动行业规范发展，防范技术滥用风险。
三、产业链结构：从核心部件到生态协同
具身智能产业链呈现“三层架构+生态服务”的格局，上游为核心部件与技术，中游为整机制造与系统集成，下游为场景应用与运营服务，各环节协同推动产业发展：
3.1 上游：核心部件与技术供给
上游是产业竞争力的基础，涵盖硬件部件、AI技术、算力支撑三大领域：
- 硬件部件：包括传感器（睿创微纳、中科星微）、减速器（绿的谐波、双环传动）、电机（汇川技术、鸣志电器）、电池（宁德时代）等，国内企业在减速器、电机等领域的国产替代率已超60%，成本较进口产品降低30%-50%。
- AI技术与算法：具身大模型（科大讯飞、穹彻智能）、视觉算法（虹软科技）、操作系统（中科创达、智猿聚深OS）等，为中游提供智能核心支撑，国内大模型在场景适配性上优于海外产品 。
- 算力支撑：AI芯片（寒武纪、海光信息）、服务器（工业富联）等，为大模型训练与推理提供算力保障，国产AI芯片的算力效率较三年前提升300% 。
3.2 中游：整机制造与系统集成
中游是产业价值的核心承载，包括整机研发制造与行业解决方案：
- 人形机器人整机：国内企业实现规模化量产，优必选Walker系列订单超13亿元，月交付能力达数百台；宇树R1系列价格降至3.99万元，成为全球高校实验室主流开发机，2025年出货量位居全球前列；智猿机器人完成5000台聚深机器人下线，覆盖八大应用场景。
- 行业专用机器人：亿嘉和（电力巡检）、银河通用（智慧零售）、护理液智能（医疗康养）等企业，聚焦垂直场景打造专用产品，银河通用已签约近百家智慧药店，推进24小时自主运营 。
- 系统集成：智平方、埃斯顿等企业提供场景化解决方案，智平方与惠科股份达成5亿元战略合作，三年内部署超1000台机器人进入半导体显示产线，开创行业规模化应用先河。
3.3 下游：场景应用与运营服务
下游是产业价值实现的终端，应用场景从工业向民生、公共服务等领域持续拓展：
- 工业制造：汽车、半导体、3C等行业率先落地，比亚迪、吉利等车企产线引入人形机器人，完成部件装配、质检等任务；Figure 02在BMW工厂累计运行1250小时，参与3万辆车的部件装配。
- 物流运输：AGV机器人、仓储机器人规模化应用，Amazon/GXO物流仓库部署数百台Agility Digit机器人，采用RaaS模式实现千台级扩展。
- 医疗康养：应对老龄化趋势，护理机器人、康复机器人快速发展，护理液智能GR-3机器人具备情感交互与慢性病管理能力，已进入多家社区养老机构 。
- 公共服务与消费级：智慧药店、家庭陪伴、公共巡检等场景逐步渗透，银河通用的24小时智慧药房、九号公司的配送机器人等，开启消费级市场培育。
3.4 新兴商业模式：机器人即服务（RaaS）
RaaS模式成为产业商业化的重要推手，通过订阅制、按次付费等方式，降低企业一次性采购成本，推动具身智能规模化应用。目前Agility Digit的RaaS年费约25万美元/台，国内企业推出的工业机器人RaaS方案，使客户投资回报率（ROI）提升至1.5-2年，加速了场景落地进程 。
四、市场竞争格局：全球博弈与中国优势
4.1 全球竞争态势
全球具身智能产业形成“中美主导、日韩跟随”的竞争格局，中美两国在技术路线、产业基础、场景应用等方面各有优势：
- 美国：聚焦通用智能技术突破，特斯拉Optimus、Figure AI等企业以端到端大模型为核心，追求跨场景通用能力，技术壁垒集中在算法与数据；但成本较高（Optimus单台成本仍达5万美元以上），商业化落地速度较慢，主要限于内部测试与试点部署。
- 中国：走“场景适配+工程化落地”路线，依托完整产业链与丰富场景，优先突破工业、物流等刚性需求场景，实现“低成本+规模化”突破；宇树、优必选等企业通过性价比优势（产品价格低至3.99万元），快速抢占市场份额，量产交付能力全球领先。
- 日韩：传统工业机器人优势明显，发那科、安川等企业在核心部件领域仍有技术积累，但在具身大模型与场景适配方面进展滞后，市场份额逐步被中美企业挤压。
4.2 国内竞争格局
国内具身智能产业形成“大厂引领+创业公司突围+产业链协同”的生态：
- 科技大厂：华为（全栈解决方案）、小米（投资小雨智造）、阿里（投资穹彻智能）、腾讯（投资宇树科技）等，通过技术赋能或资本布局，构建生态优势；华为聚焦芯片、操作系统等底层技术，目标成为具身智能时代的“Android”式生态底座 。
- 创业龙头：优必选（人形机器人第一股，订单超13亿元）、宇树科技（C轮融资后估值破100亿元，冲击科创板）、智猿机器人（五千台量产下线）、银河通用（累计融资24亿元）等，在整机制造与场景落地方面形成标杆效应。
- 产业链配套企业：绿的谐波（减速器龙头）、汇川技术（伺服系统）、海康威视（机器视觉）等，在核心部件领域实现国产替代，支撑整机成本下降与性能提升 。
4.3 核心企业竞争力对比
企业类型 代表企业 核心优势 技术路线 商业化进展
国内整机龙头 优必选 量产能力强，订单储备充足 专用模型+场景适配 Walker系列订单13亿元，月交付数百台
国内创业公司 宇树科技 性价比高，开发者生态完善 低成本工程化+全球市场布局 产品售价3.99万元起，全球出货量领先
国内核心部件 绿的谐波 减速器国产替代标杆，成本优势明显 精密制造+技术迭代 国内人形机器人减速器市占率超50%
海外整机龙头 特斯拉Optimus 端到端大模型技术领先 通用智能+长期迭代 内部工厂测试，尚未大规模外部交付
海外创业公司 Figure AI VLA模型闭环，工业场景适配能力强 通用模型+工业落地 BMW工厂试点，启动Figure 03迭代
五、政策环境：战略引领与生态保障
具身智能已上升至国家战略层面，形成“国家规划+地方配套+标准制定”的政策支持体系，为产业发展提供明确指引：
5.1 国家层面政策
- 《人形机器人创新发展指导意见》（工信部，2023）：明确两大目标——2025年初步建立创新体系，实现整机批量生产与示范应用；2027年形成安全可靠的产业链供应链，综合实力达世界先进水平 。
- 2025年政府工作报告：首次将具身智能纳入未来产业培育重点，明确支持关键技术攻关与场景示范应用。
- 《“十四五”机器人产业发展规划》《新一代人工智能发展规划》：将具身智能作为人工智能与机器人融合发展的核心方向，支持“大脑-小脑-肢体”关键技术突破。
5.2 地方层面政策
上海、北京、深圳等产业高地出台专项政策，形成区域协同：
- 《上海市具身智能产业发展实施方案》：重点支持感知决策、运动控制、具身语料等关键技术攻关，构建全链条自主创新体系。
- 北京机器人产业基金：规模超百亿元，重点投资核心部件、整机制造等领域，支持银河通用、智平方等企业融资发展 。
- 深圳“智能机器人产业联盟”：整合产业链资源，推动标准制定与场景共享，加速工业场景规模化落地。
5.3 标准与伦理建设
- 国家标准制定：全国自动化系统与集成标准化技术委员会（SAC/TC159）牵头制定人形机器人术语、安全要求等国家标准，规范产业发展。
- 国际标准参与：我国主导或参与制定具身智能国际标准12项，在传感器接口、通信协议等领域提升话语权。
- 伦理规范：发布《具身智能技术伦理规范》，将数据隐私、算法公平、安全可控等纳入监管，防范技术滥用风险。
六、中钛投资分析：赛道机遇与布局策略
具身智能作为万亿级赛道，正处于“技术突破+规模化落地”的关键拐点，投资价值集中在核心部件、AI大模型、场景落地三大主线，同时需关注技术成熟度与商业化节奏带来的风险。
6.1 投资逻辑与核心赛道
6.1.1 核心部件国产替代（稳健型）
核心部件是具身智能的基础，国产替代空间广阔，重点关注：
- 减速器：绿的谐波（谐波减速器市占率领先）、双环传动（RV减速器突破）；
- 伺服系统与电机：汇川技术（工业自动化龙头）、鸣志电器（空心杯电机供应商）；
- 传感器：睿创微纳（热像+激光+微波多维感知） 杭州中科星微（气体热像传感器，多维气体分析传感器）
柯力传感（力觉传感器）、芯动联科（IMU）、禾赛科技（激光雷达）。
- 投资亮点：技术壁垒高，需求刚性强，国产替代率从30%向80%跨越，业绩确定性高 。
6.1.2 AI大模型与算法（成长型）
AI大模型是具身智能的“灵魂”，决定长期竞争力，重点关注：
- 具身大模型：科大讯飞（星火大模型+机器人落地）、穹彻智能（阿里投资，实体世界大模型）；
- 算法与操作系统：中科创达（机器人OS）、虹软科技（视觉AI算法）；
- 算力支撑：寒武纪（AI芯片）、工业富联（算力底座）。
- 投资亮点：技术迭代快，头部效应显著，掌握大模型的企业将主导产业生态 。
6.1.3 场景落地与整机制造（进攻型）
整机与场景解决方案直接受益于规模化落地，重点关注：
- 整机制造：优必选（人形机器人龙头，订单充足）、宇树科技（性价比优势，全球出货量领先）、智猿机器人（生态化布局）；
- 场景解决方案：智平方（半导体产线规模化部署）、银河通用（智慧零售+医疗场景）、亿嘉和（特种机器人）；
- RaaS运营服务：聚焦物流、工业等场景的运营服务商，分享规模化红利。
- 投资亮点：业绩弹性大，2025-2030年行业复合增长率超90%，头部企业有望实现估值与业绩双增长。
6.2 资本市场表现与融资动态
- 融资热度：2025年国内具身智能行业投资事件达91起，总投资金额110.37亿元，超过2024年全年（77起，122.32亿元）；银河通用累计融资24亿元，宇树科技C轮融资后估值破100亿元，成为资本焦点。
- A股表现：核心标的股价表现强劲，绿的谐波、汇川技术、科大讯飞等企业，凭借业绩兑现与产业预期，估值处于合理区间；星云股份等绑定头部整机企业的标的，主题弹性显著 。
- 退出渠道：宇树科技启动科创板IPO辅导，优必选已在港股上市，未来3-5年将有更多企业登陆资本市场，退出路径清晰。
6.3 投资组合建议
根据风险偏好与投资周期，构建“塔基-塔身-塔尖”的投资组合：
- 塔基（稳健型，占比50%）：配置核心部件与AI算力企业，如绿的谐波、汇川技术、工业富联，业绩扎实，抗风险能力强；
- 塔身（成长型，占比35%）：配置整机制造与场景解决方案企业，如优必选、智平方，分享规模化落地红利；
- 塔尖（主题型，占比15%）：配置未上市独角兽的关联标的或一级市场基金，如穹彻智能（阿里系）、智猿机器人的供应链企业，博取超额收益。
七、中钛投资风险提示
7.1 技术风险
- 核心技术突破不及预期：高能量密度电池、高端传感器等领域仍存在“卡脖子”风险，可能导致产品性能滞后；
- 技术路线迭代风险：端到端大模型与场景专用模型的路线竞争尚未定论，部分企业可能面临技术路线淘汰风险；
- 数据安全风险：机器人在场景中采集的环境与操作数据，可能涉及隐私与商业秘密泄露，合规成本上升。
7.2 市场风险
- 商业化落地不及预期：部分场景的投资回报率（ROI）未达预期，企业面临盈利压力；
- 价格战风险：国内企业快速扩产可能引发价格竞争，压缩利润空间；
- 海外市场拓展风险：国际技术壁垒与贸易摩擦，可能限制国产产品出海。
7.3 政策与伦理风险
- 政策调整风险：产业政策支持力度不及预期，或标准制定进度滞后，影响产业发展节奏；
- 伦理与安全风险：机器人在公共场景的应用可能引发人身安全争议（如重情机器人“暴力美学”事件），导致监管收紧；
- 国际竞争风险：海外企业技术封锁与专利诉讼，可能影响国内企业发展。
八、未来展望
具身智能正重构人、机、环境的协作关系，推动生产方式与生活形态的深度变革。短期（2025-2027年），工业制造与物流领域将实现规模化应用，核心部件国产替代率超80%，市场规模突破千亿元；中期（2028-2030年），医疗康养、公共服务等场景全面渗透，RaaS模式成为主流，中国在全球市场的占比提升至40%以上；长期（2030年后），通用人形机器人走进家庭，具身智能成为数字经济的核心增长极，推动形成万亿级产业生态。
在这场关乎下一代生产力的竞赛中，中国凭借产业链完整、场景丰富、政策协同的综合优势，有望实现“应用规模+生态完备度”的全球引领。对于投资者而言，把握核心部件国产替代、AI大模型突破、场景规模化落地三大主线，将在这场智能革命中分享长期价值红利。
