报告导读
近日，美国某机构发布《中国具身智能发展研究报告》，对我国具身人工智能的发展进行了全面盘点、分析和研究。报告指出，在全球聚焦大语言模型迭代之际，中国已开辟具身智能这一通往通用人工智能的差异化赛道，通过人工智能与物理系统深度融合、“身体-大脑-环境” 互动实现智能进化，依托政策、科研、产业协同发力，成为中国AI发展的核心引擎。不同于欧美侧重大语言模型规模化扩张的路径，中国具身智能战略兼顾实体经济赋能与通用人工智能终极目标，形成 “实用与前沿并行” 的独特发展格局。要点梳理
一、 具身智能定义
传统的人工智能模式（像ChatGPT、谷歌Gemini、Anthropic旗下的Claude等），大多高度依赖海量的文本、图像以及音视频数据进行训练，本质上属于“在抽象层面再抽象”的范畴。它们主要是通过剖析数据之间的关联性，来回应各类查询、对信息进行归纳总结或者完成语言翻译任务。然而，这类传统AI始终存在一些难以突破的瓶颈：容易产生“幻觉”（生成一些表面上看似合理，实则虚假的信息）、推理能力较为薄弱、难以实现generalization（泛化）应用、无法精准地对时空关系进行建模、对于模糊表达和细微差异的捕捉能力欠缺，而且其训练和部署过程不仅成本高昂，还会对环境造成显著影响。
核心定义：从“虚拟层面的运算”迈向“真实场景的互动”
中国科学家卢策吾（任职于上海交大）和王鹤（来自北大）给出了明确的界定：“具身智能指的是智能系统依托物理实体，借助与周围环境的感知、交互来获取信息、理解所面临的问题、做出决策并采取行动，最终形成智能行为以及自适应能力。”
另一项由中国AI领域学者开展的研究进一步明确指出：“具身智能是实现通用人工智能（AGI）的智能系统范式，是各类应用得以发展的基石，推动人工智能从网络空间向物理系统不断进化。”
需要特别留意的是，具身智能（也被称作“物理AI”）和智能体AI（AgenticAI）存在一定区别：后者更侧重于在虚拟环境中开展行动，而中国语境下的“具身”概念，既包含了物理实体，也涵盖了在虚拟场景中的实际应用落地。
其应用载体极为广泛，涵盖机器人、自主飞行的无人机、自动驾驶汽车、家用电器，甚至武汉正在推进的“大型社会模拟器”——借助具身智能来优化生产流程与社会互动模式，探索通用人工智能（AGI）实现落地的可能性。
典型案例：从工厂到商场的真实落地
工业场景：在汽车装配流水线上，具身智能机器人突破了传统固定式机器人仅能执行单一任务的限制。它们拥有灵活移动的能力，能够自如地在组装跑车、SUV、轻型卡车等不同车型的任务间切换。这些机器人不仅可以精准地识别从生产线下来的具体车型，并依据车型执行相应的操作，还能迅速适应生产流程的变动，灵活调整自身的作业位置。在开展工作的过程中，它们会持续收集与各类物理物体以及人类互动产生的数据，并且通过与同伴机器人以及中央的“生产线总指挥”共享这些数据，实现实时学习，进而不断优化自身的行为表现。
商业场景：由深圳数字华夏（Digit）公司研发的夏澜S02人形机器人，已经成功适配会展中心、写字楼、大型商场等多样化的商业场景。它具备多模态感知功能，支持面部识别技术，还能够借助自主研发的模型追踪唇部动作来识别人的情绪。与此同时，它可以记住用户的年龄以及上次见面的地点等信息，而且用户还能够自主选择为其搭载的大语言模型（LLM）提供商。
核心优势：直击传统AI痛点
依托真实感官信息接收以及物理层面的条件限制，能极大程度地降低“幻觉”现象的出现频率，让决策过程更具可靠性；
在与人类进行交互的过程中，能够自然而然地习得社交、情感以及动机方面的智能，更契合人类的认知逻辑模式；
数据获取渠道并非局限于人工构建的数据集，而是广泛覆盖物理世界与虚拟世界的海量场景；
学习进程与对环境的操控相互促进、形成良性循环，学习得越多就越擅长适应环境并对环境进行改造；
联网的智能体能够实时共享进化的代码，每个个体所采集到的独特数据能够推动整个系统加速朝着通用人工智能（AGI）的方向迭代升级。
二、 中国具身智能政策实践
中国在具身智能领域的布局绝非偶然之举，而是自上而下精心谋划的战略决策。自2023年起，国家相关部委以及各省市地方纷纷行动起来，密集出台一系列政策文件、积极设立各类创新中心、精心制定行业标准规范，成功构建起了“国家统筹引领、地方扎实推进、标准保驾护航”的全流程、全方位支持体系。
关键政策时间线：从试点到全国推广
2023年5月：北京市率先行动，出台《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，把“具身智能”与“通用智能体、类脑智能”置于同等重要地位，明确提出要大力推动具身智能系统的研发与应用进程——作为中国AGI研究的关键核心区域，北京的这一政策具有风向标般的引领意义。
2023年7月：在上海期智研究院主办的世界人工智能大会上，“具身化”首次被确定为中国AI研究的核心议题。图灵奖得主、该研究院创始人姚期智明确表示：“具身AGI是大语言模型发展的下一阶段目标。”
2023年11月：两项重要政策相继落地——北京成立了省级人形机器人创新中心（在2024年10月升级为“国家地方共建具身智能机器人创新中心”），工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，提出“以大模型为基础构建人形机器人的‘大脑’，强化其在环境感知、行为控制以及人机交互方面的能力”。
2024年3月：首届中国具身智能大会于上海盛大召开，此次大会由中国人工智能学会具身智能专业委员会主办，众多国内顶尖AI学者齐聚一堂，这标志着具身智能从政策层面迈向了学术共识的新阶段。
2024年4月：北京海淀区发布2024-2026三年规划，将“具身”定义为“智能系统借助感知与互动，实时与物理和虚拟环境实现对接的能力”，并于2025年2月建成全国首个“具身智能创新产业园”。
2024年7月：工信部在16个重点专项申报指南中，多次提及具身智能在未知环境探索方面的应用，提出要达成“从人工电路到生命本征闭环（具备自适应、自调节反馈机制）的智能转变”。
2024年10月：国家标准馆发布《具身智能智能化发展阶段分级指南》，清晰明确了感知、认知、决策、自主化、泛化能力的分级标准，其中G5阶段直接指向AGI，为行业发展指明了清晰路径。
2025年3月：李强总理在政府工作报告中首次将“具身智能”“智能机器人”列为重点发展技术，随后北京、上海、广东等十余个省市也纷纷将其写入地方工作报告；同月，第二届中国具身智能大会在北京发布《具身智能白皮书》，首次系统梳理了技术发展路线图，并启动了“具身智能协同创新矩阵”。
2025年8月：上海市发布2025-2028具身智能产业行动计划，聚焦具身模型的算法与技术突破，重点在感知、决策、运动控制三大领域进行布局。
2025年10月：党的二十届四中全会将具身智能与脑机接口等一同列为加速发展的前沿技术，凸显了其在国家战略布局中的核心地位。
三、 中国“具身性”概念
中国具身智能之所以能实现迅猛发展，得益于顶尖科学群体达成的学术共识以及政策方面进行的系统性规划。诸多院士与人工智能领域的领军者普遍认为，具身智能乃是突破大语言模型（LLM）局限、达成通用人工智能（AGI）的核心路径，由此构建起“技术走向高度统一、规划布局全方位系统”的发展态势。
顶尖科学家的核心观点
黄铁军（北京智源研究院创立者、北大人工智能研究院副院长）：给出达成AGI的三条途径——以大数据与大规模计算驱动的“信息模型”、具身模型、脑仿真模式，强调AGI必须借助大模型和物理世界深度融合来达成。他指出，这三条路径各有侧重，却共同指向AGI的终极目标。
蒲慕明（中科院院士、神经科学联盟牵头人）：“LLM本质上只是软件，唯有融入物理系统，才能实现与真实环境的切实互动。在接下来的5 - 10年里，高水准的具身智能人形机器人将成为最具活力的研究领域，LLM能够充当机器人的‘大脑’。”
张钹（中科院院士、清华大学教授）：“人类智能的构建，不仅依靠大脑的思考，更关键的是要通过与物理环境的交互来学习并做出决策。具身智能将引领AI从专用领域迈向通用领域，最终达到AGI的高度。”他坚信，具身智能是打开通用人工智能大门的关键钥匙。
吴朝晖（中科院院士、原科技部副部长）：“像ChatGPT这类自然语言大模型并非人工智能发展的终极形态，更高级的形态是多模态具身智能。中国需要借助具身智能、分布式群体智能、人机混合智能等多种途径去探索AGI。”他呼吁，多路径探索是推动中国AGI发展的必由之路。
张亚勤（微软亚洲研究院联合创始人、清华大学人工智能产业研究院院长）：指出LLM存在三大痛点——计算效率低下、无法真正理解物理世界的本质、过度依赖符号化token。他主张“把生成式概率模型和物理世界的第一原理、知识图谱相结合”。他认为，这种结合是解决LLM痛点的有效方案。
谭铁牛（中科院院士）：“具身智能是智能技术发展的战略制高点，也是人工智能实现可持续发展的唯一可行路径。”他强调，具身智能的战略地位不容忽视。
15大核心技术领域：构建全链条技术体系
第二届中国具身智能大会发布的白皮书，明确了具身智能的15个关键技术方向，覆盖从感知到应用、从安全到伦理的全链条：
多模态具身感知：整合视觉、听觉、触觉等多维度传感数据；
具身自主学习：智能体自主从环境互动中获取知识，无需人工干预；
具身大模型：专门适配物理互动场景的大模型架构；
具身世界模型构建：建立贴合真实物理规律的虚拟仿真模型；
具身操作：机器人精准完成抓取、装配等物理任务的能力；
具身导航与路径规划：在复杂环境中自主定位、规划最优路径；
具身人机协同：人与智能体高效配合完成复杂任务；
群体具身智能：多个智能体协同作业，形成群体智慧；
具身知识推理：基于物理场景的逻辑推理与问题解决；
具身智能仿真平台：为技术研发提供高保真虚拟测试环境；
仿真到真实环境的迁移与泛化：将虚拟场景训练的能力迁移至真实世界；
具身智能安全：保障智能体操作安全与数据隐私；
具身对话与交互：自然、精准的人机语言与非语言交互；
具身强化学习与自适应控制：通过反馈持续优化行为，适应环境变化；
具身意识与情感：让智能体理解并回应人类情感，形成类人交互体验。
四、 中国主要研究中心
在政策的有力扶持下，中国已然构建起“高校+科研机构+企业”三位一体的立体化科研体系。核心科研资源最初集中于北京、上海、深圳等东部核心城市，如今正逐步向合肥、武汉、成都等区域枢纽城市拓展延伸，形成了“多地协同、共同支撑、创新联动”的全新科研布局。
重点研究中心：各有侧重，形成互补
北京：国家地方共建的具身智能机器人创新中心（2023年正式成立，2024年完成升级）由小米、北京京城机电、优必选共同推动，核心业务聚焦于标准制定、政策咨询以及监管举措的落地实施。该中心成功研发出“天工”（通用型机器人平台）与“慧思开物”（智能本体平台）这两大核心支撑载体，搭建了标准化通用数据集RoboMIND，达成了“一个智能大脑适配多台不同机器”的跨平台兼容效果。此外，北京还设立了全国机器人标准化技术委员会（TC591），在行业标准制定方面发挥主导作用。
上海：位于张江机器人谷内的国家地方共建人形机器人创新中心，推出了“格物”仿真平台——借助单一代码库便能对100种不同类型的机器人展开训练，计划于2025年底收集1000万条物理数据。该中心提出了“三脑融合”体系架构：“小脑”主要负责运动控制，“大脑”承担决策规划功能，“云脑”提供集群智能方面的支持；与此同时，徐汇区的“模速空间”创新生态社区已经汇聚了255家LLM企业，成为“虚拟大脑”与“物理载体”深度融合的孵化培育基地。
深圳：作为AIrobotics的关键枢纽，深圳已落地三大核心支撑平台——2024年4月启动的广东省具身智能机器人创新中心（着重聚焦AI与机器人的深度融合）、2024年11月开业的华为全球具身智能产业创新中心（全力打造宝安片区的产业生态）、2025年7月成立的华为云具身智能产业联合创新中心（已有奇点工厂等9家企业入驻），此外，广东省科学院人形机器人创新中心专注于人形机器人的量产化发展。
合肥：作为军民融合的核心枢纽城市，合肥聚集了150家左右的具身智能企业。江淮前沿技术协同创新中心下设智能机器人、核心部件、评测三大研究所，研发的“启江二号”人形机器人具备自主决策能力，支持多模态互动交流；科大讯飞联合中科大先进技术研究院成立了安徽省人形机器人产业创新中心，重点突破“大脑”“小脑”技术以及多模态传感融合技术。
武汉：2025年3月，东阳光、智元机器人与武汉东湖高新区（中国光谷）携手打造“全国规模首屈一指的具身智能机器人数据采集中心”，同年6月湖北人形机器人创新中心正式投入运营。武汉还是中国“大型社会模拟器”的发源地，通过具身智能优化人类互动场景，探索AGI在社会层面的应用落地途径。
宁波&杭州：宁波在2024年已经聚集了50家机器人企业，年产值高达80亿元；浙江人形机器人创新中心推出的NAVIAI-i2通用人形机器人，精度能够达到0.1毫米，支持人形导航功能；浙江大学旗下的海创人形机器人创新中心则承担着机器人集成相关功能。
成都：2024年4月成立的成都人形机器人创新中心，是中国西部首个专注于具身智能的专项研究平台。其研发的“Raydiculous1”人形仿真系统，通过多个小型感知与执行模型实现端侧推理，无需依赖重型云计算资源；2024年10月发布的“贡嘎一号”轻量化人形机器人，重量仅仅25公斤，为行业在轻量化发展方面提供了新的方向指引；同年9月，四川机器人大脑创新中心也同步落地。
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