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来源：中国信通院
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前 言
2025年《政府工作报告》首次将“具身智能”列入国家未来产业重点培育清单。具身智能作为与物理实体融合的人工智能，正在成为改变人类生产生活方式、推动社会智能跃升的重要引擎，有望催生颠覆性终端产品装备，促进生产力和生产关系的深层次变革。
过去一年，具身智能在运动场上实现运动能力突破，在训练场中学习作业技能，为真实场景应用打下基础。产业整体展现出“融合”“多元”“繁荣”的发展特点：
一是聚焦实现软硬、知行和虚实融合，突破智能瓶颈。推进软硬融合创新，加速具身基础模型和本体结构的软硬协同进化。关注知行合一，打造感知决策行动一体化的闭环链路。打通虚实贯通路径，推动从仿真模拟到现实实践的迁移和部署。
二是打造“上天入海涉险”多元化产品，加速细分场景拓展。在具身智能加持下，各类硬件载体从单一用途到多用功能，从移动范围突破到解决操作难题，从工厂、车间等结构化环境到航空、水下、极限环境等非结构化自然环境，呈现明显的智能化突破和场景拓展。以四足、多足、轮足等机器人载体以及无人车、无人机、无人船和可变形移动装置等为代表的移动类产品，解决“去哪里”问题；以协作机械臂、复合轮臂式机器人、人形机器人等操作类产品，解决“干什么”问题。
三是产业生态体系不断完善，市场空间广阔。行业应用、产品服务、技术服务和基础设施四大板块逐步形成完整产业链。“马拉松”“格斗赛”“运动会”引发社会高度关注，据披露数据统计，截至2025年12月，我国具身智能和机器人领域投资事件数达744起，融资总额735.43亿元人民币。其应用前景广阔，涉及“工具”“用具”“载具”“玩具”等多种类型，有望成为智慧员工、生活助手、智驾司机和智能伙伴。
具身智能并非单一技术的突破，而是一场由技术、工程、场景与资本合力推动的全球浪潮。作为一个长坡厚雪的赛道，在热潮背后也面临三大“非共识”:
一是路径选择争议，“感知-认知一决策-执行”的实现，数据和模型孰重孰轻?
二是本体构型争议，打造通用的唯一终极形态还是面向场景的专用构型?
三是数据方案争议，真实数据与仿真/合成数据如何选择、处理和混合训练?具身智能整体处于发展早期，面临“数据-模型-本体-场景”难闭环，商业模式、规模化量产、标准缺失等产业化挑战。商用落地处于初期探索阶段，将从“科研试验”迈向“进厂入户”。
在此背景下，中国信息通信研究院继《具身智能发展报告(2024年)》后第2次发布具身智能蓝皮书，本蓝皮书聚焦过去一年来具身智能产业的新发展新变化新挑战，总结梳理国内外具身智能产业、技术、应用等方面的发展特点，并对未来发展进行展望。
具身智能发展报告（2025年）深度解读分析
以下基于中国信息通信研究院发布的《具身智能发展报告（2025年）》内容，从概念内涵、技术路径、产业生态、挑战与展望等方面进行系统性解读分析。
一、具身智能的概念内涵与核心价值
具身智能（Embodied AI）被明确定义为“与物理实体融合的人工智能”，其核心在于通过物理本体与环境交互实现“感知-认知-决策-执行”的智能闭环。报告指出，具身智能与传统AI的根本区别在于：
从“虚拟智能”到“物理智能”：传统AI在计算机中处理信息，而具身智能需在物理世界中通过交互学习进化。
三要素闭环系统：包括具身本体（如机器人）、智能内核（模型算法）和环境交互（第一人称视角动态适应）。
能力升级目标：新增认知（从“看见”到“看懂”）、协作（多机/人机协同）、学习（从“千前学”到“千中学”）三大能力。
战略意义：2025年《政府工作报告》将其列为未来产业重点，因其有望催生颠覆性终端产品，重构生产力与生产关系。
二、技术发展：数据驱动下的软硬融合创新
报告显示，具身智能技术仍处于快速迭代的早期阶段，呈现“多路径探索”特点：
1. 技术路径分化与融合
四大技术路线：
模块化分层：传统机器人与AI结合，依赖人工编程（如机器人舞蹈表演）。
分层大模型：用VLM/VLA作为“大脑”进行任务规划（如谷歌Gemini Robotics）。
端到端大模型：VLA统一视觉、语言、动作（如Physical Intelligence的π模型）。
世界模型：通过物理模拟预演行为（如谷歌Genie）。
关键技术突破：
VLA成为焦点：2025年相关论文数量翻4倍，但泛化性不足、长程任务成功率低（如整理垃圾任务成功率仅20%-40%）。
数据瓶颈：高质量真机数据稀缺，仿真数据与真实场景存在差距。
2. 数据：智能进化的“燃料”
数据需求：需百万小时级真实行为数据，但采集成本高（单次采集需专业设备+专家示教）。
解决方案探索：
仿真平台（如英伟达Isaac Sim）合成数据，但需弥合“虚拟-现实差距”。
遥操作采集（如VR操控）成为主流，但效率低。
3. 本体创新：轻量化与高性能平衡
核心零部件突破：一体化关节（宇树）、灵巧手（特斯拉Optimus）、六维力传感器（柯力传感）等。
挑战：本体物理局限性（如灵巧手寿命仅数周）、规模化量产难、成本高（双足人形机器人BOM成本是轮式的10倍）。
三、产品谱系：场景驱动下的多元化载体
报告将具身智能产品分为三大类，呈现“热点集中、长尾探索”格局：
1. 机器人：最热门载体
人形机器人：
双足构型（如Figure 02、智元远征A2）聚焦运动能力突破，但应用以科研、表演为主。
轮式人形机器人（如银河通用Galbot G1）因成本低、作业稳定，更易落地工业/物流场景。
机器狗与其他构型：
四足机器狗（如宇树Unitree A2）在电力巡检、安防巡逻中初步应用。
仿生机器人（如蛇形、蝠鲼机器人）针对特殊环境（管道、水下）探索。
2. 智能运载装备：落地最快领域
自动驾驶汽车：L3级车型量产在即，L4级Robotaxi（如百度萝卜快跑）已实现千万公里级路测。
无人机/eVTOL：物流配送（美团）、城际运输（亿航）场景突破，但续航、空管政策是瓶颈。
3. 新型产品：前沿探索
变形移动装置（如GOAT机器人）、集群微型机器人（医疗靶向给药）处于科研阶段。
智能外骨骼：康复与增强两类，受限于成本、续航和舒适度。
四、产业生态：繁荣与挑战并存
1. 产业链初步形成
四大板块：行业应用（工业/家庭/商业）、产品服务（机器人本体）、技术服务（算法/数据）、基础设施（芯片/传感器）。
地域集中：北京、广东、上海三地企业占比近50%，江苏、浙江紧随其后。
2. 训练场建设热潮
全国超30家训练场（如北京人形机器人数据训练中心），试图通过场景还原破解数据瓶颈。
问题：数据互通难、商业模式不清晰（企业更倾向自建数据工厂）。
3. 标准与安全滞后
标准体系缺失：数据格式、智能化评价、安全伦理无统一规范，导致资源浪费。
安全风险突出：
模型安全：易受对抗攻击（如BADROBOT越狱攻击）。
本体安全：紧急制动、倾倒控制等物理风险未解决。
信息安全：多传感器可能泄露隐私（如家庭环境数据）。
五、挑战与展望：从“演示”到“实用”的路径
当前核心挑战
技术闭环未通：数据-模型-本体-场景难以形成正向循环。
商业化鸿沟：用户“不能用（能力不足）、不愿用（成本高）、不敢用（安全风险）”。
产业生态碎片化：标准缺失、供应链协同不足。
未来发展趋势
技术架构重构：从功能模块堆叠转向多模态认知融合，强化世界模型与终身学习能力。
应用场景深化：从工业/物流等垂直领域突破，逐步向全行业渗透（未来可能覆盖国民经济20个门类）。
安全伦理框架构建：需从合规性转向“伦理内嵌”，建立全生命周期治理体系。
总结
具身智能作为迈向通用AI的关键路径，正经历“技术爆炸”与“落地焦虑”并存的阶段。报告揭示其核心矛盾在于：资本与热度高涨，但技术成熟度与场景实用性仍存差距。未来突破需依赖数据飞轮闭环、软硬一体化创新、以及标准安全体系的协同建设。若能攻克这些难题，具身智能有望真正成为“智慧员工”“生活助手”，重塑人机共融的社会生态。
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