本文为节选，如需报告请联系客服或扫码获取更多报告
01 中国具身智能产业发展概况
1.1 定义与研究范畴
具身智能强调智能体通过物理实体与环境交互 来实现自主学习和进化
1.1 定义与研究范畴
具身智能强调智能体通过物理实体与环境交互 来实现自主学习和进化
• 具身智能（Embodied Artificial Intelligence，EAI）尚未形成完全统一的标准定义，但主流范式指向非常明确，即强调智能体通过物理实体与环境交互来实现自主学习和进化。其核心在于将感知、认知与行动深度融合，使机器在“感知-理解-行动”的闭环中持续迭代，逐步形成涌现智能。
• 具身智能可以搭载多种形态的载体，如智能机器人、自动驾驶汽车、自主航行器等，本报告聚焦于机器人方向的具身智能，按照形态划分为人形机器人和非人形机器人两大类。
• 中国具身智能产业呈现多技术路线并行发展的格局。人形机器人因其形态与人类生活场景和工作空间的高度适配，被认为是具身智能的长期理想形态，但受限于运动控制、灵巧手等核心技术瓶颈及成本效率问题，短期内尚未实现全场景替代和广范围普及；非人形机器人的应用场景边界和能力天花板相对明确，受益于技术链条成熟度高且成本相对可控，率先在巡检、仓储、安防等垂直场景中实现规模化应用，是当前具身智能形成规模化普及的主要载体形式。本报告重点关注具身智能的技术演进、生态布局及应用实践。
1.2 发展驱动力
具身智能的加速演进，得益于国家层面的前瞻 部署和地方层面的协同推进
• 中国具身智能领域的相关政策体系已经形成由“国家顶层设计引领、部委专项政策支持、地方创新实践落地”的多层次、系统性推进格局。2025年具身智能首次被写入《政府工作报告》，标志其正式进入国家战略性视野。在“十五五”规划建议中，具身智能被纳入未来产业体系，被视为培育新质生产力、塑造未来竞争新优势的关键引擎之一。在此框架下，工信部、科技部、发改委等主管部门相继出台了一系列专项规划与行动方案，从技术攻关、产业生态、应用示范等维度构建起支撑产业发展的纵向政策支柱。与此同时，北京、上海、深圳、合肥等城市密集出台具身智能有关专项政策，并以产业园区为抓手，搭建专业化服务平台，力争破解技术落地、场景开放、产业链协同等产业发展中的共性难题，形成横向协同、特色突出的地方实践网络。
软硬件协同优化是机器人突破非结构化场景的核心路径，也是达成高级自主智能的关键基础
从技术侧看，具身智能产业发展依托大模型、多模态融合与仿真训练等基础技术的系统性突破，推动机器人进入更加开放、动态的复杂物理环境。
• 大模型为具身智能提供通用认知与任务规划能力。随着视觉-语言-动作（VLA）大模型不断演进，机器人从被动执行预设指令，升级为能够理解自然语言、拆解复杂任务并自主规划路径的智能体，任务泛化能力和跨场景迁移效率显著提升，成为具身智能进入真实场景的核心认知引擎。
• 多模态融合与局部运动控制技术的进步大幅提升具身智能在真实环境中的稳 定性和鲁棒性。在感知层面，视觉、语言与本体感觉的多模态闭环融合，强化了机器人的场景理解与人机交互能力；在执行层面，行走、平衡与抗扰等局部运动控制技术的突破，提升了机器人在动态环境中的稳定性、安全性和鲁棒性，为其在商场、人群密集区等非结构化场景的落地部署提供技术支撑。
• 仿真与硬件协同推动系统迭代。仿真与硬件协同推动系统迭代。基于仿真平台、世界模型与数据工厂构建的高质量、大规模训练数据集，加速了端到端模型训练与验证。同时，高能量密度电机、仿生关节、轻量化材料及高性能传感器等关键硬件的持续突破，为人形、多足、轮式等不同形态的机器人提供了高性能、低功耗的协同硬件底座，支撑其实现更复杂、更持久的实体作业能力。
从人力替代到服务补位与效率升级，具身智能迎来结构性增长窗口
从需求侧看，具身智能产业发展主要受生产力结构性短缺、公共服务长期存在缺口等社会现实因素驱动。这些结构性挑战共同促使社会与产业寻找能够替代部分人工、提升产出效率并承担高风险任务的智能化解决方案。
• 劳动力结构性短缺与成本上升催生替代需求。随着人口老龄化与劳动力供给变化，制造、服务、农业等领域的人力成本持续上涨、招工矛盾加剧，促使企业寻求自动化与智能化替代方案。具身智能凭借环境感知和自主作业等能力，能够在较为复杂和非标准化的场景中执行重复性、高负荷或流程化任务，实现连续作业，降低人工依赖度。
• 养老护理等公共服务体系面临长期的供需缺口。根据国际护士理事会数据，预计到2030年全球护士缺口将达到1300万人，这直接推动家庭养老机器人与陪护机器人在基础护理、认知陪伴与健康监测等场景加速落地。此外，在火灾救援、地震排查、核辐射作业、深海与深空开发等高危场景中，具身智能可替代人类进入高风险环境执行任务，显著降低人员作业风险。
• 现在产业链对高效率、低损耗的连续作业需求不断提高。传统自动化设备无法覆盖非结构化、多任务动态场景，如多品类柔性制造、农业采摘等。具身智能通过感知、决策与执行能力形成闭环，可在多变环境中自主完成复杂操作，减少人工环节、提升生产或服务效率，并实现7×24小时连续投入。例如，波士顿咨询的研究显示，激光除草机器人可减少约80%除草剂使用量。
1.3 发展现状
具身智能产业加速迈向规模化发展新阶段，开启商业化浪潮
综合技术成熟度、产业链完备度和市场拓展速度来看，中国具身智能产业处于全球第一梯队。以人形机器人为例，国内领军企业已完成从原型开发到规模化量产的工程验证。例如，2025年12月，智元机器人宣布第5000台通用具身机器人量产下线交付，印证了中国在工程化、交付能力和生产组织方面的实质性进展。根据国家发改委以及智源研究院统计数据，中国具身智能企业数量已超过230家，其中人形机器人企业超过150家。
• 在产业链配套方面，中国正在形成覆盖关键零部件的自主可控能力，并具备明显成本优势和本地配套能力。根据《金融时报》2025年4月的统计，中国拥有25家机器人手部零部件供应商（美国仅7家），拥有30家腿部线性执行器供应商（美国仅6家），供应链纵深和效应效率明显优于海外，美国银行分析认为中国智能机器人的整机成本可控制至海外同类产品的50%左右。此外，国产大模型迭代加速，银河通用等头部企业通过自研VLA大模型，摆脱对第三方模型的依赖，显著提升了机器人在非结构化环境中的调度效率。
• 在市场层面，中国具身智能展现出高度的成长弹性，成为全球增长最快的具身智能市场之一。根据36氪研究院测算，具身智能市场规模已从2018年2,133亿元增长至2025年的9,150亿元，并有望于2026年突破万亿元关口。
1.4 资本动态
具身智能成为资本竞逐赛道，工程可实现性和商业落地潜力成重要投资标准
当前，具身智能是资本市场最受关注的战略性赛道之一，产业融资规模呈现爆发式增长。根据东方财富网和IT桔子数据，2025年前11个月具身智能产业融资额达到334.73亿元，是2024年同期的4倍；截至12月21日，全年融资事件超305起，总额超过380亿元，参与的投资机构数量超过600家，融资规模上涨显著，亿元级大额融资逐渐成为主流。
• 从资本构成看，具身智能领域的投资呈现出以产业资本（CVC）为核心、各类资金功能清晰、协同推进的布局特征。一方面，百度、阿里、美团、京东等科技与互联网巨头通过CVC力量在“大脑”算法、本体以及关键场景层面展开系统性卡位；另一方面，上汽集团、歌尔股份、龙旗科技等传统企业依托其产业背景与供应链能力，以CVC形式推动具身智能在工业制造、物流等环节的工程化与量产落地。与此同时，以银河通用、智元机器人等为代表的头部创业公司，也开始积极利用资本工具构建生态协同和加速自身发展。例如，智元机器人通过反向收购上市公司上纬新材，成功开辟了非传统的二级市场融资路径，为其技术研发与规模化落地提供资本支撑。
• 总体来看，具身智能赛道已进入产业化攻坚与价值兑现的关键时期。
02 中国具身智能产业生态分析
2.1 产业图谱
具身智能产业依托上游核心技术，在中游形成产品与解决方案，在下游场景中实现价值落地
• 具身智能产业链上游为软硬件开发企业，是整个产业链的技术基石，主要涵盖核心硬件组件与软件算法体系两大板块，技术壁垒最高，其发展程度直接决定具身智能产品的性能水平与成本结构。其中，核心硬件组件是具身智能产品的物理基础，包括芯片、传感器、控制器、伺服电机、通信模组、能源管理等核心零部件。软件算法体系则为具身智能产品赋予智能核心，主要包括AI大模型、运动控制算法、感知融合算法、操作系统、云边端协同平台等核心技术方向。
• 中游为具身智能产品制造企业，承担产品规模化职责，是连接上游技术与下游应用的传导中枢。根据不同产品形态，可以将具身智能产品分为人形机器人和非人形具身智能产品两大类。这主要由于人形机器人的设计旨在模仿人类的形态与能力，以便更好地融入为人类设计的环境和工作流程，被业界视为一种高级通用形态。非人形具身智能产品（如机械臂、协作机器人、轮式机器人、自动驾驶汽车等）通常为特定任务设定，在具体场景上追求功能与效率的最优解。当下，全球产业界和资本市场正在竞相布局人形机器人，并将其看作是推动人工智能在实体经济落地的战略性方向。人形机器人的技术研发和商业应用正在全面提速，业界普遍认为，2025年是人形机器人的量产元年，也是商业化落地的元年。随着供应链成熟和技术突破，目前人形机器人的单机成本已经从百万元级降至几十万元，正以百台、千台级别的量产向大规模量产的标准不断接近。
• 下游为应用领域，是具身智能产业链的价值变现终端，已经形成多元化的细分应用场景。其中，工业制造领域发展最为成熟，商用服务领域处于快速增长阶段，特种服务领域具备高增长潜力，交通出行领域则处于商业化破局期，各场景的梯度化发展为产业链提供了持续增长的动力。
