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2026年上半年，具身智能产业正在经历一场深刻的变化。
如果用一个词来形容这种变化，那就是：从能力展示，走向能力兑现。
过去几年，行业叙事从智能机器人、具身智能延伸到物理AI，本质不是概念替换，而是产业在追问同一个问题：机器人现在到底缺什么？
答案正在变得清晰——未来领先的机器人，不一定是动作最炫的机器人，而是在复杂环境里能够最稳定完成任务的那一个。2026年上半年，具身智能产业正在经历一场深刻的变化。
? 资本从“看本体”转向“看控制点”，行业竞争从“谁能造出机器人”转向“谁能让机器人在真实场景中稳定工作”。
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核心要点
01 政策不再只是“给钱”，开始“给场景”
2025年以来，具身智能政策持续升温。但进入2026年，一个关键变化发生了：政策支持重心从给资源、给扶持，转向给场景、给目标。
值得关注的是2026年6月发布的“实景实训”专项行动，明确提出围绕工业、服务、特种等真实场景，形成百个以上高价值应用场景，推动人形机器人在代表性场景中完成应用验证和常态化部署。
政策工具正在升级为“标准筑基+场景牵引+资金支持+中试验证”的组合机制。换句话说，政府不再只问“有没有企业”，而是开始问“能不能真正用起来”。2025年以来，具身智能政策持续升温。但进入2026年，一个关键变化发生了：政策支持重心从给资源、给扶持，转向给场景、给目标。
02 资本正在“换剧本”：从押注整机，到押注“控制点”
资本永远是最敏锐的信号。2025年，中国具身智能相关领域融资约360起、超450亿元。而2026年上半年，仅半年时间融资已达322起，金额约934.7亿元，已显著超过2025年全年。新增约20家百亿估值独角兽。
但钱的流向变了。资本不再撒向整机本体，而是开始流向更底层、挑战更大的能力环节。具体来说，三个方向成为新焦点：
? 第一，具身智能大脑/世界模型。 星海图估值突破200亿元，极佳视界半年累计融资35亿元，千寻智能半年融资约45亿元。资本押注的是“理解环境→预测后果→规划动作”的闭环能力。
? 第二，具身数据集与基础设施。 光轮智能半年融资20亿元以上。数据正在成为机器人行业的“新石油”。
? 第三，灵巧手等精密执行器。 灵心巧手融资约15亿元。灵巧手被看作“硬件落地的珠峰”。
资本正在从“看本体”转向“看控制点”——大脑决定智能上限，数据决定迭代速度，灵巧手决定能否完成高精度操作。
与此同时，国资与产业资本加速入场，从“投公司”延伸到“投场景、投生态、投产业链”。投资逻辑从财务回报转向产业协同和生态卡位。
03 两条线的交汇：AI获得身体，机器人得到智能
这场变革的本质，是两条发展线的汇合。
? 一条是AI发展线。 从深度学习到Transformer，从大模型到多模态，AI的能力边界不断扩展。但语言和互联网数据并非无限，更重要的是，语言难以完整承载空间关系、物理约束与行动反馈。AI的下一个方向，从“扩大知识边界”转向“扩大行动边界”。
? 另一条是机器人发展线。 从固定自动化产线到工业机器人、协作机器人，再到人形机器人。机器人下一轮跃迁的关键，在于智能系统能否理解任务、适应环境并稳定执行。
两条主线在具身智能与物理AI处交汇。AI获得身体，机器人得到智能。
产业竞争的焦点正在从“机器人能否动起来”，转向“机器人能否理解物理世界、准确预测任务后果，并在真实场景中可靠行动”。
04 技术路线正在升级：从VLA到WAM
在技术层面，一个重要的演进正在发生。
? VLA（视觉语言动作模型） 把视觉感知、语言理解和动作生成统一起来，解决的是“看到→听懂→执行”的映射问题。但VLA存在结构性局限：物理预测不足、长程规划受限、未见场景泛化难。
? 世界模型（WM）和世界动作模型（WAM）开始补上这一环。模型不再只输出动作，而是尝试预测未来物理状态，把“世界会怎样变化”和“机器人该如何行动”放在同一个闭环里。
?简单说：VLA让机器人知道“现在该做什么”，WAM让机器人提前知道“做完之后会发生什么” ——后者才是复杂真实场景中可靠决策的关键。
国产模型的表现也印证了这一趋势。在RoboChallenge Table30真实机器人评测中，前十名中中国相关模型占据8席。在WorldArena世界模型评测中，国内企业同样密集进入Top30。
05 数据成为“新石油”，灵巧手进入放量窗口
具身智能最稀缺的资源，正在从算力转向数据。与语言模型拥有海量文本不同，机器人领域的数据采集成本高、场景碎片化强。数据开始从附属服务升级为可独立定价的基础设施。一批“卖铲子”的数据服务商开始跑出商业闭环。
全国多地正在加速布局机器人训练场和数据采集基地，整体呈现“长三角领跑、广东紧随、北京与成渝形成支点”的多中心布局。
另一个关键硬件——灵巧手，也进入高速放量窗口。 2025年中国灵巧手市场销量约1.9万只，2026年预计达到7万只。
更重要的是，灵巧手的竞争正在从机械性能转向系统闭环。它不再只是机器人末端的执行硬件，而是机器人理解物体、感知接触、积累操作数据和沉淀技能库的关键入口。
06 场景落地：从可控到开放，逐级扩散
具身智能的商业化不是同时爆发，而是从可控场景到开放世界逐级扩散。
? 工业制造率先落地。 任务边界清晰、流程相对标准、ROI可计算。但值得注意的是，工业具身智能不必从人形开始——协作机器人、AGV/AMR等成熟硬件正成为关键载体。
? 科研教育成为早期确定性入口。 “十五五”期间，具身智能人才培养体系有望进。
? 家庭服务潜力巨大，但可能是检验机器人通用智能能力的最终场景。安全性、泛化能力、灵巧操作和家庭长尾数据闭环仍是关键门槛。
总结
站在2026年中期，具身智能行业正在跨越一个关键转折点。
行业竞争正在从 “谁能造出机器人” ，转向 “谁能让机器人在真实场景中稳定工作” 和 “谁能持续采集数据并形成商业闭环” 。
规模化不是部署更多机器人，而是让每台机器人以可接受的成本、干预和风险，长期创造稳定、可核验的产出。
? AI正在长出身体。而这场变革的真正考验，不在实验室，在工厂、在仓库、在街道、在每一个真实世界的角落里。附具身智能厂商图谱：
（见文末可免费下载资料）
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报告原文
报告来源：甲子光年智库
篇幅有限，需要查看报告完整版可斯“2026中国具身智能行业洞察报告"，小z助手会自动reply链接，也可点击下方链接自行下载，资料均免费获取。
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