随着人工智能技术的快速的提升，具身智能（EmbodiedAI）慢慢的变成为科技领域的热点话题。具身智能强调智能体通过物理载体与环境交互，以此来实现感知、学习和决策等智能行为。它融合了机器人技术、人工智能、认知科学等多个学科领域，展现出巨大的发展的潜在能力和广泛的应用前景。

  具身智能指具备物理载体的智能体，在与物理世界交互中，通过感知、控制和自主学习积累知识技能，进而影响物理世界。其核心在于“具身认知”，强调智能源于身体与环境的互动，区别于离身智能。具身智能融合机器人与计算机多学科，以智能机器人形态呈现，是多学科成熟发展的成果。在实际应用中，具身智能涵盖从简单任务的自动化执行到复杂任务的自主决策，如工业场景中的精准操作与服务场景中的灵活交互。

  人工智能从符号主义、连接主义到深度学习的演变过程中，逐渐暴露出仅依靠算法和数据难以突破认知瓶颈的问题。而机器人技术从自动化设备到人形机器人的发展，也面临着缺乏高级智能控制的困境。具身智能的出现，正是两者深层次地融合的必然结果。它为AI提供了与物理世界交互的“身体”，同时也赋予机器人更强大的“大脑”，使其能够更好地适应复杂多变的环境。

  人口老龄化加剧以及劳动力成本上升，使得对能够替代人类从事危险、重复、枯燥工作的机器人的需求日益迫切。此外，人类对于智能化生活服务的追求，也促使具身智能在家庭服务、医疗保健等领域的应用不断拓展。具身智能的发展有望解决诸多社会问题，提升生产效率和生活质量。

  政策支持力度大，国家和地方持续出台政策，从优化产业体系、促进产业链协同、支持底层研发技术等方面推动具身智能发展，设定关键技术攻关和产业生态建设目标，为行业长期发展提供保障。

  大模型与GenAI的快速的提升，开启具身智能技术萌芽。多模态大模型技术的突破，明显提升机器人智能水平，使其能执行复杂语义推理任务，推动人形机器人向量产迈进。但目前具身智能仍处于技术萌芽期，初创公司在技术和商业化路径上仍需探索，面临成本、技术等难题。

  智能机器人性能提升依赖软硬件协同进步。从硬件基础材料到人机交互技术，从多模态感知大模型到高精度运动控制算法，各层面技术积累与进步，展现出具身智能的应用潜力。在多模态感知方面，融合视觉、听觉、温度、力度等多种模态信息，实现对环境的全面感知；自主决策与规划层面，基于环境感知做出最优决策，并向群体智能进化；机器肢体与运动控制上，通过材料科学发展提升核心零部件性能，利用强化学习等优化控制算法。

  具身智能应用广泛，涵盖工业制造、服务、特种应用等领域，正从制造业向商业和家庭服务场景渗透，远期或用于航天航空等极限环境。工业制造因柔性生产需求、结构化环境和成本效益优势，成为具身智能率先落地场景，如微亿智造和配天机器人的产品能满足多种工业需求。服务场景需求多样开放，对机器人要求高，随技术进步和成本降低，各类服务机器人将进入市场满足智能化服务需求。

  具身智能产业链涵盖软硬件多个环节，形成复杂且充满了许多活力的生态系统。软件层面包括开发工具、基础软件设施等；硬件涉及机器人本体制造、核心零部件生产等；同时还包括软硬件集成环节。产业链各环节相互协作，推动具身智能技术的发展与应用落地。

  在机器人控制模型选择上，分层模型和一体化端到端模型各有优劣。分层模型通过不一样的层次模型协作，利用底层硬件和中间小模型弥补大语言模型不足；端到端模型可直接实现从人类指令到机械臂执行，但受数据制约，目前数据规模、模型泛化性、响应速率等问题有待解决。随着数据积累，端到端模型未来有望成为主流。

  具身智能行业的产业链结构精密且繁杂，贯穿从核心零部件制造、软件开发，再到产品实际应用的各个层面。在产业链上游，主要围绕芯片、传感器、控制器、电机、通信模组以及能源管理等关键组件展开，这些组件是具身智能设备正常运行的基础支撑，其技术水平和质量直接影响着产品性能。产业链下游作为产品输出端，以机器人、无人驾驶载具等为基本的产品形态，并将这一些产品大范围的应用到众多领域，深度融入人们的生产生活。

  产业链上中下游各环节彼此依存、紧密协作，在相互促进中推动具身智能技术持续创新，不断拓展应用边界。这不仅展现出具身智能技术在当下产业升级中的关键作用，更预示着它在未来智能化生活中蕴含的巨大发展的潜在能力，有望重塑人们的生活和工作方式。

  当前，具身智能领域吸引了众多来自不同技术背景的科技公司。这一些企业凭借各自独特的技术基因，打造出形态各异、性能不同的产品，大范围的应用于工业、服务、特种作业等多个领域。在AI技术的深度赋能、机器人产业的蓬勃发展，以及多元领域参与者的协同努力下，我国具身智能机器人行业正迎来快速地发展期，市场规模逐步扩大，技术创新层出不穷。

  具身智能机器人的物理载体形式丰富多样。依据移动特性与方式的差异，可分为固定底座机器人、轮式（履带式）机器人、足式机器人和仿生机器人等类别。其中，人形机器人作为双足人形的代表，在近期非常关注，成为行业热点。

  在实际应用场景的选择上，并不存在一种适用于所有场景的“最佳”机器人形态。具身智能机器人形态的确定，需要最大限度地考虑场景的实际的需求。人形机器人之所以备受瞩目，在于其具有非常出色的多场景“泛用性”。无论是在验证具身智能技术可行性的过程中，还是在特定场景的实际应用里，人形机器人都展现出了显著的优势。

  在实际应用时，将不同形态的机器人进行有机组合，往往能更好地满足复杂多样的场景需求。例如，为轮式机器人配备机械臂或灵巧手，这种组合方式使得机器人既能发挥轮式移动的快速性和高能效优势，又能借助机械臂和灵巧手实现精细操作，明显提升了机器人在实际在做的工作中的实用性和灵活性。

  数据采集面临两大难题。一是真实世界机器人数据采集困难，不仅耗时耗钱，要在多样环境和任务中大量实验记录，且数据质量不一、缺乏统一标准规范，可用性受限；二是仿真数据有局限性，虽能缓解数据不足，但sim-to-realgap使得仿真环境训练的模型难以直接用于实际场景。

  当前具身智能发展面临关键阻碍，多模态大模型虽在语言、视觉方面有所进展，但触觉、听觉等多模态融合感知能力仍处于初级阶段，不足以满足机器人在复杂环境中对多种感知信息的需求；同时，在任务规划与泛化能力上也较为有限，面对复杂和长周期任务，现有任务规划器难以适应通用场景，无法有效迁移知识和技能，致使机器人泛化能力不足。

  具身智能发展中技术路线选择充满不确定性，像分层模型与端到端模型各有利弊，端到端模型虽因数据积累和训练优势被看好，但面临数据规模、泛化性、响应速率等问题有待突破。同时，具身智能机器人性能评估和验证缺乏统一标准与方法，不同应用场景和任务对其要求不同，建立科学全面的验证体系以保障安全性和可靠性迫在眉睫。

  具身智能模型在训练与推理过程中，对算力有着极高的要求。伴随模型规模持续扩张，以及所处理任务的复杂程度不断攀升，当前的算力资源愈发显得捉襟见肘，难以充分满足具身智能模型的运行需求。

  《2025-2031年具身智能行业深度调研及投资前景咨询报告》涵盖行业全球及中国发展概况、供需数据、市场规模，产业政策/规划、有关技术、竞争格局、上游原料情况、下游主要使用在市场需求规模及前景、区域结构、市场集中度、重点企业/玩家，企业占有率、行业特征、驱动因素、未来市场发展的潜力预测，投资策略、主要壁垒构成、相关风险等内容。同时北京普华有策信息咨询有限公司还提供市场专项调研项目、产业研究报告、产业链咨询、项目可行性研究报告、专精特新小巨人认证、市场占有率报告、十五五规划、项目后评价报告、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、国家级制造业单项冠军企业认证、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。（PHPOLICY:GYF）

  第十三章PHPOLICY对2025-2031年中国具身智能行业发展预测分析