本报告由亿欧智库于 2025 年 9 月发布，系统梳理了中国具身智能产业的基础理论、发展现状、应用场景及未来路径，核心内容如下。

一、基础理论与战略意义

1. 核心定义与要素

具身智能是基于物理身体感知、行动并与环境交互的智能系统，核心三要素为环境（交互载体）、本体（物理实体与感知能力）、智能（决策与学习能力） ，人形机器人是其典型载体，融合信息科学、机械科学等多学科技术，实现 “感知 - 决策 - 行动” 闭环。

2. 战略价值

国家层面：作为新质生产力建设的重要引擎，支撑制造强国与数字中国战略，助力抢占全球科技竞争制高点。

技术层面：推动 AI 从虚拟走向实体，奠定通用人工智能基础。

社会与产业层面：应对老龄化、提升公共服务，驱动千行百业智能化升级，重塑生产关系与生活方式。

3. 政策与地方需求

国家政策：2025 年 “具身智能” 首次写入政府工作报告，与生物制造、6G 等并列列为未来产业，建立专项投入机制。

地方特色需求：北京聚焦高精尖技术与伦理治理，上海主打工业级落地，深圳侧重消费端与硬件产业链整合，合肥依托科大优势攻坚性价比，杭州以场景驱动 AI 商业应用，形成差异化发展格局。

二、产业发展现状

1. 市场与资本热度

市场规模持续扩张，第三方预计 2027 年将达 1.25 万亿元；人形机器人为核心赛道，2023-2025 年投融资数量与金额显著增长，2025 年呈爆发式增长。

人形机器人产业规模将分阶段突破：2025 年起步（工业为主），2030 年拓展至商业服务，2040 年深入家庭场景，市场规模有望超 2.9 万亿元。

2. 核心瓶颈

技术局限：泛化能力不足，难以适配复杂开放场景；电池续航、芯片推理、动作控制等核心技术待突破。

商业化障碍：关键零部件（行星滚柱丝杠等）依赖进口，量产成本高（主流人形机器人售价超 40 万元），商业回报周期长；B 端接受度有限，用户信任尚未完全建立。

生态缺失：硬件接口、通信协议不统一，数据规范缺失，供应链碎片化。

3. 发展阶段与产业图谱

产业已从技术验证迈入商业化试点阶段，科研与工业制造为先行领域，医疗、服务场景加速渗透，未来将逐步从 ToB 向 ToC、从专用型向通用型升级。

产业链覆盖上下游：上游含传感器、减速器、芯片等核心零部件及算法软件（如华为云、OpenAI）；中游以人形机器人企业（宇树科技、优必选等）、工业具身智能企业（微亿智造等）为主；下游落地于工业、商用、家庭等场景。

三、应用场景与典型企业案例

1. 四大核心场景

科研场景：以数据采集与模型训练为核心，通过生成式 AI 生成合成数据、结合真机数据优化训练结构，为技术突破奠定基础（如数据采集工厂覆盖家居、工业等五大场景）。

工业场景：载体形态多样（固定底座、轮式、足式、仿生机器人），核心价值在于提升生产灵活性、执行精度与智能决策能力，适配多品类小批量生产需求（如 PCB 板柔性上下料、设备装配）。

商业场景：已在酒店（24 小时服务）、楼宇（智能清洁）、餐饮（送餐出餐）、零售（库存管理）等领域落地，实现服务自动化与运营成本降低。

家庭场景：聚焦养老需求，智能机器人整合多模态感知技术，在康复（评估 - 训练一体化）、护理（精准照护）、陪伴（情感交互）三大领域实现突破。

2. 典型企业实践

微亿智造：工业具身智能领军企业，以 “开箱即用、持续优化、智能闭环” 为核心优势，推出 PCB 板柔性上下料系统等解决方案，适配新能源、3C 电子等多行业，ROI 可压缩至 1 年。

宇树科技：以电驱动方案突破成本瓶颈，人形机器人 G1 以 9.9 万元定价推动实用化，四足机器人在巡检场景实现复杂地形适配与 24 小时监测，服务全球高校与企业客户。

优必选：消费级服务机器人领跑者，Walker 系列机器人在展会、商超等场景提供导览接待服务，依托全栈式技术构建一体化平台，2022 年教育机器人市场份额达 22.5%。

四、发展关键路径与未来展望

1. 路径借鉴与推演

经验来源：借鉴自动驾驶 “规则驱动 - 分立模型 - 单一大模型 - 端到端智能” 的演进经验，具身智能将采用 “分层算法框架→单模型整合→端到端智能” 的渐进式路径，高质量数据为核心竞争力。

短中长期路径：

短期（当前）：聚焦科研场景，突破基础技术与数据积累，无需考虑复杂场景适配；

中期（2025-2030 年）：深耕工业（高精度装配）与商业（零售补货、迎宾接待）场景，实现 ROI 初步打平；

长期（2030 年后）：渗透家庭服务（全场景助手）与高端商业（公共服务、情绪陪伴），融入人类社会。

2. 未来商业模式与应用优势

商业模式演进：从短期 “软硬件一体本体销售”（服务科研与开发），到中期 “场景解决方案 + 技术支持”（适配工业 / 商业需求），再到长期 “租赁外包服务”（规模化量产后的劳动资源派遣）。

跨行业应用优势：覆盖工业（打破人机协作瓶颈）、自动驾驶（开放环境智能驾驶）、医疗康养（拟人化服务）、物流（高效货物运转）、家庭（全场景家务与陪伴）、航空航天（太空探索与运维）等领域。

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