2026具身智能产业创新发展趋势及路径研究报告

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具身智能产业创新发展趋势及路径 研究报告 中国电子信息产业发展研究院 中国软件评测中心 产业政策研究所 科技发展处 2026 年 3 月 版权声明 本报告版权属于中国电子信息产业发展研究院（赛迪研 究院）中国软件评测中心、产业政策研究所、科技发展处， 受法律保护。转载、摘编、视频引用等任何使用本报告的文 字内容，应注明来源。违反声明者，编者将追究其法律责任。 I 核心观点 1、具身智能加速拓展现实世界应用，成为人工智能演进的 重要方向。具身智能正推动人工智能由以信息处理为主的“离身 智能”向面向真实环境的应用形态转变，通过与物理载体融合， 实现感知、决策与行动的闭环运行，应用边界持续拓展，发展基 础不断夯实，已成为人工智能走向现实世界的重要路径。同时也 应看到，具身智能整体仍处于由技术探索迈向规模化应用的过渡 阶段，在通用能力、稳定性和实际落地水平等方面仍有不足。 2、具身智能产业体系加快构建，发展动能持续积聚。随着 技术进步与资源投入增加，具身智能产业体系加快构建，产业链 上下游协同不断增强，应用探索持续推进，市场关注度和发展动 能显著提升，产业生态初步形成。同时，关键基础能力仍存在短 板，工程化与规模化能力不足，产业基础相对薄弱，跨场景适配 与商业闭环尚未完全打通，制约产业进一步发展。 3、具身智能一体化演进趋势日益显现，发展路径持续深化。 具身智能正朝着模型驱动、数据赋能、系统协同与生态演进的一 体化方向发展，技术体系加快融合，应用由简单任务向复杂场景 拓展，产业竞争从单点技术延伸至整体生态与发展路径，呈现多 元化探索格局。同时，通用化能力不足、成本约束较高以及复杂 环境适应能力有限等问题仍较突出，对规模化应用形成一定制 约。 4、具身智能体系化推进格局逐步形成，协同发展路径不断 II 清晰。具身智能发展正由分散探索迈向体系化推进阶段，整体能 力建设持续加强，应用加快由示范试点向规模化落地转变，场景 牵引作用不断增强，相关标准规范与治理机制逐步推进，发展路 径日益清晰。同时，基础能力、应用拓展与治理规则之间的协同 仍有待加强，相关机制和制度体系仍需进一步完善，以支撑长期 健康发展。 关键词：具身智能；技术体系；产业化应用；发展路径 目 录 一、具身智能的概念演进及定义....................................................1 （一）具身智能不同发展阶段分析.........................................1 （二）具身智能的核心定义与内涵界定................................3 二、具身智能的技术发展现状.........................................................4 （一）算力体系由规模扩展转向协同架构与工程化能力约 束下的综合竞争..............................................................................4 （二）数据与环境资源由离线供给转向实时生成与虚实协 同驱动的能力重构......................................................................... 5 （三）模型与算法体系由单点优化迈向多模态融合与系统 级协同优化....................................................................................... 6 （四）能源与动力系统由基础保障转向能效、安全与系统 协同驱动的能力竞争.....................................................................7 （五）结构与本体工程由机械实现转向结构—算法协同驱 动的系统能力塑造......................................................................... 7 （六）操作系统与基础软件正向实时闭环、软硬件协同与 高可靠生态方向演进.....................................................................8 三、具身智能的产业发展现状...................................................... 10 （一）具身智能产业链正由技术驱动向场景价值闭环协同 发展转变..........................................................................................10 （二）具身智能在多元应用场景中的赋能路径与价值重构 ............................................................................................................10 （三）资本加速聚集与市场预期升温，具身智能迈入高速 成长期.............................................................................................. 11 四、国际具身智能产业发展情况..................................................12 （一）美国具身智能产业发展情况.......................................12 （二）欧洲具身智能产业发展情况.......................................12 （三）日本与韩国具身智能产业发展情况.........................13 （四）国际比较分析与经验启示...........................................13 五、我国具身智能产业发展情况..................................................15 （一）空间格局与产业链协同：核心集群引领、多层网络 支撑...................................................................................................15 （二）创新能力与资本逻辑：应用驱动突出、工程化与原 始创新待强化................................................................................ 15 六、具身智能发展趋势与全球发展路径及治理框架研判...17 （一）全球具身智能技术发展趋势：迈向“模型牵引、数 据赋能与系统协同驱动”的一体化演进阶段.......................17 （二）全球具身智能产业发展趋势：由技术竞争转向生态 主导与规则塑造的全链条博弈阶段.......................................18 （三）全球具身智能发展路径与治理框架：迈向协同创新 与规则共塑的新阶段.................................................................. 18 图 目 录 图 1 具身智能概念演进................................................................................................................ 2 图 2 具身智能的多层算力架构与异构计算协同关系示意图........................................... 4 图 3 具身智能模型与算法的层级结构示意图.......................................................................6 图 4 具身智能系统能源与动力支撑结构示意图.................................................................. 7 图 5 结构、材料与智能算法的系统耦合关系示意图......................................................... 7 图 6 操作系统与基础软件的层级结构示意图.......................................................................8 第 1 页 一、具身智能的概念演进及定义 在人工智能与机器人技术加速融合背景下，智能系统正由以 算法和算力为核心的“离身智能”迈向强调感知—认知—决策— 执行耦合的“具身智能”。其通过将智能体嵌入真实或拟真环境， 突出身体结构与环境交互在智能形成中的基础作用，成为 AI 演 进的重要方向。当前学界与产业界对其内涵、技术体系与发展阶 段尚未形成统一认知。系统梳理其理论基础、概念演进与技术边 界，有助于把握发展逻辑与产业成熟度，并为后续发展路径研判 与应用拓展奠定基础。 （一）具身智能不同发展阶段分析 具身智能的发展并非单一技术演进结果，而是在人工智能范 式变革与机器人系统工程、认知科学等多领域交织中逐步形成。 其演进可从控制方式、算法范式、感知机制与系统架构等维度综 合考察，呈现出由理论探索走向工程实现与产业应用的递进路 径。总体上，可划分为四个阶段：萌芽阶段、理论成型与实验验 证阶段、融合深化阶段以及系统化与产业化探索阶段。 第 2 页 图 1 具身智能概念演进 在萌芽阶段，哲学与认知科学对“身心关系”的反思动摇了 传统“离身智能”观，提出认知依赖身体与环境互动的思想基础。 随后，在理论逐步成型与实验验证阶段，具身认知逐步实现跨学 科整合，为人工智能领域引入“具身智能”概念提供了思想基础。 AI 研究通过机器人原型系统验证感知—行动闭环对智能生成的 关键作用，但也暴露出学习效率和泛化能力不足的问题。 进入融合深化阶段，多模态感知、强化学习与世界模型等技 术路径加速汇聚，智能体范式成为核心框架，系统由单点能力验 证转向整体协同演化，但同时带来算力、系统复杂性与安全性等 挑战。当前，具身智能正迈入系统化与产业化探索阶段，在大模 型赋能下形成“通用能力+具身约束”的新结构，推动从任务定 制向平台化演进，并在结构化场景中逐步实现落地应用。整体来 看，具身智能已从思想探索走向系统工程与产业实践并行发展的 第 3 页 新阶段。 （二）具身智能的核心定义与内涵界定 具身智能是“有身体”的人工智能，可执行现实世界任务并 主动学习进化，是催生颠覆性产品和装备、促进人工智能与实体 经济深度融合、重塑人类生产生活范式和全球竞争格局的新领域 新赛道。 从运行机理看，具身智能在“感知—行动—学习”闭环中不 断优化行为策略，本质上是在身体、环境与任务耦合过程中动态 涌现的能力体系，其内涵体现为具身性、交互性与学习性，并表 现出闭环性与学习适应性等系统特征，共同支撑其在复杂环境中 的持续优化与自主演进。 从产品形态看，具身智能可划分为三类：通用具身智能产品， 重点提升多模态感知、复杂环境运动与拟人化操作能力，强化多 任务协同与跨场景适应，增强在非结构化与复杂环境中的自主作 业能力，实现由功能执行向情境适应跃迁；专用具身智能产品， 面向工业、服务及特种场景提升专业化作业与自主运行能力；前 沿具身智能产品，聚焦可变构型、群体智能与人机融合等方向开 展探索，推动新型产品形态发展。 第 4 页 二、具身智能的技术发展现状 具身智能能否实现可持续产业化，取决于技术体系的可实现 性与可扩展性。其面向真实物理环境中的感知、决策与行动闭环， 依赖多要素协同支撑，具有显著系统工程特征。当前正处于由概 念探索向工程化突破过渡阶段，算力基础、数据资源、算法模型、 能源动力、本体结构及操作系统等构成其核心关键技术，需要持 续强化与协同推进，以支撑规模化应用与持续演进。 （一）算力体系由规模扩展转向协同架构与工程化能力约束 下的综合竞争 图 2 具身智能的多层算力架构与异构计算协同关系示意图 算力体系是具身智能实现真实运行与规模化落地的关键，其 核心不在规模扩展，而在结构、实时性、能效与协同能力的系统 平衡。不同于以离线训练为主的传统人工智能，具身智能需在物 理环境中完成“感知—认知—决策—执行”闭环，对毫秒级响应与 稳定性提出更高要求。当前普遍采用“云—边—端”协同架构：云 端负责训练与全局优化，边缘侧承担局部推理与数据处理，本体 第 5 页 端实现实时感知与控制，其能力决定系统性能上限。三层算力需 动态调度，否则易产生资源失衡与通信瓶颈；异构计算虽提升性 能，但也带来软件复杂度与跨单元延迟问题。与此同时，高端芯 片成本高、功耗大，本体端部署受限，“云强端弱”问题突出，叠 加工具链与软硬件协同不足，系统在实时性、可靠性与能效间仍 难平衡，算力成本亦制约商业化落地。 （二）数据与环境资源由离线供给转向实时生成与虚实协同 驱动的能力重构 数据与环境资源已由支撑条件转变为具身智能的核心变量， 与算力和算法共同塑造认知与行为生成机制。其数据呈现多模 态、强时序与动态生成特征，获取方式由离线采集转向在线交互 生成，系统运行即数据生产过程，对多模态同步处理与可追溯治 理提出更高要求。同时，数据与硬件耦合度高、跨平台迁移困难， 真实采集成本与风险较高；仿真环境与合成数据虽可补充，但虚 实差异仍影响泛化能力。整体需围绕标准体系、多模态融合、高 质量仿真平台及安全治理等方向协同推进。 第 6 页 （三）模型与算法体系由单点优化迈向多模态融合与系统级 协同优化 图 3 具身智能模型与算法的层级结构示意图 模型与算法是连接算力、数据与物理本体的核心中枢，支撑 感知—理解—决策—行动闭环。面向真实环境，需处理多模态、 强时序数据，并在实时与安全约束下生成可执行策略，体系呈分 层协同特征。当前，多模态融合不断深化，自适应学习能力持续 增强，分层架构与端到端方法并行演进，仿真与合成数据降低训 练成本；同时，系统级协同优化逐步强化各环节联动与整体效率。 整体来看，模型与算法体系正加速向多模态融合、自适应学习与 系统级协同优化方向演进。 第 7 页 （四）能源与动力系统由基础保障转向能效、安全与系统协 同驱动的能力竞争 图 4 具身智能系统能源与动力支撑结构示意图 能源与动力是具身智能在真实环境中持续运行的基础，直接 约束其结构设计、续航能力与性能边界。面对多模态感知、计算 与执行协同带来的高能耗与负载压力，系统需在体积、重量、续 航与安全之间权衡优化。当前以电能为主，电池、电源管理与驱 动系统协同演进，功率分配与任务调度不断提升能效但也增加系 统复杂度。能源与动力技术正向高能量密度、轻量化与智能化协 同管理方向发展，同时在能量与安全、功率与稳定性及系统协同 方面仍需持续优化。 （五）结构与本体工程由机械实现转向结构—算法协同驱动 的系统能力塑造 图 5 结构、材料与智能算法的系统耦合关系示意图 第 8 页 结构与本体工程已由单纯机械实现转变为参与智能形成的 关键环节，通过自由度、质量分布与刚柔特性直接影响控制复杂 度与学习效率。结构、材料、执行机构与算法高度耦合，在能力 提升与复杂度之间形成权衡：轻量化、高强度与柔性化设计可优 化能耗与安全性，但也增加建模与控制难度。模块化与可重构结 构提升系统集成与环境适应能力，多功能材料推动结构与感知、 驱动融合。总体呈现向轻量化、高强度化、高柔顺与结构—算法 协同优化方向演进，其水平直接影响系统性能与规模化应用能 力。 （六）操作系统与基础软件正向实时闭环、软硬件协同与高 可靠生态方向演进 图 6 操作系统与基础软件的层级结构示意图 操作系统与基础软件是连接硬件与算法的核心中枢，承担资 源调度、设备抽象、通信管理与状态控制等功能。面向动态环境 下的高频感知与实时控制需求，通过统一接口屏蔽硬件差异，支 第 9 页 撑模块化集成与多模块协同，并协调多线程与异构计算以降低系 统耦合。其实时性、安全性与可靠性要求高，需依托确定性调度 与故障隔离保障系统稳定运行。当前在通信可靠性、延迟控制、 跨平台适配及生态工具链方面仍有提升空间，整体正向实时闭 环、模块化架构与软硬件协同方向演进。 第 10 页 三、具身智能的产业发展现状 具身智能产业由“算力—数据—模型—软件—动力”构成闭 环体系，贯通研发、制造与应用，形成上游部件、中游整机与平 台、下游场景的完整链条。当前进入工程化加速期，在受限环境 具备初步能力，但泛化性、长期自主运行与规模化部署仍不足， 整体处于由能力可用向产业成熟过渡阶段。 （一）具身智能产业链正由技术驱动向场景价值闭环协同发 展转变 具身智能产业链可按“技术基础—系统实现—行业应用”划 分为三层：上游提供核心技术与关键部件，中游完成系统集成与 整机实现，下游推动场景落地并通过数据回流形成闭环，三者协 同演进。当前处于工程加速与应用试点并行阶段，上游在感知、 执行、计算与能源材料等领域呈现高端集中与多元突破并行态 势，多传感融合与本地化供应加快推进；中游由多形态载体驱动， 云边端协同与仿真平台支撑系统由原型走向平台化；下游应用持 续拓展并形成“应用—数据—能力提升”循环。产业发展正由以 技术突破为主导，转向以场景价值牵引的闭环协同演进路径。 （二）具身智能在多元应用场景中的赋能路径与价值重构 在工业制造中，通过“感知—决策—执行”闭环承担搬运、 装配与质检任务，推动柔性生产与智能运维；在仓储物流中，实 现异形抓取、路径优化与高效分拣，促进全流程协同与网络化运 行；在矿山、核电、消防等高危场景，替代人工开展巡检、排险 第 11 页 与救援，提升安全与效率；在服务与家庭领域，拓展导览、配送、 护理与陪伴等应用，推动人机协同发展。整体看，随着技术成熟 与成本下降，具身智能正由示范应用走向规模化落地。 （三）资本加速聚集与市场预期升温，具身智能迈入高速成 长期 规模潜力与技术融合正驱动具身智能市场持续演进，多家研 究机构普遍认为该领域已进入快速增长阶段。增长动力主要来自 大模型与机器人技术的深度融合，多模态感知、强化学习与世界 模型协同推进，推动能力体系由单点突破向系统化集成演进；同 时，人口老龄化与用工成本上升不断释放家庭、工业与公共服务 等多场景需求，物流与移动机器人等方向成为重要增量来源。在 此背景下，资本加速进入并重塑产业格局，资源配置呈现向整机 制造与核心算法环节集中的趋势，上游基础环节投入相对不足。