全域感知，智驭低空 低空智能 : 从感知推理迈向群体具 身 一、 低空研究背 景 二、 低空数据平 台 三、 低空感知大 脑 CONTEN TS 一、 低空研究背 景 二、 低空数据平 台 三、 低空感知大 脑 CONTEN TS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 2025 年 10 月 ， 党的二十届四中全会颁布《中共中央 关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》 变电设施间距多少？ 存在安全隐患吗？ 斜拍视角进行位置判断与空间度量 任务间推理路径差异化 俯拍视角进行目标感知与属性理解 四维度多种任务形式 空间难解 任务繁复 复杂环境下 ，低空具身智能面临“不可靠” ，“不精准”和“不可控”的挑战 “ 目标理解不可靠” “ 动作生成不精准” “ 体系安全不可控” 行动路径撞上障碍物 动作生成误差导致机械臂需要执行 冗余动作才能完成任务 复杂环境下 ，低空群体智能面临数据缺、 自主差、协同难的挑 战 、协作具身 感知推理 群体执行协调不稳定 多机具身协同难 ，导致群体具身智 能感策控实现难 性能进化难 灾难性遗忘 协同自主进化机制匮乏 ，导致感知 与持续学习能力双重受限 多机协同感知数据 协同感知与具身基础数据匮乏 ，导 致基座构建受限 “ 自主差” “ 协同难” “ 数据缺”

引言 当人工智能的“数字大脑”与精密制造的“钢铁身躯”完成历史性融合，一场深刻改变人类生产与生活 范式的产业革命已然启幕。 我们正站在一个历史性的交汇点。一场更为深刻的变革正在发生——这便是“具身智能”的崛起。而作 为其理想载体的人形机器人，已不再是科幻的想象，而正迅速从实验室走向产业前沿，成为全球科技竞 赛的新焦点，以及重塑未来制造业、服务业乃至人类社会基本图景的“新物种”。 在这一 0月，工信部 便已发布《人形机器人创新发展指导意见》，提出“到2025年初步建立创新体系，实现关键技术突破； 到2027年形成安全可靠的产业链，成为经济增长新引擎”的双重目标。2025年，更是将具身智能与智能 机器人首次写入《政府工作报告》，明确其作为新质生产力的代表，承担着推动产业升级、重塑全球竞 争格局的历史使命。 然而，机遇的浪潮下也带来了复杂的产业问题：技术路径将如何收敛？商业落地的突破口在哪里？产业 地的突破口在哪里？产业 链又将面临哪些机遇与挑战？ 为此，幸福招商行业研究院倾力推出《 2025人形机器人行业白皮书 》，整合全球技术动态、资本动向、 政策脉络与典型案例，深度剖析具身智能与人形机器人产业的发展现状、核心矛盾与演进路径，为人形 机器人产业链上下游的企业、有志于涉足该领域的潜在企业、投资机构、各级地方政府及产业园招商部 门提供权威、前瞻性的战略参考。 与此同时，作为产业服

操作”的独特优势正在越来越多场景得到验证。而随着具身智 能技术的发展，复合机器人也引来了新一轮的技术革命，敏锐洞察到这一趋势的产业界，正积 极拥抱“具身智能”的浪潮，将其视为复合机器人智能化发展的核心路径和未来方向。 《具身智能复合移动机器人产业发展蓝皮书 (2025 版 )》是新战略移动机器人产业研究所 根据 CMR 产业联盟统计数据研究的最新成果，蓝皮书调研统计了国内外超 40 家具身智能复合 机器人本体及 度已突破国界，也折射出全球半导体产业链对“移动 + 精密操作”装备的刚需正在加速释放。 《具身智能复合移动机器人产业发展蓝皮书 (2025 版 )》旨在为终端用户企业提供选型思考， 为投资方提供参考，为复合机器人相关厂商提供发展方向、路径及模式的参考依据。 报告数据来源：调研收集超 40 家具身智能复合机器人本体及产业链企业相关数据，超 45 家终端用户企业数据。 调研方式：下发调研表、 蓝皮书范围：蓝皮书主要统计数据范围主要指应用在工业仓储物流场景，以轮式底盘 + 机械臂及轮式底盘 + 人形 半身为主要形态的产品，其他类型复合机器人不在统计范围内。 目录 Contents 1、具身智能复合机器人发展历程概述 .....................................................................................7

团队荣获吴文俊人工智能科技进步奖一等奖等科技奖励 构建世界上规模最大无人机视觉数据平台 VisDrone 人工智能科技进步奖一等 奖 从被动感知到自主协同 ，构建支撑具身智能体与集群协同进化的下一代数据基座 感 - 策 - 控一体化构建 仿真－物理具身数据基座 大规模低空数据平台 支撑无人机全天候感知 多智能体自主交互 建立集群协同数据基准 视觉－语言－导航 (VLN) 多模态动态感知 多任务协同学习 感知编码器 策略网络 RealSense 深度图 多轨迹输出 姿态状态向量 MLP 状态向量 碰撞预测 飞行控制指令 板载执行 最优轨迹确定 低空具身智能 数据基础平台 大规模低空数据平台 仿真 - 物理具身数据基座 集群协同数据基准 低空无人机数据基座建设 面临低空智能感知挑战 ，展开“数据筑基、模型驱动、智能进化、安全护航” 低空安全 低空视觉安全 小 模 低空基座模型 4 低空底层视觉 5 低空目标检测 6 低空目标计数 7 低空目标跟踪 8 多传感器对齐 9 多模态动态融合 10 多模态可信融合 11 低空具身智能 12 空地协同感知 13 多机协同感知 14 开放世界学习 15 类别增量学习

智慧医疗、智能安防等领域建设一批产业园区。加快技术创新，推动人工智能 融合应用。一是推动人工智能技术与制造业深度融合。依托广东省制造业产业 群，人工智能赋能制造企业生产化研发、精准化生产、智能化管理、增值化服 务、具身化设备等各环节的效果初现，由单一环节赋能向垂直多场景覆盖拓展， 有效提升全流程效率。二是聚焦人工智能应用场景创新。组织人工智能应用场 景案例征集，遴选一批创新程度高、应用价值大、示范效应强、市场前景好的 二是具身智能上升为国家战略，产业处于快速成长与扩 张期。2025 年，“具身智能”首次被写入政府工作报告，成为 我国培育未来产业的重要方向以及全球科技竞合的关键领 域。国务院发展研究中心撰写发布的《中国发展报告 2025》 显示，当前中国具身智能产业发展处于起步期，在具身智能 大模型研发和产品制造方面具有较好基础，既拥有视觉、语 言、动作等多模态模型研发能力，又能够生产用于具身智能 成本优势。报告指出，中国具身智能产业市场规模有望在 2035 年突破万亿元，并将引领带动交通物流、工业制造、商 业服务等多个应用领域新质生产力进一步跃升。 专栏 11：具身智能产业化发展实践 上海市领跑具身智能标准化建设，“1+N”模式开启人机共生新纪元。国家 级试点以“技术+标准+场景”闭环打法破解行业痛点。全国首个国家级具身智 能标准化试点“上海虚实融合具身智能训练场”正式获批立项，标志着具身智能

推动建设以智能体高密度分布、 多场景集成为特征的 “ AI + 制造”示范工厂 ，综合应用空间计算、 多智能 体 协同等技术 ，集聚各类场景模型、 智能产品和装备， 推进以人形机器人为代表的多类型具身智能在典型场 景中的实用化部署 ，打通各类工业软件 提升动态感知能力 系统 ，提升动态感知能力 ，体现软件定义工厂、 完 全 按需制造、 智能工厂网络等制造新模式 ，形成标杆 示范作用 （十） 产品全生命周期管理系统等软件 ， 支持提升生产效率 ，变革生产管理模式。 • 推动研发设计类软件集成物理规律模拟、 高通量计算等功能 ，实现基于历史数据的新设计生成 （十一） AI + 工业软件工 具 （十二） AI + 工业产品与装备 工业产品智能化升级 • 推动工业母机、 工业机器人、 仪器仪表、 能源装备、 医疗设备、 船舶以及低空等工业产品和装备融合应用人工智能技 术，实现智能化升级与功能拓展 推动数字化转型、 工业互联网服务商向智能化服务商升级 ，提 供智能化产品和解决方案。 • 建立服务商认定标准 ，重点遴选和培育一批工业语料数据、 智 算云、模型平台、 智能体开发应用、 具身智能等专业服务商 ， 支持综合集成服务商发展壮大 ， 面向特定行业、 特定场景提供 特色服务包 ，形成 “组团式”服务体系 工业互联网智能升级 • 推动工业互联网平台融合人工智能技术 ，

Agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.3.2 多模态与具身 Agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.3.3 2025 年的 能耗压力。由于数据中心通常受到固定电力预算的限制，如何高效管理和优化功耗，成为支撑大规模 LLM 部署的关键挑战。Microsoft 团队系统性分析了云端大语言模型训练与推理的功耗特征，指出推理集群具 备显著的功率冗余空间。基于这一结论，他们提出了能够提升服务器部署密度的智能功耗管理方法，通 过使用开源模型复制生产中观察到的功耗模式，展示出在现有集群中可以在最小性能损失的情况下增加 30% 的服务器部署密度 术路径。 面向端侧设备有限的算力资源，通过自适应模型压缩实现端侧推理加速。为了压缩神经网络模型，去 除冗余的模型参数，研究人员设计了基于判别感知的模型剪枝方法，利用注意力机制保留神经网络中最 具判别力的通道，自适应地进行模型压缩，同时保持较好的模型性能 [325]。研究工作 [304] 在端云协同 的推理任务中，依据时间相近任务的相似性，为不同任务设置不同比特的定制化量化方法，并且结合早

其运动学和动力学模型极为复杂，传统控制算法往往难以精确协调各关节的运 动，导致稳定性不足[1]。此外，环境感知方面也存在局限性，有限的传感器数 据处理能力使其难以深入理解和分析复杂的环境信息[1]。 预训练模型的突破和具身算法的应用为人形机器人带来了新的解决方案[1]。与 其他机器人一样，模拟训练也是人形机器人学习任务的主要方法，常用的模拟 平台包括 Isaac Gym、Mujoco 和 BiGym[1]。卡内基梅隆大学图形实验室创 服务机器人领域，该领域在过去四年增长约 119%[4]，显示出巨大的市场潜 特斯拉人形机器人的技术突破解读 LICHENYANG@PATSNAP.COM 5 力。 预训练模型和具身算法的突破为人形机器人带来了新的解决方案[1]。仿真训练 是人形机器人学习任务的主要方法，常用的仿真平台包括 Isaac Gym、 Mujoco 和 BiGym[1]。卡内基梅隆大学图形实验室创建的 拮抗肌肉配置，每个关节由两组或多组执行器控制，类似于人类的屈肌和伸肌系统，从而 实现更自然、更高效的运动。 仿生材料方面，研究将集中在开发具有类似生物组织特性的新型复合材料。这些材料将具 有可变刚度、自修复能力和高能量回收效率等特性。例如，机器人的"皮肤"将采用多层结 构，包括柔性传感层、能量吸收层和保护层，使其能够感知接触力、温度和纹理等信息， 同时提供必要的保护。骨骼结构将

导向、产学研用深度融合的技术创新体系，同时金融支持体系更趋完 善，资本市场对硬科技企业的包容性和支持力度进一步加大，京津冀、 长三角、粤港澳大湾区等创新极点的辐射带动能力增强，并加快形成各 具特色、优势互补的协同发展格局。 （三）前沿技术呈现多点突破、交叉汇聚态势，人工智能技术加速落 地应用 全球科技将加速交叉赋能。2025年，人工智能、量子技术、生命科 学三大领域交叉赋能正成为新的创新方向。例如，人工智能优化量子计 建创新联合体，但相比于美欧的科技巨头，我国科技领军企业在整个国 家创新体系中的地位偏弱。一是研发投入强度不够，前瞻性布局不足。 我国规模以上工业企业研发经费强度仅为1.54%，低于美国、日本、德国 等2%—4%的水平。在具身智能、空间计算、可控核聚变等未来产业，我 国企业多采取“观望—跟进”策略，缺乏像OpenAI、Tesla、SpaceX那 样敢于重注长周期、高风险前沿探索的领军者。二是国际竞争力偏弱， “大而 利润率不足 5%。三是新兴领域明星企业后备力量不足，呈现结构性断层。以全球AI 企业估值榜为例，CB Insights 2025年“AI 100”榜单中，美国企业占 据76席，中国仅占5席。在具身智能等新兴赛道，虽有宇树科技崭露头 角，成为少数被全球关注的中国硬件品牌，但其后缺乏成梯队的第二、 第三梯队企业跟进。 051 （三）新兴产业治理模式滞后制约发展的稳健平衡 当前，我国新兴

医疗科技跨年展望暨近期热点综述 2025.12.22 新一代“蓝领”：人形机器人如何站上工厂流水线 ——具身智能产业深度研究（七） 2025.12.17 物流无人车从快递起步，迈向城市配送星辰大海 ——具身智能产业深度研究（六） 2025.11.24 人形机器人硬实力助力行业加速量产——具身智 能产业深度研究（五） 2025.11.02 摘要： 2026 自动驾驶元年八大展望 训，未来将聚焦工厂生产制造与线下门店等应用场景 广汽集团 2024 年底发布自研第三代具身智能人形机器人 GoMate，采用了行业首创的可变轮 足移动结构，具有较强的环境适应能力与地形跨越技巧，预计 2026 年量产 长安汽车 正在公开寻源具身智能研发项目供应商，计划投入超 500 亿布局具身智能领域 蔚来 Walker S 进入蔚来第二先进制造基地总装车间进行实地培训，实现全球首例人形机