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編者按：2025年的科技畫卷上，具身智能留下了濃墨重彩的一筆，它讓“萬物有靈”的未來圖景開始變得觸手可及。聚焦這一超級風(fēng)口，財聯(lián)社將發(fā)表系列圖文、視頻，全景式梳理“具身智能”的2025年發(fā)展軌跡，從多元化的角度，為大家呈現(xiàn)行業(yè)當(dāng)下的機遇與挑戰(zhàn)，探索未來行業(yè)發(fā)展新動能。

財聯(lián)社12月15日訊2025年即將收官，“具身智能”以高票入選年度十大流行語榜單第二名。回望這一年，從春晚人形機器人驚艷的秧歌表演，到“具身智能”首次被寫入《政府工作報告》，再到年末各家新一代機器人集中亮相并進入現(xiàn)實場景，“具身智能”正不斷突破我們的想象，創(chuàng)造越來越多的可能。接下來，就讓我們從政策、技術(shù)、資本、應(yīng)用等層面一起來看看，2025年的具身智能究竟走到哪一步了？又將去往哪里？

一、國家與地方協(xié)同發(fā)力，具身智能駛?cè)?ldquo;高速區(qū)”

國家層面

3月，2025年《政府工作報告》中首次提及“具身智能”“智能機器人”。

4月，人形機器人技術(shù)要求系列國家標(biāo)準(zhǔn)正式獲批立項，涉及環(huán)境感知、決策規(guī)劃、運動控制、作業(yè)操作等多項技術(shù)要求。

11月末，國家發(fā)展改革委政策研究室副主任、委新聞發(fā)言人李超表示，將建立健全具身智能行業(yè)準(zhǔn)入和退出機制。李超還指出，我國具身智能產(chǎn)業(yè)正以超50%的增速跨越式發(fā)展，2030年將達到千億元市場規(guī)模。

地方層面

以北、上、廣、深為代表，多地出臺支持具身智能發(fā)展的相關(guān)政策。例如北京，計劃到2027年底突破百余項關(guān)鍵技術(shù)、培育產(chǎn)業(yè)鏈上下游核心企業(yè)不少于50家、培育千億級產(chǎn)業(yè)集群等。上海目前僅張江機器人谷，就已集聚智元、傅利葉、開普勒等90余家領(lǐng)軍企業(yè)，并啟動了全國首個異構(gòu)人形機器人訓(xùn)練場，形成了軟硬件協(xié)同的產(chǎn)業(yè)集群。

二、賽道資本化提速，帶動產(chǎn)業(yè)加速跑

一級市場這邊，國內(nèi)具身智能企業(yè)融資呈現(xiàn)出“規(guī)模爆發(fā)、軟硬件布局”的特點。據(jù)開源證券，截至2025年10月，具身智能領(lǐng)域融資總金額已超500億元，較2024年全年增長超400%，融資事件超200起，資本投入力度呈高速增長。

（圖片來源：開源證券研究所）

二級市場上，頭部企業(yè)的資本化動作持續(xù)提速。宇樹科技近日已完成IPO輔導(dǎo)，智元機器人已完成股改，還有樂聚機器人正在IPO輔導(dǎo)中。

三、具身智能邁入商業(yè)化試點，工業(yè)制造或為首要突破口

具身智能的未來應(yīng)用有著浩瀚的想象空間。

據(jù)億歐智庫梳理，人形機器人在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用階段，有望在細(xì)分市場率先商業(yè)化，如工廠生產(chǎn)、安防巡檢、物流配送、服務(wù)業(yè)引導(dǎo)等。中期逐步成熟轉(zhuǎn)為通用型機器人，進入家政等市場。而在更遠(yuǎn)的未來，人形機器人則有望應(yīng)用于航天航空領(lǐng)域。

（圖片來源：億歐智庫）

但回到當(dāng)下，人形機器人進入應(yīng)用場景還是暴露出一些問題：如多任務(wù)適應(yīng)性不足、人機協(xié)作的安全性與自然交互問題、成本與投資回報周期問題等。因此，在人形機器人克服上述困難之前，在智能制造體系中，人形機器人主要還是完成輔助性工作。

對于這一現(xiàn)實情況，智元機器人具身業(yè)務(wù)部總裁姚卯青直言，當(dāng)前人形機器人進入真實場景，核心目標(biāo)是獲取高質(zhì)量真機數(shù)據(jù)，這也是智元技術(shù)路徑的關(guān)鍵。

智平方創(chuàng)始人兼CEO郭彥東也公開表示，未來三年的競爭，將是“真實場景閉環(huán)”的競爭，哪家公司的機器人能在更多真實的商業(yè)場景中部署、工作，并源源不斷地將作業(yè)數(shù)據(jù)反哺給模型、硬件進行迭代優(yōu)化，哪家公司就能構(gòu)筑起他人難以超越的護城河。

四、產(chǎn)業(yè)鏈條長，但關(guān)鍵技術(shù)仍存挑戰(zhàn)

具身智能產(chǎn)業(yè)鏈屬于典型的“金字塔”結(jié)構(gòu)。由上游核心零部件和關(guān)鍵技術(shù)、中游系統(tǒng)集成與軟件開發(fā)、下游應(yīng)用場景構(gòu)成。

（圖片來源：上海財經(jīng)大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟研究院）

上游是技術(shù)壁壘最高的環(huán)節(jié)，核心零部件包括減速器、控制器、傳感器及AI芯片等，成本占比高達70%；中游負(fù)責(zé)機器人本體設(shè)計、生產(chǎn)及系統(tǒng)集成，需根據(jù)終端行業(yè)需求提供定制化解決方案；下游覆蓋工業(yè)制造、醫(yī)療健康、家庭服務(wù)、交通出行、特種作業(yè)等多元化場景。

從整個行業(yè)來看，計算資源需求巨大是當(dāng)前具身智能面臨的主要挑戰(zhàn)；其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性不足是具身智能發(fā)展面臨的重要問題；再次，模型的可解釋性和安全性是具身智能發(fā)展的信任基石。最后，具身智能硬件尚沒有標(biāo)準(zhǔn)化，“小腦”的運動控制與“身體”的融合存在挑戰(zhàn)。