具身智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）是人工智能与机器人等物理实体相结合的领域，其核心在于通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。
---
**一、行业概述**
1. **定义**
具身智能是指有物理载体的智能体，在与物理世界的交互过程中，通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。人形机器人是具身智能的典型代表，被视为实现具身智能的最佳载体之一。
2. **核心要素**
具身智能由四个核心要素组成：本体、智能体、数据和学习进化框架。其在机器人上的应用可划分为三阶段：感知、推理、执行。
---
**二、技术路线**
1. **具身智能系统架构**
具身智能系统通过“大脑”（感知、理解和规划，基于大语言和视觉语言模型）、“小脑”（运动控制和动作生成，基于运动控制算法和反馈控制系统）和“身体”（动作执行，由机器人本体支持）三个层级协同工作。
2. **大模型在“大脑”中的应用**
- 大模型是“大脑”的最佳解决方案，能够实现从任务解析到动作规划的全流程自主化运行。
- 当前基于大模型的技术路线包括：
1) LLM+VFM（谷歌SayCan模型）
2) VLM（清华大学CoPa模型）
3) VLA（谷歌RT-H模型）
4) 多模态大模型（麻省理工MultiPLY模型）。
3. **具身执行中的技能学习**
- 技能学习分为模仿学习和强化学习。模仿学习通过收集专家演示数据，用神经网络拟合；强化学习通过与环境交互学习行为策略。
- 未来可能向端到端模型演进，技能学习将逐步泛化为通用操作大模型。
4. **数据采集与训练**
- 数据采集方式多元化，包括远程操作、机器人自主探索、仿真合成数据等。
- 仿真技术（如DexMimicGen）通过少量演示生成大量训练数据，显著提升机器人性能。
---
**三、产业链分析**
1. **产业链结构**
- **上游**：芯片、传感器、控制器、电机、通信模组、能源管理等硬件基础。
- **中游**：AI算法、操作系统、云服务及中间件的技术核心。
- **下游**：机器人、自动驾驶载具等产品，以及工业制造、服务业、医疗康复、教育娱乐等应用场景。
2. **传感器**
- **六维力传感器**：用于测量接触力和力矩，是国产替代的重点。
- 2023年国内六维力传感器市场规模为2.35亿元，预计2027-2030年复合增长率超过100%。
- 国内厂商如宇立仪器、蓝点触控等在技术和性价比上逐步缩小与外资品牌的差距。
- **惯性测量单元（IMU）**：用于导航与姿态平衡，是具身智能机器人的重要传感器。
- 2023年全球MEMS IMU市场规模达19亿美元，预计2028年增长至26亿美元，CAGR为5%。
3. **空心杯电机**
- 灵巧手的核心部件，当前仍为产业链瓶颈环节。
- 空心杯电机分为无刷和有刷两类，无刷电机具有高转速、长寿命等优势，但控制算法复杂度较高。
4. **代表企业布局**
- **国内**：
- 奥比中光：深度相机FemtoBolt用于机器人动作优化。
- 索辰科技：发布物理AI系列产品，赋能机器人设计与训练。
- 软通动力：布局人形机器人，发布星云具身智能计算平台。
- 海康威视：推出系列化关节机器人，构建具身智能技术架构。
- **国际**：
- 特斯拉：Optimus机器人已进入量产阶段，2025年底计划部署数千台。
- 波士顿动力：Atlas机器人通过真实与仿真数据融合训练，具备复杂操作能力。
- Figure AI：基于端到端运动控制算法，开发通用“视觉-语言-感知”（VLA）模型Helix。
---
**四、市场规模与驱动因素**
1. **市场规模预测**
- 国内具身智能行业规模预计2027年突破1.25万亿元，2018-2027年CAGR达17.6%。
2. **驱动因素**
- 政策支持：2025年政府工作报告首次提及具身智能，明确提出培育具身智能等未来产业。
- 地方政策：如深圳、北京等地计划到2027年实现千亿级产业集群。
- 技术融合：具身智能与自动驾驶在技术实现路径上一脉相承，算法与零部件可高度复用。
- 投资热潮：2024年具身智能成为科技产业投资最大热点，头部企业估值较高，投资热点从本体研发向模型与上游零部件迁移。
---
**五、应用场景**
1. **工业制造**
- 具身智能率先落地的场景，流程规则性强，任务重复性高，适合机器人替代劳动力。
2. **服务领域**
- 从工业制造向家庭服务、商用服务等更开放场景延伸，机器人需具备更强的自主决策与泛化适应能力。
3. **代表企业产品**
- **特斯拉**：Optimus机器人已用于特斯拉工厂分拣电池、搬运等任务。
- **优必选**：Walker系列机器人已进入车厂实训，应用于搬运、质检、组装等场景。
- **宇树科技**：G1人形机器人具备灵巧操作能力，售价9.9万元起。
- **傅利叶智能**：GR-1机器人通过VR动作捕捉实现Sim2Real训练。
---
**六、未来发展与挑战**
1. **发展趋势**
- 模块化设计成为主流，推动产业分工与专业化发展。
- 服务型机器人市场规模有望超过工业机器人，迎来爆发式增长。
2. **挑战**
- 训练数据与模型能力不足：具身智能机器人在复杂环境中的感知、执行和自适应能力仍受限于现有技术水平。
- 成本与技术壁垒：部分核心零部件（如灵巧手）价格高昂，研发难度大。
3. **技术趋势**
- **世界模型**：通过生成符合物理规律的逼真数据，降低训练成本，加速具身智能学习速度。
- 代表模型：NVIDIA Cosmos、DeepMind Genie 2、World Labs等。
---
七、政策与产业布局**
1. **政策支持**
- 2025年政府工作报告首次提出具身智能，明确将其列为未来产业新赛道。
- 地方政府行动：如北京、深圳等地出台专项政策，推动具身智能科技创新与产业培育。
2. **产业创新中心
- 2023年起，多地打造人形机器人产业创新中心，推动具身智能基础模型、仿真应用等发展。
