1. 核心演进：从“离身”到“具身”，AI走向物理世界的关键跃迁

具身智能会促使AI从以数据处理作为核心的“离身智能”，转变成为与物理世界进行实时交互的“感知 - 决策 - 执行”闭环系统。报告明确地指出了这样的情况，即，该领域已经跨越了理论探索期，进入到了工程化与规模化应用的过渡阶段。它的核心挑战并非再是单一算法的突破，而是算力、数据、模型、能源、本体以及操作系统的系统性协同。比如说，算力方面的竞争，已经从单纯的规模扩充，转变为在“云 - 边 - 端”协同框架之下的有关实时性、能效以及成本平衡性的方面，然而数据资源呢，也正在从以往的离线供应状态，转变为虚实相互协同的实时生成样式呢。

2. 产业格局：生态主导与全链条博弈成为竞争新高地

全球具身智能产业竞争，已从针对单点技术的突破，转变为围绕“生态主导与规则塑造”展开的全链条博弈了。美国凭借大模型以及软件生态，主导相关标准。欧盟通过法规体系，强化治理工作。而中国借助场景驱动，促使工程化得以落地。报告表明，产业正在构建这样的链条，即“上游核心部件高端集中，中游整机平台化演进，下游场景闭环迭代”。资本逻辑已然从“概念驱动”，转向了“工程化验证与场景回报”。资源配置加快朝着整机制造以及核心算法集中，产业分化的态势已然显现出来了。

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3. 发展路径：未来十年三阶段推进，体系化协同是关键

根据报告进行研判，在未来十年的时间跨度里，全球具身智能将会分作三个阶段逐步演进，具体如下：在2026年 至 2028年这个时间段内，处于商业验证期，其重点在于，在工业、物流等诸如此类的场景之中，形成“训练 - 优化 - 反馈”这样的闭环；在2029年 至 2032年这个阶段，属于规模扩展期，将会推动多形态智能体的部署以及开源生态的构建；到了2032年 至 2035年这个时期，是通用能力突破期，要达成跨场景泛化以及治理框架的成熟。拿中国来讲，当下展现出“应用驱动显著、原始创新欠缺”这样的结构特性，往后要加强东部（技术发源地）、中部（协同制造方面）与西部（特色应用领域）的梯度互补网络，并且加快处理“云强端弱”、算力成本高昂、跨场景商业闭环没能打通等关键瓶颈。

发布于：北京市