今年6月宇樹科技科創板IPO過會，工信部與國資委聯合啟動2026年度人形機器人與具身智慧實景實訓專項行動……作為AI落地實體場景的核心載體，具身智慧已成為觀察科技創新與産業創新深度融合的核心風向標。記者近期走訪産業鏈上下游企業、行業協會、研究機構發現，當前具身智慧産業熱度持續攀升，但規模化落地仍面臨數據供給、技術適配、商業閉環等瓶頸，需多方協同破局，推動具身智慧實現從“單場景試點”到“跨場景規模化商用”的“關鍵一躍”，走向更多落地應用。

2026世界智慧産業博覽會上，機器人樂隊在具身智慧館演奏。記者 李然 攝

　　産業熱度持續攀升

　　搏擊機器人動作流暢、毫米級精度的靈巧手可穿針引線、多台機器人協同演奏完整曲目……2026世界智慧産業博覽會上，80余家企業推出150餘款具身智慧産品，展現行業正加速從技術攻關期邁入商業化落地階段。

　　伽利略（天津）技術有限公司展出的機器狗，可自主完成上下樓梯、爬坡等複雜動作，該公司産品已廣泛應用於能源、應急等領域，可替代工人進入高危區域開展24小時巡檢，有效降低運維成本。伽利略公司企劃管理部主管唐子琪介紹，公司2026年已在多個國際展會斬獲千萬元級意向訂單。

　　此次智博會首次設置具身智慧獨立展區，多數參展企業均以實現落地的整機産品作為核心展示展品。中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家劉剛表示，具身智慧可實現感知、決策、執行閉環，打破了傳統軟體與物理設備的隔離，是連接技術與産業的新載體。

　　而隨著AI大模型、運動控制等技術日趨成熟，具身智慧已成為全球前沿技術競爭核心賽道，産業發展全面提速。以天津為例，當地已形成覆蓋核心零部件、本體製造、系統集成的完整産業鏈，在鏈企業104家，2025年産業鏈營收超270億元，2026年一季度産值同比增長10.1%，涌現出一批具備全球競爭力的隱形冠軍企業。

　　當地企業的商業佈局也在向海外延伸。天津天星科技發展有限公司的雙臂機器人已實現穩定出口，單臺價格約4000美元，整體訂單排到今年年底，應用場景覆蓋搬運物件、産線巡檢、教育科普等領域。天星科技總經理王兆宇説，企業已經實現全鏈條自研，這背後是相關産業的完備生態：“企業所在的濱海高新區華苑科技園，周邊可實現50%以上的産業鏈配套。”

　　智博會發佈的《中國新一代人工智能科技産業發展報告（2026）》指出，憑藉成熟供應鏈與豐富場景數據，中國具身智慧産業發展已從模倣轉向自主創新。在生物醫藥與半導體行業的實驗室裏，中科華晟機器人（天津）有限公司的複合機器人通過控制系統、視覺相機等，可替代實驗員完成取放孔板及移液等試驗環節，大幅提升實驗效率與操作精度。

　　規模化應用需破多重挑戰

　　企查查數據顯示，截至2026年5月，國內現存具身智慧相關企業3025家，近五年註冊量持續走高，2025年新增408家，同比增長119.35%，其中成立10年以上的成熟企業佔比達36.26%，産業基礎紮實。

　　儘管具身智慧産業前景廣闊已成市場共識，但受訪人士表示，行業仍處於規模化落地初期，要實現從“能用”到“好用”的跨越，還需要突破多重挑戰。

　　首先是數據供給結構性矛盾突出。“我們做項目70%的時間都花在數據清洗上，真正用AI訓練的時間只佔30%。”北京新匠速驗科技服務有限公司首席顧問張岳海告訴記者，當前工業場景看似數據量龐大，工廠有各類系統，但數據格式不統一、標注不規範、多模態對齊困難，高品質數據集十分匱乏。

　　天津市機器人産業技術聯盟副理事長兼秘書長張歡喜也認為，當前具身智慧數據採集與標注成本高昂，真機採集依賴昂貴的實體機器人與安全環境，動作序列標注涉及多維連續變數，人工標注難度大且一致性低，難以形成有效的訓練閉環。

　　其次是核心技術落地適配性不足。宇樹科技有限公司創始人王興興説，具身智慧若要迎來類ChatGPT的革命性時刻，仍需攻克多項關鍵技術難題，其中泛化能力不足是行業公認的最核心瓶頸。張岳海説，“實驗室和車間是兩個世界，實驗室跑通的模型，到了車間遇到環境變化、任務調整，判斷出錯就容易引發安全事故。”當前行業的應對方案往往是縮小適用範圍，不做通用智慧，只做特定崗位的專業智慧，把不確定性控制在最小範圍。

　　一家機器人企業工作人員透露，産品的標準化程度不足，難以達到跨項目的高複製性，不同項目之間需要承擔大量定制設計、定制開發和現場調試的成本，對規模化生産提出挑戰。浙江大學機器人研究院院長朱世強日前發文指出，當前機器人行業正處在“熱鬧但尷尬”的階段，樣機多、真正規模化應用的産品少，整機企業盈利能力仍然有限，背後核心卡點在於“大腦”多模態大模型和“靈巧手”核心技術尚未真正突破，相比成熟工業機器人，人形機器人的平均無故障運行時間偏短，續航能力也是突出短板。

　　再次是産業協同機制尚待理順。當前，具身智慧領域能夠穩定運行、成本可控且維護方便的落地場景仍較為稀缺。張歡喜認為，未來幾年具身智慧的突破仍集中在工業細分産線、倉儲物流、高危巡檢等封閉場景，家庭、公共服務等開放場景還需若干年的技術、成本、法規協同演進。

　　有企業人士表示，不同工業細分場景差異大，各行各業定制化需求繁多，針對極端工況的適配研發週期較長，需要投入大量研發成本與時間才能保證高品質交付。同時，部分領域客戶對技術成熟度持觀望態度。比如半導體、潔凈實驗室行業的産品，應用率不高、市場認知度低，導致市場推廣難，項目交付週期被進一步拉長。

　　亟待合力打通堵點

　　業內人士指出，具身智慧産業正處於發展的關鍵窗口期，需從基礎研究、場景開放、體系配套等方面協同發力，加快打通從技術突破到産業落地的堵點，推動産業高品質發展。

　　一是加大技術和人才支撐。劉剛等建議，構建“政産學研用”協同的創新體系，聚焦核心關節模組、運動控制演算法、多模態大模型等共性技術展開聯合攻關，打通信息智慧與物理智慧的融合路徑。鼓勵高校與頭部企業共建交叉學科，開設具身智慧相關定向培養項目，補齊複合型人才短板；加快佈局一批公共中試平臺，為中小微企業提供樣機測試、場景驗證的公共服務，降低技術落地的中試成本。

　　二是開放更多場景和數據配套。受訪企業表示，相關部門可圍繞城市治理、應急救援、醫療康養、港口物流等公共服務領域，主動設計並開放一批高價值、可複製的具身智慧應用場景，讓産品在真實複雜環境中接受檢驗、加速迭代。鼓勵用戶在合規前提下，向研發端開放脫敏的真實運行數據，解決當前訓練數據單一、與真實環境脫節的痛點；探索“首臺套”保險補償、應用示範補貼等機制，為自主品牌産品進入關鍵領域鋪好“第一公里”。唐子琪等人士建議，深化高校、科研機構與企業的産學研聯合攻關，搭建各行業共享的標準化數據集，優化倣真訓練系統，縮短演算法迭代週期，加快技術成熟速度。

　　三是加快標準制定並提供政策保障。天津大學機械工程學院教授謝輝建議，加快制定涵蓋功能安全、人機協作、倫理規範等在內的具身智慧標準體系；建立權威的第三方測評認證能力，為企業産品迭代提供規範指引，也為市場推廣掃清信任障礙。受訪企業普遍呼籲，儘快建立AI品質決策的可信標準，打消下游用戶的應用顧慮。

　　業內人士表示，我國製造業處於從大規模標準化生産向大規模定制化生産轉型的關鍵階段，具身智慧機器人可深度參與複雜工藝環節生産，有望破解傳統自動化無法覆蓋的“最後一釐米”難題，成為支撐製造業轉型升級的核心裝備。(記者:楊文 郭方達)