近年來，具身智慧無疑是科技産業最炙手可熱的賽道之一。北京物聯網智慧技術應用協會發佈的《2026具身智慧産業發展洞察報告》顯示，中國具身智慧廣義市場規模在2025年已達到9150億元，2026年預計突破1.09萬億元。
但熱度之下，具身智慧落地所面臨的挑戰也愈加凸顯。
業內分析認為，第一個卡點是數據稀缺。相比數字AI近乎無限的訓練數據，真實世界的數據獲取成本極高，導致具身智慧的高品質訓練數據供給嚴重不足。這使得具身智慧距離人們想像中的高泛化性相去甚遠。此外，數據採集成本高、標準不統一，也使大量原始數據無法直接用於訓練，整個行業面臨嚴重的“數據荒”。
其次是容錯率低。數字AI生成結果即使出錯，也可以低成本重新迭代，但機器人一旦出現決策失誤，就可能作用於現實，導致難以挽回的結果，試錯成本極高。這也導致整個具身智慧産業普遍面臨“實驗室好用，但現場難落地”的困境。
從“拼融資”轉向“比落地”，具身智慧數據供給基礎設施成為了具身智慧領域的競爭焦點。畢馬威在2026世界人工智能大會上發佈的報告指出，未來具身智慧企業的核心競爭力，將從硬體與單點系統交付，轉向持續訓練、驗證、部署和運營的物理AI系統。
今年以來，多家巨頭企業佈局物理AI。五一視界創始人李熠認為，物理AI的競爭維度正從單一演算法轉向“數據+基建+場景”的全生態競爭。未來幾年，物理AI將沿著“自動駕駛－具身智慧－空天探索”的路徑逐步展開，基礎設施層會比應用層更先成熟，並持續向各個行業滲透。對應的市場空間，也將從千億級邁向萬億級。(左雨晴)
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