一文读懂具身智能（基本概念、发展历程、政策推动、技术体系、产业现状、应用场景、市场现状、创业机会、就业机会、未来趋势）

作者：种子张，疯聊AI全网账号主理人，人工智能行业从业者，布道师。

摘要

Abstract

一文了解具身智能的基本概念、发展历程、政策推动、技术体系、产业现状、应用场景、市场现状、创业机会、就业机会、未来趋势。

1.热点聚焦：具身智能的 2025 风暴

在 2025 年，具身智能领域迎来了爆发式的发展，从政策扶持到科技巨头的技术突破，再到社会应用的广泛实践，具身智能正以惊人的速度改变着我们的生活和未来发展格局。这一系列热点事件不仅标志着具身智能时代的加速到来，也为产业发展和社会变革注入了强大动力。

1.1 政策里程碑

2025 年，具身智能被首次写入政府工作报告，这一举措具有重大的战略意义，标志着具身智能正式被纳入国家未来产业的重点培育范畴。政府明确提出建立未来产业投入增长机制，加大对具身智能等前沿领域的支持力度，为产业发展提供了坚实的政策保障和资金支持。这不仅体现了国家对具身智能技术的高度重视，更向市场释放出强烈的信号，鼓励企业、科研机构等加大研发投入，推动技术创新与产业升级 。

随后，各地政府纷纷响应，出台了一系列具体的行动计划和扶持政策。深圳发布的《具身智能机器人行动计划 (2025—2027 年)》，目标宏伟，计划到 2027 年，关联产业规模达到 1000 亿元以上，新增 10 家估值超百亿企业。这一目标的设定，将有力地推动深圳在具身智能机器人领域的产业集聚和创新发展，吸引更多的人才、资金和技术资源汇聚。

北京的 "具身智能三年计划" 同样引人注目，旨在打造千亿集群，到 2027 年培育核心企业超 50 家，在科研教育、工业商业等领域落地百余项规模化应用，量产规模突破万台。同时，还将开放 300 万条数据集，为具身智能的研发提供丰富的数据支持，加速技术的迭代升级。这些政策的出台，为具身智能产业的发展营造了良好的政策环境，促进了产业生态的完善和发展。

1.2 科技巨头动态

科技巨头们在具身智能领域的布局和突破，成为推动行业发展的重要力量。2022年特斯拉发布的 Optimus 人形机器人项目一直备受全球关注，2025 年在量产进展方面取得了重大突破。特斯拉明确将 Optimus 年度生产目标提升至 5000 台，并计划 2026 年实现 5 万台产能。这一产能的提升，不仅展示了特斯拉在人形机器人制造领域的强大实力，也预示着人形机器人将逐步从实验室走向大规模商业化应用阶段。

为了实现这一目标，特斯拉在核心零部件技术上不断创新，如执行器集成化进程加速，震裕科技通过自主研发行星滚柱丝杠产品，结合电机铁芯技术优势，成功开发出线性执行器并启动送样测试；拓普集团和三花智控分别投入 50 亿元和 38 亿元建设生产基地，重点布局机器人电驱系统及机电执行器领域，推动高精度执行器的规模化生产。

在丝杠工艺上，恒立液压的滚珠丝杠产品已实现小批量供货，并完成线性驱动项目厂房建设；五洲新春通过与新剑传动合作，推动行星滚柱丝杠在新能源汽车和机器人领域的应用；震裕科技建成行星滚柱丝杆半自动产线，日产能提升至 50 套，并计划年内建设全自动产线。

在减速器与电机方面，特斯拉 Optimus Gen2 采用谐波减速器与行星减速器组合方案，推动国内厂商技术迭代，绿的谐波、双环传动等企业在谐波减速器领域持续优化产品精度和寿命；雷赛智能在东莞投资 5 亿元建设人形机器人核心零部件基地，专注于空心杯电机和伺服驱动技术的研发，其 DH 系列灵巧手解决方案即将在行业展会亮相 。

谷歌在具身智能领域也取得了重要突破，其 RT-2 端到端模型的出现，为具身智能的发展开辟了新的路径。RT-2 项目旨在训练一个能够从视觉输入直接学习到动作输出的机器人模型，作为一个基于 Transformer 的模型，它在互联网上的海量数据中对视觉 - 语言模型（VLM）进行预训练，然后在具体的机器人任务上进行微调，结合视觉和动作数据，形成了一个能够将图像直接转换为控制指令的视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）。

2.概念篇：什么是具身智能？

前边有些内容可能有朋友没有看得太明白，现在开始，我们从概念开始理解，一层一层了解具身智能。那么，究竟什么是具身智能？它与传统 AI 又有何不同？其思想起源又可追溯到何处？接下来，让我们一同揭开具身智能的神秘面纱。

2.1 权威定义

中国信息通信研究院和北京人形机器人创新中心有限公司《具身智能发展报告（2024 年）》中指出：具身智能，依靠物理实体通过与环境交互来实现智能增长的智能系统。具身智能从字面可理解为"具身化的人工智能"，"具身"是前提，即具有身体且能通过交互、感知、行动等能力来执行任务， 具身本体的形态不必限制在外观上的"人形"，同时身体的形态也不能作为判断是否属于"具身智能"的依据。根据使用用途和场景的不同，具身智能可以有多种形态，与具身相对的是离身。

例如，通用智能机器人，大型的工业设备加上 AI 系统，自动驾驶等多种具象化形态都属于具身智能。"智能"是核心，GPT-4o、Sora 等 AI 技术的最新进展，实现了对文本、视觉、语音等多模态信息的理解和转换。这一定义深刻地揭示了具身智能的核心内涵。简单来说，具身智能强调智能体不再仅仅是在虚拟世界中进行数据处理和运算，而是拥有了物理实体，能够像人类一样，通过自身的身体去感知周围的环境信息，然后基于这些感知到的信息进行分析、判断和决策，最后将决策转化为具体的行动，与环境产生实时互动。

例如，一个具备具身智能的机器人，它可以通过身上搭载的各种传感器，如视觉传感器、触觉传感器等，感知周围环境中的物体位置、形状、质地等信息 ；接着，根据这些感知信息，其内部的智能决策系统会迅速分析，判断应该采取何种行动，是抓取某个物体、避开障碍物还是完成其他任务；最后，机器人通过自身的机械结构和驱动系统，执行相应的动作，实现与环境的交互。这种感知 - 决策 - 行动闭环的实现，使得具身智能体能够在真实的物理世界中自主地完成各种复杂任务，展现出高度的智能和适应性。当然我们收集了业界专业人士对具身智能的理解：

美国计算机协会期刊：具身智能将人工智能融入机器人等物理实体，使其具备感知、学习和与环境动态交互的能力。

卡内基梅隆大学R EAL(Robotics, Embodied Al,and Leaning)实验室官网：具身智能是机器学习、计算机视觉、机器人学习和语言技术的集成，最终形成人工智能的"具身化":能够感知、行动和协作的机器人。

英伟达CEO黄仁勋：人工智能的下一个浪潮将是具身智能，即能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。

斯坦福大学教授李飞飞：具身智能是一种可以执行导航、操作和命令执行等任务的机器人， 机器人可以是任何在空间中移动的实体智能机器，如自动驾驶汽车、吸尘器，或是工厂里的机械臂等。

图灵奖得主，中国科学院院士姚期智：通用人工智能(AGI) 的未来发展需要具备具身实体，与真实物理世界交互以完成各种任务。

总体看下来上边的表述都差不多，要同时需要具备"本体+环境+智能"三要素。

2.2 核心突破传统 AI

具身智能与传统 AI（离身智能）相比，存在着本质的区别，实现了对传统 AI 的重大突破。传统 AI，以ChatGPT 为典型代表，主要是数据驱动的。它基于大量的文本数据进行训练，通过对这些数据的学习和分析，来理解语言的含义和模式，从而生成相应的回答或完成特定的语言任务 。然而，它的运行局限于虚拟的数字世界，缺乏与现实物理世界的直接交互能力。

例如，ChatGPT 虽然能够对各种问题进行准确的回答，无论是历史文化、科学技术还是日常生活问题，它都能凭借其强大的语言理解和生成能力给出详细的解释，但它无法真正触摸、感受和操作现实世界中的物体，不能在真实的环境中执行具体的物理动作。

而具身智能则是身体交互驱动的，以机械臂抓取任务为例，一个具有具身智能的机械臂，它不仅仅依赖于预先设定的程序和指令来执行抓取动作。它能够通过自身搭载的传感器，实时感知目标物体的位置、姿态以及周围环境的变化，如是否存在障碍物等。然后，根据这些实时感知到的信息，机械臂内部的智能系统会动态地调整抓取策略，包括调整机械臂的运动轨迹、抓取的力度和角度等，以确保能够准确、稳定地抓取目标物体。这种在物理世界中与环境实时交互并根据交互结果做出动态决策和行动的能力，是传统 AI 所不具备的。

此外，传统 AI 擅长在虚拟世界中进行推理和计算，对于抽象的逻辑问题和语言任务能够处理得相当出色。但面对复杂多变的物理世界，如不同的地形、物体的物理特性差异等，它往往显得力不从心，缺乏适应能力。具身智能体则不同，它们通过与物理世界的直接交互，不断积累经验和知识，能够快速适应各种复杂的物理环境和任务需求，展现出更强的灵活性和适应性。

2.3 思想起源

具身智能的思想起源可以追溯到上世纪中叶，其发展历程充满了探索与突破。1950 年，计算机科学之父艾伦・麦席森・图灵在《计算机器与智能》中提出了一个具有深远意义的哲学命题："机器能否思考？"

这一命题犹如一颗思想的种子，预示了智能体通过物理交互实现认知的可能性，为具身智能的发展埋下了伏笔。在当时，受限于技术条件，低精度传感器、有限的计算能力以及欠缺的算法理论，使得这一构想难以取得实质性的突破，但它激发了科学家们对于机器智能的深入思考，开启了人工智能研究的新篇章。

时间来到 1986 年，机器人学家罗德尼・布鲁克斯提出了 "包容式架构"，这一理论的出现，犹如一道曙光，为具身智能的发展注入了强大的动力，成为具身智能的奠基性理念。

布鲁克斯摒弃了传统人工智能对符号推理的依赖，他认为真正的智能不应仅仅依赖于抽象的符号运算和逻辑推理，而应由身体与环境的实时交互自然涌现。他主张通过制造基于行为的机器人来验证这一理念，这些机器人不依赖于预先设定的复杂符号规则系统，而是通过简单的感知 - 行动规则与环境进行交互，从而实现复杂的行为。

例如，他设计的机器人 "Genghis"，能够在没有复杂中央控制系统的情况下，通过简单的规则，如 "遇到障碍应绕行"，在复杂的环境中自主导航。这一实践充分展示了具身智能的可行性，打破了传统人工智能发展的固有思维模式，为具身智能的发展开辟了新的道路。

进入 21 世纪，随着计算机技术、传感器技术、人工智能算法（特别是大模型）等多学科的飞速发展，具身智能迎来了新的发展机遇。特别是近年来，大模型的快速发展，为具身智能注入了新的活力，使得具身智能热潮再起。

大模型凭借其强大的语言理解、知识表示和推理能力，为具身智能体提供了更加智能的 "大脑"。将大模型与机器人相结合，能够使机器人更好地理解人类的语言指令，更准确地感知和理解环境信息，从而实现更加复杂和灵活的行为控制。

例如，英伟达（NVIDIA）的 Isaac Gym 平台支持百万智能体并行训练，加速了具身智能体在仿真环境中的学习过程；

OpenAI 的 Dactyl 机械臂凭借触觉反馈成功复原魔方，展示了具身智能在精细操作方面的潜力；

PaLM - E 是一个多模态具体化视觉语言模型（VLM），具有5620亿个参数，将视觉和语言集成在一起，用于机器人控制。他们声称，这是迄今为止开发的最大的VLM，它可以在不需要再培训的情况下执行各种任务。以下是一个由PaLM-E控制的机器人手臂伸手去拿一袋玉米片的画面。

众多类似上边的技术推动具身智能进入了语义交互的新纪元。这些技术的突破和应用，使得具身智能从理论研究逐步走向实际应用，开启了人机深度协同的新纪元 。

2.4 具身智能发展历程

具身智能发展历程（来源：中国信息通信研究院）

3.技术篇：具身智能技术体系

具身智能技术体系

具身智能（Embodied Intelligence）的技术体系，从下往上分为五个层次：基础支撑层、关键技术层、任务层、具身本体和数据层。以下是详细的逐层介绍：

3.1 基础支撑层

基础支撑层是整个技术体系的底层支持，为上层技术提供运行环境和计算能力。主要包括以下内容：

• 操作系统：负责管理硬件资源和软件运行环境，为具身智能系统提供基本的操作平台。

• 中间件：位于操作系统和应用软件之间，提供通用的服务和功能，简化开发过程，例如通信协议、数据处理等。

• 云计算与边缘计算：利用云计算的强大算力和边缘计算的实时性，为具身智能系统提供分布式计算支持，满足不同场景的需求。

• 仿真平台：用于模拟真实环境，进行算法验证和系统测试，降低实际部署的风险。

3.2 关键技术层

关键技术层是实现具身智能的核心技术模块，主要分为三部分：

• 感知相关技术：

  • 计算机视觉：通过图像和视频分析，提取环境中的视觉信息。

  • 预训练视觉模型 VLMs：基于大规模数据预训练的视觉语言模型，提升视觉理解能力。

  • 多模态融合感知：结合视觉、听觉、触觉等多种传感器数据，实现更全面的环境感知。

  • 视觉语言动作模型 VLAs：将视觉、语言和动作结合起来，实现多模态交互。

  • 3D重建与场景理解：通过传感器数据构建三维环境模型，并理解场景结构。

  • 动态学习：通过持续学习和适应，提升系统的感知能力。

  • 位置定位：利用传感器数据实现自身位置的精确估计。

  • 世界模型：构建对环境的内部表示，用于预测和决策。

• 决策相关技术：

  • 大语言模型 LLMs：用于自然语言理解和生成，支持人机交互和任务规划。

  • 任务规划算法：制定具体的任务执行计划。

  • 视觉语言模型 VLMs：结合视觉和语言信息，提升决策的语义理解能力。

  • 视觉语言动作模型 VLAs：将视觉、语言和动作结合起来，支持复杂的决策过程。

• 行动相关技术：

  • 大模型结合强化学习：利用大模型的知识和强化学习的优化能力，提升行动策略。

  • 动作控制算法：实现对机械臂、机器人等具身设备的精准控制。

  • 视觉语言动作模型 VLAs：结合视觉、语言和动作，实现更智能的行动。

  • 强化学习范式升级：通过强化学习不断优化行动策略，提高效率和效果。

• 交互相关技术：

  • 人机交互：实现人与机器之间的自然交互。

  • 大模型赋能人机交互：利用大模型提升交互的智能化水平。

  • 多机交互：支持多个机器人或设备之间的协作。

  • 大模型构建多智能体协作：利用大模型实现多智能体的协同工作。

  • 环境交互：与物理环境进行高效互动。

  • 大模型加深环境交互：利用大模型增强与环境的深度交互能力。

3.3 任务层

任务层定义了具身智能系统需要完成的具体任务，主要包括四个阶段：

• 感知：

  • 全面理解物理环境信息：通过传感器获取环境中的多模态数据，理解环境状态。

  • 环境重建：构建环境的三维模型。

  • 位置定位：确定自身的空间位置。

  • 对象识别：识别环境中物体的类别和属性。

  • 场景理解：理解环境的整体结构和上下文。

  • 状态监测：实时监测环境和设备的状态变化。

• 决策：

  • 完成高级任务规划和推理分析：根据感知到的信息，制定任务执行计划。

  • 任务规划：设计具体的任务步骤。

  • 推理分析：基于逻辑和知识进行推理，做出最优决策。

  • 行为规划：规划具体的行为序列。

  • 动作规划：设计具体的动作指令。

• 行动：

  • 接受决策指令，并执行具体动作：根据决策结果，控制具身设备执行动作。

  • 位置导航：在环境中自主导航。

  • 物体操作：抓取、移动或操纵物体。

  • 物理交互：与环境中的物体进行物理接触和交互。

• 反馈：

  • 接收来自环境的反馈进行调整和优化：通过传感器反馈，评估行动效果并调整策略。

  • 感知增强：根据反馈改进感知能力。

  • 决策优化：优化决策过程，提高任务成功率。

  • 行动适应：根据环境变化调整行动策略。

3.4 具身本体

具身本体是指具身智能系统的物理载体，包括各种类型的机器人和设备。常见的具身本体类型有：

• 机械臂：用于精确控制和操作物体。

• 灵巧手：具有多指或多关节的手部装置，能够完成精细操作。

• 四足机器人：类似动物四肢的机器人，适合复杂地形。

• 双足机器人：模仿人类行走的机器人，适用于室内或平坦环境。

• 轮式机器人：依靠轮子移动，适合平滑地面。

• 复合机器人：结合多种运动方式的机器人。

• 人形机器人：外观和功能接近人类的机器人。

• 无人机：空中飞行的机器人，用于监控、运输等任务。

• 仿生机器人：模仿生物特性的机器人，如昆虫、鱼类等。

这些具身本体通过与环境的交互，实现感知、决策和行动的功能。

3.5 数据层

数据层是具身智能系统的基础，分为两类数据来源：

• 真实世界数据：

  • 多模态传感数据：通过多种传感器获取的数据，包括：

  • 采集数据：通过实验或任务收集的物理交互数据，如运动轨迹、力位、触觉等。

  • 视觉：摄像头采集的图像和视频数据。

  • 听觉：麦克风采集的声音数据。

  • 压力：压力传感器采集的压力信号。

  • 知觉：其他感知设备采集的数据。

  • 温度：温度传感器采集的温度信息。

  • 触觉：触觉传感器采集的接触信息。

• 仿真合成数据：

  • 通过仿真平台生成的虚拟环境数据，用于训练和测试具身智能系统。仿真数据可以模拟真实世界的复杂场景，降低成本并提高安全性。

4.应用篇：具身智能改变世界的 N 种方式

具身智能作为人工智能领域的前沿技术，正以前所未有的速度融入各个行业，深刻改变着我们的生产生活方式。从工业制造到医疗健康，从日常生活到公共安全，具身智能的应用场景日益广泛，为解决各种复杂问题提供了创新的解决方案，展现出巨大的发展潜力和应用价值。以目前的机器人应用场景为例，可应用于工业、个人及家用、公共服务、特种应用。

资料来源：中国《机器人分类》标准（GB/T 39405-2020）

4.1 工业

在工业领域，具身智能的应用为生产带来了前所未有的灵活性和效率提升。以汽车柔性装配为例，传统的汽车装配生产线通常是针对特定车型和零部件设计的，一旦产品型号或设计发生变化，生产线就需要进行大规模的调整和改造，这不仅耗费大量的时间和成本，还会影响生产效率。而引入具身智能技术后，汽车装配过程变得更加智能和灵活 。具身智能工业机器人能够通过各种传感器，如视觉传感器、力传感器等，实时感知零部件的形状、位置和姿态信息，然后根据这些信息自动调整装配策略和动作。

即使面对不同型号、不同尺寸的零部件，机器人也能快速适应，准确地完成装配任务。微亿智造与捷勃特的 "创 TRON" 具身智能工业机器人在汽车零部件装配作业中表现出色，它采用了 "眼 - 手 - 脑 - 云" 的自研架构，能够快速处理和理解复杂信息，将装配效率提高近 3 倍，同时保持极高的精度 。

这种柔性装配能力使得汽车生产企业能够快速响应市场需求的变化，及时调整产品型号和配置，实现小批量、多品种的生产模式，大大提高了企业的市场竞争力。具身智能工业机器人还能够与其他生产设备和系统进行无缝集成，实现生产过程的自动化和智能化管理，进一步提高生产效率和质量，降低生产成本 。

4.2 个人及家用

在日常生活中，具身智能的应用正逐渐改变着人们的生活方式，为人们带来更加便捷、舒适和智能化的生活体验。

例如零售领域，在 2025 年中关村论坛年会期间，银河通用搭建了 24 小时无人值守的便利店场景，观众通过 iPad 模拟下单，即可体验 Galbot 在便利店中取货并完成送货全流程的便捷服务。Galbot 能够通过视觉识别技术快速准确地定位商品位置，然后利用机械臂完成商品的抓取和搬运，整个过程高效流畅，仅需 40 秒就能完成取货任务 。

养老助残领域需要机器人提供较高的人机情感交互能力，清飞科技的表情机器人则在人机情感交互方面取得了显著进展。清飞科技研发的仿生交互型机器人 "妮娅"，不仅外形逼真，还具备丰富的交互功能。它能够通过语音交互即时回答人们的问题，通过行为互动模拟人类的各种动作，如摆手、比耶、点赞等，增强人机交互的亲和力。

"妮娅" 的情绪互动功能更是一大亮点，它能够通过对人类面部表情的感知，理解人们的情绪，并主动调整自身的互动方式，实现更加自然的交流。"妮娅" 可以感知到用户的开心或悲伤情绪，并相应地做出欢快的动作或给予安慰的话语，使机器人不再是冰冷的机器，而是能够与人类建立情感连接的伙伴 。

4.3 公共服务

在公共安全领域，具身智能的应用为保障社会安全和稳定发挥了重要作用。

（1）餐饮烹饪领域

在餐饮行业中，机器人可替代人工完成食材处理、菜品炒制、饮品调制等任务，尤其适用于标准化程度高的快餐和连锁餐厅，实现高效、稳定的出餐服务。擎朗智能（Keenon Robotics）的花生系列送餐机器人 / 炒菜机器人已广泛应用于海底捞、外婆家、全牛匠等知名餐饮品牌门店，用于自动送餐和菜品回收，减少人力成本并提升服务效率。此外，其炒菜机器人也在部分中央厨房投入使用，实现菜品的标准化制作。

（2）物流与导览领域

在物流仓储和公共空间（如机场、商场、展馆）中，机器人可用于货物搬运、路径导航、信息查询等任务，提升运营效率和服务体验。优必选科技（UBTech）的克鲁泽机器人已在多个机场、展馆和商业中心部署，例如在深圳宝安国际机场提供导览与咨询服务，能够主动迎宾、语音交互、引导路线。同时，其物流机器人也应用于京东、顺丰等企业的仓储系统中，承担分拣和搬运任务。

（3）培训领域

教育培训机构和企业内部培训中，机器人可以辅助教学、模拟实操环境、进行互动训练，尤其适合语言学习、技能演练、特殊儿童康复训练等场景。智臻智能（小i机器人）已在K12学校及语言培训机构落地，具备自然语言理解能力，支持英语口语对话训练、知识点问答等功能。此外，在上海某自闭症康复中心，“小i老师”被用于儿童社交互动训练，帮助孩子建立沟通信心。

（4）讲解与接待领域

在政务大厅、银行、博物馆、展厅等场所，机器人可承担迎宾、业务咨询、展品讲解、服务引导等职责，实现智能化、全天候的服务模式。猎户星空（OrionStar）的AI服务机器人“豹小秘”机器人已在全国超过2000个展馆、政务大厅、银行网点部署，例如在上海自然博物馆、国家电网营业厅等地提供讲解与接待服务。它具备人脸识别、多语种讲解、语音交互、自主导航等功能，显著提升了服务效率与客户满意度。

4.4 特种应用

医疗领域算是特种机器人最常见的应用领域了。在医疗领域，具身智能的应用为手术治疗带来了革命性的变化，显著提高了手术的精度和安全性。手术机器人是具身智能在医疗领域的典型应用之一，它通过模仿人类医生的手部动作，实现对手术器械的精确控制，能够完成许多传统手术难以实现的高精度操作 。

以微创手术为例，手术机器人可以通过微小的切口将手术器械送入患者体内，减少手术创伤和术后恢复时间。在手术过程中，手术机器人配备的触觉反馈系统能够实时感知手术器械与组织之间的相互作用力，并将这些信息反馈给医生，使医生能够像进行传统手术一样感受到手术部位的触感，从而更加准确地操作手术器械，避免对周围组织造成损伤。触觉反馈系统主要通过力传感器来测量手术部位施加的力，然后通过力反馈设备将这些力以振动或其他形式的刺激反馈给医生。这种触觉反馈功能在前列腺手术、心脏瓣膜手术等复杂手术中尤为重要，能够帮助医生更精确地识别组织边界，提高手术的成功率 。

在泌尿外科的前列腺癌根治术中，手术机器人能够借助高精度的定位技术和触觉反馈系统，精确地切除肿瘤组织，同时最大程度地保护周围的神经和血管，减少手术并发症的发生，提高患者的术后生活质量 。在心脏外科的心脏瓣膜置换手术中，手术机器人可以在狭小的心脏空间内精确地操作手术器械，完成瓣膜的置换，降低手术风险，提高手术效果。

再以机器犬在暴雨中巡检油管为例，传统的人工巡检方式在恶劣天气条件下存在诸多困难和风险，如人员行动不便、视线受阻等，而且人工巡检的效率较低，难以全面及时地发现潜在的安全隐患 。

而机器犬凭借其独特的优势，能够在复杂的环境中高效地完成巡检任务。机器犬通常采用仿生四足结构，具有全地形机动能力，可跨越台阶、沟壑及 45 度斜坡，适应各种复杂地形，能够轻松到达人工难以到达的区域。它搭载了多种传感器，如红外测温仪、高清摄像机、气体监测仪、导航激光雷达等，能够实时采集油管的运行数据，如温度、压力、是否存在泄漏等，并通过图像识别和数据分析技术，及时发现潜在的安全问题。

国网唐山供电公司应用的智能巡检机器狗，能够在暴雨中正常作业，通过各系统密切配合实现带电检测、红外测温等多项功能，任务完成后还能自己 "跑回家" 充电。在巡视变电站地下电缆隧道时，它灵活的关节能够使其在狭小的区域和复杂的地形中自由移动，完成行走、跑步、匍匐、过斜坡等高难度动作 。

当检测到油管温度异常升高或有气体泄漏时，机器犬会立即发出警报，并将相关信息实时传输给监控中心，以便工作人员及时采取措施进行处理，有效避免了安全事故的发生，保障了公共安全和基础设施的正常运行 。

5.产业篇：政策与市场双轮驱动

在全球科技竞争日益激烈的背景下，具身智能作为人工智能领域的关键发展方向，正受到各国政府的高度重视和大力支持。政策的引导与市场的需求相互作用，共同推动具身智能产业迅速发展，形成了充满活力与潜力的产业格局。

5.1 国家战略

中国在具身智能领域的战略布局十分明确且积极。2025 年具身智能被首次写入政府工作报告，标志着其正式上升为国家战略，成为未来产业培育的重点方向。这一举措犹如一颗信号弹，为具身智能产业的发展指明了方向，吸引了大量的资源投入。

在国际上，美日欧等国家和地区也在积极布局具身智能产业，形成了激烈的竞争态势。

美国凭借其在人工智能、芯片技术、科研创新等方面的领先优势，大力推动具身智能的发展。政府加大对科研机构和企业的资金投入，鼓励高校开设相关专业，培养具身智能领域的专业人才。美国的科技巨头如谷歌、特斯拉等，在具身智能领域不断取得技术突破，引领着行业的发展方向 。美国紧抓人工智能基础研究，保持具身智能领域的前沿领先地 位。2024 年 4 月，美国高校联合发布新版"国家机器人路线图" ， 旨在重振机器人技术领先地位。

日本则依托其在机器人技术、精密制造等方面的传统优势，积极推动具身智能在工业、医疗、服务等领域的应用。政府出台政策鼓励企业研发和应用具身智能技术，提高生产效率和产品质量。日本的企业如发那科、安川电机等，在工业机器人领域拥有深厚的技术积累和丰富的应用经验，正积极将具身智能技术融入到现有产品中，提升产品的智能化水平 。同时日本正在将机器人纳入社会并使机器人成为其社会基础的关键部分。在人口老龄化的背景下持续聚焦机器人应用以升级制造业生产和替代人类服务。

欧盟也将具身智能视为未来产业发展的重要方向，通过制定统一的政策和标准，促进成员国之间的合作与交流。欧盟加大对科研项目的资助力度，推动具身智能技术在农业、交通、能源等领域的应用，以提高欧洲在全球具身智能产业中的竞争力 。

总之这些国家战略的实施，对具身智能产业产生了多方面的推动作用。政策的支持为产业发展提供了良好的政策环境和资金保障，吸引了更多的企业和人才进入该领域，促进了技术创新和产业升级。国家战略的引导有助于形成产业集聚效应，提高产业的整体竞争力，推动具身智能产业向规模化、专业化方向发展 。

5.2 具身智能产业链

具身智能产业链分上中下游，如下图所示：

具身智能产业链（来源于中国信通院）

以现在最热的人形机器人为例，分析细粒度的产业链。

人形机器人产业链（来源于创业邦&中国移动智慧家庭运营中心2024人形机器人研究报告）

5.3 具身智能行业厂商图谱

2025具身智能行业厂商图谱（甲子光年：2025具身智能技术应用发展报告）

6.个人指南：如何抓住具身智能红利？

具身智能作为人工智能领域的新兴热点，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式，也为个人带来了丰富的发展机遇。无论是创业者、投资者还是技术从业者，都可以通过不同的方式，在具身智能的浪潮中找到属于自己的机会，实现个人价值的提升和事业的发展。

6.1 创业者

在具身智能领域创业，精准选择落地场景和高效整合技术资源是取得成功的关键。创业者应优先瞄准标准化程度高的场景，如仓储分拣领域。在仓储环境中，货物的存储和分拣流程相对规范，货物的形状、尺寸和重量等参数也较为明确，这使得具身智能设备能够更容易地进行任务规划和执行。例如，智能仓储机器人可以根据预设的程序和算法，快速准确地识别货物的位置和信息，完成货物的搬运和分拣工作。通过在仓储分拣场景中的成功应用，创业者可以积累宝贵的技术经验和市场口碑，为后续向其他复杂场景拓展奠定坚实基础 。

借力平台是创业者实现技术整合和降本增效的重要途径，例如算力利用率的提升可以大大降低成本。以北京九章云极AlayaNeW智算云为例，它面向企业及AI应用开发者，提供智能算力关键基础设施的AI原生云服务平台，赋能AI模型及应用的自动化部署及运维，支撑智能开发及大规模的AI应用。

具身智能创业者可以利用该智算云进行相关模型的训练，九章云极DataCanvas关注具身智能的发展，于还特别赞助PRCV 2025空间x具身智能视觉挑战赛，有兴趣的朋友可以参加，截止日期为7月31日：

【PRCV 2025】空间x具身智能视觉挑战赛报名开启！争夺AI感知新前沿

6.2 技术从业者

宇树科技创始人王兴兴此前给高考生的关于人工智能领域的报考建议，小编在这里介绍一下具身智能的相关职位。读都朋友们也可以自行在各大主流招聘平台上查看，因为以下内容可能会随时有变化。

（1）研发与技术类职位

（a）具身智能算法工程师

• 工作内容：开发机器人学习算法（模仿学习、强化学习）；优化模型架构（如Transformer、VLA模型）；解决Sim2Real（仿真到现实）问题；部署算法至机器人硬件平台。

• 技能要求：精通Python/C++、PyTorch/TensorFlow；熟悉MuJoCo/Isaac Sim仿真工具；掌握机器人运动学/动力学。

• 薪资水平：

  • 中级：30万–65万/年（如甲壳虫智能、杭州具身智能服务商）

  • 资深：80万–150万/年（一线大厂及头部机器人企业）

（b）机器人运动控制算法专家

• 工作内容：设计运动规划与控制算法（如MPC、DDP）；优化机器人行走、抓取等动作的实时性与稳定性；集成硬件与软件系统。

• 技能要求：熟悉PID控制、自适应控制；具备实时系统开发经验（Linux RT、ROS）。

• 薪资水平：80万–160万/年（蚂蚁集团、宇树科技等）

（c）具身智能研究员/科学家

• 工作内容：探索具身大模型、端到端控制的前沿技术；主导跨场景泛化能力研究；发表顶会论文（CVPR、ICRA等）。

• 技能要求：博士学历优先；顶会论文发表经历；熟悉Diffusion Policy、World Model等。

• 薪资水平：

  • 研究员：45万–90万/年（智源研究院等）

  • 首席科学家：150万–300万/年（车企、科技巨头）

（2）工程与实施类职位

（a）机器人系统集成工程师

• 工作内容：部署AGV/人形机器人系统；配置服务器与网络环境；联调WMS系统；现场故障排查与维护。

• 技能要求：熟悉ROS、Linux；具备电气自动化基础。

• 薪资水平：

  • 初级：7.2万–18万/年（需全日制大专学历，企业包住宿）

  • 资深：30万–50万/年（外资车企、工业场景）

（b）SLAM/空间感知算法工程师

• 工作内容：开发多目视觉/3D雷达感知模型；优化Occupancy预测、6D姿态估计算法；提升环境建模精度。

• 技能要求：精通ORB-SLAM/VINS框架；熟悉3D点云处理。

• 薪资水平：80万–150万/年（上海、深圳等地）

（3）硬件与产品类职位

（a）人形机器人硬件架构师

• 工作内容：设计关节、躯干等机械结构；选型材料与加工工艺；主导机电系统集成与量产落地。

• 技能要求：8年以上结构设计经验；熟悉无框力矩电机、传感技术。

• 薪资水平：80万–200万/年（蚂蚁集团、深圳头部企业）

（b）机器人产品专家

• 工作内容：规划家用/养老机器人产品线；定义用户需求与技术方案；协调研发与市场落地。

• 技能要求：智能家居/养老科技产品经验；人机交互设计能力。

• 薪资水平：50万–90万/年（杭州一线大厂）

（4）交叉与新兴领域岗位

（a）IC算法工程师（具身方向）  

• 工作内容：优化机器人算法在芯片端的加速部署；支持端到端具身智能方案硬件适配。

• 薪资：80万–150万/年（武汉、成都等）

（b）强化学习仿真专家  

• 工作内容：搭建高拟真力学仿真平台；解决Sim2Real偏差问题。

• 薪资：80万–150万/年（上海）

总结：薪资趋势与区域特点

• 高薪集中地：北京（算法研发）、深圳（硬件/制造）、上海（系统集成）、杭州（具身大模型）。

• 需求爆发岗位：算法工程师（年增409%）、硬件架构师（头部企业年薪超百万）。

• 政策支持：浙江、江苏等地开放50+应用场景，推动养老、医疗机器人岗位增长。

7.展望未来：具身智能的未来畅想

具身智能的终极愿景是实现从 "工具" 到 "伙伴" 的角色转变，为人类的生活和社会发展带来深刻变革。在未来，随着技术的不断进步和成本的不断降低，家庭机器人有望成为人们生活中不可或缺的一部分。预计到 2030 年，家庭机器人的普及率可能超过 30%，这一数据反映出家庭机器人市场的巨大潜力和广阔前景 。

想象一下，在未来的家庭中，家庭机器人不仅能够承担各种家务劳动，如清洁、烹饪、购物等，还能成为家庭成员的贴心伙伴。当你疲惫地回到家中，家庭机器人会主动为你递上拖鞋，播放舒缓的音乐，为你营造一个舒适的休息环境；当你需要学习新知识、提升技能时，家庭机器人可以充当智能学习助手，根据你的需求提供个性化的学习资源和辅导；当家中老人独自在家时，家庭机器人能够陪伴老人聊天、下棋，关注老人的健康状况，及时发现并处理异常情况 。

家庭机器人还将在教育、医疗等领域发挥重要作用。在教育领域，家庭机器人可以作为智能教育工具，通过互动式教学、游戏化学习等方式，激发孩子的学习兴趣，提高学习效果。在医疗领域，家庭机器人可以协助医护人员进行远程医疗、健康监测、康复训练等工作，为人们的健康提供更加便捷和高效的服务 。

具身智能的发展也将对社会产生深远影响。它将推动产业升级和转型，创造新的就业机会和经济增长点。在制造业、物流行业、服务业等领域，具身智能机器人的应用将提高生产效率、降低成本、提升服务质量，推动行业向智能化、自动化方向发展 。

随着具身智能机器人的普及，人们的生活方式和社会结构也将发生变化。人们将有更多的时间和精力投入到创造性、艺术性和社交性的活动中，促进个人的全面发展和社会的和谐进步。具身智能也可能带来一些挑战和问题，如伦理道德问题、就业结构调整等，需要我们提前做好应对准备，制定相应的政策和规范，确保具身智能的发展符合人类的利益和价值观 。

具身智能作为人工智能领域的前沿方向，正以其独特的魅力和巨大的潜力，引领我们走向一个充满无限可能的未来。让我们共同期待具身智能时代的全面到来，见证它为人类社会带来的辉煌成就。

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