具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，强调智能体通过身体与环境的动态交互实现自主学习和进化，其核心在于将感知、行动与认知深度融合‌。

具身智能的概念与发展历程

具身智能（Embodied Intelligence），指的是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。其通过智能体与环境的交互来获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，进而产生智能行为和适应性。这一概念最早于 1950 年在图灵的论文《Computing Machinery and Intelligence》中被提出。不过，由于其实现涉及计算机视觉、自然语言处理、机器人学等诸多在当时尚未成熟的人工智能领域技术，所以该概念在提出后的数十年间被搁置。

1986 年，布鲁克斯从控制论角度出发，强调智能是具身化（Embodied）和情境化（Contextlized）的，认为传统以表征为核心的经典 AI 进化路径存在错误，主张通过制造基于行为的机器人来清除表征，这为具身智能的发展提供了新的思路。随着近年来相关技术的逐步成熟，具身智能再次成为人工智能领域的研究热点。

2023 年 6 月，在第七届世界智能大会智能科技展上，人形机器人的逐步完善为具身智能的落地提供了方向。2024 年 3 月 17 日，OpenAI 与人形机器人初创公司 Figure 合作推出了 Figure 01 机器人，其亮相引发了公众对机器人和具身智能的广泛讨论。

同年 8 月，中科源码服务机器人研究院发布了全国首个 “温江造” 基于物流场景的具身智能机器人 ，进一步推动了具身智能在实际应用领域的发展。2025 年 1 月 16 日，具身智能入选全国科学技术名词审定委员会联合国家语言资源监测与研究中心等机构联合发起的 “2024 年度十大科技名词评选活动”，这也从侧面反映了其在科技领域的重要地位日益凸显。

具身智能的特点

具身智能机器人作为 “具身智能” 的实体形态，有望成为 AI 的最终载体。其整体架构由感知层、交互层、运动层组成。与普通机器人相比，“具身智能” 具有显著的特点。

最大的特质在于它能够以主人公的视角去自主感知物理世界，用拟人化的思维路径去学习，从而做出人类期待的行为反馈，而不是被动地等待数据投喂。具身智能还具备理解力、交互力、规划能力等，这使得其在工作效率上远超普通机器人，有望为人类带来新一轮的科技变革。

在算法路径方面，具身智能主要分为两条。一是以 OpenAI 与 Figure 合作的 Figure01 为代表的分层决策模型。该模型通常分为三层：策略控制系统（SLC）通过大模型整合任务、环境和本体感知信息；环境交互的控制系统（ELC）通过具身模型实现环境感知和动作规划；行为控制系统（PLC）通过传统控制算法输出机器人控制的力矩实现最终动作。这种分层架构实现难度相对简单，但不同步骤间的融合和一致性是主要难点。

二是由 Google RT - 2 为代表的端到端模型，它首先在大规模互联网数据上预训练 VLMs，然后在机器人任务上微调。输入是任务和对象的组合，输出是一系列动作，利用一个神经网络完成从输入到感知、推理、决策和行为指令输出的全过程。端到端方案看起来更加完美，谷歌也表示在 RT - 2 模型中观察到了涌现能力，Scaling 是其继续迭代的一条稳定路径，但端到端模型在当前存在一定问题：首先需要海量数据进行训练才能泛化；全程调用大模型，资源消耗巨大，机器人执行动作缓慢 。

感知层负责获取和处理环境信息，为智能体的决策和行为提供依据。实现方式主要有两种：一是全感知，即构建一个包含操作环境各种知识的大规模数据库；二是具身交互感知，即通过智能体与环境的实时交互获取感知反馈，并利用物理定律和数据驱动的方法构建准确的环境表征。决策层是具身智能的核心，需要类似人类大脑的处理能力，以满足机器人在理解指令、分解任务、规划子任务、识别物体等方面的需求。传统机器人在多维度人机交互方面存在难题，而 RT - 2、GPT 等大模型的突破为解决这一问题提供了新思路。这些模型可以充当机器人的 “大脑”，利用其强大的语言理解和生成能力，与人类进行多维度交互，更好地理解指令和意图，生成恰当的响应和行为。

具身智能产业发展现状

2025 年政府工作报告具有里程碑意义，首次提出 “培育具身智能产业” 和 “大力发展智能机器人”，这标志着我国在人工智能与机器人领域的战略支持实现进一步升级。这一政策导向为技术研发和产业化注入了全新动力，通过税收优惠、研发补贴等资源倾斜手段，有力推动了产业自主创新能力的提升。在国家层面政策明确后，地方政府积极响应。

深圳发布的《具身智能机器人行动计划 (2025—2027 年)》明确提出，到 2027 年关联产业规模将达 1000 亿元以上，新增 10 家估值超百亿企业。北京也出台了具身智能三年行动计划，计划 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。此外，浙江、上海等地亦纷纷推出专项方案，支持人形机器人产业集聚发展 。政策与资本的双重驱动，正加速核心零部件的国产化替代进程，降低我国在该领域对国外的依赖程度。

国内企业在具身智能相关技术研发方面取得了一系列关键突破。例如，逐际动力在半年内累计完成 5 亿元 A 轮系列融资，战略投资者包括阿里巴巴、招商局创投等头部机构。其研发的机器人运动控制与感知技术已成功应用于工业场景，为工业生产的智能化升级提供了有力支持。

在模型技术方面，行业首个端到端视觉语言动作（VLA）模型 Helix 实现上机应用，DeepSeek 开源模型加速了机器人大脑的进化，提升了机器人的智能决策和执行能力。硬件端的发展同样迅速，丝杠、减速器等核心零部件的产能建设不断提速，为机器人的大规模量产提供了坚实的供应链保障。目前，我国在具身智能的部分技术领域已经达到国际先进水平，在一些特定场景的应用中甚至实现了领先 。

随着技术的发展和政策的推动，具身智能在中国的市场应用场景不断拓展。在工业领域，人口老龄化与用工成本攀升的现状为人形机器人提供了广阔的市场空间。

宇树科技研发的人形机器人在物流分拣、安防巡逻等领域已实现批量交付，优必选在极氪 5G 智慧工厂部署多机器人协同作业系统，成功验证了工业场景规模化应用的可行性。

在消费端，虽然人形机器人全面进入家庭场景仍面临技术瓶颈，但相关探索也在同步推进。宇树科技在 2025 年央视春晚的机器人表演引发了公众的广泛关注，这一事件加速了人形机器人向教育、服务等领域的渗透。全国人大代表何小鹏指出，当前人形机器人智能等级仍处于 L2 至 L3 过渡阶段，需持续优化自主决策与复杂环境适应能力。尽管存在挑战，但资本市场对具身智能的远期潜力高度认可，预计 2035 年国内市场规模将突破 2000 亿元 。越来越多的企业开始关注具身智能在不同领域的应用，市场需求呈现出快速增长的态势。

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