對于中國企業(yè)來說，未來出海不能只靠低價，也不能只靠速度。低價可以敲門，速度可以搶先，但真正留下來的，一定是可靠性、合規(guī)能力、本地服務和長期信任。具身智能出海的本質，是中國制造能力、AI工程能力和全球服務能力的一次綜合考試。

本文作者系盤古智庫學術委員、數字經濟研究院副秘書長張禮立，文章來源于“張禮立數字經濟研究”微信公眾號。

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AI的上半場，是讓機器學會說話、寫作、推理和生成。

AI的下半場，是讓機器重新進入物理世界，學會搬運、裝配、巡檢、護理、陪伴和協(xié)作。如果說大模型給了機器一個會思考的大腦，那么具身智能正在給機器一具可以工作的身體。

這件事很重要。

過去兩年，我們習慣了在屏幕里看AI。它寫文章、做圖片、生成視頻、回答問題，像一個被關在云端里的聰明人。但產業(yè)真正的深水區(qū)，從來不在屏幕里，而在工廠、倉庫、醫(yī)院、礦山、港口、養(yǎng)老院和家庭。那里有灰塵，有噪聲，有重量，有濕度，有不可預期的人和物，也有無數重復、危險、瑣碎卻必須被完成的工作。

具身智能真正改變的，不是機器人長得像不像人，而是人工智能終于開始走出屏幕，進入真實世界。

中國具身智能產業(yè)已經越過單純技術驗證階段，開始進入商業(yè)化落地與生態(tài)格局塑造的關鍵窗口。一個產業(yè)指數評估顯示，2026年中國具身智能產業(yè)綜合指數為7.4/10，處于“快速成長期”的中后段；中國在供應鏈韌性、場景落地速度和資本熱度上具有優(yōu)勢，但基礎算法模型、高端核心部件和統(tǒng)一標準生態(tài)仍是短板。

這意味著，具身智能已經不是一場發(fā)布會上的技術表演，而是一場關于真實生產力的硬仗。

1 具身智能不是機器人熱，而是AI進入物理世界

很多人談具身智能，會馬上想到人形機器人。人形機器人當然重要，因為它最容易被看見，也最容易引發(fā)想象。但如果只看“人形”，我們反而會看窄這個產業(yè)。

具身智能的核心，不是“像人”，而是“能在真實環(huán)境中感知、決策、行動，并通過反饋持續(xù)學習”。它包括人形機器人，也包括協(xié)作機器人、移動機器人、四足機器人、特種機器人、無人車、醫(yī)療康復機器人和各種能與物理世界互動的智能體。

這也是它和過去AI最大的不同。

過去的AI更多處理信息，具身智能要處理世界。

過去的AI回答問題，具身智能要完成任務。

過去的AI在數據里學習，具身智能要在物理現(xiàn)場里學習。

所以，具身智能不是AI的一個應用分支，而是AI從數字空間進入實體經濟的關鍵通道。它讓“智能”不再只是語言和圖像，而是動作、抓取、移動、協(xié)作、避障、搬運、檢測和服務。

真正的產業(yè)變化，往往就發(fā)生在這種地方：一個技術不再停留在表達，而開始進入勞動。

2 中國的機會，不在炫技，而在真實場景

具身智能最難的，不是讓機器人完成一個漂亮動作，而是讓它在一千個不完全相同的場景里，穩(wěn)定、便宜、安全、可維護地完成那個動作。

工業(yè)化從來不獎勵一次精彩表演，它只獎勵長期可靠。

這正是中國的機會所在。中國有全球最完整的制造業(yè)體系，有足夠密集的供應鏈，有海量真實的工業(yè)場景，也有極強的工程化與成本控制能力。具身智能不是只靠實驗室里的理想環(huán)境長大的技術，它需要真實現(xiàn)場不斷“喂數據”，需要在工廠、倉儲、物流、電力、礦山、汽車總裝和精密制造里反復試錯。

從全球市場空間看，具身智能與人形機器人都處于快速增長通道。相關市場測算顯示，全球具身智能市場規(guī)模可能從2024年約32億美元增長至2035年約1193億美元，人形機器人市場則可能從約4億美元增長至2035年約510億美元；其落地節(jié)奏預計先從工業(yè)物流開始，再進入消費教育，最后擴展到醫(yī)療護理等更復雜場景。

這組數據的意義，不是告訴我們市場很大，而是提醒我們：具身智能的商業(yè)化，必須沿著“從簡單到復雜、從結構化到非結構化、從工業(yè)到家庭”的路徑展開。

短期最先跑出來的，不一定是最像人的機器人，而是最能在具體場景里創(chuàng)造價值的機器人。

工業(yè)搬運、倉儲分揀、質檢巡檢、商用導覽、特種作業(yè)，會比家庭陪伴更早形成穩(wěn)定需求。因為B端場景更容易算賬：替代多少人力，提升多少效率，降低多少風險，多久回本。C端家庭場景雖然空間巨大，但對泛化能力、安全性、情感交互和價格敏感度要求更高，真正普及還需要時間。相關產業(yè)研究也把人形機器人的應用放量路徑判斷為：短期在工業(yè)制造、商用服務等B端場景率先放量，中遠期再進入家庭服務、康養(yǎng)等C端場景。

這就是禮立觀察對中國具身智能的第一層判斷：

中國的優(yōu)勢，不是最會展示機器人，而是最有可能把機器人放進真實產業(yè)。

3 全球競爭，是四種產業(yè)路徑的競爭

具身智能不是中國一個國家的熱潮，它已經成為全球新一輪產業(yè)競爭的焦點。

美國走的是“模型與平臺驅動”路徑。它的優(yōu)勢在大模型、算力平臺、機器人基礎模型、風險資本和科研生態(tài)。英偉達的 Isaac GR00T 被定位為機器人基礎模型和數據管線的研究與開發(fā)平臺；其2026年發(fā)布的 Cosmos 3，則強調用世界基礎模型統(tǒng)一合成世界生成、視覺推理和動作仿真，以加速復雜環(huán)境中的通用機器人智能開發(fā)。(NVIDIA Developer) Figure則把Helix作為Figure 03的AI系統(tǒng)，用于支持其在人類家庭這種變化環(huán)境中工作。(FigureAI)

中國走的是“制造與場景驅動”路徑。中國不一定在所有底層模型上領先，但在工程化、供應鏈、量產迭代和場景驗證上極具速度。數據顯示，2025年主要人形機器人供應商出貨總量超過14000臺，較2024年增長約5倍；其中中國供應商出貨份額在88%以上，出貨量排名前六均為中國供應商。

歐洲走的是“規(guī)則與安全驅動”路徑。歐洲的優(yōu)勢不只是工業(yè)自動化基礎，更在于標準、法規(guī)、可信AI和安全認證。歐盟AI法案采用基于風險的監(jiān)管框架，強調安全、基本權利和以人為本的AI，這會深刻影響具身智能產品進入歐洲市場時的合規(guī)門檻。

日本和韓國走的是“工程可靠性與社會需求驅動”路徑。日本有長期機器人文化、精密制造、服務機器人和養(yǎng)老場景積累；韓國則依托大企業(yè)體系，把芯片、云、終端和應用整合成產業(yè)鏈式推進。相關研究也把全球路徑概括為美國的平臺驅動、日韓和德國的制造牽引、歐洲的標準規(guī)范導向。

這說明，全球具身智能競爭并不是一場單純技術比賽，而是四種產業(yè)范式的競爭：

美國爭大腦，

中國爭身體，

歐洲爭規(guī)則，

日韓爭可靠性。

而真正的贏家，最終一定不是單點領先者，而是能把模型、硬件、場景、數據、標準和商業(yè)閉環(huán)組織起來的系統(tǒng)型國家與平臺型企業(yè)。

4 中國已經很快，但短板也很清楚

中國具身智能產業(yè)的強項很明顯：供應鏈密度高，工程迭代快，成本控制強，應用場景足夠復雜，政策與資本也高度關注。

但真正成熟的產業(yè)觀察，不能只看優(yōu)勢，也要看裂縫。

第一，基礎模型仍需突破。具身智能不僅需要大語言模型，還需要能理解物理規(guī)律、空間關系、因果推理和長程動作規(guī)劃的世界模型。機器要理解“桌子上有杯水”不難，難的是知道拿杯子時不能撞倒旁邊的花瓶，地面濕滑時動作要變慢，老人遞來的藥瓶可能需要輕拿輕放。

第二，高端傳感器、執(zhí)行器和芯片仍是關鍵瓶頸。機器人不是只有大腦，它還需要眼睛、手、關節(jié)、神經和肌肉。觸覺傳感、六維力傳感、高精度減速器、輕量化材料、低功耗端側計算，每一個環(huán)節(jié)都影響最終可用性。

第三，軟件生態(tài)還不夠統(tǒng)一。今天很多機器人企業(yè)仍然在做相對封閉的系統(tǒng)。操作系統(tǒng)、開發(fā)平臺、中間件、數據格式、動作庫、技能庫如果不能逐漸互通，整個行業(yè)就會重復造輪子。EAII評估中，生態(tài)健康度指數為7.0/10，是四大維度中得分較低的部分，主要短板來自軟件生態(tài)碎片化和高端系統(tǒng)級人才不足。

第四，真實數據仍然稀缺。仿真數據可以加速訓練，但機器人最終要在真實世界里工作。真實世界有太多長尾場景。一個人類工人憑經驗繞過去的小障礙，對機器人來說可能就是一次失敗。相關研究強調，真實數據、仿真數據和互聯(lián)網數據共同構成機器人模型訓練來源，但真實物理世界數據質量最高、最稀缺、獲取成本最大。

所以，中國具身智能的下一階段，不是簡單“擴大產能”，而是要回答更深的問題：

能不能從硬件強，走向軟硬件協(xié)同強？

能不能從場景多，走向數據可用？

能不能從企業(yè)各自突破，走向生態(tài)標準統(tǒng)一？

能不能從工程化優(yōu)勢，走向基礎模型與核心部件突破？

這才是中國具身智能真正的成人禮。

5 量產之后，真正的競爭才開始

一個產業(yè)最熱鬧的時候，往往不是最成熟的時候。

具身智能現(xiàn)在最容易讓人興奮的是“量產臨近”。但禮立觀察更愿意提醒：量產不是終點，而是考試開始。

因為機器人一旦進入真實產業(yè)，就要接受一套極其樸素也極其殘酷的標準：

能不能連續(xù)工作？

能不能少出故障？

能不能降低成本？

能不能有人維護？

能不能接入現(xiàn)有產線？

能不能在不同工況下保持穩(wěn)定？

能不能經得起客戶每天、每周、每月的考核？

過去機器人在舞臺上摔倒一次，大家會覺得可愛；未來機器人在工廠里停機一次，客戶只會計算損失。這就是從技術產品走向生產設備的巨大差別。

相關研究把具身智能產業(yè)概括為正在從“技術探索”邁向“規(guī)模化應用”的過渡階段，同時指出在通用能力、穩(wěn)定性、實際落地水平、工程化與規(guī)模化能力等方面仍有不足。 這恰恰說明，行業(yè)不缺想象力，缺的是穩(wěn)定性、成本曲線和可復制的商業(yè)閉環(huán)。

具身智能最好的落地路徑，可能不是一上來追求“全能機器人”，而是先進入一個個具體、封閉、可衡量、能回本的場景。先搬運，再分揀；先巡檢，再維護；先導覽，再服務；先輔助，再替代；先專用，再半通用，最后才可能走向通用。

這是一條不浪漫但真實的路。

產業(yè)真正的爆發(fā)，不是所有機器人同時走進家庭，而是越來越多機器人先在那些沒人愿意做、沒人長期做、危險又必須做的地方，安靜地開始工作。

6 具身智能出海，不只是賣機器人，而是輸出產業(yè)系統(tǒng)

中國具身智能的全球化，也不能只理解成“產品出海”。

如果只是賣一臺機器人，那還是設備貿易；如果能把機器人本體、核心部件、軟件平臺、場景方案、售后服務、數據閉環(huán)和本地化運營一起帶出去，那就是產業(yè)系統(tǒng)出海。

出海真正的難點，不只是價格，而是信任。

海外客戶要問的不是“你能不能做一個樣機”，而是：

你能不能交付？

能不能維護？

能不能符合本地法規(guī)？

能不能進入我的工廠體系？

能不能保證安全？

能不能持續(xù)升級？

能不能長期陪伴客戶完成生產流程重構？

對于中國企業(yè)來說，未來出海不能只靠低價，也不能只靠速度。低價可以敲門，速度可以搶先，但真正留下來的，一定是可靠性、合規(guī)能力、本地服務和長期信任。具身智能出海的本質，是中國制造能力、AI工程能力和全球服務能力的一次綜合考試。

過去，機器替代的是人的體力。

后來，軟件替代的是人的流程。

今天，具身智能正在把這兩件事重新合在一起。

它不是簡單地讓機器像人，而是讓智能重新進入勞動現(xiàn)場。

一個國家的產業(yè)能力，最后不只看它能不能訓練出聰明的大腦，也要看它能不能制造出可靠的身體。大腦如果不能行動，終究只是想象；身體如果沒有智能，也只是工具。具身智能真正迷人的地方，就在于它把這兩者重新接在了一起。

中國具身智能真正要回答的，不是機器人能不能走上舞臺，而是能不能走進工廠、倉庫、醫(yī)院、礦山、養(yǎng)老院和普通人的生活。

它會不會替代人？當然會替代一部分辛苦、危險、重復的勞動。

但更深的變化，也許不是替代，而是重新定義勞動本身。

當AI擁有身體，產業(yè)也就進入了一個更真實、更艱難，也更值得期待的時代。

那里沒有太多神話，只有一臺機器在產線邊安靜地工作。

它不說話，卻說明了很多事情。■

文章來源于“張禮立數字經濟研究”微信公眾號

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圖文編輯：張洵

責任編輯：劉菁波