近日，上海財經大學數字經濟研究院發布《具身智能十大觀察》報告。報告提出，在"十五五"規劃前瞻布局未來產業的戰略指引下，具身智能正從實驗室走向規模化應用，成為推動高質量發展的新增長點。報告從技術突破、產業瓶頸、應用場景、市場競爭到治理體系等十個維度，全面剖析了這一萬億級賽道的發展態勢。

核心技術：大模型重塑機器人"大腦"

報告提出，大模型與多模態融合技術正在開啟具身智能新篇章。以Figure AI推出的Helix模型為例，僅需500小時訓練數據就能實現兩臺機器人協作完成冰箱物品收納，展現出強大的零樣本泛化能力。特斯拉的Optimus機器人則復用了汽車FSD（完全自動駕駛）技術，實現19毫秒延遲的全身軌跡控制。

報告指出，當前技術仍面臨四大挑戰：機載GPU芯片需突破低能耗高性能瓶頸；數據采集標注缺乏統一標準；硬件標準化程度低導致開發成本高昂；模型可解釋性與安全性亟待提升。

產業鏈攻堅："卡脖子"環節仍待突破

我國具身智能產業鏈呈現"上游核心零部件依賴進口、中游系統集成難度大、下游應用需求旺盛"的格局。高端AI芯片領域，國產芯片企業推動下加速替代，但性能差距依然明顯。中游軟件開發方面，國內企業在"大腦"認知模型和"小腦"運動控制算法上仍需加強自主創新。下游場景中，工業制造成為首要突破口，特斯拉、Figure AI、優必選等企業的具身智能產品已在汽車工廠"實習"，承擔搬運、裝配、質檢等任務，但多任務適應性和人機協作安全性仍是規模化障礙

市場格局：巨頭與初創同臺競技

具身智能市場正經歷爆發式增長。馬斯克預測未來人形機器人與人類比例將超1:1，全球需求達100億臺。具身智能的市場競爭格局呈現"巨頭構建生態、初創專注突破"的特點。英偉達打造"芯片-平臺-模型-仿真"全棧閉環，黃仁勛明確表示"不做機器人，只做機器人的大腦與肌肉"；特斯拉依托汽車產業鏈優勢，將Optimus成本從6萬美元降至1.8萬美元。國內初創企業面臨資金短缺、人才競爭和品牌弱勢三重挑戰，而巨頭則需應對組織僵化與創新速度的平衡難題。

治理挑戰：數據安全與倫理風險凸顯

具身智能的物理實體屬性使其數據治理面臨特殊挑戰。服務機器人會收集用戶作息、家庭成員關系等敏感信息，工業機器人則涉及生產工藝、供應鏈等商業機密。報告顯示，當前數據收集難度大、標注標準不統一、管理成本高昂，且存在傳輸泄露、存儲篡改等風險。

倫理與安全風險同樣不容忽視。歐盟《人工智能法案》雖已生效，但因其"過度監管"傾向引發產業界負面評價。IEEE、ISO等國際標準組織正加速制定安全規范。我國"人工智能法草案"也已列入2024年立法計劃。企業層面，谷歌DeepMind引入可解釋性AI，ABB工業機器人配備故障檢測與應急系統，但行業整體在行為失控防范、人機信任建立等方面仍需建立系統性解決方案。

政策驅動：國家與地方協同發力

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》《2025年國務院政府工作報告》都將具身智能列入重點支持發展的未來產業領域，并從技術路線、應用場景打造、商業模式、市場監管等做出戰略安排。從中央到地方，政策支持力度持續加碼。

政策引導下，產業呈現三大趨勢：技術創新聚焦算法優化與國產替代，產業協同強化上下游合作與集群發展，應用落地向工業、醫療、家庭等場景縱深拓展。

未來展望：智能向善是終極目標

報告強調，具身智能發展的終極目標是"智能向善"。這要求技術設計融入倫理考量，應用推廣確保安全可控，監管體系實現全鏈條覆蓋。各方需協同發力：企業應建立數據安全管理體系和倫理審查機制；政府需制定完善法規標準，推動公共服務領域應用；科研機構要突破基礎理論，培養復合型人才。只有技術、產業、治理、人才四輪驅動，才能確保這場智能革命真正服務于人類福祉，實現可持續發展的產業生態。

來源/信陽新聞網