1  引言：跨越物理現實，具身智能是AI的終局之戰

過去短短十余年間，人工智能領域實現了從算法突破到產業騰飛的跨越式發展，關鍵技術節點的迭代清晰勾勒出這一演進路徑。2012年， AlexNet的橫空出世開啟深度學習浪潮，讓基于GPU的異構計算成為行業共識；2017年， Transformer架構正式問世，為超大語言模型的研發奠定了核心工程基礎；2022年，ChatGPT的“出圈”引爆公眾關注；2025年， DeepSeek等大語言模型的普惠化落地，則推動對話類、知識類人工智能以智能體形式走進大眾生活，成為日常工作與生活中不可或缺的工具。深度學習與AI十年發展脈絡如圖1所示。

圖1 深度學習與AI十年發展脈絡

當人工智能在虛擬數字空間的應用日趨成熟，一個值得探討的問題隨之而來：下一波人工智能的發展浪潮會是什么？

答案或許在“人終歸生活在物理世界”這一常識。沿著從虛擬世界走向物理世界的演進邏輯，機器人本體技術持續突破，世界模型、視覺語言動作（Vision- Language-Action，VLA）模型、空間計算等智能系統不斷涌現，多重技術合力推動人工智能邁入與實體環境深度交互的新范式：具身智能。

具身智能的核心價值，在于打破人工智能的虛擬邊界。它讓機器能依托物理實體感知環境、執行動作，最終在真實世界中創造價值。從產業邏輯看，這一領域兼具需求端的剛性與供應端的優勢。在需求端，它精準匹配中國老齡化加劇、勞動力短缺的社會趨勢，能為生產制造、醫療康養等關鍵領域提供解決方案；在供應端，其軟硬件深度融合的特性，與中國完整的制造業產業鏈天然契合，使其有望成為中國在全球科技競爭中實現領先的戰略性產業。從市場潛力看，具身智能覆蓋工業生產、家庭服務、醫療健康等多元場景，其產業體量未來或超越智能汽車，成為下一代核心科技賽道。

當前，具身智能產業仍處于發展初期，存在三個關鍵的“未收斂”。

（1）場景未收斂：2025年春晚宇樹人形機器人的炫酷表現、全年密集曝光的人形機器人demo視頻，雖引發市場熱潮，但正如高盛2025年11月發布的中國人形機器人調研報告[1]所折射的行業現狀，業界對具身智能的實際應用價值與市場規模，仍存在質疑。

（2）本體未收斂：關于機器人形態的設計方向，行業分歧明顯。是應盡量模仿人類形態，還是針對具體場景進行更務實的定制化設計，尚未形成共識。

（3）技術未收斂：核心技術路線仍在探索中，例如算法層面，是采用Pi式端到端大模型，還是Helix式快慢雙系統分層模型；世界模型的定位，是僅用于訓練數據生成，還是納入決策回路；以及具身智能需配備哪些感知系統等關鍵問題，均未確定。

這些“未收斂”既是具身智能產業發展初期的階段性特征，更是孕育著技術突破與產業重構的重大機遇。當這一產業逐步走向清晰化、穩定化，人工智能將真正深度融入生產生活的方方面面。從這個意義而言，具身智能堪稱人工智能領域的“終局之戰”。

本文將立足技術棧視角，首先系統審視當前具身智能產業的發展現狀。在此基礎上，對產業未來發展趨勢作出預判并提出針對性建議，全面解析具身智能機器人的技術演進邏輯與產業發展路徑，為行業參與者提供兼具參考價值與實踐意義的決策支撐。

2  具身智能機器人的技術棧

具身智能機器人的技術體系兼具多層次、跨領域的復合特征，其核心架構自下而上可清晰劃分為五大層級：本體部件層、體內通信層、控制算力層、軟件系統層、應用功能層。系統軟件與應用功能之間可選地還存在一些中間件，比如ROS。除此之外，仿真平臺、遙操技術、集群控制等本體之外的配套技術，與核心層級相互支撐、協同發力，共同構建起完整的具身智能技術生態。具身智能機器人技術棧如圖2所示。

圖2 具身智能機器人技術棧

2.1   本體部件層：機器人的“軀體與感官”

本體部件層是具身智能機器人與物理世界交互的核心載體，主要分為輸入與輸出兩類關鍵組件：輸入端為各類傳感器，負責捕捉物理世界的環境、狀態等信息；輸出端則是執行器（actuator），作為機器人改變自身姿態、操作物理實體的核心執行單元，本文中重點討論的核心執行部件為電機。傳感器與電機的性能參數，直接決定了機器人運動能力的上限與感知精度的水準，是本體部件層的核心支撐。

電機堪稱具身智能機器人的“關節”，是實現運動控制與物理操作的核心動力部件，其扭矩大小直接決定機器人能夠承載或操作的物體重量，而成本占比更是突出。通常電機相關成本占機器人硬件總成本的70%以上。因此電機選型成為機器人設計階段的關鍵決策環節。機器人電機的構成包含電動單元與減速器兩大核心模塊，可類比于汽車的發動機與變速箱。其中，電動單元可選類型豐富，涵蓋無框力矩電機、空心杯電機、微型無刷電機等；減速器亦有多元技術路線，包括行星減速器、諧波減速器、擺線減速器等。這意味著電機選型不僅需要考量規格參數的匹配性，還需在技術路線上做出針對性決策。

手部組件[2]在機器人本體中屬于相對特殊的存在。人類手部擁有數十個自由度，而機器人手部的靈活度直接決定其操作物體的精細程度，是完成復雜任務的關鍵部件。當前主流的機器人本體設計中，手部多采用可替換選配的方案：既可以搭載數百元的基礎款夾爪，滿足簡單抓取需求；也可配置售價數十萬元的五指靈巧手，適配高精度、多場景的復雜操作場景。

傳感器作為具身智能機器人的“感官系統”，承擔著環境感知、姿態感知、交互感知等核心功能，其技術成熟度與性能表現直接決定機器人的智能水平與交互效果。當前，具身智能機器人的主流傳感器配置包括：視覺感知依賴雙目相機，空間感知可選用深度相機或激光雷達，姿態感知核心為慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）。

從行業現狀來看，當前具身智能機器人的設計仍呈現“重執行、弱感知”的顯著特征。部分產品的感知系統在完整性與精準度上，甚至不及三千元級別的掃地機器人。相較于對電機等執行部件的高度重視，傳感器環節成為當前機器人方案中的短板。針對傳感器的體系化技術方案與清晰的發展路線圖，也尚未完全形成。

2.2   體內通信技術：數據傳輸的效率與可靠性

體內通信技術是連接本體部件層與控制算力層的關鍵紐帶，其核心職責是實現傳感器數據的實時上傳與控制指令的精準下發，可類比于人的神經系統。體內通信的傳輸效率與可靠性直接影響機器人的響應速度、控制精度與運行穩定性。目前，行業內的主流技術方案集中于CAN總線與EtherCAT[3]兩大技術路徑。

CAN總線源于汽車產業，以低成本、高可靠性為核心優勢，適用于對實時性要求相對溫和的場景。其核心特性表現為總線負載率低、抗干擾能力強，能夠適配復雜工業環境的運行需求，但短板同樣顯著。半雙工、帶寬有限的特性使其在高性能的實時場景中存在明顯局限性。

EtherCAT總線則來源于工業設備領域，憑借高實時性、高帶寬的核心優勢，其已成為當前高性能具身智能機器人的主流通信方案，尤其適配對響應速度要求嚴苛的場景。

2.3   控制算力層：機器人的“計算核心”

控制算力層是具身智能機器人的數據處理與指令生成中樞，核心職責包括接收傳感器采集的各類數據、運行核心控制算法、輸出精準控制指令。其算力水平直接決定機器人的智能響應速度、復雜任務處理效率，是支撐機器人整體性能的關鍵硬件。

當前市場主流的算力解決方案形成兩大差異化路徑，分別適配不同算力需求場景： 一類是基于ARM架構的多核CPU方案，這類方案以國產瑞芯微RK系列芯片為典型代表；另一類是GPU廠商專為邊緣AI場景設計的集成化方案，比如英偉達Jetson系列。華為昇騰也推出了同類產品。

2.4   軟件系統層和中間件：機器人的“操作系統”

軟件系統層是具身智能機器人的核心控制中樞，承擔硬件資源管理、核心算法運行、多模塊任務調度等關鍵功能，其穩定性、兼容性與擴展性直接決定機器人的整體運行效率與功能落地效果。目前行業已形成相對統一的技術標準，即“Linux操作系統+ROS2中間件”的主流軟件棧配置。其中中間件ROS2，支持多語言編程、分布式通信、實時控制等核心功能，降低了機器人軟件開發門檻。

2.5   應用功能層：運動與操作的核心能力

應用功能層是具身智能機器人實現具體場景價值的核心載體，主要劃分為運動類（locomotion）與操作類（manipulation） [4]兩大功能模塊，其技術成熟度直接決定機器人的應用場景適配能力與實際價值輸出。

運動類功能的核心目標是實現機器人在多樣化環境下的穩定移動，涵蓋行走、奔跑、爬坡、避障等基礎動作，以及復雜地形適應性、動態平衡控制等進階能力，是機器人完成空間移動、場景切換的基礎保障。

操作類功能則是具身智能機器人創造實際價值的核心環節，包括抓取、搬運、裝配、工具使用等復雜物理交互任務。其核心技術難點在于實現高精度、高可靠性的物理操作，而靈巧手作為操作類功能的核心執行部件，其憑借對人類手部動作的模擬能力與精細操作支撐，已成為行業技術競爭的焦點領域，直接影響機器人在工業生產、醫療康養等場景的落地效果。

2.6   本體外部支撐技術：仿真、遙操與集群控制

外部支撐技術是具身智能機器人產業高質量發展的重要保障，主要涵蓋仿真平臺、遙操技術、集群控制等關鍵領域。

其中，仿真平臺的核心價值在于通過構建高保真虛擬環境[5]，實現機器人算法的快速驗證、迭代與優化，成為技術落地的“加速器”。當前，行業主流仿真技術已形成全流程覆蓋的方案體系，包括sim2sim（虛擬環境間遷移）、sim2real（虛擬到現實遷移）等核心路徑，而英偉達的Issac Sim正是該領域應用廣泛的主流平臺之一。

遙操技術[6]通過遠程控制模式支撐機器人完成復雜任務，既是當前技術階段下，彌補機器人復雜場景自主決策能力不足的重要補充方案，也是采集真實場景數據、助力機器人模型訓練的關鍵手段。人形機器人的遙操系統通常由雙向數據交互鏈路與動作映射機制構成，核心流程分為兩個關鍵方向：一是“機器人到操作員”的感知數據回傳，需將機器人搭載的視覺、觸覺等傳感器采集的環境與交互信息，實時傳遞給操作員，為遠程決策提供依據；二是“操作員到機器人”的動作指令下發，需先精準采集操作員的動作數據，再通過動作映射（retargeting）技術進行適配。由于人類與機器人的關節數量、自由度存在差異，這一步驟需將人類動作轉化為適配特定機器人本體的可執行指令，確保遠程操作的精準同步。

集群控制技術實現了多臺機器人的協同工作，其通過任務分配、路徑規劃、數據共享，提升了整體工作效率，適用于工業生產、物流倉儲、應急救援等規模化應用場景。與當前技術相對成熟的無人機集群相比，具身智能機器人的集群控制面臨更復雜的挑戰。一方面需應對真實物理環境中的動態交互，另一方面要解決機器人間的物理碰撞規避問題，這對通信延遲的控制精度、協同算法的魯棒性提出了更高要求。目前，集群控制技術仍處于發展初期階段，尚未實現復雜任務的深度協同，主要應用于多機器人協同巡檢、物料搬運等相對簡單的場景。

2.7   數據與智能模型：具身智能的核心驅動

規模法則（scaling law）是大語言模型（Large Language Model， LLM）取得成功的關鍵經驗。具身智能的數據規模法則能否成立，目前行業內尚未形成共識。數據作為具身智能機器人技術迭代的核心燃料，其相關爭議卻始終存在。質疑者的核心觀點[7]在于， 物理世界數據的信息濃度遠低于文本數據，單一任務的數據飽和速度更快，難以通過單純擴大數據規模實現能力躍遷。而支持規模法則的專家則認為，相較于LLM，當前用于具身智能機器人的數據集規模與模型參數規模均相對有限，后續擴大規模，是否會重現LLM那樣的“能力涌現”現象，仍值得去嘗試。無論數據規模法則是否適用于具身智能領域， “高質量+高效率”已成為行業公認的數據策略核心。通過仿真數據生成、實機數據采集、數據標注自動化等多元手段，構建高質量、高適配性的數據集，仍是推動具身智能技術進階的關鍵路徑。

在智能模型層面，VLA模型已發展為具身智能的核心技術方向，其核心價值在于打通“感知-認知-動作”的端到端閉環鏈路。當前VLA模型主要存在兩種技術路線：

（1）端到端統一模型方案： 以Pi系列模型[8]為代表，依托單一模型即可完成視覺理解、語言交互與動作生成的全流程任務；

（2）分層協同模型方案：以埃隆 ? 馬斯克旗下人形機器人公司Figure AI推出的Helix模型[9]為典型，該方案采用“大腦（VLM 視覺語言模型）+小腦（動作控制模型）”的架構，其中“大腦”模塊負責視覺語義理解與全局任務規劃，“小腦”模塊專注于高精度運動控制與動作迭代優化。

需要注意的是，機器人模型的最終輸出為執行動作（action），但在動作生成的技術路徑上，仍存在諸多待解難題。例如動作生成應采用自回歸的序列生成方式，還是類擴散模型的流匹配（flow matching）方法；在生成過程中是否需要引入基于世界模型[10] 的前瞻預測機制等，這些核心問題目前尚未形成行業共識。

3  分而治之：具身智能機器人產業版圖探討

具身智能是智能體與世界交互的產品形態。世界有多大，具身智能市場就有多大；世界有多復雜，具身智能也就有多復雜。只有分而治之，才能將具身智能討論清楚。

3.1   場景分化：使用價值與情緒價值，雙線敘事

具身智能機器人的應用場景可分為兩大類：使用價值主導型與情緒價值主導型。兩類場景遵循截然不同的發展邏輯，呈現出差異化的產業特征。

3.1.1   使用價值主導型場景：工業場景率先收斂

使用價值主導型場景以解決生產生活中的實際問題為核心目標，覆蓋工業生產、物流倉儲、醫療護理、養老服務等領域，核心需求聚焦于提升效率、降低成本、替代重復性人工勞動。

這類場景的顯著特點是工作環境相對封閉可控，例如工廠產線、家庭室內等標準化場景。盡管也存在消防救援、野外巡檢等開放環境下的應用需求，但從人類社會現有工作崗位的分布來看，絕大多數場景仍處于室內、人為設計的可控空間內，這也決定了此類機器人的技術落地路徑更易收斂。

3.1.2   情緒價值主導型場景： 多樣化發展， 靜待現象級爆款產品

情緒價值主導型場景以滿足用戶情感需求為核心，涵蓋家庭陪伴、娛樂互動、教育科普等領域，核心需求在于提供情感慰藉、優質娛樂體驗與知識傳遞服務。

此類場景無需追求機器人本體形態的統一收斂，其發展將呈現“產品多樣化+體驗持續升級”的核心特征。一方面，產品形態需進行多元化設計，以匹配不同用戶的個性化需求，衍生出桌面級、地面級、陪伴型等豐富品類；價格區間也將實現寬幅覆蓋，從千元級大眾產品到萬元級高端機型，形成多層次的市場布局；另一方面，交互能力將成為核心競爭力，其依托自然語言處理、計算機視覺等技術，實現了更流暢的對話交互與更精準的動作響應；應用場景也將不斷拓展，從單純的娛樂互動延伸至教育陪伴、老年關懷等細分賽道。

3.2   功能分化：操作能力與運動能力，分維探討

表1 部分人形機器人關節數和布局

表1梳理了主流雙足人形機器人的本體關節數量，從中可清晰看出，四肢關節在機器人本體總關節數中占據主導地位，且單條手臂與單條腿部的關節數量基本持平。不過，腿部關節與手部關節的設計要求存在顯著差異。由于腿部需要承載機器人自身重量及各類工作負荷，因此對關節扭矩的要求遠高于手部，這也直接導致腿部關節的研發與制造成本更高。基于這一特性，是否采用雙足構型，成為機器人本體設計階段首要且最為關鍵的決策考量因素。

從場景落地的角度來看，工業領域已率先呈現出機器人本體形態收斂的趨勢。以宇樹最新發布的G1-D （如圖3所示）為例，其采用“輪式底盤+升降桿+雙臂+雙目相機+可更換手部”的模塊化配置，這一形態的形成源于工業環境的結構化特征：多數工業場景在規劃階段已充分考慮物料運輸需求，輪式底盤足以滿足全場景移動需求，運動能力不再是核心競爭要素，工業機器人的核心需求已轉向高精度的操作能力。

手部構型是決定操作能力的核心變量。當前主流機器人均支持手部模塊的靈活選配（如表1所示），可根據任務需求匹配合適的手部型號：如精密裝配任務搭配高自由度靈巧手，重物搬運任務則搭載高負載型手部。

相較工業場景的結構化環境，運動能力的核心應用場景集中于野外等非結構化環境。即使在這類場景中，雙足構型也不一定是最優解，但卻是技術實現難度最高的方案。從生物進化視角分析，絕大多數動物采用四足行走模式，人類的雙足行走姿態，實則是從四足動物逐步演化而來的特殊形態。

綜合以上分析可得出結論：雙足人形機器人的發展重心，大概率將聚焦于情緒價值場景，而非使用價值場景。在以解決實際生產問題為核心的使用價值場景中，操作能力的優先級顯著高于運動能力。

圖3 宇樹G1-D本體結構[15]

3.3   泛化分級：遙操級、工位級、工廠級、行業級、再到開放世界級

泛化能力是具身智能區別于傳統編程式機器人的核心標志。缺乏泛化能力的機器人，本質上仍屬于執行預設指令的自動化設備，無法真正稱之為具身智能體。但需要明確的是，泛化并非“非黑即白”的二元判斷，而是一個梯度遞進的能力區間，如圖4所示。

圖4 泛化分級示意圖

在未來相當長的一段時間內，零泛化、基于遙操作（teleoperation）技術的機器人仍將占據大量應用場景，尤其在危險作業、涉密任務、長期值守（standby）等領域。而遙操機器人可直接替代人工深入這類場景完成作業，從根本上解決安全風險與高成本痛點。遙操還有一個很重要的副產品，是為機器人訓練提供真實的數據。

現代化流水線工廠的核心特征是工位精細化分工，多數工人僅負責流水線單一環節的重復性任務。即便工人具備多工位操作能力，從生產效率角度出發，企業也會盡量維持單一工位的分工模式。因此，從機器人替代人工的角度而言，只要實現工位級的任務替代，就能滿足實際部署需求并產生直接的經濟效益。

在此基礎上，泛化能力的進階路徑可分為三個階段：

（1）工廠級泛化：機器人可適應同一工廠內不同工位、不同場景的任務需求，例如從裝配工位無縫切換至質檢工位；

（2）行業級泛化：機器人能夠跨工廠適配同行業的不同生產環境，兼容不同工廠的工藝設計差異與流程規范；

（3）開放世界級泛化：這是具身智能的終極目標-機器人突破受控的工業環境限制，自主適應復雜多變的開放現實世界。

對泛化能力進行梯度分級，能夠為具身智能的技術迭代與應用落地提供清晰的目標導向：一方面，有助于精準識別不同場景下的應用門檻，明確技術研發的優先級；另一方面，可引導科研資源聚焦于跨越工位級替代這一 “第一門檻”，加速具身智能從實驗室走向產業化應用的進程。

4  變革前夕：具身智能機器人產業結構展望

具身智能機器人是軟硬件深度耦合的復合型產品，其產業結構的演進邏輯，可借鑒計算機、通信等成熟產業的發展經驗，以此研判未來可能發生的變革方向。

4.1   本體模塊化

當前階段，機器人本體廠商普遍采用自上而下的全棧式設計模式，從手部、臂部、腿部，到腰部、頭部等核心部件，均以定制化方案完成研發與生產。這種高度集成的設計形態，類似于IBM PC兼容機誕生之前的臺式計算機產業格局，在本體技術路線尚未統一、應用場景尚未明確的初期階段，具備合理性與必要性。

隨著應用場景逐步清晰、本體形態趨于收斂，機器人的整體結構將走向標準化，結構創新不再是核心的差異化競爭壁壘。屆時，產業分工將出現重構，本體模塊化將成為必然趨勢。

從當前技術發展態勢來看，靈巧手是率先實現模塊化的核心部件。一方面，靈巧手直接決定機器人的操作能力（manipulation），是影響場景適配性的關鍵要素；另一方面，靈巧手的研發制造難度大、成本高，采用選配化模式可大幅提升產品靈活性-機器人本體可根據不同應用場景的需求，搭載不同自由度、不同負載能力的靈巧手模塊。

本體模塊化的進階路徑存在多種可能性：

第一種路徑是機械臂模塊的標準化。從現有主流本體的結構來看，機械臂的形態差異極小，普遍采用6軸或7軸的構型方案，具備天然的模塊化基礎；

第二種路徑是輪式移動底盤的獨立化。輪式機器人的下半身結構同質化程度高，功能聚焦于穩定移動，可剝離為標準化的獨立模塊，適配不同類型的上半身作業單元。

4.2   規格歸一化

現階段，人形機器人行業仍處于技術路線百花齊放的探索期。比如，如表2所示，不同廠商對機器人本體的最大負荷定義存在顯著差異。這樣的差異進而導致下游核心零部件的規格參數呈現碎片化特征。這反映在執行層的電機環節，便是尺寸、扭矩等關鍵指標缺乏統一標準，上下游產業鏈難以形成協同效應。

一臺人形機器人通常搭載約30余個電機，不同部位的電機對扭矩的需求差異顯著。例如腿部電機，不僅需要承載機器人的軀體自重，還需應對各類作業負荷，因此對扭矩的要求遠高于其他部位。

要充分發揮規模化生產的優勢、有效降低電機成本，電機規格的歸一化是必經之路。這一邏輯與通信產業的光模塊發展歷程具有較強的類比性：從實際需求來看，通信場景中的傳輸距離本是連續分布的（理論上任意距離均存在需求），但光模塊行業并未盲目適配所有距離，而是將傳輸距離劃分為若干標準化檔位（如2km、10km、40km等），極少推出7km、15km這類非標準規格。背后的核心考量是，通過規格歸一化可提升產業整體效率，實現經濟效益最大化-即便犧牲部分小眾需求，也能通過規模化生產、統一供應鏈標準，降低研發與制造成本。

除了傳輸距離的歸一化，光模塊的尺寸規格也通過多源協議（MSA，Multi-Source Agreement）實現了行業統一，例如SFP（Small Form-factor Pluggable）、SFP+等標準化封裝，不僅簡化了上下游的適配流程，更推動了整個通信產業的高效協同發展。人形機器人行業的電機規格歸一化，同樣可借鑒這一思路，通過建立行業共識或統一協議，實現核心零部件的歸一化。只有歸一才有規模，有規模才能降成本。

表2 部分人形機器人的負荷能力

表3 光模塊的規格歸一化

4.3   接口標準化

本體模塊化與規格歸一化是推動產業分工的基礎，能讓不同部件廠商聚焦核心領域，實現部件設計與生產的迭代升級、精益求精。但需明確的是，具身智能機器人并非單純的硬件產品，而是軟硬件深度融合的軟件密集型產品-要達成理想的產業分工協作模式，接口標準化是不可或缺的關鍵環節。這里的“接口”涵蓋兩個核心層面：

（1）硬件接口標準化：確保電機、傳感器等硬件部件能無縫接入機器人主機系統，實現統一的管理與控制，降低不同廠商部件的適配成本；

（2）軟件接口標準化：包括機器人訓練數據的格式規范、模型與仿真平臺的數據交互協議、運動控制與操作功能的抽象接口，以及不同遙操方式的控制接口統一等，核心是解決軟件層面的互聯互通問題。

只有實現全鏈路的接口標準化，才能打破不同供應商之間的技術壁壘，促進軟硬件產品的兼容適配，最終形成豐富多元、協同發展的產業生態。

從行業實踐來看，接口標準化主要存在三種形態：

（1）官方標準：由IETF、IEEE、ITU等權威標準開發組織（Standard Development Organization， SDO）制定，具有較強的行業強制性和普適性，但標準制定周期較長，靈活性相對不足；

（2）事實標準：由行業頭部企業主導推動，通過自身市場影響力形成行業默認規范，核心目的是構建自身主導的產業生態，典型案例如Intel推動的PCI接口；

（3）聯盟標準：介于官方標準與事實標準之間，由多廠家聯合成立的聯盟制定，屬于非強制性技術建議，既兼顧了產業協同需求，又保留了一定的靈活性。例如存儲接口標準由SATA-IO聯盟制定，常用的USB接口則由USB-IF（USB Implementers Forum， USB實施者論壇）負責規范。

具身智能機器人產業最終會選擇哪種標準化路徑，核心在于平衡兩大訴求：一是通過規范化實現產業高效協同，二是為技術創新保留足夠的空間與速度，這需要全行業結合發展階段共同探索。

5  結語

物理世界兼具復雜性與多樣性，當智能通過“具身”形式深度融入現實場景，必然需要適配不同的任務需求與環境特征，衍生出多樣化的產品形態與功能定位。因此，討論具身智能機器人的產業發展，必須建立“分而治之”的分析框架：將使用價值與情緒價值分開審視，將運動能力與操作能力獨立探討，將不同等級的泛化能力分層拆解-唯有如此，才能清晰界定產品的商業價值定位、技術實現可行性，以及不同企業的核心競爭優勢。

展望未來，具身智能產業大概率不會呈現“一家獨大、贏家通吃”的格局，而是會朝著 “多元共生”的方向發展：各行各業都有望結合自身場景需求，孕育出專屬的具身智能形態。同時，這一產業的發展不會一蹴而就，而是一個逐步滲透、持續演變的長期過程。

值得深思的是，在產業成熟過程中，其是否會復刻通信、IT等成熟產業的發展路徑，逐步實現“本體模塊化、規格歸一化、接口標準化”？這一問題，既關乎產業生態的構建邏輯，也影響著企業的戰略布局，值得持續關注與深入探討。

作者簡介：

何健飛，博士，現任大灣區大學產業教授，從事基于開源生態具身智能的研究工作。曾在華為技術公司長期擔任高級技術專家，相應研究成果榮獲廣東省和深圳市的多個獎項，并深度參與ITU-T、 IETF等國際標準組織，在IETF成功推動成立網內計算（COIN）研究組，并擔任創始主席。目前擔任全球計算聯盟（GCC）具身智能產業發展委員會副主任、本體系統工作組組長。

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[12] LoongOpen. 青龍全尺寸通用人形機器人硬件開源內容[EB/OL]. https://github.com/loongOpen/OpenLoong-Hardware/ blob/main/青龍全尺寸通用人形機器人硬件開源內容.pdf

[13] 智元創新 (上海) 科技股份有限公司. 智元靈犀X1開發指南[EB/OL]. https://www.zhiyuan-robot.com/DOCS/OS.

[14] 宇樹科技. 通用人形機器人H1[EB/OL]. https://www.unitree.com/h1.

[15] 宇樹科技. 宇樹G1-D本體結構[EB/OL]. https://www.unitree.com/G1-D.

摘自《自動化博覽》2026年第一期暨《2026具身智能專刊》