C114讯 2月24日消息（苡臻）2025年，“具身智能”首次被写入政府工作报告，受到业界广泛关注。

据中国信通院《具身智能发展报告（2025年）》：“这一年具身智能概念逐步明确，技术加快探索，产品不断丰富，生态加速完善。技术方面，行业正在数据驱动下多路径探索具身基础模型发展，推动多元化本体软硬协同创新。产品方面，机器人、智能运载装备和新型智能产品三大类产品在场景驱动下试点应用。产业方面，横跨多领域的产业链初步形成，标准化建设有序开展。”

作为全球科技竞争的新高地，具身智能正加速驶入发展快车道。《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》数据显示，2025年，全球具身智能市场规模预计达195.25亿元，中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球约27%。

值得注意的是，尽管赛道热度持续攀升，但行业仍处于“婴儿襁褓期”，正经历从实验室技术到千行百业的关键跨越。机遇与挑战的交织下，行业亟需全产业链协同突破瓶颈。

技术跃迁：认知与物理智能协同跨越

2025年，具身智能技术实现认知与物理智能的双重跨越，核心技术呈现多路径探索特征，网络与架构的升级为技术落地提供了关键支撑。

中国信通院副总工程师许志远指出，认知智能层面，大模型赋予机器人“可感知、可思考、可交互”的核心能力，使其能应对传统机器人难以处理的复杂任务，成为“大脑”能力跃升的关键。物理智能层面，依托强化学习，人形机器人在复杂地形行走、高难度舞蹈等动态任务中表现精进；借助模仿学习与大模型范式，上肢操作能力快速提升，已实现切黄瓜、倒水、叠衣服等生活化动作，验证了物理交互的可行性。

同时，网络与架构赋能技术落地。从业界厂商的进展来看，乐聚机器人联合华为、中国移动推出的“夸父”机器人，依托5G-A技术可将端到端时延压缩至10毫秒内，实现跨1200公里实时操控，在深圳十五运会火炬传递中验证了复杂场景适配能力。华为通过“端云协同”架构赋能机器人发展，具备三大优势：一是本体算力有限，云端算力可以更好支撑大模型；二是本体搭载算力卡会造成20%～30%能耗，云端算力功耗更低，续航更长；三是云端算力协同，单体成本下降。

基础模型与软硬协同成为研发核心。智平方Alpha Bot搭载VLA大模型，打破场景壁垒，与惠科股份达成5亿元合作；北京人形机器人创新中心XR-1模型通过多模态融合技术，实现了跨机器人平台的通用操作知识积累与特定场景的快速学习。但技术短板依然突出，多数VLA大模型在语言跟随、空间泛化能力上缺乏有效解决方案，8月全球首届人形机器人运动会中，多数参赛机器人依赖人工遥控，暴露了“大模型与本体赋能脱节”的核心问题。

产业生态：量产落地与场景渗透双向提速

这一年，具身智能产业加速从技术研发走向规模化落地，量产能力实现阶段性突破，应用场景持续拓展，商业模式与产业生态逐步走向完善。

行业增长动能强劲，产量与营收实现双突破。数据显示，2025年前三季度，全国机器人行业营收同比增长29.5%；工业机器人产量达59.5万台，服务机器人产量达1350万套，均已超过2024年全年产量。

人形机器人领域迎重大突破，头部企业占据主导地位。据市场研究公司Omdia发布的报告，2025年全球人形机器人市场迈入快速增长阶段，全年总出货量约1.33万台。其中，智元机器人（AGIBOT）以超过5100台的年度出货量，占据全球39%的份额；宇树科技（Unitree）以4200台的出货量占比34%；优必选（UBTECH）以1000台的全球出货量占比7%。

（图片来源：Omdia）

与此同时，应用场景持续向多领域延伸。工业领域，优必选Walker S2入驻制造工厂提升效率；能源领域，“夸父”机器人使电网巡检效率提升84%；服务领域，智能灵犀X2亮相跨年晚会，银河通用机器人服务无人店铺。

商业模式与生态构建逐步完善。硬件销售叠加软件订阅模式成为行业主流，服务收入占比提高。开源开放成为生态协同的重要趋势，XR-1模型及相关数据集累计下载超15万次，GTI、GSMA等组织联合推进AI业务体验标准建设，加速行业规范化进程。企业与机构纷纷布局生态搭建，中国移动成立具身智能产业中心，聚焦模型与共性平台搭建，目标成为全球最大机器人运营商，推动产业链协同闭环。中国信通院等则牵头推进标准化建设，EAI-Bench基准测试已联合21家单位建成2000余项任务库，推动接口、协议等行业规范落地。

挑战与破局：在风险管控中迈向成熟

尽管具身智能发展前景广阔，但行业仍面临技术、数据、伦理道德、应用等多重挑战，亟待通过系统性举措破解难题，在风险管控中推动产业走向成熟。

世界互联网大会秘书长任贤良认为，技术上，缺乏统一的操作系统和标准化软件开发工具链，算法成熟度也有待提升，硬件载体耐用性、电池能源效率以及与软件的深度集成需求等方面，都存在挑战。

数据层面，真实数据采集成本高昂，仿真数据与现实场景存在差距，高质量数据集共建共享机制尚未完善。

应用层面，硬件接口、通信协议等缺乏统一规范，不同厂商的机器人本体构型与软件架构互不兼容，制约规模化应用；研发端的企业和应用行业尚未打通，应用场景开放度不足。此外，用户对具身智能的接受程度和信任感需要进一步建立和维护。

伦理道德层面，具身智能不仅要考虑生命安全风险，还面临信息安全、个人隐私等一系列伦理问题，同时在责任归属的边界上依旧模糊。此外，人工智能与机器人技术的进步将带来劳动力需求变化，扩大技能差距和人才短缺。

对于这些问题，需要关注三点：一是促进开源开放发展，构建协同创新生态。二是推动高质量数据集共建共享，筑牢安全伦理防线。三是深化全球开放合作，打造共赢发展格局。

从实际情况来看，这正逐步转化为行业的实践：开源社区加速形成，高校与企业联合科研攻克核心技术；虚实融合的数据训练场落地，提升数据覆盖度与利用效率；ITU-T等国际组织启动具身智能标准立项，推动全球技术与规范协同。

结语：从萌芽蓄力到重塑未来

未来，随着算力设施普及、算法迭代与场景需求释放，具身智能将在高危作业、工业生产、家庭服务等领域持续渗透，逐步实现“机器代人”的产业愿景。有咨询机构预测，2030年具身智能体规模将突破5000万台，产值超2000亿元，产业增长空间广阔。