【解读】张礼立：具身智能的中国时刻

对于中国企业来说，未来出海不能只靠低价，也不能只靠速度。低价可以敲门，速度可以抢先，但真正留下来的，一定是可靠性、合规能力、本地服务和长期信任。具身智能出海的本质，是中国制造能力、AI工程能力和全球服务能力的一次综合考试。

本文作者系盘古智库学术委员、数字经济研究院副秘书长张礼立，文章来源于“张礼立数字经济研究”微信公众号。

本文大约4500字，读完约11分钟。

AI的上半场，是让机器学会说话、写作、推理和生成。

AI的下半场，是让机器重新进入物理世界，学会搬运、装配、巡检、护理、陪伴和协作。如果说大模型给了机器一个会思考的大脑，那么具身智能正在给机器一具可以工作的身体。

这件事很重要。

过去两年，我们习惯了在屏幕里看AI。它写文章、做图片、生成视频、回答问题，像一个被关在云端里的聪明人。但产业真正的深水区，从来不在屏幕里，而在工厂、仓库、医院、矿山、港口、养老院和家庭。那里有灰尘，有噪声，有重量，有湿度，有不可预期的人和物，也有无数重复、危险、琐碎却必须被完成的工作。

具身智能真正改变的，不是机器人长得像不像人，而是人工智能终于开始走出屏幕，进入真实世界。

中国具身智能产业已经越过单纯技术验证阶段，开始进入商业化落地与生态格局塑造的关键窗口。一个产业指数评估显示，2026年中国具身智能产业综合指数为7.4/10，处于“快速成长期”的中后段；中国在供应链韧性、场景落地速度和资本热度上具有优势，但基础算法模型、高端核心部件和统一标准生态仍是短板。

这意味着，具身智能已经不是一场发布会上的技术表演，而是一场关于真实生产力的硬仗。

1 具身智能不是机器人热，而是AI进入物理世界

很多人谈具身智能，会马上想到人形机器人。人形机器人当然重要，因为它最容易被看见，也最容易引发想象。但如果只看“人形”，我们反而会看窄这个产业。

具身智能的核心，不是“像人”，而是“能在真实环境中感知、决策、行动，并通过反馈持续学习”。它包括人形机器人，也包括协作机器人、移动机器人、四足机器人、特种机器人、无人车、医疗康复机器人和各种能与物理世界互动的智能体。

这也是它和过去AI最大的不同。

过去的AI更多处理信息，具身智能要处理世界。

过去的AI回答问题，具身智能要完成任务。

过去的AI在数据里学习，具身智能要在物理现场里学习。

所以，具身智能不是AI的一个应用分支，而是AI从数字空间进入实体经济的关键通道。它让“智能”不再只是语言和图像，而是动作、抓取、移动、协作、避障、搬运、检测和服务。

真正的产业变化，往往就发生在这种地方：一个技术不再停留在表达，而开始进入劳动。

2 中国的机会，不在炫技，而在真实场景

具身智能最难的，不是让机器人完成一个漂亮动作，而是让它在一千个不完全相同的场景里，稳定、便宜、安全、可维护地完成那个动作。

工业化从来不奖励一次精彩表演，它只奖励长期可靠。

这正是中国的机会所在。中国有全球最完整的制造业体系，有足够密集的供应链，有海量真实的工业场景，也有极强的工程化与成本控制能力。具身智能不是只靠实验室里的理想环境长大的技术，它需要真实现场不断“喂数据”，需要在工厂、仓储、物流、电力、矿山、汽车总装和精密制造里反复试错。

从全球市场空间看，具身智能与人形机器人都处于快速增长通道。相关市场测算显示，全球具身智能市场规模可能从2024年约32亿美元增长至2035年约1193亿美元，人形机器人市场则可能从约4亿美元增长至2035年约510亿美元；其落地节奏预计先从工业物流开始，再进入消费教育，最后扩展到医疗护理等更复杂场景。

这组数据的意义，不是告诉我们市场很大，而是提醒我们：具身智能的商业化，必须沿着“从简单到复杂、从结构化到非结构化、从工业到家庭”的路径展开。

短期最先跑出来的，不一定是最像人的机器人，而是最能在具体场景里创造价值的机器人。

工业搬运、仓储分拣、质检巡检、商用导览、特种作业，会比家庭陪伴更早形成稳定需求。因为B端场景更容易算账：替代多少人力，提升多少效率，降低多少风险，多久回本。C端家庭场景虽然空间巨大，但对泛化能力、安全性、情感交互和价格敏感度要求更高，真正普及还需要时间。相关产业研究也把人形机器人的应用放量路径判断为：短期在工业制造、商用服务等B端场景率先放量，中远期再进入家庭服务、康养等C端场景。

这就是礼立观察对中国具身智能的第一层判断：

中国的优势，不是最会展示机器人，而是最有可能把机器人放进真实产业。

3 全球竞争，是四种产业路径的竞争

具身智能不是中国一个国家的热潮，它已经成为全球新一轮产业竞争的焦点。

美国走的是“模型与平台驱动”路径。它的优势在大模型、算力平台、机器人基础模型、风险资本和科研生态。英伟达的 Isaac GR00T 被定位为机器人基础模型和数据管线的研究与开发平台；其2026年发布的 Cosmos 3，则强调用世界基础模型统一合成世界生成、视觉推理和动作仿真，以加速复杂环境中的通用机器人智能开发。(NVIDIA Developer) Figure则把Helix作为Figure 03的AI系统，用于支持其在人类家庭这种变化环境中工作。(FigureAI)

中国走的是“制造与场景驱动”路径。中国不一定在所有底层模型上领先，但在工程化、供应链、量产迭代和场景验证上极具速度。数据显示，2025年主要人形机器人供应商出货总量超过14000台，较2024年增长约5倍；其中中国供应商出货份额在88%以上，出货量排名前六均为中国供应商。

欧洲走的是“规则与安全驱动”路径。欧洲的优势不只是工业自动化基础，更在于标准、法规、可信AI和安全认证。欧盟AI法案采用基于风险的监管框架，强调安全、基本权利和以人为本的AI，这会深刻影响具身智能产品进入欧洲市场时的合规门槛。

日本和韩国走的是“工程可靠性与社会需求驱动”路径。日本有长期机器人文化、精密制造、服务机器人和养老场景积累；韩国则依托大企业体系，把芯片、云、终端和应用整合成产业链式推进。相关研究也把全球路径概括为美国的平台驱动、日韩和德国的制造牵引、欧洲的标准规范导向。

这说明，全球具身智能竞争并不是一场单纯技术比赛，而是四种产业范式的竞争：

美国争大脑，

中国争身体，

欧洲争规则，

日韩争可靠性。

而真正的赢家，最终一定不是单点领先者，而是能把模型、硬件、场景、数据、标准和商业闭环组织起来的系统型国家与平台型企业。

4 中国已经很快，但短板也很清楚

中国具身智能产业的强项很明显：供应链密度高，工程迭代快，成本控制强，应用场景足够复杂，政策与资本也高度关注。

但真正成熟的产业观察，不能只看优势，也要看裂缝。

第一，基础模型仍需突破。具身智能不仅需要大语言模型，还需要能理解物理规律、空间关系、因果推理和长程动作规划的世界模型。机器要理解“桌子上有杯水”不难，难的是知道拿杯子时不能撞倒旁边的花瓶，地面湿滑时动作要变慢，老人递来的药瓶可能需要轻拿轻放。

第二，高端传感器、执行器和芯片仍是关键瓶颈。机器人不是只有大脑，它还需要眼睛、手、关节、神经和肌肉。触觉传感、六维力传感、高精度减速器、轻量化材料、低功耗端侧计算，每一个环节都影响最终可用性。

第三，软件生态还不够统一。今天很多机器人企业仍然在做相对封闭的系统。操作系统、开发平台、中间件、数据格式、动作库、技能库如果不能逐渐互通，整个行业就会重复造轮子。EAII评估中，生态健康度指数为7.0/10，是四大维度中得分较低的部分，主要短板来自软件生态碎片化和高端系统级人才不足。

第四，真实数据仍然稀缺。仿真数据可以加速训练，但机器人最终要在真实世界里工作。真实世界有太多长尾场景。一个人类工人凭经验绕过去的小障碍，对机器人来说可能就是一次失败。相关研究强调，真实数据、仿真数据和互联网数据共同构成机器人模型训练来源，但真实物理世界数据质量最高、最稀缺、获取成本最大。

所以，中国具身智能的下一阶段，不是简单“扩大产能”，而是要回答更深的问题：

能不能从硬件强，走向软硬件协同强？

能不能从场景多，走向数据可用？

能不能从企业各自突破，走向生态标准统一？

能不能从工程化优势，走向基础模型与核心部件突破？

这才是中国具身智能真正的成人礼。

5 量产之后，真正的竞争才开始

一个产业最热闹的时候，往往不是最成熟的时候。

具身智能现在最容易让人兴奋的是“量产临近”。但礼立观察更愿意提醒：量产不是终点，而是考试开始。

因为机器人一旦进入真实产业，就要接受一套极其朴素也极其残酷的标准：

能不能连续工作？

能不能少出故障？

能不能降低成本？

能不能有人维护？

能不能接入现有产线？

能不能在不同工况下保持稳定？

能不能经得起客户每天、每周、每月的考核？

过去机器人在舞台上摔倒一次，大家会觉得可爱；未来机器人在工厂里停机一次，客户只会计算损失。这就是从技术产品走向生产设备的巨大差别。

相关研究把具身智能产业概括为正在从“技术探索”迈向“规模化应用”的过渡阶段，同时指出在通用能力、稳定性、实际落地水平、工程化与规模化能力等方面仍有不足。 这恰恰说明，行业不缺想象力，缺的是稳定性、成本曲线和可复制的商业闭环。

具身智能最好的落地路径，可能不是一上来追求“全能机器人”，而是先进入一个个具体、封闭、可衡量、能回本的场景。先搬运，再分拣；先巡检，再维护；先导览，再服务；先辅助，再替代；先专用，再半通用，最后才可能走向通用。

这是一条不浪漫但真实的路。

产业真正的爆发，不是所有机器人同时走进家庭，而是越来越多机器人先在那些没人愿意做、没人长期做、危险又必须做的地方，安静地开始工作。

6 具身智能出海，不只是卖机器人，而是输出产业系统

中国具身智能的全球化，也不能只理解成“产品出海”。

如果只是卖一台机器人，那还是设备贸易；如果能把机器人本体、核心部件、软件平台、场景方案、售后服务、数据闭环和本地化运营一起带出去，那就是产业系统出海。

出海真正的难点，不只是价格，而是信任。

海外客户要问的不是“你能不能做一个样机”，而是：

你能不能交付？

能不能维护？

能不能符合本地法规？

能不能进入我的工厂体系？

能不能保证安全？

能不能持续升级？

能不能长期陪伴客户完成生产流程重构？

对于中国企业来说，未来出海不能只靠低价，也不能只靠速度。低价可以敲门，速度可以抢先，但真正留下来的，一定是可靠性、合规能力、本地服务和长期信任。具身智能出海的本质，是中国制造能力、AI工程能力和全球服务能力的一次综合考试。

过去，机器替代的是人的体力。

后来，软件替代的是人的流程。

今天，具身智能正在把这两件事重新合在一起。

它不是简单地让机器像人，而是让智能重新进入劳动现场。

一个国家的产业能力，最后不只看它能不能训练出聪明的大脑，也要看它能不能制造出可靠的身体。大脑如果不能行动，终究只是想象；身体如果没有智能，也只是工具。具身智能真正迷人的地方，就在于它把这两者重新接在了一起。

中国具身智能真正要回答的，不是机器人能不能走上舞台，而是能不能走进工厂、仓库、医院、矿山、养老院和普通人的生活。

它会不会替代人？当然会替代一部分辛苦、危险、重复的劳动。

但更深的变化，也许不是替代，而是重新定义劳动本身。

当AI拥有身体，产业也就进入了一个更真实、更艰难，也更值得期待的时代。

那里没有太多神话，只有一台机器在产线边安静地工作。

它不说话，却说明了很多事情。■

文章来源于“张礼立数字经济研究”微信公众号

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图文编辑：张洵

责任编辑：刘菁波