核心观点：高价值数据与算力底座成为行业胜负关键

撰文 / 陈邓新
编辑 / 李 季
排版 / Annalee

具身智能（Embodied AI）赛道正经历前所未有的巨头接踵具身热度爆发。

在智能汽车普及进程尚未完全落地的入场当下，行业风向已悄然转变：理想汽车率先布局具身智能汽车领域；阿里巴巴发布千问具身智能大模型Qwen-Robot系列，大战加速生态卡位；字节跳动AI核心部门Seed完成架构重组，开打将具身智能提升至核心业务层级。巨头接踵具身

这些信号清晰地表明，入场具身智能已确立为科技界的大战战略共识。随着资本密集注入与头部玩家全面入局，开打竞争维度从单一技术比拼升级为全产业链博弈，巨头接踵具身汽车、入场消费电子及互联网巨头正逐步接管舞台中心，大战一场重塑物理世界交互方式的开打战争已然打响。

抢滩万亿级蓝海：从实验室走向产业化

物理世界正成为人工智能竞争的巨头接踵具身新高地。

一方面，入场人形机器人在舞蹈、大战格斗、武术等表演场景中展现出的高拟真度，赢得了公众的广泛关注；另一方面，具身智能技术正加速渗透至工业制造、商超零售、物流配送等垂直场景，通过自动化与智能化手段助力企业实现降本、提质、增效。

在此背景下，具身智能已成为AI领域最具潜力的新战场。

市场规模爆发式增长

根据摩根士丹利预测，2026年中国人形机器人销量预计达到2.8万台，同比激增133%；至2035年，这一数字有望攀升至260万台。

罗兰贝格的报告则描绘了更宏大的商业图景：到2035年，由汽车主机厂主导的机器人市场规模或将达到7500亿美元，并在2050年进一步扩展至4万亿美元，其体量规模将逼近传统汽车产业。

这充分印证了具身智能作为一个万亿级蓝海市场的巨大潜力。

资本与产业双轮驱动

资本市场与实体产业正在形成强大的合力。目前，包括宇树科技、智元机器人、银河通用在内的约20家具身智能头部企业已明确上市计划，意图借助资本市场力量补齐资金与资源短板。

图源：51智选机器人

除IPO外，一级市场融资同样火热。IT桔子数据显示，2025年7月至2026年6月期间，国内具身智能领域融资事件达503起，总金额超过960亿元。仅2026年6月3日一天，星尘智能、千寻智能、星源智三家初创公司便分别完成超10亿元融资，赛道热度可见一斑。

竞争格局：后发者仍有突围机会

巨额资本涌入并未固化竞争格局，反而带来了变数。

以行业龙头宇树科技为例，尽管其拥有262项专利权，但核心发明专利仅20项，这意味着其技术护城河与生态壁垒尚未完全成型，后来者仍有机会实现弯道超车。

荣耀机器人的崛起便是典型案例。在2026年人形机器人半程马拉松赛事中，荣耀机器人力压宇树科技、松延动力等热门选手夺冠，成为最大黑马。

“瑞财经”分析指出：“手机厂商具备成熟的供应链整合能力，能快速调动电机、视觉传感器、运动控制器、散热系统及电池等核心硬件资源，这是传统机器人厂商难以比拟的优势，也是荣耀实现‘后来居上’的关键。”

跨界融合：汽车与具身智能的同构性

具身智能与智能汽车在底层逻辑上高度同源。两者均涉及传感、决策、执行及数据闭环，这种技术复用性使得跨界延伸成为可能，进而催生如“具身智能汽车”这样的新物种。

理想汽车创始人李想提出，具身智能汽车应具备“四位一体”特征：
1. 电动汽车（具身载体）
2. 职业司机（智能功能）
3. AI计算机（具身算力）
4. 生活助手（智能服务）

其中，电动汽车与AI计算机构成“具身”，职业司机与生活助手构成“智能”，实现了硬件载体与软件智能的深度融合。

互联网大厂争当“卖铲人”：算力、数据与模型入口

未来谁将主导市场尚存悬念，但为行业提供基础设施的“卖铲人”已率先获益。

1. 提供底座支持：破解算力与数据瓶颈

具身智能模型的训练高度依赖算力支撑，算力越强，迭代效率越高。然而，相较于算力，数据才是更大的挑战。

清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东指出，具身智能落地的核心难点在于从一维文本语言模型向四维时空世界模型的跨越。这需要大量针对动态场景的高质量预训练与微调数据。与语言模型仅需文本和多模态数据不同，世界模型智能体需要来自真实世界与虚拟世界的行动交互数据，其采集成本极高、难度极大。

通俗而言，行业正面临“数据荒”——数据稀缺、成本高企且质量参差不齐。

在此背景下，火山引擎、百度智能云等云服务商成为具身智能企业的最佳合作伙伴，提供算力、数据及场景支持。

• 百度智能云：通过AI Infra技术平台与大模型训推加速套件，将模型训练和推理效率分别提升30%和60%。
• 具身智能数据超市：百度推出的创新平台，提供数据托管与展示能力。在不干预数据内容的前提下，协助企业进行合规展示与流量对接，通过原子标签标准化与复合标签结构化，让数据特征一目了然，帮助企业以低成本获取高价值数据。

2. 抢占模型入口：构建生态护城河

腾讯、小米、阿里巴巴等科技巨头则更倾向于通过布局具身智能模型，抢占未来的超级入口。

• 阿里巴巴 Qwen-Robot系列：
• Qwen-RobotManip（操作模型）：采用80维统一动作表征，不依赖绝对坐标计算，解决了更换机器人或场景时性能下降的痛点。
• Qwen-RobotNav（移动模型）：引入任务自适应观察机制，解决了“记少迷路、记多混乱”的导航难题。
• Qwen-RobotWorld（世界模型）：负责推理机器人下一时刻的合理动作与状态，实现现实世界中的精准行动。

图源：通义实验室

• 腾讯 HY-Embodied-0.5-X大模型：
• 包含专为端侧部署、强调实时响应的 MoT-2B版本，以及参数规模更大、处理复杂任务的 MoE-32B版本。
• 该模型在空间理解、长程规划、具身交互及风险判断方面表现优异，提升了机器人对环境理解的准确性及复杂任务完成度。

隐忧与挑战：安全缺失与基本功修炼

尽管前景广阔，但具身智能的发展仍面临严峻挑战，尤其是安全问题。

在2025年GeekCon安全极客大赛上，两名白帽黑客演示了远程劫持人形机器人并指挥其击倒假人的过程，暴露了潜在的安全漏洞。

然而，安全尚未成为行业焦点。《具身智能安全技术白皮书：机器人篇》指出，当前行业处于类似早期智能终端及物联网的快速扩张期，厂商竞争焦点集中在算法精度、硬件性能、任务完成度及成本控制上，安全防护常被视为影响体验或增加成本的非核心需求。

图源：《具身智能安全技术白皮书：机器人篇》

结语

具身智能赛道热度空前，成功吸引了资本与科技巨头的目光，前景可期。但要真正重塑千行百业，成为大众生活中的得力助手，行业仍需苦练基本功：

1. 降低成本：实现规模化量产与应用。
2. 提升安全：建立完善的安全防护体系与伦理规范。
3. 深入场景：在垂直领域实现真正的价值落地。

唯有如此，具身智能才能从概念走向现实，从实验室走向千家万户。