在国度政策的引导下，各地也呈现差同化竞争态势。北京依赖人材优(you)势主打“技术策源+场景创新”，深圳背(bei)靠(kao)完整电子(zi)产业链主打“硬件制作+场景落地”，杭州则进行精细化“全市一(yi)盘棋”空(kong)间布局。

具身智能产业在2025年实现跨(kua)越式进展，个(ge)中人形机器人出货(huo)量已初具规模。知名咨询公司IDC公布的《全球人形机器人市场阐明》显示，2025年全球人形机器人出货(huo)量约为1.8万台，同比(bi)增进约508%。在全球竞争格局中，我国企业占据主导职位，全球出货(huo)量排(pai)名前六位的厂(chang)商(shang)均为我国企业，个(ge)中宇树(shu)科技、智元机器人形成“双(shuang)龙头”格局。凭(ping)借全产业链配套、快速工程化转(zhuan)化等优(you)势，我国企业成为全球具身智能产业增进的核(he)心引擎。

以宇树(shu)科技IPO获受理(li)为标(biao)志，具身智能在资(zi)本市场也备(bei)受追捧。据IT桔(ju)子(zi)数据，2025年具身智能赛(sai)道(dao)融资(zi)超511亿元（是前一(yi)年的3.5倍），2026年仅前三个(ge)月融资(zi)已近300亿元。资(zi)本潮涌之下，具身智能估值(zhi)门槛急剧抬高，现在已有13家企业估值(zhi)突破百亿元。

泛化能力难题

过去的一(yi)年里，人形机器人的活动与操纵能力进步疾速。机器人已能胜任武术表演、后空(kong)翻、弹钢(gang)琴(qin)、下围棋，也能在工场搬运重物、进行上下料等工作，然而(er)却在许多时(shi)间端没有稳一(yi)杯水、捡没有起一(yi)根针，甚至绕没有开一(yi)把椅子(zi)。“下棋能赢天下冠军，却拧没有开一(yi)瓶水。”市场没有乏对具身智能这(zhe)类调(diao)侃。

当下，海(hai)内具身智能行业正处(chu)于从“千台交付”到“万台量产”的规模化前夕，模型泛化能力是核(he)心瓶颈：机器人仍只能依照预设程序完成特定动作。

泛化能力进步到何种程度才算真(zhen)正实现具身智能的“ChatGPT时(shi)刻”？宇树(shu)科技首创人兼CEO王兴兴以为，具身智能的ChatGPT时(shi)刻，意味着机器人可经过语音或文字(zi)指令，在80%的陌生场景中顺利完成约80%的任务。“比(bi)如说，我把一(yi)台人形机器人带到一(yi)个(ge)它完全没有见过的场景，它也没有认识场景里的人，我跟它说‘帮忙把这(zhe)瓶水带给某人’大概‘帮忙找一(yi)支笔过来’，它能完全自主地完成这(zhe)些任务，没有需要提前建图，也没有需要提前预设程序。”

在人工智能范畴，物理(li)天下存在“莫拉维克悖(bei)论”，也就是说对人类来说简(jian)单的叠衣服、抓杯子(zi)等动作，机器人执行起来难度极大；而(er)人类难以完成的计算、下棋等任务，机器人却能轻松应对。

快思慢(man)想(xiang)研究院院长田丰向记(ji)者(zhe)解释，机器人的“行走、翻跟头”本质上是一(yi)个(ge)闭环的动力学(xue)平衡与物理(li)控制问题，而(er)“捡针、拿易碎品”则是一(yi)个(ge)开环的、高精度的多模态感知与接触动力学(xue)问题。前者(zhe)容错(cuo)率(lu)高，后者(zhe)一(yi)旦发(fa)力偏差0.1牛顿，鸡蛋、蛋糕(gao)、卫(wei)生纸就会损坏(huai)。

“精细动作的突破必须依赖机械结(jie)构计划(hua)、高灵敏度传(chuan)感网络、专用底层AI芯片和(he)具身大模型的系统级深度耦合，才能真(zhen)正释放贸易潜(qian)力。”田丰指出。

从“肢体”转(zhuan)向“大脑”

为解决机器人通(tong)用泛化能力难题，2026年人形机器人行业竞争焦点正加速从“肢体”转(zhuan)向“大脑”，推动“认知—举(ju)措一(yi)体化”。“硬件决定了机器人能力的下限，即物理(li)极值(zhi)，而(er)大脑（算法）则决定了其现实表现的下限，即通(tong)用泛化任务能力。”田丰指出。

业内正在向机器人的“大脑”投(tou)入重金。自2025年12月至今，具身智能范畴融资(zi)金额开始超出“人形”形态融资(zi)体量，资(zi)本重点押注于通(tong)用具身大脑、AI活动控制等上层智能技术。

宇树(shu)科技近日披露的招(zhao)股书公开文件显示，计划(hua)将20.22亿元募集资(zi)金用于智能机器人模型研发(fa)项目，重点突破具身大模型与机器人活动控制的融合技术。2026年以来，自变量机器人、银河通(tong)用等企业完成大额融资(zi)，资(zi)金均拟用于具身智能大模型和(he)相干基础设施的研发(fa)。

过去，机器人运作能力依赖预设程序，环境稍有变化其能力便可能失效，核(he)心原因就是没有睬解物理(li)天下的运行规律。

宁波具身智能机器人创新中心总(zong)司理(li)何川向记(ji)者(zhe)表示，真(zhen)正决定机器人代价与行业高度的是物理(li)AI（机器人理(li)解物理(li)天下的能力）而(er)非硬件。为推动具身智能走向通(tong)用劳动力时(shi)代，必须突破空(kong)间智能、物理(li)理(li)解、自主决策等关键(jian)能力；物理(li)AI是让机器人具有“物理(li)直觉(jue)”的基础技术，大模型驱动语义智能，二者(zhe)合一(yi)，才是具身智能。

没有过，物理(li)AI本质在于复刻物理(li)天下规律，这(zhe)一(yi)过程自己(ji)存在多重难点。个(ge)中，真(zhen)实数据缺失，成为最大的痛点之一(yi)。现在行业内广泛缺少(shao)高质量真(zhen)实天下数据，尤其是工业工艺数据。

优(you)必选(xuan)首席品牌官谭旻在担当证券时(shi)报记(ji)者(zhe)采访时(shi)阐明，只要经过大批真(zhen)机实训(xun)积存的数据，才能支持技术迭(die)代。以优(you)必选(xuan)为例，公司经过在真(zhen)实工场场景中收罗数据，针对特定工种训(xun)练模型，尽可能还原真(zhen)实场景中的复杂变化，提拔人形机器人任务执行的成功率(lu)，终究实现人形机器人通(tong)用化水平的提高。

人形机器人本体厂(chang)商(shang)正在加速解决“数据荒”与通(tong)用性泛化问题。“从产业进展的规律来看(kan)，人形机器人‘身体’退化快于‘大脑’是一(yi)个(ge)阶段性现象，因为硬件迭(die)代周期(qi)相对较短，而(er)数据积存与模型泛化能力需要时(shi)间沉淀。”智元机器人高级副总(zong)裁姚卯青对质券时(shi)报记(ji)者(zhe)坦言，“卷大脑”绝(jue)没有意味着“轻硬件”，而(er)是对“软硬协同”提出了更高要求。

日前，王兴兴在亚布力服装论坛t.vhao.net披露了宇树(shu)科技的最新布局：经过满身遥操纵系统，本年岁尾之前宇树(shu)能安排(pai)几千台甚至一(yi)万台人形机器人。“每天收罗10个(ge)小时(shi)的数据，最近的一(yi)两年甚至两三年之内，人形机器人的数据问题便能够基本解决。”

供应链瓶颈

“大脑”发(fa)育迟缓之外，“躯体”量产的供应链瓶颈，也是亟待解决的难题。现在，海(hai)内位于第(di)一(yi)梯队的宇树(shu)科技与智元机器人，年度出货(huo)量超5000台，与万台目标(biao)仍有差距。

“万台规模是人形机器人行业紧张的进展门槛。”松延动力董事长姜哲源向记(ji)者(zhe)表示，2026年松延动力的核(he)心目标(biao)是实现旗下人形机器人“小布米”万台规模交付。

从样(yang)机交付到万台量产，行业仍面临没有少(shao)“难啃的骨头”。综合多位人形机器人本体厂(chang)商(shang)高管的观点来看(kan)，尚未成熟的供应链是以后行业量产的一(yi)大核(he)心瓶颈。

“从千台到万台，人形机器人量产的核(he)心难点在于供应链工程的标(biao)准化与可靠(kao)性计划(hua)。人形机器人触及的关节、传(chuan)感器等核(he)心部件，现在远未到达汽车产业那样(yang)的规模化水平。”姚卯青告诉(su)记(ji)者(zhe)。

姜哲源亦坦言，物料供应链问题以后亟需解决，人形机器人有数百上千个(ge)没有同零部件，只要有一(yi)个(ge)物料备(bei)货(huo)没有足，全部生产就会停滞，这(zhe)是规模化量产初期(qi)就会遇到的问题。

在人形机器人产业链扮演“中枢平台”角色的均普智能，对于产业链的整体协同困难深有感触：上卑鄙需求理(li)解没有一(yi)致(zhi)、核(he)心部件生态分散、供应链成熟度没有足、缺少(shao)真(zhen)实规模化数据场景、训(xun)练迭(die)代受限等问题在理(li)论中十(shi)分突出。

“比(bi)方，机器人本体与真(zhen)实工业场景之间存在‘最后一(yi)公里鸿沟’，机器人本体厂(chang)商(shang)通(tong)常缺少(shao)深度工业工艺理(li)解如周密拆(chai)卸、插接、拧紧、柔性抓取等，导致(zhi)机器人很(hen)难在工场稳定作业。此外，上卑鄙需求理(li)解没有一(yi)致(zhi)，机器人本体厂(chang)商(shang)侧重通(tong)用架构和(he)基础能力，工场侧重工艺参数、可靠(kao)性、节拍、鲁棒性，导致(zhi)标(biao)准化程度低。”何川告诉(su)记(ji)者(zhe)。

一(yi)个(ge)典(dian)型的案例是，有汽车企业在试点具身智能上线(xian)拆(chai)卸系统时(shi)，受机器人本体与产线(xian)输送线(xian)的联(lian)动振动，和(he)产线(xian)温度波动，定位精度直线(xian)下落，导致(zhi)拆(chai)卸没有良率(lu)相较实验室状况(kuang)飙升(sheng)32倍。

“当下海(hai)内出现了许多人形机器人上卑鄙产业的企业，但企业之间的协同还有进步的空(kong)间，还没有算真(zhen)正形成了成熟的人形机器人产业链。成熟的产业链一(yi)旦能够或许形成，人形机器人整机的成本也无望下落，加速人形机器人的量产落地。”谭旻强调(diao)。

陪同着行业竞争重点进一(yi)步聚焦，2026年或成为人形机器人行业的“交卷年”，企业需要持续拿出量产、技术成果。田丰指出，2026年的人形机器人赛(sai)道(dao)将是一(yi)场综合了“顶尖AI算法、周密制作供应链与贸易化场景落地”的全能较量，只要具有软硬全栈自研能力，并能率(lu)先在真(zhen)实场景中跑通(tong)“数据飞轮”与“贸易闭环”的玩家，才能在未来的万亿蓝海(hai)中真(zhen)正立足。随着市场的渐渐孕(yun)育、技术的持续推进，具身智能的大规模产业化也将水到渠成。