近日，美国某机构发布《中国具身智能发展研究报告》，对我国具身人工智能的发展进行了全面盘点、分析和研究。报告认为：当全球AI领域还在热议大语言模型（LLM）的迭代升级时，中国已经开辟了一条通往通用人工智能（AGI）的差异化赛道——具身智能。这种让人工智能与物理系统（机器人、无人机、自动驾驶车辆等）深度融合，通过“身体-大脑-环境”互动实现智能进化的技术方向，正凭借政策、科研、产业的协同发力，成为中国AI发展的核心引擎。与欧美侧重LLM规模化扩张的路径不同，中国的具身智能战略既追求实体经济赋能，又瞄准AGI终极目标，形成了“实用与前沿并行”的独特发展格局。

一、什么是具身智能？打破“虚拟牢笼”的AI新形态

传统AI（比如ChatGPT、谷歌Gemini、Anthropic的Claude等）多依赖海量文本、图像、音视频数据训练，本质是“抽象之上的抽象”。它们通过分析数据间的关联来回应查询、总结信息或翻译语言，但始终存在难以克服的局限：容易“幻觉”（生成看似合理的虚假信息）、推理能力薄弱、难以generalization（泛化）、无法精准建模时空关系、对模糊表达和细微差异的把握能力不足，且训练和部署的成本与环境影响显著。

核心定义：从“虚拟运算”到“真实互动” 中国科学家卢策吾（上海交大）和王鹤（北大）给出了清晰界定：“具身智能指智能系统依托物理实体，通过与环境的感知、互动获取信息、理解问题、决策行动，最终形成智能行为和自适应能力。”另一份中国AI学者的研究进一步明确：“具身智能是实现AGI的智能系统范式，是各类应用的基石，推动AI从网络空间向物理系统进化。” 值得注意的是，具身智能（又称“物理AI”）与智能体AI（AgenticAI）有所区别：后者更侧重虚拟环境中的行动，而中国语境下的“具身”既包含物理实体，也涵盖虚拟场景的落地。其应用载体十分广泛，包括机器人、自主无人机、自动驾驶汽车、家用电器，甚至武汉正在推行的“大型社会模拟器”——通过具身智能优化生产与社会互动，探索AGI落地可能。

典型案例：从工厂到商场的真实落地

• 工业场景：汽车装配线上的具身智能机器人打破了传统固定机器人的单一任务局限。它们具备移动能力，可灵活切换组装跑车、SUV、轻卡等不同车型，不仅能精准识别生产线下来的车型并执行对应操作，还能快速适应流程变化、调整作业位置。工作过程中，它们会持续收集与物理物体、人类的互动数据，通过与同伴及中央“生产线总监”共享数据，实时学习优化行为。
• 商业场景：深圳数字华夏（Digit）研发的夏澜S02人形机器人，已适配会展中心、写字楼、商场等场景。它具备多模态感知能力，支持面部识别，还能通过自研模型追踪唇部动作识别情绪，同时可记忆用户年龄及上次见面地点，用户还能自主选择其搭载的LLM提供商。

核心优势：直击传统AI痛点

• 基于真实感官输入和物理约束，大幅减少“幻觉”问题，决策更可靠；
• 与人类互动中自然习得社交、情感和动机智能，更贴近人类认知逻辑；
• 数据来源不受限于人工数据集，而是覆盖物理与虚拟世界的无限场景；
• 学习过程与环境操纵形成良性循环，越学习越擅长适应和改造环境；
• 联网智能体可实时共享进化代码，每个个体采集的独特数据能加速整个系统向AGI迭代。

二、政策持续加码：国家地方协同，构建全链条支持体系

中国对具身智能的布局并非偶然，而是自上而下的战略选择。从2023年开始，国家部委、省市地方密集出台政策文件、设立创新中心、制定行业标准，形成了“国家引导、地方落实、标准护航”的全链条支持体系。

关键政策时间线：从试点到全国推广

• 2023年5月：北京市率先发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，将“具身智能”与“通用智能体、类脑智能”并列，明确提出推动具身智能系统的研发与应用——作为中国AGI研究的核心聚集地，北京的政策风向标意义显著。
• 2023年7月：在上海期智研究院主办的世界人工智能大会上，“具身化”首次被确立为中国AI研究的核心主题。图灵奖得主、研究院创始人姚期智明确指出：“具身AGI是大语言模型的下一个发展阶段。”
• 2023年11月：双重政策落地——北京成立省级人形机器人创新中心（2024年10月升级为“国家地方共建具身智能机器人创新中心”），工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，提出“基于大模型打造人形机器人‘大脑’，强化环境感知、行为控制和人机交互能力”。
• 2024年3月：首届中国具身智能大会在上海召开，由中国人工智能学会具身智能专业委员会主办，汇聚国内顶尖AI学者，标志着具身智能从政策走向学术共识。
• 2024年4月：北京海淀区发布2024-2026三年计划，将“具身”定义为“智能系统通过感知与互动，实时对接物理与虚拟环境的能力”，并于2025年2月落地全国首个“具身智能创新产业园”。
• 2024年7月：工信部在16个重点专项申报指南中，多次提及具身智能在未知环境探索中的应用，提出要实现“从人工电路到生命本征闭环（自适应、自调节反馈机制）的智能迁移”。
• 2024年10月：国家标准馆发布《具身智能智能化发展阶段分级指南》，明确了感知、认知、决策、自主化、泛化能力的分级标准，最终G5阶段直指AGI，为行业发展划定清晰路径。
• 2025年3月：李强总理在政府工作报告中首次将“具身智能”“智能机器人”纳入重点发展技术，随后北京、上海、广东等十余省市跟进写入地方工作报告；同月，第二届中国具身智能大会在北京发布《具身智能白皮书》，首次梳理技术发展路线图，并激活“具身智能协同创新矩阵”。
• 2025年8月：上海市发布2025-2028具身智能产业行动计划，聚焦具身模型的算法与技术突破，重点布局感知、决策、运动控制三大领域。
• 2025年10月：党的二十届四中全会将具身智能与脑机接口等并列，作为加速发展的前沿技术，凸显其在国家战略中的核心地位。

政策核心目标：技术突破与产业落地双驱动北京、上海等核心城市的专项计划明确了量化目标：

• 北京（2025-2027）：突破100+关键技术，部署1万台具身智能机器人，培育1000亿元规模产业集群，重点攻坚多模态融合感知、具身“大脑”大模型、“小脑”技能模型、运动控制、国产高性能芯片五大方向。
• 上海（2025-2028）：打造国际领先的具身智能产品，构建“真实场景自主操作、异构人形机器人、高质量数据集、模型库”为核心的训练计算基础设施。

三、科研力量集聚：顶尖机构引领，全国网络成型

政策支持下，中国已形成“高校+科研中心+企业”的立体化科研网络，核心资源从北京、上海、深圳等东部核心城市，逐步向合肥、武汉、成都等区域枢纽扩散，构建起“多点支撑、协同创新”的科研格局。

重点研究中心：各有侧重，形成互补

• 北京：国家地方共建具身智能机器人创新中心（2023年成立，2024年升级）由小米、北京京城机电、优必选联合驱动，核心聚焦标准制定、政策咨询与监管落地。中心研发了“天工”（通用机器人平台）和“慧思开物”（智能本体平台）两大核心载体，搭建了标准化通用数据集RoboMIND，实现“一个大脑适配多台机器”的跨平台兼容。此外，北京还设有全国机器人标准化技术委员会（TC591），主导行业标准制定。
• 上海：张江机器人谷内的国家地方共建人形机器人创新中心，推出“格物”仿真平台——通过单一代码库即可训练100种不同机器人，计划2025年底收集1000万条物理数据。该中心提出“三脑融合”体系：“小脑”负责运动控制，“大脑”承担决策功能，“云脑”提供集群智能支持；同时，徐汇区的“模速空间”创新生态社区已聚集255家LLM企业，成为“虚拟大脑”与“物理载体”的融合孵化器。
• 深圳：作为AIrobotics枢纽，深圳已落地三大核心平台——2024年4月启动的广东省具身智能机器人创新中心（聚焦AI与机器人融合）、2024年11月开业的华为全球具身智能产业创新中心（打造宝安片区生态）、2025年7月成立的华为云具身智能产业联合创新中心（入驻奇点工厂等9家企业），此外广东省科学院人形机器人创新中心专注人形机器人量产。
• 合肥：作为军民融合核心枢纽，合肥聚集150家具身智能企业。江淮前沿技术协同创新中心下设智能机器人、核心部件、评测三大研究所，研发的“启江二号”人形机器人可自主决策，支持多模态互动；科大讯飞联合中科大先进技术研究院成立安徽省人形机器人产业创新中心，重点突破“大脑”“小脑”技术与多模态传感融合。
• 武汉：2025年3月，东阳光、智元机器人与武汉东湖高新区（中国光谷）联合打造“全国规模最大的具身智能机器人数据采集中心”，同年6月湖北人形机器人创新中心正式运营。武汉还是中国“大型社会模拟器”的起点，通过具身智能优化人类互动场景，探索AGI的社会应用落地。
• 宁波&杭州：宁波2024年已聚集50家机器人企业，年产值达80亿元；浙江人形机器人创新中心推出的NAVIAI-i2通用人形机器人，精度达0.1毫米，支持人形导航；浙江大学旗下的海创人形机器人创新中心则承担机器人集成功能。
• 成都：2024年4月成立的成都人形机器人创新中心，是中国西部首个具身智能专项研究平台。其研发的“Raydiculous1”人形仿真系统，通过多个小型感知与执行模型实现端侧推理，无需依赖重型云计算；2024年10月发布的“贡嘎一号”轻量化人形机器人，重量仅25公斤，为行业轻量化发展提供新方向；同年9月，四川机器人大脑创新中心同步落地。

高校主力军：学术引领，人才储备

注：上述12所机构中，清华、北大、中科院等9所集中于北京与上海，形成中国具身智能研究的核心枢纽。

此外，8所“双一流”高校已正式开设“具身智能”专业，包括北京航空航天大学、南京航空航天大学、北京理工大学、北京邮电大学、东北大学、上海交通大学、浙江大学、西安交通大学，为行业培养专项人才。值得关注的是，中国联通作为唯一企业进入学术成果TOP12（发表11篇论文），其5G-A网络正在升级适配具身智能，已支撑全球首个人形机器人赛事，董事长陈忠岳明确提出“推动具身智能与人形机器人融合发展”。

四、产业加速落地：企业跑出“加速度”，场景全面开花

从实验室到真实场景，中国具身智能企业正推出一批可落地、能商用的产品与技术，覆盖工业制造、商业服务、医疗、智能驾驶、深空探测等多个领域，形成“技术迭代-场景验证-商业闭环”的良性循环。

核心企业技术与产品亮点

• 华为（深圳）：聚焦生态赋能，不直接造硬件，推出CloudRobo具身智能平台，提供“数据合成、标注、模型开发、仿真测试、边缘云部署、安全治理”全流程服务，目标是“让任何物理实体都成为具身智能体”
• 优必选（深圳）：通过“慧思开物”具身智能平台，部署“群脑网络（BrainNet）”，实现人形机器人的群体智能协同，该网络部分整合了DeepSeek-R1技术，可支持多机器人协作完成复杂任务。
• 智元机器人（上海）：打造“数据采集超级工厂”，部署100余台人工操作机器人采集真实场景数据；2025年3月发布国内首个通用具身基础模型AgiBotGO-1（Genie-Operator-1），并开源大型机器人学习数据集AgiBotWorld，降低行业研发门槛。
• 上海国家地方共建人形机器人创新中心：2025年5月底发布全球首个生成式人形机器人运动大模型“龙跃（MindLoongGPT）”，可通过多模态输入生成高保真动作，让机器人运动更灵活自然。
• 科大讯飞（合肥）：投资初创企业LindenBot（聆动通用），聚焦通用机器人研发，融合讯飞星火大模型与具身LLM技术；2025年8月，LindenBot完成数亿元三轮融资，加速技术产业化。
• 光谷东智（武汉）：2025年7月推出大模型驱动的人形机器人“光子（Photon）”，售价55万元/台，目标推进具身智能通用基础模型研发。
• 数字华夏（深圳）：其旗下夏澜S02人形机器人已实现商业化部署，支持用户自主选择LLM提供商，适配会展、写字楼、商场等多场景，核心优势在于情绪识别与用户记忆功能。

场景落地：从工业到民生的全面渗透根据政府行动计划与企业实践，具身智能已在四大场景形成规模化落地趋势：

• 工业制造：移动装配机器人、柔性生产机器人替代传统固定设备，适配多品类生产；
• 商业服务：人形机器人承担接待、导购、咨询等功能，进驻商场、写字楼、会展中心；
• 科研教育：仿真平台与教学机器人进入高校实验室，支撑具身智能专业人才培养；
• 特种场景：未知环境探索机器人、深空探测具身智能、医疗辅助机器人等前沿应用持续突破。

五、中国路径的核心逻辑：科学家共识与技术全景布局

中国具身智能的快速发展，源于顶尖科学家的学术共识与政策层面的系统布局。众多院士与AI领军人物一致认为，具身智能是突破LLM局限、实现AGI的关键路径，形成了“技术方向统一、布局全面系统”的发展格局。

顶尖科学家的核心观点

• 黄铁军（北京智源研究院创始人、北大AI研究院副院长）：提出AGI的三条路径——大数据大计算驱动的“信息模型”、具身模型、脑仿真，认为AGI需通过大模型与物理世界融合实现。
• 蒲慕明（中科院院士、神经科学联盟负责人）：“LLM只是软件，只有融入物理系统才能真正与环境互动。未来5-10年，高水准具身智能人形机器人将是最活跃的领域，LLM可作为机器人的大脑。”
• 张钹（中科院院士、清华教授）：“人类智能不仅依赖大脑思考，更需要通过与物理环境的互动学习决策。具身智能将推动AI从专用迈向通用，达到AGI水平。”
• 吴朝晖（中科院院士、前科技部副部长）：“ChatGPT这类自然语言大模型并非终极形态，更高级的是多模态具身智能，中国需通过具身智能、分布式群体智能、人机混合智能等多路径探索AGI。”
• 张亚勤（微软亚洲研究院联合创始人、清华AI产业研究院院长）：指出LLM三大痛点——计算效率低、无法真正理解物理世界、依赖符号化token，主张“将生成式概率模型与物理世界第一原理、知识图谱结合”。
• 谭铁牛（中科院院士）：“具身智能是智能技术发展的战略高地，也是人工智能可持续发展的唯一路径。”

15大核心技术领域：构建全链条技术体系

第二届中国具身智能大会发布的白皮书，明确了具身智能的15个关键技术方向，覆盖从感知到应用、从安全到伦理的全链条：

1. 多模态具身感知：整合视觉、听觉、触觉等多维度传感数据；
2. 具身自主学习：智能体自主从环境互动中获取知识，无需人工干预；
3. 具身大模型：专门适配物理互动场景的大模型架构；
4. 具身世界模型构建：建立贴合真实物理规律的虚拟仿真模型；
5. 具身操作：机器人精准完成抓取、装配等物理任务的能力；
6. 具身导航与路径规划：在复杂环境中自主定位、规划最优路径；
7. 具身人机协同：人与智能体高效配合完成复杂任务；
8. 群体具身智能：多个智能体协同作业，形成群体智慧；
9. 具身知识推理：基于物理场景的逻辑推理与问题解决；
10. 具身智能仿真平台：为技术研发提供高保真虚拟测试环境；
11. 仿真到真实环境的迁移与泛化：将虚拟场景训练的能力迁移至真实世界；
12. 具身智能安全：保障智能体操作安全与数据隐私；
13. 具身对话与交互：自然、精准的人机语言与非语言交互；
14. 具身强化学习与自适应控制：通过反馈持续优化行为，适应环境变化；
15. 具身意识与情感：让智能体理解并回应人类情感，形成类人交互体验。

六、全球视野下的中国路径：差异与共识

报告指出，欧美将LLM及其多模态变体视为AGI的最优路径，而中国则坚持“具身化”的多元化探索，这种差异源于对“智能本质”的不同理解：欧美侧重“数据与算力驱动的符号运算”，中国则强调“大脑-身体-环境的互动生成”。

但双方也存在共识：LLM的局限已成为AGI发展的瓶颈，而具身智能能有效弥补这些不足。中国的独特优势在于，通过“国家引导+市场驱动”的模式，实现了“学术研究、技术研发、产业落地、标准制定”的同步推进，既追求短期的经济赋能，又布局长期的AGI突破。

报告同时建议，美国及其盟友应加强对中国具身智能进展的监测，对标中国的技术成果，避免单一依赖LLM路径，探索更多元的AGI发展方向。

结语：具身智能，重塑AI未来

从2023年的政策试点到2025年的全国布局，从实验室的技术突破到产业界的规模化落地，中国具身智能仅用两年多时间就完成了“从概念到生态”的跨越。这条“从物理世界中来，到真实场景中去”的技术路径，不仅为中国AI产业开辟了差异化竞争优势，也为全球AGI发展提供了新的可能。

随着1000亿级产业集群的成型、1万台机器人的规模化部署、15大核心技术的持续突破，中国具身智能正在从“跟跑”向“领跑”跨越。未来，当具身智能机器人走进工厂、社区、家庭，当AGI通过与世界的互动不断进化，我们或许会见证一个更智能、更贴近人类需求的AI新时代——而中国，正站在这个时代的前沿。