2025年全球及中国工业具身智能机器人行业驱动及发展趋势

具身智能的定义

具身智能是指将深度强化学习、多模态融合及大模型技术等人工智能技术深度融入物理实体而形成的智能系统。与传统的编程机器人不同，具身智能系统通过与现实世界的互动进行学习及适应。该等系统能够灵活适应环境条件及任务，并能在两个或多个任务之间无缝切换及协同执行。具身智能与传统人工智能在实现路径与能力表现上存在本质差异。

传统人工智能的学习完全依赖大规模、高质量的特定数据集进行离线训练，缺乏与物理世界直接且持续的交互。因此，传统AI系统表现出较弱的环境适应能力。相比之下，具身智能通过具身交互来学习，藉助物理实体与真实环境进行实时互动。其核心功能完全由AI驱动，不仅具备深层的环境理解与自主运动控制能力，更通过“感知 — 决策 — 执行 — 学习”的闭环机制，实现对非结构化环境的主动适应，无需依赖预先编程或大量标注数据。

具身智能的核心要素与特徵

“物理本体+环境+智能”是具身智能的三大核心要素，对应其物理互动、泛化适应、自主进化的重要特徵。即指物理本体能够在与环境的交互过程中通过学习和自适应，不断增强感知、决策与行动的能力，形成独立的闭环智能体。

资料来源：灼识谘询

具身智能技术的发展阶段分析

2024年10月，上海市人工智能行业协会发佈的《具身智能 — 智能化发展阶段分级指南》。该指南根据智能化水平，将具身智能技术划分为G1-G5五个阶段，以促进相关技术及应用的研究与推广。目前全球具身智能行业主要处于G2发展阶段，随著技术的不断进步，未来具身智能行业有望複刻自动驾驶行业的发展，不断提升泛化能力，最终在G5阶段实现通用人工智能（AGI）。

具身智能机器人定义及核心能力介绍

具身智能机器人是具身智能技术的核心载体。感知、决策、执行和学习四大核心能力是具身智能实现AGI的基础。

感知能力：基于以机器视觉为核心及融合多模态传感技术的感知系统，实现对目标工件的精准定位，进一步识别与判断具体的工艺作业点，并通过算法优化感知策略。

决策能力：通过人工智能算法，基于感知信息自动实时地生成适应作业场景的机器人运动轨迹与控制指令。

执行能力：通过调用机械臂、制动器等末端执行器以及深度学习、运动控制算法等软件能力，按照工艺模型实现高精度操作。

学习能力：自主学习人类经验，并通过与真实环境的互动获取经验和数据，不断优化其行为模式。

具身智能机器人在工业场景的价值

具身智能机器人在工业场景中提供了动态适应生产需求、快速学习和複制人类专业知识、克服传统生产限制三大价值，成为工业发展的重要推动力。

动态适应生产需求。具身智能机器人实时感知生产环境、分析任务需求，并自主调整运行参数。当切换到新产品型号或调整工艺流程时，仅需少量示范或指导即可快速学习适应，实现场景无缝切换。这不仅大幅减少停机时间、提升生产线利用率，还能显著提高整体运营效率，为小批量、多品种生产开闢了更大的灵活性空间。

高效学习和複刻人类专业知识。具身智能机器人能精准获取技术工人的实践经验，并不断优化自身表现，将个体经验转化为可扩展、标准化的行为模型。它能够捕捉到难以形式化的技能，并快速实现自主运作，取代人工操作需求，降低对熟练工人的依赖，从而提升工业生产效率与整体适应性。

克服传统生产限制。具身智能机器人克服了传统自动化无法适应非结构化场景、变更成本高、灵活性不足的瓶颈。其持续学习与算法迭代能力使生产线能在不断积累生产经验的过程中自我优化，逐步降低对人工干预的依赖，形成一条可进化的现代化产线，为长期提质增效与减耗降本提供基础。

具身智能机器人在工业的应用场景

工业具身智能机器人遵循一套以感知 — 决策 — 执行为核心的通用技术范式，在质检、修复、打磨、上下料、焊接、搬运及装配等工业场景中实现柔性作业。

工业具身智能机器人行业产业链

工业具身智能机器人行业上游为核心零部件和软件算法供应商；中游为机器人本体制造和行业解决方案供应商；下游客户的所属领域广泛，如汽车制造、3C电子、半导体及包装等。具备全产业链能力，能够实现从底层技术到顶层应用协同优化与整合的公司能够持续拓展多样应用领域的下游客户，在工业具身智能机器人行业中更具行业竞争力。

全球及中国工业具身智能机器人市场空间

在传统产线技术改造以及人力替代的双重因素驱动下，全球工业具身智能机器人行业市场空间广阔。全球工业具身智能机器人市场空间将超过人民币8万亿元，其中技术改造佔比约为30%，人力替换佔比约为70%。得益于具备全球最大的制造业规模和领先的人工智能技术，中国工业具身智能机器人市场空间将超过人民币2.5万亿元，佔全球市场空间的33.6%。

全球及中国工业具身智能机器人行业驱动及趋势

工业应用范围持续扩展：工业具身智能机器人正通过技术创新突破传统单一任务操作的局限，实现多场景、多任务间的灵活切换。在工业制造领域，视觉 — 力控融合技术让机器人能在质检、装配、打磨等工序间无缝衔接，显著提升生产线的灵活性。与此同时，採用标准化接口和模块化设计的工业具身智能机器人，实现了快速部署，加速了其在各应用领域的规模化应用进程。

具身智能大模型成为主流：工业具身智能机器人行业正加速迈向以端到端工业大模型为核心的发展新阶段，传统多小模型串联的技术路径将逐步被替代。端到端工业大模型，例如VLA模型，凭藉对多模态数据的一体化处理能力，使机器人从“多模型分步决策”转变为“单模型全域决策”，显著提升複杂工况下的响应速度与决策精准度。同时，具身智能大模型通过预训练与场景化微调机制，能快速适配质检、装配、搬运等不同工业场景的差异化需求，降低场景迁移时的二次开发成本，推动工业具身智能机器人行业市场规模进一步扩张。

生产经验数据化：工人在质检、装配等工序中积累的生产经验，如对工件精度偏差的主观判断、複杂装配动作的时序把控逻辑等，通过人机交互训练系统、多模态感知系统等被具身智能技术结构化记录，成为工业具身智能机器人可高效学习的训练数据。随著不同工业场景下人类经验的持续输入，工业具身智能机器人可不断改善自身泛化能力与决策合理性。