行业现状与市场前景 - 2025年被视为具身智能机器人的量产元年，行业正从实验室Demo走向更广阔的舞台和产业深水区 [1] - 中国具身智能产业处于起步期，但市场规模有望在2030年达到4000亿元人民币，并在2035年突破万亿元 [3] - 2025年“人形机器人”赛道发生融资事件一百多起，涉及金额超200亿元人民币，头部企业估值已被推至百亿以上 [3] 行业挑战与核心问题 - 行业存在“三热三冷”特征：技术热但协同冷，资本热但落地冷，需求热但信任冷 [6] - 技术协同方面，不同企业硬件接口、数据格式互不兼容，导致数据孤岛问题 [6] - 应用落地方面，尽管融资活跃，但70%以上的应用仍停留在科研演示阶段，规模化交付模式尚未完全跑通 [6] - 用户信任方面，由于缺乏统一的安全认证与性能评估标准，用户对产品可靠性存疑 [6] 发展路径与关键要素 - 数据是核心竞争力，高质量、规模化数据是训练“具身大脑”的关键燃料，需关注遥操、仿真、世界模型等数据产生环节 [10] - 需从模仿走向推理，构建可解释的世界模型和物理因果推理，将推理、规划、控制置于同一闭环框架中 [10] - 需从数据匮乏走向数据飞跃，探索新的数据收集技术，构建可规划、可规模化的数据工厂 [10] - 需从局部技能到全身协同，统一全身控制与手部精细操作规划，以支撑多步骤通用技能 [10] 产业链与竞争格局展望 - 产业链足够长，从传感器、灵巧手、关节电机到整机集成、算法平台、场景应用，每一个环节都可能诞生领军企业 [10] - 类比手机和汽车行业，未来具身智能的整机领域可能出现少数巨头，但在高壁垒的核心零部件等供应链环节将涌现大量投资与创业机会 [9] - 具身智能是一个比手机和汽车更广阔的市场，下游终端将更加百花齐放，上游应用也会随之爆发 [10] - 中国企业在硬件制造与垂直行业落地方面拥有供应链与场景双重优势，有望走出一条差异化路径 [10] 行业协同与标准化建设 - 业内强调建立统一标准的必要性，需用标准将行业组织起来以迎接万亿市场 [6] - 标准体系应是产学研投多方协同、在实践中动态迭代的共识，而非某一家机构的“独角戏” [7] - 倡导“柔性”标准理念，在核心安全接口等关键领域明确刚性规范，在技术创新和场景拓展等前沿领域预留弹性空间 [7] - 需建立开放基准和安全规范，鼓励开源复现，通过挑战赛推动优秀算法可重复、可验证、可产业化 [7]