近期宇树科技科创板IPO过会，工信部与国资委联合启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动……作为AI落地实体场景的核心载体，具身智能已成为观察科技创新与产业创新深度融合的核心风向标。记者近期走访产业链上下游企业、行业协会、研究机构发现，当前具身智能产业热度持续攀升，但规模化落地仍面临数据供给、技术适配、商业闭环等瓶颈，需多方协同破局，推动具身智能实现从“单场景试点”到“跨场景规模化商用”的“关键一跃”，走向更多落地应用。

　　产业热度持续攀升

　　搏击机器人动作流畅、毫米级精度的灵巧手可穿针引线、多台机器人协同演奏完整曲目……2026世界智能产业博览会上，80余家企业推出150余款具身智能产品，展现行业正加速从技术攻关期迈入商业化落地阶段。

　　伽利略（天津）技术有限公司展出的机器狗，可自主完成上下楼梯、爬坡等复杂动作，该公司产品已广泛应用于能源、应急等领域，可替代工人进入高危区域开展24小时巡检，有效降低运维成本。伽利略公司企划管理部主管唐子琪介绍，公司2026年已在多个国际展会斩获千万元级意向订单。

　　此次智博会首次设置具身智能独立展区，多数参展企业均以实现落地的整机产品作为核心展示展品。中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家刘刚表示，具身智能可实现感知、决策、执行闭环，打破了传统软件与物理设备的隔离，是连接技术与产业的新载体。

　　而随着AI大模型、运动控制等技术日趋成熟，具身智能已成为全球前沿技术竞争核心赛道，产业发展全面提速。以天津为例，当地已形成覆盖核心零部件、本体制造、系统集成的完整产业链，在链企业104家，2025年产业链营收超270亿元，2026年一季度产值同比增长10.1%，涌现出一批具备全球竞争力的隐形冠军企业。

　　当地企业的商业布局也在向海外延伸。天津天星科技发展有限公司的双臂机器人已实现稳定出口，单台价格约4000美元，整体订单排到今年年底，应用场景覆盖搬运物件、产线巡检、教育科普等领域。天星科技总经理王兆宇说，企业已经实现全链条自研，这背后是相关产业的完备生态：“企业所在的滨海高新区华苑科技园，周边可实现50%以上的产业链配套。”

　　智博会发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2026）》指出，凭借成熟供应链与丰富场景数据，中国具身智能产业发展已从模仿转向自主创新。在生物医药与半导体行业的实验室里，中科华晟机器人（天津）有限公司的复合机器人通过控制系统、视觉相机等，可替代实验员完成取放孔板及移液等试验环节，大幅提升实验效率与操作精度。

　　规模化应用需破多重挑战

　　企查查数据显示，截至2026年5月，国内现存具身智能相关企业3025家，近五年注册量持续走高，2025年新增408家，同比增长119.35%，其中成立10年以上的成熟企业占比达36.26%，产业基础扎实。

　　尽管具身智能产业前景广阔已成市场共识，但受访人士表示，行业仍处于规模化落地初期，要实现从“能用”到“好用”的跨越，还需要突破多重挑战。

　　首先是数据供给结构性矛盾突出。“我们做项目70%的时间都花在数据清洗上，真正用AI训练的时间只占30%。”北京新匠速验科技服务有限公司首席顾问张岳海告诉记者，当前工业场景看似数据量庞大，工厂有各类系统，但数据格式不统一、标注不规范、多模态对齐困难，高质量数据集十分匮乏。

　　天津市机器人产业技术联盟副理事长兼秘书长张欢喜也认为，当前具身智能数据采集与标注成本高昂，真机采集依赖昂贵的实体机器人与安全环境，动作序列标注涉及多维连续变量，人工标注难度大且一致性低，难以形成有效的训练闭环。

　　其次是核心技术落地适配性不足。宇树科技有限公司创始人王兴兴说，具身智能若要迎来类ChatGPT的革命性时刻，仍需攻克多项关键技术难题，其中泛化能力不足是行业公认的最核心瓶颈。张岳海说，“实验室和车间是两个世界，实验室跑通的模型，到了车间遇到环境变化、任务调整，判断出错就容易引发安全事故。”当前行业的应对方案往往是缩小适用范围，不做通用智能，只做特定岗位的专业智能，把不确定性控制在最小范围。

　　一家机器人企业工作人员透露，产品的标准化程度不足，难以达到跨项目的高复制性，不同项目之间需要承担大量定制设计、定制开发和现场调试的成本，对规模化生产提出挑战。浙江大学机器人研究院院长朱世强日前发文指出，当前机器人行业正处在“热闹但尴尬”的阶段，样机多、真正规模化应用的产品少，整机企业盈利能力仍然有限，背后核心卡点在于“大脑”多模态大模型和“灵巧手”核心技术尚未真正突破，相比成熟工业机器人，人形机器人的平均无故障运行时间偏短，续航能力也是突出短板。

　　再次是产业协同机制尚待理顺。当前，具身智能领域能够稳定运行、成本可控且维护方便的落地场景仍较为稀缺。张欢喜认为，未来几年具身智能的突破仍集中在工业细分产线、仓储物流、高危巡检等封闭场景，家庭、公共服务等开放场景还需若干年的技术、成本、法规协同演进。

　　有企业人士表示，不同工业细分场景差异大，各行各业定制化需求繁多，针对极端工况的适配研发周期较长，需要投入大量研发成本与时间才能保证高质量交付。同时，部分领域客户对技术成熟度持观望态度。比如半导体、洁净实验室行业的产品，应用率不高、市场认知度低，导致市场推广难，项目交付周期被进一步拉长。

　　亟待合力打通堵点

　　业内人士指出，具身智能产业正处于发展的关键窗口期，需从基础研究、场景开放、体系配套等方面协同发力，加快打通从技术突破到产业落地的堵点，推动产业高质量发展。

　　一是加大技术和人才支撑。刘刚等建议，构建“政产学研用”协同的创新体系，聚焦核心关节模组、运动控制算法、多模态大模型等共性技术展开联合攻关，打通信息智能与物理智能的融合路径。鼓励高校与头部企业共建交叉学科，开设具身智能相关定向培养项目，补齐复合型人才短板；加快布局一批公共中试平台，为中小微企业提供样机测试、场景验证的公共服务，降低技术落地的中试成本。

　　二是开放更多场景和数据配套。受访企业表示，相关部门可围绕城市治理、应急救援、医疗康养、港口物流等公共服务领域，主动设计并开放一批高价值、可复制的具身智能应用场景，让产品在真实复杂环境中接受检验、加速迭代。鼓励用户在合规前提下，向研发端开放脱敏的真实运行数据，解决当前训练数据单一、与真实环境脱节的痛点；探索“首台套”保险补偿、应用示范补贴等机制，为自主品牌产品进入关键领域铺好“第一公里”。唐子琪等人士建议，深化高校、科研机构与企业的产学研联合攻关，搭建各行业共享的标准化数据集，优化仿真训练系统，缩短算法迭代周期，加快技术成熟速度。

　　三是加快标准制定并提供政策保障。天津大学机械工程学院教授谢辉建议，加快制定涵盖功能安全、人机协作、伦理规范等在内的具身智能标准体系；建立权威的第三方测评认证能力，为企业产品迭代提供规范指引，也为市场推广扫清信任障碍。受访企业普遍呼吁，尽快建立AI质量决策的可信标准，打消下游用户的应用顾虑。

　　业内人士表示，我国制造业处于从大规模标准化生产向大规模定制化生产转型的关键阶段，具身智能机器人可深度参与复杂工艺环节生产，有望破解传统自动化无法覆盖的“最后一厘米”难题，成为支撑制造业转型升级的核心装备。