当机器人有了持续迭代进化的“大脑”，当大模型有了感知真实世界的“身躯”，具身智能走出实验室，开启规模化落地部署的新征程。

10月29日，由新华社中国经济信息社、中国信通院上海工创中心联合编撰的《2026年具身智能产业创新报告》（下文简称《报告》）在沪发布，系统勾勒中国具身智能产业的发展图景与演进路径。以“XYZ曲线”绘就产业发展的坐标图，以“三智一体”校准技术演进的方向盘，一条被视作未来最大工业单品的万亿元级赛道徐徐展开。

解析XYZ曲线，具身智能告别“尝鲜”走进“日常”

随着新一轮科技革命和产业变革深入演进，人工智能正加速从数字世界走向物理世界。“十五五”规划纲要围绕前瞻布局未来产业作出部署，明确提出推动具身智能等成为新的经济增长点。

《报告》指出，具身智能并非传统机器人的简单升级，也不是大模型的简单延伸，而是两者在物理本体上的深度融合，将“物理执行”与“自主决策”合二为一。具体到具身智能的载体形态，《报告》认为人形机器人与作业环境兼容性强、作业数据丰富且便于建立与用户的情感链接，因此是通用机器人的最佳载体，以四足机器狗为代表的非人形则在巡检、安防等专用性场景占优。

为清晰展示具身智能产业各个发展阶段的特点，《报告》引入具身智能产业发展“XYZ曲线”分析框架，刻画了从“具身突破”到“智能突破”、再到“智能涌现”的递进路径，反映了产业发展的底层规律。

具体来看，最早的X曲线阶段是开发尝鲜期。这一阶段，全球大模型加速迭代，本体开始具备基本运动能力，机器人可以像人一样动起来，用于科研场景或通过文娱表演提供情绪价值。得益于中国供应链体系的优势，智元、宇树等国内厂商快速发展。截至2025年底，中国人形机器人整机企业已超过140家，发布产品330款。

以2026年为新起点，具身智能产业进入Y曲线阶段，从开发态进入到部署态。中国信通院上海工创中心首席专家郑忠斌指出：“演示呈现的是最优表现，部署要求的却是最不利情况仍满足产线标准。当前最迫切的门槛不在单点技术突破，而在可靠性工程化，如任务链条切分、失败兜底、降低人工介入等。”在这一阶段，机器人正式告别“演示样品”定位，走进工厂、商店和更多真实应用场景。例如，智元在龙旗产线连续6天累计作业超64小时，完成近6.5万次作业，综合作业成功率稳定在99.99%。

Z曲线阶段预计将在2030年成为现实。随着部署规模的持续增加，具身智能完成从量变到质变，机器人的工作能力超越人类，重构社会生产和生活方式。届时，具身智能有望释放万亿级市场潜力，推动人类社会实现根本性的生产力跃迁。

“具身智能高度契合新质生产力的内涵，机器人成为新的劳动者，数据要素成为新的劳动资料，大模型构成技术革命性突破。”《报告》分析显示，具身智能是人工智能从“数字世界”走进“物理世界”的关键载体，是培育新质生产力的重要抓手，逐步进入制造、消费等实体场景。面对老龄化趋势，人形机器人可“缓解家庭照护压力”，在生产制造领域可“破解劳动力供需的结构性矛盾”。具身智能以应用为牵引、通过实景实训推动技术与真实场景深度耦合，能够进一步释放生产力价值。

另据世界经济论坛数据，到2030年，全球将有9200万个岗位被自动化替代，但同时将创造1.7亿个新岗位，净增7800万个就业机会。《报告》表示，未来人机协同是主流，具身智能将人类从繁重、重复、高危险的工作中解放出来，使人力从事附加值更高的工作环节，并催生出数据采集与标注、机器人运维与调优等庞大的新就业岗位。信通院上海工创中心首席专家郑忠斌强调：“人机协同是可见阶段的主流工作形态，而非过渡形态。我们要确保技术替代的是岗位中繁重、重复、高危险的环节，而非劳动者本身。”

剑指通用具身智能，加快“智”与“体”的耦合进化

头部企业达成数万台级量产、全球出货量高速增长、应用场景密集涌现……在政策端、供给端、需求端同步发力下，具身智能产业在2026年正式从“开发态”迈入“部署态”。机器人走出开发与演示环境，在真实生产生活场景中常态化部署、持续作业并交付结果，真正成为能够自主创造价值的生产力。

在今年中秋假期前夕，由智元与长隆集团联手打造的全球首个大规模具身智能主题乐园启幕。开园仪式现场，智元的第两万台通用机器人交付给长隆，再度刷新了行业量产的新纪录。据IDC数据，2026年上半年全球人形机器人总出货量近2.5万台，同比增长432.1%。在供给端，本体、模型和数据三要素同步成熟，成为具身智能产业发展的重要拐点。而在需求端，人形机器人正从少数头部工厂的简单任务与单一工栈走向更具挑战的任务场景与多个工栈的作业部署。

《报告》认为，随着供应链、数据、模型的不断成熟，中国具身智能产业有望率先触及经济性拐点。例如在工厂产线场景，模型能力提高带动机器人作业效率提升，且可在不同任务间自主切换，显著降低了产线改造与切换成本，使“小批量、多品种、快换型”的柔性制造成为可能。

“具身智能的核心目标是让人工智能深度介入真实物理世界，产业正在推动范式升级，实现从‘一体三智’到‘三智一体’的关键跃迁。”《报告》解释说，早期行业普遍采用模块化堆叠思路：运动、作业、交互能力分别独立开发、分层调用，本体仅作为被动执行硬件，这导致模块之间存在接口损耗、信息割裂，很难完成真实场景规模化稳定交付。

与之相对，作为未来发展目标的“三智一体”中的“体”不再单指硬件本体，而是运动、作业、交互三类能力“融为一体”，不再彼此割裂、逐级调用，最终收敛为一套端到端的统一模型，这意味着“三智”与“本体”深度耦合并协同进化。《报告》认为，长期看，“三智一体”是复利效应最高的技术路线。一旦完成四层能力深度协同打通，实现跨场景、跨任务的规模化复用，技术沉淀会持续产生叠加效应。

为了直观展现当前技术储备和通用具身智能宏伟目标之间的差距，《报告》借鉴了自动驾驶L1—L5的分级方法，将“三智”与“一体”拆解为可度量、可迭代、可对标的阶段性里程碑。

对标结果显示，当前本体和交互智能发展最快，均已达到L3–L4之间的水平，其中本体已能完成空翻等高难度动作，正在向“全域自适应”过渡；交互智能已具备上下文记忆、情景化应答等能力，正向“共情式交互”演进。运动智能发展处在第二梯队，目前大体处于L3级别的“受限自主运动”。作业智能进展最慢，略弱于L3级别，面向家庭类的高复杂度环境、泛化作业能力仍有待大规模场景验证。

《报告》提出，如何能实现自循环、自增强闭环的数据飞轮是产业的核心命题。然而，打通数据飞轮面临不少痛点。郑忠斌将其概括为“不通、不信、不换”：“不通”指采集接口与标注规范缺乏统一口径，“不信”指仿真与真机数据差距缺乏量化标定，“不换”指数据权属与收益分配机制缺位。他建议，应建立统一的数据规范体系，完善仿真与真机一致性标定，并建立数据确权、贡献计量与收益回流机制，通过行业公共数据集建设降低中小企业获取高质量数据的门槛。在此方面，智元开发的SOP系统通过在线强化学习提升数据学习效率，打通了“部署-采集-训练-更新-再部署”的完整闭环。

发挥链主作用，着力推动产业协同与体系建设

展望未来，《报告》描绘了一幅涉及领域多、上下游链条长、规模体量大的壮阔画卷。据36氪研究院数据，2018-2025年，中国具身智能市场规模（涵盖机器人和无人驾驶）从2133亿元增至约9150亿元，复合增长率高达23.3%，其中人形机器人市场规模预计2030年达254亿元。《报告》认为，依托需求刚性、规模降本、量大价高等多重支撑，具身智能将逐渐兑现长期价值，通用机器人有望成为万亿级别的“未来最大工业单品”。

中国具身智能市场规模（单位：亿元），资料来源：36氪研究院。图源 中经社

“纵观全球，具身智能已成为全球科技竞争的高地。”《报告》认为当前全球尚未形成统一技术体系，行业标准话语权成为各国竞争的核心焦点。若中国能够在数据治理、评测体系、运维规范乃至安全伦理治理上率先形成可落地、可复用的统一标准，有望在新一轮生产力变革中掌握发展主动权。

链主企业是带动具身智能产业链发展的“领头羊”，发挥着定义技术与标准、牵引上下游协同、放大产业势能的重要作用。《报告》从技术力、产品力、场景力、市场力、生态力五大维度着手构建评估体系，系统解读全球主要头部企业的“链主”潜力。结果显示，智元、优必选、宇树科技得分领跑且各项得分均衡，智元还在技术力和市场力两项细分指标上居首。相比之下，美国企业相对“偏科”，如Boston Dynamics产品力排名第一，但技术力偏低；Figure AI市场力排名第三，但生态力位居末位。

“通用具身智能的突破，离不开广泛的产业协同和完整的产业体系。”《报告》指出，未来行业生态将呈现“少数链主筑底座、众多伙伴拓场景”的分层协同格局。具备全栈能力的链主企业通过开源操作系统、开放数据集、开发平台搭建共性底座；广大生态伙伴深耕垂直行业，将平台能力与行业诀窍（Know‑how）结合，实现从1到N规模化落地。

在产业体系建设方面，《报告》倡议推动五方（政府、产业方、供应链、开发/场景解决方案伙伴、用户）协同共建，形成价值循环放大的共生机制。其中，政府负责制定规则、开放场景，链主企业搭建平台、输出标准，开发伙伴深耕垂直领域输出可复制方案，供应链保障高质量规模量产，用户贡献真实场景与数据资源。

事实上，作为国内具身智能行业的领军企业，智元积极发挥链主作用，在技术产品、商业场景、生态资本等多维度赋能产业链发展。在今年4月举行的合作伙伴大会上，智元启动“元苼”生态发展计划，承诺未来五年投入不低于20亿元，支持科研学术创新、教育人才培养、生态伙伴发展和开发者社区运营。在供应链方面，智元打造“A链”供应商伙伴体系，已汇聚近40家产业链企业，覆盖零部件直供、代工生产、战略技术协作与场景共建等关键环节。

此外，为破解长期困扰行业的机器人价值评估难题，智元近期还率先提出“有效智能工时”（Worken）概念。Worken突破了传统设备“仅按开机时间或产出件数”的统计局限，通过“活跃机器人数量、实际有效工作时长、作业任务价值密度”建立计量模型，“这一指标体系将产业价值评估从硬件销售转向生产力交付，也为按工时计费、机器人即服务等新商业模式提供了统一度量衡。”郑忠斌认为。

“具身智能的竞争，早已不只是企业的单点技术竞速，更是软硬协同、工程落地、产业组织方式与治理能力的系统性较量。”《报告》给出的建议是打通“自上而下通用大模型、自下而上具身基模”的双向技术路径，依托全栈闭环激活“制造—数据—模型—部署”的四维飞轮，同时联动产业多方共建价值网络的市场主体，掌握物理世界智能化的主动权，推动具身智能完成“从量变到质变”的历史性跨越。

文/邓侃

编辑：刘登     责编：陈晶晶     审核：毛丹