“這麼快跑到終點了？”亦莊人形機器人半馬終點位，一個人的感慨，瞬間引起了現場的騷動，大家紛紛舉起相機等待這一奇蹟的時刻。50分26秒（淨用時），榮耀齊天大聖隊自研人形機器人“閃電”奪冠，這一速度已經超越了人類頂尖水平。據瞭解，人類半程馬拉松男子世界紀錄為56分42秒，配速約2分41秒/公里。不僅如此，今年完賽的機器人用時幾乎控制在了2小時以內，這個用時甚至超過了去年（2025年）的冠軍（用時2小時40分42秒）。這是個極具衝擊力的資料，僅僅一年，中國的人形機器人能力已經發生了代際的躍升。2026年第二屆北京亦莊人形機器人半程馬拉松，已不再是去年那場充滿意外、僅有6支隊伍完賽的“極限測試”，而是演變為一場技術含量極高的產業“大考”。超過300台、26個品牌的人形機器人，在超過百支隊伍的帶領下，共同挑戰21.0975公里的複雜城市賽道。快思慢想研究院院長、特邀評論員田豐認為，這不僅是一場關於速度與耐力的比拚，更是機器人在物理世界中的感知、決策和執行能力的極限檢驗。從“實驗室走秀”到“工業級實戰”，人形機器人產業正在這條真實賽道上完成驚險一躍。賽場眾生相：摔出來的進步當然，賽場並非全是高光時刻。在去年的比賽中，炸頭、摔倒、劈叉……“翻車”不斷，現場雖然被網友調侃，卻恰恰暴露了當前技術的短板複雜環境下的平衡控制與任務執行。今年機器人的表現可以說是非常兩極化，有摔倒的情況，但也有超穩定發揮，甚至有速度超過人類最快速度的機器人。規模狂飆：從20支到百支戰隊，自主導航成最大亮點2025年的首屆賽事，更像是一次勇敢的嘗試。20支左右的賽隊報名，最終僅6支完賽，30%的成功率背後，是機器人硬體、軟體在真實複雜環境下的種種“不適應”。曾有人坦言，那是一次“理想與現實的碰撞”。然而僅僅一年，場景已大不相同。據賽事官方資訊顯示，本屆賽事參賽隊伍數量增長近5倍，超百支，匯聚了26個品牌、300余台人形機器人。參賽隊伍涵蓋自主導航、遙控兩大類別，其中自主導航賽隊佔比高達38%。這一結構性變化，標誌著比賽的核心已從“遙控玩具”的操控技巧，轉向“自主個體”的智能較量。今年的比賽規則也更為嚴苛。自主導航機器人起跑後需完全依靠自身感測器與演算法完成比賽,僅在換電池、跌倒無法自主恢復等極端情況下,經裁判確認方可人工干預。這意味著，機器人必須具備不亞於L4級自動駕駛汽車的複雜環境感知、即時路徑規劃和動態避障能力。“這次人形半馬的技術難點主要在於高速奔跑狀態下同時完成環境感知與即時決策。當機器人以接近人類職業選手的速度奔跑時，留給感知和決策的時間窗口極短，對算力、演算法和系統響應速度都提出了非常高的要求。”北京人形機器人創新中心的相關負責人表示。快思慢想研究院院長、特邀評論員田豐認為，2025年的賽事中，諸多裝置仍高度依賴人類的後台干預。而2026年賽事規則明確鼓勵自主導航，並制定了極其苛刻的物理世界交規，如“右側行進、左側超車”、跟隨車輛保持5米間距等。這標誌著機器人的多模態空間感知與動態SLAM(同步定位與建圖)技術已達到釐米級精度，能夠在高速移動中進行即時的三維重建與避障。今年除了速度提升以及散熱系統以及運動控制提升之外，很多家機器人的跑姿也進行了調整，視覺上更加擬人和優美，甚至有人評價出了最美跑姿機器人。技術硬核拆解：從跟著跑到自己跑的能力進化對人類而言，馬拉松是意志與耐力的考驗。但對人形機器人而言，這21公里無異於一場集續航、散熱、平衡、感知、決策於一體的“鐵人三項”極限挑戰。“去年具身天工Ultra以2小時40分42秒奪冠,到今年以全自主的方式更快速度的衝刺，這背後並非單一技術的突進，而是一場圍繞硬體、演算法和系統設計的系統性技術革命。”北京人形機器人創新中心如此提到。據悉，連續數小時的高速奔跑，對電機、減速器、關節等核心部件是毀滅性的磨損測試。田豐指出，本屆賽事中，大量機器人採用了高扭矩密度電機與剛柔耦合關節，以應對電機發熱和機械磨損。同時，更科學的步態演算法能大幅降低能耗，提升系統整體可靠性。這證明產業正努力跨越商業量產所需的“平均無故障時間”及格線。這場系統性技術革命也吸引了不同背景的參與者。例如，首個派出消費級機器人挑戰公開馬拉松賽事的終端大廠榮耀將其在智慧型手機領域積累的模擬測試、續航、散熱等技術遷移至機器人研發，因此，在前期預熱賽和排位賽中，榮耀機器人“閃電“皆拿下了第一名的桂冠”，同時也拿下了這屆人形機器人半馬的冠軍，這讓榮耀成為本屆機器人馬拉松比賽中的最大黑馬。另外，賽道環境複雜多變，包括柏油路、石板路、草地、上下坡及18個彎道。機器人必須在高速移動中，以毫秒級速度處理動態平衡與姿態校正，避免因重心偏移摔倒。同時，其“大腦”需即時處理視覺、雷射雷達等多感測器資訊，進行釐米級精度的定位、建圖與避障。田豐認為，“具身智能小腦”與“大腦”的無縫閉環，是本屆賽事最顯著的技術突破，標誌著機器人從執行固定程序的機械體，向能適應不確定環境的智能體進化。在本屆馬拉鬆開始之前的一個多星期，宇樹科技在社交媒體上分享了其人形機器人H1跑出了10米/秒的驚人速度，真是CallBack了王興興的那句:中國的機器人百米衝刺的速度應該可以跑進十秒，比博爾特更快一些。據介紹，人類歷史上最快的短跑運動員牙買加短跑傳奇尤塞恩·博爾特保持的人類百米巔峰速度為9.58秒(10.44米/秒)。分析認為現在的機器人已經從“能不能走”進化到了“高頻、穩定、全身動態控制”的階段，宇樹科技之所以能跑出10m/s，是因為其實現了感知、驅動與學習策略之間的緊密協同，是具身小腦的成熟。賽事的終點線，下一輪商業戰爭的起跑線這場馬拉松的意義，早已超越競技本身。它正成為一個具身智能領域的“物理圖靈測試”和產業發展的風向標。去年(2025年)完賽之後，冠亞軍獲得了絕對的關注，亞軍松延動力一舉成名，訂單量暴增，融資不斷。田豐認為，2026年規則更為嚴苛，能夠實現“零失誤、零遙控干預”完賽的頭部廠商，將直接虹吸市場上70%以上的資金與頂尖人才，同時吸引更多潛在客戶的訂單諮詢，產業集中度將急速提升。同時，田豐也提到，喧囂的賽場之外，企業必須面臨冷酷的商業化生死線。馬拉松的奔跑能力必須降維應用。企業應立即將視線從賽道轉向龐大的電商倉儲物流節點、智能製造柔性產線，甚至是未來金融服務網點的物理互動終端。在這些場景中，機器人不需要跑得快，但需要極高的抓取良率和全天候無休的穩定性。賽場上的技術競爭，對應出不同的商業路徑。跨界參賽的榮耀明確表示，其人形機器人將聚焦於消費級市場，探索在智慧零售、生活陪伴等場景的應用，這為“機器人幹活”的未來提供了另一條差異化思路。智元創始人彭志輝在近期接受媒體採訪時曾表示，觀眾已經開始審美疲勞了，機器人幹活將是今年的主旋律。這場競賽的終點，或許是千行百業中，機器人真正開始“幹活”的起點。 (網易科技)

還得是這屆00後，強得可怕！一出手，具身智能就被“整頓”得底朝天。當別人還在Sim2Real打轉時，這支00後帶隊的靈初智能，已經開始用近10萬小時人類資料暴力拆解。這個數字就是放到整個行業裡看，也是遙遙領先。畢竟目前人類運算元據集大多還都集中在幾千到幾萬小時量級，最大的也不過是輝達的EgoScale，包含2萬小時人類第一視角視訊資料。靈初這次直接上了個新台階，10萬+資料，其中1000小時還開源。而且發佈形式也夠潮——直播show time～AI博主弗蘭克和靈初智能的00後聯合創始人陳源培，直接手把手給你剖析的那種。（techblog指路：https://www.psibot.ai/from-human-skill-to-robotic-mastery/）言而總之，整場直播我們復盤下來，就講兩件事：給具身智能喂什麼吃、讓具身智能長什麼樣的腦子。說人話就是，靈初給的，是一條與眾不同的務實路徑——不整虛的，直接對齊人類資料，再用Psi-R2和Psi-W0雙系統架構平穩落地具體場景。結果也很直觀，靈初Psi-R2迅速登頂MolmoSpace榜單。MolmoSpace由美國艾倫人工智慧研究所（AllenAI）發起，是全球具身智能領域權威基準評測平台，NVIDIA、PI等全球頂尖團隊均參與本次評測。而靈初Psi-R2在評測中一舉超越PI、DreamZero等國際知名模型，表現也顯著優於其他基線模型，妥妥的行業第一梯隊。在成功率這塊，也比同類VLA模型要高出近10倍。情況就是這麼個情況，靈初一來就整了個大活，具身智能終於迎來首個直接能用的大規模人類手部操作全模態資料集。下面就讓我們回到直播間現場，一一復盤拆解。10萬小時，讓具身智能吃個頂飽“為何偏偏具身智能會資料荒？”弗蘭克化身觀眾嘴替，率先給出這句經典靈魂拷問。要回答這個問題，首先需要釐清一點，具身智能和自動駕駛、大語言模型這些AI領域存在原生的資料差異。後者基於現實場景和網際網路，長期積累沉澱形成了海量存量資料，然後通過簡單粗暴的算力Scaling law就能實現性能穩步提升。但具身智能則截然不同，物理世界複雜的情況讓它幾乎沒有可用的成熟資料集，也很難像網際網路產品那樣邊用邊攢資料。可以說，影響具身智能發展的關鍵之一就是資料卡脖子。那咋辦呢？以靈初在內的具身智能公司紛紛將目光投向人類資料。模擬資料還需要遷移處理，才能在真實機器人上使用，但人類資料就是最優秀的參考對象，資料量大而且質量高。但事實上，這裡也同樣存在一個無法忽視的問題：人類和機器人之間存在本體差異（embodiment gap）。直接復用顯然不行，機器人必定會出現運動學結構、動力學特性不匹配種種問題。其次，現有的人類資料要直接給到預訓練，也是萬萬不行的。因為要麼都是些小規模開源資料，要麼就是網路上一些低品質的第一人稱視訊。但除去人類資料，也幾乎沒有其它更好的路徑可走。靈初給出的判斷是：具身智能要想面向真實商業化場景落地，純人類資料訓練是必要的。一方面，使用人類資料能夠讓機器人搶先學習到人類一線的標準作業流程（SOP），而這些都是得到商業實際驗證過的，即拿即用且行之有效。換言之，真實場景的無縫銜接能夠將資料成本降至最低，比如人類的觸覺資料收整合本，就僅為機器人的1/10以下。另一方面，人類資料的SOP也可以使操作速度達到機械臂物理運動上限（如1200），遠超遙操作可達的800，也更適配商業工廠的高節拍要求。所以靈初最終選擇了人類資料，並造出了首個可用於預訓練的大規模人類運算元據集。其中，在人類資料和機器人資料的融合處理中，靈初遵循的是一條化繁為簡的思路：Raw Data In，Raw Data Out（原生資料進，原生資料出）。捨棄人工設計的複雜資料處理，直接進行人類關節與機器人本體的運動學對齊，讓模型在海量資料中自行探索。另外，Auto Labeling也會替代人工進行資料質檢和標註，最後再交由人工稽核。最終模型預訓練使用的資料集將包括真機資料（5417小時）和人類資料（95472小時）兩部分，總計10萬小時資料。目前其中1000小時已開源，到年底整個資料集還將Scaling到百萬量級。具體來講，人類封包括靈初自研外骨骼手套採集資料與裸手運算元據，覆蓋294種場景、4821種任務與1382種物體。至於為什麼要強調觸覺資料呢？歸根結底，還是為了更好地彌補人機之間的embodiment gap。雖然人類與機器人在多個方面差異明顯，但二者在接觸訊號上卻保持了驚人的高度一致，能夠有效補償動力學差異，以及在顯著提升世界模型能力的同時，還能更好地預測機器人與物體之間的互動情況。這樣一整套高品質資料預訓練下來，機器人的泛化能力、長流程操作能力和操作精度都會有所突破，後續也僅僅只需要不到100條軌跡的真機資料就能完成微調。另外值得關注的是，靈初在此期間，還發現了另一處華點：資料訊號雜訊比才是決定人類資料能否有效支撐預訓練的核心因素。低訊號雜訊比的資料甚至還會起到反作用。如果要想判斷資料訊號雜訊比，可以從兩方面看：1、資料集分佈：操作任務多樣性>物體多樣性>>場景多樣性。泛化能力其實是模型最難學會的能力之一，但如果在預訓練階段可以見到更多工和操作對象，自然而然模型接手新任務速度就越快。2、感知模態：精準3D位姿>>觸覺模態>2D圖像特徵。在全模態資訊中，人手全域3D位姿追蹤是2D到3D模型轉化的關鍵，也和機器人動力學特性匹配度最高。簡單來說，靈初認為無論是精準採集的可復現資料，還是捨棄部分精度的粗糙泛化資料，都缺一不可。二者相互補充，既保證模型精度又確保泛化。具身智能長出雙系統新腦所以基於以上認知，靈初全新發佈Psi雙系統架構——Psi-R2和Psi-W0。先看Psi-R2，這是一款能讓機器人學習人類做事的模型，核心就是靠這10萬+的海量資料，學會精細操作。圖像和語言指令將作為輸入，輸出預測的未來操作視訊和可執行動作，所以Psi-R2可以稱之為世界行動模型（WAM）。其中訓練骨幹網路選用Wan2.2-IT2V-5B-480P，預訓練階段同步使用真機資料和人類資料，還搭建了一套完整的資料處理流程，從資料清洗、自動標註，到質量檢測、人工核對，Psi-W0還會幫忙檢查資料質量。同時，採用專門技術精準捕捉人類手部動作軌跡，比如通過外骨骼手套，將動作誤差控制在亞毫米級，以確保人類的操作細節能被機器人精準模仿。但WAM模型架構普遍存在一個bug——反應慢。單次推理要2.2秒，反映到機器人身上，就是明顯的卡頓。於是靈初通過DiT快取、Torch編譯、模型量化等多項技術最佳化，把反應時間極限壓縮到了100毫秒以內。再看Psi-W0，它和Psi-R2的基礎架構相似，但分工完全不同。Psi-R2是學習怎麼做，Psi-W0是協助做得更好。首先它和Psi-R2一樣，都是基於預訓練視訊生成模型建構的，但在Psi-W0里，機器人動作是輸入，輸出的是對未來場景視訊的預測，所以Psi-W0也被定義為動作條件型世界模型（AC-WM）。這裡就引出了另一個問題：Psi-R2也能輸出預測，那為什麼還要做Psi-W0？答案很簡單，為了反事實推理。Psi-R2學到的只有成功的操作，比如成功抓起蘋果，但沒有辦法預測到蘋果抓不穩這類失敗情況。但老話說得好，失敗是成功之母，機器人亦是如此。失敗經驗能夠幫助機器人避開錯誤、最佳化動作，Psi-W0就是專門負責填補這部分空白。具體來講，兩個模型的訓練骨幹和資料格式都是一致的，只是在Psi-W0的訓練資料中額外加入了30%的失敗樣本。顯然，Psi-R2和Psi-W0並非孤立存在，而是彼此之間協同配合。當Psi-R2學完人類操作後，Psi-W0就會模擬人類操作場景，讓Psi-R2再演練一遍，也就是進行策略評估，檢查它有沒有學漏學歪。Psi-W0還有一項核心功能，是通過強化學習將人類資料轉換為機器人資料。傳統方法中，資料轉換靠的是模擬環境調整，不僅複雜而且精準性不高。但用Psi-W0替代後，它就會模擬機器人視角和動作模式，再通過強化學習的試錯調優，將人類動作調整為機器人能精準執行的動作。更厲害的是，在這個過程中還能持續生成新的優質資料，當把這些資料反向喂給Psi-R2和Psi-W0繼續學習，就能構成閉環資料飛輪。當然也可以故意給Psi-W0進行隨機擾動以模擬部分特殊場景，然後再生成目標場景和訓練資料。高品質資料滋養模型高性能，模型場景落地反哺資料擴充。於是自然而然，輪子飛起來了。最終整套系統能夠實現長程任務自主規劃、任務自主恢復和適配多場景複雜任務。開源是最高效的落地槓桿回看整場直播，無論是弗蘭克還是陳源培聊的內容，其實貫穿技術始終的都是同一個關鍵詞——落地。弗蘭克站在觀眾角度，好奇什麼時候具身智能才能落地。陳源培則站在廠商視角，給出了靈初智能的落地方案：技術端，從大規模的真實人類資料採集，再到實際應用中的具身模型，無一不是從切實的落地場景中出發建構。應用端，靈初智能也同時宣佈要和北京石景山共建數采廠，以及和騰訊雲、抖音、覓蜂、智域基石達成生態合作。不難看出，靈初這家公司從誕生之初的DNA就是聚焦技術落地、提供通用全端技術。它的每一步都在驗證一個行業共識：具身智能從誕生之初就錨定的終點，絕非實驗室，而是每一個具體可感的複雜場景。而這恰恰才是檢驗具身智能的標準所在。在通往落地的過程中，靈初也率先意識到，單打獨鬥並非最優解，開源是必要的。對於它們自身而言，只有開源，才能讓全行業幫助他們快速採集海量資料，才能彌補上這套資料飛輪體系中的關鍵一環。而且AI時代，時間和資料就是最稀缺的黃金資源。越早進場、擁有越多資料，就能搶先收穫長尾效益。再放眼整個行業，開源不僅是情懷，也是打破技術封閉孤島的鑰匙。它能夠建立起廣袤的開發者生態，通過標準化的資料管線和預訓練底座，讓具身智能不再是孤立的廠商個體。而全行業開源共建，還能反向喂養靈初這類硬核玩家，讓他們集中精力攻堅最難的技術瓶頸。集眾智，才是具身智能跑贏節拍、實現商業落地的唯一捷徑。而靈初無疑是當中走得最快最穩的一位明星選手。最後化用一句老話，用來描述我眼中的靈初智能——有仰望星空的勇氣，亦有腳踏實地的努力。具身智能正在因這場青春風暴而面目一新。（量子位）

2026年初，中國人工智慧與先進製造深度融合的最前沿——具身智能（Embodied Intelligence）領域迎來爆發式增長。隨著技術突破、資本湧入與場景落地同步加速，一個由至少六家估值超百億元人民幣的獨角獸企業組成的“百億俱樂部”已然成型。這不僅標誌著中國在全球人形機器人競賽中從“跟跑”轉向“並跑”甚至“領跑”，更預示著智能體即將從實驗室走向工廠、辦公室乃至千家萬戶。圖片來源自宇樹科技官微一、百億不是終點，而是入場券過去三年，中國具身智能企業經歷了從概念驗證到商業閉環的躍遷。2025年被稱為“人形機器人量產元年”，而2026年則成為“規模化放量與估值兌現之年”。據公開融資資訊與行業信源交叉驗證，截至2026年2月，以下六家企業已明確邁過百億人民幣估值門檻，構成中國具身智能第一梯隊：銀河通用（Galaxy General） —— 估值約211億元智元機器人（Agibot） —— 估值約150億元宇樹科技（Unitree Robotics） —— 估值約120–150億元千尋智能（Qianxun Intelligence） —— 估值超100億元星海圖（StarMap AI） —— 估值超100億元智平方（AI² Robotics） —— 估值超100億元這一“六強格局”打破了早期“四小龍”的侷限認知，展現出中國在該賽道上的叢集式創新優勢。二、六強各有所長：技術路線多元，商業化路徑清晰銀河通用：估值第一，生態最強作為目前中國估值最高的人形機器人公司（30億美元），銀河通用憑藉其輪式+雙足融合的產品策略、自研具身大模型和強大的產業資源，迅速打開市場。2025年底獲中國移動鏈長基金領投超3億美元融資，股東陣容包括寧德時代、美團、央視融媒體基金等。其機器人已進入豐田、博世、寧德時代產線，並拿下百達精工超1000台訂單。2026年央視春晚亮相，進一步確立其“國家隊”地位。智元機器人：IP驅動，雙足先鋒由前華為天才少年彭志輝（“稚暉君”）聯合創立的智元機器人，以極強的技術傳播力與工程實現能力著稱。其雙足人形機器人“遠征A2”兼具靈活性與穩定性，在電力巡檢、科研教育等場景試點應用。2025年完成多輪融資後估值達150億元，投資方包括比亞迪、高瓴、聯想創投等，是“技術網紅+硬科技”結合的典範。宇樹科技：硬核製造，性價比破局者杭州宇樹原以四足機器人聞名全球，後快速切入人形賽道。其核心優勢在於全端自研高功率密度電機、減速器與力控系統，實現關鍵零部件國產化與成本控制。H1人形機器人在2025年世界人形機器人運動會奪冠，G1售價不到10萬元，成為中小企業可負擔的商用選擇。雖未高調融資，但憑藉持續盈利與出口優勢，穩居百億行列。千尋智能：開源引領，工業閉環驗證千尋智能以“任務導向”訓練範式打破傳統演示資料依賴，其開源模型Spirit v1.5在2026年1月登頂全球權威評測RoboChallenge，成為首個任務成功率超50%的系統。更關鍵的是，在寧德時代電池PACK車間內，面對多型號電池的連續生產任務，其人形機器人“小墨”單日工作效率實現三倍提升，且在一致性與穩定性方面表現卓越，驗證了具身智能在高精度製造中的真實價值。2026年2月完成近20億元融資，估值破百億。星海圖：閃電崛起，端到端革新者成立僅兩年半的星海圖，是“六強”中最年輕的成員，卻也是成長最快的黑馬。2026年2月完成10億元B輪融資，累計融資近30億元，估值迅速突破百億。其發佈全球首個開箱即用的端到端VLA模型（如G0/G0 Plus），跳過中間符號系統，直接實現“看-想-做”一體化。客戶包括華為、比亞迪，已獲數千台訂單，老股東如美團龍珠、螞蟻、高瓴全部追投。智平方：科學家軍團，全域智能探索者深圳智平方匯聚5位史丹佛全球前2%科學家，被業內稱為“最像特斯拉的中國機器人公司”。其GOVLA具身大模型強調全身協同與長期任務規劃，在汽車製造、半導體面板等柔性及公共服務場景批次部署AlphaBot系列。雖低調行事，但憑藉頂尖人才密度與工程化能力，穩居百億陣營。三、為何是中國？三大引擎驅動叢集崛起中國能在短短三年內孕育出六家百億級具身智能企業，源於技術積累、產業需求與資本生態的深度共振。技術底座堅實：中國在電腦視覺、大模型、強化學習等領域已具備全球競爭力，為具身智能提供演算法支撐。製造場景豐富：新能源、汽車、電子等產業對柔性自動化需求迫切，為人形機器人提供了全球最大、最複雜的試驗場。資本空前活躍：中東主權基金（如Prosperity7）、產業巨頭（京東、美團、比亞迪、寧德時代）及本土頂級VC紛紛重倉，推動企業快速迭代與擴張。政策強力引導：國家“十四五”機器人規劃明確支援人形機器人研發，北京、上海、深圳等地建設專項產業園，加速技術轉化。四、挑戰猶存：通用性、安全與倫理需協同突破儘管進展迅猛，行業仍面臨深層挑戰。當前具身智能系統多在特定任務上表現優異，但在開放環境中的長期自主決策、異常處理、多工切換等方面仍有瓶頸。此外，人形機器人一旦進入公共或家庭空間，其行為安全性、資料隱私與倫理邊界亟需建立統一標準。對此，頭部企業普遍採取“場景收斂、逐步擴展”策略——先聚焦工業、倉儲等封閉高價值場景，再向零售、醫療、家庭延伸，以控制風險、積累資料、迭代模型。結語：兆賽道啟航，中國定義下一代智能體2026年被視為人形機器人“規模化放量元年”。2月2日國際投行摩根士丹利發佈最新行業研報，大幅上調2026年中國人形機器人銷量預測，預計銷量將達2.8萬台，較此前1.4萬台的預測值翻倍，同比2025年實現133%增長。同時大摩指出，中國人形機器人銷量將呈指數級增長，2030年銷量預計將達26.2萬台。行業普遍認為，隨著成本下降（部分機型已低於10萬元）、性能提升與生態完善，未來3-5年，人形機器人有望成為繼智慧型手機、新能源汽車之後的又一兆級新賽道。而在這場全球競賽中，中國憑藉“演算法+硬體+場景+資本”四位一體的優勢，已從技術追隨者轉變為規則共建者。銀河通用、智元、宇樹、千尋、星海圖、智平方等企業的集體崛起，不僅代表商業成功，更像征著中國在下一代智能基礎設施上的戰略佈局初見成效。當機器人不再只是執行指令的工具，而是能理解意圖、適應環境、完成複雜任務的“具身智能體”，人類與機器的關係將迎來根本性重構。正如中國著名人工智慧專家李德毅院士所言：我們正努力讓無“生命”的機器“活”起來，使其成為在時序更迭中持續計算、思考的“活機器”。這場變革，中國已站在潮頭。 (具身智能觀察室)

中國具身智能“天團”集體亮相，展示從工業製造到日常生活多個場景。作為全球科技產業的年度坐標，CES歷來是前沿技術的首發陣地與行業趨勢的核心風向標。本屆CES以“Smarter AI for All”為主題，匯聚4500余家國際科技企業。本屆大會的一大亮點，是中國具身智能“天團”的集體亮相。星動紀元、北京人形機器人創新中心（以下簡稱“北京人形”）、松延動力、睿爾曼、同心智伴、銀河通用等一大波企業現場展示：從工業製造到日常生活，從專業場景到大眾領域，其落地應用的廣度與深度均向世界交出了亮眼答卷。正如受邀參與CES 2026的原力無限CEO白惠源對《科創板日報》記者分析，如果說過去的CES是螢幕與晶片的秀場，那麼2026年的CES則正式標誌著全球科技進入了“具身智能時間”。在這場被譽為“科技界春晚”的盛會上，具身智能已不再是實驗室裡的原型機，而是作為一種全新的“消費級物種”，集體站上了世界舞台的中央。▌中國具身智能天團亮相北京人形攜“具身天工2.0”“具身天工Ultra”等多款機器人亮相CES 2026，通過現場實機演示機器人全自主作業能力，向世界展現了中國“幹活機器人”的技術實力。展會現場，“具身天工2.0”不僅展示了全自主分揀零部件的能力，還與現場觀眾互動，讓觀眾沉浸式體驗到具身智能作業“快、准、狠”的特點。北京人形機器人創新中心相關負責人魏嘉星告訴《科創板日報》記者，在現場展示中，基於北京人形自主研發的跨本體VLA模型XR-1，“具身天工”機器人可自主、連貫、高效地完成抓取、分類、碼放等全流程操作，還能靈活應對物體姿態變化、傳送帶外背景變化、空間位置變化等多種干擾，展現出極強的泛化性。《科創板日報》記者注意到，同台亮相的“具身天工Ultra”，重點展現了長時間奔跑的穩定性及運動能力；而“具身天工2.0”則進一步凸顯了具身智能與人類的互動能力。星動紀元則攜星動L7、星動Q5、星動XHAND1、星動XHAND lite等核心產品組成的人形機器人家族亮相了今年的CES。星動L7身高171cm、體重65kg，支援“全尺寸雙足+半身形態”多形態選配方案，目前已在倉儲物流等領域實現應用，其未來生產潛力引發全球參展商關注。在靈巧操作展示區，星動XHAND1仿人五指靈巧手的表現同樣亮眼。這款專為AI應用開發，與人手大小相仿，具備12個高主動自由度。展會現場的按摩互動體驗區前排起長隊，其精準復刻專業按摩師手法的表現，充分驗證了產品的高靈活特質與操作精度。《科創板日報》記者瞭解到，被譽為機器人界“小腰精”的星動Q5，現場展示的全身遙操作功能成為一大亮點——它能精準復刻操作人員的全身動作，從腿部彎曲、腰部下沉到手臂抓取、協同起身，動作連貫流暢，化身操作人員的“機器人分身”。截至目前，星動紀元已實現超600台產品交付，全球市值TOP10的科技公司中有9家成為其客戶。本次展會上，來自北京中關村科學城的創新企業同心智伴科技（LOVEAXI），攜其首創的loviPeer情感陪伴機器人亮相，向全球展示中國AI技術的人文溫度與創新應用。同心智伴負責人告訴《科創板日報》記者，公司的核心亮點在於摒棄了對單純算力與參數的追逐，獨闢蹊徑地切入“AI情感陪伴”賽道。產品loviPeer並非傳統早教機或玩具，而是基於自研情感作業系統，具備“全域記憶”與“情緒感知”能力的AI夥伴。它能記憶並理解小主人的習慣與情緒，通過平等的雙向互動，成為孩子的“首位AI家人”。該產品精準解決了當代家庭的現實痛點：在陪伴質量上，其獨特的“睡眠引導”功能——例如通過模擬打哈欠、溫和對話引導孩子平靜入睡——使其成為備受家長認可的“溫柔睡眠引導者”；在教育輔助上，內建經調優的大模型與即時聯網能力，讓它能以中英文雙語趣味對話，化身孩子的“私人外語陪練”。據瞭解，自2025年6月上市以來，loviPeer已覆蓋全球二十多個市場。“此次出征CES，同心智伴旨在向世界證明，中國科技創新不僅體現在硬體與基礎模型，更擁有對人性的深刻洞察與將情感演算法化的能力。”上述負責人表示。首屆機器人馬拉松大賽亞軍松延動力，首次攜核心產品“小頑童N2”參展。松延動力聯合創始人張世璞對《科創板日報》記者表示，在區域市場佈局上，企業鎖定北美、中東、歐洲、東南亞、日韓五大核心區域，計畫在今年第二季度力爭實現千台量級的市場拓展；在海外市場開拓策略上，將圍繞“產品-客戶成功-品牌”的閉環，首先結合機器人特性適配應用場景並進行本地部署，形成可複製的標竿案例後再進行區域性推廣。此外，專注打造具身開發平台的加速進化，攜具身開發平台Booster K1亮相本次美國CES 2026。據加速進化相關負責人介紹，核心產品Booster K1（適用於賽事、教育、展演等場景）此前多次在RoboCup等國際頂級機器人賽事中助力賽隊斬獲金牌。截至目前，公司產品全球累計出貨量近1000台，海外市場佔比超40%。▌產業鏈各環節企業集體亮相《科創板日報》記者注意到，相較於去年，本屆大會上的中國具身智能軍團呈現出全新格局：不僅產業鏈各環節企業集體亮相，參展企業的類型也進一步豐富多樣，彰顯出行業生態的持續完善與蓬勃活力。睿爾曼集團是面向具身智能時代的系統級基礎設施平台公司。其現場高管告訴《科創板日報》記者，本次展會，睿爾曼完成了從“北京—拉斯維加斯”的跨洋即時遙操演示。通過建構“人形機器人資料訓練中心—拉斯維加斯國際會展中心”的遠端勞動力網路，北京的具身訓練師可遠端精準控制遠在CES展台的RealBOT輪式折疊機器人，執行“遞送物品”“傳遞水果”等真實場景作業。據介紹，睿爾曼正逐步建構“硬體+資料+遠端作業網路”三大底層能力，貫通從動力關節、機械臂與機器人整機，到遠端勞動力網路、資料資產，再到超級工廠與產業生態的全鏈路佈局。而“遠端勞動力網路”，正是其技術落地、高效降本的重要載體。CES展常客本次也帶來了新變化。值得一提的是，追覓方面對《科創板日報》記者透露，追覓將首次揭曉面向下一代家庭場景的具身智能掃地機器人。該產品搭載的超廣角雙目靈動導航避障系統，不僅能在複雜環境中精準識別障礙，更能極速響應動態變化，大幅提升清潔的連貫性與整體效率。此外，其仿生六足履帶式爬樓掃地機器人Cyber X，攻克了跨樓層自主清潔的長期行業瓶頸。當“AI具身化”成為本屆展會最熱門的議題，具身智能的每一個核心元件都迎來了前所未有的關注。靈巧智能（DexRobot）首次在美國市場正式亮相，其展出的DexHand021 Pro高性能靈巧手引發廣泛關注。《科創板日報》記者觀察到，在本屆CES上，從波士頓動力Atlas的首次公開演示，到各大廠商展示的人形機器人平台，“靈巧操作”已成為制約機器人實用化的關鍵技術瓶頸。在機器人核心部件的全球市場中，高性能靈巧手長期受限於高昂成本，動輒數十萬美元的售價使其難以大規模普及。對此，DexHand021 Pro在CES上亮出1.4萬-2.8萬美元的售價。“我們通過系統性的工程最佳化與供應鏈創新，實現了性能與成本之間的最佳平衡。”靈巧智能相關負責人對《科創板日報》記者表示，“DexHand021 Pro在保持頂尖性能指標的同時，將價格降至國際同類產品的五分之一，讓更多研究機構、初創公司能夠負擔得起這一關鍵元件。”除了硬核的“幹活”機器人外，塗鴉智能在CES 2026上，正式發佈其首款AI寵物陪伴概念產品Aura機器人。據瞭解，Aura不僅可通過多模態AI互動，為全球寵物提供前所未有的情感陪伴體驗，還能延伸至更廣泛的家庭看護與生活服務場景。 (科創板日報)

前   言——引言：AI的“肉身覺醒”2025年《政府工作報告》首次將“具身智能”列為未來產業，目標到2027年突破100項關鍵技術；優必選人形機器人在極氪5G智慧工廠實現多機協同作業，智元機器人通用基座模型使任務泛化能力提升300%——具身智能正以年複合增長率28% 的速度從實驗室走向產業化。據二十屆四中全會“十五五”規劃，2030年中國具身智能市場規模將突破兆元，帶動機器人產業規模佔GDP比重達2.4%，較2023年增長150%。這場由多模態大模型、柔性執行器和仿生設計驅動的變革，正在將AI從虛擬程式碼轉化為物理實體，重構人機協作的底層邏輯。中投產業研究院發佈的《“十五五”中國具身智能行業深度調研及投資前景預測報告》共十一章。首先介紹了具身智能行業的相關定義；接著報告深入分析了具身智能行業的發展環境及發展狀況，然後報告重點闡述了具身智能細分行業的發展狀況，隨後對具身智能行業的技術、重點企業經營狀況等方面進行了深入的解析；最後，報告對中國具身智能行業的投資前景進行了科學的預測。一、政策升維：從“產業規劃”到“國家戰略”（一）頂層設計：十五五規劃的量化和區域路徑圖表：2023-2030E中國具身智能政策體系與產業規模關聯資料來源：頭豹研究院、中投產業研究院政策定位實現三級跳：2023年《“十四五”機器人產業發展規劃》首次提及具身智能；2025年寫入《政府工作報告》；二十屆四中全會“十五五”規劃明確其為“新質生產力核心載體”。量化目標包括：2027年關鍵技術突破100項、軟硬體產品10項國際領先、產業鏈國產化率超80%。區域佈局上，北京聚焦“大腦模型+晶片”、深圳攻堅“執行器+靈巧手”、杭州側重“服務機器人應用”，形成差異化分工。（二）資本動員：千億基金與投資熱潮圖表：2025年具身智能投融資規模及重點領域分佈資料來源：中投產業研究院整理2025年前7個月行業融資規模271億元，超2024年全年。北京市設立1000億元政府投資基金，深圳配套100億元AI機器人基金，通過“揭榜掛帥”機制引導社會資本投向晶片、靈巧手等卡脖子環節。二、技術競速：從“單點突破”到“系統整合”（一）具身大模型：從“語言理解”到“動作生成”圖表：主流具身大模型性能對比矩陣資料來源：中投產業研究院整理大模型正成為具身智能的“統一大腦”。智元啟元模型利用人類視訊資料訓練，使機器人學習新任務時間從周縮至天；慧思開物平台實現機械臂與人形機器人控制協議互通，降低開發成本40%。但資料瓶頸突出：具身智能需PB級物理互動資料，當前缺口超99%，光輪智能通過合成資料技術彌補真實資料不足。（二）硬體突破：靈巧手與仿生關節的“精密革命”執行器是具身智能的“終極關卡”。伽南科技機器人Adam通過仿生髖部設計實現太極拳流暢演練；傲意靈巧手整合力覺、滑覺感測器，抓取精度達0.1毫米。但高端硬體仍依賴進口：靈巧手精密齒輪國產化率不足30%，日本哈默納科佔全球70%市場份額。十五五期間，中國計畫通過“重點專項”攻關柔性觸覺感測器，目標成本降至進口產品20%。三、應用落地：從“工業繡花”到“家庭陪伴”（一）工業場景：結構化環境的“規模化先鋒”圖表：2025年具身智能工業應用效益分析資料來源：中投產業研究院整理工業場景因環境結構化、任務標準化成為商業化突破口。蔚來工廠引入具身智慧型手機器人後，車身抓取效率提升30%；浙江人形機器人創新中心實現0.1毫米級精密裝配，破解十年技術難題。但柔性作業仍是痛點，當前機器人僅能處理70%的流水線任務。（二）服務場景：開放環境的“長尾挑戰”家庭、醫療等場景對適應性要求極高。強腦科技仿生腿通過神經訊號識別實現自然步態，幫助殘障人士行走；星物種清潔機器人可自主完成馬桶清洗等複雜任務。但安全性和成本制約普及：家庭機器人單台成本超10萬元，故障率高達15%，十五五規劃通過“應用補貼”目標將價格壓至萬元級。四、產業鏈博弈：硬體、軟體與生態的“三角博弈”（一）國產化處理程序：從“組裝整合”到“核心自控”圖表：2025年具身智能核心部件國產化率資料來源：工信部裝備工業發展中心上游核心部件仍存短板：晶片算力依賴輝達，國產替代率僅15%；靈巧手扭矩感測器進口占比75%。中游整合環節優勢明顯，節卡、擎朗等企業全球出貨量超10萬台。十五五期間，中國將通過“晶片專項”和“感測器攻關”目標將產業鏈綜合國產化率提至70%。（二）區域生態：京津冀、長三角、粵港澳的“差異化競賽”京津冀：依託北京人形機器人創新中心，聚焦基礎演算法和標準制定，技術專利佔全國40%；長三角：憑藉產業鏈配套優勢，發展服務機器人應用，擎朗智能出貨量居全球前三；粵港澳：發揮電子製造基礎，攻堅執行器和靈巧手，傲意科技月產能擴至500台。但區域協同不足：資料標準不統一導致模型遷移效率損失30%，十五五規劃提出建立“國家具身智能資料互通標準”。五、十五五規劃：目標、路徑與風險預警（一）量化目標：技術突破與產業規模的雙重約束二十屆四中全會明確：1、技術目標：2027年突破100項關鍵技術，10項產品國際領先；2030年建成人形機器人量產線。2、產業目標：2030年市場規模超兆元，帶動就業500萬人，國產化率超80%。3、應用目標：工業領域滲透率達30%，家庭服務機器人存量超1000萬台。（二）實施路徑：四大工程破解產業化瓶頸1、資料共建工程：建設國家具身智能資料集，目標PB級高品質資料共享；2、硬體攻關工程：設立靈巧手、執行器專項，目標成本降50%；3、生態培育工程：通過“機器人租賃”模式降低使用門檻，培育100個示範場景；4、標準先行工程：制定安全、倫理、介面標準，推動產品互聯互通。（三）風險預警：技術泡沫與倫理挑戰技術風險：演算法黑箱導致決策不可解釋，安全事故問責難；商業風險：部分企業估值泡沫化，融資規模與營收倒掛；倫理風險：隱私資料洩露、自主決策邊界模糊。結語：重構智能實體的“價值公式”具身智能效能=（任務泛化性×物理適應性）/（成本壁壘×安全風險）中國破局需三路並進：技術側：攻克仿生執行器、低功耗晶片等卡脖子環節，提升硬體耐用性；政策側：建立“沙盒監管”機制，平衡創新與風險；生態側：推動工業場景資料共享，加速演算法迭代。當人形機器人能在工廠精準擰螺絲，當仿生腿幫助殘障者自然行走——這場始於物理實體的智能化革命，正在重新定義生命與機器的融合邊界。 (中投未來產業研究中心)