具身智能是车企摆脱“内卷”的良药？

6月10日，小鹏集团董事长何小鹏发布全员内部信，宣布兼任人形机器人（具身智能）业务首席执行官，并将该业务提升至集团第一战略优先级。在信中，他将当前小鹏人形机器人的发展阶段类比为8年前小鹏首款车型G3发布前夕，直言产品已站在量产交付的关键节点，接下来的200天将是决定成败的冲刺期。

根据小鹏公布的明确时间表，旗下IRON人形机器人将于2026年四季度量产；2027年一季度，机器人将率先入驻小鹏线下门店，承担导购等服务工作；同年二季度，产品将布局海外市场；2028年，人形机器人将走进大众日常生活。

车企技术、经验双在线

在小鹏高调官宣机器人量产计划的同时，国内多家主流车企早已悄然完成具身智能赛道的布局。比亚迪早在2022年便启动人形机器人研发，采用“自研+产业投资”双轨模式，并依托第十五事业部推进智能化技术落地。2026年5月底，理想汽车完成新一轮组织架构调整，专门设立具身工程、具身交互、具身行为三大部门，加码具身智能技术研发；其内部代号为Nexus的机器人项目已产出轮式机器人原型。蔚来则另辟蹊径，持续打磨NIO World Model世界模型，为后续具身智能硬件产品铺路。

传统车企中，广汽集团旗下子公司慧仑科技推出第四代轮足复合机器人GoMate Mini，计划2026年内实现小批量试产；奇瑞汽车自研的墨茵人形机器人已完成220台批量交付，成为全球首家实现人形机器人批量落地的车企。

一时间，具身智能从冷门赛道摇身变为车企必争之地。有人不禁质疑：具身智能是否是车企逃离“内卷”的一剂良药？中国汽车工程学会会士、北京汽车工程学会副理事长、清华大学车辆与运载学院教授杨殿阁认为，车企入局具身智能的核心原因在于车企“能做”。汽车本身就是典型的具身智能载体，无论是智能汽车还是人形机器人，核心逻辑均是通过时空智能理解时间与空间，结合控制技术完成移动、操作两大核心任务，二者底层技术高度同源。

经过多年发展，车企在智能汽车领域积累了海量时空数据、成熟算法团队、规模化算力平台及完善的数据闭环体系，这些资源可无缝迁移至具身智能研发。杨殿阁举例称，如今大量从车企离职的智能汽车工程师投身具身智能创业，转型几乎无过渡期，上手即可开展工作，直观印证了两大领域的技术互通性。

AI大模型技术应用前，技术共用难度较大；而基座AI大模型的出现，让车企得以搭建统一技术底座，可同时适配智能汽车、人形机器人、工业机器人等多个终端，实现数据、算力、算法的全域复用，大幅降低综合研发成本。这也是近一两年车企集中发力具身智能的核心原因。

中国汽车工程学会基础软件工作组专家、具身智能创新中心机器人OS工作组成员、上海艾拉比智能科技有限公司副总裁杨柯则从经营角度分析，当前全球汽车行业整体利润率持续走低，即便是盈利能力最强的丰田，净利润率也仅维持在8%左右，国内车企利润水平更低，单车利润不断被压缩。在存量市场增长见顶的背景下，车企急需寻找第二增长曲线，而具身智能关联的机器人赛道拥有万亿元级市场规模，想象空间巨大。

此外，车企布局具身智能还拥有天然的内部消化场景：完整的研、产、供、销、服全产业链，可支撑机器人产品在工厂生产线、物流港口、4S门店、车辆维保等场景落地。再加上资本市场的助推，具身智能作为全新风口，能为车企带来更多融资机会与品牌溢价。多重利好之下，车企扎堆入局也就顺理成章。

商业化落地难题凸显

坐拥技术、供应链与场景三大天然优势，车企跨界布局具身智能看似顺理成章，但在赛道热度攀升的背后，商业化落地的难题也逐渐凸显。

从长期发展视角来看，杨殿阁对车企布局具身智能的前景持乐观态度。他认为，车企切入这一赛道具备可行性，差异仅体现在不同企业的落地节奏上。智能汽车技术本身就是具身智能的典型应用，已在汽车领域完成长期落地验证。车企在物理世界感知、轨迹推演、运动控制、风险预判等具身智能核心能力上，拥有成熟的技术积累。依托统一的AI大模型基座与数据闭环系统，车企可对智能汽车的技术成果进行拆分与延伸，技术演进路径清晰可循。尤其是头部具备智能汽车核心技术优势的车企，其竞争力将进一步放大。

以小鹏、理想为例，在路上行驶的智能汽车持续采集真实时空场景数据，反哺大模型迭代；再通过模型蒸馏技术，将大模型能力压缩为轻量化终端模型并搭载于各类机器人，不断提升产品智能化水平。这种完整的数据闭环能力，是纯机器人企业难以比拟的。

车企深耕汽车行业多年，积累的车规级硬件研发、大规模量产、品控管理及供应链整合能力，同样是跨界布局的重要底气。普通机器人企业多擅长算法与视觉研发，而车企可将整车制造的标准、流程与供应链体系完整复制到机器人生产中，解决行业长期存在的量产难、稳定性差、交付能力弱等痛点。

但从短期来看，杨柯直言，未来三年内车企布局具身智能很难实现正向盈利，整个赛道将长期处于持续投入状态。人形机器人、高端工业机器人属于重资产领域，研发投入高昂，精密关节、灵巧手、仿生结构、高端算力芯片等核心部件成本居高不下，单台产品造价不菲。

现阶段全球范围内，尚无车企的机器人业务能实现自我造血，所有项目均需依靠汽车主业持续输血。对于上市车企而言，大额长期投入还会短期拖累整体财报表现，对企业的资金储备与长期战略定力构成考验。

跨界布局背后的深层考验

诚然，车企看似具备先天优势，但在跨界融合过程中，诸多潜藏的考验正逐步显现。例如，行业内部的能力分化，已为赛道发展划出清晰的分水岭。

杨殿阁指出，核心技术研发能力是决定车企在具身智能领域能走多远的关键。对于小鹏、理想等坚持AI大模型、智能汽车算法、算力平台及数据闭环能力全栈建设的车企而言，布局具身智能是顺势而为，因为完整的技术链路使其核心能力牢牢掌握在自己手中。但若车企缺乏此类核心能力，跨界进入具身智能领域的优势将被大幅削弱。

在技术融合层面，车企能否成功打造通用技术底座是核心关键，这直接决定了能否最大化共享数据、算力与算法成果，从而降低研发成本。反之，若无法有效构建智能汽车与具身智能开发的通用技术底座，投入具身智能不仅会加重车企负担，甚至可能影响其主业发展。

从产品应用与商业模式角度看，机器人强大的功能泛化能力，也对车企的运营思路提出了全新要求。杨柯表示，汽车的核心定位始终是交通工具，功能拓展边界有限；而机器人可通过加载不同技能程序切换多种角色，其对应的软件服务、功能订阅等新模式拥有广阔空间。这要求车企跳出传统卖硬件的思维定式，搭建全新的服务体系与运营逻辑。车企虽手握优质资源踏上新赛道，但想要行稳致远，仍需逐一化解这些隐藏挑战。