2026年中国具身大模型行业政策、市场规模、代表企业及未来趋势研判：龙头企业加快布局，行业正迈向规模化商用落地阶段[图]

具身智能（Embodied Intelligence，EI），是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，致力于打破传统机器智能中身体与大脑分离的模式。它将人工智能与物理智能深度融合，使机器能够像自然生物体一样，实现多模态、多尺度的环境适应，与周围环境进行深度交互。这一概念的核心在于，智能不仅源于算法和计算，还紧密关联于机器的身体结构以及与环境的互动。通过模拟生物的感知、运动和适应能力，具身智能为机器人技术开辟了全新的发展路径。2025年3月5日，《2025年国务院政府工作报告》提到，要培育具身智能等未来产业。具身智能=大模型+机器人本体+物理仿真环境+数据闭环。

具身大模型是指能通过通用的环境感知和指令理解、智能的任务规划和泛化的运动控制，驱动机器人硬件本体与环境和人进行智能交互的多模态大模型，具备高拓展性、多模态感知、自主任务规划、泛化运动控制和深度学习能力等特征。

大语言模型、世界模型与具身大模型在生存空间、核心输入、核心能力、有无身体、短板及AI层级六个维度上存在显著差异。大语言模型纯数字文字空间，核心输入文本语音符号，具备语义理解与创作推理能力，无实体纯脑，不懂物理因果，属于认知层。世界模型虚拟物理仿真空间，输入图像时序与环境状态，具备未来推演与物理常识建模能力，无实体虚拟推演，无法精细交互与动手落地，属于认知层。具身大模型真实物理实体空间，融合视觉传感语音及本体姿态，具备感知规划决策与实体执行闭环能力，绑定机器人有物理躯体，面临算力高实时性难与虚实迁移难，属于执行层。

2026年4月，国家发展改革委等四部门印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，推进适配能源领域的智能终端、智能体、具身智能、人工智能原生架构等技术研发。2026年7月，广州市工业和信息化局印发《广州市推动具身智能机器人产业高质量发展若干措施》，支持传统机器人企业转型研发生产具身智能机器人，推动整机及关键零部件企业提升规模化生产能力，对其自动化产线建设按有关规定给予支持。培育壮大一批模型研发、二次开发、系统集成和租赁销售企业。近年来，国家相继出台具身大模型相关政策，有助于打通虚拟认知与物理执行的闭环，加速人工智能在真实场景中的落地应用，推动制造业、服务业等实体经济智能化升级，有效应对劳动力短缺与老龄化挑战，同时筑牢国防安全与科技自主的根基，为抢占全球新一轮产业竞争制高点提供战略支撑。

从产业链来看，具身大模型产业链上游为软硬件供应，硬件涵盖芯片、传感器、控制器、电机、通信模组及能源管理，软件包括AI算法、云计算与云服务等。中游为具身大模型集成与产品制造，将大模型的认知决策能力赋予机器人等物理实体，机器人是典型载体。下游为应用场景，覆盖工业制造、服务业、医疗健康、教育娱乐、交通出行、公共安全等。

具身大模型代表着AI从虚拟世界走向物理世界的重大转变，是实现通用人工智能的关键路径。近年来，企业相继发布具身大模型，旨在通过融合视觉、语言与动作控制，赋予机器人与物理世界实时交互的认知与执行能力，推动智能制造与服务业智能化升级。例如，2026年4月，自变量机器人举办新品发布会，正式推出新一代机器人进家庭计划。该机器人将搭载新一代自研具身智能基础模型WALL-B，这是全球首个基于世界统一模型（WUM）架构的具身智能基础模型。2026年7月，腾讯Robotics X实验室以及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型——具身VLM基座模型Hy-Embodied-VLM-1.0以及具身世界认知基座模型Hy-Embodied-RxBrain-1.0，不仅让具身大脑能够“看”懂现实世界，还学会同时推理和想象。

具身大模型通过多模态大模型与机器人等物理实体深度融合，能与物理环境开展实时交互，从而实现环境感知、信息认知、自主决策及敏捷行动，并可从交互经验中完成智能进化与主动适应的通用智能系统。具身大模型具备多模态融合能力强、跨场景泛化性好、动作执行精度高、实时决策响应快，自主进化能力突出等特点，在工业制造、智能运维等领域拥有巨大应用潜力。随着工业自动化进程加快、服务机器人需求持续攀升，以及5G、数字孪生等新一代信息技术的广泛应用，全球具身大模型的应用需求正呈现持续增长态势。在产业层面，行业发展正从追求通用大模型逐步向垂直场景定制化演进，各行业对具身智能的实际落地诉求日益强烈，推动模型从实验室研究走向产业化部署。与此同时，端到端技术路径的不断成熟显著加速了落地进程，而跨场景迁移能力的持续提升，使得模型仅需通过少量数据微调即可适配不同行业应用，有效降低了垂直领域的部署成本，进一步放大了下游需求的增长动能。据统计，2025年中国具身大模型行业市场规模约48.5亿元。

近年来，具身智能技术创新步伐持续加快，国内外科技巨头与创新企业纷纷加大在该领域的战略投入。在各大企业的协同推动下，具身大模型正步入发展快车道，核心技术不断突破，应用场景持续向多元化和纵深化方向拓展。华为、科大讯飞、腾讯、阿里巴巴、小米、智平方、银河通用、自变量机器人、星海图等一批专精特新创新力量，均已在具身大模型领域完成系统布局，并在基座模型研发、多模态感知融合、任务规划与执行闭环等关键环节取得了显著进展，有力推动了具身智能从技术验证走向规模应用的产业化进程。

1、从通用能力向场景认知深度下沉

具身大模型的发展正从追求通用能力的广度覆盖，转向对特定场景物理规律的深度认知。行业普遍认识到，通用模型难以应对现实世界中千差万别的环境变量与任务约束，唯有让模型深入理解特定作业场景中的物理规则、空间逻辑与操作习惯，才能真正实现可靠的任务执行。这一趋势推动模型训练从标准化数据集转向场景原生数据，模型架构也在向能够编码物理常识的方向演进。未来的具身大模型将不再是放之四海而皆准的单一系统，而是以通用基座为起点、经由场景深度适配形成的高效专用智能体，能够精准理解特定环境中的操作语义与行为边界，实现从“知道做什么”到“懂得怎么做才合理”的能力跃升。

2、从预设编程向自主在线进化演进

具身大模型正在突破离线训练、固定部署的传统范式，向具备在线持续学习能力的自主进化方向演进。传统方法依赖事先标注好的数据进行一次性训练，模型部署后能力便止步不前，难以应对部署环境中层出不穷的新情况与新任务。行业前沿正致力于构建能够在不依赖人工干预的前提下，通过与真实环境的持续交互积累经验、自主优化决策策略的模型体系。这种在线进化能力使模型能够动态适应环境变化、设备老化以及任务调整等现实因素，显著延长模型的有效生命周期。具身智能系统将从静态的工具逐步演变为在持续运行中不断自我完善的能力生长体。

3、从单机智能向群体协作智能延伸

具身大模型的应用边界正从单体设备智能化向多机协同、群体智能的方向持续拓展。现实世界中大量复杂任务天然需要多台智能设备协同作业，而非单一设备能够独立完成。行业正着力突破单体模型独立决策的局限，发展面向多智能体协作的具身大模型架构，使多个实体能够在共享任务目标下实现感知互补、决策协调与动作配合。这一趋势要求模型具备理解其他智能体意图、预测协作方行为轨迹并进行实时动态调度的能力。群体协作模式的出现将重新定义具身智能的任务承载边界，使大规模复杂作业场景中的分工与协同从预设规则进化到自主协商与动态适配。