聚合智能破题，三大产业从共链走向共生

近期，多个案例正展现出上述趋势。8月底，比亚迪与帕西尼感知正式签署战略合作协议，双方从股权投资关系进一步升级为战略合作伙伴，将依托各自优势，在数据采集与机器人领域深度协同，推动机器人业务在工业制造场景实现实质性突破。此外，宁德时代与峰飞航空签署战略投资与合作协议，独家投资数亿美元成为其战略投资者。双方将长期携手，共同致力于eVTOL航空电池研发，结合各自资源与技术优势，重点提升eVTOL电池的能量密度和性能表现，支持eVTOL实现更长飞行距离和更高载重量，同时在安全性和稳定性方面实现更显著提升。

如果把时间线拉长，尤其在具身智能与汽车产业领域，跨界融合的尝试早已有之。不少自动驾驶领域的人才、技术逐步向人形机器人赛道溢出，汽车领域已经成熟的自动驾驶大模型、环境感知算法、动力电池解决方案，经过适配改造即可快速应用于人形机器人等领域，大幅降低新兴产业研发成本，缩短落地周期。

例如，高性能芯片、激光雷达等原本为智能汽车高端化研发的核心零部件，如今已成为人形机器人产业争抢的“香饽饽”。企业无需从零搭建产线，可将有限资金更多投入场景创新和产品优化中。

在日前召开的聚合智能产业发展大会（2026）上，“聚合智能”一词被明确提出，其三大核心产业领域包括智能汽车、人形机器人和低空产业。三大领域在技术底座、感知计算、动力、通信等关键环节上，通过“存、算、连、感”的通用性重构，不再是孤立市场，而是正汇聚为一个协同发展的更高层级产业生态。

车百会研究院理事长张永伟表示，具身机器人从样机演示走向小规模商用，利用汽车真实场景的数据反哺闭环，是跨越演示与商用鸿沟的关键。汽车与聚合产业共享AI技术底座，相互促进发展，以“存算连感”为硬科技支撑，组合发展多样“聚合智能体”，并参照汽车国际化发展经验，实现具身领域“生而国际化”。

对于汽车行业自身而言，供应链对外开放共享，也能进一步摊薄研发成本，放大规模效应，带动产业链整体降本增效，实现多产业共赢的正向循环。

当前，汽车行业正面临竞争日趋激烈、盈利水平偏低的现实困境，拓展新的发展空间将有助于走出这一局面。而具身智能行业面临的最大挑战，则在于产业化落地：既要降低技术与产品成本，又要推动技术走出实验室和演示场景，真正落地实际应用。可以说，两个行业面对的难题各不相同——汽车行业核心在于寻找增长新路径，具身智能行业核心在于实现从科研到应用的跨越。正是这种难题上的差异，为双方的协同合作提供了空间。融合互补、协同发展，对彼此都有益处。因此，推动融合发展，或许正是打开具身智能产业发展新局面的重要视角和崭新思路。

“我们正站在小批量试点期向规模化渗透期跨越的关键节点，2026年是量产元年。谁能在这两年把产品做稳、把场景跑通、把成本降下来，谁就能在2027至2028年的批量采购浪潮中占据主导地位。”国家邮政局政策法规司原一级巡视员、副司长靳兵表示，在具身智能领域，全球格局呈现“三足鼎立+差异化分工”：美国掌控算法与生态制高点，日本把持精密零部件上游，欧盟主导标准与合规，中国则在整机量产、全产业链配套、整机集成、量产成本和场景规模化上形成独特优势。四方各有长板，竞争与合作并存，中国的突破口在于以场景换技术、以量产降成本。“我们有全球最大的制造业基座，有最完整的供应链体系，有最丰富的应用场景，有政策、资本、科研、产业多方力量共同参与。站在具身机器人量产元年，我们要抓住具身智能变革窗口期，抢占全球竞争制高点，推动我国具身机器人与汽车产业、无人机、无人船等全域无人装备产业融合、高质量发展。”他说。

可以说，智能汽车是具身智能目前最复杂、最成熟的应用之一。更重要的是，汽车行业长期积累的方法论、工程能力和应用场景验证，是面向聚合智能产业现有的、可靠的能力库。例如，面向聚合智能产业的新一代操作系统需要同时具备实时确定性、功能安全和兼容AI开发生态的特性，统一管理异构算力、传感器与执行器资源，实现实时通信、任务调度和安全隔离等功能。对此，普华基础软件总经理刘宏倩认为，当前智能汽车可以看作是在开放物理环境中持续感知、实时决策、高速执行的轮式智能体，面对开放道路和不可预测的交通参与者，完成毫秒级控制闭环，承载最高等级功能安全要求。

在行业人士看来，车企做机器人最大的优势之一，是“躺在数据金矿上”。因为整个行业都在强调真实场景，而车企有大量工厂、园区、4S店，拥有非常丰富的应用场景和潜在数据来源。不过，东风汽车集团研发总院智能化技术首席总工程师张振林提醒，有场景不等于有数据，有数据也不等于有高价值数据。即使有了高价值数据，还要看有没有形成数据飞轮，让数据持续回流、训练、评测和迭代。真正重要的不是“有场景”本身，而是能不能把场景转化为持续的数据生产能力。真正的竞争不是现在的数据最多，而是未来能够持续产生更有价值的数据。特别是在当前具身智能的VLA、世界模型等技术路线还没有完全收敛的情况下，持续的数据生产和闭环能力尤为关键。

尽管汽车供应链跨产业共享，可以为聚合智能产业带来显著的协同红利，但在落地推进过程中，多重深层次挑战随之显现。看似同源的技术与供应链体系，在跨场景适配过程中依然存在明显壁垒，汽车行业成熟的零部件与技术方案，并不能简单直接复刻到低空飞行器、人形机器人领域，大多需要针对性改造与反复验证。动力电池便是典型：车载电池面向路面平稳工况设计，侧重续驶里程，对轻量化、极限工况稳定性的要求相对“温和”。同样，已经在汽车上量产配套的激光雷达、车载算力平台，原本服务于道路大范围环境感知，移植到人形机器人上，往往存在体积偏大、功耗偏高等问题，需要适配机器人狭小安装空间、精细作业的使用需求。

汽车产业经过多年积淀，已经建立起覆盖研发、生产、检测、量产到售后的完整标准体系，而低空装备与人形机器人尚处在产业培育阶段，准入规则、安全检测、质量认证等规范仍有待补齐。

汽车供应链开放共享走向跨界协同，是产业发展到一定阶段的必然趋势，既给汽车产业打开了新的增长空间，也为新兴的聚合智能产业按下发展加速键。前路仍有需要持续破解的难题，但多方协同探索的方向已逐渐清晰。随着技术适配逐步推进、行业规范不断完善，这场跨产业的融合共生，有望催生出更多创新成果，打造出全球竞争中的产业新优势。