“具身智能”开启工业新周期，人形机器人迈入实用化临界点
在数字化转型与智能化深度融合的2025年，“具身智能”作为AI与物理世界交互的核心，正成为全球科技竞争的战略焦点。尤其是作为具身智能“最佳试验场”与“落地关键”的人形机器人，正成为推动具身智能技术迭代的核心抓手。
根据高盛预测，到2035年，人形机器人市场规模有望达到1,540亿美元。目前，行业达成的普遍共识是2025-2030年，人形机器人将从概念走向现实，推动产业迎来深刻变革。
BOM成本挑战依然严峻
如果将人形机器人与我们人类做一下简单类比，那么传感器便是它的“眼睛”，高速连接技术是“神经网络”，电机执行与控制系统构成“肌肉”，控制与解译系统则是“大脑”，而人形机器人正是将这些能力浓缩于一身的“超级人类”。
但当前，单台动辄5万美金(约合人民币35万元)及以上的高昂成本，仍然是人形机器人快速普及的核心瓶颈。成本分析显示，仅端到端AI软件、传感器和芯片、伺服电机和电机驱动器三类，就占据了标准人形机器人近60%的成本。
“消费者很难像购买汽车一样，单纯出于娱乐或兴趣而购置一台人形机器人，何况后期的维护成本也不低。“ADI中国区工业市场总监蔡振宇表示，即便未来人形机器人的成本有望降低，如特斯拉计划将成本降至2-3万美元(约15万人民币)，但要让用户在合理的时间内收回成本，人形机器人仍需创造足够的价值。
这使得工业生产成为当前唯一的现实落点——在自动化精密装配与操作、质量检测与维护、厂内物料流转与管理、仓储管理与拣选、搬运与装卸、以及危险作业等场景中，人形机器人开始替代高危或高重复性人工劳动。
但，新的问题也接踵而至。
应用场景单一，行业待破局
“做工1小时，充电半小时”的效率悖论，是当前人形机器人在工厂场景的真实写照。受限于紧凑的机身设计，其电池容量普遍仅能支撑1.5-2小时作业(极限扩展至22节电池)，远低于人工8小时连续作业能力。若计入充电时间(单次充电30分钟以上)，实际有效工作时间占比不足70%，难以适配流水线的连续生产需求。
另一方面，人形机器人需模仿人类手部20+自由度的灵活运动，实现0.1毫米级精度的抓取、捏取等动作。然而，当人工调试的控制算法在面对不规则物体(如球形、柔性物体)时，力度控制误差常超10%，导致抓取失败率高达25%。
工业场景中，机器人依赖单一固定环境(如酒店配送、电梯交互)，但在人机共融场景(如协作装配、复杂地形行走)中，人形机器人就缺乏多模态感知(视觉+力反馈+IMU)的融合方案，障碍物识别与路径规划能力薄弱。
而且就场景丰富程度来看，“展示型”场景占比仍然偏高——教育市场(大学、科研机构采购用于编程教学)和展会经济(迎宾舞蹈、互动表演)贡献了70%的销量，单价5-10万元的入门级产品占据主流，功能局限于挥手、简单行走等演示，技术附加值低。
蔡振宇认为，当前人形机器人的发展与“10年前的无人机”较为类似——初期以娱乐和展示为主，核心价值待挖掘。或者换句话说，用50万元买一台只能工作2小时的“机械舞者”，噱头大于实用。但当成本降至15万元、续航突破4小时，场景想象空间将被重新定义。
中信建投的测算显示，15万元的价格锚点，不仅冲击着50万元级的工业机械臂市场，更将打开家庭服务机器人的消费级市场。这种定价不但能够促使制造业的ROI周期缩短到1.8年，也能让养老服务场景的渗透率提升到17%。
这其中，新技术突破(如固态电池、AI自主学习算法、标准化环境适配)、成本下降和场景适配，被视作突破“从演示到实用”临界点的三大核心问题。
开启工业智能新周期
“无论是人形机器人还是其他形式的具身智能，最终都要解决好以下三方面的问题：最终场景、技术趋势和算力支持。”英特尔边缘计算事业部行业解决方案总经理李岩指出，具身智能的核心价值在于“通过感知、分析，将数字世界的AI与物理世界的运动空间连接起来”，其应用场景将从当前的工业搬运、装配，拓展至物流、教育、养老等领域。未来，以具身智能为基础的机器人数量会给我们带来非常大的想象空间。
从技术趋势看，“大小脑融合”将有望成为具身智能的主流方向——包括CPU/GPU/NPU在内的单芯片(SoC)异构架构将逐步替代双系统，而特种行业机器人则可通过“主芯片+算力背包”的方式灵活扩展。同时，工业大模型将向“轻量化、场景化”演进，更多机器小模型将在边缘端部署，实现实时推理与快速响应。
IDC预测，到2028年，中国工业企业AI支出将达到900亿人民币，复合年增长率达37.7%。尤其是在机器视觉、工业控制、工业数字化三大场景中，多款成熟可落地的解决方案正推动技术从实验室走向产线。
·机器视觉
机器视觉是人工智能落地的排头兵，以卷积神经网络（CNN）在分类检测领域的广泛应用最具代表性。近年来，随着大模型的兴起，更多AI技术被引入机器视觉领域，例如通过大数据模型生成样本或检测异常样本，从而解决了传统CNN网络在面对新问题时需要重新训练的局限性。
·工业控制
在控制领域，以往多采用经典算法控制，但近两年无论是机器人的运动控制还是其他传统的控制器，强化学习也正逐步成为部署方向。换句话说，大语言模型与强化学习的引入改变了软PLC代码开发模式。
·工业数字化
RAG（检索增强生成）方案是使大语言模型在行业专业场景中应用的低成本、快速实现途径，因为它不涉及模型的重新训练或参数微调，而是通过整理现有语义资料并输入大模型，以实现行业内的应用。当前，很多头部企业在排产优化、运维等方面都采用RAG技术降本增效，并取得了显著进展。
在工业智能化进程中，“算力适配场景”始终是核心命题——不同工业场景对实时性、功耗、成本的差异化需求，要求芯片厂商能够提供从边缘到云端的全维度解决方案。“我们解决的不是简单的搬运、运转，而是需要灵活响应、快速响应，要能够更好的跟产线的柔性生产耦合，包括自动避障、场景路线规划。”富临精工副董事长李鹏程说。
这意味着，当前无论是工业AI还是具身智能，全行业都更加渴望从“技术可行”迈向“经济可行”，更愿意聚焦解决实际落地痛点，而非单纯追求技术炫技。
