世界模型未能建立、算力成本極其高昂、操作和安全問題尚未解決，如何跨越具身智能浪潮的三大挑戰(zhàn)性問題，推動行業(yè)從“炫技”轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)落地，一直是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。

在由智友?雅瑞科創(chuàng)平臺主辦的2025科技創(chuàng)變者大會上，智友·雅瑞科創(chuàng)平臺發(fā)起人、北航機器人研究所名譽所長王田苗教授發(fā)布《2025中國具身智能產(chǎn)業(yè)星圖》，并提出以“智能定界”突破當前產(chǎn)業(yè)落地瓶頸的新思路。

《2025中國具身智能產(chǎn)業(yè)星圖》將產(chǎn)業(yè)劃分為五大核心板塊：底座技術(shù)、通用具身智能、專用具身智能、靈巧手及末端執(zhí)行器、核心部件，涵蓋國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈上下游300余家代表企業(yè)。從技術(shù)演進角度來看，五大核心板塊始終互相牽引，推動整體產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。

王田苗回顧了具身智能發(fā)展各個階段的主要推動力：1950年代-1980年代，人工智能機器人以技術(shù)底座開始，十多年間技術(shù)并沒有特別大的進展，然而日本率先推動引入通用底座的硬件平臺，技術(shù)底座來到具體的工業(yè)場景，從焊接、鑄造到裝配等重工業(yè)，延伸到汽車、摩托車、家電等日用消費，形成了相對通用的六軸四缸和并連技術(shù)，中國的小六軸和協(xié)作有了長足進步，世界工業(yè)機器人一半由中國制造。

2010年代-2020年代，發(fā)展突破點重新回到技術(shù)底座，人工智能的深度學習得到了實質(zhì)性的突破，ChatGPT和特斯拉人形機器人又引爆了具身智能的浪潮?！凹夹g(shù)”成為推動本輪具身智能產(chǎn)業(yè)鏈變革的直接變量。

然而，盡管通用技術(shù)的泛化能力為實現(xiàn)應(yīng)用落地提供了可能，但目前仍面臨安全、效能與維護成本等多重挑戰(zhàn)。下一輪具身智能產(chǎn)業(yè)鏈變革將由“應(yīng)用”引發(fā)。

王田苗教授發(fā)布《2025中國具身智能產(chǎn)業(yè)星圖》

“2025年將開啟以‘智能定界’為牽引的產(chǎn)業(yè)落地?！蓖跆锩缣岢觥爸悄芏ń纭备拍睿和ㄟ^在制造、消費、醫(yī)療、商務(wù)等具體場景中定義邊界，重新審視模型、算力和平臺問題，理解不同場景具身智能的多樣化需求，拉動通用底座Agent支持，同時重新定義核心部件和專用執(zhí)行器。其目的是“率先在垂類的頭部形成拉動性，同時能夠設(shè)計制造出全球智能硬件產(chǎn)品，形成制造服務(wù)的生態(tài)”。

王田苗進一步表示，無人配送、無人環(huán)衛(wèi)、陪護交流、Agent助理、商超藥店、醫(yī)院應(yīng)用以及制造物流與焊接打磨等一系列細分領(lǐng)域，將有望率先實現(xiàn)落地。

產(chǎn)業(yè)界期待具身智能下半場探索“智能定界”的可行性，將復雜、時變、不確定的世界模型構(gòu)建難題，轉(zhuǎn)化為構(gòu)建專注于具體現(xiàn)實環(huán)境、更容易“有限范圍求解”的垂類小模型。

這一過程關(guān)鍵要以“運營”為牽引，系統(tǒng)性地驅(qū)動“Al Agent模型”、“VLM/VLA模型與數(shù)據(jù)訓練的多模態(tài)工具”、“適配算力域控”、“操作環(huán)境”、“工藝流程”等各節(jié)點的整合與調(diào)整，最終解決泛化性難、實時性難、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、操作容錯低以及成本高昂等問題，加速催生頭部的新勢力創(chuàng)業(yè)公司的產(chǎn)生。

王田苗指出，具身智能是我國應(yīng)對“百年未有之大變局”的關(guān)鍵技術(shù)與高端科技產(chǎn)業(yè)的突破口。面對大國戰(zhàn)略博弈、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)過剩、過度依賴地產(chǎn)等問題，AI科技創(chuàng)新、物理AI（具身智能）、全球合作與貿(mào)易等，將推動中國未來經(jīng)濟復蘇與長期增長發(fā)展。

中國具身智能產(chǎn)業(yè)有望告別追求通用模型的混沌狀態(tài)，轉(zhuǎn)向以垂直場景“智能定界”為牽引的落地突破。