躯体觉醒：叩响具身智能纪元奇点——2025年人形机器人行业白皮书

PERFACES引言当人工智能的“数字大脑”与精密制造的“钢铁身躯”完成历史性融合，一场深刻改变人类生产与生活范式的产业革命已然启幕。我们正站在一个历史性的交汇点。一场更为深刻的变革正在发生——这便是“具身智能”的崛起。而作为其理想载体的人形机器人，已不再是科幻的想象，而正迅速从实验室走向产业前沿，成为全球科技竞赛的新焦点，以及重塑未来制造业、服务业乃至人类社会基本图景的“新物种”。在这一关乎未来的全球战略竞逐中，中国展现出强大的国家意志与前瞻布局。早在2023年10月，工信部便已发布《人形机器人创新发展指导意见》，提出“到2025年初步建立创新体系，实现关键技术突破；到2027年形成安全可靠的产业链，成为经济增长新引擎”的双重目标。2025年，更是将具身智能与智能机器人首次写入《政府工作报告》，明确其作为新质生产力的代表，承担着推动产业升级、重塑全球竞争格局的历史使命。然而，机遇的浪潮下也带来了复杂的产业问题：技术路径将如何收敛？商业落地的突破口在哪里？产业链又将面临哪些机遇与挑战？为此，幸福招商行业研究院倾力推出《 2025人形机器人行业白皮书 》，整合全球技术动态、资本动向、政策脉络与典型案例，深度剖析具身智能与人形机器人产业的发展现状、核心矛盾与演进路径，为人形机器人产业链上下游的企业、有志于涉足该领域的潜在企业、投资机构、各级地方政府及产业园招商部门提供权威、前瞻性的战略参考。与此同时，作为产业服务的积极践行者，幸福招商不仅通过白皮书提供前沿洞察，更持续走进玉树智能、安诺机器人等创新企业开展深度交流，并成功推动多个机器人项目签约落地，实现研究与服务的有效贯通。我们致力于以专业服务激发人形机器人行业的创新活力，推动产业链上下游协同合作，助力中国经济在现代化产业体系建设的征途中加速前行。- 01 -幸福招商- 02 -幸福招商目 录 CONTENT重点企业案例：本体创新与核心部件突破06具身智能概念定义：理论奠基与产业缘起01人形机器人产业分析：生态全景与价值链解读 02政策与区域布局：国家战略与地方实践 03投融资与招商：资本动向与项目落地04技术体系分析：感知、控制与决策三大支柱05总结与展望：从技术突破到产业共融 07附录08具身智能概念定义：理论奠基与产业缘起- 03 -具身智能概念定义亚马逊仓库里，Vulcan机器人用带触觉感知的机械臂轻巧夹起易碎品，力道控制精准如人类手指；日本爱知县的篮球场上，丰田CUE6机器人舒展机械臂，将篮球投出24.55米远的新纪录；北京天坛医院的病房中，“天方” 机器人通过摄像头捕捉患者细微动作，实时评估康复进度并轻声安抚焦虑情绪——这些看似 “有手脚、会思考” 的“新东西”，正是当下备受瞩目的 "具身智能"。2025年1月，英伟达创始人黄仁勋在CES展表示：“人工智能的下一个浪潮就是具身智能，蕴藏着价值万亿美元的机会”；而在同月的一次访谈中，特斯拉创始人埃隆·马斯克则断言，其旗下人形机器人产量将在未来3年内增加100倍……无不表示产业界对于具身智能前景的看好。那么什么是具身智能？根据中国计算机学会（CCF）的定义：“具身智能（Embodied Artificial Intel-ligence, EAI）是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。”与传统仅存在于屏幕中的AI不同，具身智能能够通过身体实现“感知 - 思考 - 行动”的闭环，在真实世界中执行任务，不仅能“想到”，更能 “做到”，让智能从虚拟计算真正走向现实交互。从广泛意义而言，具身智能的形态可以是多样的，机械臂、无人车、无人机、四足机器人等任何具有物理实体并能与环境交互的智能系统都可被视为具身智能。当然，人形机器人由于能够 最自然地融入人类环境 ，并使用人类的生产工具执行各类任务，形态更易被接受，而被视为具身智能最重要的载体之一。相比传统机器人，人形机器人具备智能化程度高、工作场景限制小、能自主规划复杂工作等特点，成为国内外厂商和科研机构的竞争焦点。在国外，科技巨头们火力全开，特斯拉、谷歌、OpenAI、英伟达、微软、Meta、亚马逊等全球科技巨头纷纷从算法、平台、场景应用等不同维度积极探索，凭借巨额投入和创新实践，全力推动具身智能技术迈向新高度；在国内，腾讯、阿里、字节、京东、美团等互联网巨头也悉数入场，它们不再满足于云端的算法竞争，而是希望将AI“装进身体”。投资、自研、生态共建……一场具身智能的 “抢滩登陆战” 已然打响。- 04 -幸福招商具身智能概念定义具身智能依赖本体、智能体、数据、学习进化框架四大核心要素，实现“感知-思考-行动”闭环。根据中国计算机学会（CCF）的定义，“具身智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。”根据定义，具身智能包括本体、智能体、数据、学习进化架构四大核心要素。其中，本体作为物理载体承担感知环境、执行动作的任务，是智能体与环境的交互接口，一般指机器人、机械臂、轮式底盘等机械结构，需同时兼顾成本、可靠性与耐用性；智能体作为“决策大脑”，负责多模态感知（视觉、声音等）、环境理解、任务规划与实时控制，其技术实现主要依赖AI大模型处理复杂数据，提取有效信息并生成控制指令；数据是智能体进行理解和决策的基础，数据的数量和质量是具身智能实现能力泛化的关键，尤其是真实环境的多模态交互数据；学习进化架构则是具身持续进步和适应性提升的关键，它支持智能体通过仿真或真实交互持续优化策略、减少失误率、提高任务执行效率、适应新环境，通常通过强化学习、进化算法等多种技术实现。四大核心要素最终形成“本体收集环境数据 → 数据训练智能体 → 智能体生成决策 → 学习框架优化策略并反馈至本体执行”的具身智能运作闭环。 -05 -幸福招商资料来源：中国计算机学会；36Kr；幸福招商行业研究院- 06 -幸福招商资料来源：幸福招商行业研究院具身智能的发展脉络具身智能的演进始终围绕“身体-环境-智能”的交互核心，从早期受限于硬件和算法的单一任务执行，到当前大模型驱动的多模态融合，再到未来通用智能的探索。1950-1990 概念萌芽与早期探索1990-2010 技术积累与跨学科融合理论奠基：1950年，图灵在《计算机器与智能》首次提出具身智能概念；1956年达特茅斯会议后，符号主义主导了AI早期发展，试图用逻辑规则、符号、知识工程来模拟人类思维；80年代，罗德尼 · 布鲁克斯提出行为主义AI，主张通过身体与环境的交互来产生智能早期技术尝试：机器人能实现预设场景的重复性任务（如避障、抓取预设物体），但对人工编程依赖度高，仅能执行单一指令，如1961年工业机器人Unimate首次应用于汽车制造。跨学科融合与仿生机器人兴起：仿生机器人（如Kismet、AIBO）出现，模拟生物运动机制，体现机器人学、认知科学、神经科学和计算机科学等多学科融合趋势；算法渗透：深度学习、强化学习、模仿学习等算法开始渗透机器人控制，使机器人具备