2026具身智能大脑行业白皮书

© 2025 China Insights Consultancy. All rights reserved. This document contains highly confidential information and is solely for the use of our client. No part of it may be circulated, quoted, copied or otherwise reproduced without the written consent of China Insights Consultancy.CIC灼识具身智能大脑行业白皮书CIC灼识是一家知名咨询公司。其服务包括IPO行业咨询、商业尽职调查、战略咨询、专家网络服务等。其咨询团队长期追踪高科技、人工智能、制造业、工业、互联网、大数据、能源电力、供应链、金融服务、消费品、医疗、教育、文娱、环境和楼宇科技、化工、物流、农业等方面最新的市场趋势，并拥有上述行业最相关且有见地的市场信息。CIC灼识通过运用各种资源进行一手研究和二手研究。一手研究包括访谈行业专家和业内人士。二手研究包括分析各种公开发布的数据资源，数据来源包括中华人民共和国国家统计局、上市公司公告等。CIC灼识使用内部数据分析模型对所收集的信息和数据进行分析，通过对使用各类研究方法收集的数据进行参考比对，以确保分析的准确性。所有统计数据真实可靠，并是基于截至本报告发布日的可用信息。若您希望获取CIC灼识的详细资料、与灼识建立媒体/市场合作，或加入灼识行业交流群，欢迎扫码，也可致函marketing@cninsights.com。扫码添加CIC灼识小助手I.具身大脑：连接AI决策与物理世界执行的核心系统II.具身大脑的商业化落地路径III.具身大脑应用案例——“无人药房”IV.具身大脑在“无人药房”场景的潜在市场规模V.具身大脑的规模化复制与场景拓展展望具身智能的定义具身智能是指智能体依托机器人、智能设备等物理本体，通过多模态感知、任务理解、决策规划和动作执行，与真实物理环境持续交互并完成任务的人工智能形态。资料来源：CIC灼识、卢策吾《具身智能｜CCF专家谈术语》具身智能的定义具身大脑的能力具身智能本体的能力认知决策与任务调度4•从多模态信息中理解物体、空间、人员和任务关系•理解真实环境•将任务目标拆解为可执行步骤，并协调感知、控制及执行模块完成任务•实现自主决策执行•基于真实任务、异常和反馈持续优化模型与策略•能力自主提升认知能力规划能力学习能力具体含义对应价值•具身大脑的能力，是将外部任务和环境信息转化为可执行策略的能力，具体体现为理解任务目标、感知环境状态、规划行动路径，并根据执行反馈动态调整。•具身本体是具身大脑的物理“肌肉”和执行载体，负责将上层动作策略转化为移动、姿态控制、关节驱动和物体操作等真实动作。•底层物理执行系统•移动定位、姿态控制、末端操作•运动能力、操作能力•真实物理动作与执行反馈核心作用具体定位能力体现最终输出具身大脑具身本体• 具身智能定义：强调有物理身体的智能体通过与物理环境进行交互而获得智能的人工智能研究范式。小脑：下层运动控制•负责运动规划、姿态控制与实时反馈，保障机器人精准稳定执行具身大脑”：上层大模型认知决策•多模态环境理解与任务推理，形成自主决策能力•基于任务目标生成动作规划与执行策略•支持跨场景泛化和持续学习，提升机器人自主性单/双臂协作机器人抓取/操作/装配多种机器人本体人形机器人服务/协作/交互特种机器人巡检/救援/探勘复合机器人物流/仓储/搬运具身大脑的多项核心能力资料来源：CIC灼识具身大脑以统一具身模型为底座，协同形成环境感知、任务理解、行为规划与动作生成等核心能力，推动机器人从指令执行向自主决策演进。具身大脑的定义5统一具身模型底座融合感知、理解、预测与决策的统一模型，具备学习、推理与泛化的核心能力统一模型架构与原生多模态融合在统一模型架构中联合建模视觉、语言、动作及物理状态预测等多模态信息，减少传统模块间的信息传递损耗，形成从多模态输入、环境表征到状态预测与动作输出的一体化能力。构建感知—规划—行动—反馈闭环围绕环境理解、任务分解、长程规划、动作生成及执行反馈构建统一闭环，并探索高层任务规划与低时延动作控制的协同机制，以提升机器人在复杂物理交互中的实时响应、动态调整与异常恢复能力。物理世界建模与跨本体泛化通过对物体状态、接触关系及交互结果进行建模，提升模型对物理关系的理解与预测能力；借助统一动作表示与中间表征，探索模型在不同机器人本体、物体及任务之间的迁移。• 多模态感知外部环境信息• 识别目标物体、空间关系及状态变化• 构建机器人对物理世界的全面理解• 理解自然语言指令及上下文• 分解复杂任务目标与约束• 转化为可执行的任务规划• 基于环境状态生成行动策略• 规划运动路径与操作顺序• 根据任务变化动态调整方案• 基于任务目标与环境状态，生成动作序列与控制信号• 融合多模态信息协调动作• 根据反馈动态调整环境感知能力任务理解能力行为规划能力动作生成能力具身大脑传统自动化传统自动化与具身大脑的差异资料来源：CIC灼识与预设指令的传统自动化不同，具身大脑探索通过模型驱动提升机器人对环境、任务与动作的理解能力。具身大脑的定义• 固定流程、人工编程• 数据与模型驱动，基于语义理解自主拆解任务并生成策略• 依赖标准化环境• 基于多模态感知、认知物理世界，适应非结构化及动态变化环境• 固定轨迹、预设动作• 探索端到端模型直接映射动作，并提升跨场景、跨任务的通用泛化能力• 每新增场景重新开发• 探索通过数据闭环驱动持续进化，提升模型样本学习与知识迁移能力• 复制设备和程序• 软件定义能力，探索更灵活的模型部署方式，推动从专用任务向更通用能力演进环境要求任务生成方式动作方式模型成长能力复制逻辑6•传统自动化主要依赖人工预设的规则、代码逻辑与传感器反馈在特定范围内执行任务；具身大脑的核心差异在于其“数据驱动与模型泛化”能力，通过大模型对物理世界的认知，自主进行语义理解、逻辑推理与长程规划，从而实现从“专用”到“通用”的跨越。随着具身智能从“看见并执行”向“理解、推演并行动”演进，VLA与世界模型成为当前具身大脑的重要探索方向，并进一步融合环境理解与动作生成的世界动作模型，推动机器人向更强泛化与自主决策能力演进。具身大脑的技术范式演进资料来源：CIC灼识• VLA使机器人不再只是识别物体，而是能够理解自然语言任务、结合视觉环境生成动作序列，从“执行单点动作”走向“理解任务并完成操作”。语言理解视觉感知统一建模动作执行• 世界模型主要基于无本体野外采集数据进行预训练，强调机器人对物理环境、空间关系、物体状态变化和动作结果进行推演。环境建模物理推演规划决策执行反馈•穹彻智能是WAM架构的代表•首次深度融合视觉与力反馈，实现感知与执行协同•行为模型：适配不同机器人本体的操作轨迹•通过后训练持续提升复杂操作任务中的稳定性和精度表现案例分析•Helix: VLA范式代表案例，统一建模视觉、语言与动作，实现端到端任务理解与执行•根据自然语言指令结合视觉环境生成动作序列•推动机器人从“执行动作”迈