新质策源导刊丨韦东远：在全球竞速中走好中国具身智能产业发展之路

7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海开幕，具身智能毫无悬念地再次成为全场焦点。从发展新质生产力的角度看，具身智能就是“AI+物理实体”的融合载体，也是我国实现产业跃迁的关键抓手。客观地说，我们发展具身智能产业，优势非常明显：战略政策支持、完整产供链体系、超大规模市场，一个不缺。但硬币的另一面，高端硬件受制于人、数据生态割裂、场景落地难等结构性挑战，也是实实在在的“硬骨头”。未来怎么走？关键是在全球竞速中找准自己的位置，走出一条有中国特色的发展之路。

一、充分认识中国发展具身智能的优势

先看顶层设计。具身智能已经被明确列为发展新质生产力的未来产业新赛道。从2025年首次写入《政府工作报告》，到今年“十五五”规划明确布局，一套“央地协同、全链条推进”的政策体系已经逐步成型，这种自上而下的推动力，是很多国家羡慕不来的。

再看供应链。中国强大而成熟的供应链，是具身智能走进千家万户的“动脉”。国内已经形成了电机、传感器、控制器等门类齐全的硬件供应链体系，不仅能快速响应下游需求，降本潜力更是惊人。举个例子，一个关节电机的成本，从2018年的五六万元，降到2026年的五六百元，这个速度，足以改变产业格局。

然后是场景和市场。作为全球制造业第一大国和最大消费市场，中国为具身智能提供了无可比拟的“成长试验场”。工业领域，从宁德时代的质检搬运到钢铁、石化企业的智能巡检，庞大的应用需求正在催生产业爆发。生活服务领域，从药店导购到便利店服务，具身智能的渗透速度也在加快。

最后是资本和人才。社会资本热情高涨，2025年相关融资总额已突破700亿元，涌现出多家百亿级“独角兽”。产学研协同的人才培养体系也在加速构建。清华大学、哈尔滨工业大学等高校纷纷设立具身智能研究院或新专业，智元机器人等企业则推出“元苼生态发展计划”，计划未来五年投入20亿元联动全国百余所院校，构建“赛－课－训－证”一体化人才培育体系。

二、客观看待中国发展具身智能面临的挑战

首先，核心技术和关键部件是绕不开的短板。必须承认，具身智能的“大脑”“小脑”和“本体”三大高端核心部件，我们面临的挑战不小。“无法泛化”的难题依然普遍存在——机器人很难把在特定场景学到的能力迁移到新环境，这背后是技术路线尚未收敛的根源性问题。此外，核心零部件的国产化率仍有待提升，高端GPU、高精度减速器、六维力精密传感器等关键环节高度依赖进口，操作系统、仿真平台（如物理引擎）等生态也比较薄弱。

其次，高质量“真实世界”数据实在太缺了。如果说大模型突破靠的是海量互联网数据，那具身智能的“觉醒”就需要海量的、多模态的、真实世界的交互数据。现实是，我们与所需数据量至少存在两个数量级的巨大缺口。一方面，获取这类数据成本极高，采集1000小时真实数据可能需要大量人力物力，花上好几个月。更棘手的是，各厂商硬件接口、通信协议和数据格式各成体系，形成了难以逾越的“数据孤岛”。

最后，产业生态还没“穿珠成链”，标准化体系亟待建立。当前产业生态协同性不足，缺乏统一的技术架构、开发平台和接口标准，导致技术路线碎片化，研发资源重复投入。统一的行业标准与评测体系的缺失，不仅增加了用户选择难度，也为产品在真实场景的可靠性和安全性评估留下了隐患。

三、中美欧日具身智能发展战略的比较

在具身智能全球竞速中，中国走出了一条与美、欧、日等发达国家和地区截然不同的发展路径。如果把这场竞争比作一盘复杂的棋局，中国的策略是“以实御虚”——依托强大的制造能力与丰富的应用场景，不断驱动技术迭代与商业落地。

中国：“场景驱动、制造为王”。依托占全球超30%的制造业和全产业链体系优势，政策重心是产业化与规模化，应用侧重工业制造，力争在汽车、3C电子、仓储物流等工业场景率先实现规模化应用，并向安防巡检、商业服务延伸。技术侧重全栈整合与快速迭代，聚焦VLA大模型与硬件低成本创新。

美国：“技术引领、创新破局”。依托全栈技术掌控力和高度活跃的资本市场，着力抢占人工智能技术制高点和标准制定权，应用覆盖工业制造、医疗手术、无人驾驶等领域，以特斯拉、英伟达、Figure AI为代表的主体聚焦于基础模型、运动控制、仿生设计、芯片等底层技术突破。

欧盟：“立法先行、伦理为纲”。依托技术严谨性与治理规则优势，政策重心是在伦理、安全、数据隐私等方面建立规则与标准。应用侧重于在汽车、机械等高端制造业实现人机协作与工业4.0，强调人机安全协作。技术侧重于精密机电控制技术，并围绕工业4.0构建智能制造标准体系。

日本：“社会需求、人机共生”。依托精密制造优势，以应对老龄化、劳动力短缺为主要驱动力，政策侧重于解决社会与产业培育问题，应用端主攻养老护理、医疗康复、灾害救援等领域，用科技解决老龄化问题。技术侧重于精密制造与人机友好交互，追求高精度、高可靠性。

四、走好中国具身智能发展之路

综合以上分析，中国应该保持现有的差异化优势，同时广泛借鉴国际经验，走好自身的产业发展之路。

在核心技术方面，长短板要协同，构建自主体系。在继续发挥应用牵引优势的同时，要加大对“大脑”等底层技术的基础研究投入。设立国家专项基金，实施“先国内后国际”的软硬件采购策略，为核心零部件和软件系统提供早期应用市场，加速形成“芯片－算法－工具链”全栈自主的技术生态。

在应用推广方面，稳步推进，引入“场景保险”共担风险。遵循“工业→特种→商用服务→家庭”的梯次演进路线。在工业制造等“高价值、低容错”的复杂场景，可以效仿国际普遍做法，设立“场景保险”模式，由政府引导、多方共担，为技术方案提供真实验证和容错空间。

在数据治理方面，构建国家级开放共享生态。参考“上海百万真机数据集”等经验，设立专项资金和标准，统一各厂商之间的数据格式与接口标准，打破“数据孤岛”。建设开放、去中心化的国家级数据平台，鼓励企业贡献高质量脱敏数据，在共享与竞争之间找到平衡点。

在标准与伦理方面，积极参与全球标准规则制定。充分发挥中国市场的规模优势，推动国内标准与国际主流体系接轨，争取标准规则制定的全球话语权。在制度层面，应将伦理规范纳入研发、生产全生命周期，确保技术发展与“科技向善”的社会价值观保持一致。

在全球竞合方面，坚持“引进来、走出去”的双循环。既要巩固供应链优势，吸引全球顶尖企业在华设立研发中心，融入全球创新网络；也要鼓励国内成熟的产品和解决方案“出海”，参与国际市场竞争。同时，积极发起大型国际科技合作计划，共同应对全球性挑战，实现更高水平的竞合。