具身智能产业发展现状 - 具身智能处于从实验室向产业化过渡的关键期 产业链分散 国际化布局受阻 应用场景模糊 落地困难 成本高企 商业化受限 [1] - 中国工程院院士谭建荣指出智能机器人需要三大要素：感觉要素 运动要素 思考要素 最终通过自主学习和训练实现智能化 [1] - 东莞工业城市背景下 东莞市新一代人工智能产业技术研究院院长徐晨致力于为大模型在工厂寻找应用场景 [1] 人形机器人应用场景挑战 - 工业场景需解决两大问题：机器人决策系统需感知工业场景并理解执行动作 同时需提升控制精度和场景适应性智能计算 [2] - 当前国内工厂尚未实现人形机器人实际替代人力 需评估工业机器人与人形机器人协同必要性及利润率与智能化转型的平衡 [2] - 医疗护理和居家养老场景中 柔性传感器是关键 需覆盖多模态（压力 温度）并具备稳定快速信号响应能力 [2] 技术实现路径 - 工业制造领域大模型当前无法直接负责工艺提升 需依赖边侧智算节点（大模型）与端侧智算节点（小模型）协同赋能 [2] - 已推进机械图纸AI识读智能体 电路图纸AI识读智能体 光伏硅片切片AI智能体等具体应用 [2] 投资趋势与策略 - 人形机器人投资趋势判断存在困难 但若被视为类似智能手机 新能源汽车的新一代终端机会 需提前布局 [3] - 具身智能处于早期阶段 投资需沉淀产业链 优先制定产业方案并吸收确定性机会 [3] - 投资机构重点关注AI基础设施和具身智能上游零部件 对人形机器人本体持观望态度 审慎推进AI的C端应用和企业AI软件方向 [3]