中国具身智能产业落地现状 - 山东某大型家电厂已部署八台具身智能机械臂，接入华为云盘古多模态大模型作为"数字大脑"，新型号洗衣机适配时间从数天缩短至四小时，成本为几十万元[2] - 华为云与制造部研发的双臂机器人尝试替代手机彩盒包装工序，需处理无序来料和差异化配件摆放[4][6] - 银河通用人形机器人在北京7家24小时药店常态化运行，年底计划在北上深部署100家，单店年人工成本70多万元，机器人目标成本更低[6][7] - 美的旗下库卡机器人在机械臂机柜预留算力接口，为具身智能化做准备[6] - 中东七星级酒店采用机器人作为礼品店接待员[7] 技术路线与挑战 - 主流技术路径包括VLA模型（视觉-语言-动作）、世界模型（清华大学52TB数据集对标英伟达32TB）和"大脑+小脑"模式（华为云与华龙迅达合作案例）[11][14] - 北京智源研究院发布RoboBrain 2.0与RoboOS 2.0开源框架，支持开发者一键对接不同机器人小脑技能[17] - 北京人形机器人创新中心开发"慧思开物"平台，当前支持30余种技能，目标超100种[17] - 硬件瓶颈包括灵巧手成本（带传感器达十几万元/寿命几千次）、人形机器人移动稳定性、平均寿命仅2年（目标5年内达10-15年）[9][10] - 工业级安全标准限制电池选择，禁用三元锂电和蓄电池[10] 数据瓶颈与解决方案 - 真实数据采集成本极高：车厂要求成功率99.99%，停工每分钟损失1万元，需百万级机器人量产才能支撑[20] - 千寻智能提出具身智能Scaling Law，数据显示数据量增加10倍可使错误率降低10倍[20] - 数据来源多元化：互联网视频（北京智源研究院）、遥操作（特斯拉10万条电池数据）、仿真生成（银河通用纯合成VLA模型）[20][21] - 硬件不统一导致数据通用性差，需统一Action Space（动作空间）构建生态[21] - 众擎机器人预计2024年中国人形机器人出货量达3万台，特斯拉目标三年内30万台[23] 行业生态与发展阶段 - 产业处于"GPT-3之前"的探索期，尚未形成统一方法论，需学术界与产业界协同[4][18] - 优先落地场景包括物流分拣、激光打码等重复枯燥工序（人力疲劳度高/安全隐患大）[9] - 中国制造业场景比海外更复杂多元，可能成为出海关键（通过云边端远程操作降低海外建厂成本）[9] - 行业处于"小组赛"阶段，未进入淘汰赛，但中国在场景丰富度、政策支持和产学研合作上有优势[22]