行业现状与增长态势 - 中国人形机器人行业在国家政策引导下通过"应用验证—技术突破"双向循环模式加速发展 2024年商用销售出货量约2000台 预计2030年达近6万台 复合增长率95.3% [5] - 尽管多家厂商完成数百至上千台机器人量产交付 但距离手机和汽车行业的量产概念仍有巨大差距 行业商业模式仍处于早期阶段 [5] - 展会呈现全矩阵产品技术披露：灵初智能展示麻将/包裹处理能力 速腾聚创展出传感器架构创新的"机器人之眼" 他石科技触觉传感器可捕捉纹理/硬度/温度等特征 [5] 技术路线分歧与演进 - 宇树科技CEO质疑VLA路线 模型厂商代表反驳称"核心是机器人本身不行 大脑没有问题" 反映产业链不同技术路线认知差异 [3] - 行业技术架构划分为感知规划大脑/运动控制小脑/执行任务本体三层 小脑技术路线已基本收敛 但大脑层面中译性与收敛性未达理想效果 [10] - 技术路线呈现三足鼎立：端到端VLA/大小脑分层架构/世界模型路线 辅以类脑路线与模仿-强化学习混合路线 核心在于串联各点优势形成系统 [11] 核心挑战与瓶颈 - 产业面临成本高昂/硬件一致性与良率不完善/数据规模与质量双缺口/软件算法成熟度不达标/供应链与标准缺失"五座大山" [6] - 数据采集存在高成本问题：真机数据采集成本由正转负待解决 仿真引擎需平台化/集群化/弹性化提升整体能力 [6] - 系统层面存在多主控导致复杂低效 机器人本体适配成本高昂 零部件缺乏统一标准 具身智能大模型未达涌现阶段 [6] 数据生态建设困境 - 行业现存数据量不足以支撑VLA架构 训练场数据采集存在遥操成本高与人类手势数据通用性差的双重矛盾 [14] - 最大公开数据集仅100万条 对比自动驾驶单天上亿条数据流 具身领域面临动作数据采集成本过高难题 [14] - 数据来源金字塔架构：底层互联网视频数据规模大但缺动作信息 中层仿真数据存在Sim2Real Gap 顶层真机数据成本极高 [15] 发展路径与战略选择 - 具身智能需从模型到数据再回看本体的全链条协作 单一公司难以独立完成 [16] - 大脑技术范式尚未成熟 行业数据远不足够 具身厂商应先实现机器人四肢健全与简单场景落地 再发力大脑端 [12] - 大脑模型架构未定位清晰导致数据格局模糊 海量数据架构需超越现实采集 小模型路线可依赖纯现实数据 [15]