文章核心观点 - 行业共识认为具身智能是继新能源汽车之后的下一个巨大产业机遇，其发展潜力可能超过新能源汽车，而工业制造是其最快、最核心的落地场景 [1][10] - 当前具身智能处于“四肢发达，头脑相对简单”的早期阶段，类比自动驾驶约在L3到L4过渡期，其大规模商业化面临技术、数据共享等多重挑战 [3][7] - 中国在具身智能产业链上具备显著优势，包括完整的制造业基础、丰富的数据积累、企业拥抱创新的意愿以及成本优势，但行业内部竞争激烈，需加强产业链协作以推动规模化落地 [15][17][20] 行业现状与趋势 - 2020年至2024年，中国具身机器人企业数量增加近200%，过去三年融资金额和融资事件增长近十倍 [5] - 产品成本快速下降：2022年千台小批量生产成本为10-15万美元/台，2024年降至10万美元/台，预计2025年将降至5万美元/台，未来五年内若达到几十万台量产规模，成本可下降80% [5] - 2024年是具身智能从“技术探索”到“规模化落地”的元年，政策已上升为国家战略 [5] 落地场景与产业共识 - 工业端（尤其是汽车、智能制造）被普遍认为是具身智能最快实现商业闭环和规模化的首要场景 [5][7] - 传统制造业面临转型压力，若不积极采用如华为“三化一位”等新模式和具身智能技术，将面临淘汰风险 [7] - 工业机器人已开始与冲压机床、数控机床等设备结合，应用于上下料等复杂零部件加工环节 [7] 面临的核心挑战 - 技术层面：当前具身智能“头脑相对简单”，在理解意图、规划路径和操作执行上距离高度自主还有差距，需要海量行业知识沉淀和算法突破 [3][7] - 数据层面：数据成为最大的“卡脖子”环节，工业环境中的大量非结构化数据采集难、分享难，且很多数据是保密的，制约了AI智商的提升 [8][13][14] - 产业协作：新技术与传统制造业存在磨合阵痛，产业内部存在摩擦和封闭性，阻碍了数据共享和协同发展 [13] 中国企业的优势与竞争格局 - 中国在专利数量和应用侧具有显著优势，拥有全球最好的制造业基础和数据积累，且企业更愿意尝试工业AI应用 [15] - 在海外市场（如越南、墨西哥、印度），中国企业最大的竞争对手仍来自中国，其竞争力强于欧洲、北美厂商 [15] - 行业内部竞争激烈，新兴赛道中传统巨头需放下身段积极应对，否则可能被超越 [15] 发展路径与行业倡议 - 行业呼吁构建信任与合作机制，推动数据共享和产业链协同，以疏通堵点，实现具身智能在制造业的规模化落地 [13][20] - 通过建立如“工创联”等交流协作机制，以及举办产业链创新评选和工业展（如2026年3月底的ITES深圳工业展），旨在构建创新生态和长效协同机制 [19][20] - 制造业转型需结合研发创新，并善用具身机器人、AI模型及行业合作伙伴的力量 [17]