行业趋势与驱动力 - 2025年具身智能赛道热度居高不下，其确定性发展前景吸引了科技巨头加码与初创公司融资，资本市场遵循长期逻辑 [3] - 一二级市场联动明显，上市公司布局机器人领域旨在赋能传统制造业、打造第二增长曲线并盘活团队，同时获得国内政策助力 [3] - 技术成熟度在2025年显著提升，机器人从2024年实验室的脆弱演示品发展为更抗造、能应对脚滑等复杂情况的产品 [5] - 大模型发展使具身智能的“智能”发生质变，简单任务成功率从60%-90%提升至100%，复杂任务成功率也稳步上升 [5] 核心技术瓶颈与解决方案 - 行业当前最大瓶颈是高质量、大规模的物理交互数据稀缺，且真实数据采集成本极高 [8] - 仿真合成数据与数据工厂是重要解决方案，通过“数据金字塔”定位：第一层为基础数据，第二层为强化学习策略应用，第三层为真机部署 [8] - 世界模型的核心价值在于高效、低成本生成第一层基础数据，补充数据多样性，支撑模型训练 [10] - 仿真数据在第二层有助于快速测试和模型收敛，数据工厂则聚焦真机数据，服务于第二、三层，尤其弥补仿真拟合不准的非平稳振动场景 [10] - 仿真数据与数据工厂是互补关系，前者支撑基础模型训练，后者服务后期模仿学习等场景 [10] - 行业核心困境仍是缺少需要海量数据支撑的优质基础模型，仿真与人类视频数据技术尚未满足规模化应用 [12] 商业化落地挑战 - 大规模落地面临成本难题，例如高性能工控电脑价格达几万元，优质灵巧手价格在上万至三五万元区间 [13] - 场景化产品定义不清晰，例如工厂场景中人形机器人的投入产出比与效率尚未算清 [13] 未来发展方向与竞争格局 - 行业未来形态并非“通用智能体统一天下”或“专用智能体生态”，而是多机异构路线，即多个不同类型机器人协同工作、分工协作 [15] - 2026年全球竞争中，中国公司的核心赛点是产品落地与数据闭环，通过产品抢占场景、沉淀数据以反哺模型迭代并吸引人才回流 [15] - 首款能大面积铺开的具身智能落地产品很可能在中国诞生 [15] - 随着技术成熟、成本下降及场景明晰，具身智能将走进更多家庭和行业，中国有望在该赛道交出亮眼答卷 [15]