文章核心观点 - 华为将具身智能定义为AI走向物理世界的核心载体，是融合多领域技术的综合体系，而非单一技术突破 [1] - 公司对具身智能的布局采取长期主义策略，通过分阶段技术迭代和生态协同构建竞争优势，聚焦工业等半结构化场景 [7][17][19] - 预计10年后中国家庭超过90%拥有智能机器人，到2035年人工智能应用率超过85%，可提升劳动生产率60%，产品缺陷率降低至0.05%以下 [1] 具身智能的战略底色 - 具身智能被定义为拥有实体身躯与实时互动能力的智能形态，是跨域融合的物理AI载体 [3] - 其技术基础融合了VTLA模型、世界模型、感知交互、计算存储、通信网络与能源技术等多领域技术 [3] - 在AGI演进逻辑中，具身智能是连接虚拟认知与物理行动的关键桥梁，解决通用大模型缺乏物理推理的痛点 [3][4] - 公司将其视为驱动千行百业AI原生重构的核心力量，是能深入行业机理的行业级大脑 [6] 具身智能路径方法论 - 实现方法论围绕技术架构分层与分领域阶段突破展开，形成底层技术筑基-中层场景验证-顶层生态协同的路径 [7] - 底层技术架构拆分为六大核心模块：认知核心、感知交互、计算存储、通信网络、能源支撑及安全保障 [8] - 具体技术指标包括机器人采用固态电池能量密度>1000Wh/L，通信依托5G-A/5.5G的高可靠低时延特性 [8] - 制定了分领域、分阶段的演进路线，核心覆盖智能驾驶、智能机器人、低空经济三大场景，定下2025年、2030年、2035年三阶段目标 [10] - 短期人形机器人客户面向工厂和商业个人，后期目标为教育型及家庭医疗护理老人照顾 [10] 竞争策略 - 通过生态协同、数据差异化、端云融合三大策略构建竞争优势，核心是不做单点冠军，做生态枢纽 [11] - 采用端云协同架构，云侧依托华为云智算中心提供EFLOPS级算力，端侧部署边缘计算芯片负责实时响应 [11] - 竞争策略之一是联合行业伙伴构建垂直数据平台，采集如工厂灾难性故障、医疗罕见病例等罕见事件数据 [13] - 提出开放生态策略，通过输出工具平台、提供开发套件、共建行业标准，从技术提供者转变为生态组织者 [13] 边界与局限性 - 技术瓶颈集中在物理交互的精细化与环境适应的泛化性，家庭场景的精细操作如切菜、折叠衣物仍难以实现 [14] - 家庭机器人需突破24小时续航以保证基本运行效率，虽布局固态电池但仍需产业链协同突破 [14] - 伦理安全风险远高于纯软件AI，需解决数据隐私、责任界定问题，可能需设置硬件约束及制定事故责任框架 [16] - 公司承认技术瓶颈需5～10年迭代，其核心优势在机器人大平台和大脑方面，合作的人形机器人企业伙伴越来越多 [16] - 商业边界清晰，即避免过度承诺消费端场景，聚焦工业等半结构化场景，通过生态赋能合作伙伴 [17]