文章核心观点 文章总结了在2025年第六届中国机器人行业年会上，关于“具身智能技术商业化机遇与挑战”圆桌论坛的核心讨论。论坛认为，具身智能的商业化是一个需要政策、技术、数据和产业协同的系统工程，当前行业虽热度高涨但仍处发展初期，需跨越从技术展示到规模化价值创造的鸿沟[1][23]。 政策前瞻：国家战略布局与全球竞争态势 - 机器人赛道被视为国家复兴和赶超发达国家的关键，自1986年“863”计划起，国家支持从未间断[4] - 当前国家支持力度持续加码，包括：100亿经费的“智能制造与机器人2030”重大专项重点扶持工业机器人；卫健委、发改委的主动健康专项助力康复医疗机器人；农业部投入10亿支持农业机器人；家庭服务机器人等领域也获多方位扶持[7] - 展望“十五五”期间，机器人的应用将延伸至千行百业，服务、特种等多个方向将全面发力[7] - 针对行业是否过热的疑问，专家认为造机器人的能力仍显不足，以特斯拉10万台产能规划为例，其供应链仍在完善，且今年40亿的采购量距离万亿级市场规模相差甚远，预计2026年行业仍将保持热度，具身智能仍是未来最具投资价值的赛道[7] 技术突破：从刚性电机到仿生肌肉的路径选择 - 技术栈尚未完全收敛是当前行业核心隐患之一，驱动技术是热议焦点[7] - 人形机器人要真正像人，一个方向是摆脱刚性电机驱动，走向仿生肌肉驱动，关键在于电机以定轴转动为主，而肌肉通过伸缩实现运动且具备天然柔性[10] - 专家提出三大技术路径：一是通过控制技术与柔性安装改造现有电机；二是依托材料学创新开发仿生肌肉（如气压驱动肌肉、电活性聚合物等）；三是利用生物技术培养肌细胞实现驱动[10] - 专家更看好材料学创新路径，认为仿生肌肉驱动能与神经系统的刺激-抑制机制深度融合，实现真正拟人化运动，当仿生驱动的能量转换效率接近电机水平时，将在康复医疗等场景实现突破并加速商业化[10] 数据饥荒：从“手把手”到“开仓放粮”的解决之道 - 数据是具身智能发展的关键瓶颈，当前行业面临“数据饥荒”[11] - 解决数据饥荒提出三条路径：一是从“手把手教机器人”转变为“自己动手采集”；二是“开仓放粮”，利用人类日常已产生的数据；三是发展“平行空间”，通过高保真物理仿真产生数据[12] - 分享了具体案例：在海南石榴种植园，工人戴智能眼镜剪枝的过程被记录并用于训练模型，使新手快速掌握技巧，这是在人类自然活动中采集数据[12] - 提出更具创新性的“溯源空间”构想，即在真实城市构建机器人与人类共存的试验场，数据部分开源、部分商用，以实现数据的规模化生产与共享，强调数据工业需要协同共建[12] 灵巧操作：从百花齐放到产业化平衡 - 灵巧手技术是机器人实现实用价值的关键，当前行业仍处早期阶段，技术路线百花齐放[13][18] - 灵巧手企业发展需聚焦两大核心：一是深耕底层技术创新，从材料、工艺层面优化微小精密执行器，提升功率密度、控制精度与散热性能；二是紧扣场景需求，通过市场化验证迭代产品[18] - 提出三个具体方向：在微小精密执行器上持续投入底层创新；拥抱客户和场景收集真实需求；基于用户反馈快速迭代产品，形成数据飞轮[18] - 对于未来形态持务实态度，开发人形机器人不是为了仿生，而是为了实现更多通用操作能力，理想的灵巧手应能覆盖80%-90%的应用场景，剩余特殊场景可通过专用工具解决，产业化需平衡技术前沿性与成本、可靠性，目标是打造相对通用、高性价比、可靠耐用的产品[18] 商业化路径：从技术突破到规模落地的双重挑战 - 具身智能大规模突破仍需一次“具身模型的突破”，目前该模型尚未达到类似大语言模型的“GPT时刻”[20][21] - 在技术突破尚需时日的情况下，企业应采取务实策略，例如从教育和医疗等具体方向切入，通过实际项目落地获取数据和优化模型[21] - 当前行业发展阶段判断存在分歧，一些早期布局者认为接近成熟，但更多从业者认为仍处发展初期，未来路还很长，当前是“百花齐放，群雄逐鹿”，离真正的收敛和成熟还有相当距离[21] - 提出了以出货量为核心的阶段性指标体系：0-100台阶段，核心看场景操作成功率与任务节拍；100-1000台阶段，售后率与人均服务机器人数成为关键；1000-10000台阶段，复购率将决定企业能否进入常态化商业化[22] - 指出不少公司声称出货量达千台或近万台，但实际交付和商业化进展并不理想，健康的发展需要技术、售后和服务指标同步提升，才能真正跨越商业化门槛[22]