点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 冬令营亮点 01. 真实科研体验｜从仿真到实机 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 具身智能正成为人工智能最具前景、最具突破性的方向之一。从机器人感知、建图、决策，到真实世界中的自主导 航与灵巧操作，AI 的能力边界正在被重新塑造。 为了让更多优秀同学走近科研、亲身体验智能体的真实挑战与魅力， 南京大学智能科学与技术学院（苏州校区）将 于2026年2月4—7日举办具身智能冬令营，现面向全国高校开放报名！ 不只讲座、不只代码，而是完整的科研闭环，你将亲手在智能机器人平台上完成任务，体验真正的具身智能系统。 02. 高密度前沿学习｜老师亲自授课 学院教师团队将带来紧凑而系统的讲座，让你用最短时间获得最系统的知识结构。 03. 实机验证｜行业级设备体验 冬令营将与苏州市具身智能机器人综合创新中心合作，提供工业级机器人平台、传感器系统与实验环境，你将直面 真实工程问题与调试挑战。 04. ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 核心设计与方法 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 OC-VLA提出的背景和动机 在 VLA 模型中，一种常见的做法是将预训练的视觉-语言模型或视觉编码器应用于下游机器人任务以增强模型的泛化能力。然而，这些视觉模型主要是在相机坐标 系中进行标注、训练和监督的，因此其潜在表征是对齐到相机空间的。相比之下，大多数机器人控制信号是在机器人基坐标系中进行定义和完成采集的。这种差异 导致感知空间和动作空间之间存在错位，阻碍了机器人策略的有效学习，特别是将预训练的视觉模型迁移到机械人控制任务时。 机器人数据通常是在多样的相机视角和异构硬件配置下收集的，这种情况下，必须从不同的第三方摄像机视角预测出在机器人坐标系中执行的相同动作。这隐式地 要求模型从有限的二维观测中重建或推断出一致的三维动作。这种不一致性在大规模预训练期间尤其有害，因为训练数据中往往存在不同的摄像机视角的观测信 息：从不同角度捕捉 ...

文章核心观点 - 河南省郑州市正通过“文旅+科技”的融合模式，推动人形机器人在文旅场景的落地应用，并以此为契机，加速构建覆盖研发、制造、应用的全链条机器人产业集群，旨在打造智慧文旅新生态并推动区域产业升级 [1][4][10] 机器人产品与应用落地 - 河南省首个人形文旅机器人“小益”在郑东新区千玺广场58楼城市观光厅正式上岗，提供智能导览与讲解服务，一趟完整导览约12~15分钟，覆盖10个观测点 [1][3][4] - 轮式人形机器人“睿娜”在如意龙湖·船说郑州城市水上夜游项目中充当“文旅推荐官”，具备微笑、颔首等亲和表情，并穿着豫剧脸谱戏服演绎河南历史 [1][11][13] - “小益”由中豫具身智能实验室和卓益得机器人（河南）有限公司联合研发，是“郑州造”且首次落地文旅场景的人形机器人，属于“行者二号”家族 [4] - “小益”相比参加半程马拉松的同系列机器人，增加了自动导航和避障功能，头部摄像头支持简单交互，内置语音识别和大模型系统支持中英双语及河南方言切换 [5] 产业发展与政策支持 - 郑州市在2025年发布《郑州市场景驱动人工智能创新发展行动方案（2025—2027年）》，提出到2025年底形成20个深度融合应用场景，人工智能核心产业规模超过350亿元的目标 [5] - 以郑州航空港区为核心的机器人产业集群初步形成，2025年5月举行的产业大会上发布了涵盖近30个领域的应用场景清单，并完成18个重点项目集中签约，总投资额突破百亿元 [6] - 郑州市已集聚机器人产业链相关企业5000家以上，形成了覆盖核心零部件研发、整机制造、场景应用的全链条产业生态 [8] - 2025年12月1日，“郑州大学人形机器人创新中心”正式揭牌，标志着郑州在具身智能领域拥有了从关键技术研发到真实场景验证的公共基础平台 [9] 企业布局与产业链构成 - 中原科技城布局了中豫具身智能实验室等重大科研平台，并吸引了卓益得、中原动力等人工智能头部企业落地 [8] - 郑州高新区汇聚了机器人产业链所需的智能传感器、人工智能等优势产业 [8] - 产业链配套能力增强，汉威科技的柔性传感器应用于国内头部厂商，中科慧远、郑州机械所、领航机器人等公司研发的视觉定位系统、行星减速器、末端执行器等关键零部件达到国内先进水平 [8] - 智元机器人中部具身智能产业基地、优必选机器人嵌入式产业小镇、众擎机器人全球制造中心等项目已相继在郑州布局，科大讯飞也在郑州设立新公司开拓机器人业务 [8] “文旅+科技”融合战略 - 选择千玺广场58楼作为“小益”的首个落地场景，是因为其作为城市地标兼具流量吸引力与场景代表性，此次合作是构建科研院所、企业、场景运营联动协同模式的一次尝试 [10] - 合作方河南新发展水域旅游开发管理有限公司旨在探索“文旅+科技”智慧化场景应用，并计划未来在体育场馆、商业场景等更多场景中应用机器人交互技术 [10] - 河南省《“十四五”文化旅游融合发展规划》明确提出要推动人工智能等新技术在文旅领域的应用，打造智慧文旅新生态 [10] - “科技+文旅”融合模式被视为推动河南旅游高质量发展的重要引擎，通过企业与实验室的深度合作，可以打通技术研发与场景应用的壁垒，加速科研成果转化 [13]

大连理工大学国家重点学科等离子体物理学科教授张钰如说："团队和国内许多头部企业都开展了深入 合作，建立了校企联合实验室，这意味着学生在校期间就可以深入企业参与联合技术攻关项目，这一模 式将为相关产业培养出更多的高精尖紧缺人才。" 目前，辽宁省将原子级制造纳入未来产业重点方向，依托重点实验室群等载体，组织开展原子级制造技 术专题路演推介等活动。辽宁省科学技术厅副厅长许爱东表示："辽宁省设立了未来产业的科技计划， 围绕原子级制造、量子科技、具身智能等方向开展基础研究和前沿攻关，将努力形成一批助力产业发展 的'根技术'加快实现'换道超车'。" （文章来源：科技日报） 原子级制造是推进新型工业化的核心"根技术"，然而却一直面临技术瓶颈。记者18日从大连理工大学获 悉，该校科研团队研发出国内首款具有自主知识产权的等离子体工艺腔室仿真平台（MAPS）。该平台 可在虚拟世界中复现真实的制造过程，以实现产品的提前研发和性能预判。 大连理工大学集成电路学院党委书记、博士生导师高飞介绍，MAPS可以针对产业界的原子级制造装备 进行全方位仿真，包括外控参数、装置几何结构，并将给出最终演化结果，从而节省整个部件研发时 间，提高研发效 ...

拓斯达向港交所主板递交上市申请。华泰国际为独家保荐人。 根据弗若斯特沙利文的资料，2024年，按轻负载工业机器人出货量及轻工业领域工业机器人出货量计， 拓斯达在中国内地工业机器人解决方案市场排名第一。 拓斯达是中国内地全栈式工业机器人行业领导者，实现了机器人核心零部件、机器人本体、自动化应用 系统的全链条自主布局，是广东省智能机器人产业链的"链主"企业。公司在具身智能领域取得重大进 展，推出了中国内地首款应用于注塑场景的智能人形机器人"小拓"和多功能四足机器人"星仔"。 截至2025年9月30日，拓斯达已累计服务超过15000名客户，其业务已扩展至全球50多个国家及地区，通 过越南和墨西哥的运营基地推进全球化战略，并已成为逾20家《财富》世界500强公司的供货商。 中国内地工业机器人解决方案市场规模预计将从2024年的812亿元增长至2029年的1593亿元。全球具身 智能机器人市场规模预计将从2025年的1043亿元增长至2030年的7075亿元。 ...

产业体系与主导产业规模 - 过去五年新一代信息技术产业产值达1300亿元 高端装备制造产业产值达1400亿元 [1] - 新能源及绿色低碳 光子及集成电路 医疗器械及大健康三大新兴产业保持较快增长 [1] - 高新技术产业产值占规上工业总产值比重达60.2% [1] 2025年产业发展与创新成果 - 入选苏锡常首台（套）重大设备7个 获评全国首批安全应急装备产业特色园区 [1] - 设立市RISC-V开源芯片产业创新中心 市多光谱AI技术创新中心 [1] - 出台具身智能产业发展三年行动计划 推出“高新十狮”品牌 “智链十条”政策 成立OPC技术成果转化中心 [1] - 国家网信办生成式大模型备案实现零的突破 [1] - 入选国家卓越级智能工厂1家 新增省先进级智能工厂19家 省绿色工厂8家 [1] - 服务业增加值占地区生产总值比重达57.5% [1] 五年创新投入与企业培育 - 全社会研发经费支出占地区生产总值比重由4.39%提升至4.85% [2] - 规上工业企业研发机构建有率提升至98.3% [2] - 拥有国家高新技术企业1952家 专精特新“小巨人”企业95家 独角兽（潜在）企业95家 瞪羚企业516家 上市企业38家 [2] - 荣获中国专利奖23项 万人有效发明专利拥有量是全市平均水平的1.8倍 [2] - 获批国家级重点实验室4家 [2] 项目招引与投资 - 过去五年全区新增亿元以上项目726个 10亿元以上项目99个 [2] - 入围省重大项目数连续三年列全市第一 [2] 未来发展规划 - “十五五”时期将组织实施“高新智造”强基提质行动 产创融合引领行动等“十二项行动” [2] - 目标打造全市产业科创主阵地 新质生产力重要增长极 加快建设更具竞争力的一流高科技园区 [2]

核心观点 - 具身智能是人工智能的重要发展方向，被认为是实现通用人工智能的关键路径，其核心在于智能体通过物理身体与环境进行感知-理解-决策-行动的闭环交互 [1][2] - 行业正处于从实验室走向产业化、大规模商业化的前夜，中美两国在技术、资本和应用上展开激烈角逐，市场预计将迎来指数级增长 [1][11][46] - 商业化落地面临数据、技术、成本等多重瓶颈，但正通过世界模型、数据采集场、混合架构等方式寻求突破，并沿着从高ROI、低复杂度场景向高价值、高复杂度场景渗透的路径演进 [13][19][31] 定义与理解 - 具身智能是机器学习、计算机视觉与机器人技术的综合体现，智能体依托物理身体，通过与环境强交互并持续学习，展现出自主性、泛化性和适应性，是AI走向落地化和实用化的重要标志 [2] 商用场景分类 - **商用具身智能**：服务于零售、餐饮、医疗、安防等复杂动态环境，更依赖多模态感知、人机交互和泛化能力，旨在提升服务体验与灵活运营 [4] - **工业具身智能**：面向制造、能源、矿山等高度结构化场景，强调高精度、高负载和长周期稳定性，目标是提升效率与保障安全 [4] - 两者能力要求与技能瓶颈差异较大，但共同推动具身智能在不同维度的落地发展 [4] 战略与政策 - 具身智能是推动科技产业链升级和培育新兴产业的重要力量，有助于先进芯片、传感器、AI大模型等产业链环节的协同创新，并带动制造、交通、零售等场景转型升级 [6] - 具身智能是中美科技竞争的关键战役，关乎中国科技自立自强与国家竞争力的提升，是未来十年“弯道超车”的关键赛点 [6] - 中国已将具身智能纳入国家战略，中央层面密集出台行动方案、发展指导意见与资金支持，地方政府也发布专项规划、设立基金并建立产业联盟，推动行业加速发展 [8][9] 发展阶段与全球格局 - 发展历程分为三阶段：1950年起的哲学思辨与概念萌芽、2000–2020年的技术积累期、2020年以来大模型驱动与应用拓展期 [11] - 全球进入快速演进新拐点，美国凭借算力基础、顶尖模型与资本生态实现先发优势；中国则依托政策支持、场景驱动与产业链协同加速追赶 [11] - 未来五年，中美将在基础模型、算力和应用落地上展开比拼 [11] 发展瓶颈与突破 - **数据瓶颈**：高质量多模态实操数据稀缺，仿真数据存在缺陷，且缺乏数据评价机制，数据获取主要依赖遥操作、仿真合成、动作捕捉及互联网视频图像 [13][15][16] - **技术瓶颈**：灵巧手、泛化能力与Sim2Real（从仿真到现实）迁移等技术尚未成熟 [13] - **成本瓶颈**：核心部件与算力投入居高不下 [13] - **商业瓶颈**：投资回报周期长，伦理安全问题仍待解决 [13] - **突破路径**：业界正通过构建“世界模型”、建设数据采集训练场（如2025年起北京、上海加快建设）、开发便携化工具和优化仿真等方式探索解决方案，以降低成本并获取高质量数据 [19] 模型技术演进 - **核心主线**：通过多模态统一框架，将大型语言模型的推理能力与真实世界的感知、行动能力深度融合，催生能跨场景自主学习的“机器人大脑” [21] - **VLA模型成为共识**：视觉-语言-动作模型持续迭代，正逼近类似GPT-3的智能爆发临界点，其演进方向包括融合更多模态信息（视觉、语言、力觉等）以及生成适配不同机器人的泛化动作指令 [21][22] - **关键里程碑**：2022年Google RT-1和Saycan初步验证范式；2023年Google RT-2和PaLM-E实现能力跃迁，正式提出VLA概念；2024-2025年进入生态开放阶段，如Google开源OpenVLA，英伟达推出开源基础模型Isaac GROOT及配套平台 [22] - **架构融合趋势**：单一模型无法满足复杂现实场景，混合模型架构成为必然，即通过高层大模型（大脑）进行认知与规划，结合底层成熟算法（小脑）实现可靠执行，兼顾泛化性与可靠性 [23] 核心部件与自主化程度 - **灵巧手**：是实现人机交互与精细操作的核心部件，面临小型化设计、敏捷控制和成本可靠性的“三难困境”，是技术工艺难度最大的环节之一 [25] - **自主化程度**：类比自动驾驶，目前处于L2（初步自主移动）向L3（低技能操作探索）的过渡阶段；类比大语言模型，则已达到GPT-2水平，验证了规模定律的可行性，未来2-3年或达到能力质变的关键临界点 [27] 商业化路径与趋势 - **商业化突破点**：大规模应用拐点需在续航、延迟、执行、可靠性与经济效益五大维度均跨过可用门槛，并形成正向增强的价值飞轮 [29] - **渗透路径**：商业化正沿价值阶梯演进，初期集中在高投资回报率、低复杂度的确定性场景（如工业制造、仓储自动化、餐饮零售基础场景），随后向高复杂度、高价值的战略性场景渗透，最终实现通用化服务 [31][34] - **付费模式演进**：从当前的一次性整机销售为主，辅以软件服务，未来可能向降低客户前期投入的“机器人即服务”模式演进，并最终发展至与客户业务价值深度绑定的“按任务完成效果付费” [35] 市场规模预测 - **全球市场**：2025年全球具身智能规模预计达192亿元人民币，未来五年复合增长率达73%，预计十年左右达到年万亿级市场需求，关键变量是机器人售价从目前的百万级人民币在十年左右降至20多万元 [46] - **中国市场**：需求已初步显现，凭借完善的工业体系和供应链，预计五年左右进入快速降本通道，5-10年率先触及经济性拐点，保守估计市场规模将从2025年的21亿元人民币增长至2035年的超过2800亿元人民币，实现十年百余倍增长 [49][50] 产业链与竞争格局 - **产业链复杂度**：不亚于汽车制造业，涵盖执行器、传感、计算、机身、电池、基础模型等漫长链条，中国企业在产业环节覆盖度上已占显著优势，并在下游整机集成和应用场景上展现巨大潜力 [41] - **三路核心玩家**：1)以Figure为代表的AI原生技术挑战者；2)以ABB、擎朗为代表的传统工业/商业机器人头部玩家；3)以特斯拉、亚马逊为代表的跨界需求巨头 [55] - **中期整合趋势**：产品同质化已现，高昂的研发投入、复杂的供应链管理等挑战将导致行业在未来三年面临第一轮洗牌，最终格局将是少数玩家的市场 [57] - **初创企业策略**：需比巨头看得更准、行动更快、人效更高，并找到能带来长期赋能价值的战略伙伴和投资人，以应对资源紧张和巨头夹击的挑战 [59][60] 资本动态 - 全球资本市场高度关注，中美企业单轮融资额不断创新高，A轮融资额1-3亿美元已是常态 [43] - 例如，2025年9月Figure完成C轮超10亿美元融资，估值达390亿美元；同期1X也启动新一轮10亿美元融资；2025年上半年中国具身智能企业近亿美元融资达4笔以上 [43][44] 出海加速 - 2024-2025年中国具身智能产业进入出海加速期，商业服务与工业机器人出口同比增长显著，中国已成为全球第二大工业机器人出口市场 [53][54] - **典型路径**：1)技术出海：如宇树科技人形机器人凭借自研关节电机与算法，切入沙特智慧工厂等场景；2)本地化运营出海：如擎朗智能通过产品本地化改造及在日本建立密集服务网络，成功打开高标准市场 [53][54] 重点公司案例 - **特斯拉Optimus**：从2021年概念发布，历经原型机迭代，2023年底Gen 2展示更轻、更快、更灵巧的动作能力，采用全套自研执行器与传感器，目标最早2025年底对外销售，2026年批量生产，长期目标百万级年产量 [62] - **Figure AI**：全球通用人形机器人代表企业，估值390亿美元，产品快速迭代，并引入自研通用VLA模型Helix，采用“大脑”（低频规划）与“小脑”（高频执行）协同的系统架构，旨在打造具备跨场景泛化能力的类人劳动力 [64][65] - **擎朗智能**：实现人形与轮式机器人双线布局，构建覆盖多场景的完整产品生态，其综合技术力在场景理解、数据库规模、定制能力等六大维度显著高于行业平均，2024年在上海虹桥机场盛贸酒店落地全球首个“通用+专用”机器人协同运营的智慧酒店案例 [66][71][73] - **节卡机器人**：拥有从灵巧协作整机到数据训练系统的多元产品生态，依托在汽车、电子等工业场景的大规模部署获取海量高质量数据，并通过分层混合架构平衡AI模型创新与工业稳定性需求 [77][79][81] - **因时机器人**：作为微型伺服电缸领导者，通过垂直整合自研核心部件，突破灵巧手在性能、尺寸和成本上的“不可能三角”，其产品已在工业制造、人形机器人、科研算法训练等关键领域实现规模化落地 [83][85][88]

公司技术进展与产品 - 即将上线的新一代机器人“大脑”更聪明、“小脑”更协调、“身体”更灵活，并掌握了更多技能 [1] - 实验室与卓益得机器人联合研制的双足人形机器人“小益”和轮式人形机器人“睿娜”具备自主导航、智能讲解、多模态交互等功能 [2] - 2025年，实验室升级自主导航与任务调度技术，研发多传感器融合自主定位导航系统，实现了人形机器人从人工遥控到全自主移动的跨越 [2] - 实验室自主研发的“知行合一”具身智能核心技术平台，实现了人形机器人的多任务操作，验证了其泛化性和通用能力 [3] - 实验室在可穿戴式机器人遥操作设备、人形机器人训练与部署全栈技术、机器人集群控制设备开发等方面取得一系列突破 [3] - 2025年4月，实验室自研采用仿人肌腱驱动（绳驱）技术的双足人形机器人，在全球首个人形机器人半程马拉松赛事中获得第5名 [5] - 2025年9月，实验室近60台人形机器人完成了国内首次人形机器人集群应用实践 [5] 行业应用与场景落地 - 实验室以“技术适配场景”为核心，构建起覆盖工业、文旅、农业、体育等多领域的应用版图 [4] - 实验室与河南工业大学联合研发的粮仓巡检人形机器人，具备自行上下楼梯、在谷堆上平稳行走、开关门、拾取物品等技能 [4] - 在文旅领域，机器人已落地展厅讲解场景，并化身“文旅推荐官” [2][4] - 在医疗领域，实验室联合河南省中医药科学院推进基于大模型的问诊机器人技术攻关 [5] - 在工业领域，依托“数字孪生+工业机器人”核心技术，完成双臂复合机器人平台的整体集成与调试，为企业定制装配环节专属解决方案 [5] 行业与政策背景 - 河南省将具身智能产业作为推动制造业高质量发展、培育新经济增长点的战略性产业 [1] - 2024年10月，中豫具身智能实验室揭牌，成为河南具身智能产业的生力军 [1] - 实验室聚焦多模态大模型、机器人技术、具身智能系统展开研究与应用，致力于突破关键技术，建设覆盖具身智能全产业链的科研与应用体系 [2] - 科研团队聚焦具身智能“感知—决策—执行”全链条技术体系，重点攻关多模态融合感知、复杂场景决策、高精度运动控制等核心技术，实现了多点突破 [3]

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文章核心观点 - 汽车行业正从单一卖车模式向以AI基座大模型为核心的“具身智能”生态转型，通过与智能硬件（如AI眼镜）结合，实现向持续性软件服务付费的高毛利商业模式演变[1][9][13] - 行业转型由两波潮流驱动：2019年硬件厂商（如手机）向汽车制造转型，以及2025年汽车厂商反攻智能硬件，其共同本质是探索更高毛利的商业可能[3][5] - 向AI与具身智能的转型具有高门槛，马太效应显著，资金、技术、数据规模等壁垒可能使行业格局更加固化，优势进一步向头部企业集中[2][16][19] 从硬件到汽车到智能硬件的商业演变 - **第一波潮流（硬件厂商入局汽车）**：2019年，因手机等硬件产业增长见顶、利润降低，而中国新能源汽车销量年增幅在30%以上，促使小米、华为、OPPO等厂商通过直接造车或与车企合作（如华为HI模式）的方式转型[3] - **第二波潮流（汽车厂商反攻智能硬件）**：2025年，因新能源汽车行业增长受限、利润变低（2024年增速多次月度回落并出现激烈价格战），汽车行业求变，将汽车塑造为具身智能入口并与其它智能硬件结合成为共识[1][5] - **趋势与影响**：两波变革推动智能体技术向车载场景延伸，汽车成为连接多元智能硬件的桥梁，推动了智能硬件制造工艺成熟化，并为车端互联创造了新的场景延伸方向[8] 车企向智能硬件转型的案例与战略 - **理想汽车**：发布AI眼镜Livis，重量仅36克，续航支持7.6小时音乐或6小时通话，旨在作为全天候使用的具身智能新入口，与车端形成数据闭环[1][10] - **特斯拉**：推进“汽车+AI+机器人”生态，将汽车拓展为AI生态的一部分[5] - **小鹏汽车**：推行“物理AI”战略，涵盖汽车、飞行汽车（汇天）和人形机器人（Iron），试图跑通“通用模型能力+多场景载体”路径，该战略发布后公司股价盘中大涨13%[6][13] - **其他车企**：大众与微软合作AR眼镜HoloLens并拓展至船舶场景；宝马与华为HiCar合作推动硬件互联；蔚来此前推出的NIO Phone也被视为智能硬件转型的早期尝试[8] 智能硬件驱动的车企盈利模式变革 - **商业模式转变**：从一次性卖车生意转变为嵌入消费者生活方式的持续性付费（如功能订阅、OTA升级、座舱服务），这类软件服务收入通常比汽车制造毛利率更高[9][13] - **成本与效率优势**：智能硬件作为具身智能的不同入口，可与汽车共享同一AI基座模型，将感知、定位、交互等组件复用，从而摊薄算法、算力和数据成本[14] - **数据价值与估值提升**：智能硬件便于高频次、多传感地收集用户数据，回传至车企AI大模型形成数据闭环，提升模型能力，并将车企叙事从“造车”升级为“智能生活平台”，从而延展商业可能并提升估值[11][13] - **产业链溢出效应**：AI能力可超越汽车场景，用于工业端生产提效（如西门子案例），成为跨部门共用能力，提升公司整体效能[16] 向AI与具身智能转型的挑战与行业格局 - **高准入门槛**：转型需要算法、算力、数据、供应链整合与规模化能力，缺一不可，对资金和技术人员要求极高[16][17] - **巨额研发投入**：理想汽车2024年研发支出约111亿元人民币；小鹏汽车计划2025年研发支出95亿元，其中AI约45亿元；特斯拉因自建Dojo，2024年AI算力投入达十亿美元级别，研发支出约4.5-4.6亿美元[18] - **数据规模依赖**：AI模型（尤其是端到端模型）需要海量数据训练，卖出的汽车和智能硬件数量直接决定数据量，进而影响算法能力，特斯拉的优势便建立在全球车队数据基础上[17] - **马太效应与格局固化**：高投入与规模化要求决定了只有头部、受消费者广泛选择的品牌才有能力跑通AI、汽车与智能硬件的闭环，行业格局可能更加固化，中尾部车企弯道超车难度大[2][17][19]