2025年具身智能行业研究报告：具身智能上升至国家两会战略，高阶智驾渗透率将突破15%

在2025年这个被科技界称为"具身智能元年"的关键时间节点，一项革命性技术正从实验室快速走向产业化前沿。当吉利汽车发布支持L3级自动驾驶的"千里浩瀚"系统，当优必选人形机器人在工厂完成全球首次多机协同作业测试，当"具身智能"首次被写入政府工作报告，一个全新的智能时代正在加速到来。本报告将带您深入剖析具身智能产业的最新发展动态，揭示这一融合人工智能、机器人技术和自动驾驶的跨界领域如何重塑未来产业格局，以及为何它能成为各国科技竞争的新高地。

具身智能行业概述与发展背景

具身智能（Embodied AI）作为人工智能领域的前沿分支，正在经历从概念验证到商业化落质的关键转折期。这一技术通过赋予智能体物理身体和感知能力，使其能够在现实环境中进行交互、学习和完成任务，代表了人工智能从虚拟世界走向物理世界的重要跨越。2025年3月，具身智能首次被写入中国政府工作报告，与生物制造、量子科技、6G等并列成为国家未来产业发展的重点方向，标志着这一技术已上升至国家战略高度。

从技术架构来看，具身智能主要涵盖三大核心板块：智能驾驶系统、人形机器人技术和支撑性AI基础设施。其中智能驾驶领域已实现较为成熟的商业化应用，根据国金证券研究数据显示，2024年中国市场乘用车前装标配NOA(导航辅助驾驶)系统交付量达197.47万辆，同比增长162.31%，渗透率提升至8.62%。而人形机器人作为更具前瞻性的应用方向，目前正处于从实验室走向产业化的关键阶段，预计在未来5-20年内有望复制新能源汽车产业的发展轨迹，成为下一个万亿级市场。

表：2024-2025年具身智能关键领域发展指标对比

政策层面的大力支持为具身智能产业发展提供了强劲动力。除国家层面的战略定位外，北京、深圳、浙江等地相继出台专项政策，如《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划(2025-2027年)》提出到2027年培育10家以上百亿估值企业，实现关联产业规模1000亿元以上的目标。与此同时，产业生态也在快速完善，成都市机器人产业协会的成立、《人形机器人标准化白皮书》的发布等一系列举措，正在为行业健康发展构建制度基础。

资本市场对具身智能的热度持续攀升。仅2025年前两个月，智元机器人等具身智能企业就完成数亿元PreA轮融资，人形机器人关节企业意优科技获得5000万元A轮投资。产业巨头如特斯拉、华为、字节跳动等纷纷加大布局力度，形成了"产学研用"协同推进的良好局面。随着技术突破、政策支持和资本投入的多轮驱动，具身智能产业正迎来前所未有的发展机遇。

政策红利与技术突破双轮驱动行业发展

国家战略定位开启产业新纪元

2025年全国两会期间，"具身智能"作为关键词首次出现在政府工作报告中，这一标志性事件为整个行业注入了强劲的政策动能。报告明确提出要"建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业"，将具身智能置于国家科技创新战略的重要位置。这种顶层设计的变化绝非偶然，而是基于对技术发展趋势和产业变革机遇的深刻洞察。多位两会代表围绕具身智能提出了建设性意见，如全国人大代表何小鹏建议借鉴新能源汽车产业发展经验，通过政策引导加速人形机器人商业化普及；全国政协委员林孝发则呼吁拓展更多应用场景，推动家用机器人在养老、社区服务等领域的应用。

地方政府也迅速响应国家战略，出台了一系列配套政策措施。北京市在《5G规模化应用"扬帆"行动升级方案》中特别强调要"推进具备5G通信能力的人形机器人在高端制造场景、消费服务场景规模化应用"；深圳市发布的《具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划》制定了清晰的技术攻关路线和产业发展目标；浙江省则在2025年国民经济和社会发展计划中明确将人形机器人列为重点培育的新业态。这些地方性政策不仅提供了方向指引，更通过具体的场景开放、资金支持和平台建设，为具身智能技术落地创造了有利条件。

表：2025年主要省市具身智能产业支持政策比较

核心技术突破加速商业化进程

在政策红利释放的同时，具身智能领域也迎来了一系列关键技术突破，为产业化进程提供了坚实支撑。在智能驾驶方面，吉利汽车发布的"千里浩瀚"智驾系统代表了国内L3级自动驾驶技术的最新成果，该系统基于"AI+智驾"理念设计，整合了行业领先的通用大模型和算力平台。国际层面，Uber与Waymo在奥斯汀合作推出的Robotaxi服务标志着自动驾驶商业化进入新阶段，这种无需额外费用的无人驾驶服务模式有望大幅提升公众接受度。

人形机器人技术的进步尤为显著。优必选在极氪智慧工厂完成的全球首次多台、多场景、多任务人形机器人协同作业测试，展示了"群脑网络(BrainNet)"架构在复杂工业环境中的应用潜力。测试数据显示，机器人在搬运大尺寸工件时姿态调整响应速度达毫秒级，装配环节对柔性薄膜的抓取精度误差控制在0.5毫米以内，这些性能指标已接近甚至超越熟练工人的操作水平。中国移动、华为与乐聚机器人联合发布的全球首款搭载5G-A技术的人形机器人"今父"，则通过5G-A网络的高带宽、低延迟特性，解决了远程操控和数据传输的瓶颈问题。

在基础技术层面，地瓜机器人与中科院自动化所联合研发的MODEST算法成功攻克了机器人抓取透明物体的世界性难题，该成果已被全球机器人领域顶尖会议IGRA 2025收录。智元机器人即将发布的通用具身基座模型"GenieOperator-1"，则有望为人形机器人提供更强大的多模态理解和任务执行能力。这些技术突破不仅解决了行业长期存在的痛点问题，更为具身智能在更广泛场景中的应用铺平了道路。

传感器技术的进步同样值得关注。千觉机器人研发的多模态高精度触觉传感器G1-WS在三维重建方面的分辨率达到每平方厘米5万个测量点，精度达到0.03-0.06毫米，配合其全球首创的触觉仿真工具Xense_Sim，为机器人精细操作提供了重要技术支持。这些创新正在快速从实验室走向产业化，据行业数据显示，2025年人形机器人核心零部件国产化率有望突破60%，成本下降幅度可能超过40%，这将显著加速商业化落地进程。

智能驾驶与人形机器人应用加速落地

高阶智能驾驶迈入规模化普及期

智能驾驶作为具身智能技术最为成熟的应用领域，在2025年迎来了爆发式增长的关键转折点。行业数据显示，高阶智能驾驶渗透率预计将从2024年的8.62%跃升至2025年的15%左右，实现近两倍的增长。这一飞跃式发展背后是多重因素的共同推动：激光雷达成本的大幅下降使其在20万元以上车型中成为标配，大算力芯片性能提升与价格下降的"剪刀差"效应，以及消费者对智能驾驶接受度的显著提高。

产业链各环节的创新成果令人瞩目。在感知层，未来科技的ATX激光雷达已获得长安启源、零跑、长城魏牌等多家车企的采用，其精准的环境感知能力为高阶智能驾驶提供了可靠保障。黑芝麻智能的华山A1000家族芯片则在行泊一体解决方案中展现出强大竞争力，推动NOA功能向10万级别车型下探，加速智能驾驶的"平民化"进程。现代汽车与自动驾驶公司Avride的合作则探索了新型商业模式，计划在达拉斯部署100辆采用自动驾驶技术的现代Ioniq 5车辆，进一步丰富出行服务生态。

表：2025年主要车企智能驾驶系统布局比较

应用场景的持续拓展也是智能驾驶发展的重要驱动力。除私人乘用车市场外，Robotaxi的商业化进程明显加速。Waymo宣布每周在旧金山、凤凰城和洛杉矶提供20万次付费行程，较两年前增长20倍；Uber与Waymo在奥斯汀的合作则进一步降低了用户接触无人驾驶服务的门槛。这些进展表明，自动驾驶技术正从封闭测试场景走向真实商业运营，其经济价值和社会效益开始显现。特别值得注意的是，这些服务大多采用电动车型，如Waymo的捷豹电动车，体现了智能驾驶与电动化的协同发展趋势。

人形机器人从实验室走向产业化

人形机器人作为具身智能的另一重要载体，在2025年实现了从"能动"到"能用"的关键跨越。政策支持、技术进步与资本投入的三重驱动，使得这一领域呈现出百花齐放的发展态势。特斯拉、华为、字节跳动等科技巨头的入局，不仅带来了充足的研发资源，更推动了整个产业链的快速成熟。开源趋势的加速则降低了技术门槛，以Deepseek为代表的大模型开源使更多企业能够参与创新，行业正从"巨头独舞"走向"生态共荣"。

应用场景的突破性进展尤为引人注目。优必选在极氪智慧工厂完成的全球首次多台人形机器人协同作业测试，验证了其在汽车制造等复杂工业场景中的实用价值。测试覆盖装配车间、质控区等多种环境，包含协同分拣、大负载搬运及精密装配等任务，展现了人形机器人替代传统固定式工业机器人的潜力。中国移动、华为与乐聚联合推出的5G-A人形机器人"今父"，则探索了远程操控、多机协作等新应用模式，为危险环境作业、特殊场景服务等需求提供了解决方案。

核心技术的快速迭代为人形机器人性能提升奠定了基础。智元机器人即将发布的通用具身基座模型"GenieOperator-1"，采用VLM(多模态大模型)+MOE(混合专家)架构，具备"一脑多形"的跨本体应用能力，有望解决机器人适应不同场景的灵活性问题。千觉机器人的触觉感知解决方案则将机器人操作精度提升至新高度，其G1-WS传感器在狭小空间内的精密操作能力，使机器人能够完成以往难以企及的精细任务。这些技术进步正快速缩小人形机器人与人类在复杂任务执行能力上的差距。

资本市场对人形机器人产业的热情持续高涨。意优科技完成5000万元A轮融资，专注于高性能一体化微型伺服关节的研发；智元机器人在两个月内连续完成两轮数亿元融资，加速端到端VLA模型的迭代和商业场景落地。产业链的快速完善也是显著特征，从上游的核心零部件(如伺服关节、传感器)，到中游的本体制造，再到下游的应用场景开发，一个完整的产业生态正在形成。据行业预测，到2025年底，人形机器人核心零部件的国产化率有望超过70%，成本下降幅度可能达到50%，这将为大规模商业化扫清障碍。

行业面临的挑战与未来发展趋势

当前产业发展中的主要瓶颈

尽管具身智能产业前景广阔，但在快速发展的同时也面临着多重挑战。技术层面，智能驾驶系统在复杂城市场景中的表现仍不够稳定，极端天气条件下的感知能力有待提升，这些技术瓶颈限制了更高等级自动驾驶的规模化落地。人形机器人方面，双足运动的稳定性和能耗问题尚未完全解决，灵巧手的操作精度与人类相比仍有差距，而人工智能系统在非结构化环境中的适应能力也需要进一步提高。

成本问题同样是制约产业发展的重要因素。虽然激光雷达等核心传感器的价格已大幅下降，但高阶智能驾驶系统的综合成本仍然较高，影响了在入门级车型中的普及速度。人形机器人的制造成本更是居高不下，以特斯拉Optimus为例，其目标是将成本控制在2万美元以下，但目前仍远高于这一水平。降低成本不仅关乎市场接受度，也是实现大规模商业化的前提条件，这需要产业链上下游的协同创新和规模效应的释放。

标准体系不完善也是行业面临的共性问题。尽管《人形机器人标准化白皮书》已经发布，但具体标准的制定和实施仍需时日。在智能驾驶领域，不同车企的系统互不兼容，数据格式和接口标准不统一，这不仅增加了供应链企业的负担，也不利于技术创新和产业协同。全国机器人标准化技术委员会等机构正在积极推进相关工作，但标准体系的完善需要一个过程，在此期间企业可能面临标准不确定带来的风险。

社会接受度和法律法规滞后同样不容忽视。公众对自动驾驶安全性的疑虑尚未完全消除，人形机器人的广泛应用也可能引发就业结构变化的担忧。在法律法规方面，自动驾驶事故责任认定、人形机器人的法律主体地位等问题都缺乏明确规范，这在一定程度上延缓了商业化进程。随着技术不断成熟，如何通过科普宣传提升社会接受度，通过制度建设为创新保驾护航，将成为产业健康发展的重要课题。

未来发展趋势与机遇展望

展望未来，具身智能产业将呈现技术融合、应用深化和生态协同三大发展趋势。技术层面，人工智能、机器人技术与5G/6G通信技术的深度融合将催生更强大的具身智能系统。正如中国移动、华为与乐聚合作展示的，5G-A技术能够显著增强人形机器人的远程操控能力和多机协作效率，而下一代6G技术有望进一步打破空间限制，实现更自然的人机交互。大模型技术的进步则将提升具身智能系统的认知和决策能力，使其能够应对更加复杂的现实场景。

应用场景的持续深化是另一重要趋势。智能驾驶将从高速公路等结构化场景向复杂城市道路拓展，从乘用车领域向货运、环卫、采矿等专业领域延伸。人形机器人的应用则可能率先在工业制造、医疗护理、危险环境作业等专业领域取得突破，然后逐步进入家庭服务等消费市场。深圳市在行动计划中提出的"十亿级应用场景落地50个以上"的目标，反映了各地政府对场景驱动的重视。特定场景的深耕将帮助企业在细分市场建立竞争优势，积累经验和数据，为后续拓展奠定基础。

表：具身智能主要应用场景成熟度与市场潜力分析

产业生态的协同共进将成为未来发展的重要特征。随着技术复杂度提高和应用场景多样化，单一企业难以覆盖全部价值链，跨界合作将成为常态。整车厂、科技公司、零部件供应商之间的界限将变得模糊，如吉利汽车从"车+AI"向"AI+车"的战略转变就体现了这种融合趋势。开源生态的繁荣也将加速创新，Deepseek等开源大模型降低了技术门槛，使更多中小企业能够参与具身智能的创新和应用。上交所举办的"未来产业沙龙"等人形机器人产业座谈会，则反映了资本市场对产业协同的支持。

从更长期的视角看，具身智能可能引发生产方式和生活模式的深刻变革。在工业领域，人机协作的生产模式将提高柔性和效率；在服务领域，个性化、智能化的服务将成为可能；在家庭生活中，机器人可能承担更多日常任务，改变人们的生活方式。这些变革不仅带来商业机会，也将对社会治理、就业结构、伦理规范等提出新的课题。正如教育部部长怀进鹏所言，具身智能和机器人技术既是重大科技变革，也是教育改革和发展的重大机遇，需要社会各界共同应对。

具身智能行业常见问题解答(FAQs)

Q1：什么是具身智能？它与传统人工智能有何区别？

A1：具身智能(Embodied AI)是指具有物理实体的人工智能系统，能够通过传感器感知环境并通过执行器与环境进行交互。与传统局限于数字世界的人工智能相比，具身智能的关键区别在于：1)拥有物理身体，可以感知和影响现实世界；2)通过与环境互动学习，而非仅依赖静态数据集；3)能够完成物理世界的实际任务。2025年政府工作报告首次将具身智能列为未来产业，凸显其战略价值。

Q2：目前智能驾驶技术的发展水平如何？L3级自动驾驶何时能普及？

A2：根据行业数据，2024年中国市场NOA(导航辅助驾驶)前装渗透率达8.62%，预计2025年将提升至15%左右。技术层面，吉利"千里浩瀚"等系统已支持L3级自动驾驶功能，但受法规和基础设施限制，真正意义上的L3普及仍需时间。从商业化进度看，Robotaxi服务如Uber-Waymo合作项目已开始试点运营，但大规模推广可能还需2-3年。激光雷达等关键传感器成本下降(预计2025年下降30-40%)将加速普及进程。

Q3：人形机器人目前主要面临哪些技术挑战？

A3：人形机器人面临的主要技术挑战包括：1)双足运动的稳定性和能效问题；2)灵巧手操作的精度和适应性不足(目前优必选机器人抓取精度约0.5毫米)；3)在非结构化环境中的自主决策能力有限；4)续航时间短(通常仅数小时)；5)成本过高(商业化产品目标成本需降至2万美元以下)。地瓜机器人破解透明物体抓取难题、智元开发通用具身基座模型等创新正在逐步解决这些挑战。

Q4：具身智能产业的发展将创造哪些新的就业机会？

A4：具身智能产业将催生多类新型就业岗位：1)机器人训练师(教导机器人完成特定任务)；2)智能系统运维工程师；3)人机交互设计师；4)机器人应用场景开发人员；5)具身AI算法工程师等。据深圳市规划，到2027年具身智能产业集群相关企业将超过1200家，带动大量就业。同时，该产业也将要求现有劳动力提升数字技能，适应人机协作的工作环境。教育部已表示将优化相关学科设置，加强人才培养。

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报告介绍：本报告由国金证券于2025年3月11日发布，共14页，本报告包含了关于信息技术,具身智能的详细内容，欢迎下载PDF完整版。