具身智能：让机器人在真实物理世界中“学会成长”

从虚拟走向现实：一场工业与AI的深层变革

近日，人民网刊发“院士讲科普·未来产业”系列文章，聚焦“具身智能，在物理世界中成长”这一前沿主题。文章指出，具身智能正成为继大语言模型之后，人工智能从数字空间向物理世界延伸的关键路径。与依赖海量文本和图像训练的云端AI不同，具身智能强调机器人通过传感器和执行器在真实环境中交互，从而获得对物理规律、物体属性和动态场景的感知与理解能力。这一转变意味着，机器的“智能”不再局限于感知与对话，而是朝着自主决策、精细操控和自适应学习的方向演进，其产业辐射面涵盖了半导体、传感器、工业控制乃至新一代计算架构。 从已公开的信息看，该主题科普文章并未披露具体的市场规模、技术参数或企业案例，其价值更多在于明确技术方向与政策关注度。产业界普遍认为，具身智能的落地高度依赖边缘侧芯片的推理效率与功耗控制。当前，全球AI芯片市场仍由云端训练主导，但端侧推理芯片的出货量正快速增长。据IDC于2025年发布的预测，到2027年全球AI芯片市场规模有望突破1600亿美元，其中面向机器人、自动驾驶等物理世界交互场景的专用芯片占比可能从2024年的约12%提升至20%以上。这一趋势为具身智能技术从实验室走向量产提供了硬件底座，但具体到本次新闻所涉项目，尚无公开数据可供核验。

技术挑战与硬件瓶颈：芯片和传感器是“成长”的骨骼

在物理世界中“成长”的具身智能系统，面临的核心挑战在于实时感知与运动控制的闭环。传统云端AI的推理延迟通常在数百毫秒级别，而机器人灵巧操作、避障导航等任务要求毫秒级响应。这直接推动了对高能效、低延迟的端侧AI处理器以及高性能MEMS传感器、力觉传感器和激光雷达的需求。据SEMI（国际半导体产业协会）2025年发布的行业报告，2025年全球半导体设备支出预计超过1100亿美元，其中用于先进制程和成熟制程扩产的投资分别占据约55%和30%，而传感器与功率器件相关产线的资本开支增速尤为显著，年度增长率可能维持在8%至10%之间。此类投资能否有效转化为具身智能所需的高性能硬件，有待进一步确认，但方向已十分明确。 此外，具身智能的训练高度依赖高质量物理数据，而数据采集成本远高于互联网文本数据。目前业内主流方案包括遥操作示教和仿真到现实的迁移。据中国信通院2025年发布的估算，国内具身智能相关数据服务市场规模在2025年约为12亿元人民币，预计到2028年可能增长至40亿元以上，年均复合增长接近50%。这些估算数字并非来自本次新闻，仅作为行业背景参考。值得注意的是，芯片制程的物理极限与能耗墙正促使部分机构探索基于存算一体或类脑计算的专用架构，但此类技术尚处于早期验证阶段，距离规模化商用仍有较大距离。

产业生态雏形初现：算力、场景与标准缺一不可

具身智能的产业化并非单一芯片或算法公司所能独立完成，其生态涉及云计算平台、边缘设备运营商、工业机器人制造商以及场景应用方。从算力结构看，微软、英伟达等头部企业已在2025年前后发布面向机器人训练与部署的基础模型和开发者工具链，但底层依然依赖通用GPU或专用ASIC。据Gartner于2026年1月发布的预测报告，到2028年，全球将有超过35%的工业机器人集成具备边缘AI推理能力的计算模块，而2024年这一比例仅为12%。该预测仅代表对未来的看法，并非本次新闻已确认的事实，但表明分析师普遍认同具身智能将带动端侧计算需求上台阶。 另一方面，中国具备全球最大的工业机器人应用市场。据国家统计局数据，2025年中国工业机器人产量约为55万套，同比增长约9%。在“未来产业”政策引导下，具身智能与制造业、物流、养老等场景的结合有望加速，但当前仍面临动作泛化能力不足、数据私有化壁垒和缺乏统一测试标准等现实瓶颈。本次人民网科普文章更多承担着知识传播和方向引导的功能，具体的技术路线与商业模式仍需企业界和科研机构在后续实践中逐步厘清。对于普通读者而言，理解“具身智能在物理世界中成长”的价值，在于认清这一轮AI浪潮已从“看见世界”迈入“改变世界”的新阶段。

数据参考

• 全球AI芯片市场规模预测：IDC，2025年预测，2027年或超1600亿美元；专用芯片占比将从2024年约12%提升至20%以上（预测数据）。
• 全球半导体设备支出：SEMI，2025年行业报告，约1100亿美元；传感器与功率器件产线资本开支增长率可能为8%至10%（行业估算）。
• 中国具身智能数据服务市场规模：中国信通院，2025年估算，约12亿元；2028年可能增至40亿元以上（估算数据）。
• 工业机器人边缘AI推理模块渗透率：Gartner，2026年1月预测，到2028年超过35%，2024年为12%（预测数据）。
• 中国工业机器人产量：国家统计局，2025年数据，约55万套，同比增长约9%。 #具身智能 #端侧芯片 #机器人算力 #机器人与具身智能