具身智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，具身智能的核心在于智能体通过与物理环境的交互实现智能行为和适应性。

具身智能产业链图谱：

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一、基本概念与定义

具身智能强调智能体需通过物理载体与环境的直接交互来发展和展现智能。中国计算机学会（CCF）将对具身智能的定义是“基于物理身体进行感知和行动的智能系统，通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性”。它的核心思想源于“具身认知理论”，即智能不仅依赖大脑计算，更依赖身体与环境的动态交互。例如，壁虎通过脚部结构适应环境，类比于具身智能机器人通过传感器感知环境并调整行为。

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二、关键特征

物理载体与环境交互

具身智能的“本体”是物理实体（如机器人、机械臂等），需通过传感器（如摄像头、雷达、IMU）实现感知，再通过执行器（如关节、灵巧手）执行动作。环境交互是智能涌现的基础，脱离环境则无法完整展现能力。

感知-决策-行动闭环

智能体需通过“感知→理解→决策→执行→反馈”的动态循环实现自我优化。例如，人形机器人在执行任务时，通过视觉感知识别物体，结合大语言模型（LLM）规划路径，再通过运动控制算法驱动执行。

多模态交互与动态适应性

智能体需融合视觉、听觉、触觉等多模态数据，通过SLAM（同步定位与建图）重建环境，实现复杂任务规划。例如，特斯拉Optimus通过SLAM技术在非结构化环境中导航。

三、发展历程

萌芽阶段（1950s-1990s）

早期以符号主义和连接主义为主，关注逻辑规则与神经网络的理论探索，应用场景简单。

技术积累阶段（1990s-2022）

深度学习、强化学习等技术推动仿生机器人研发，行为主义AI兴起，强调身体与环境的交互。

技术突破阶段（2022年至今）

大模型（如GPT、LLaMA）的突破使具身智能进入爆发期，人形机器人（如特斯拉Optimus）和自动驾驶技术实现类人水平的智能。

四、具身智能行业趋势与现状

行业趋势

人形机器人浪潮：特斯拉Gen-1、OpenAI/NVIDIA/谷歌等加速布局，国内厂商依托产业链优势快速崛起。

生态协同：大模型与实体机器人的结合成为主流，如小鹏Iron芯片、宇树科技Jetson Orin计算芯片的端侧+云端协同方案。

应用场景扩展：从工业制造到服务机器人，再到医疗康复、教育等领域，具身智能渗透率持续提升。

行业现状

市场规模：马斯克预测2040年人形机器人数量将超人类，特斯拉目标年产10亿台；高盛预测2035年全球市场规模达378亿美元，中国预计2030年出货量35万台，市场规模581亿元。

技术瓶颈：当前面临成本高、环境适应性弱、伦理问题等挑战，需突破感知弱化、环境无耦合等问题。

五、近期具身智能相关深度报告

2025垂直领域具身智能机器人产业化落地现状及潜力应用场景分析报告

机器人行业研究：垂直领域具身智能机器人的野望-国金证券

2025大模型、Agent、具身智能及人形机器人学习全路径规划报告（32页）

2025具身智能产业发展趋势研究及安全威胁分析报告-赛迪智库

2025具身机器人行业未来展望报告-从具身智能大脑、大模型进展及对应技术分析（31页）

中商产业研究院：2025年具身智能市场前景及投资研究报告

IMT：2025具身智能（Embodied AI）概念、核心要素及未来进展：趋势与挑战研究报告（25页）

计算机行业研究深度报告：具身智能：万亿赛道，落地元年-东吴证券【33页】

发布于：北京市