从ChatGPT的语言魔法到DALL·E的图像创造，虚拟世界的AI已无处不在。但当我们把目光转向现实世界，一个新名词正引发热议：具身智能。
具身智能被誉为“AI的下一站”，让机器不仅会“思考”，还能“行动”——从工厂的搬运机器人到养老院的陪伴助手，甚至是太空探索的机械先锋。马斯克宣称，特斯拉的Optimus将是“通用智能的载体”；谷歌DeepMind则押注机器人来破解物理世界的难题。
然而，现实远比愿景骨感。2025年，具身智能的商用化仍步履蹒跚：成本高企、效率低下、数据瓶颈频现。波士顿动力Spot在巡检场景表现不俗，但价格高达20万元；优必选的Walker搬运箱子耗时数分钟，远逊于人类工人。
如今，技术已将其推至产业变革的商业化临界点。但我们仍必须回答三个关键问题：需要怎样的颠覆性创新，才能赋予具身智能真正的泛化行动能力？又如何跨越从“技术可行”到“商业成功”的鸿沟，找到其不可替代的价值锚点？当“数字认知”的潜力被空前释放，我们如何将AI其转化为“物理世界”的真实生产力？
具身智能与“线年人工智能应用爆发以来，具身智能就成为业界公认的一个重要应用方向。近两年，多地政府都在设立机器人产业发展投资基金，入局者日益增多。截至目前，苹果、华为、百度、vivo、富士康、小米等都已经在该领域布局。
以制造业为例，用户（车间工人）的刚需可能是“快速发现设备故障”，但行业真场景远不止于此：它需要AI能兼容不同品牌设备的传感器数据格式，在嘈杂的车间环境中过滤机械振动的干扰信号，识别故障后不仅要提醒工人，还要联动MES生产管理系统暂停相关工序、自动推送维修工单，甚至同步更新后续订单的交付预期。
在中国，具身智能机器人的行业应用路径已日趋清晰。今年全国两会上，“具身智能”作为未来产业的重要组成部分，首次被写入政府工作报告。
