具身智能解讀及行業(yè)分析2024年，Tesla入局人形機器人和黃仁勛的“AI的下一個浪潮是具身智能”，掀起了具身智能與人形機器人的科技革命；那2025年，春晚宇樹機器人和DeepSeek的橫空刷屏，則徹底點燃了AI與具身智能的產(chǎn)業(yè)。就在3月5日召開的，今年政府工作報告中，具身智能首次出現(xiàn)，與量子科技、6G

等一同列為未來產(chǎn)業(yè)。要培育壯大新興產(chǎn)業(yè)、未來產(chǎn)業(yè)，深入推進戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展。此消息一出，這對于具身智能，無疑是官宣的重磅炸彈。而此前2天的3月3號，深圳首發(fā)，打造人工智能先鋒城市，印發(fā)《深圳市具身智能機器人技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃（2025-2027年）》。培育人工智能與機器人融合技術(shù)、多模態(tài)感知技術(shù)、高精度運動控制技術(shù)、靈巧操作技術(shù)等方面取得突破。實現(xiàn)十億級應(yīng)用場景落地

50

個以上，具身智能機器人產(chǎn)業(yè)集群相關(guān)企業(yè)超過

1200

家。如此多利好，讓我們今天不得不好好梳理一下具身智能。下文從基礎(chǔ)知識掃盲、歷史溯源、市場規(guī)模和現(xiàn)狀、上下游產(chǎn)業(yè)鏈和對應(yīng)龍頭標(biāo)的、總結(jié)和展望等五個維度，全面解析這一未來新興產(chǎn)業(yè)。一、基礎(chǔ)知識掃盲1、什么是具身智能EAI具身智能，英文EmbodiedAI，簡稱EAI,

依靠物理實體（如機器人、自動駕駛車輛等）與環(huán)境交互來實現(xiàn)智能增長的智能系統(tǒng)。在智能體與環(huán)境的交互過程中，通過感知、控制和自主學(xué)習(xí)來積累知識和技能，形成智能并影響物理世界的能力。其核心在于將感知、決策和執(zhí)行緊密結(jié)合，主要挑戰(zhàn)在于硬件性能、算法泛化能力與系統(tǒng)集成水平。2、易混概念比較（1）

EAI≠大模型+機器人，而是=AI+機器人（等物理實體）。大模型雖有推理決策、語言和視覺能力，但不存在主觀感覺能力，多少億參數(shù)都不行。（觀點出自斯坦福教授李飛飛），腦、身體和環(huán)境的深度耦合是產(chǎn)生高級認(rèn)知的基礎(chǔ)。這需要構(gòu)建新一代人工智能算法，結(jié)合了腦神經(jīng)、運控控制等復(fù)雜理論，推動具身智能實現(xiàn)認(rèn)知涌現(xiàn)。（2）

EAI

≠人形機器人，

EAI＞人形機器人，具身智能可以搭載到其他機器人，比如仿生機器人、機器狗、L4自動駕駛等；人形機器人只是具身智能的一種應(yīng)用，也被認(rèn)為是最理想的應(yīng)用形態(tài)。（3）

EAI

≠智能體Agent，兩者各有交叉和側(cè)重。

Agent

是代理人，既可以是虛擬世界的，如manus，

也可以是物理世界的智能機器人，；而EAI一定要是真實世界的實體物體，如人形機器人。3、具身智能三要素具身智能要同時需要具備“本體+環(huán)境交互+智能進化”三要素：首先強調(diào)要有具身本體，不能是虛擬的，要是實體，可以是人形機器人、四足機器狗、無人汽車、無人飛機等。本體要具備環(huán)境感知、運動和操作執(zhí)行等能力其次強調(diào)與環(huán)境的交互能力，不僅能感知環(huán)境，還能通過行動來影響環(huán)境并在與環(huán)境的交互中不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)。用擬人化的思維路徑去學(xué)習(xí)，做出人類期待的行為反饋。最后強調(diào)一個增量，主要是智能的提升和進化，具身智能不僅僅要利用大模型的知識、算法理解和表達能力，更要通過本體與物理世界的交互來展現(xiàn)和發(fā)展智能，實現(xiàn)自主和智能的提升。4、EAI三大構(gòu)成部分

具身智能EAI包括感知模塊、交互模塊、運控模塊。其中，感知模塊是基礎(chǔ)，通為交互與運控模塊提供信息，并實時反饋，以便機器人感知外部環(huán)境和物體、調(diào)整運控規(guī)劃。

二、歷史溯源具身智能的發(fā)展歷史可以分為以下四個階段：1、早期萌芽階段（1950s-1990s）：1950年，艾倫·圖靈AlanTuring在論文《計算機器與智能》中首次提出“具身智能”的概念。1986年，羅德尼·布魯克斯從控制論角度強調(diào)智能是具身化和情境化的。1991年，布魯克斯在論文中探討了智能產(chǎn)生的本源，認(rèn)為智能行為可從自主機器與其環(huán)境的簡單物理交互中產(chǎn)生。1999年，羅爾夫·普費弗等人提出智能并不局限于大腦或某些算法，強調(diào)身體對智能形成的根本影響。2、技術(shù)積累階段（1990s-2006）：隨著智能理論的完善、底層數(shù)學(xué)理論的深耕，AI三大學(xué)派從各自突破，逐步走向取長補短的綜合性研究，為具身智能發(fā)展奠定理論和算法基礎(chǔ)。3、深度學(xué)習(xí)推動其快速發(fā)展（2006-2020）：深度學(xué)習(xí)的概念由杰弗里·辛頓等人在2006年提出。通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用其多層結(jié)構(gòu)自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的層次化特征表示，從而提高模型的性能和泛化能力，這一概念開啟了深度學(xué)習(xí)的新時代。深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展推動了具身智能研究進入新階段，研究人員開始利用虛擬物理環(huán)境和計算能力設(shè)計和訓(xùn)練智能系統(tǒng)4、技術(shù)突破階段（2022年至今）：以ChatGPT為代表的大模型的通用知識和智能涌現(xiàn)能力，為機器人實現(xiàn)智能感知、自主決策乃至擬人化交互方面帶來巨大潛力。2023年，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛提出具身智能是人工智能的下一個浪潮。2024年，具身智能入選“新一代信息工程科技新質(zhì)生產(chǎn)力技術(shù)備選清單”。2025年，具身智能被寫入政府工作報告，國內(nèi)已有超過20個城市將發(fā)展具身智能。從歷史的角度來看，工業(yè)機器人的硬件進化不斷發(fā)展，從自動化設(shè)備到移動機器人，從協(xié)作機器人到人形機器人，每一步都代表著技術(shù)的進步和創(chuàng)新。當(dāng)下，已經(jīng)進入了AI大模型與機器人在底層技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用融合的交叉時代。三、市場規(guī)模和現(xiàn)狀1、全球市場：據(jù)機構(gòu)預(yù)測，2025年全球具身智能市場規(guī)模將突破千億美元，其中物流、醫(yī)療等垂類場景的滲透率有望達到15%-20%。據(jù)高盛研究，人形機器人市場逐年增長，到2035年估值可能高達380億美元。花旗銀行預(yù)測，到2050年，全球具身智能/人形機器人數(shù)量將超過6億臺，市場規(guī)模將達到7萬億美元，未來幾年年復(fù)合增長率CAGR為47.7%。2、中國市場：據(jù)頭豹報告顯示，2023年中國具身智能市場規(guī)模已經(jīng)達到4186億元，2027年市場規(guī)模有望達到6328億元，年均復(fù)合增長率達10.5%。中國機器人產(chǎn)業(yè)穩(wěn)居全球機器人生產(chǎn)和消費國龍頭地位，“十五五”時期，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計將增長至4000億元左右，且市場規(guī)模穩(wěn)居全球首位。3、國內(nèi)外具身智能企業(yè)國外有：有特斯拉、谷歌、英偉達等科技巨頭，以及Figure、Agility、波士頓動力、1X、NEURARobotics、MenteeRobotics等初創(chuàng)公司。

國內(nèi)：具身智能浪潮的玩家主要包括科技大廠、傳統(tǒng)機器人公司和新生代的具身智能公司等。這些企業(yè)正與最前沿術(shù)研究與產(chǎn)品研發(fā)相結(jié)合，為具身智能市場釋放無限想象力包括華為、比亞迪、騰訊、小米、宇樹科技、智元、優(yōu)必選、新松、大象、科大訊飛等企業(yè)。具體看下圖：四、產(chǎn)業(yè)鏈&國內(nèi)外標(biāo)的具身智能EAI通過物理實體（如機器人、自動駕駛車輛等）與環(huán)境進行交互的智能系統(tǒng)，融合了先進技術(shù)、復(fù)雜系統(tǒng)集成和多元化應(yīng)用場景的綜合性產(chǎn)業(yè)，其核心在于將感知、決策和執(zhí)行緊密結(jié)合。EAI的產(chǎn)業(yè)鏈包含上游的芯片、傳感器、控制器、電機、通信模組、能源管理等核心硬件和基礎(chǔ)材料；中游包括AI算法、大模型、操作系統(tǒng)、云服務(wù)等軟件和集成平臺；下游為主要產(chǎn)品和應(yīng)用場景。下面來具體拆解一下：

具身智能產(chǎn)業(yè)圖譜

(圖片來自36氪)六、

（一）、上游：核心硬件與原材料--基礎(chǔ)上游環(huán)節(jié)是具身智能產(chǎn)業(yè)的硬件基礎(chǔ)，主要包括芯片、傳感器、控制器、電機（含伺服電機）、通信模組、能源管理等。各硬件拆解如下：1、芯片--EAI的“心臟”目前機器人的“大腦”主要采用AI芯片，包括GPU、TPU、NPU等，主要提供強大的計算能力，支持復(fù)雜的算法運行，用于高效處理感知和決策任務(wù)。海外頭部廠商，如英偉達、AMD等處于領(lǐng)先地位；國內(nèi)華為、寒武紀(jì)慢慢崛起：華為的昇騰910芯片基于7nm增強版工藝，最大功耗為350W，算力可達到256TFOPS；地平線的征程系列芯片已在多家車企實現(xiàn)量產(chǎn)應(yīng)用。同時，寒武紀(jì)的云端AI芯片、黑芝麻的智能座艙芯片等亦表現(xiàn)不俗。此外，億鑄科技、知存科技、蘋芯科技、九天睿芯等一批初創(chuàng)公司選擇跳脫傳統(tǒng)架構(gòu)，布局存算一體架構(gòu)等新興技術(shù)，力圖填補國內(nèi)市場空白。2、傳感器--收集外界信息傳感器則負責(zé)收集外部環(huán)境的多維數(shù)據(jù)，如視覺、聽覺、觸覺、力矩等，是實現(xiàn)具身智能感知和交互功能的基礎(chǔ)。從技術(shù)壁壘、價值量、未來產(chǎn)業(yè)趨勢，我們認(rèn)為傳感器排序：六維力矩>觸覺傳感>關(guān)節(jié)傳感>雙目攝像頭>IMU（1）力傳感器：能夠測量智能體與環(huán)境的接觸力和力矩，分為一維、三維、六維力矩傳感器；其中是六維力傳感器技術(shù)，需要測量空間三個坐標(biāo)軸方向的力（F、FY、FZ）和繞三個坐標(biāo)軸方向的力矩（MX、MY、MZ）的6個維度的力，高精度解耦各個方向和力矩間的干擾，獲得力矩的姿態(tài)，監(jiān)測力矩是否在安全范圍內(nèi)，難度和壁壘極高。

海外六維力矩老牌廠商多，產(chǎn)品精度高，高如韓國的Robotous，采用容式方案，規(guī)模較大；美國ATI、AMTI采用應(yīng)變片式，性能領(lǐng)先，價格高昂；德國的HBM、ME，均可自產(chǎn)應(yīng)變片；瑞士Kistler是電壓式的領(lǐng)導(dǎo)者。國內(nèi)多家廠商，如柯力傳感、安培龍、東華測試等均已開始布局。（2）觸覺傳感器：觸覺傳感器追求高靈敏度（多維力感知）、高集成度（單位面積列陣單元多）、高延展性（耐用、高分辨率柔性材料）、成本低，以便獲取物體信息，提升靈巧手抓取的力和力矩的控制效果，對硬件、生產(chǎn)工藝、算法均要求高。目前多技術(shù)路線并行，短期看，壓阻式傳感器技術(shù)難度低、成本可控，更多在中低端領(lǐng)域放量；而電容式及電磁式性能更優(yōu)，抗干擾能力提升后，放量潛力大；觸觸覺傳感器理論上限高，隨數(shù)據(jù)積累及大模型成熟，同時集成度提升后，未來潛力大。格局上，美企領(lǐng)先，但中國企業(yè)加速布局，未來可期.（3）機器視覺：可分為2D和3D視覺，2D成像技術(shù)使用到的傳統(tǒng)RGB相機，僅能捕捉到物體表面的紋理信息，沒有物體到相機的距離信息，3D視覺感知可補充2D視覺的不足。3D視覺感知技術(shù)包括飛行時間（ToF）法、雙目立體視覺法、結(jié)構(gòu)光法等。目前人形機器人主流是3D視覺方案為主，搭配激光雷達等多融合方案為輔，以保證具身智能的環(huán)境感知及交互能力。（4）IMU慣性傳感器：能夠測量物體的角速度和加速度，主要負責(zé)姿態(tài)控制和定位導(dǎo)航。利用加速度計和陀螺儀需精確對齊，以避免軸偏角誤差要精準(zhǔn)測量，做到零偏誤差、非正交誤差非常難。同事校準(zhǔn)算法的開發(fā)也非常關(guān)鍵。早期國外Honeywell、ADI卡著技術(shù)，現(xiàn)在芯動聯(lián)科、華藝科技等多家國內(nèi)廠商都在加速開發(fā)。3、控制器是具身智能機器人的“智慧大腦”，對傳感器收集的數(shù)據(jù)進行高效處理，并發(fā)出精確的控制指令，傳感器反饋信息，指導(dǎo)執(zhí)行機構(gòu)完成相應(yīng)的任務(wù)動作。控制器的功能強大而多樣，涵蓋運動控制、邏輯運算、任務(wù)規(guī)劃等多個方面。控制器主要是運動控制比如路徑規(guī)劃、強化學(xué)習(xí)等，可以對傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行分析和判斷，從而做出相應(yīng)的決策。例如讓機器人在遇到障礙物時自動繞行；在任務(wù)規(guī)劃方面，控制器能夠根據(jù)任務(wù)要求，制定合理的執(zhí)行步驟和策略，指揮機器人高效完成任務(wù)。4、電機電機是將電能轉(zhuǎn)化為機械能的關(guān)鍵部件，主要用于產(chǎn)生驅(qū)動轉(zhuǎn)矩。驅(qū)動各種執(zhí)行機構(gòu)的運動。而伺服電機是EAI的核心部件，根據(jù)控制器指令實現(xiàn)對運動的精確控制，完成精準(zhǔn)定位和操作。其中、無框力矩電機和空心杯電機分別用于機器人的靈巧手，兩者壁壘較高：無框力矩電機：電機結(jié)構(gòu)緊湊，沒有軸、軸承、外殼、反饋或端蓋；僅由定子和轉(zhuǎn)子組成，高徑長比，多磁極設(shè)計，是一種特殊類型的永磁無刷同步電機，具備質(zhì)量輕、體積小、集成度高、響應(yīng)快、能效高等優(yōu)勢，適合扭矩需求大的的場景，比如機器人的線性關(guān)節(jié)和旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)。空心杯電機：主要運用于人形機器人的靈巧手，無刷空心杯電機轉(zhuǎn)子由環(huán)形磁鋼、轉(zhuǎn)軸及其固定件組成，定子由環(huán)形硅鋼片和空心杯線圈粘結(jié)而成。核心工藝為線圈的設(shè)計和線圈繞制、自動化設(shè)備等3大壁壘。5、通信模組通信模組是將多個功能組件，包括芯片、天線、射頻電路等集成在一起，形成一個獨立的、可插拔的模塊化組件。負責(zé)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸和通信，確保系統(tǒng)各部分之間的協(xié)同工作，實現(xiàn)信息的無縫流轉(zhuǎn)。通過這些模組，不同設(shè)備可以在4G、5G、WiFi、BLE或其他通信網(wǎng)絡(luò)中進行數(shù)據(jù)交換。如果沒有模組，終端就如一座“孤島”，無法上報數(shù)據(jù)和接收指令。常用通信模組分類如下：6、能源管理整個系統(tǒng)提供穩(wěn)定的能源供應(yīng)，包括高性能電池、先進的電源管理系統(tǒng)、能量分配、熱管理等系統(tǒng)，確保機器人能夠長時間工作、散熱和運行和控制的穩(wěn)定。7、國內(nèi)外龍頭企業(yè)（1）芯片與計算平臺

國外：NVIDIA（Orin芯片）、Intel（Mobileye）、Tesla（Dojo芯片）。

國內(nèi)：地平線（征程系列）、寒武紀(jì)（思元系列）、華為（昇騰系列）、紫光國微（國產(chǎn)嵌入式AI芯片，融合量子加密技術(shù)）。（2）傳感器：

國外：Velodyne（激光雷達）、TactileLabs（觸覺傳感器）。

國內(nèi)：①視覺傳感器：禾賽科技（激光雷達）、奧比中光（3D視覺）、韋爾股份（CIS圖像傳感器）、奧普特（3D視覺傳感器）、凌云光（可配置視覺系統(tǒng)、智能視覺裝備）、水晶光電（濾光片等光學(xué)元器件龍頭）。②六維力矩傳感：柯力傳感、東華測試、安倍龍、納芯微、凌云股份等。③觸覺傳感器：華培動力、安倍龍、康斯特、漢威科技、士蘭微等。④

溫度傳感器：安培龍、漢威科技、華培動力等。⑤

IMU傳感：明皜傳感（蘇州固锝）、芯動聯(lián)科、華依科技、矽睿科技、深迪半導(dǎo)體、士蘭微、美泰科技、星網(wǎng)宇達、理工導(dǎo)航等。（3）控制器：匯川技術(shù)（運動控制）、瑞德智能、雷賽智能、貝仕達克、和而泰等。（4）電機：國外廠商:科爾摩根、TQRobodrive、Nidec、Parker等。國內(nèi)龍頭:鳴志電器：（國內(nèi)第一、全球第四的步進電機龍頭）、步科股份(第三代無框力矩電機產(chǎn)品對標(biāo)國際領(lǐng)先)、兆威機電、偉創(chuàng)電氣、禾川科技、合泰科技、大族電機、昊志機電、匯川技術(shù)（國內(nèi)工業(yè)伺服系統(tǒng)龍頭）等。（5）通信模組：國內(nèi)龍頭：FiOOCON廣和通、日海智能SunseaAIOT、NeoWay有方、龍尚科技LONGUNG、ZTE中興等。（6）能源管理：國外：松下Panasonic、LG化學(xué)等。國內(nèi)：寧德時代、比亞迪、德賽電池（機器人能源管理一體化方案）、中熔電氣（國內(nèi)唯一覆蓋1000V機器人高壓平臺的熔斷器供應(yīng)商）、三花智控（液冷技術(shù)機器人熱管理）等。總之、上游環(huán)節(jié)是整個產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)，為中游和下游提供了必要的硬件支撐。這些基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量、性能和可靠性直接影響到中游產(chǎn)品的整體性能和下游應(yīng)用的實際效果。（二）、中游：系統(tǒng)集成與解決方案中游環(huán)節(jié)是產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)核心，涉及AI算法、大模型、操作系統(tǒng)、云服務(wù)以及中間件的開發(fā)與集成。這一環(huán)節(jié)的工作是將上游的硬件組件“激活”，通過編程和系統(tǒng)集成，使其能夠執(zhí)行復(fù)雜的智能任務(wù)。1、AI算法（大模型）AI算法是具身智能的“大腦”，負責(zé)處理和分析數(shù)據(jù)，做出決策。大模型的引入，極大地提升了具身智能的感知精度、決策效率和執(zhí)行自主性，使其能夠更靈活地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境，推動智能技術(shù)邁向新高度。我們先看一下大模型的分類，大模型分為具身智能大模型和非具身智能大模型：非具身大模型即傳統(tǒng)的語音圖文視頻大模型，如GPT4或豆包等；具身智能大模型則分為自動駕駛大模型（如特斯拉的FSD、華為乾崑ADS3.0）和機器人大模型（如FigureAI的Helix，智元機器人的GO-1等）。目前，具身大模型可以分為端到端大模型，和分層具身大模型。從人體“大腦-小腦-肢體”的架構(gòu)來看，分層大模型通過不同層次模型協(xié)作，利用底層硬件層和中間響應(yīng)快的小模型彌補上層大語言模型的不足，推動機器人在實際場景的應(yīng)用，曾經(jīng)是主流。但隨著人工智能的發(fā)展，VLA（視覺-語言-動作）等端到端模型能夠直接實現(xiàn)從人類指令到機械臂執(zhí)行，即輸入圖像及文本指令，輸出夾爪末端動作，需要數(shù)據(jù)的不斷積累和技術(shù)的迭代。未來端到端大模型是具身智能的主流。端到端大模型的4種發(fā)展路線是：①LLM（大語言模型）+VFM（視覺基礎(chǔ)模型→

②

VLM（視覺-語言模型）→③VLA（視覺-語言-動作模型，如谷歌RT-H模型）→④多模態(tài)大模型（是未來！如IBM研究的MultiPLY模型）。下圖為具身智能發(fā)展階段：從模塊化走向OneModel端到端（圖片來源甲子光年）2、操作系統(tǒng)為智能設(shè)備提供統(tǒng)一的軟件平臺，支持各種應(yīng)用程序的運行和管理。3、云平臺服務(wù)具身智能，需要處理大量的數(shù)據(jù)和運行復(fù)雜的算法。云服務(wù)基于云計算技術(shù)，能夠提供彈性可擴展的計算資源，滿足具身智能在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和運行高性能算法時的需求。從整體來看，受生成式AI和大模型所帶動的算力需求刺激下，云計算市場規(guī)模預(yù)計將保持長期穩(wěn)定的增長態(tài)勢，據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，2023年我國云計算市場規(guī)模6165億元，2027年有望突破2.1萬億元。國外EAI的云服務(wù)平臺有亞馬遜的AWSRoboMake、微軟的Azure、英偉達的

Omniverse；國內(nèi)阿里云、天翼云、移動云、華為云、騰訊云以及聯(lián)通云穩(wěn)居中國公有云IaaS市場份額的前六名，是具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有力保障。4、中游各標(biāo)的龍頭（1）AI算法（大模型）①寒武紀(jì)：深耕AI芯片設(shè)計，思元系列芯片適配具身智能的端側(cè)推理需求。公司與智元機器人合作。②海光信息：國產(chǎn)AI芯片領(lǐng)軍企業(yè)，DCU產(chǎn)品性能對標(biāo)英偉達A100。③大模型：通用大模型：國內(nèi)公布的大模型數(shù)量已超過300個，盤古大模型：百度文心一言、阿里云通義、騰訊混元、字節(jié)的云雀大模型，科大訊飛的星火大模型、商湯的SenseChat大模型、智譜清言GLM-4等AI通用類大模型。機器人大模型：國外：FigureAI的Helix大模型（國外）、谷歌的DeepMind等。國內(nèi)：智元GO-1（智元啟元大模型，未上市）、星動紀(jì)元ERA-42（端到端原生機器人大模型，未上市）、銀河通用GraspVLA（端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA，未上市）等。垂類自動駕駛大模型：比亞迪璇璣大模型、小鵬的X-GPT大模型、毫末智行的DriveGPT、ApolloADFM等。（2）操作系統(tǒng)：中科創(chuàng)達：全球領(lǐng)先的智能操作系統(tǒng)龍頭，專注于為智能終端、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能物聯(lián)網(wǎng)等。云從科技：深耕人機協(xié)同操作系統(tǒng)領(lǐng)域。華如科技：主營是軍事仿真，細分專注于AI訓(xùn)練仿真沙盒系統(tǒng)。（3）云服務(wù)①百度智能云（BaiduAICloud），結(jié)合Apollo自動駕駛平臺和PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架，應(yīng)用與自動駕駛、配送機器人等場景。②阿里云ET工業(yè)大腦：聚焦工業(yè)場景，提供機器人調(diào)度與生產(chǎn)優(yōu)化服務(wù)。

③華為云ModelArts：端云協(xié)同AI開發(fā)平臺，支持昇騰芯片加速推理。

應(yīng)用于安防機器人、智能巡檢等場景。④騰訊云TI-ONE：自動駕駛仿真、AI訓(xùn)練任務(wù)編排、分布式加速。

應(yīng)用于智能交通、無人機路徑規(guī)劃等場景。⑤京東物流云：多AGV協(xié)同、倉庫數(shù)字孿生、訂單智能分揀。

⑥大疆智云：無人機專屬云服務(wù)平臺，支持飛行數(shù)據(jù)管理與任務(wù)規(guī)劃。

⑦小鵬汽車XCloud：面向車端智能的云平臺，支持?jǐn)?shù)據(jù)閉環(huán)與OTA升級。

⑧商湯科技SenseParrots：3D物體識別、行為預(yù)測、多攝像頭融合。應(yīng)用于服務(wù)機器人、智能安防等場景。中游環(huán)節(jié)是整個產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)核心，不僅負責(zé)實現(xiàn)智能設(shè)備的各項功能，還為下游應(yīng)用提供技術(shù)支持和解決方案，推動整個產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新和發(fā)展。（三）下游：應(yīng)用場景1、應(yīng)用場景介紹具身智能在工業(yè)制造、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療康復(fù)、交通出行、應(yīng)急救援、科研太空探索等領(lǐng)域的多元化應(yīng)用場景均有廣泛應(yīng)用：工業(yè)制造:

倉儲物流AGV/AMR應(yīng)用、靈巧手在精密組裝、檢驗，特別是在3C、醫(yī)療設(shè)備和精密儀器的生產(chǎn)線上，進行高精度的組裝和調(diào)整。醫(yī)療保健:手術(shù)機器人的精確度和穩(wěn)定性；靈巧手可輔助患者進行物理治療和功能恢復(fù)，通過模仿人類的抓握和釋放動作。服務(wù)行業(yè):在酒店、餐廳和零售業(yè)，靈巧手可以遞送食物、整理商品和提供客服等。人形服務(wù)員可以使用靈巧手來處理菜單、賬單等。家庭助理:家庭服務(wù)機器人配備靈巧手，可以協(xié)助家務(wù)活動，如清潔、烹飪、洗衣和照顧小孩或老人、如修理小物件或植物澆水。科研太空等探索:靈巧手在實驗室中用于進行精確的實驗操作，減少人為誤差。在太空探索和深海研究中，還能夠進行樣本采集和設(shè)備維護。應(yīng)急響應(yīng):在災(zāi)難救援中，靈巧手能夠幫助機器人進行搜索、救援和重建工作，處理危險或不穩(wěn)定的環(huán)境。自動駕駛：L4/L5級無人駕駛車輛、無人配送車等。整體趨勢:從專用到通用，從ToB到ToC，具身智能機器人應(yīng)用場景持續(xù)拓寬。EAI的應(yīng)用場景先從工業(yè)制造業(yè)導(dǎo)入，向商業(yè)和交通出行到家庭服務(wù)消費場景逐步滲透，遠期有望應(yīng)用于外太空航天等極限環(huán)境作業(yè)。如下圖：2、國內(nèi)外龍頭

①人形機器人：國外：特斯拉、波士頓動力、FigureAI等；國內(nèi):優(yōu)必選、宇樹、傅利葉、智元、銀河通用等。

②自動駕駛：

國外：Waymo、Cruise（L4自動駕駛）。

國內(nèi)：比亞迪、小鵬、賽力斯、小米、百度Apollo、文遠知行等。

③工業(yè)領(lǐng)域：國外：KUKA（工業(yè)機器人）、Amazon（倉儲機器人Kiva）。

國內(nèi)：埃斯頓（工業(yè)機器人龍頭）