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title: "三大趨勢，定調 2026 年具身智能"
description: "如果一場有關具身智能的圓桌對談，聽到的關鍵詞是還遠、鴻溝、刷榜、缺標準，你會覺得這是一場唱衰嗎？答案恰好相反。過去兩年，具身智能從學術概念迅速膨脹為一級市場最擁擠的賽道。融資額連創新高，人形機器人登上春晚，一個後空翻都能製造短暫的熱搜。但現實是，科研人員將模型和硬件真機部署之後，發現離真正希望的大規模應用還是有比較大的鴻溝。這種鴻溝正在被越來越多的人發現並承認。從行業風向不難發現..."
type: "topic"
locale: "zh-HK"
url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/38742561.md"
published_at: "2026-02-14T15:48:10.000Z"
author: "[星河频率](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/8889891)"
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# 三大趨勢，定調 2026 年具身智能

如果一場有關具身智能的圓桌對談，聽到的關鍵詞是**還遠、鴻溝、刷榜、缺標準**，你會覺得這是一場唱衰嗎？

**答案恰好相反。**

過去兩年，具身智能從學術概念迅速膨脹為一級市場最擁擠的賽道。融資額連創新高，人形機器人登上春晚，一個後空翻都能製造短暫的熱搜。

但現實是，科研人員將模型和硬件真機部署之後，發現離真正希望的大規模應用還是有比較大的鴻溝。

這種鴻溝正在被越來越多的人發現並承認。

從行業風向不難發現，現在越來越多的玩家不會急切地去追求通用泛化，而是**把目光聚焦在哪些場景能實現商業閉環，我們還能在哪些方面擴大自身的優勢。**

這場由原力靈機主辦的圓桌論壇上，清華大學教授汪玉、智源研究院院長王仲遠、階躍星辰 CEO 姜大昕、星海圖 CEO 高繼揚、原力靈機 CEO 唐文斌齊聚一堂，彙集了從學界到產業、從模型大腦到行動身體的具身智能全鏈路參與者。

這場圓桌釋放出了一個深刻的觀點：**2026 年不會是具身智能的 ChatGPT 時刻，但它很可能是行業從狂熱敍事轉向理性深耕的分水嶺。**

同時，這場圓桌也為 2026 年具身智能行業發展，**清晰勾勒出了三大核心趨勢。**

**1、從 Demo 演示到規模化商業閉環**

一直以來，具身智能的發展大多還是停留在 Demo 演示和仿真環境測試階段，大多數玩家的追求都是全場景泛化。

雖然這樣的技術理想很豐滿，但**現實是大多機器人仍然面臨着走不出實驗室、幹不了活的尷尬。**

在這場圓桌論壇上，一個共識顯現：**具身智能的全場景泛化在短期內不具備實現條件。**

2026 年行業的核心發展方向需要暫時擱置全場景通用的願景，聚焦特定封閉或者半封閉場景，實現技術、數據、商業的規模化閉環。

從技術層面來看，**具身智能的泛化能力存在多維度的實現難點，這決定了全場景落地的不現實性。**

階躍星辰 CEO 姜大昕認為，具身智能的泛化應該包含場景泛化、任務泛化、目標泛化三個核心維度，場景分為封閉、半封閉、全開放，任務涵蓋導航、抓取、家務等。

不同維度的泛化難度天差地別，目前**行業尚未形成對具身智能 ChatGPT 時刻的統一定義**，實現全維度的零樣本泛化只會更難。

相較於大語言模型僅需處理虛擬的語言信息，具身智能需要融合計算機視覺、運動控制、環境感知等多領域技術，其技術複雜度呈指數級提升，短期之內難以實現全場景的自主適應。

正因如此，**先解決單一場景問題，再逐步探索泛化成為了 2026 年行業的核心共識。**

智源研究院院長王仲遠認為，現在最現實的路徑是通過 VLA + 強化學習把一個個真實的場景解決好，**先讓機器人幹起活，再在真機中積累更多的數據，形成數據的閉環，**最後再來解決泛化性的問題。

這個思路拒打破了為了泛化而泛化的技術誤區，將數據閉環作為連接單場景落地與全場景泛化的橋樑，同時單場景的持續運營，也是積累真實真機數據的唯一途徑。

**從商業落地來看，可規模化、可持續化、可核算 ROI 也成為 2026 年具身智能落地的核心評判標準。**

原力靈機聯創唐文斌基於自身對具身智能 ChatGPT 時刻的理解，給出了 2026 年的目標，**實現單一場景一千台機器人的持續運行。**

星海圖創始人高繼揚則更加激進，他認為整個行業都需要在生產力端看見明確增長，**兩年之內能夠有單一場景上萬台出貨量。**

而從落地場景來看，**工業物流、製造業等封閉或半封閉場景**也將成為 2026 年具身智能落地的核心賽道。

目前具身智能在倉庫、工廠裏打螺絲等場景已具備初步落地條件。

這些場景的特點是**環境可控、任務單一、干擾因素少**，能夠有效降低機器人的感知和操作難度，更易實現數據閉環和 ROI 核算。

相較於家務、服務等開放場景，**工業場景對機器人的錯誤容忍度相對較低但場景邊界清晰，**且存在巨大的產業升級需求，成為具身智能從實驗室走向產業的最佳切入點。

儘管硬件仍面臨着連續穩定性工作、安全性、電池續航等問題，但在封閉場景中，這些問題可通過環境適配、設備改造等方式得到緩解，足以支撐機器人實現常態化運營。

可以説，**2026 年具身智能行業將正式進入單場景落地元年，**誰能率先在特定場景實現規模化、可持續化運營，誰就能成為行業發展的標杆。

**2、評測體系與技術標準走向統一**

AI 的發展離不開標準和評測的支撐，大語言模型的快速迭代，一定程度上得益於**完善的評測體系和相對統一的技術標準。**

而具身智能作為融合軟件模型 + 硬件實體 + 物理交互的複合型領域，目前**仍處於評測體系缺失、技術標準碎片化、開源生態不完善的發展階段。**

這也成為制約行業從 Demo 演示走向規模化落地的核心瓶頸。

從 2025 年開始，越來越多產業界、學術界的研究人員都在為具身智能找標準，像原力靈機的 Robochallenge、上海交通大學的開源測評集 GM-100 都是印證。

經過野蠻生長的 2025 年，**推動真機評測常態化、技術標準統一化、開源生態體系化，**補齊行業發展的底層短板成為 2026 年的必然趨勢。

首先，是**基於物理世界的真機評測體系將成為行業主流**，RoboChallenge 等平台將引領行業評測標準的構建。

當前具身智能的評測多停留在仿真環境中，LIBERO、SimplerEnv、RoboTwin 等現有評測基準規模小、場景單一，很多測評分數已經被刷到接近滿分。

但這個分數並不能反映機器人在真實物理世界中的實際能力，只有**基於物理世界真實的、大規模的、真機的測評，**才能引導整個行業快速的、正向的發展。

其次，**具身智能技術標準的統一將提上日程，模型輸出、數據格式等核心標準將率先形成行業共識。**

當前具身智能行業的標準碎片化問題體現在多個方面，**硬件接口不統一、數據採集格式不一致、模型輸出邏輯不相同，**導致企業之間的技術成果無法互通、模型難以重複驗證，極大降低了行業的研發效率。

目前國內外都在積極進行模型開源，但在最後的部署復現都變成了一件棘手的問題。

這背後的關鍵就是各家的標準並沒有統一，數據類別千差萬別，甚至格式、代碼也有很多難以對齊。

這樣碎片化的標準，讓行業陷入各自為戰的研發困境，也制約了具身智能的規模化落地。

2026 年，這一問題也將迎來實質性突破，**具身智能的技術標準制定將正式進入行業議程。**

2025 年底，工業和信息化部人形機器人與具身智能標準化技術委員會正式成立，其中由學界以及產業界相關人士構成，通過雙方實際經驗，定義具身智能模型輸出的標準。

**模型輸出標準將解決模型驗證、技術互通的核心問題，**讓行業的研發成果能夠實現共享和迭代。

而隨着單場景規模化落地的推進，**硬件接口、數據採集等標準也將逐步形成行業共識，**推動行業從碎片化發展走向協同化發展。

最後，是**全鏈條的開源生態將逐步構建，**成為推動行業技術創新的核心動力。

開源是人工智能技術快速發展的重要推手，大語言模型的普及、Transformer 架構的一統江湖，都離不開開源生態的支撐。

具身智能作為技術複雜度更高的領域，更需要開源生態的助力，讓中小企業和科研機構能夠站在巨人的肩膀上進行研發。

未來，像 Robochallenge 這種平台或許會向公益化形態發展，打造包含開源框架、開源硬件、開源數據、開源應用/評測的全開源生態。

目前，具身智能的開源生態已經在算法層面實現了初步發展，依託開源社區，第一梯隊的公司例如美國的 Physical Intelligence，開源後算法傳播會在 2-3 個月內完成。

在 2026 年，**具身智能的開源將從算法層面延伸至硬件、數據、評測等全鏈條，**原力靈機、智源研究院等頭部機構也會不斷加大開源力度，降低行業的研發門檻，推動技術創新的加速落地。

總的來説，評測體系與技術標準的統一，是具身智能從技術探索走向產業落地的必要前提。

隨着真機評測平台的完善、具身智能核心標準的制定以及全鏈條開源生態的構建，行業將擺脱無標準可依、無評測可考的發展困境，為規模化商業閉環提供堅實的底層支撐。

**3、產學研深度融合，提升中國玩家整體競爭力**

具身智能，從來不是隻屬於企業的舞台，**學術界的技術探索和產業界的實踐落地，二者缺一不可。**

在以中美為主導的行業競爭中，美國在算法、大腦端更佔優勢，中國在供應鏈、產能上更勝一籌已經是公認的共識。

那麼，下一階段中國玩家要提升核心競爭力的錨點就在於，**持續擴大供應鏈優勢，同時推動產學研合作發展，**形成學術探索推動產業落地，產業落地反哺學術研究的正向循環。

清華大學的汪玉教授表示，美國在模型研發和數據積累的工作做得更早，但目前中國在具身智能產業鏈的整體投入已經遠遠多於美國。

中國完善的產業鏈和供應鏈能夠把應用開放的範圍擴展得更廣，與此同時**再加大在模型和應用層面的投入**，中國有可能在具身智能領域早於美國實現更快突破。

相較於美國超級碗聚焦大語言模型的技術展示，中國春晚成為機器人技術落地的重要舞台，這一差異也反映了中美兩國在 AI 發展上的不同側重。

其次，中國的產學研聯動日益緊密，形成**產業問題推動學術研究，學術研究解決產業痛點的正向循環**，這是中國具身智能發展的另一核心優勢。

過去，中國的人工智能發展曾存在學術與產業脱節的問題，學術界專注於論文發表，產業界專注於商業落地，兩者之間缺乏有效的溝通和協作。

現在中國學術界和產業界正在增加聯動，真正推動產學研的深度融合。

這種融合，體現在多個方面：

-   **產業界的實際落地痛點成為學術界的研究方向**
-   學術界的技術探索為產業界**提供了創新思路**，例如智源研究院發佈的 RoboBrain、RoboBrain-X0 等模型
-   **產學研共建評測平台、制定行業標準**，例如 RoboChallenge 平台聯合了產業界、學術界和研究機構共建，實現了技術、硬件、數據的共享

**2026 年，中國具身智能的產學研融合將進一步走向常態化、機制化。**

高校和科研機構將成為產業界的技術研發中心，產業界將成為高校和科研機構的場景驗證中心，兩者的協同創新將推動具身智能技術的快速迭代和落地。

而像階躍星辰與原力靈機這種**產業界之間的協同**也會不斷變多，並進一步延伸至學術界，形成更大範圍的產學研影響力。

基於此，中國具身智能玩家的整體競爭力將實現全面提升，有望在全球競爭中率先實現具身智能的大規模商業化落地。

DM0 模型由原力靈機與階躍星辰聯合訓練

除此之外，作為已經實現規模化軟硬件產品量產交付的星海圖，其創始人高繼揚表示，中國的整機和供應鏈經過過去兩年的準備，已經發生了很多變化。

供應鏈、零部件的可靠性和一致性問題得到了明顯改善，真機數據的積累也隨整機落地逐步推進，供應鏈 - 數據 - 算法的產業鏈條將形成正向循環。

可以説，2026 年是中國具身智能玩家提升全球競爭力的關鍵一年：

-   **產學研深度融合**將解決具身智能的核心技術痛點
-   **供應鏈優勢**將推動技術的規模化落地
-   **豐富的產業場景**將為具身智能提供廣闊的發展空間

三者結合，將讓中國在具身智能的全球競爭中佔據有利地位，有望率先迎來屬於中國的具身智能 ChatGPT 時刻。

**2026 年，大概率不會是具身智能的奇蹟之年，而是入局玩家要把笨功夫下透的一年。**

理性發展、務實落地會成為真正的主旋律。

當評測從仿真遷往真機，場景從泛化退回到垂直，競爭從模型崇拜轉向 ROI 算賬，行業也需要經歷一場夢想照進現實的祛魅。

畢竟具身智能這場馬拉松，行業整體才跑出了一公里。

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> **免責聲明**：本文內容僅供參考，不構成任何投資建議。
