具身智能核心零部件和高端模型算法等关键节点仍存在瓶颈
思瀚产业研究院    2025-11-25

一、具身智能产业链全景剖析

具身智能产业链上、中、下游环节融合软件、硬件、云计算、系统集成等多种技术，实现“感知-决策-执行”闭环运行的复杂生态系统。

1. 上游环节

具身智能上游环节主要聚焦于核心零部件和关键技术的研发与供应。

在硬件方面，芯片作为具身智能设备的算力引擎，负责数据处理和运算，对设备的智能水平起着决定性作用。不同类型的芯片，如 AI 芯片、通用处理器芯片、传感器芯片、能源管理芯片等，在具身智能中发挥着各自独特的功能。

传感器如同人体的 “感官”，能够感知环境中的各种信息，包括视觉、听觉、触觉、力觉等，为具身智能系统提供了丰富的数据输入。

控制器用于控制设备的运动和行为，确保设备能够按照预定的指令准确执行任务。

电机为设备提供动力，实现机械运动，其性能直接影响设备的运动精度和效率。

通信模组则负责设备与外部环境或其他设备之间的通信，实现数据的传输和交互。

能源管理系统确保设备在运行过程中能够高效地利用能源，延长设备的续航时间。

在软件方面，AI 算法是具身智能最核心的技术，通过对大量数据的学习和分析，使设备能够实现自主决策和智能行为。通常将人形机器人的核心控制软件比作“大脑”和“小脑”，“大脑”关系到机器人的高级认知功能，如决策制定和学习能力；而“小脑”则主要负责运动控制和平衡，确保机器人能够灵活稳定地移动。大模型的出现，进一步提升了具身智能的语言理解、内容生成和推理能力，为人形机器人的功能创新和智力提升注入了新的动力。

在云服务方面，为具身智能设备提供了强大的计算和存储能力，还使得设备能够实时获取和处理海量数据。当前一种高效的技术路线是利用云端超大规模数据训练具身智能模型，并通过模型蒸馏技术将其规模缩小，以满足低功耗、算力有限的芯片运行需求，最终将模型部署到具身智能机器人中。具体而言，云端强大的计算资源和海量数据为复杂模型的训练提供了基础，使得模型能够学习多模态数据间的关联和交互。

模型蒸馏技术则将大型的“教师”模型的知识迁移到小型的“学生”模型中，显著减小模型规模，同时尽可能保留所需要的性能。在具身智能机器人中，经过优化的模型能够适应低功耗芯片的运行环境，实现自主导航、目标识别与抓取、语音交互等多种功能，为具身智能机器人的广泛应用提供了技术支持。

在具身智能领域，国产芯片及相关硬件的全产业链发展正处于快速推进阶段。芯片、传感器、电机等关键零部件是产业链的基础。目前，海外头部厂商如英伟达、AMD等在芯片领域占据主导地位，但国产芯片正逐步崛起，如华为、寒武纪、海光信息等企业正在加速突破，推动国产替代进程。传感器方面，力传感器和惯性传感器（Inertial MeasurementUnit，IMU）是国产替代的重点方向，国内厂商如柯力传感、芯动联科等已开始布局。电机方面，受益于新能源汽车产业链的成熟，高精度伺服电机国产化有望加速。

2. 中游环节

中游环节主要是具身智能产品的制造和系统集成。具身智能的实现方式多种多样，人形机器人作为具身智能的典型代表，因其主要应用场景是需要适配人类工作和生活的空间、设施和操作方式，因此被视为实现具身智能的技术难度最高的载体之一。在人形机器人的制造过程中，需要将上游提供的各种硬件和软件进行有机整合，确保机器人的各个部件能够协同工作，实现高度的智能化和自主性。除了人形机器人，智能驾驶也是具身智能的重要应用领域之一。

智能驾驶汽车通过融合传感器、算法和通信技术，实现了自动驾驶功能，能够在复杂的交通环境中安全、高效地行驶。相比人形机器人，智能驾驶汽车的工作场景和行为规则相对确定，因此实现的技术难度相对较低，可以视为具身智能技术发展的基础性和先导性产业。在中游环节，还需要进行大量的测试和验证工作，确保产品的性能和质量符合要求。同时，企业还需要不断优化产品的设计和制造工艺，降低成本，提高生产效率。

3. 下游环节

下游则是具身智能产品的广泛应用场景。在工业制造领域，具身智能技术能够实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。在服务业中，具身智能机器人可以提供各种服务，如物流配送、餐饮服务、客户接待等，提高服务效率和质量，满足人们日益增长的服务需求。在医疗健康领域，具身智能技术可以用于手术辅助、康复治疗、医疗护理等，为患者提供更加精准、高效的医疗服务。

在教育娱乐领域，具身智能机器人可以作为教学工具或娱乐伙伴，丰富教育和娱乐的形式和内容。在交通出行领域，具身智能技术可应用于智能驾驶汽车、智能交通系统等，能够提高交通安全性和效率，改善人们的出行体验。在公共安全领域，具身智能机器人可以用于巡逻、安检、救援等任务，提高公共安全保障水平。

二、产业链上游核心零部件的技术与供应现状

在具身智能产业链的上游，核心零部件的技术水平和供应能力对整个产业的发展起着关键作用。以芯片为例，AI芯片的发展为具身智能带来了强大的计算能力，使得机器人能够更加高效地处理复杂的任务。然而，目前我国在高端AI 芯片领域仍面临着一些挑战，如技术研发难度大、生产工艺落后等。与国际先进水平相比，我国的AI 芯片在算力、能耗等方面还存在差距，这在一定程度上限制了具身智能技术的发展和应用。

为了突破这一困境，我国政府和企业加大了对 AI 芯片研发的投入，鼓励产学研合作，推动技术创新。国内企业如寒武纪、地平线等奋起直追，在AI 芯片领域取得了显著的进展，推出了一系列具有自主知识产权的AI 芯片产品，逐步缩小了与国际先进水平的差距。传感器作为具身智能设备获取环境信息的重要部件，其技术发展也至关重要。

目前，我国在传感器领域已经取得了一定的成果，形成了较为完整的产业体系。在视觉传感器方面，一些企业在图像识别、目标检测等技术上达到了国际先进水平，能够为具身智能设备提供高精度的视觉感知能力。在触觉传感器领域，一些科研机构和企业已经取得了一些突破，开发出了具有高灵敏度和高精度的触觉传感器，为机器人的精细操作提供了支持。

然而，在一些高端传感器领域，如高精度的激光雷达、MEMS 传感器等，仍依赖进口，这对我国具身智能产业的供应链安全构成了一定风险。为了提高我国传感器产业的自主可控能力，政府和企业加大了对传感器研发的支持力度，鼓励企业加强技术创新，提高产品质量和性能。同时，积极推动传感器产业的国产化替代，降低对进口产品的依赖。

三、中游系统集成与软件开发的发展困境

中游系统集成和软件开发是具身智能产业发展的关键环节，目前这一环节面临着诸多挑战。

1. 系统集成

系统集成涉及到硬件设备的选型、安装、调试以及软件系统的开发、集成和优化等多个方面，需要具备跨学科的知识和丰富的实践经验。

在实际操作中，由于不同硬件设备和软件系统之间的兼容性问题，常常导致系统集成难度加大，项目周期延长。例如，在将机器人的各种硬件设备与AI 算法、控制系统进行集成时，可能会出现硬件接口不匹配、软件协议不一致等问题，需要花费大量的时间和精力进行调试和优化。

此外，系统集成还需要考虑到不同应用场景的需求，对系统的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。在复杂的工业生产环境中，具身智能系统需要可靠稳定运行，确保生产过程的连续性和安全性；在医疗、交通等关键领域，系统的可靠性和安全性更是至关重要，一旦出现故障，会导致严重的后果。

2. 软件开发

软件开发是中游的重要环节。具身智能软件需要具备强大的算法支持，能够实现对环境信息的快速处理和分析，以及对机器人行为的精确控制。目前，虽然深度学习、强化学习等人工智能算法在具身智能领域得到了广泛应用，但这些算法仍存在一些局限性，如模型的可解释性差、计算资源消耗大等。在一些复杂的任务中，深度学习模型可能会出现决策不可解释的情况，这让用户对其信任大打折扣。

具身智能的核心软件包括“大脑模型”和“小脑模型”，其供应链的完善程度直接影响到具身智能产业的发展潜力。

从国际来看，众多企业在研发具身智能的大模型，谷歌推出了多个具身智能大模型，包括RT-1、RT-2、PaLM-E、RT-X 等。其中，RT-2 是首个VLA（Vision-Language Agent）大模型，能够直接理解复杂指令并操控机械臂。FigureAI 推出了其首个自研人形 VLA（视觉-语言-动作）模型Helix。该模型能够以 200Hz 的频率协调35 个自由度（DegreeofFreedom，DoF）的动作，只需给予提示，机器人就能在Helix的控制下捡起基本上任何小型家居用品。

Helix 还支持多台机器人协作，例如在演示中，两台Figure 02 机器人可以共同协作完成任务，面对从未见过的物体也能默契配合。特斯拉坚持端到端算法路线，实现将感知决策一体化的自动驾驶技术迁移至人形机器人。

从国内来看，华为鸿蒙 HarmonyOS 作为面向万物互联的全场景分布式操作系统，为具身智能机器人的大脑模型提供了底层支持，如乐聚 Kvavo 人形机器人就搭载了华为开源鸿蒙系统。在小脑模型方面，国内企业也在积极探索，如九号机器人与英伟达合作开发的Nova Cater AMR平台，依托九号机器人的机器人移动平台（RMP），实现了仓库AMR建图、运输等功能。总体而言，国内在具身智能核心软件链条已具备一定基础，但在高端模型和算法方面仍需创新。

四、下游应用市场的需求与反馈对产业链的影响

下游市场的应用需求是具身智能产业发展的重要驱动力，市场需求反馈对产业链的优化和升级起着关键作用。

在工业制造领域，随着制造业智能化转型的加速，企业对具身智能技术提出更高要求。工业机器人作为具身智能在工业制造领域的重要应用，能够实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。企业对工业机器人的需求不仅仅局限于简单的搬运、焊接等任务，还要求机器人具备更高的灵活性和智能化水平，能够适应不同的生产场景和工艺要求。

这种需求倒逼产业链上游的核心零部件供应商不断研发和改进技术，提高机器人的性能和可靠性；中游的系统集成商和软件开发商则需要根据企业的需求，开发出更加个性化、智能化的解决方案，以满足企业的生产需求。同时，企业在使用具身智能产品的过程中，会对产品的性能、质量和使用体验等方面提出反馈意见，这些反馈意见能够帮助产业链各环节及时发现问题，改进产品和服务，推动产业的不断升级。

在服务领域，随着人们生活水平的提高和消费观念的转变，催生对智能服务的大量需求。智能客服机器人、智能配送机器人、智能家居机器人等具身智能产品在服务领域的应用越来越广泛，为人们的生活带来了便利。消费者对服务机器人的需求更加注重其智能化程度、交互体验和安全性。需要服务机器人能够感知和理解人类需求，提供更加个性化、人性化的服务。

这种需求推动了产业链上游的传感器、芯片等核心零部件技术的发展，以提高机器人的感知和处理能力；中游的软件开发企业则需要不断优化机器人的交互算法和用户界面，提升用户体验；同时，也促使企业加强对机器人安全性的研究投入，确保用户的使用安全。下游应用市场的需求和反馈还能够促进产业链各环节之间的协同创新合作，推动具身智能产业生态的不断发展完善。

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