具身智能市场竞争日益白热化
思瀚产业研究院    2025-11-25

一、具身智能市场现状与预测

近年来，具身智能市场规模呈现出迅猛增长态势。在特斯拉 2024 年度股东大会上，埃隆•马斯克预测未来人形机器人与人类的比例将超过 1:1，全球将超过100 亿台人形机器人；2025 年 1 月 8 日，他在一次公开的连线采访中表示，2025年计划在内部建造约几千台至一万台人形机器人，如果一切顺利，产量将在 2026 年实现显著飞跃，预计将生产5万至10 万台，并计划在 2027 年再实现10 倍的增长。

智元机器人在 2024 年底量产第 1000 台具身机器人，计划2025年每月生产 100 台双足人形机器人。增长的背后主要得益于人工智能技术的快速发展以及具身智能在各行业应用的不断拓展。特别是在工业领域，具身智能机器人在生产线上的应用，提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本，推动了工业智能化的进程，从而也带动了具身智能需求的增长。预计未来几年具身智能市场规模将保持高速增长。

Virtue MarketResearch 分析，2023 年全球具身智能系统市场规模为35亿美元，预计到 2030 年将达到94 亿美元，年复合增长率达15.2%。随着 5G、云计算、大数据等技术的不断发展，具身智能设备的性能将得到进一步提升，应用场景也将更加广泛。

在医疗领域，具身智能机器人将在手术辅助、康复治疗等方面发挥更大的作用；在教育领域，具身智能教育机器人将为学生提供更加个性化的学习体验。我国具身智能领域发展迅速市场规模不断扩大。近年来，我国政府出台了一系列支持人工智能和机器人产业发展的政策，加大了对具身智能技术研发和应用的投入，吸引了众多企业和人才进入该领域。同时，中国庞大的制造业和快速增长的服务业对具身智能技术有着巨大的需求，为具身智能市场的发展提供了广阔空间。

二、国内外主要企业的布局与竞争策略

（一）国外企业动向

在具身智能领域，国内外众多企业纷纷布局，竞争激烈。国外科技巨头如谷歌、英伟达、OpenAI、特斯拉等，凭借其强大的技术实力和资金优势，在具身智能领域广泛布局。谷歌于 2023 年推出 Robotics Transformer 2（RT-2）新一代人工智能学习模型，采用"视觉-语言-行动"（VLA）架构，增加运动控制，将网络预训练知识迁移至机器人控制，用视觉和语言指令直接生成机器人动作代码，解决机器人运动轨迹决策问题，通过整合大语言模型与多模态数据训练，赋予RT-2 执行复杂任务的能力，其任务准确率较初代模型提升近一倍，突破性地实现了垃圾分类等场景的零样本学习。

OpenAI 对 Figure AI 进行战略投资，布局人形机器人领域，推动具身智能的商业化应用。Figure AI 推出的Helix是第一个能够直接高频率（200hz）控制整个类人上肢（35个自由度）的模型。Helix 使用了两层级架构（思考快与慢中的系统 1，系统 2），上层模型负责高层思考，以7-9Hz低频运行；下层模型负责生成精确动作，以200hz 高频运行。两者之间共享一个行为意图向量，上层模型维护这个意图向量，不断对其进行更新，而下层模型使用这个意图向量去调整动作。高层思考模型经过了互联网数据的预训练，从而有很好的泛化能力。

英伟达（NVIDIA）具身智能产品与技术布局

英伟达除了专注于具身智能芯片的研发，对具身智能全产业链都有布局。截至 2025 年，英伟达在具身智能已形成“芯片-平台-模型-仿真”全栈闭环，可归纳为六大产品线：

1. 边缘计算芯片：Jetson“机器人大脑”系列

▪ Jetson Xavier/Orin2018 年推出，集成 Volta/安培GPU + ARMCPU+DLA深度学习加速器，提供 70~275 TOPS 算力，用于服务机器人、AMR 等早期落地场景。

▪ Jetson AGX Thor（2025）

基于 Blackwell 架构，FP4 精度下达2,070 TOPS，功耗仅 130 W；片上 14 核 CPU+功能安全岛，专为多模态大模型+实时运动控制而设计，定位“人形机器人大脑”。

2. 数据中心超算：Grace & NVLink72

▪ Grace Blackwell NVLink72单卡 144 芯片、1.4 ExaFLOPS，用于训练千亿级VLA（Vision-Language-Action）模型，可并发模拟百万级机器人策略，显著缩短云端训练时间。

3. 机器人操作系统：NVIDIA Isaac SDK

提供 CUDA 加速感知库（视觉、激光、IMU）、IsaacROS（针对 ROS 2 的 GPU 管线）、Isaac Manipulator——预训练运动规划、抓取与力控模型，即插即用。开发者可在C++/Python 层直接调用，实现“感知-规划-控制”一体化。

4. 仿真与合成数据：Isaac Sim + Cosmos

▪ Isaac Sim（Omniverse 物理引擎）高保真 3D 环境+RTX 实时光线追踪，支持1:1 数字孪生产线，可在数小时内生成百万级抓放、装配、行走样本，用于训练&评测机器人策略。

▪ Cosmos WFM（World Foundation Model，2025）7B 参数开源模型，输入文本/图像即可生成符合物理定律的视频序列，为机器人提供“低成本、可泛化”的合成数据，解决真实数据采集贵、隐私受限难题。

5. 通用机器人大模型：GR00T 系列

▪ GR00T N1（2025）全球首款开源人形机器人基础模型，采用“双系统”架构：系统 1（7-9Hz）负责高层语义与任务分解，系统2（200Hz）扩散变换器头生成连续动作。支持200+种家居物品零样本抓取，并可多机协作完成冰箱收纳等长序列任务。

▪ GR00T-Blueprint（Isaac）提供面向开发者的一站式工具链，包括GR00T-Teleop：Apple Vision Pro 远程遥操采集；GR00T-Mimic：自动生成并增广运动数据集；GR00T-Gen：域随机化+3D提升，指数级扩大样本。训练完成的轻量模型可一键部署至JetsonThor，实现“云训练-边推理”闭环。

6. 开发工具与参考设计

▪ Isaac Nova Orin集成 16 路摄像头、8 路 LiDAR、IMU与5G模组的开源参考平台，可直接组装成 AMR 或人形机器人原型，缩短硬件选型与验证周期。

▪ Project DIGITS（2025）“ 桌 面 级 ”1 PFLOPS 个人AI 超算，采用GB10Grace-Blackwell 芯片，支持开发者在办公室完成百亿级模型微调，为中小企业与高校降低算力门槛。

7. 市场策略与生态

英伟达坚持“平台+生态”打法。硬件层面提供从边缘（Jetson）到云端（Grace）的算力梯度，软件层面全部开源或免费授权，吸引开发者与整机厂在CUDA（Compute UnifiedDevice Architecture）生态内持续深耕，与智微智能、协创数据等中国厂商共建虚拟训练、控制器与数据引擎，形成“本地硬件+英伟达底座”的协同模式，加速人形机器人、物流AMR、特种机器人等场景落地。英伟达 CEO 黄仁勋在 2025 年CES 上总结：“英伟达不做机器人，我们只做机器人的‘大脑与肌肉’，让每一家企业都能低成本拥有自己的具身智能。”

特斯拉（Tesla）具身智能产品与技术布局

1. 产品演进路线

特斯拉于2021 AI Day首次公开Optimu（s 原名TeslaBot）概念，三年完成三代迭代：

▪ Optimus Gen2（2023-2024）：28 个DoF（DegreesofFreedom，自由度），11-DoF 灵巧手，成本约6万美元，主要用于内部产线验证。

▪ Optimus Gen3（2025 起量产）：成本目标1.8万美元/台，年产规划 100 万台；单机28 个执行器，17-DoF单手，新增六维力矩传感器与柔性触觉皮肤，力控精度 0.1N；2.3kWh 车规电池包+液冷热管理，续航8小时，10 分钟快充。

▪ Optimus V3（2026 Q1 发布）：采用形状记忆合金驱动，手指弯曲半径<5mm，可完成微米级穿针、焊接作业；固态/氢燃料电池双版本，续航突破24 小时；内置多机协作协议，支持 100 台同步调度

2. AI 大脑：FSD 大模型+Dojo 超算。

▪ 端到端大模型：直接复用汽车FSD（Full Self-Driving，完全自动驾驶）Transformer 架构，输入8 路视觉+惯性测量单元（IMU，Inertial Measurement Unit），输出 35-DoF 全身轨迹，延迟19ms

▪ Dojo 超算 V13：专用于机器人训练，参数量提升10倍，支持百万级机器人并发仿真；单颗Dojo 1算力>1EFLOPS（Exa FLoating-point Operations Per Second，百京次浮点运算/秒）

▪ 数据闭环：工厂内每台Optimus 每日回传>100TB（TeraByte，太字节）视觉-动作数据，通过在线蒸馏实现“夜班训练、白班升级”

3. 车规产线与成本下探

▪ 产线共建：在美国加利福利亚州弗里蒙特工厂内建设1万台/年示范产线，与Model Y 共用滑板底盘输送链及制造执行系统 MES

▪ 供应链外溢：旋转关节、液冷系统、功率半导体直接复用汽车 Tier 1，硬件采购成本下降40%▪ 成本路线图：2025 年 1.8 万美元/台（100 万台年产能）；2027 年目标<1 万美元/台（固态电池+氢燃料双版本）

4. 场景落地路径

▪ 工厂内部（2025-2026）电池车间：分拣、搬运、螺栓锁付总装线：座椅、车门、仪表盘柔性装配夜间 5S 巡检与设备状态图像回传

▪ 家庭与服务（2027-2028）自主烹饪、老人陪护、草坪修剪与 Tesla Solar Roof+Powerwall 联动，形成家庭能源-安防-服务一体化方案

5. 前沿技术储备

▪ 神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）实时重建：10 秒内完成未知房间 3D 建模，实现即插即用家庭部署

▪ 氢燃料电池：续航 48 小时，适用于野外巡检、灾难救援等长时任务

▪ Cybercab/Robotaxi 协同：机器人可自主召唤无人车，完成“最后一公里”配送或陪护出行

6. 结论与启示

特斯拉将汽车“规模制造+AI 芯片+数据闭环”范式复制到机器人领域，使 Optimus 成为首个同时具备“车规级成本+AI 大模型+百万台产能”的人形具身智能产品，为行业树立了硬件价格与软件能力的双重标杆。

其“三代并行、成本递减、场景外溢”策略，可供国内整机厂与供应链企业参考：以车规供应链降低物料清单（Bill of Materials，BOM）成本，以云端超算+数据闭环提升模型性能，以“工厂-家庭”梯度场景实现商业化落地。

（二）国内企业动向

国内企业也不甘落后，涌现出一批专注于具身智能的初创企业，如宇树科技、魔法原子、逐际动力等，凭借技术创新和对市场的敏锐洞察力，在具身智能领域崭露头角。

小米通过 AIoT 生态的协同效应，将具身智能嵌入智能家居、穿戴设备与汽车场景，推出了四足机器狗CyberDog和人形机器人 CyberOne。

华为则通过华为（深圳）全球具身智能产业创新中心串联 16 家产业链企业，掌控从芯片到终端设备的全链条话语权，在具身智能技术研发和产业生态构建方面发挥了重要作用。

宇树科技的四足机器人 B2-W凭借自研高扭矩电机与强化学习算法，实现 40 公斤负载下的动态平衡，全球市占率超 69%。

魔法原子打破波士顿动力液压驱动垄断，旗下人形机器人凭借自研 D190 关节模组，成为全球首款电驱空翻机器人。2024 年 11 月，小麦首次进入追觅科技工厂，承担高速数字马达上下料、点胶等任务，通过技术迭代（从经典控制到端到端技术路线）显著提升成功率和效率。

3. 布局策略

科技巨头通常凭借其强大的技术研发能力和广泛的资源，致力于构建完整的产业生态，推动具身智能技术的全面发展。通过投资、并购等方式，整合产业链资源，加强技术创新和应用拓展。同时，科技巨头还注重品牌建设和市场推广，利用其品牌影响力和市场渠道，快速将具身智能产品推向市场。

初创企业则更注重技术创新和差异化竞争，通过在特定领域的技术突破，满足细分市场的需求。通常聚焦于某一应用场景或技术方向，如医疗、物流、农业等领域，或在感知、决策、控制等技术环节进行深入研究，开发出具有特色的具身智能产品和解决方案。初创企业还通过与其他企业合作，实现资源共享和优势互补，加速技术的商业化进程。

三、初创企业与巨头企业的竞争优势与挑战

初创企业通常由一群富有创新精神的技术人才组成，在具身智能领域具有独特的创新活力和灵活性，能够快速响应市场变化，敏锐捕捉市场机会。在技术创新方面，初创企业更加专注和灵活，能够在特定领域进行深入的技术探索和创新。通过独特的算法设计和技术路线，在模型的性能和应用效果上取得了突破，为具身智能的发展提供了新的技术思路。

在市场拓展方面，初创企业具有较强的适应性，往往能够根据客户需求，快速调整产品和服务，提供个性化的解决方案。但是，初创企业也面临着诸多挑战。首先，资金短缺是初创企业面临的主要问题。具身智能技术的研发需要大量的资金投入，包括研发设备、人才招聘、市场推广等方面，而初创企业往往缺乏足够的资金支持，限制了其技术研发和市场拓展的能力。其次，技术人才竞争激烈也是初创企业面临的主要挑战。

具身智能领域对技术人才的需求旺盛，而优秀的技术人才往往更倾向于选择资金雄厚、发展前景好的大型企业，这使得初创企业在人才竞争上面临较大困难。第三，初创企业还面临着市场认知度低、品牌影响力弱等困难，这在一定程度上影响了其产品的销售和市场份额的扩大。巨头企业在具身智能领域具有强大的资源优势和品牌影响力。其拥有雄厚的资金实力，能够投入大量的资金进行技术研发和市场拓展。

巨头企业还拥有丰富的人才资源和完善的研发体系，能够吸引和留住优秀的技术人才。如谷歌、英伟达等科技巨头在人工智能领域拥有众多顶尖的科学家和工程师，为具身智能技术的研发提供了强大的智力支持。巨头企业还具有广泛的市场渠道和品牌影响力，能够快速将具身智能产品推向市场，获得客户的认可和信任。但是，巨头企业也面临着一些挑战。随着具身智能市场的快速发展，技术更新换代加速。

巨头企业的组织架构相对庞大，决策流程复杂，在面对市场变化时，可能不如初创企业灵活，难以快速调整战略和产品方向。此外，巨头企业在具身智能领域的广泛布局，也可能引发反垄断调查等问题，给企业的发展带来一定的不确定性。

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