具身智能作为“十五五”规划建议中重点布局的未来产业，正处于从技术爆发迈向规模化落地的关键临界点。

当机器人从春晚舞台走进工厂产线，从实验室样机变为生产力工具，行业共识和社会认知逐渐清晰。人形机器人不仅需要灵活的“身体”，更需要一颗能思考、会学习的“大脑”，同时，也离不开整个行业融合创新生态的构建和完善。

近年来，中国具身智能模型领域在基础模型技术研发与现实场景应用落地上取得显著进展，不少企业的核心技术能力已跻身全球前列。

图为自变量机器人演示“晾衣服”任务

“大脑”是核心的人工智能算法与决策系统

“我是坚定的技术派，具身智能作为与物理实体融合的人工智能，具备在与物理世界的互动中自主学习、持续学习的能力，正在成为改变人类生产生活方式、推动社会智能跃升的重要引擎?！比?、科技部原副部长李萌认为，具身智能一旦实现重大技术突破，无论从科学前景、技术前景、产业前景还是社会前景看，都具有非常重要的意义和价值。

李萌用“大脑—小脑—本体”的三段论勾勒出具身智能的完整技术图景?！按竽浴笔呛诵牡娜斯ぶ悄芩惴ㄓ刖霾呦低常靶∧浴笔蔷几咝У脑硕刂朴胄髂？椋氨咎濉痹蚴俏锢硎堤宓母咧柿抗菇?cb-tag-proofread data-id="4" data-level="2">，“当然也有的企业或团队在探索开发世界模型中将大小脑合一了，走在了技术发展的前面”。李萌认为，从大模型到智能体，是人工智能落地迈向新质生产力的关键跨越。

“‘大脑’是具身智能产业突破的关键战场?！痹谧叻玫餮辛舜罅靠萍计笠岛?，全国政协常委、中国企业财务管理协会会长张连起表示，当前我国在具身智能应用场景、数据、硬件等多个维度已形成全球领先优势，但模型能力发展有所滞后，影响了行业高质量发展。

同时，张连起在调研中了解到，目前大众对具身智能的认知存在严重误区，简单地将“大语言模型+动作模块”等同于具身智能，“这是大错特错。这种为数字世界设计的模型，难以应对物理世界的高度随机性与不可预测性。真正能让机器人在真实场景中操作长步骤复杂任务的，必须是物理世界原生驱动的具身基础模型?！?/p>

令人欣慰的是，近年来，国内一批聚焦这一领域的公司相继成立并取得快速发展。

作为产业实践者，成立于2023年的自变量机器人聚焦“通用具身智能基础模型”的研发，以真实世界数据为主要数据来源，构建具备精细操作能力的通用机器人。公司创始人兼CEO王潜认为，具身智能的下一阶段竞争，本质上还是数据闭环构建的基础模型与模型进化能力的竞争。

王潜直言，当前行业缺的是一个理解物理世界的大脑。物理世界的核心挑战在于高度的随机性与不可预测性，传统机器人依赖“预编程”或“虚拟建?！苯饩鋈范ㄐ匀挝?，而新一代具身智能的核心使命正是要解决随机性问题、具备泛化能力。

自变量机器人的“量子2号”在养老院

以“大脑”为根基构建具身智能融合创新生态

在多位委员与行业专家看来，具身智能要实现突破不仅依赖于单点技术攻关，更依赖于一个“政产学研用金”深度融合的创新生态。构建这一生态，需要打通数据、人才、资本与场景的多重壁垒。

数据是大模型智能表现的燃料，高性能大模型的训练必须依赖大规模、高质量数据集。谈及依靠“人海战术”进行数据采集的模式，作为行业资深专家，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光表示，这条路是有限的，很多最新研究成果表明，我们正在跳出传统的“大力出奇?！钡纳疃妊翱蚣?，探索更接近人类大脑工作机制的、低算力消耗的智能实现路径。

对此，中国信息通信研究院副院长魏亮亦持相同观点。他指出，当前部分数据工厂在数据生产环节仍存在质量把控不严、规范性不足、类型覆盖不全等问题，此类数据难以有效适配模型训练迭代的实际需求，还可能对模型的优化升级形成制约，进而引发数据资源利用效率不高、企业模型训练成本高企等连锁问题。

针对这一行业痛点，魏亮建议，应充分发挥具备具身智能基础模型自研能力的行业领军企业的引领作用，由其牵头推进数据工厂数据集标准的研制与落地工作。唯有确立统一、规范的标准，才能从根本上优化行业数据采集模式，实现采集成本的系统性下降与综合运营效率的全面提升。

作为从业者，王潜介绍，自变量机器人是国内最早规?；┱拐婊莶杉墓?，坚持硬件-数据-模型的闭环迭代，通过基础模型给数据处理和硬件设计等各个环节提供反馈，迭代更高质量的数据和更高效率的数采设备，进一步提升基础模型的效果。

如果说数据生产与模型迭代的同频共振决定了智能的高度，那么资本的耐心与政策的温度则一定程度上决定了具身智能产业能够走多远。

全国政协委员、广州市科技局原局长王桂林强调，要把“投早、投小、投长期、投硬科技”落到实处，将政策重心从定向扶持转向环境营造，通过强化风险兜底，营造更具多样性和包容性的“热带雨林”式创新生态。

王桂林近年来多次倡导重塑“人才驱动、企业主导、活力涌现”的创新范式，推动科技创新与产业创新深度融合。他特别强调，应鼓励更多经营主体与科研院所组建创新联合体，探索更优的融合发展模式。

场景开放与商业化验证是具身智能从技术走向生产力的“最后一公里”。全国政协委员、广东财经大学副校长鲁晓明近年来一直关注养老领域。在他看来，当前我国60岁及以上老年人口已达3.23亿，老龄化和少子化叠加，对智能化的需求会更加迫切。“兼具影像监控、语言学习、情绪识别等多重功能的陪伴机器人，正契合老龄化社会的迫切需求?！?/p>

面对养老场景的智能应用需求，不少经营主体加速布局。王潜介绍，自变量机器人牵头的“面向生活照料的智能机器人研发与应用验证”项目，在2025年成功入选工业和信息化部、民政部联合发布的《智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点项目公示名单》。

“我们聚焦具身智能基础模型，在通用任务的完成上有较多积累，基于这些通用能力，结合养老场景中的具体需求对其进行优化，加快研发出适用于养老场景的智能护理机器人?！蓖跚彼?。（邢艳娇）