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  具身智能的产业高质量发展历经多个阶段，自1950年代图灵提 出人工智能可能的发展趋势为其概念奠定基础后，1980 至1990年代经历早期探索与理论发展，罗德尼·布鲁克斯和罗尔夫·普费弗等人的研究提供了重要理论支撑。2000 年代初，具身智能研究开始融合跨学科方法和技术，进入跨学科融合与技术突破阶段。近年来，具身智能受到广泛关注，正逐步走向产业应用。

  具身智能是一种基于物理身体进行感知和行动 的智能系统，强调机器与环境的交互能力

  • 根据中国计算机学会（CCF）专家的定义，具身智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，由此产生智能行为和适应性。

  • 人形机器人作为具身智能的典型代表，被视为实现具身智能的最佳载体之一。人形机器人不仅具备感知和决策能力，还能通过机械臂、轮子等执行器与物理世界互动，完成复杂任务。这种结合感知、决策和行动的能力，正是具身 智能的核心特征。此外，由于人类设计的世界主要基于人类的生理结构，人形机器人的外形与人类相仿，具备更多的关节和灵活度，使得其与物理世界互动的隐性成本最小化，能够更自然地融入人类环境并执行各种任务。

  • 尽管人形机器人在实现具身智能方面具有非常明显优势，但并非所有具身智能系统都一定要采用人形机器人的形态。具身智能的实现方式多种多样，能够准确的通过具体任务和环境需求选择正真适合的智能实体形态。例如，在家庭中行驶并与人进行交互的宠物机器人、L4 无人驾驶车等，本质上都具备“具身”和“智能” 两种属性。在众多具身智能的实现方式中，基于人形机器人在技术实现、应用前景以及与人类社会的融合潜力等方面的独特优势，本报告将人形机器人作为研究重点。

  • 具身智能作为AI领域的一个重要分支，其核心在于智能体通过物理身体与环境的交互来实现感知、理解、决策和行动。

  • 一般认为，具身智能包括四大核心要素：本体、智能体、数据和学习进化框架。本体是具身智能的物理基础，承担执行感知和任务的实际功能。本体的 设计需广泛考虑环境适应性，包括感知、运动和操作执行能力，同时兼顾成 本、可靠性和耐用性。智能体，作为具身于本体之上的智能核心，负责感知、 理解、决策和控制等核心工作。通过与环境的交互，智能体获取信息，理解 问题，并做出决策，最终控制本体达成目标。其技术实现通常基于深度学习、 强化学习等先进算法，可处理复杂的传感数据，提取信息，并生成控制指 令。数据是智能体进行感知、理解和决策的基础，泛化的重点是数据的质 量和数量。学习进化框架则是具身智能实现持续进步和适应性的关键。它允 许智能体通过与环境的交互来不断学习新知识、优化决策策略并提高任务执 行效率。学习进化框架的技术实现通常包括强化学习、进化算法等多种技术， 这些技术使得智能体能够在一直在变化的环境中不断适应和进化。

  具身智能产业历经概念萌芽、理论发展、技术 突破等发展阶段，现正逐步走向产业应用

  • 具身智能的产业高质量发展历程可以追溯到1950年代的概念萌芽阶段，当时，图灵 在其论文中提出了人工智能可能的发展趋势，为具身智能的概念奠定了基础。随后，经历了1980年代至1990年代的早期探索与理论发展，罗德尼·布鲁克 斯和罗尔夫·普费弗等人的研究为具身智能提供了重要理论支撑。进入2000 年代初，具身智能研究开始融合跨学科的方法和技术，如机构学、机器学习、 机器人学等，形成了相对完整的学科分支，标志着其进入了跨学科融合与技 术突破阶段。2010年代中期，深度学习技术的加快速度进行发展为其注入了新的发展 动力。2020年以来，具身智能受到科技界和产业界的广泛关注，众多科技巨 头及高等学府纷纷投入相关研究。如今，具身智能作为人工智能的重要分支， 正逐步走向产业应用，推动专用机器人向通用机器人发展。

  在深度学习、计算机视觉、 自然语言处理及机器人等技术的一同推动下，具身智能在感知、决策和执行 等关键环节取得了突破性进展。特别是大模型的崛起，为具身智能赋予了更 强大的数据处理与学习能力，使其能够更精准地解析复杂环境并高效响应多 样化的任务需求。在硬件方面，尽管我国伺服电机、工业机器人等已具备国 际竞争力，但在高性能计算单元、精密传感器及耐用机械结构的研发与集成 上，仍存在提升空间。同时，软件算法的持续优化以及软硬件间的协同优化，也是推动具身智能迈向新高度的关键所在。

  • 商业化方面，具身智能因技术成熟度差异而存在落地异步性的特点。在机器 人领域，一方面，通用型机器人如轮式机器人、四足机器人等，凭借其相比来说较低的成本和广泛的适用性，已经在工厂、物流、医疗等领域实现了初步商 业化应用。这些机器人能够在结构化或半结构化环境中高效达成目标，为企 业带来实实在在的效益。另一方面，人形机器人等高端智能体则面临着更大 的商业化挑战。尽管其在交互能力、通用性等方面具有非常明显优势，但高昂的 研发成本、复杂的制造工艺以及尚不成熟的市场应用都让其在大规模商业化 应用的进程上存在着不确定性。因此，目前人形机器人的主要用途仍局限于 展示和科研领域，距离真正的商业化应用还有相当长的距离。业界认为，技 术瓶颈是当前人形机器人无法大规模应用的根本原因之一。尽管AI技 术在近年来取得了显著的进步，但在推动人形机器人全面商业化方面仍未达 到临界点。专家预测，未来一到两年内可能会有小范围的技术突破，而三到 五年内则有望实现质的飞跃，这将为人形机器人的商业化应用提供有力的技 术支撑。在自动驾驶领域，政府全力支持L3及以上无人驾驶系统的商业化应 用，特别是在Robotaxi和无人配送等场景中的应用，多个试点项目在智能驾 驶示范区内运行。

  • 具身智能产业在各大企业的推动下正加快速度进行发展，技术不停地改进革新，应用场景日 益广泛。从软硬件解耦技术到人形机器人的研发与应用，再到与大模型的深 度融合，具身智能正逐步成为AI领域的重要分支。在2024年世界人工智能大会上，展示了18台高水平的国产人形机器人，代表了当前中国在该技术领域的最高成就。其中，“青龙”作为全尺寸通用人形机器人，首次亮相便受到广泛关注。此外，特斯拉、谷歌、英伟达、OpenAI、小米、优必选、华为、科大讯飞等国内外多家有名的公司均在具身智能领域积极布局，并已取得显著进展。

  • 随着中国科技的快速的提升、数字化转型的加速，以及人工智能技术的不断突破和创新，具身智能的市场规模呈现出显著的增长态势。据36氪研究院测算，具身智能的市场规模已从2018年的2,923亿元增长至2023年的7,487亿元，年复合增长率达到20.7%。这一明显地增长不仅反映了技术进步和市场需求的双重驱动，还预示着未来具身智能行业的巨大潜力。从技术层面看，AI算法的不断成熟和大模型技术的突破为具身智能的发展提供了强大的 技术支撑，使得具身智能可以在更多领域实现深度应用，来提升生产效率、优化使用者真实的体验，逐步推动市场规模的扩大。从市场需求层面看，跟着社会对智能化解决方案的需求日渐增长，具身智能作为一种创新的技术形态，正逐渐渗透到工业、医疗、物流、交通等多个领域。这种广泛的应用场 景将为具身智能带来持续的增长动力。预计未来五年，具身智能的市场规模 将持续增长，有望在2026年突破万亿规模。

  具身智能成为热门赛道，特别是机器人领域， 进入发展快车道，资本热度不断上升

  • 在AI大模型的带动之下，具身智能正在成为今年最火的赛道之一，特别是机器人领域，进入了发展快车道。据IT桔子数据，2019年—2023年，中国机 器人行业投融资案例从2019年的37起增长至2023年的103起，投资金额从 19.83亿元增长至97.39亿元，年复合增长率为38.8%。2024年1-7月，行业 共发生78起投融资案例，投融资金额53.62亿元，预计延续增长态势。

  • 从融资轮次来看，机器人行业投资的主要流行趋势依然倾向于早期阶段，因为相较于成长期，早期投资的项目可选择度更高。但已有一部分公司开始崭露头角，展现出成长态势。有必要注意一下的是，战略投资逐年增多，已由2018年的 4%增长至2023年的14%。目前，众多互联网公司及传统企业正跨界涉足机 器人领域，它们通过战略投资的方式获取新技术、开拓新市场或强化供应链 管理，以期提升自身的竞争力。从单笔融资金额来看，百万级别的事件占比 不断被压缩，由2018年的23%降至2023年的12%。同时，单笔交易金额在 亿级别的事件在当年的占比持续不断的增加，这表明行业发展逐渐成熟，投资偏好 趋向于集中投资优质项目。

  •具身智能产业是一个融合了先进的技术、复杂系统集成和多元化应用场景的综合性产业。其产业链结构可清晰划分为上游、中游和下游三个部分。

  • 上游环节是具身智能产业的基础，最重要的包含芯片、传感器、控制器、电机 （含伺服电机）、通信模组、能源管理等。这些核心组件是构建具身智能所 必需的“硬件”基础。其中，芯片作为具身智能的“心脏”，主要提供强大 的计算能力，支持复杂的算法运行。传感器则负责收集外部环境的多维数据， 如视觉、听觉、触觉等，是实现具身智能感知功能的基础。控制器对传感器 收集的数据来进行高效处理，并发出精确的控制指令，指导执行机构完成相应 的任务动作。电机是将电能转化为机械能的核心部件，驱动各种执行机构的 运动，其中伺服电机作为核心部件，根据控制器指令实现对运动的精确控制， 完成精准定位和操作。通信模组负责设备之间的数据传输和通信，确保系统 各部分之间的协同工作，实现信息的无缝流转。能源管理为总系统提供稳 定的能源供应，包括高性能电池、先进的电源管理系统等。上游环节是整个 产业链的基础，为中游和下游提供了必要的硬件支撑。这些基础设施的质量、 性能和可靠性直接影响到中游产品的整体性能和下游应用的实际效果。

  • 中游环节是产业链的技术核心，涉及AI算法、操作系统、云服务以及中间件的开发与集成。这一环节的工作是将上游的硬件组件“激活”，通过编程和系统集成，使其能够执行复杂的智能任务。AI算法是具身智能的“大脑”，负责处理和分析数据，做出决策；操作系统为智能设备提供统一的软件平台，支持各种应用程序的运行和管理；云计算提供数据存储、处理和分析能力，支持大规模的数据处理和智能应用；中间件则起到连接不同系统和组件的桥 梁作用。中游环节是整个产业链的技术核心，不仅负责实现智能设备的各项 功能，还为下游应用提供技术上的支持和解决方案，推动整个产业链的创新和发展。

  • 下游环节是产业链的最终输出端，涵盖了机器人、无人驾驶载具等基本的产品，以及这一些产品在工业制造、服务业、医疗康复、教育娱乐、交通出行、公共安全等领域的多元化应用场景。这一环节直接面向市场和消费的人，是产业链 价值实现的最终体现。

  • 主要产品方面，机器人占据了主体地位，包括服务机器人、工业机器人、医疗机器人、特种机器人、人形机器人等。这些机器人凭借先进的传感器、算法和控制技术，能够在各种各样的环境中执行复杂任务，不仅提升了服务效率和质 量，还推动了制造业自动化水平的提升，并在医疗领域为患者提供了精准的辅助治疗。无人驾驶载具也是重要的一环，其中无人驾驶汽车、无人机和 eVTOL尤为突出。无人驾驶汽车利用自主导航和避障技术，提高了交通安全 和出行效率，为人类带来了更方便快捷的出行体验。无人机则具备垂直起降、悬停、自主飞行等能力，在航拍、物流、农业、救援等领域发挥着及其重要的作用。eVTOL结合了传统航空器的快速性与地面交通工具的便捷性，能够在城市密 集区域实现垂直起降，极大地提高了空间利用效率。

  • 应用场景方面，具身智能产品大范围的应用于多个领域。在工业制造领域，人形 机器人和工业机器人等具身智能产品在自动化生产线、智能仓储与物流以及 质量控制与检测等环节发挥及其重要的作用，推动制造业转变发展方式与经济转型。在服务业领域， 酒店、餐饮、零售与电商等行业通过引入智能机器人提升服务效率和客户体 验。在医疗康复领域，辅助康复训练机器人的应用，为患者提供了个性化的 康复治疗方案和便捷的医疗服务。在教育娱乐领域，教育机器人和娱乐机器 人的出现，为学生的学习和休闲生活增添了更多乐趣和创意。在交通出行领 域，无人驾驶汽车、无人机和eVTOL的发展正在改变人们的出行方式和物流 配送模式。在公共安全领域，机器人产品在应急响应、救援以及安防监控等 方面的应用，为社会的安全和稳定提供了有力保障。

  •具身智能强调智能体与环境之间的物理交互和实时响应，而AI芯片作为实现这一目标的关键，面临着慢慢的升高的算力要求，这大多数表现在实时性、复杂性、能效比、可扩展性与灵活性，以及安全性与可靠性等方面。为满足这些要求，AI芯片设计需要不停地改进革新和优化，以提供更高性能、更低功耗、更灵活可扩展的算力解决方案。

  •现阶段，根据技术架构种类划分，AI芯片最重要的包含GPGPU、FPGA、以VPU 和TPU为代表的ASIC芯片，以及存算一体芯片，这些不一样的芯片各具特点和优势。其中，GPGPU凭借强大的并行计算能力和高带宽内存，在深度学习推理和训练等计算密集型任务中表现出色；FPGA则以其高灵活性和可 重构性，在模型优化加速、物体检测加速等多个领域得到普遍应用；ASIC芯 片主要是针对特定应用进行定制优化，提供高效的计算和推理能力；而存算一 体芯片则通过紧密结合存储和计算单元，能够降低能耗并提高计算效率，特 别适用于边缘计算和实时推理任务。

  • AI芯片市场竞争激烈，各厂商在技术创新上持续深耕，加速产品迭代，以抢占市场份额。英伟达将GPU架构的更新频率从两年一次加速到一年一次，并 计划不断推出新产品，如Blackwell、Blackwell Ultra、Rubin及Rubin Ultra，持续巩固其行业领先地位。AMD和英特尔则分别推出了MI325X、 MI350和MI400系列加速器，以及Gaudi 2和Gaudi 3 AI加速器，通过积极 的产品更新策略和技术创新，力求在市场中占据优势。

  • 除了硬件的产品竞争力，三大巨头还致力于工艺制程、高带宽内存及互联技术等维度的创新。工艺制程方面，采用3纳米工艺，以提升芯片的性能和能 效比，并降低功耗。高带宽内存方面，第五代HBM3E已广泛应用于AI芯片 中，下一代AI芯片预计将采用第六代HBM4，以满足更高的带宽需求。互联 技术方面，为了解决AI芯片之间高效传输数据的问题，纷纷自研互联技术。英伟达的NVLink和AMD的Infinity Fabric就是典型代表，它们通过提供高带 宽、低延迟的数据传输能力，提升系统的整体性能。英特尔则继续沿用传统 的以太网互联技术，并通过提高带宽来优化数据传输效率。

  • 尽管英伟达、AMD、英特尔等巨头在AI芯片市场居于领先地位，但在政策支持与市场需求的双重驱动下，国内AI芯片厂商正在加速布局，力求弯道超车，推动国产替代进程显著加速。华为、地平线等企业在深度学习、自动驾驶等关键领域展现出强劲实力。例如，华为的昇腾910芯片基于7nm增强版 工艺，最大功耗为350W，算力可达到256TFOPS；地平线的征程系列芯片 已在多家车企实现量产应用。同时，寒武纪的云端AI芯片、黑芝麻的智能座 舱芯片等亦表现不俗。此外，亿铸科技、知存科技、苹芯科技、九天睿芯等 一批初创公司选择跳脱传统架构，布局存算一体架构等新兴技术，力图填补 国内市场空白。预计未来3-5年内，国产AI芯片在算力、能效比等核心指标 上有望实现质的飞跃，进一步缩小与国际领先水平的差距。

  具身智能依赖于力感知与多模态交互能力，国内企业正加速研发和生产相关核心传感器

  • 对于具身智能而言，智能体的力感知能力以及与外部的触觉、视觉、听觉交互能力极为关键，直接影响其可使用范围。力传感器能够测量智能体与环境的接触力和力矩，对于复杂和精细作业至关重要。其中，六维力传感器是力控核心部件，为国产替代重点。六维力传感器技术壁垒和价值量高，国内多家企业，如安培龙、华培动力、东华测试等，正在加速这一产品的研发和生产，并已取得一定成果。触觉传感器模仿生物触觉，提供外界感知，对智能体末端的动作执行和精细操作同样重要。目前特斯拉Optimus Gen2等多个 人形机器人手部已明确使用指尖触觉传感器，但技术路线并未统一。IMU惯性传感器能够测量物体的角速度和加速度，对智能体姿态控制和定位导航具 有关键作用。目前该领域被国际厂商所垄断，国产替代空间大，国内芯动联 科、华依科技、敏芯股份等多家企业正加速研发和生产高性能IMU产品。视觉传感器助力智能体直接获取外部图像信息，以实现模型和软件运行。目前国内企业已具备较高性能的视觉传感器生产能力。

  • 对于具身智能来说，电机的主要作用是作为执行机构，将智能系统的指令转化为具体的物理动作，实现机器与环境的交互。其中，伺服电机起到关键作用，它不仅是实现机器精确操作和运动控制的核心部件，还通过其高可靠性、稳定性和灵活性为系统的持续运行和智能表现提供有力保障。伺服电机主要分为直流和交流两大类，二者各具特色，适用于不同的应用场景。直流伺服电机具有优良的调速性能和较大的启动转矩，非常适合于需要频繁启动、制动及反转的场景。对于具身智能来说，当机器需要快速而精确的位置调整时， 直流伺服电机能迅速响应控制指令，实现精准定位。同时，其控制系统相对简单，维护成本较低，因此成为经济高效的选择。交流伺服电机则以其无电刷和换向器的结构设计著称，这种设计显著提升了电机的可靠性和使用寿命。在具身智能中，交流伺服电机能够长时间地稳定运行，无需频繁维护，能够有效降低整体运营成本。同时，它还具有较高的功率密度和较强的动态响应性能，使得它能够在高速、高精度的运动控制任务中表现出色。

  • 伺服电机的核心难度，即导致各国技术差距的主要原因，主要在三个方面：电机的基础性研究、高精度伺服驱动器的研发以及编码器的技术。电机的基础性研究涉及电磁学、热力学、材料科学等多个领域，要求深入探索电机的运行机理和性能优化。高精度伺服驱动器的研发则需要解决控制算法、功率放大、信号处理等一系列复杂问题，以实现电机的精确控制。而编码器的技 术则是伺服电机实现闭环控制的关键，它要求具备高分辨率、高稳定性和可 靠性，以确保电机的位置、速度和加速度等参数能够被准确测量和反馈。这 三个方面的技术难度和挑战，共同构成了伺服电机技术的核心壁垒。

  • 目前，我国伺服系统市场主要分为日韩品牌、欧美品牌以及国产品牌三大类型。由于伺服系统所需技术水平较高，高端市场长期以来被外资垄断。然而，近年来，国内厂商通过引进国外先进技术并进行消化吸收等策略，持续增强 在伺服系统领域的技术研发与生产实力，向中高端产品进军，国产伺服系统的产品品质和技术水准因此得到显著提升，国产替代加速进行。据MIR数据， 2023年，通用交流伺服系统国产化率已经超过37%，其中汇川技术的市场占有率超23%，是西门子的2倍多。

  • 直驱电机作为伺服技术发展的产物，除了延续伺服电机的优良特性外，还凭借其低速大扭矩、高精度定位、快速响应、结构相对比较简单、低损耗、低噪音及易维护等特性，成为具身智能的核心驱动组件。尤其是在具身智能机器人领域， 准直驱电机对机器人关节系统的革新尤为显著。机器人关节系统作为机器人的动作执行者，直接决定了机器人的运动性能、稳定性和工作效率。准直驱电机的引入，强化了关节系统的减速、传动和扭矩提升能力，实现了机器人动作的高效与低噪，被誉为机器人运动的“心脏”。然而，当前机器人关节 模组市场仍存产品定制化导致标准不统一、参数虚标现象普遍等问题，增加 了需求方的选购难度，也给行业健康发展带来一定隐患。对此，本末科技推出P10系列准直驱机器人关节模组，2.5Nm/A最高转矩系数为行业树立了新标杆。该模组在核心指标、稳定性、精准度、静音性和通用性上均进行了优化，并通过实际应用验证，广泛适用于机械狗、机械臂、人形机器人、轮足机器人、科技竞赛、实验载台等多个领域，以其卓越的性能和可靠性赢得了市场的广泛认可。

  1、如欲获取完整版PDF文件，能关注钛祺汽车官网—智库，也能添加钛祺小助理微信，回复“报告名称：2024年具身智能产业高质量发展研究报告”

  2、钛祺智库目前已收录1000+篇汽车行业最新技术报告，供行业朋友查阅、参考。

  3、钛祺智库持续更新、收录行业深度技术文章、研究报告，并不定期上传行业专家特约文章，为汽车行业朋友提供专业支持。

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