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具身智能市場有多大?中國具身智能市場規(guī)模預測及應用場景分析

具身智能企業(yè)當前如何做出正確的投資規(guī)劃和戰(zhàn)略選擇?

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具身智能市場有多大?研究機構預測,到今年年底,我國具身智能市場規(guī)模超9700億元,到2030年將達到1.55萬億元。具身智能的價值,在于其“能行動”的特性。目前,中國具身智能的應用場景已覆蓋工業(yè)、服務、特種環(huán)境、醫(yī)療、家庭等多個領域,且每個領域都在發(fā)生“從0到1”

據報道,字節(jié)開發(fā)的機器人已累計量產超千臺。他們在2023年完成了200臺量產目標,之后年量產數(shù)超100%增長。該機器人研發(fā)團隊,也從2023年夏天的約50人左右,擴充至目前的約150人。經過幾年發(fā)展,目前字節(jié)機器人團隊的遠期目標是挑戰(zhàn)具身智能。

具身智能(Embodied Intelligence)是人工智能與機器人學交叉的前沿領域,強調智能體通過身體與環(huán)境的動態(tài)交互實現(xiàn)自主學習和進化,其核心在于將感知、行動與認知深度融合。具身智能通過智能體與環(huán)境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實現(xiàn)行動,從而產生智能行為和適應性。

在今年全國兩會期間,“具身智能”首次被寫入政府工作報告,并作為未來產業(yè)的重要組成部分,標志其正式進入國家戰(zhàn)略規(guī)劃;3月,智能安檢機器人在深圳地鐵站上崗;4月,全球首個人形機器人馬拉松比賽在北京開跑;不久后的8月,全球首個具身智能機器人4S店將在2025世界機器人大會期間與公眾見面。

技術的突破是具身智能崛起的關鍵。大模型的多模態(tài)理解能力,讓機器人能“聽懂”人類指令、“看懂”環(huán)境變化;高精度傳感器(如激光雷達、柔性觸覺傳感器)的普及,讓機器的“感知”更接近人類;伺服系統(tǒng)、減速器等核心零部件的國產化,降低了硬件成本;而5G、邊緣計算等技術,讓機器的“決策”更實時、更高效。當這些技術疊加,具身智能不再是實驗室里的“黑科技”,而是開始走進工廠、商場、醫(yī)院,甚至家庭。

具身智能市場有多大?

中國電子技術標準化研究院人工智能研究室主任徐洋拿出一組數(shù)據:研究機構預測,到今年年底,我國具身智能市場規(guī)模超9700億元,到2030年將達到1.55萬億元。

具身智能的價值,在于其“能行動”的特性,這讓它能解決傳統(tǒng)AI或機器人無法應對的復雜問題。目前,中國具身智能的應用場景已覆蓋工業(yè)、服務、特種環(huán)境、醫(yī)療、家庭等多個領域,且每個領域都在發(fā)生“從0到1”的突破。

具身智能應用場景分析

1. 工業(yè)制造:柔性生產的“關鍵變量”

工業(yè)是具身智能最成熟的應用場景之一。傳統(tǒng)工業(yè)機器人(如焊接機器人、搬運機器人)大多是“固定程序”的執(zhí)行者,只能在結構化環(huán)境中完成重復任務,無法適應小批量、多品種的“柔性生產”需求。而具身智能機器人通過大模型的“環(huán)境理解”能力,能實時調整動作——比如在汽車裝配車間,它能根據不同車型的零部件位置,自主規(guī)劃抓取路徑;在電子廠,它能通過視覺傳感器檢測元件缺陷,調整裝配力度,避免損壞脆弱的電子組件。

更重要的是,具身智能機器人能實現(xiàn)“人機協(xié)作”。在過去,工業(yè)機器人需要被圍在安全圍欄內,避免傷害人類;而具身智能機器人通過實時感知人類動作(如工人的手勢、身體位置),能主動調整自己的路徑,甚至配合工人完成復雜任務——比如在飛機制造車間,工人手持零件,機器人能精準地將螺絲擰入對應的孔位,既提高了效率,又保障了安全。

2. 服務消費:個性化體驗的“賦能者”

在服務消費領域,具身智能正在改變傳統(tǒng)服務模式。比如餐廳的配送機器人,不再是“沿著固定路線走”的“搬運工”,而是能通過視覺傳感器識別顧客的位置(如揮手的顧客),主動調整路線,將餐品送到桌前;還能通過語音交互,詢問顧客“是否需要加飯”,提升服務的個性化。在商場,導購機器人能通過人臉識別技術,記住老顧客的偏好(如喜歡運動品牌),主動推薦相關商品;甚至能帶領顧客找到指定店鋪,避免顧客迷路。

在酒店行業(yè),具身智能機器人的應用更深入:它能幫客人運送行李到房間,能遞送外賣或快遞,還能在凌晨為客人提供“夜床服務”(如拉窗簾、開臺燈)。這些服務不僅降低了酒店的人力成本,還提升了客人的體驗——尤其是在旅游旺季,機器人能24小時工作,避免因員工疲勞導致的服務質量下降。

3. 特種環(huán)境:危險任務的“替代者”

在消防、礦山、水下等“高危環(huán)境”,具身智能機器人成為“生命守護者”。比如消防機器人,能進入火災現(xiàn)場,通過熱成像傳感器探測火源位置,通過氣體傳感器檢測有毒氣體濃度,然后將信息傳送給后方指揮中心;還能攜帶滅火器,直接撲滅火源,或運送救援物資(如氧氣瓶、急救包)給被困人員。在礦山,具身智能機器人能在井下搬運礦石,檢測頂板是否有坍塌風險,避免工人進入危險區(qū)域;在水下,它能勘探海洋資源(如石油、天然氣),維修海底管道,甚至參與深海救援(如打撈沉船)。

這些應用場景的價值,在于“用機器替代人類”完成危險任務,降低人員傷亡風險。比如在2024年的一場倉庫火災中,消防機器人進入現(xiàn)場,成功撲滅了火源,而消防員只需要在外面指揮,避免了暴露在高溫和有毒氣體中。

4. 醫(yī)療健康:精準護理的“助手”

在醫(yī)療領域,具身智能的應用主要集中在手術輔助、康復訓練和護理服務。比如手術機器人,能通過高精度的機械臂,完成微創(chuàng)外科手術(如心臟手術、神經外科手術),其誤差可控制在0.1毫米以內,比人類醫(yī)生的手更穩(wěn)定;還能通過實時影像引導,調整手術路徑,提高手術成功率。在康復領域,具身智能康復機器人能根據病人的肢體運動情況,調整訓練強度——比如對于中風病人,它能幫助病人進行手臂伸展訓練,當病人感到疲勞時,自動降低運動速度,避免受傷。

在護理領域,具身智能機器人能照顧老人或慢性病患者:它能提醒病人按時吃藥,監(jiān)測病人的 vital signs(如心率、血壓),如果發(fā)現(xiàn)異常,及時通知醫(yī)生;還能陪老人聊天,播放音樂,緩解孤獨感。這些應用不僅減輕了醫(yī)護人員的工作負擔,還提升了病人的護理質量。

5. 家庭生活:便捷生活的“伙伴”

在家庭場景,具身智能機器人正在從“家務工具”升級為“家庭伙伴”。比如掃地機器人,不再是“盲目亂撞”的“清潔工”,而是能通過視覺傳感器識別家具位置,規(guī)劃最優(yōu)清掃路徑;還能識別地面的污漬(如醬油漬),調整清掃力度,確保清潔效果。在烹飪領域,具身智能機器人能根據菜譜,自動完成切菜、炒菜、盛菜等步驟——比如它能切出均勻的土豆絲,能控制火候炒出美味的紅燒肉,甚至能根據家人的口味調整咸淡。

更重要的是,家庭具身智能機器人能提供“情感陪伴”。比如陪伴機器人,能通過語音交互,和老人聊天,講述新聞或故事;能記住家人的生日,提前準備禮物;甚至能通過表情識別,感知家人的情緒(如難過、開心),調整自己的行為——比如當家人難過時,它會播放輕松的音樂,或講笑話逗家人開心。

上述應用場景的探索,讓我們看到了具身智能的巨大潛力——它不僅能提高生產效率、降低成本,還能解決人類無法應對的危險任務,提升生活質量。但這些場景的落地,只是具身智能產業(yè)發(fā)展的“第一步”。接下來,我們需要思考:這些場景的需求如何轉化為市場規(guī)模?技術瓶頸如何突破?產業(yè)生態(tài)如何完善?

據中研產業(yè)研究院《2025-2030年中國具身智能行業(yè)市場深度分析及投資前景預測研究報告》分析:

從當前情況看,具身智能的市場爆發(fā),需要解決三個核心問題:一是“技術成熟度”——比如多模態(tài)感知的精度、運動控制的靈活性,還需要進一步提升;二是“成本下降”——比如高端伺服系統(tǒng)、大模型的訓練成本,還需要降低;三是“用戶接受度”——比如家庭機器人的價格、倫理問題(如隱私保護),還需要解決。但這些問題,正在被逐步克服:隨著技術的進步,硬件成本正在下降;隨著應用場景的普及,用戶接受度正在提高;隨著政策的支持,產業(yè)生態(tài)正在完善。

從當前的發(fā)展情況看,具身智能已經在工業(yè)、服務、特種環(huán)境、醫(yī)療、家庭等多個領域實現(xiàn)了場景落地,市場前景廣闊。政策的支持、技術的進步、需求的拉動、產業(yè)生態(tài)的完善,都為具身智能的市場爆發(fā)提供了條件。

未來,具身智能將更廣泛地應用于各個領域:在工業(yè)車間,它將成為“柔性生產”的核心伙伴;在服務場景,它將成為“個性化體驗”的賦能者;在特種環(huán)境,它將成為“生命守護者”;在家庭生活,它將成為“便捷生活的伙伴”。同時,我們也需要解決技術瓶頸(如多模態(tài)感知的精度)、成本問題(如高端零部件的價格)、倫理問題(如隱私保護),推動產業(yè)健康發(fā)展。

可以預見,具身智能將成為未來中國經濟的重要引擎,為經濟社會發(fā)展注入新的活力。它不僅能提高生產效率、降低成本,還能解決人類無法應對的危險任務,提升生活質量。對于人類來說,具身智能不是“替代者”,而是“賦能者”——它將幫助人類突破自身的限制,實現(xiàn)更美好的生活。

想要了解更多具身智能行業(yè)詳情分析,可以點擊查看中研普華研究報告《2025-2030年中國具身智能行業(yè)市場深度分析及投資前景預測研究報告》

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