本文来自微信公众号“中国工业报”，【作者】杨震宁 郭家慧。
当前，具身智能产业正从技术研发与样机验证阶段，加快向实景应用拓展。2026年6月，工业和信息化部、国务院国资委印发《关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知》，提出到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”；凝练形成百个以上高价值应用场景，进一步丰富具身智能应用谱系，带动形成万台级规模落地能力。这意味着，产业发展的着力点正进一步转向应用验证与规模部署，下一步的关键，是将我国完整产业链与丰富应用场景优势，转化为稳定供给、市场拓展和生态协同的能力。
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产业链优势夯实竞争基础。具身智能产业的发展，已从算法、硬件的单点技术突破，延伸至软件、芯片、传感器、精密部件、整机集成、场景开发和运维服务的全链条系统协同。据工业和信息化部数据，2025年国内人形机器人整机企业数量超140家，发布人形机器人产品超330款。国家税务总局数据显示，2026年1月至5月，全国具身智能产业企业销售收入同比增长22.4%，工业企业购进的具身智能机器人总金额同比增长2.3倍。
在全球产业竞争格局中，具身智能的竞争重点正从样机展示转向产品交付与规模应用。我国制造业门类齐全、配套体系完善，既具备零部件供应、工艺优化和规模化制造能力，也覆盖生产制造、仓储物流、商业服务等多元应用场景。产业链基础与大规模应用需求结合，有利于加快技术迭代、降低部署成本，带动具身智能产业关键环节协同发展。完整产业体系形成的供给能力、制造能力和场景适配能力，正成为我国具身智能发展的核心优势。
规模化应用仍面临多重约束。我国虽已形成较为完整的产业链基础，但各环节成熟度仍不均衡。核心部件一致性、软硬件接口兼容性、复杂环境可靠性仍待检验，售后响应能力有待提升，全生命周期成本也需要进一步优化。
场景碎片化是当前应用验证环节的突出问题。工业、服务与特种作业场景对机器人构型、精度、速度和安全等级的要求差异显著，如果每个场景都需要单独定制，企业难以分摊研发与交付成本，但如果脱离实际需求一味追求通用能力，又可能导致技术指标与作业任务脱节，影响采购决策与后续落地部署。
从验证阶段迈向规模应用，还面临公共服务供给不足、商业模式单一的制约。具身智能具备交互学习、作业迭代的特性，实验室测试无法覆盖光照变化、物体差异、人员干扰和各类突发工况。当前，面向复杂场景的仿真训练、数据治理、样机试制和性能检测等服务供给仍不均衡，中小企业的使用成本偏高。同时，行业内厂商之间以短期项目合作为主，整机企业、部件供应商与场景方缺乏长期协作机制，这增加了用户采购与持续应用的不确定性。
协同培育规模应用生态。以高价值场景牵引产品迭代。优先选择需求明确、流程规范、经济可行的场景，组织用户单位、整机和零部件企业、研发及检测机构联合开展产品验证。围绕生产制造、检测分析、维修维护、仓储物流、安全生产等任务，建立“现场验证—问题反馈—数据回流—产品迭代—再次验证”的迭代闭环，以任务成功率、连续运行时间、故障恢复能力和综合成本为核心评价指标，避免示范项目仅停留在展示层面。将赛事和集中测试作为压力测试与供需对接的入口，实现以赛促研、以训促用、以用促产。
加强场景经验提炼与复用。对经过充分验证、具备推广条件的任务场景，应当梳理场景条件，制定接口规范，明确操作流程和安全边界，形成可复用的硬件模块、技能组件和解决方案包，在同类场景中批量部署并向相近场景推广，降低重复研发和定制交付成本。
完善公共服务和标准治理。地方政府及产业园区可依托现有创新中心、中试基地、公共算力等基础设施，面向企业提供仿真训练、数据治理、样机试制、性能检测、场地验证等一站式公共服务。同时，持续提升公共平台资源开放力度与综合服务质量，推动各类测试检测结果互通互认，降低企业研发验证成本。在此基础上，加快健全整机通用规范、数据质量标准、统一接口协议、功能安全准则、网络与数据安全、测试评价体系等关键领域标准体系。
构建长期稳定的产业协作关系。引导整机企业与部件供应商、应用场景方厘清权责边界，明确产品质量、交付时效、运维保障、迭代升级等各方责任，形成稳定的供需协作体系。金融机构可依托产业真实运行数据，创新开展设备租赁等适配性金融服务；保险机构可结合行业发展特点，开发专属化责任保险产品，对冲产业发展风险。此外，金融扶持、政府采购等政策支持环节，应将企业真实订单规模、市场复购率、单位任务成本、投入产出效益等实效指标作为核心评价依据，摒弃单纯以融资额度、样机产出数量评判产业发展成效的片面评价方式。
具身智能产业是制造能力、数字技术与服务体系融合发展而成的未来产业。我国拥有产业链完整、应用场景丰富、产业配套能力强等发展优势，应当有序推进产业发展，强化产业链、创新链与资金链的协同，推动应用机会转化为市场空间，让制造基础转化为持久产业竞争力。
（作者单位：对外经济贸易大学）
