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证券时报记者 陈雨康
2025年被称作“具身智能元年”。在资本、政策、产业链等要素的协同推动下，具身智能机器人正从实验室走向工商业，从技术演示转向实实在在的生产力工具。行业的进化逻辑也已然明确：沿场景实现进阶，以数据驱动智能，最终通过量产与商业闭环的终极考验。
场景：沿途下蛋
今年以来，把机器人搬出实验室、送进具体的制造和服务场景，让其成为会干活的生产力工具，几乎是所有具身智能企业的主要着力点。目前，多数机器人仍只能完成导览、科教、搬运、配送等简单任务，具身智能落地尚处早期阶段。
“当前人形机器人相当于两三岁孩童的水平，至多处于学前班阶段。”上海擎朗智能科技股份有限公司（简称“擎朗智能”）具身智能实验室负责人邓强文在接受证券时报记者采访时表示，“不能要求学前班儿童直接胜任许多工作。机器人的发展也要循序渐进。”
作为商用服务机器人赛道的龙头企业，擎朗智能已在全球部署了超10万台机器人，尤其在配送服务机器人等领域占据优势。历经多年发展，该公司已摸索出具身智能“岗位化”的发展路径。
邓强文表示，“岗位化”战略强调在单一岗位上做深做透。以配送机器人为例，最初是“基础平台+配送功能”的形态，之后再衍生出了针对酒店的“四仓设计”、针对医院的指纹和人脸识别、针对工厂的“避障”“即停”等功能，配送机器人的特性逐步分化。
当下业内普遍认同的路径是，从工业、物流等可控性高、容错率高的领域切入，积累真实数据，步步为营实现场景落地，再向更高阶的居家服务等场景验证具身智能的价值。
上海开普勒机器人有限公司（简称“开普勒”）致力于打造“蓝领人形机器人”，赋能智能制造、仓储物流、特种作业等场景。开普勒全球业务部总监刘爱恒在接受证券时报记者采访时表示，公司聚焦的工业级具身智能搬运赛道，核心是用具身智能“大脑”重构工业物流搬运逻辑，从传统“固定路径、单一功能”向“自主化、柔性化”跃迁，适配制造业智能化改造需求，解决汽车制造、新能源电池生产等领域“动态环境适配难、重载精准搬运难、多机协同效率低”的核心痛点。
相较于工商业的率先落地，机器人进入家庭则需探索更长时间，有企业家预测将等待10年左右，其根本原因是生活场景和工商业场景的本质区别。
上海市人工智能行业协会外部专家、CAAI（中国人工智能学会）具身智能专委会首届委员张晔对证券时报记者表示，工业场景追求精准，但生活中许多操作讲究柔性处理。例如，机器人插花不仅考验抓取精度和执行能力，更要掌握 “柔性操作”，既要抓稳，又不能把花枝折断。
上海卓益得机器人有限公司创始人兼CEO李清都对证券时报记者表示，公司的人形机器人已在导览、演艺等场景实现商业闭环，未来将遵循从简单场景向复杂高阶场景推进的路径，“沿途下蛋”，所有布局均围绕未来家庭需求展开。
“我们已攻克的演艺场景侧重提供情绪价值、提升交互能力，后续将逐步拓展至健康陪伴、家务等居家实用需求。”李清都表示，预计5年内可实现一定规模的家庭落地，届时具身智能机器人交付量有望达上万台甚至更多。
数据：智能基石
相较于早期更关注硬件和算法，2025年以来具身智能业界普遍意识到，让机器人从“能动”到“好用”的关键是训练数据，但高质量的数据是极度稀缺且采集成本高昂的。为此，今年各地都积极建设数据采集工厂和标准化数据集平台，力争通过真实采集、仿真模拟等方式为具身智能机器人“供血”。
李清都对证券时报记者表示，公司在机器人训练中的数据来源包括真机数据、仿真合成数据和专家技能数据库。其中，真机数据采集难度较高，公司的做法是：把机器人部署到真实场景后，优先让其自主执行任务；遇到其处理不了的情况，就通过超视距遥操补位。这样既保证任务完成，又能同步采集到真实有效的真机数据。
在李清都看来，三大数据源可形成稳定的“倒三角” 数据体系：运用仿真合成数据是业内的常规操作；真机数据能摸清数据边界，反哺仿真合成数据提质；专家数据相当于“标准答案”，为机器人的技能设定高标准。
本次发布江苏人形机器人“十三太保”，集中展示了13家本土企业覆盖工业、服务、特种、消费等多元场景的具身智能机器人创新产品，旨在进一步促进产业合作交流、拓展典型场景应用，推动江苏省具身智能机器人产业创新发展。
连接器是一种借助电信号或光信号和机械力量的作用使电路或光通道接通、断开或转换的功能元件，其作用是连接器件、组件、设备、系统之间的电信号或光信号，传输信号或电磁能量，并且保持系统与系统之间不发生信号失真和能量损失的变化。目前，全球连接器市场呈现高速增长态势，新能源汽车、AI服务器成为核心驱动领域，中国企业在高速连接器国产替代方面取得突破性进展。
通过垂直领域的训练深耕，具身智能机器人在积累多元化数据后，或能自然而然涌现出泛化能力。
开普勒高级产品经理朱彬彬在接受证券时报记者采访时表示，公司的机器人“大脑”训练主要分两个阶段：一是在工业场景中进行基础通用能力训练，在数据数量和质量达标的情况下，该阶段往往需要半年至一年的时间；二是细分领域适配训练，例如，同一套动作，机器人在流程、领域等环节发生变化时，如何快速适配，这往往只需花费几个月时间。
量产：严肃大考
行业具备量产能力，是2025年作为“具身智能元年”的重要标志。不久前，智元宣布第5000台通用具身机器人灵犀X2正式量产下线，智元联合创始人彭志辉说“这一成果验证了公司的规模化交付能力”。不少头部公司也在近期宣布了规模可观的人形机器人商业订单，具身智能正在从技术验证阶段全面迈入规模商用时代。
行业初步具备量产能力，从零部件供应链的火爆上可见一斑。上海傲意信息科技有限公司（简称“傲意科技”）专注于机器人灵巧手赛道。傲意科技首席运营官陈瑶在接受证券时报记者采访时表示，今年公司交付了灵巧手产品接近5000台，完成了出货量目标，在国内市场基本覆盖了150多家人形机器人企业和200多家终端企业。
不过，人形机器人商业订单的“含金量”也受到质疑。在不久前举行的2025智源具身智能开放日上，有专家直言，行业需分辨量产是由真实的商业需求驱动，还是仅由政策补贴和投资热度催生。若不是由真实需求形成的量产，持续性很难达成。一旦落地效果不及预期，采购方暂停购买，行业会进入低谷。
围绕具身智能机器人在市场层面的挑战，擎朗智能相关负责人对证券时报记者表示，商家采购机器人的诉求是增收或降本。机器人要真正进入市场，核心在于商业账“算得过来”。许多机器人定价在几十万元级，这样的成本体量让机器人很难在真实商业场景中“划得来”。但这样的路线却是业内必须坚持的。只有持续投入、积累大量真实场景数据后，机器人的干活能力才会越来越稳健；只有到达一定的出货量，成本才有可能降下来，商业闭环才能打通。
张晔表示，当下具身智能的发展速度，既没有预期中那么快，也没有很慢，行业仍要度过较长的发展周期。同时，具身智能在核心技术上仍存在一些争议，例如机器人“大脑”进化中VLA是否是唯一的技术路线，等等，整个行业仍处于探索完善的阶段。
北京湾区硅谷创新科技有限公司CEO罗军对证券时报记者表示股票配资行情，预计具身智能还需要发展至少十年以上，才能迈向成熟。不过，由于全社会对具身智能和人形机器人保持宽容和开放的态度，商业化进程或将加快。
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