作为人工智能对接物理世界的主要载体，具身智能突破传统数字智能的应用边界，实现与真实环境动态交互，是培育新质生产力、重塑生产模式的关键赛道。我国高度重视具身智能产业发展，将其纳入国家“十五五”规划未来产业重点培育范畴，2025年、2026年连续两年在政府工作报告中作出部署，这为具身智能从技术探索向产业培育跃迁提供了政策支撑。当前全球产业竞争日趋激烈，我国具身智能产业正处于技术攻关与生态培育的关键窗口期，需抢抓机遇、理性布局，推动产业高质量发展。

　　依托完备产业体系、超大规模市场和政策持续赋能，我国具身智能产业发展势头强劲，产业规模与创新实力稳步攀升。核心技术迭代加快，人形机器人、工业智能体逐步开展小范围商用；资本市场热度高涨，行业监测机构数据显示，2026年上半年行业融资约935亿元，同比增长5倍。经营主体不断壮大，工业和信息化部数据显示，2025年国内人形机器人整机企业超过140家，发布产品超过330款；《2026年人形机器人产业发展报告》显示，2026年上半年，我国人形机器人出货量全球占比达到97%。产业配套持续改善，数据显示，截至2025年底，人形机器人核心零部件整体国产化率已突破75%；中国信息通信研究院发布的《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，截至2026年6月底，全国建成启用70余家具身智能训练场，助力产品从原型样机转向工程化落地，为产业规模化打下扎实基础。

　　放眼全球，主要经济体纷纷将具身智能作为未来产业竞争的主要赛道，各自发展路径与比较优势差异明显。美国聚焦底层原始创新，依托高校科研资源与成熟风投，在基础大模型、高保真仿真等方面实力突出，但制造基础相对薄弱，工业场景供给不足，硬件落地迭代受限。欧盟通过《人工智能法案》搭建监管规则框架，在精密传动、安全控制等硬件领域精耕细作，但面临投资规模不足、市场碎片化、商业化部署滞后等现实压力。相较而言，我国走出政策引导叠加市场驱动、技术创新联动实体经济的特色之路，凭借完整工业体系和海量真实场景，形成迭代快、协同强、规模效应突出的差异化竞争优势。

　　热潮之下，尤需冷思考。产业火热的背后，必须清醒地认识到，我国具身智能距离成熟的产业化、规模化应用仍有不小差距。一是核心技术尚存短板，高端传感器、精密减速器等零部件性能不及国际一流水平，具身大模型泛化能力不足，仿真环境和现实工况匹配度不高，“演示好看、落地难做”现象较为普遍。二是产业生态不健全，标准体系尚在起步，硬件接口、通信协议、安全认证缺少统一规范，技术路线分散，同质化竞争显现，上下游协同机制有待完善。三是商业化落地难度较大，多数产品仍处于试点示范阶段，可靠性不足，应用需求碎片化、定制化，难以形成可复制、可推广的规模化商业模式。四是关键要素支撑不足，高质量真机数据严重匮乏，当前国内真实物理交互场景合规数据仅50万小时，而机器人商业化落地所需达数千万小时，缺口超99%；人才缺口较大，部分研发岗位供不应求，人才培养体系难以跟上产业爆发节奏。面对挑战，必须坚持问题导向，精准施策，引导产业褪去虚热、做强内核。

　　强化关键核心技术攻关，筑牢自主可控产业根基。创新是引领发展的第一动力。发挥新型举国体制优势，瞄准“卡脖子”环节，加大基础研究投入和前沿技术投入。支持“链主”企业牵头，联合高校、科研院所组建创新联合体，搭建共性技术平台，集中攻克高端传感器、精密执行器、实时操作系统等关键技术。布局中试验证平台，完善产品性能测试、可靠性验证、安全检测体系，打通实验室到生产线的转化通道，把技术能力转化为实实在在的产业竞争力。

　　加快标准体系建设，构建协同共生产业生态。标准是产业融通发展的重要基石。加快落实《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》，破除不同厂商之间的生态壁垒。实施优质企业梯度培育行动，支持专精特新中小企业深耕配套环节，推动“链主”企业与配套企业对接融通。建立跨区域协同机制，在长三角、珠三角等产业高地组建产业联盟，探索利益共享机制，促进软硬件、算法、应用场景深度耦合，避免重复建设和低端内卷。完善生产性服务配套，提升工业设计、检测认证、技术咨询等支撑能力，全方位优化产业生态环境。

　　坚持场景牵引赋能，稳步推进商业化落地。真实场景既是技术“试金石”，也是商业转化的“助推器”。梳理发布应用场景清单，用好“揭榜挂帅”、首购首用等政策工具，降低市场准入门槛。用好人形机器人与具身智能实景实训专项行动，依靠真实生产生活场景倒逼产品迭代，用真机数据反哺算法优化。理性把握发展节奏，摒弃一哄而上的浮躁心态，优先在需求明确、价值可量化的垂直领域落地试点，依靠场景持续打磨，培育可盈利的商业模式。支持企业积极对接全球创新网络，参与国际规则标准制定，深化国际技术交流与产业合作，持续提升国际竞争力和话语权。

　　激活关键要素潜能，夯实产业发展底层支撑。数据、人才是具身智能发展的两大关键要素。创新数据供给模式，打通真机部署、采集标注、标注回流、模型迭代闭环，建立数据分类分级、确权、流通、安全治理相关制度，打造行业可信数据空间与场景数据平台，在保障安全隐私前提下，盘活多场景数据资源，为模型迭代提供高质量数据。深化产教融合，推动高校、职校优化交叉学科课程，共建实训基地，培养复合型工程人才；积极引进海外高端人才，汇聚跨领域科研工程力量，为产业长远发展提供智力保障。