2025年政府工作报告首次将“具身智能”列入国家未来产业重点培育清单，明确提出“持续推进‘人工智能+’行动”，标志着我国在人工智能领域的战略布局迈入新阶段。这一政策信号不仅彰显了国家对前沿技术的高度重视，也预示着具身智能将在推动工业智能化、实现新质生产力方面发挥重要作用。

那么，工业具身智能是什么？工业互联网需要怎样的具身智能？如何构建工业具身智能生态体系？

工业具身智能是什么？

作为“人工智能+”行动的核心载体，“具身智能”将人工智能融入机器人等物理实体，赋予它们感知、学习和与环境动态交互的能力。具身智能通过赋予机器“大脑”，使其具备感知、决策与执行的全栈能力，正在工业、医疗、服务等领域催生万亿级市场机遇。具身智能的实体可以是各类机器人、机床、生产设备、硬件产品等。

工业具身智能是指具身智能技术在工业领域的深度应用，其核心在于将人工智能与工业机器人深度融合，通过物理实体与制造环境的实时交互，实现感知、决策与执行闭环，从而提升工业生产的智能化水平。

在汽车制造、电子装配、物流仓储等领域，工业具身智能已实现毫米级精密装配、柔性产线自主适配等具有突破性的应用，为新型工业化提供了智能化支撑。

当前，借助人机协同和智能化改造，制造企业正在从传统流水线转向柔性生产、定制化制造和灯塔工厂等新范式，生产效率和资源配置效率显著提升。

以工业机器人为代表的具身智能装备正加速实现普及。截至2024年末，我国工业机器人密度达到每万人350台，显著高于全球平均水平，这标志着制造业迈入全面升级的全新阶段。先进技术减少了对低成本劳动力的依赖，促使制造活动更倾向于在具备市场和要素优势的地区进行布局，推动“长链”全球化供应体系向“短链”在地化、区域化模式转变。

中国积极顺应这一变革趋势，依托工业互联网基础以及市场规模优势，正从“世界工厂”逐步转变为“智能工厂方案输出者”。相关机构预测，到2035年，具身智能预计可替代全球25%的制造业岗位，同时将催生高端装备、算法服务等新的价值链环节，构建起“技术—数据—硬件”三位一体的竞争壁垒。

毋庸置疑，这一技术体系聚焦于工业场景的关键需求实现突破，通过多模态感知融合、基于大模型的动态任务规划、高精度运动控制等关键技术，推动工业机器人从“程序化工具”向“自主化代理”转变。在汽车制造、电子装配、物流仓储等领域，工业具身智能已实现毫米级精密装配、柔性产线自主适配等具有突破性的应用，为新型工业化提供了智能化支撑。

谁在入局？

在北京经济技术开发区的工厂中，具身智能机器人通过视觉传感器识别零件位置偏差，实时调整抓取角度，在0.1毫米精度内完成组装，使生产效率提升30%，产品合格率从85%跃升至95%；深圳优艾智合的MAIC系统指挥多台机器人在3C工厂中协作，单日搬运物料超2万次，运行里程近百公里；在山东某大型家电厂的产线上，数台白色机械臂低头忙碌，在焊点间精准落下，一台台高端洗衣机的金属骨架拼接成型……

当越来越多具身机器人走出实验室，走进工厂，人们看到的不再是一个个冰冷的机械臂，而是一个个承载着技术梦想、改变人类生活方式的“新物种”。

华为与拓斯达面向智能分拣与码垛场景，共同联创工业具身智能工作站，包括开发面向智能分拣和码垛应用场景的工业具身智能工作站，提高分拣速度和处理能力，并基于云端大模型AI技术，提升物品识别和分类的准确率，以及基于边侧与端侧大模型AI技术，开发与集成高性能计算单元，增强系统的传感器数据融合和智能决策能力。并优化机械臂的运动控制和路径规划，完成系统的集成与调试。

中兴通讯、常州移动与微亿智造联合打造的“打造超级虚拟工厂：5G+多维工业AI模型”项目，通过5G+多维工业AI模型的融合创新，打造具身机器人“创TRON”，实现了产线改造免驻场、自运维的轻量化运营模式，改造成本降低46%，整体效益提升超50%，为制造业的转型升级提供了可复制的成功范例。

中国联通与上海智元发挥双方优势，携手构建格物工业具身智能平台能力。格物具身智能平台提供端云训推协同、设备智能升级的软硬一体化智能支撑服务，一端连着具身智能大脑，一端连着机器人本体，能构建起“多模态感知-具身大脑训练-具身小脑推理-本体执行反馈”的闭环架构，让机器人的行动控制更加精准、灵活。

如何构建？

2025年是具身智能从实验室迈向工厂的关键年，其发展将经历三个阶段。初期，与人类共处同一生产环境，重点解决人机协同问题。中期，实现更高效智能的人机协作，但仍附属于人类操作。最终，能够独立完成任务，人类逐渐淡出生产一线，“无人工厂”成为现实。这一进程预示着工业数智化的未来方向，也展示了人工智能在重塑制造业格局中的巨大潜力。

然而，真正落地远不只是“亮相”这么简单。

业内专家指出，工业环境复杂，数据难以积累与有效打通，给AI在工业领域的渗透带来了阻力。AI需要行业数据的训练，以对行业和领域加深了解。但工业数据的采集比较困难，目前任何一个行业都没有相对规范的标准，同时数据采集过程中也经常会有噪声，数据的有效性难以保证，这也给AI实际应用效果打了折扣。同时，工业领域往往会涉及更多数据安全相关问题，这也给AI应用在工业领域带来了困难。

此外，复杂工业场景面临实时交互强、数据源多样、工艺流程复杂，以及物理规则严格等挑战。为此，需构建完善的具身智能知识库，通过理论框架设计、关系映射模型，以及物理交互表征机制的多维度研究，实现知识库的自主演进与智能决策，以适应动态生产需求。

有专家认为，具身智能要大范围进入工业应用场景，还需要适配时间。时至今日，国内市场上的机械臂已经不算贵了，但很多企业不愿意用。购置一个机械臂只需要几万元，但还需配备一个高工资的工程师进行调试，适应频繁的订单与产线变化，相比之下，让有经验的老师傅带几个临时工，很快就能干活了。

事实上，具身智能并不局限于人形或机械臂等，而是可以根据具体应用场景来选择合适的物理形态。任何能够在物理空间环境中行动并形成互动的机器人，如协作机器人、移动机器人、商用服务机器人等，通过融合人工智能技术、软件产品，都有望发展成为具身智能机器人。

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