“培育發展未來能源、量子科技、具身智能、腦機接口
、6G等未來產業。”2026年，具身智能再次被寫入政府工作報告。

時鍾的指針回撥至半個多月前，數十台人形機器人以4米/秒的速度在春晚舞台上奔跑穿插，甚至與武術演員上演“人機共武”，讓億萬觀眾看到了一場視覺奇觀。3月5日，工業和信息化部部長李樂成在十四屆全國人大四次會議首場“部長通道”上說：“機器人舞台上所呈現的不隻是‘武術’和‘才藝’，而是中國人工智能從科技攻關走向場景落地亮出的‘中國功夫’。2026年，我們將大力推動人工智能和製造業‘雙向奔赴’。”

從黨的二十屆四中全會將具身智能列為未來產業新增長點，到國家大基金首次出手押注
，再到首個國家級人形機器人行業標準正式發布……政策紅利與技術突破同頻共振，推動具身智能和人形機器人正從“概念驗證”邁入“真刀真槍”的實戰階段。

政策紅利：從“概念寵兒”到“產業風口”

我們可將人形機器人視為單一切口，一旦相關產業實現突破，具身智能就能真正賦能千行百業。

黨的二十屆四中全會審議通過的“十五五”規劃建議，明確將具身智能納入未來產業重點布局，推動其成為新的經濟增長點。這一頂層設計如同發令槍，讓具身智能從“概念寵兒”迅速變為資本市場的“熱點風口”。中國信息通信研究院聯合清華大學電子工程係發布的《具身智能發展報告（2025年）》指出

，2025年，我國具身智能和機器人領域融資總額達735.43億元人民幣，投資事件共744起。

“毫無疑問，大家都認為具身智能的未來具有巨大潛力，且能解決當下問題。”國家地方共建人形機器人創新中心首席科學家、工gong業ye和he信xin息xi化hua部bu人ren形xing機ji器qi人ren與yu具ju身shen智zhi能neng標biao準zhun化hua技ji術shu委wei員yuan會hui副fu主zhu任ren委wei員yuan江jiang磊lei對dui中zhong國guo工gong業ye報bao記ji者zhe表biao示shi，解jie決jue問wen題ti不bu能neng僅jin停ting留liu在zai數shu據ju層ceng，數shu據ju使shi用yong需xu要yao整zheng套tao算suan力li、芯片
、AI基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)和(he)工(gong)具(ju)鏈(lian)。如(ru)人(ren)形(xing)機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)今(jin)年(nian)春(chun)晚(wan)舞(wu)台(tai)進(jin)行(xing)武(wu)術(shu)表(biao)演(yan)，過(guo)去(qu)可(ke)能(neng)需(xu)要(yao)一(yi)兩(liang)年(nian)才(cai)能(neng)排(pai)練(lian)出(chu)來(lai)，現(xian)在(zai)有(you)了(le)完(wan)整(zheng)工(gong)具(ju)鏈(lian)和(he)軟(ruan)件(jian)，機(ji)器(qi)人(ren)便(bian)可(ke)通(tong)過(guo)軟(ruan)件(jian)環(huan)境(jing)訓(xun)練(lian)完(wan)成(cheng)排(pai)練(lian)工(gong)作(zuo)。

為什麼人形機器人常常被認為是具身智能產業的突破口
？“人形機器人是機器與人交互的最佳形態。”江磊認為，“人”形態的機器人最有可能大規模
、低成本地完成數據收集，這為具身智能初級發展階段找到了落腳點和支撐點。“我們可將人形機器人視為單一切口，一旦相關產業實現突破，具身智能就能真正賦能千行百業。”

然ran而er
，人ren形xing機ji器qi人ren產chan業ye蓬peng勃bo發fa展zhan的de背bei後hou，標biao準zhun缺que失shi的de隱yin憂you日ri益yi凸tu顯xian。基ji礎chu接jie口kou不bu統tong一yi導dao致zhi企qi業ye協xie同tong成cheng本ben高gao企qi，應ying用yong規gui範fan空kong白bai影ying響xiang市shi場chang信xin任ren體ti係xi構gou建jian，技ji術shu路lu線xian分fen散san造zao成cheng資zi源yuan浪lang費fei，這zhe些xie問wen題ti如ru同tong橫heng亙gen在zai產chan業ye發fa展zhan道dao路lu上shang的de“攔路虎”，製約著人形機器人從實驗室走向千家萬戶的步伐。為破解當前產業發展瓶頸
，2025年12月26日，工信部成立人形機器人與具身智能標準化技術委員會（以下簡稱“標委會”），旨在係統性推進人形機器人與具身智能標準化工作。

在江磊看來，除開發機器人外，具身智能還需布局好AI基礎設施、雲Rass服務以及軟件生態鏈。“去年，關於視覺語言動作模型（VLA）是否為智能終極路徑的觀點引發了較大爭議，我們認為VLA在具身智能時代隻是剛起步
，並非處於模型收斂階段。過去，汽車、飛機、鐵(tie)路(lu)和(he)火(huo)箭(jian)等(deng)產(chan)業(ye)的(de)發(fa)展(zhan)均(jun)有(you)相(xiang)關(guan)先(xian)行(xing)者(zhe)的(de)經(jing)驗(yan)可(ke)以(yi)借(jie)鑒(jian)，而(er)人(ren)形(xing)機(ji)器(qi)人(ren)產(chan)業(ye)的(de)發(fa)展(zhan)則(ze)需(xu)要(yao)進(jin)行(xing)原(yuan)始(shi)性(xing)創(chuang)新(xin)，其(qi)關(guan)鍵(jian)在(zai)於(yu)構(gou)建(jian)完(wan)整(zheng)且(qie)自(zi)主(zhu)可(ke)控(kong)的(de)創(chuang)新(xin)模(mo)型(xing)。在(zai)積(ji)累(lei)足(zu)夠(gou)的(de)數(shu)據(ju)資(zi)源(yuan)和(he)完(wan)善(shan)相(xiang)關(guan)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)之(zhi)後(hou)，人(ren)形(xing)機(ji)器(qi)人(ren)與(yu)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)產(chan)業(ye)將(jiang)進(jin)一(yi)步(bu)實(shi)現(xian)引(yin)領(ling)式(shi)創(chuang)新(xin)，從(cong)而(er)帶(dai)動(dong)我(wo)國(guo)走(zou)向(xiang)全(quan)球(qiu)科(ke)技(ji)發(fa)展(zhan)的(de)前(qian)沿(yan)。”

值得注意的是
，人形機器人與具身智能產業高速發展的同時，也帶來了新安全挑戰。全國政協委員、全國工商聯副主席、奇安信集團董事長齊向東認為，具身智能帶來的新安全挑戰主要集中在三個層麵：決策層的數據投毒、模型“幻覺”會導致“大腦”混亂
；執行層的軟硬件供應鏈複雜，終端漏洞、API接口處處是突破口；物理層的臨機攻擊風險，可能被近距離劫持信號
、植入程序。

除此之外，具身智能產業要實現高質量發展，還需遵循“沿途下蛋”原則。北京智源人工智能研究院院長、工(gong)業(ye)和(he)信(xin)息(xi)化(hua)部(bu)人(ren)形(xing)機(ji)器(qi)人(ren)與(yu)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)標(biao)準(zhun)化(hua)技(ji)術(shu)委(wei)員(yuan)會(hui)委(wei)員(yuan)王(wang)仲(zhong)遠(yuan)在(zai)接(jie)受(shou)中(zhong)國(guo)工(gong)業(ye)報(bao)記(ji)者(zhe)采(cai)訪(fang)時(shi)表(biao)示(shi)，回(hui)顧(gu)過(guo)去(qu)
，大(da)家(jia)對(dui)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)的(de)關(guan)注(zhu)焦(jiao)點(dian)主(zhu)要(yao)集(ji)中(zhong)在(zai)表(biao)演(yan)領(ling)域(yu)
；展望未來，大家的關注點將轉向工業場景
、巡檢場景以及高危職業產品等方向。

全國人大代表，海爾集團董事局主席、首席執行官周雲傑認為
，可以構建工規級具身智能機器人標準體係
，加速推動機器人工廠級規模化落地。他建議
，加快建立覆蓋設計、生產、測試、應用全鏈條的工規級具身智能機器人標準體係，同時推動製定細分場景下的機器人係統集成與工藝適配標準。

而在王仲遠看來
，“在特定的產品和相對封閉的場景中，具身智能已經能夠初步形成商業化閉環。”他表示，商業化閉環的形成具有至關重要的意義：一方麵，它能夠為具身智能采集到真實可靠的數據
，這些數據是不斷迭代優化模型的基礎；另(ling)一(yi)方(fang)麵(mian)
，成(cheng)功(gong)的(de)商(shang)業(ye)模(mo)式(shi)意(yi)味(wei)著(zhe)其(qi)具(ju)備(bei)可(ke)推(tui)廣(guang)複(fu)製(zhi)性(xing)。一(yi)旦(dan)商(shang)業(ye)模(mo)式(shi)能(neng)夠(gou)穩(wen)定(ding)運(yun)行(xing)，具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)企(qi)業(ye)就(jiu)能(neng)夠(gou)具(ju)備(bei)獨(du)立(li)造(zao)血(xue)能(neng)力(li)，擺(bai)脫(tuo)對(dui)資(zi)本(ben)持(chi)續(xu)投(tou)入(ru)的(de)依(yi)賴(lai)
，從(cong)而(er)進(jin)入(ru)良(liang)性(xing)發(fa)展(zhan)的(de)正(zheng)向(xiang)循(xun)環(huan)。

技術突破：從“怎麼想”到“怎麼動”

機器人數據采集，不僅要確保采集到的數據可信、安全，還要考慮如何讓采集到的數據為行業發展提供有力支持。

如果說大語言模型解決了AI“怎麼想”的問題，那麼具身智能一年來最大的突破，就是初步解決了AI“怎麼動”的問題。在技術層麵
，行業正在數據驅動下進行多路徑具身智能基礎模型探索，推動多元化本體軟硬協同創新。

“當前多數機器人仍受限於‘指令驅動’模式
，無法擺脫預編程的束縛。”全國政協委員、蕪湖機器人產業發展集團有限公司董事長許禮進一針見血地指出
，具身智能真正走進人類生活
，必須具備全域物理空間感知、自主決策與實時交互能力，這些正是當前亟待突破的核心技術瓶頸。他分析認為，我國在高質量數據獲取、大模型核心算法、高算力芯片等軟硬件關鍵領域的技術水平仍待提高，高質量訓練數據的稀缺性製約著模型訓練效果。

帕西尼感知科技（深圳）有限公司創始人、CEO，工業和信息化部人形機器人與具身智能標準化技術委員會委員許晉誠也對中國工業報記者說道：“要讓機器人的‘大腦’更加聰明，就需要大量經驗值，而機器人領域的‘經驗值’就是數據。更多的傳感器和更豐富的數據對於提升機器人‘大腦’的智能水平起著關鍵作用。”

然(ran)而(er)

，本(ben)體(ti)孤(gu)島(dao)和(he)數(shu)據(ju)孤(gu)島(dao)是(shi)當(dang)前(qian)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)行(xing)業(ye)存(cun)在(zai)一(yi)個(ge)亟(ji)待(dai)解(jie)決(jue)的(de)問(wen)題(ti)。王(wang)仲(zhong)遠(yuan)表(biao)示(shi)

，企(qi)業(ye)往(wang)往(wang)各(ge)自(zi)獨(du)立(li)處(chu)理(li)本(ben)體(ti)和(he)數(shu)據(ju)，但(dan)由(you)於(yu)數(shu)據(ju)格(ge)式(shi)不(bu)統(tong)一(yi)，以(yi)及(ji)其(qi)中(zhong)的(de)數(shu)字(zi)和(he)標(biao)簽(qian)含(han)義(yi)各(ge)異(yi)，導(dao)致(zhi)行(xing)業(ye)內(nei)從(cong)業(ye)者(zhe)重(zhong)複(fu)進(jin)行(xing)文(wen)字(zi)處(chu)理(li)和(he)數(shu)據(ju)采(cai)集(ji)工(gong)作(zuo)
，並(bing)各(ge)自(zi)研(yan)發(fa)模(mo)型(xing)，造(zao)成(cheng)嚴(yan)重(zhong)的(de)資(zi)源(yuan)浪(lang)費(fei)。

“為解決這一問題，我們期待在行業發展的早期階段，標委會能夠發揮關鍵作用，凝聚行業共識。大家共同探討並製定具體的數據、接口、通信、模型等方麵的標準。”wangzhongyuanzhichu，yidanzhexiebiaozhunnenggouxunsuxingchengxingyegongshi，jiangjidatishengxingyedediedaisudu，daposhujugudaodejumian
，jianshaoziyuanlangfei
，tigaozhengtixiaolv，congergengkuaituidongzhenggechanyechaozhejiankangfangxiangfazhan。

此外，機器人采集數據的工作也至關重要。王仲遠表示：“我們不僅要確保采集到的數據可信、安全，還要考慮如何讓采集到的數據為行業發展提供有力支持。”

所suo謂wei可ke信xin空kong間jian，指zhi企qi業ye數shu據ju在zai該gai空kong間jian內nei流liu通tong時shi，無wu需xu擔dan憂you數shu據ju可ke能neng涉she及ji到dao的de隱yin私si泄xie露lu和he國guo家jia安an全quan方fang麵mian問wen題ti。許xu晉jin誠cheng表biao示shi，在zai具ju身shen智zhi能neng多duo模mo態tai數shu據ju采cai集ji中zhong，公gong司si嚴yan格ge遵zun循xun“隱私保護與功能協同”原則
，建立以人為中心的數據處理體係。在具體實施中，公司運用基於深度學習的實時生物特征脫敏算法，在數據采集源頭（即對麵部、耳垂等可識別性生物特征）進行脫敏處理，從根源上切斷身份重識別路徑。同時，結合人體運動學模型，對關節角度、肢體感知等高維度時序數據進行聚合與泛化處理，剝離其身份關聯屬性。在完成上述隱私增強處理後，所生成的去標識化運動軌跡序列
、多模態觸覺圖譜等非敏感數據，將在符合的可信空間內，實現安全、可追溯的數據資產交易與協同交互。

值得注意的是
，為解決人形機器人行業麵臨的數據短缺問題，2025年以來，我國相繼建立超43座人形機器人訓練場，其中規模超100台的人形機器人訓練場達10座以上。江磊表示：“各訓練場已積累較大規模的數據量，我們（國家地方共建人形機器人創新中心）擁有近600萬條具身智能數據
，預計全國數據量將近3000萬條。然而，當前人形機器人領域麵臨也嚴重的數據孤島問題，各訓練場數據尚未實現連接。”

據悉，為解決這一問題
，標委會將率先製定數據互聯互通標準
，搭建交流平台。“在(zai)這(zhe)個(ge)平(ping)台(tai)上(shang)
，企(qi)業(ye)不(bu)僅(jin)能(neng)解(jie)決(jue)交(jiao)流(liu)問(wen)題(ti)
，還(hai)能(neng)進(jin)一(yi)步(bu)推(tui)動(dong)數(shu)據(ju)交(jiao)易(yi)。目(mu)前(qian)

，各(ge)訓(xun)練(lian)場(chang)的(de)開(kai)源(yuan)數(shu)據(ju)通(tong)常(chang)隻(zhi)是(shi)其(qi)中(zhong)較(jiao)少(shao)的(de)一(yi)部(bu)分(fen)，這(zhe)必(bi)然(ran)會(hui)涉(she)及(ji)定(ding)製(zhi)化(hua)數(shu)據(ju)交(jiao)易(yi)問(wen)題(ti)。定(ding)製(zhi)化(hua)數(shu)據(ju)交(jiao)易(yi)，是(shi)行(xing)業(ye)健(jian)康(kang)發(fa)展(zhan)的(de)重(zhong)要(yao)環(huan)節(jie)

，若(ruo)完(wan)全(quan)免(mian)費(fei)開(kai)源(yuan)，反(fan)而(er)不(bu)利(li)於(yu)行(xing)業(ye)長(chang)遠(yuan)發(fa)展(zhan)。所(suo)以(yi)，我(wo)們(men)需(xu)要(yao)研(yan)究(jiu)完(wan)整(zheng)的(de)數(shu)據(ju)交(jiao)易(yi)流(liu)通(tong)標(biao)準(zhun)，同(tong)時(shi)為(wei)數(shu)據(ju)定(ding)價(jia)和(he)確(que)權(quan)。”江磊表示。

全國政協委員
、新希望集團董事長劉永好亦認為，國家應重點支持數據發展
，鼓勵企業在數據征集
、人工采集以及加大對新型數據的投入和創新。他建議，麵向工業製造
、農牧業、醫療護理等場景
，建設具身智能數據采集訓練中心
，采集包含力覺、觸(chu)覺(jiao)等(deng)物(wu)理(li)特(te)性(xing)的(de)高(gao)維(wei)度(du)數(shu)據(ju)。同(tong)時(shi)，國(guo)家(jia)應(ying)鼓(gu)勵(li)各(ge)類(lei)企(qi)業(ye)建(jian)設(she)新(xin)型(xing)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)，推(tui)動(dong)政(zheng)府(fu)和(he)企(qi)事(shi)業(ye)單(dan)位(wei)開(kai)放(fang)場(chang)景(jing)，對(dui)在(zai)傳(chuan)統(tong)行(xing)業(ye)具(ju)備(bei)真(zhen)實(shi)落(luo)地(di)能(neng)力(li)的(de)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)企(qi)業(ye)給(gei)予(yu)綜(zong)合(he)支(zhi)持(chi)。在(zai)技(ji)術(shu)底(di)座(zuo)方(fang)麵(mian)，他(ta)提(ti)出(chu)
，係(xi)統(tong)布(bu)局(ju)自(zi)主(zhu)仿(fang)真(zhen)引(yin)擎(qing)、數據處理框架等底座能力建設
，突破核心算法
、物理建模等關鍵技術瓶頸。

市場落地：從實驗室走向千家萬戶

人形機器人在進入家庭之前，可以先在工業領域進行大規模應用。工業環境的半結構環境，能夠對機器人安全性進行大規模測試。

2月28日
，我國首個覆蓋人形機器人全產業鏈的《人形機器人與具身智能標準體係（2026版）》正式發布。該體係共分為6大板塊，從關節接口的毫米級公差到安全倫理的紅線劃定，製訂了200餘項細則。

當不同廠商的靈巧手、伺服電機能像樂高積木般自由組合，人形機器人規模化量產的閘門正被推開。但值得注意的是，在人形機器人從“炫技時代”邁入“量產時代”的過程中
，人們不禁疑問：行業是否已經做好迎接大規模商用準備？

“人形機器人的安全問題極為關鍵。”北京中科慧靈機器人技術有限公司董事長
、gongyehexinxihuaburenxingjiqirenyujushenzhinengbiaozhunhuajishuweiyuanhuiweiyuanzhangzhengtaoduizhongguogongyebaojizhebiaoshi，suizherenxingjiqirenxingyefazhan
，qichanliangbianhuaxianzhu
，quanxingyechanliangcongwantaiguimoyizengchangzhi10萬-20萬台。

“在今年各類活動場景中，我們能看到機器人、xiaohaihelaorengongtongcanyujieqinghuodong，dajiaweizuozaiyiqi。zaizheyangdechangjingxia
，jiqirendeanquanwentiburongxiaoqu。ruojiqirendetongxunchuxianwenti，jiuxianghaizihelaorencunzaiguzhishusongyinhuanyiyang，houguokenengyanzhongdeduo。”張正濤表示，“tebieshizailiangchanjieduan，congjishucengmian，womenhuizaijiqirendegegeguanjieheshoulifangmianjiarusuanfabaohu。dangchuyurenjijiaohujiaoduodechangjing，yudaolidejijubianhua，wulunshijiqirenzishenshoulibianhua，haishirendeliliangbianhua，jiqirendouxuyaojishitingxiabingbaochiwending，yiqidaobaohushuangfangdezuoyong。”

張zhang正zheng濤tao認ren為wei，人ren形xing機ji器qi人ren在zai進jin入ru家jia庭ting之zhi前qian
，可ke以yi先xian在zai工gong業ye領ling域yu進jin行xing大da規gui模mo應ying用yong。因yin為wei工gong業ye環huan境jing處chu於yu半ban結jie構gou環huan境jing，能neng夠gou對dui機ji器qi人ren安an全quan性xing進jin行xing大da規gui模mo測ce試shi，通tong過guo開kai展zhan嚴yan苛ke的de安an全quan測ce試shi
，確que保bao其qi安an全quan性xing。

“尤其是自2020nianqi，jiqirenshuliangdafuzengchang，yizoujinwomenrichanghuodongzhizhong
，rutongqicheyiyang，shengminganquanbixudedaozhongdianguanzhu。zhongkehuilingzaijiqirenzaishejilinianshangbingchi‘生’的理念，即以人的形態提供情緒價值，適應人類社會結構
，最終實現‘生而為人’。”張正濤表示。

全國政協委員、天娛數科董事長賀晗表示，可以“場景牽引+政府采購/首（台）套保險+央國企帶頭應用”拉動人形機器人規模化上崗
，建立國家級“人形機器人上崗清單”
，優先選擇收益可量化、環境相對結構化的場景形成規模
；推行“首（台）套/首批次”風險分擔機製
，降低企業采購門檻。同時，在推動具身智能產業過程中
，央國企應發揮引領示範作用
，以“AI+製造”為抓手，形成真實工位數據回流與持續迭代機製，帶動中小企業進入配套生態，加速具身智能的規模化應用。

與此同時

，“我們也要以冷靜的態度看待整個產業的發展。”王仲遠以硬件迭代為例表示，其周期通常需要18個月到兩年，並非短期內就能完成。在量產爬坡過程中，硬件需要根據實際用戶的反饋
，不斷打磨優化。

“對於‘量產元年’，需要明確量產的性質，究竟是基於真實需求、已(yi)經(jing)形(xing)成(cheng)商(shang)業(ye)閉(bi)環(huan)的(de)量(liang)產(chan)，還(hai)是(shi)經(jing)過(guo)示(shi)範(fan)性(xing)驗(yan)證(zheng)積(ji)累(lei)後(hou)產(chan)生(sheng)的(de)量(liang)產(chan)。如(ru)果(guo)量(liang)產(chan)基(ji)礎(chu)不(bu)夠(gou)紮(zha)實(shi)，就(jiu)可(ke)能(neng)出(chu)現(xian)量(liang)產(chan)滑(hua)坡(po)的(de)情(qing)況(kuang)，這(zhe)是(shi)我(wo)們(men)不(bu)願(yuan)看(kan)到(dao)的(de)。我(wo)們(men)期(qi)望(wang)在(zai)訂(ding)單(dan)增(zeng)長(chang)的(de)過(guo)程(cheng)中(zhong)，各(ge)方(fang)能(neng)夠(gou)齊(qi)心(xin)協(xie)力(li)打(da)磨(mo)硬(ying)件(jian)和(he)模(mo)型(xing)，尋(xun)找(zhao)有(you)價(jia)值(zhi)的(de)高(gao)質(zhi)量(liang)產(chan)品(pin)
，進(jin)而(er)形(xing)成(cheng)數(shu)據(ju)和(he)商(shang)業(ye)閉(bi)環(huan)。一(yi)旦(dan)形(xing)成(cheng)數(shu)據(ju)和(he)商(shang)業(ye)閉(bi)環(huan)，整(zheng)個(ge)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)產(chan)業(ye)將(jiang)步(bu)入(ru)正(zheng)向(xiang)循(xun)環(huan)。”王仲遠對記者說道。

當大模型的“大腦”與機器人的“四肢”真正協同，當算法優勢轉化為產線效率
，技術創新的“最先一公裏”才能順利接通市場應用的“最後一公裏”。從“人工智能+”行動的全麵實施，到2026年政府工作報告“推動重點行業領域人工智能商業化規模化應用，培育智能原生新業態新模式”的係統部署
，政策導向已然清晰：技術必須紮根產業土壤，創新需要兌現市場價值。