摘要：随着全球科技革命与产业变革的深入演进，人形机器人作为融合人工智能、机械制造与材料科学等多领域技术的集成载体，正成为衡量国家科技竞争力的重要标志，其产业生态的构建与完善对推动社会生产力革新、满足人类多样化需求具有里程碑式意义。场景应用通过推动技术标准完善、政策法

▲王鹏

北京市社会科学研究院副研究员；

王星

中南大学商学院硕士研究生。

图｜由作者提供

随着全球科技革命与产业变革的深入演进，人形机器人作为融合人工智能、机械制造与材料科学等多领域技术的集成载体，正成为衡量国家科技竞争力的重要标志，其产业生态的构建与完善对推动社会生产力革新、满足人类多样化需求具有里程碑式意义。场景应用通过推动技术标准完善、政策法规适配、商业模式创新和人才培养体系升级，成为人形机器人产业生态迭代的核心驱动力。

在此过程中，人形机器人的实践加速了多模态感知、强化学习等核心技术的场景化落地，更通过物理世界交互数据的积累与迭代，推动具身智能从算法突破走向系统融合，为人工智能的具身化发展提供了关键试验场。

本文通过探讨场景应用如何推动相关技术标准、政策法规、商业模式、人才培养等产业生态要素的完善，阐释人形机器人的应用实践如何进一步推进具身智能的技术创新和应用。

现有研究指出，人形机器人产业生态的发展需以技术突破为核心、政策支持为保障、商业落地为目标、人才供给为支撑，形成多要素协同的体系。目前，学术界对人形机器人产业生态的构成已有丰富认识：在技术层面，多模态感知、具身智能大模型等是核心驱动力。在政策层面，“中央+地方”的协同布局成为主流模式。在商业层面，场景梯度拓展被认为是实现价值闭环的关键路径。而在实践中，国际上以美国国家机器人路线图为发展路径代表，强调“场景拉动—标准引领—资本赋能”的“三位一体”模式，通过虚拟仿真、数据开源等手段降低研发成本；我国则聚焦集群化发展，如浙江、广东等地的创新中心通过集聚产业链资源加速技术迭代。

然而，现有研究对场景应用如何具体推动技术标准、政策法规等生态要素动态适配的探讨仍显不足，对于“技术—政策—商业—人才”四要素闭环的协同机制缺乏系统性分析。

在此背景下，本文的创新点有以下三方面：一是揭示场景应用作为核心驱动力，如何通过技术标准完善、政策法规适配等路径推动产业生态迭代；二是阐明人形机器人实践对具身智能从算法突破到系统融合的促进作用，为人工智能具身化发展提供新分析视角；三是构建“场景—标准—资本—人才”四维协同的突破路径，强化“技术—政策—商业—人才”四要素的闭环逻辑。

一、 人形机器人产业生态的构成要素与协同机制

作为具身智能机器人的重要分支，本文所指“人形机器人”是以类人形态为显著特征，集成多模态感知、强化学习等智能技术，能在物理世界中完成类人动作与交互的机器人；人形机器人因类人形态和较高的场景适配性，成为具身智能机器人的典型代表。人形机器人产业生态是一个以人形机器人技术迭代与场景应用为核心，涵盖治理协同机制、技术底座构建、产业要素整合、场景应用驱动及生态演进路径的多维度协同演化系统。其中，治理协同机制以“中央统筹+地方特色”政策体系为核心，技术底座由智能算法、核心硬件与开源系统构成，产业要素整合聚焦技术、资本、人才等资源的高效联动，场景应用驱动贯穿技术验证到规模化落地的全流程，生态演进则呈现从工业场景向泛商用、家用场景梯度拓展的路径特征。

（一）核心智能技术与人形机器人产业发展的关系

从创新生态系统视角看，人形机器人是核心智能技术系统化实践的载体。其仿人形态天然适配人类环境，像汽车生产线的工站、家庭的楼梯这类环境，都能让感知、决策、运动控制等技术在真实场景中形成价值闭环。相较于其他形态的机器人，人形机器人对技术的系统融合性要求更高，人形机器人要完成一系列高难度动作，不仅需要强化学习算法生成运动策略，还需要柔性关节、六维力传感器等硬件的协同配合，这种算法和硬件的深度耦合，使其成为具身智能从单一技术突破到系统能力跃升的最佳试验场。

以汽车制造中的精密装配为例，人形机器人在这一过程既依赖算法对零部件位置的实时识别，也依赖执行器对力觉反馈的毫秒级响应，本质是多模态感知算法与伺服电机控制的深度协同。

当前，人形机器人产业正处于技术验证场景落地的关键期。通过工业应用场景试点，例如精密准配、货物搬运等标准化任务打磨技术稳定性，待机器人故障率降至0.1%以下再向商用场景迁移，这种路径符合技术成熟规律：在工业应用中积累的传感器抗干扰参数、重复抓取力觉阈值等数据，能有效降低家庭、康养等其他应用场景的技术风险，实现核心智能技术与产业发展的节奏协同。这种渐进式落地策略，体现了应用场景验证规模推广的产业规律；人形机器人适配人类环境的特性，更需要通过场景验证提升环境感知、运动控制等核心技术的稳定性。

（二）人形机器人产业生态的四梁八柱：“技术—政策—商业—人才”闭环

技术层是产业根基，由智能算法（多模态感知、具身智能大模型等）、核心硬件（伺服电机、精密减速器等）及开源操作系统（AimRT、Project GR00T等）构成，三者的协同迭代直接决定人形机器人的场景适配能力。当前核心算法主要聚焦于多模态感知与具身智能大模型，例如谷歌RT-2模型通过端到端架构直接从视觉、触觉数据生成控制信号，让机器人能完成拿取特定饮料等复杂任务。硬件方面，伺服电机、精密减速器、触觉传感器构成运动感知核心，例如上海傲意科技的灵巧手通过多自由度设计实现类人抓握精度。操作系统呈现开源化趋势，例如智元机器人开源AimRT通信框架、英伟达推出ProjectGR00T基础模型，大幅降低中小企业开发门槛。这种技术架构的开放性，体现了“开源协同”的理念。

政策层面形成“中央统筹+地方特色”的治理协同机制。国家在2023年出台《人形机器人创新发展指导意见》，明确产业生态建设的总体目标与阶段任务。各地则结合区域优势细化实施路径，如《上海市具身智能产业发展实施方案》提出“三圈层”生态布局（核心技术层、应用场景层、产业支撑层），通过“揭榜挂帅”机制推动跨领域技术攻关，形成“标准制定—场景试点—基金扶持”的闭环政策体系，为全国产业生态建构提供了地方实践范本。

商业层实现价值闭环。2024年人形机器人步入加速发展之年，特别是工信部印发了作为行业顶层文件的《人形机器人创新发展指导意见》，其中明确指出人形机器人有望成为继计算机、智能手机及新能源汽车后的又一项颠覆性产品。人形机器人的创新发展将深刻变革人类的生产生活方式，重塑全球产业发展格局。商品落地方面，优必选Walker系列在应用场景营收保持快速增长。数据增值成为新增长点，特斯拉Optimus在超级工厂积累的电池分装动作数据反哺具身智能模型迭代，显著提升任务成功率。

据高工机器人产业研究所发布的《2025中国人形机器人产业发展蓝皮书》预测，人形机器人全球市场规模在2026年将超过80亿美元，到2028年将突破200亿美元，而中国市场规模有望达到50亿美元。高盛2024年预测分析，2035年市场规模将至少达到380亿美元。中关村人形机器人产业中心报告分析，未来3年，美国、欧洲、亚洲市场渗透率分别为16%、12%、8%，总需求可达7000万台，市场规模达万亿元级。

人才层面筑牢发展根基，校企协同是核心模式。例如，优必选与华南理工大学共建联合实验室，致力于培养精于机械结构与AI算法的复合型人才。但在整体上，技术人才缺口十分明显，产业需求与高校培养之间存在明显落差。

（三）场景应用的杠杆效应：场景应用如何推动人形机器人发展

场景应用驱动是生态演进的核心动力，其通过“技术指标定义—产品迭代优化—场景边界拓展”的路径，推动产业生态从技术验证向规模化落地跨越。例如，汽车制造业作为人形机器人最早规模化应用的场景，其标准化工序对技术稳定性的打磨作用尤为关键；医疗康养场景则可以推动柔性交互技术的深入发展。

产业集群通过集聚产业链资源进一步放大场景效应。2024年3月，浙江人形机器人创新中心启动，聚焦智能感控技术和整机系统研发；4月，广东省具身智能机器人创新中心落地深圳南山，依托产业链完善优势加速成果转化；5月，上海浦东新区成立首个国家地方共建人形机器人创新中心，推动跨区域协同创新。通过这些集群平台，场景需求能够迅速转化为技术迭代的牵引力，并在区域协作中形成外溢效应，从而发挥出以点带面的杠杆作用。

（四）国际对标：来自美国国家机器人路线图的启示

美国通过“场景—标准—资本”三元驱动构建产业生态，其核心在于以场景需求拉动技术突破。DARPA地下挑战赛模拟矿井救援场景，要求机器人在黑暗、狭窄环境中自主避障、抓取幸存者，这种具象化任务直接推动了波士顿动力Atlas 的地形自适应步态算法与抗跌落机械结构突破。2024年美国机器人路线图进一步呼吁建立社会经济技术生态系统，由多个联邦机构、企业、高校组成工作组，以避免资源分散，在这种跨域协同模式下，美国投入2.3亿美元建设具身智能测试场，形成标准先行、资本跟进场景验证的闭环。

此外，国外的先进技术路径还提供两大经验借鉴：

二、当前产业生态的断点与堵点诊断

当前产业生态的断点与堵点可从技术链、产业链、制度链三维度进行解析。技术链面临算法、硬件与系统融合的协同瓶颈；产业链存在成本、规模与人才的适配难题；制度链受限于标准、认证与转化壁垒；三者相互交织，形成产业升级阻力。

（一）大脑小脑本体三大层面的挑战

技术链的核心矛盾体现为算法精度、传感融合以及硬件性能这三重瓶颈，且三者协同性欠佳。

在智能决策系统这一大脑层面，面临着算力分配的矛盾，端到端模型存在可解释性较差的问题。在家庭环境应用中，机器人系统可能因地面材质识别误差导致运动稳定性下降。端侧计算处理能力受限于移动平台的能源供给系统，计算性能提升与续航时间之间存在显著负相关关系，以上技术瓶颈严重制约了机器人在复杂场景下的实际应用效能。

在感知与运动协调系统这一小脑层面，主要受限于传感器融合精度。视觉与触觉数据同步存在误差，导致机器人在商场等动态场景中的定位偏差较为显著。其对复杂地形的适应性同样较弱，斜坡行走成功率较低，远低于工业场景的要求，难以满足多样化场景的需求。检测机构的数据表明，传感器融合精度不足是当前产品检测中最为常见的不合格项。

在硬件与结构这一本体层面，存在材料与核心零部件的瓶颈。在人形机器人核心零部件制造领域，我国仍存在较为明显的短板，部分高精度、高复杂度的核心零部件（如高精度传感器、控制芯片等）依赖国外技术。核心零部件国产化率不足30%，日系减速器占据80%的市场份额。现有的合金材料要么重量过大影响机器人续航，要么强度不足无法满足负载需求，电池续航普遍较短，如果应用在家庭场景，将难以满足全天服务的需求。

（二）政策堵点：认证体系不完善与标准碎片化

制度链的核心矛盾体现为标准碎片化、认证周期冗长以及跨域转化壁垒的叠加效应。而标准的不统一持续加剧了跨环节协同的难度。在硬件接口层面，不同企业的伺服电机通信协议存在显著差异，在多机协作过程中，数据互通效率较低。在场景标准方面，工业领域着重强调精度，而家庭场景则更侧重于安全，由于缺乏分层体系，企业需针对不同场景进行重复适配，这显著提高了研发成本。

此外，检测能力滞后于技术发展。现有检测体系对新兴技术的覆盖存在明显不足，部分关键性能指标因缺乏统一量化标准而无法被有效检测，这直接导致企业在测试环节需投入更多重复成本，在一定程度上制约了技术的快速迭代与落地应用。

（三）商业闭环缺失：从Demo到Scale的死亡谷

产业链的核心矛盾集中体现为成本居高不下、规模有限以及市场培育滞后所引发的连锁反应。成本高企对规模化落地形成制约。目前很多人形机器人原型机的单台成本超过百万元，若要进入家庭场景，量产时需将成本降至较低水平。相关分析表明，成本下降曲线与量产规模呈显著正相关，而目前国内企业普遍未达到盈亏平衡点的产能阈值。

市场接受度偏低加剧了商业化困境。上海市消保委《服务消费需求与趋势调查报告2024》调研结果显示，仅有13%的家庭愿意为家庭服务机器人支付40万元以上的费用，企业需要投入大量资源开展市场教育。场景分散致使企业不得不进行多线作战，某头部企业同时研发多种场景解决方案，资源分散导致核心技术突破进程放缓，难以构建可持续的商业模式。市场教育不足以及场景聚焦不够是商业化滞后的主要因素。

（四）人才缺口：高校人才培养与产业需求的时差效应显著

产业链人才要素的核心矛盾体现为跨学科复合型人才供给不足以及实践能力与产业需求脱节。学科设置的不合理致使人才供给与需求出现错位。在机械工程专业课程中，人工智能算法相关内容占比较低；计算机专业中，运动控制课程的覆盖范围不足，导致学生复合型知识结构缺失。同时，实践教学环节较为薄弱，高校实验室场景与真实工业环境存在较大差异，学生毕业后需经过长时间培训方可胜任相关岗位。

国际人才流动受限进一步加剧了人才缺口。特别是在高端算法领域，顶尖专家跨国引进渠道的收窄，使得具身智能模型研发团队面临资源匮乏的困境。这种人才供给的滞后性逐渐形成了显著的“人才时差”现象，成为产业升级的潜在阻碍。

（五）市场热下的冷思考：理性认知产业发展规律

产业发展遵循三阶段规律，分别为功能验证阶段（即实验室阶段）、场景适配阶段（即试点阶段）以及成本下降阶段（即量产阶段）。每个阶段均有其核心任务，需循序渐进，不可操之过急。当前，技术路线存在不确定性，端到端架构与模块化架构各有优劣。特斯拉Optimus采用端到端架构以实现快速迭代，优必选则借助模块化架构保障系统稳定性，这种技术路线的多样性体现了产业发展的探索性。尊重产业发展规律是避免资源浪费的关键所在。

生态依赖性是产业发展的另一重要规律。单一企业难以突破全产业链发展的瓶颈。减速器制造企业无需自行开展算法研发，可专注于提升产品使用寿命；算法研发企业应聚焦具身智能模型，而无需涉足硬件制造领域。强化产业链协同是应对产业风险的关键举措，这一观点体现了专业化分工与生态化协同相结合的产业发展逻辑。

从技术层面的算力矛盾、传感融合偏差以及核心零部件瓶颈，到商业层面的成本高企、市场接受度不足，再到政策标准的碎片化以及人才供需的时间差等协同障碍，多种问题相互交织，共同构成了人形机器人产业生态迭代升级的现实制约因素。突破这些困境，需要推动技术、政策、商业与人才形成高效协同的闭环体系。（未完，完整内容，请订阅杂志。）

编辑｜吴政希 校对｜余健仪

文献来源：王鹏、王星.人形机器人产业生态的构建、挑战与协同突破路径[J].科技与金融,2025(8):32-37.

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