中国具身智能商业化早期，2030年市场规模剑指千亿

2026世界人工智能大会（WAIC）虽已圆满收官，但围绕着具身智能产业的关注与讨论热度却丝毫未减。当前，业界对机器人技术与AI融合的探讨持续升温，相关话题正成为行业焦点。

7月22日，普华永道中国正式宣布成立人工智能研究院，并同步发布了首批核心研究成果——《2026年智能机器人产业发展白皮书》。值得关注的是，这份白皮书是国内首份专门针对具身智能产业的系统性研究报告。其中核心观点指出：中国具身智能机器人产业已正式从试点验证阶段，迈入规模化落地的关键时期。预计到2030年，整个产业将呈现出“形态多元化、场景精准化、技术协同化”的发展格局。

“白皮书的发布，标志着我们人工智能研究院赋能实体产业智能化转型的起点。未来，我们将继续联动各方伙伴，打通技术落地、标准建设、人才培育与风险治理的全链路，让技术红利真正惠及产业与民生。”普华永道中国咨询业务主管合伙人黄启佳在受访时如此表示。

与此同时，摩根士丹利近期发布的一份报告也指出，中国人形机器人行业已进入早期商业化阶段，行业重心正从技术演示转向真实的商业价值创造。其预测更为具体：今年中国人形机器人市场规模将达到20亿美元，到2030年则有望攀升至150亿美元。

三大产业形态协同分化

这份白皮书清晰地勾勒出智能机器人产业目前的三大产品形态分工。具体而言，工业机械臂深耕固定工位的标准化作业，在半导体、汽车等高端制造领域保持着稳健增长；轮式或四足机器人，凭借高效移动和地形适应优势，在仓储巡检、餐饮配送等移动类场景中实现规模化落地，是短期内商业化落地的核心主力；而人形机器人，则适配人类基础设施与操作工具，面向护理、柔性装配等特殊场景，释放其独有的价值。

这一判断，在今年的WAIC现场便得到了充分印证。上海开普勒机器人有限公司的负责人向记者介绍：“今年我们重磅发布了全球首款混动架构四足机器人——麒麟全系列。全系搭载自研行星滚柱丝杠核心硬件，与工业设备技术同源，主打工业实干属性，实现了充电1次、连走8小时的长续航能力。公司深耕工业具身智能赛道两年，早在2024年便超前搭建了专属工业实景实训基地，支撑机器人7×24小时不间断真机训练；2025年完成多工厂POC落地验证，在真实产线中积累了海量工况数据与实操经验。基于扎实的落地积淀，开普勒完成了K2大黄蜂的全面迭代升级，并推出了全新的K3大黄蜂人形机器人。”

记者进一步了解到，开普勒机器人是今年WAIC落地性最强、场景最丰富、真机迭代最清晰的展台之一。其四大场景全方位还原了真实工况，直观展示了开普勒具身智能的成熟落地能力。

针对当前市场对人形机器人的高度关注，白皮书给出了一个冷静的判断：人形机器人的核心价值在于场景的独特性，而不是对其他形态的全面替代。未来3到4年，单一的人形机器人形态无法适配全场景的作业需求，过度押注可能带来产业资源的错配与非理性发展。到2030年，三类机器人将形成清晰分工、长期共存的稳定格局。

“从供给侧来看，全球机器人本体赛道已经形成了多类玩家跨界涌入的态势。机器人创业企业是当前人形机器人量产落地的先锋力量，老牌专业机器人厂商凭借深厚技术积累成为行业发展的标杆，传统工业自动化巨头依托原有核心零部件和制造积累逐步切入，而汽车与互联网企业，则分别从工业化量产能力和AI算法与算力两个维度跨界参与。”普华永道思略特中国科技、媒体及通信行业合伙人林骏达向记者分析。

在林骏达看来，智能机器人产业的长远发展，是一个涉及技术创新、市场应用、社会治理的系统工程。他建议，要进一步打通政府规制引导、企业创新落地、高校人才赋能、个人主动适配的协同链路，形成多方联动、权责清晰、互补共进的治理格局，才能最大限度释放智能机器人的产业价值与民生价值，推动产业规模化、规范化、高质量发展。

核心挑战是破解数据闭环瓶颈

当前，中国智能机器人产业整体处于技术迭代与商业化落地的攻坚期，存在模型-数据和供给-需求的双重约束，从技术迭代、硬件降本、合规落地、市场商业化等多个维度制约着产业的规模化发展。

不过，林骏达也指出了中国智能机器人产业发展的三大核心战略资产：首先是全球最完整的工业配套体系，可以实现零部件的快速响应与迭代，有效降低产业启动门槛；其次是政策与资本的双向赋能，支撑规模化投入与快速落地，为产业稳定发展提供保障；最后是海量的制造业场景与数据，为技术升级和产品商业化提供了最适宜的环境。

“计算需求正在指数级攀升。今天，仅仅依靠产能的线性增长去堆叠算力，已经远远无法弥合供需之间持续扩大的缺口。从Pre-training到Post-training，从Test-time到Agentic scaling，在四条Scaling Law的作用下，模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。当下的人工智能基础设施，必须以极致的效率服务更大规模。”无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪在2026 WAIC的主题论坛上这样表示。

夏立雪进一步解释，强化学习已经成为下一代AI进步的重要手段。但相比传统预训练，强化学习“多角色协同”的特性，使得它对硬件的种类需求更加复杂，规模量级也更加庞大。基于异构和超大算力规模的双重刚需，跨集群强化学习因此成为智能规模化及持续进化的新锚点，这也是无问芯穹Agentic Infra自主式基础设施平台重点布局与攻克的核心场景。

基于无问芯穹等一批头部AI企业的技术演进，白皮书也预判中国产业将呈现分层演进路线：感知层、控制层与硬件层，依托成熟工程化经验持续深化国产替代，已突破的零部件进入性能优化与份额扩张阶段；模型层则短期深耕制造业垂直工艺模型，建立场景专属竞争优势，长期逐步完善数据采集与迭代体系，缩小与国际顶尖水平的差距。

“当前中国智能机器人产业已完成技术试点与场景验证的初级发展阶段，全面迈入规模化落地、商业化普及、全行业渗透的关键转型周期，成为驱动制造业转型升级、现代服务业提质增效的核心智能装备与产业载体。”林骏达展望道。

值得一提的是，基于商业验证提速、政策支持强化以及供应链积极反馈三大核心驱动力，摩根士丹利的报告也将2026年中国人形机器人出货量预测从2.8万台大幅上调至5万台，并预计到2030年出货量将达到44.6万台，对应2025至2030年的复合年增长率高达106%。