香港, 2026年7月28日 - (亚太商讯) - 具身机器人正在进入物理世界，但真正决定下一阶段产业竞争的，可能不只是机器人的“身体”。 当前产业迈向规模化落地正面临着以下关键问题：

- 谁来赋予机器人持续学习和自主决策的“大脑”？

- 谁来支撑从数据采集、模型训练到真实场景部署的完整闭环？

- 当具身智能从实验室走向产业规模化应用，行业需要怎样的新一代 AI 数字基座？

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随着大模型与物理世界加速融合，具身智能正从单点技术突破迈向系统化产业落地。产业竞争焦点正由机器人本体性能逐步转向以数据、模型和平台为核心的智能能力，具身基础模型成为推动机器人实现跨场景泛化、自主决策和规模化应用的关键。未来，具身智能产业的发展将依赖算力、数据、模型、仿真和工具链的深度协同，通过构建以数据驱动、软硬协同为核心的 AI 数字基座，推动机器人从实验验证走向真实场景规模化应用，加速全球具身智能生态发展。

2026年7月19日，腾讯云联合弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）正式发布《2026年全球具身智能技术创新与应用白皮书》（以下简称“白皮书”）。本白皮书旨在梳理全球具身智能产业发展现状与未来趋势，深入探讨产业链价值分布、市场规模、全球区域竞争格局以及行业面临的关键挑战，并结合腾讯云在 AI 基础设施、具身智能开放平台和生态工具链方面的探索，分析以腾讯云为典型代表的云基础设施服务商如何成为支撑具身智能规模化发展的关键基础设施，为研究者、开发者、机器人企业及产业生态伙伴提供系统参考。

01 具身智能产业链呈“实体+数字”双层结构，智能基座成为横向赋能核心

具身智能产业链呈现出“实体+数字”的双层结构。实体层沿“核心零部件—本体集成—场景应用”纵向延伸，覆盖从精密硬件到终端落地的完整价值链；数字基座层则以云基础设施提供算力、存储和网络底座，以开放平台沉淀可复用的算法、模型和工程组件，为实体层的持续演进提供横向支撑。

从纵向价值分布来看，上游零部件决定性能上限与成本曲线，中游本体制造决定工程化与交付效率，下游应用则决定规模化部署和商业闭环质量。随着具身智能加速发展，产业价值重心正在从单纯硬件性能，逐步迁移至“场景数据—训练迭代—部署运营”的闭环能力。与此同时，云、算、存、开放平台与工具链正在降低研发门槛、提升复用效率，并推动产业链从单项目交付走向可复制的产品化交付。

资料来源：沙利文分析

02 产业竞争焦点从“身体”转向“大脑”，具身基础模型成为商业化制高点

具身智能进入工程化落地阶段后，硬件本体仍是必要基础，但硬件差距正在逐步缩小，产业链竞争焦点正从机械集成转向认知决策。“大脑”，即具身基础模型，正在成为决定机器人性能上限、商业化速度与边际成本的核心变量，也是实现跨场景泛化、持续学习和规模复制的关键。

- 在技术路径上，VLA 已成为主流架构，世界模型融合正在加速演进。分层模型具备较强可解释性和“一脑多机”的落地优势，端到端 VLA 则通过统一模型实现视觉、语言到动作的直接映射，在零样本泛化和精细操作上表现突出。未来，融合“快慢思考”的混合架构，以及 VLA 与世界模型的结合，将进一步补足真实长任务数据不足和物理规律理解不足的问题，推动具身智能大脑走向更高水平的认知、规划与执行能力。

- 从商业价值来看，具身智能模型不仅是能力统一器，也是数据放大器和商业化杠杆。模型可以将感知、理解、规划与控制整合为统一体系，使机器人从预设动作执行升级为面向开放环境的自主决策；同时，模型能够将分散的场景经验与操作轨迹沉淀为可复用资产，形成“数据—训练—优化—再部署”的复利型竞争优势。白皮书指出，2025 年全球机器人赛道总融资约 90 亿美元，其中人形机器人和 AI 基础模型公司占比超过 60%，具身智能模型已成为资本与技术的双重引力极。

资料来源：公开资料、沙利文分析

03 全球及中国具身智能机器人市场正迈向爆发式增长期

从市场表现来看，具身智能机器人正处于由“技术积累期”向“爆发式增长期”跨越的关键节点。白皮书数据显示，全球具身智能机器人市场规模预计将从 2025 年的 949 亿元快速提升至 2030 年的 4,084 亿元；其中，中国市场表现尤为强劲，预计到 2030 年将达到 1,511 亿元，占据全球约 37% 的市场份额。

具身智能机器人市场的扩张，不只是机器人本体产值的增长，更将带动通用 AI 大模型、感知决策系统、仿真开发环境、云端算力基础设施以及多元垂直应用场景的协同发展。从产业全景看，具身智能大市场正以机器人为核心入口，向上延伸至通用 AI 大模型、感知决策系统和算力基础设施，向下辐射至工业、物流、康养等多元场景，形成复合型生态集群。未来，随着感知、认知与动作执行闭环的深度融合，具身智能将逐渐超越单一硬件形态，演变为一种可赋能多元场景的通用智能化能力。

资料来源：沙利文分析

04 全球具身智能形成差异化区域竞争格局

从全球布局来看，各区域正基于自身产业优势形成差异化竞争格局。美国侧重“大模型+仿真”驱动，凭借基础模型与算力集群优势，在数字孪生世界中进行预训练与模拟试错，体现出“软件定义硬件”的前沿思路；中国依托全产业链与多场景优势，驱动“硬件创新与场景落地”双轮并进，在核心部件成本优化与迭代的同时，通过庞大市场开展多领域试点，形成需求拉动技术的高速反馈闭环。

欧洲则依托精密制造底蕴，聚焦汽车、航空等高价值工业场景，强调可靠性、人机协作与安全标准先行，推动具身智能在现有工业体系内渐进式升级。东南亚更侧重技术引进与本地化适配，聚焦低成本、多语言方案，协作机器人与 AMR 在电子、物流等领域加速落地，并以新加坡为枢纽构建“引进—验证—复制”的生态路径。整体来看，全球具身智能不是沿着同一条路径竞争，而是在不同区域优势下形成多元化、协同化的发展格局。

资料来源：沙利文分析

05 具身智能规模化落地仍面临基础设施、模型开发与场景落地三大挑战

尽管具身智能正在快速发展，但从感知、决策到执行的技术演进仍面临三大核心挑战。

- 首先是基础设施挑战，行业面临多模态数据孤岛与异构算力失衡问题。具身智能训练需要覆盖图像、视频、点云、触觉、力反馈、轨迹等多类型数据，同时需要训练、仿真、推理等不同计算负载协同调度，传统固定式基础设施难以满足规模化研发需求。

- 其次是模型开发挑战，当前模型算法与开发工具链仍存在系统性不成熟。具身智能并非单一模型能力问题，而是模型、数据、仿真、部署、本体适配等多环节协同问题。开发者往往需要自行拼接多类工具和框架，导致研发周期长、系统集成复杂、可复用能力不足。

- 第三是场景落地挑战，终端应用仍面临人机交互鸿沟与部署运维难题。机器人从实验室走向工厂、商场、家庭和特种场景，需要解决交互自然性、任务稳定性、远程运维、数据回流和持续迭代等复杂问题。

资料来源：沙利文分析

06 腾讯云以全栈产品架构助力具身智能行业快速构建“云上智能”

面向具身智能规模化落地的系统性需求，腾讯云构建了覆盖 AI 基础设施、具身智能开放平台和配套能力的全栈式解决方案，助力行业快速构建“云上智能”。

- 在 AI 基础设施层，腾讯云通过 GPU、HAI、THPC、COS、MetaInsight、GooseFS、CFS Turbo、星脉网络等能力，提供高性能计算、高性能存储和高性能网络，为 VLA 模型训练、智能体开发、远控图传和仿真验证等任务提供底层支撑。

- 在开放平台层，腾讯具身智能开放平台 Tairos 以混元具身大模型、混元具身智能体及平台工具为核心，覆盖 HyVLM、HyVLA、RxBrain、TairosAgent、Apexio、RoboFusion、HAL 以及建图和语料工具等能力，旨在降低开发运维难度和成本，加速应用创新并缩短上市时间。

- 在配套能力层，腾讯云则通过 RAG、工作流、MCP 插件、TRTC、视图计算、MPS、TWeCall、TI-ONE 平台等工具按需启用，帮助开发者快速完成模型管理、音视频交互、仿真验证、数据平台建设和场景化落地。

资料来源：腾讯云、沙利文分析

白皮书认为，具身智能的竞争表面看是机器人形态和本体能力的竞争，深层看则是数据闭环、模型迭代、工程交付和生态协同能力的竞争。随着具身智能从单点算法突破迈向全栈平台竞争，云基础设施、开放平台和工具链将成为行业规模化落地的关键支撑。腾讯云作为具身智能新一代智能基座的定义者与赋能者，将通过 AI 基础设施、Tairos 开放平台和配套工具链，持续连接算法与硬件、研发与部署、本体制造与场景应用，推动具身智能从技术验证走向规模化商业落地。