2026年具身智能前瞻與警言

作者：彭堃方

編輯：呂鑫燚

出品：具身研習社

在做2025年具身智能總結時，我們想找出除“繁榮”外其他的關鍵詞，或者是更“落地”一點的形容。

但很遺憾，我們很難用單一的詞匯去總結2025年具身智能。

長期活躍在創投或科技產業的人士一定有同感，過往的歷史經驗中難以找出任何一個能和2025年具身智能相提并論的產業。這是一個極度期待和極度落空交織的年份；這是一個資本比入場時間的競速年份；這又是一個改寫歷史的重要年份。

在多種情緒交織的今天，有人擔心具身泡沫“迷人眼”，也有人害怕具身長坡厚雪“蹄痕淺”。

因此我們不能再以“認知依賴”去做對比xx產業的偷懶式判斷，也不能不尊重技術發展泛泛而談假大空的未來。

本文試圖做的，正是以非情緒的態度，穿越技術周期的表層波動試圖做些預測，我們無意對“5000 天后的世界”進行遠眺式想象，而是選擇將目光收斂在接下來約 300 天的時間窗口內：基于過去一年產業真實行為的變化、企業資源配置的遷移，以及資本與政策的實際取向，對具身智能在 2026 年可能呈現出的關鍵趨勢進行經驗外推。

基于上述邏輯，我們認為，2026 年具身智能行業將出現幾條清晰而克制的變化路徑：資源配置將明顯向數據側傾斜，數據開始被當作長期基礎設施而非短期工程；消費級產品進入真實市場檢驗期，企業之間迎來第一輪圍繞“可用性與價值感”的近身競爭；產業供應鏈逐步走向成熟，專業分工更加明顯，“小作坊”將走向“集約產線”；與此同時，具身智能的量產與商業化開始形成規模化輪廓，并與供應鏈演進互為因果，行業首次真正站上成本、交付與 ROI 的系統性考場。

還有一條不得不說的觀點：具身智能留給第三梯隊的時間不會太多。

全球領先的技術研究與咨詢公司Gartner提出了一個新興技術成熟度曲線，在機器人賽道也值得參考借鑒。這條曲線包含五個階段：技術萌芽期，概念引發關注；期望膨脹期，媒體炒作推高預期；泡沫幻滅期，實際效果低于預期；復蘇期，務實應用逐漸成熟；生產力穩定期，技術價值被廣泛認可。

當前的具身智能正處在多個周期疊加、階段錯位的復雜狀態中。如果把具身智能看作機器人學的延續，這一周期在沉默幾十年后，隨著AI的爆發，開始從成熟期走向新復蘇。如果從AI衍生視角來看，具身智能剛剛進入技術萌芽期，引發廣泛關注。

一方面，部分頭部企業已經跨過概念驗證，開始觸碰量產、交付與商業回報的真實邊界；另一方面，更大數量的企業仍停留在技術萌芽與期望膨脹之間，在融資、Demo 與敘事中反復橫跳。

這意味著，行業既不存在全面泡沫破裂后的“出清完成”，也尚未迎來穩定擴張的黃金階段，而是進入了一個試錯成本急劇上升、路徑選擇開始不可逆的關鍵窗口期。在這樣的現實條件下，任何一次戰略誤判、資源錯配，都會被迅速放大為生存風險。以下警言，正是基于這一“已不再寬容”的行業現狀提出。

• 重復造輪子會收斂

過去一年，在資本與關注度快速涌入的推動疊加技術的周期性瓶頸，導致大量企業選擇了幾乎相同的技術路徑與產品形態、硬件架構、演示能力甚至是公關敘事。這種同質化在早期并未被嚴肅審視，是因為行業仍處在“能不能做出來”的階段，而非“誰能長期跑下去”。

但更深層、也更隱蔽的重復，正在基座模型與數據體系中集中爆發。當前部分企業，在技術底蘊、人才密度、資金儲備并不具備優勢的前提下，仍然選擇自研通用型基座模型，試圖在模型層面“另起爐灶”。與此同時，各家又在高度相似的場景中，重復投入人力與資金搭建各自的數據采集系統：遙操平臺、仿真環境、傳感器方案、標注流程幾乎如出一轍，卻彼此割裂，甚至數據之間都難以存在統一標準無法復用，更遑論形成規模效應。

這種“模型各練各的、數據各采各的”的狀態，本質上是一種資源的低效內耗。

頂層相關表述中明確釋放出信號：我國目前已有超過150 家人形機器人相關企業，其中半數以上為初創或跨界入局。數量本身并非問題，但當高度相似的產品、模型與數據管線密集出現，研發空間被迅速壓縮，邊際創新成本陡增，行業必然迎來收斂與篩選。

2025 年，這一問題尚未集中暴露，是因為機器人主要停留在實驗室與科研教育市場。這一市場對性能邊界、成本結構與長期穩定性的要求相對寬松，得以并行存在，也弱化了正面競爭的烈度。但進入 2026 年，隨著領頭企業在工業、服務業及 C 端場景的真實落地，市場將不再為“路徑重復”買單。

尤其是在面向消費者的C 端市場，競爭將迅速轉化為典型的買方市場。企業不僅要回答“技術是否先進”，更要回答“是否值得被選擇、是否可以長期交付”。這要求企業在技術、產品、供應鏈與服務之間形成清晰分工與取舍，而不是在所有層面全面鋪開、全面自研。

可以預見的是，未來真正具備競爭力的企業，未必是自研內容最多的那一批，而是最早完成取舍、最早避免無效重復的那一批。在基座模型層面選擇協同而非一定是對抗，在數據層面推動共享、復用與標準化，將成為行業從碎片化走向規模化的前提條件。

收斂并不意味著機會消失。恰恰相反，當重復造輪子的階段結束，真正的差異化才會顯現。體現在工程能力、產品理解、交付效率與用戶信任之中。篩選越殘酷，留下來的空間反而越大。
在《創新的窘境》里，作者描述了一種窘境“技術供應可能不等同于市場需求”。放在這輪具身產品收窄中，這意味著或許某種差異化的、直達用戶痛點的產品反倒能夠引爆市場？

• 守好現金流

2025年，我們目睹了多家機器人公司的破產，硅谷明星公司K-ScaleLabs一年內連融3輪卻還是資金鏈斷裂；成立了20年之久的知名人形機器人公司Aldebaran也宣布清算。

圖片來源：K-Scale Labs

雖然前輩的經驗不能拿來套用，但確實為產業注入了思考角度。在這個軟件硬件都是資金焚燒爐的賽道，“守好現金流”是重中之重。
相比于所有人都在沉醉于行業的喧囂與狂熱之下，如出貨量攀升、價格到了“甜點區”、薪資水平創新高，企業應該時刻注意這一熱流涌動中，暗藏著足以吞噬初創企業的財務暗礁。所有躬身入局的創業者，必須將守好現金流刻入企業的生存信條。

2026年的融資市場，很可能不是雨露均沾的沃土，而是向頭部聚攏的虹吸場。資本的嗅覺愈發謹慎，資源會加速向技術壁壘高、商業化路徑清晰的頭部企業傾斜。對于多數初創公司而言，融資難或將成為桎梏。當融資周期拉長、條款愈發苛刻時，賬面現金流就是企業的生命線，它決定了你能否撐過黎明前的黑暗，等到技術突圍和市場爆發的那一天。

更致命的陷阱，是“落地即虧損”的規模化魔咒。不少企業滿心歡喜地將機器人推向市場，卻陷入“賣一臺虧一臺”的怪圈。
一部分，是刻意為之，具身研習社了解到有企業面臨“虧本”或者“利潤很低”的出貨階段，這里有制造業普遍利潤低的共性原因，也有企業自身想先發制人占領用戶心智的選擇。
另一部分是，很多團隊在產品定價上，只盯著硬件BOM成本，卻低估了具身智能產品從“能用”到“好用”的隱性成本。

于是，一個殘酷的現象可能在2026年上演：企業訂單量節節攀升，看似前景大好，實則每多賣出一臺機器人，就多背上一份虧損的包袱。售后維護的壓力指數級增長，場景定制化的投入永無止境，最終陷入“賣得越多，虧得越慘”的規模化陷阱。

當營收的增長跑不贏成本的擴張，當賬面現金流被持續的虧損吞噬，再光鮮的訂單數據，都只是壓垮企業的最后一根稻草，這在太多領域中都有案例。

倘若認為2025的具身智能敘事靠的是想象力與勇氣，那么從 2026 年開始，行業真正要開始思考交付問題，機器人不再只是技術理想的投射物，而正在成為一種需要被反復驗證、反復算賬、反復打磨的“工業存在”。在新的一年征程中，有人可能繼續沉迷于浪潮的聲勢中，有人或許開始低頭修船、校準航向，而最終抵達彼岸的，從來不是喊得最響的那一群，而是最早意識到陷阱并規避掉的那群務實者。

2025具身智能像是在完成一整套“實驗”，從模型架構到整機制造，從場景探索到商業化閉環，已初步得到驗證。

2026年具身智能企業將不再小試牛刀，規模應用與真實商戰或將上演。

• 數據卡點問題將集中發力解決

業內現存在一種觀點，即行業下半場的競爭圍繞著“數據采集-模型訓練-規模化擴展-模型迭代”的循環演進展開。也就是說，模型不再是唯一“決勝賽點”，數據也不是該單獨拎出來講的事情，而是基石中的基石。（上半年部分人并不這么認為）

在數據采集環節，具身研習社文章#具身智能無共識，就是最好的共識#里曾表示，“用什么數據”行業沒有統一答案，由于不同數據類型各有優劣，目前主流解決方案為：遙操真機數據采集、仿真數據。

二者采集方式，本質上是在依據自身技術路線與場景需求，平衡一個“真實性、規模化、低成本”不可能三角。但不可否認的是這二者都存在一定的局限性。例如，仿真數據海量成規模，但存在Sim2Real的GAP，數據生成的成本是否低廉也需要打個問號。真實數據的真實性不必贅述，在精細操作領域，模型更青睞這類數據，但問題在于成本較高，難以成規模。

這是2025年最大的爭論點，甚至形成了唯一的共識“數據的不可能三角正成為制約產業發展的重要因素。”但好在步入年末，產業不再陷入二元對立，而是轉身思考“第三條路”。

一方面，“不可能三角”在數采技術的迭代中，正不斷全維度縮小“雷達圖”面積。例如，以鹿明機器人、GeneralistAI、Sunday這類UMI數據范式和戴盟DE-EXton2、穹徹智能AirExo-2外骨骼高效數采方式，采集相對真實的數據。此外，還有它石智航為代表的“以人為中心”的數據采集范式，在不改變人類操作方式、不額外搭建采集環境的前提下（降低采集成本），持續記錄真實、高質量的操作行為（提高采集質量）。

圖片來源：Sunday

除了解法找到新路之外，數據正成為行業“眾人拾薪”合力解決的問題。自去年下半年，各類大規模真實或仿真數據集如雨后春筍，密集開源。智元機器人的AgiBotWorld、北京人形機器人創新中心的RoboMIND、它石智航的WIYH，甚至就在幾天前GenRobot.AI（簡智機器人）初創團隊也公開超萬小時數據、100萬任務剪輯數據集，并批量放送。

此外，頂層設計上也擘劃了關于具身智能數據領域的基礎設施建設，過去一年地方積極介入，建立區域性數據采集中心并發力購入數采設備，據不完全統計，2025年地方僅購入數采機器人訂單金額已累計接近10億元。這種數據基礎設施或將降低企業成本，促進數據共享生態的形成。2026年，在技術迭代、開源生態、政策支持下，數據稀缺問題將逐步緩解，為模型訓練注入新活力。

• 消費級機器人第一輪潛力

對于具身智能來說，自2025年年初進入大眾視野后，外界最關心的問題一定是何時機器人才能“飛入千家”。然而年中的現實是，機器人價格高昂，普通消費群體難以接受；技術仍在爬坡，對于“能干活的機器人”預期普遍降低。

但供給方并未囿于“全能型”，而是轉身思考如何用技術去適配消費級場景。

下半年我們已經看到了消費級機器人市場的初步潛力：宇樹跟巨星傳奇聯合推出消費級的“巨星狗”萌態可掬，拉停了巨星傳奇；松延動力的小布米價格下探萬元內，姜哲源稱“觸達到更多人群、解鎖更多場景”；加速進化的K1憑借價格，在科研市場之外，滲入到STEM教育和兒童編程市場；年末維他動力的大頭BoBo橫空出世，創下52分鐘訂單破千記錄；越疆機器人推出RoverX1，早鳥價打到了7499元，跟中高端手機比價都有余力...

圖片來源：維他動力

這些現象可以歸結為兩個方向：以大頭BoBo為代表的產品采取的是直達消費者（D2C）模式，加速進化K1則是2B2C，以教育場景由B端滲透到C端的模式，但不管怎樣，具身智能與人類生活的物理距離正在被迅速拉近。

展望2026年，這一趨勢將從“點狀爆發”演變為“全線放量”。小型化、輕量化的人形與四足機器人將確立市場主流地位。隨著供應鏈規模效應的顯現，萬元以下的“甜區”將有效激活大眾消費者的購買力。

但要注意，這輪消費級機器人爆發，除了必須擁有“消費級”價格外，還要有“產品思維”。維他動力首款產品即爆品，給行業足夠的啟示，2026年機器人將充分平衡技術可供性（Affordability）與產品可行性（Viability），二者互為前提與支撐。換句話說，技術水平達到何種地步，產品細節打磨到何種好用程度，是這次消費級產品爆發的根源。

此外，在消費級機器人中有一個“事件”和“概念”應該被重視，即上緯啟元年末發布的全球首款個人機器人Q1。“個人機器人”或將成為繼個人電腦、智能手機之后的另一種「個人媒介」。

圖片來源：上緯啟元PrimeBOT

除了上述消費場景外，還有個不容忽視的租賃消費場景。得益于“非遙操”與各類簡化應用平臺（宇樹AppStore、智元“靈創”、“擎天租”等）降低使用門檻，前者讓機器人擺脫“遙控玩具”，后者讓“可玩性”得到極大提升，為具身智能市場教育做出重要貢獻，也為租賃市場再續一把火。

• 供應鏈更加完備，專業分工出現

2025年具身智能一個略顯尷尬的現狀是：沒有供應鏈。

所謂供應鏈多是在汽車工業、消費電子制造等成熟工廠產線中借來的。但借也并非一帆風順，由于整機廠對零部件的訴求非標準化且批量小，導致成熟工廠不愿意承擔試錯成本，進一步衍生出產能受限的情況。

沒有產能，技術和市場催熟下又逼近量產節點，二者相遇撞出了今天具身智能的供應鏈雛形。

2026年，上游供應鏈將更加成熟，且毋庸置疑的是專業分工日益明顯。

這一觀點已得到資本市場認可。摩根士丹利在近期的幾份研報中多次強調“賣鏟人邏輯”，它指出無論終端品牌誰會勝出，上游核心零部件和半導體廠商將會最先受益于產能建設。

2025年末，億緯鋰能甚至提出了“用機器人為機器人造電池”的愿景，而半年前業內尚無可用的機器人電池。除了汽車電池巨頭外，類似于智安新能源這類以專注于小動力能源系統的電池企業，也正由邊緣向中心突破。

未來，電池領域除了巨頭下場，也將涌現專注機器人應用的供應商，提供高能量密度和長續航解決方案。這一趨勢，在觸覺和力傳感器、芯片等領域也同樣受用，專業分工將減少企業“全棧”負擔，讓創新更高效。以一個感性的案例可以體會，具身研習社在今年地瓜開發者大會（DDC2025）發現，會場參會人數明顯較首屆大會翻倍，甚至據負責人透露，因場地限制，還有大半申請參會人員被拒之門外，足以反映出整個具身生態的活躍度。

此外，下游需求將倒逼上游創新，例如特斯拉Optimus供應鏈對零部件性能嚴苛和產能逼促，正迫使上游零部件廠商提升硬件工藝，擴大產線布局，甚至冗余擴產。而眾多本體廠商，也自研關節模組、六維力傳感器等核心部件，反向給到壓力于相應零部件廠商，優化工藝，推動整體效率提升。

值得注意的是，專業分工將帶來產業版圖的擴張。傳統上，具身智能研發集中在北上深杭等沿海城市，研發與生產都匯聚與此處，但2026年，這一版圖將向內陸輻射。從單一的研發中心，拓展到合肥、蘇州等地嘗試場景應用，這些城市將聚焦于工業、醫療、制造、服務等多場景試點。同時，河南、武漢、蕪湖等地將成為生產重鎮，這些地區具備人力成本低、制造業基礎雄厚、供應鏈完善等優勢，適合建立大規模生產基地。這種輻射將促進區域均衡發展，避免資源過度集中，并為全國性生態鋪平道路。

• 商業化與量產加速

如果說2025 年下半年是具身智能與機器人告別“ Demo 秀”、迎接“大考”的轉折點，那么 2026 年則是這場大考的分數兌現期。

投資人的邏輯已經發生根本性漂移：他們不再滿足于機器人在實驗室里完成幾次漂亮的后空翻，轉而屏息凝神地盯著出貨量報表與真實場景的ROI（投資回報率）。

在量產端，2026 年正成為人類工業史上機器人產能爬坡的關鍵拐點。回望 2025年，智元、智身等企業邁過5000 臺量產與交付門檻，標志著行業首次跨過小批試制與工程樣機階段，開始觸碰制造體系的真實極限。

更重要的是，量產并非孤立發生，它與訂單同步提速，交付節奏、供應鏈協同與質量一致性開始成為企業核心競爭力。某種意義上，2025 年也是商業化元年，因為訂單不再只是試點性質，而是帶有持續性預期的真實需求。

這一信號已有跡可循，2025年末花旗銀行對奧比中光、優必選、領益智造、綠的諧波及浙江榮泰等供應鏈巨頭的最新調研釋放了一個極強的信號：全行業均在進行“倍速級”擴張。受中美主要人形機器人制造商（如特斯拉 Optimus 與國內頭部廠家）產能提升的暴力推動，相關企業的收入預期普遍指向指數級增長，2026 年的市場規模被公認為至少是 2025 年的兩倍以上。

可以預見，2026 年人形機器人不再是昂貴的實驗室手工件，而是流水線上噴薄而出的工業產品。單機價值量的優化與制造工藝的標準化，讓大規模擴產不再是孤注一擲的賭博，而是順理成章的工業遷徙。

在商業化端，具身智能正完成從“景觀”向“生產力”的驚險一跳。

2025 年，我們目睹了“表演性商業化”的繁榮：機器人在演唱會上空翻、在展廳里導覽，這些場景雖然帶有濃厚的試水色彩，卻完成了最初的市場教育。而 2026 年，這種繁榮正轉化為一種更深沉、更規范的市場形態。

圖片來源：擎天租

與表演伴生的租賃市場也同步進入規范化、平臺化。機器人租賃市場告別了早期的雜亂無章，呈現出“降溫不縮水”的理智繁榮。除了京東、閑魚等傳統電商租賃的介入，諸如“擎天租”等垂類專業平臺的崛起，通過“即租即用、按需付費”的模式，極大降低了中小企業嘗試具身智能的門檻。

真正的變化，則發生在工業與商業場景。2025 年后，機器人在這些領域逐漸擺脫“試點驗證”的身份，開始被嚴格放入 ROI 框架中評估。穩定性、成功率、維護成本和可復制性，被明確置于“是否炫酷”之上。這意味著，2026 年的商業化不再靠故事驅動，而是靠指標說話。誰能在真實工況下跑得久、跑得穩、算得過賬，誰才有資格進入下一輪規模擴張。

從大家不愿提但又繞不開的科研市場來看，其依舊是具身智能商業化的底座，但它的邊界正在被重新定義。隨著科研與教育、賽事體系的深度綁定，這一市場正呈現出明顯的泛化趨勢：從高校實驗室延伸至教學用具、競賽平臺，乃至兒童教育與啟蒙產品。科研不再只是少數機構的預算項，而正在被編織成一個更具規模性的長期市場，為企業提供相對穩定、可預測的需求來源。