具身智能萬億賽道開啟淘汰賽，數據與場景成破局關鍵

當下，具身智能已從實驗室走向產業落地關鍵節點，政策支持、資本涌入、技術突破多重利好疊加，這場“機器人替代人類”的產業革命備受期待。

拓斯達在2025年正式發布具身智能整機產品，國內首臺在注塑場景應用落地的智能人形機器人「小拓」，并在2026年初推出四足機器人「星仔」。正如拓斯達具身智能業務線-矩陣智拓CMO王琪所言：“真正具身智能的競賽才剛剛開始，未來還有很長的路要走。”

王琪的話也并不全是謹慎使然。國際機器人聯合會（IFR）最新數據顯示，中國工業機器人密度在2023年首次突破470臺/萬人，位居全球前列。但在3C、汽車等自動化程度較高的行業之外，包裝、玩具等柔性化生產領域，機器人滲透率依然很低，這為具身智能留下了廣闊市場空間，同時也暗藏挑戰。

具身智能進入迭代加速期，轉型與新秀的分化格局初顯

自2023年以來，具身智能迎來爆發式增長，人形機器人亮相、四足機器人場景拓展、AI Agent技術突破、工業場景試點應用，行業呈現“技術快速迭代、資本高度關注、需求持續釋放”的態勢。2026年，行業已從概念炒作進入實質迭代期，轉型派與新秀派分化格局愈發清晰，競爭核心邏輯正在深刻變革。

具身智能技術更新已進入“日更月新”階段。王琪指出：“AI時代、具身智能時代到來后，以前的信息按月和季度更新，現在每天都有新視頻、新技術出現，比如前段時間的OpenClaw，還有機器人在體育運動場景的技術突破等。”

這種快速迭代背后，是技術瓶頸的持續突破與行業生態的逐步完善。2025年第一屆北京機器人馬拉松舉辦，2026年上海機器人靈巧手國際創新大會即將啟幕，這些活動標志著具身智能領域的技術交流與創新速度不斷加快，行業正朝著“更高精度、更高柔性、更強泛化”方向發展。

需求端的持續釋放，為行業發展提供了堅實支撐。王琪在SAP全球運營高峰論壇圓桌對話中透露，2025年以來，拓斯達走訪幾十家頭部制造業企業，結合咨詢機構報告發現，當前制造業勞動力缺口持續擴大：人口老齡化加劇導致傳統制造業勞動力供給減少，年輕人更傾向于網約車、外賣等靈活就業方式，對工廠崗位接受度降低。這種供需矛盾，讓具身智能機器人的市場需求日益迫切。“從客戶需求來看，具身智能一定是未來的機會，但從供給端來看，目前真正的具身智能機器人能做的工作還有限，尤其是穩定性、效率方面。”王琪認為。

當具身智能成為備受矚目的賽道之時，也自然地吸引了更多玩家的入局，這其中大致可以分為轉型派與新秀派。

作為轉型派代表，拓斯達的發展是傳統制造企業切入具身智能領域的典型樣本。成立于2007年的拓斯達，從注塑周邊設備起家，2010年布局直角坐標機器人，2015年開始自研四六軸工業機器人，2025年發布輪式人形機器人，2026年1月推出四足輪式機器人，近20年間完成了從傳統裝備制造到智能機器人領域的多次跨越。

但轉型并非易事。王琪透露，2007年公司創立至2020年前，公司處于快速增長期，年營收持續高速增長，業務版圖持續擴大；2021年后，公司戰略調整收縮智能能源及環境管理業務，確定了“具身智能、數控機床、工業機器人、注塑機及周邊設備”四大核心業務集群。

這個過程中，SAP扮演了關鍵角色。SAP的系統為四大業務線提供了統一的管理底座，從計劃、訂單到倉儲、物流、財務，實現了標準化運營。

對于拓斯達這樣的轉型企業，SAP的價值不僅在于內部管理。目前拓斯達的業務遍布50多個國家和地區。在做海外業務拓展時，SAP幫助快速融入本地的財務、法律、合規框架。

與轉型派不同，宇樹科技、魔法原子等新興創業企業構成了行業“新秀派”，它們大多聚焦人形機器人、AI Agent等前沿領域，憑借靈活機制和精準技術定位快速獲得資本關注。但王琪透露，行業已出現明顯兩極分化：具備技術實力和場景落地能力的頭部企業，獲得資本追捧、擁有融資主動權；而技術方案模糊、商業模式不清晰的初創企業，正面臨融資難困境。

總體來看，2026年的具身智能行業，正處于“熱潮與理性并存”的發展階段：技術迭代加速、需求持續釋放、政策資本加持，為行業發展注入了強大動力；但同時，行業分化加劇、供需失衡等問題也日益凸顯，轉型派與新秀派的競爭將進一步白熱化，淘汰賽已正式拉開帷幕。

原欣在演講中強調，AI帶來的未來是美好的，但行業發展需要循序漸進，企業需先做好應用層現代化，才能真正實現“AI就緒”，這一觀點也為具身智能行業的發展提供了重要指引。

資金、數據與落地三重桎梏

管具身智能行業前景廣闊，但在產業化落地的過程中，企業面臨的痛點也日益凸顯。當前具身智能企業面臨的核心痛點，主要集中在資金、數據、落地三個層面，這三重桎梏相互交織，成為制約行業產業化發展的關鍵障礙，同時行業還面臨合規、系統兼容等衍生。

資金短缺，是當前具身智能企業面臨的普遍難題，即便是頭部企業也難以幸免。“真正具身智能的競賽才剛剛開始，未來還有很長的路要走，大量的數據、大量的場景、大量的人才其實都是未來需要重投入的，錢其實都不夠。”這種觀點并非個例，而是行業內的普遍共識——具身智能屬于資本密集型產業，技術研發、場景落地、人才儲備都需要巨額資金投入，且回報周期長，導致企業面臨持續的資金壓力。對此，SAP大中華地區總裁原欣也表示，AI時代企業面臨巨大的技術投入壓力，尤其是中小初創企業，在技術研發與應用現代化方面的投入不足，進一步加劇了資金困境。

從行業融資現狀來看，兩極分化的趨勢進一步加劇。頭部企業憑借成熟的技術方案和場景落地能力，獲得資本的持續追捧，融資難度較低，甚至擁有融資主動權；而大量中小初創企業，由于技術定位模糊、商業模式不清晰，難以獲得資本青睞，融資難、融資貴的問題日益突出，“真正對頭部企業來說，很多機構是想投他們的，他們更多的掌握了‘主動權’，因為他們的價值已經開始顯現了；但是對于自己的技術方案和商業模式，探索得不是很清楚的初創企業來說，是有一些困難”，王琪說。

這種融資分化，進一步加劇了行業的兩極分化，大量中小初創企業可能在淘汰賽中被淘汰。

資金帶來的壓力只是表象，在技術層面，數據的匱乏亦是具身智能落地過程中最大的挑戰之一。具體來看，數據痛點主要體現在三個方面：一是數據標準不統一，不同企業的機器人本體構型不同，產生的數據難以互通，形成數據壁壘，“比如這個構型產生的數據能用，但是對另外的構型來說是有門檻和壁壘的”；二是數據采集難、成本高，工業場景的復雜性導致數據采集難度大，且采集設備與人力成本高昂，尤其是對于中小企業而言，難以承擔大規模數據采集的成本；三是數據隱私與安全問題，企業擔心開放產線數據會泄露核心工藝，導致其不愿配合數據采集，“部分頭部企業，其核心產線里面一些東西，他們自己人都進不去，我們只能暫時先等待行業規范進一步成熟，先把眼前開放的場景做完”，王琪直言。

事實上，原欣在演講中也提到，數據安全與合規是企業發展的重要前提，尤其是在出海過程中，數據隱私保護已成為企業必須面對的重要挑戰，這也進一步加劇了具身智能企業的數據采集困境。

為破解數據瓶頸，拓斯達正在構建“場景-機器人-數據-AI模型”的鏈路閉環，采取“雙向奔赴”的場景切入策略：一方面，選擇有價值、技術可實現的場景（如分揀、搬運）進行數據采集；另一方面，探索數據標準化采集方案，通過采集空間運動數據+視頻數據，進行模型訓練。從一定程度來說，就可以擺脫不同本體的依賴”。但王琪也承認，“這是我們正在探索的點，目前還處于實踐階段，尚未形成成熟的行業解決方案”。

原欣在演講中表示，SAP正通過開放架構和數據能力，支持智能體自動執行數據調度，未來可通過與具身智能企業的合作，提供標準化的數據管理解決方案，助力破解行業數據瓶頸。

除此之外，在ToB領域，具身智能企業還面臨著落地難度大、工業場景滲透率低等挑戰。當前具身智能機器人的出貨量主要集中在科研院校，用于科研展出和教學，真正應用于工業場景的極少。

對此，王琪稱：“我們目前更多還在客戶現場，和客戶聯合做驗證，還沒有進入到大規模拓展數量的階段；我們也看了很多數據，去年也出席了很多論壇，現在主要是科研、展出、學校的客戶居多，工業的極少”。這種“實驗室熱、工業冷”的現狀，反映出具身智能在產業化落地過程中面臨的諸多障礙。

具體來看，工業場景落地難的原因主要有三點：一是技術穩定性不足。具身智能機器人在精度、效率、可靠性等方面仍難以滿足工業生產的高強度需求，“從供給端來看，現在真正的具身智能機器人能做哪些工作？還有很長的路要走，尤其是在穩定性、效率方面”；

二是ROI（投資回報率）難以平衡。企業引入具身智能機器人的成本較高，而其帶來的效率提升與成本節約，短期內難以覆蓋投入成本，導致企業引入意愿不高，“客戶問的問題都是：效率怎么樣？安全穩定性怎么樣？以及ROI能不能算得過來？”；

三是場景適配性不足。工業場景的復雜性、多樣性，要求具身智能機器人具備較強的泛化能力，而當前大部分機器人只能適配單一場景，難以滿足多場景、柔性化生產需求，“比如包裝、玩具生產行業，產品外觀、包裝經常在變化，現在上自動化是有難度的，因為隨時在變，變完之后，只要一換款，就需要工程師調試，成本自然就高了很多”。

IFR的數據顯示，2025年全球具身智能機器人的工業場景滲透率不足5%，遠低于傳統工業機器人的滲透率，這一數據也印證了行業落地難的現狀。王琪表示，“工業機器人的落地，需要循序漸進，我們不能馬上就要做那些非常泛化性、投入非常多的任務，那個難度很大，可能要等到五年、十年，才可能落地實現”，這種理性的判斷，也反映出行業從業者對當前落地困境的清醒認知。原欣也認為，AI的發展不是一蹴而就的，具身智能的產業化落地需要企業先做好應用層現代化，逐步積累技術與場景經驗，才能實現突破。

最終，能在具身智能領域勝出的企業，不是那些擁有最炫酷演示視頻的團隊，而是那些能像原欣所說“把應用現代化做好”，能如拓斯達所實踐的“基于工業土壤發展AI”，并能深度融合到SAP所倡導的開放、合規、共贏的全球商業生態中的長期主義者。當機器人真正成為企業全球智能運營的有機組成部分時，具身智能的萬億市場才算是真正開啟了它的黃金時代。具身智能市場“真正的較量”，才剛剛開始。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）