具身智能发展报告

CAICT中国信通院集智蓝皮书《具身智能发展报告

(2025年)》解读中国信息通信研究院2026.01CAICT中国信通院01

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具身智能概念内涵逐步明确02.数据驱动下的具身智能技术多路径探索03.场景驱动下的具身智能产品谱系不断丰富04.具身智能产业生态加速完善05.

具身智能产业展望目录Directory开环系统

闭环系统模型人本体8体单系统到复合系统

未来生产生活的“智三样”来源：中国信息通信研究院增加认知、协作和学习能力获取信息具身智能环境

本体认知

量人-机

基础模型学习物理环境协作多迅任务执行01

.具身智能概念内涵逐步明确

CAICT中国信通院□

具身智能：指与物理实体融合的人工智能，能够自主与物理世界交互并适应环境。>

机器人、智能运载工

具、新型智能产品>认知

、决策与行动

的统一环境交互>

“

第一人称视角

”与现实物理世界交互和自适应>认知能力：从“看见”到“

看懂

”>写作能力：从“单机执行”到“协同作业”

>

学习能力：从“干前学”到“干中学”.来源：ITU-TF.748.66人具身智能境环核心内涵：基于身体交互的“智能闭环”具身本体智能内核境环体本本302.数据驱动下的具身智能技术多路径探索

CAICT中国信通院□

具身智能围绕“数据-模型-本体”三个关键要素加快技术探索，云-边-端协同支撑现实应用落地,LLM

VLM

VLA世界模型云边端服务平治云侧

边侧数据服务仿真平台

横型服务开发工具数据处理技能编排数据是具身智能闭环飞轮启动起点，行业围绕仿真合成数据和真实数据开展广泛技术实践。模型模型作为智能核心处于早期阶段，路径明显分散。大脑能力和大小脑协同是当前核心瓶颈和主要创新方向。本体本体是承载智能的物理实体，多元形态融合发展，底层硬

件和零部件工艺链沿技术复

用和创新并进。动力系统

能源系统模型

本体执行系统系统集成数据

本体

数据云-边-端为具身智能提供了豆补运行环境，支撑系统智能在现实场景中有效泛化。物理模拟引摩+仿真平台、世界模型:生成式模型模型仿貢合成数据

真机采集数据模型部署数据上传端侧端侧计算芯片开放环境采集夹爪数采

灵5手教采外骨骼数采来源：中国信息通信研究院数据回流数据动作捕捉光学捕捉惯性捕捉遥操作VR遥操同构遥操高

性

能

材

料结

构

件物体资产合成物理环境生成动作视频轨迹合成感知系统402-1

.多路径探索具身基础模型

CAICT中国信通院□当前具身智能模型技术路径分为四条，聚焦具身基础模型探索分层大模型、端到端大模型和世界模型路线以VLA为核心，呈现“

大一统”和“分层协作”两类设计架构

。融合或集成不同组件实现关键能力突破

，尚未形成“

感知-决策-执行”

闭环。在大脑中构建了物理模拟世界，通过行为推演和预测优化行为策略。聚焦具身基础模型以VLM为核心，促进规划推理与动作执行的有效衔接。通过融合多模态辅助信息或思维链等，强化空间理解、动作推理能力

,端到端大模型

世界模型路线3

路线4分层大模型端到端大模型世界模型人工编程任务规划感知算法集成大脑硼UM.

VLM(睡知、决氟全模态感知推理规划E

4导世界模型(

决顺:执行)行为推演动作预测VLA感知、决氟、执行)能力更强的VLAVLA+V儿M模块化分层路线路线1本体

品小脑

运动控制

运动控制

运动控制分层大模型路线2外部环境文本

视频

音频触觉

RGB+Depth

点云来源：中国信息通信研究院具身智能数据从采集、处理到使用的生产环节均存在突出问题数据采集

数据处理

数据使用

数据流通难以用可控成本获得大规模、高质量数据格式不兼察:采集设备差异:仿真平台和工具链差异跨本体难互通模型和本体难解耦，数据和本体强相关跨机构难共享缺乏可信的数据共享机制602-2.具身智能数据成为核心需求，相关技术加速发展

CAICT中国信通院□高质量、大规模数据是支撑具身智能模型发展的关键，行业围绕仿真合成和真实数据积极探索数据采集方案，试图以可控成本提供更多高质量数据具身数据来源包括海量互联网数据、仿真合成数据和真实数据三大类真实数据训练扬/开放环境遥操采集、开放环境采集、动作捕捉少高低高仿真合成数据仿真环境仿真平台、世界模型、生成式模型中中中中互联网数据开放环境互联网多模态数据海量低高低依赖仿真或真实场景搭建、专业设备和专家示教真实数据：人在环l

单次采集成本高仿真合成数据：算力需求大.

技术门槛高，无法弥合虚拟到现实差距数据配比和狂务、训练策略等均有关联需要针对任务适配的目标能力进行数

据模态和数据源的配置丨并选择适用

的数据训练策略需要针对多模态，强异构数据进行严格的质量把控不同任务存特定的数据需求，不同处理频率、

标注信息丰富度等均对模型性能影响很大缺乏数据质量控制方法和量化指标尚未形成可复制的数据配方数据难整合、难难共享数据挑战互通、02-3.本体技术多元发展，重在软硬一体零部件创新

CAICT中国信通院□模型带动具身智能本体多形态协同发展，包括机器人、智能运载装备、新型智能产品等。虽然本体形态干差万别，但底层硬件模块具有一致性，零部件工艺链技术具备可参考性，能够实现技术复用或低成本技术迁移,技术复用或低成本迁移

重点突破机器人零部件技术自动驾驶汽车传感器迁移到机器人，如压力、触觉:

力矩传感器汽车传动齿轮加工能力用于生产机器人关节模组、谐波减速器等精密部件高能量密度、高倍率的新能源汽车固态电池

用于机器人、无人机机器人、无人机与自动驾驶汽车执行系统有差异，但底层电机、控制器和传动系统一致对铝合金、碳纤维复合材料和特种工程塑料

(PEEK)等轻量化、高强度的高性能材料结构件与航空制造要求一致聚焦突破六维力触觉传感器结构设计、应变片生产加工、标定检测等方面技术向多模态感知单元集成、高性能柔牲材料创新等方向发展关注紧凑型、高扭矩和散热性能关注自由度升级和智能感知能力感知系统动力系统能源系统热行系统副性材料结构件本体结构规模化应用成本控制

7仍处于单台套交付验证阶段，软硬件兼容性和场景适配能力不足.本体结构存在物理局限性，使

用寿命和稳定性尚无法保障,没某省市场和

明

确应用场景

，就难以摊薄成本。力触觉传?器电子皮肤一体化关节灵巧手三

大难题03.场景驱动下的具身智能产品谱系不断丰富CAICT中国信通院□从产品形态看，目前具身智能产品包括机器人、智能运载装备和新型智能产品三大类构型；从场景应用看，以人形机器人、复合轮臂机器人为代表的产品以科研、训练扬、娱乐表演或特定场景试点为主。具身智能产品典型形态人形机器人(汉足哔试)四足多足机器认仿生机器人智能机械臂自动驾驶汽车无人驾驶肮空器无人船变形某著名企业装置集群式微型智能机器智能可穿能设备新型智能产品：具身智能最“前沿”探索方向变形某著名企业装置集群式微型智能机器科研探索为主，面向极端环境、精准医疗8—测绘勘探一安翎监控—物流配送一城标运蒲→一安防巡检

—河道运维

—水上救援;应意救演外探索库);靶向给药；细胞操作(消在)

~

(滑廷)骨

Q人形机器人复合轮臂式>运诽和作业能力升级>

已具备“试岗

”条件机器狗>加速走向商用和消费仿生机器人>

水陆两栖，上天入海智能机械臂>程序执行到自主作业教育科研教育科研教学科研汽车，

电子装配无人出租农田植保水文监测教学科研教学科研运动作业能力增强无人驾驶航空器>无人机深入农业:

安防、物流eVTOL城际运输能力突破—娱乐表演物流配送食品饮料一

无人环卫自动驾驶汽车>商业化加速，L3上车，L4探索训练扬巡逻巡检特种作业生物制药无人公交迎宾导览应急救援技术验证金属加I无N配送智能

运载装备：具身智能落地“最快”载体机器人：具身智能最“热门”载体工业商业场景实训家庭消费

→机器人

智

能

运载

装

备新

型

智

能

产品来源：中国信息通信研究院一一一—一落地典型应用场景肢体功能障碍辅助康复训练径y家庭服务工业制造商业服务应急安全科研教育具身智能某著名企业操炸产品具身智能运载装备新型具身智能产品体接口

通信协作

架构传感系统控制系统执行系统能源系统通信模块全贯多模态感知交互具身规划与决策

运动控制感知决策行动一体化智(基础模型

具身智能体数据集仿真平台操作系统计算平台开发工具生命04.

标准体系有序建设，正在针对性解决产业亟需问题CAICT中国信通院□具身智能尚处于产业发展初期，需要科学、高效:准确的标准化研究，推动产业技术升级和规模应用

,I标准体系的建设既需要满足当前发展阶段产业对标准和规范的需求，又要能够为未来产业进一步发展预留空间。保障要素难共享资产无法互通，重复开发和二次开发现象普遍，数据“重复采、

不好用

、

难共享”能力评价不统一不同企业和机构采用不同的基准，需聚焦实际应用场景，构建一套具身智能的基准测试方法

(EAI

Bench)安全与伦理标准缺失构建本体安全(算法、感控、数据)、应用安全和交互安全

(人-机^物-机^

机-