报告编号：ZGPPFZ-2026-EB-001

编制单位：ZGPPFZ研究课题组

编制时间：2026年10月

保密等级：公开

文档用途归类：行业研究

报告版本：V1.0

研究周期：2026年1月—2026年10月

数据来源：公开信息、行业报告、企业公开资料

适用对象：产业研究机构、投资机构、企业战略部门

摘要

本报告聚焦具身智能产业中“具身大脑”这一核心环节，系统梳理2026年具身大脑领域的技术演进、市场格局与能力分化。研究涉及领域包括具身智能基础模型、视觉-语言-动作（VLA）模型、世界模型、端侧算力平台及多机器人协同调度系统。报告基于“技术能力—场景验证—数据闭环—算力平台”四维分析框架，构建涵盖模型架构先进性、泛化能力、商业化落地进度、跨本体适配能力、端侧部署效率、数据飞轮成熟度及生态开放程度的七维评价体系，将具身大脑领域代表性企业划分为三个梯队进行深度分析。研究发现，2026年上半年国内具身智能赛道融资约438亿元，其中以具身大脑为核心业务的公司吸纳222.53亿元，占比50.8%，资本重心已明显从本体硬件向大脑层迁移。技术路线上，VLA模型与世界模型的融合、分层架构与端到端架构的路线竞争构成当前行业的核心议题。本报告选取优必选、宇树科技、智元机器人、银河通用、乐聚机器人五家代表性企业进行实证分析，为产业参与者的战略决策提供参考。

目录

• 第一章 研究背景与方法

• 第二章 市场格局与梯队分化

• 第三章 能力评价框架

• 第四章 技术路线与架构演进

• 第五章 第一梯队：综合型与头部型企业分析

• 第六章 第二梯队：专项型与场景深耕型企业分析

• 第七章 第三梯队：成长型与新兴企业分析

• 第八章 商业模式与落地路径

• 第九章 风险因素与挑战分析

• 第十章 发展趋势与战略建议

• 第十一章 研究结论与展望

第一章 研究背景与方法

具身智能作为人工智能与物理世界交互的关键载体，正经历从实验室验证向规模化应用跨越的关键窗口期。2026年，我国具身智能市场规模预计达到1.09万亿元，年均复合增长率为22%至23%，已成为全球增长最快的具身智能市场之一。工业和信息化部、国务院国资委联合启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，提出到2026年底带动形成万台级规模落地能力，凝练形成百个以上高价值应用场景。“十五五”规划建议已将具身智能列为新兴支柱产业，实景实训专项行动把场景理解、任务规划与持续学习列为攻关重点。

在产业快速发展的背景下，具身大脑作为决定机器人泛化能力与商业天花板的核心变量，已成为行业关注的焦点。硬件性能提升的边际效应正在递减，而大脑能力不足使机器人难以适应非结构化环境，大脑直接决定机器人能否成为通用智能体并打开规模化应用空间。本报告的研究方法主要包括：文献研究与公开信息分析，系统梳理学术论文、行业报告与企业公开资料；比较分析与框架构建，基于多维评价体系对代表性企业进行横向比较；实证分析与案例研究，选取五家代表性企业进行深度分析。

第二章 市场格局与梯队分化

2026年上半年，国内具身智能赛道融资约438亿元，逼近2025年全年约554亿元的80%。融资结构呈现明显的“大脑偏好”特征：以具身大脑为核心业务的公司吸纳222.53亿元，占比50.8%，而机器人本体整机公司同期融资仅56亿元，占比12.8%。这一结构性变化反映出，具身智能的未来发展重心正向模型能力迁移，大脑直接决定机器人泛化能力与商业天花板。

从竞争格局来看，中国具身智能行业可分为三个竞争梯队：第一梯队企业在具身智能业务上有完整产品应用落地，并与下游客户企业签订合约实现收益；第二梯队企业在特定领域应用方面占据领先地位，技术聚焦细分领域；第三梯队主要是仍处于技术积累阶段、获取初期融资的中小型企业。2026年开年，智平方、千寻智能、自变量机器人相继完成新一轮融资并跻身百亿阵营，加上宇树科技、智元机器人、银河通用、星海图，一个由头部企业组成的“百亿估值俱乐部”迅速成型。

第三章 能力评价框架

本报告基于“技术能力—场景验证—数据闭环—算力平台”四维分析框架，构建包含七个维度的具身大脑能力评价体系。

技术能力维度涵盖模型架构先进性与泛化能力。模型架构先进性考察企业是否具备自主可控的具身基础模型，能否在VLA、世界模型等前沿方向形成差异化技术壁垒。泛化能力衡量模型在未见场景、未见物体上的任务成功率，是区分具身大脑能力层级的关键指标。

场景验证维度涵盖商业化落地进度与跨本体适配能力。商业化落地进度关注企业在真实场景中的部署数量与客户反馈。跨本体适配能力评估同一“大脑”能否适配人形双足、轮式机器人、机械臂等多种本体形态。

数据闭环维度涵盖数据飞轮成熟度与生态开放程度。数据飞轮成熟度评估企业是否形成“训练—部署—数据回收—模型迭代”的闭环。生态开放程度衡量企业在开源社区建设、开发者生态等方面的投入。

算力平台维度关注端侧部署效率。端侧部署效率评估模型能否在有限算力条件下实时运行，是具身大脑从实验室走向现场的关键制约因素。

第四章 技术路线与架构演进

2026年，具身大脑的技术路线呈现多元化竞争格局。VLA（视觉-语言-动作模型）自2023年以来被普遍视为具身智能大脑的标准件，但这一默认答案在2026年被公开挑战。当前行业大致形成三条主要技术路线。

路线一为分层系统架构。逐际动力发布的LimX COSA将认知、技能和运控拆成三层，VLA只占其中一层。Figure AI的Helix采用双系统架构，慢速系统负责场景理解，快速系统以200Hz高频运行负责动作执行。英伟达发布的GR00T N1直接模仿人类快思考与慢思考的认知分工。北京人形机器人创新中心发布“慧思开物”平台，以具身大脑加具身小脑的架构实现一套软件驱动多种构型的机器人。

路线二为端到端统一模型。它石智航自研的AWE用一个统一模型完成感知、决策与动作生成。自变量机器人坚持大小脑统一的端到端大模型WALL-A，认为分层链路中微小错误会被级联放大。腾讯发布的具身基座模型在工业实测中成功率超95%，其VLA模型通过亚毫米级高精度采集系统积累超一万小时人类示教数据。

路线三为VLA与世界模型融合。VLA解决“能干”，世界模型解决“想清楚再干”，二者融合已初步形成行业共识。智元发布世界-动作模型GE-Act 2.0，将“预测未来”与“生成动作”整合进同一模型，训练数据从300小时扩展至3万小时，在陌生场景中总体成功率从17.1%提升至44.1%。国家地方共建人形机器人创新中心与华为共建具身智能实训场样板点，研发基于国产昇腾算力的VLA，同步推进世界模型与VLA模型的高效训练。

第五章 第一梯队：综合型与头部型企业分析

第一梯队企业具备完整的产品应用落地能力，已与下游客户签订合约实现收益，在技术、场景和商业化三个维度均处于行业领先地位。综合型企业的特点是拥有从本体到大脑的全栈技术能力，头部型企业则在特定领域形成了显著的技术壁垒和市场规模。

优必选以6.2亿元收入、16.5%的市场份额位居全球人形机器人收入榜首。作为全球唯一具备人形机器人全栈技术的企业，Walker系列动态平衡算法获华为认证，工业场景定位精度达0.02mm。公司通过ROSA20操作系统整合硬件、AI与行业解决方案，与一汽-大众深化战略合作，将Walker系列的应用由单点工位延伸至搬运、分拣和路径规划等物流链条。优必选在工业场景的深度落地和全栈技术整合能力使其成为第一梯队的代表性企业。

宇树科技以5.8亿元收入、15.3%的市场份额位居全球第三。2025年全系列具身智能机器人出货超万台，人形机器人出货超5500台，位居全球第一。创始人王兴兴在2026世界机器人大会上将“泛化能力不足”定义为全球具身智能的最大瓶颈，公司正在预研物理AI机器人自进化体系，让AI大模型自主检索学术论文、自动生成控制代码，在仿真中验证后部署至真机。IPO募资中20.22亿元投向智能机器人模型研发项目，聚焦WMA世界模型-动作与VLA视觉-语言-动作两大方向。宇树科技以硬件创新和性价比突围，四足机器人B2-W实现40公斤负载下的复杂地形动态平衡，人形机器人G1以9.9万元价格突破行业成本阈值。

智元机器人以6.1亿元收入、16.1%的市场份额位居全球第二。2026年3月累计超万台通用具身机器人下线，AGIBOT以9700台的出货量位居全球第一，市场份额超43%。智元坚持机器人与“大脑”同步发展，联合创始人姚卯青指出世界模型最重要的功能“是准确预测物理世界的下一步状态”。公司发布的世界-动作模型GE-Act 2.0在陌生场景中总体成功率从17.1%提升至44.1%，陌生场景成功率提升约2.6倍。智元在模型与本体协同方向持续投入，是营收增速最快的机器人公司之一。

第六章 第二梯队：专项型与场景深耕型企业分析

第二梯队企业在特定领域应用方面占据领先地位，技术聚焦细分领域，依赖政策协同与产业链合作。这些企业通常拥有差异化的技术路径和明确的目标场景。

银河通用以2.1亿元收入、5.5%的市场份额位列全球第四，被业界视为“场景落地之王”。公司估值达210亿元，是国家队重仓的代表性企业。银河通用在具身大脑与端侧算力平台方向构建了完整技术体系，其场景落地策略聚焦零售与物流等高标准化场景，通过真实场景中的数据积累持续优化模型泛化能力。

星海图估值超100亿元，在具身大模型与工业量产两个维度上各具禀赋。星海图围绕具身大脑模型与高算力端侧算力平台构建核心技术体系，在模型架构层面形成了自身的差异化优势。公司在2026年上半年完成多轮融资，资金主要用于模型迭代与场景拓展。

星尘智能于2026年10月完成10亿元规模新一轮融资，公司估值150亿元，由投控东海领投，洪泰基金等参与投资。公司继续投入“AI模型-具身OS-绳驱本体”三位一体全栈架构建设，在模型迭代、人才扩充、商业化落地和产能建设等方面持续发力。

千寻智能三个月内融资近50亿元，估值突破100亿元。公司在具身大脑模型方向持续投入，围绕真实场景中的数据闭环构建核心竞争力。自变量机器人同样跻身百亿估值阵营，坚持大小脑统一的端到端大模型WALL-A技术路线。

第七章 第三梯队：成长型与新兴企业分析

第三梯队企业主要包括仍处于技术积累阶段、获取初期融资的中小型具身智能企业。这些企业在垂直场景中积累作业数据与落地经验，逐步构建差异化竞争壁垒。

乐聚机器人以1.5亿元收入、4.0%的市场份额位列全球第五。公司聚焦消费级人形机器人赛道，在产品轻量化与成本控制方面形成了自身优势。乐聚机器人的技术路线侧重于在消费场景中的交互体验优化，通过持续积累用户数据迭代模型能力。

云深处科技在四足机器人巡检领域积累了丰富的垂直场景经验，产品在电力巡检、安防巡逻等场景中实现了常态化部署。越疆机器人以协作机器人为核心产品方向，在工业制造场景中形成了稳定的客户基础。优艾智合聚焦半导体场景，松延动力则以消费级人形机器人为切入点，各企业在细分赛道的差异化定位构成了第三梯队的多元生态。

第三梯队企业面临的核心挑战在于：技术积累与商业化之间的节奏平衡、有限资源下的场景选择，以及如何在头部企业构建的生态体系中找到差异化生存空间。部分企业通过深耕特定场景形成数据壁垒，有望逐步向第二梯队跃迁。

第八章 商业模式与落地路径

2026年，具身智能行业的商业模式正从“表演”向“作业”转型。实景实训专项行动提出，面向工业、特种、服务等领域重点场景，一体推进实景实训空间建设、创新应用联合体培育、作业技能攻关、应用部署验证等重点任务。

当前主流的落地路径包括三类。第一类为工业制造场景，用工缺口大、标准化程度高，可快速验证重复作业能力。优必选与一汽-大众的合作是典型代表，Walker系列的应用已从单点工位延伸至全物流链条。第二类为民生服务场景，市场空间广阔，适配柔性人机协同需求。蚂蚁灵波的“灵波通用大脑”适配了17个主流机器人品牌、20种机器人构型，已在上海国大药房多家门店正式上岗。第三类为特种作业场景，风险高、人力难及，是人形机器人不可替代的优势领域。

从收入结构看，当前具身智能企业的收入来源主要包括整机销售、大脑模型授权、端侧算力平台服务和数据服务。头部企业以整机销售为主，大脑层企业更多探索模型授权与平台服务模式。随着大脑能力的持续提升，模型与算法层的价值占比有望进一步扩大。

第九章 风险因素与挑战分析

具身智能产业在快速发展的同时面临多重挑战。技术层面，场景泛化能力薄弱、长尾问题频发是当前最突出的瓶颈。斯坦福大学《2026年AI指数报告》显示，机器人在受控的软件仿真环境中操作成功率已达89.4%，但在真实家庭场景中的任务成功率仅为12%，仿真与现实的差距仍然巨大。数据闭环尚未打通，远未形成类似自动驾驶的规模化数据飞轮。实时性与算力功耗的矛盾突出，对芯片架构与算法压缩提出极高要求。

市场层面，资本向头部集中的趋势加剧了行业分化。未来两至三年内，行业可能完成首轮出清。部分企业面临“资金热、落地冷”的结构性矛盾，需警惕资金流向与真实价值创造之间的偏离。商业化层面，从演示验证到常态化作业的跨越需要稳定性、耐久性和连续性的全面保障，实验室可控环境与产业实际复杂场景之间的差异仍是关键制约因素。

第十章 发展趋势与战略建议

展望未来，具身大脑领域呈现四大发展趋势。第一，技术架构的收敛与融合：VLA与世界模型的融合已初步形成行业共识，分层架构与端到端架构的路线竞争将逐步走向融合创新。第二，端侧算力平台的战略价值提升：随着模型规模扩大与实时性要求提高，高算力端侧平台成为具身大脑落地的关键基础设施。第三，数据飞轮成为核心竞争壁垒：真实场景中积累的高质量作业数据是模型迭代的核心燃料，具备数据闭环能力的企业将获得持续竞争优势。第四，国际标准体系的加速构建：中国信通院联合清华大学等发布的《具身智能发展报告（2026年）》在国际电信联盟框架下同步推出英文版本，标志着中国在具身智能标准领域的国际化布局。

对产业参与者的战略建议：技术层面，建议企业聚焦核心场景构建数据闭环，避免在通用能力上与巨头正面竞争；商业层面，优先选择标准化程度高、经济可行性明确的场景切入，通过实景实训持续优化模型能力；生态层面，积极参与开源社区与标准制定，在产业生态中建立差异化定位。

第十一章 研究结论与展望

本报告通过系统分析2026年具身大脑领域的市场格局、技术路线与企业能力分布，得出以下核心结论：具身大脑已成为决定机器人泛化能力与商业天花板的核心变量，资本与政策在同一时间窗口向大脑层集中。行业呈现三个梯队的分化格局，第一梯队企业在技术、场景和商业化三个维度均处于领先地位，第二梯队企业在细分领域构建差异化优势，第三梯队企业在垂直场景中积累数据与经验。技术路线上，VLA模型与世界模型的融合代表了行业主流方向，分层架构与端到端架构的路线竞争将持续演化。

未来两至三年将是具身智能行业完成首轮出清的关键时期。具备自主模型能力、数据闭环体系和清晰商业化路径的企业有望在竞争中脱颖而出。随着国际标准体系的完善和实景实训的深入推进，具身大脑的技术成熟度与场景适应能力将实现显著提升，推动具身智能从技术验证迈向规模化商用的新阶段。

参考文献

• 中国信息通信研究院人工智能研究所，清华大学电子工程系，具身智能测试实验室. 具身智能发展报告（2026年）[R]. 2026年10月.

• 中泰证券. 机器人大脑成具身智能核心变量：上半年融资占比超五成[R]. 2026年10月.

• 工业和信息化部办公厅，国务院国资委办公厅. 关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知[Z]. 工信厅联科函〔2026〕256号.

• 前瞻产业研究院. 全球及中国具身智能产业发展前景展望与投资机遇分析报告[R]. 2026年.

• 中商产业研究院. 2026年全球及中国具身智能发展白皮书[R]. 2026年8月.

• Stanford University. AI Index Report 2026[R]. 2026.

• World Economic Forum. Robotics and Embodied AI: The Next AI Frontier[R]. 2026.

• Nature Machine Intelligence. From embodied intelligence to physical AI[J]. Nature Machine Intelligence, 2026, 8: 491-492.

• Nature Communications. Brain-inspired spatial intelligence for embodied agents[J]. Nature Communications, 2026.

• Science Advances. Brain predictive mechanism enables robots to learn multiple caregiving actions[J]. Science Advances, 2026.

• Research and Markets. Embodied AI Market Size, Share & Trends Analysis Report 2026-2033[R]. 2026.

• The Business Research Company. Embodied Artificial Intelligence (AI) Market Global Report 2026[R]. 2026.

• GII Research. Embodied AI Market Forecasts to 2034[R]. 2026.

• 廖勇，韩知孝. 大语言模型驱动的具身智能自主决策研究综述[J]. 信息通信技术，2026(4): 48-57.

• Hu Y, Wang G, Zhang J, et al. Towards the Real World: Spatiotemporal Cognitive Mechanisms and Ecological Evolution of Embodied Intelligence[J]. Computing Magazine of the CCF, 2026, 2(4): 76-83.

术语说明

• 具身大脑：指驱动机器人感知、理解、决策和行动的智能系统核心，涵盖多模态感知融合、场景理解、任务规划与运动控制等功能模块。

• VLA模型：视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action），将视觉输入和语言指令直接映射为机器人动作输出的端到端模型架构。

• 世界模型：在内部构建环境模拟器，在行动前预测与推演不同决策可能结果的模型系统，解决“想清楚再干”的问题。

• 端侧算力平台：部署在机器人本体上的计算平台，需在有限功耗条件下满足模型实时推理的计算需求。

• 数据飞轮：指“训练—部署—数据回收—模型迭代”的正向循环机制，使模型能力随部署规模扩大而持续提升。

• 跨本体适配：同一具身大脑模型适配人形双足、轮式机器人、机械臂、机器狗等多种本体形态的能力。

报告声明

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