具身智能：如何将其打造成新质生产力的核心引擎？
近年来，具身智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）作为人工智能与物理世界交互的重要载体，逐渐成为全球科技竞争的前沿焦点。2025年我国《政府工作报告》首次明确提出培育具身智能等未来产业，标志着EAI已从技术概念上升为国家战略。在这一背景下，厘清全球EAI发展态势，对我国抢占技术制高点、培育新质生产力具有深远意义。
从全球格局看，美国通过“星际之门”算力计划与机器人路线图巩固其基础研究优势；欧盟以《人工智能法案》为核心，构建“立法先行”的伦理治理框架；日本则聚焦老龄化社会需求，推动服务机器人商业化落地。相较之下，我国虽在政策布局与场景资源上具备基础，但仍面临核心技术自主性不足、软硬件协同效率低、标准体系缺失等挑战。
一、全球EAI战略布局：技术路线与治理范式分化
1. 美国：基础研究主导型战略
以《国家人工智能研究与发展战略计划》为牵引，美国注重从大模型、多模态感知等底层技术突破带动EAI发展。2025年启动的“星际之门”算力基础设施项目，进一步强化其AGI（通用人工智能）与EAI协同演进的生态优势。
2. 欧盟：伦理治理先行范式
从2018年机器人民事规则决议到《人工智能法案》，欧盟构建了全球最严格的AI监管体系。其特点是通过“安全可信”的标签化认证，引导EAI在医疗、工业等高风险场景中稳步落地。
3. 日本：社会问题驱动路径
面对超老龄化社会压力，日本将EAI视为社会基础设施。丰田研究所推出的柔性服务机器人Punyo，正是通过“技术-场景-商业”闭环验证，加速EAI从实验室走向家庭与医疗场景。
二、我国EAI发展：政策热与技术冷的双重现实
政策布局密集但协同不足
北京、上海、深圳等地已出台专项扶持政策，例如《北京市关于打造全国具身智能创新高地的三年行动方案》提出突破通用智能体与类脑智能技术。然而，国家层面尚未形成跨部委协同的战略体系，地方政策同质化倾向明显。
技术瓶颈亟待突破
• 认知映射缺失：现有EAI系统难以实现从感知到行动的自主推理，仍需人类高频干预；
• 数据壁垒难题：缺乏高质量、多模态的实时交互数据集，制约模型泛化能力；
• 软硬件割裂：本体零部件迭代速度滞后于算法发展，导致系统响应延迟。
产业链协同挑战
上游高精度传感器、关节模组依赖进口，中游系统集成商与算法公司缺乏标准化接口，下游应用场景以“演示性项目”为主，尚未形成规模化采购需求。
三、破局路径：构建“技术-场景-治理”三角框架
1. 以场景反哺技术突破
优先布局工业质检、仓储物流、医疗康复等高价值场景，通过“场景专项”带动异构计算、多模态大模型等关键技术攻关。例如宁波依托模具产业优势，开发专用工业抓取机器人，实现工艺参数自主优化。
2. 完善创新生态基础设施
建设EAI专用算力平台与开放数据集，推动“大模型+机器人”一体化开发框架开源。鼓励整车企业、家电厂商向EAI企业开放测试场景，加速技术迭代。
3. 建立适应性治理体系
参考欧盟经验制定EAI安全分级目录，在医疗、康养等领域设立“监管沙盒”。同步开展机器人伦理与社会接受度研究，防范技术滥用风险。
FAQ
Q1：企业如何切入EAI赛道？
建议从垂直场景（如汽车零部件分拣、医院物资配送）的解决方案入手，与行业龙头企业共建测试环境，降低技术验证成本。
Q2：EAI与工业机器人有何区别？
传统工业机器人依赖预编程，EAI则强调通过与环境交互自主决策。例如在杂乱货筐中识别并抓取特定零件，需融合视觉感知与实时路径规划。
Q3：国内EAI产业链哪些环节最需补强？
高扭矩密度关节模组、触觉传感器等硬件，以及跨场景模拟仿真平台是当前主要短板。
（本文基于公开资料与行业调研撰写）
