研究目标
研究背景
2025年，中国政府工作报告首次将具身智能纳入未来产业培育计划，标志着其成为推动新质生产力发展的核心赛道。而具身智能也正从实验室转向商业化探索，在各行业场景开启试点应用。
研究目标
了解具身智能的基本概念及相关技术了解2025年具身智能在各场景的商业化应用情况
本报告的关键问题
具身智能的核心特征，以及与离身智能的差异具身智能在各场景的商业化应用情况
具身智能的核心技术及面临的挑战
观点摘要
01具身智能应用现状：
◆2025年，全球具身智能已逐步从实验室走
向场景落地，然而商用化进展低于预期，效率、成本、场景适配三大方面均让商用化面临各方面挑战。未来五年，具身智能在各场景的落地仍将遵循“从简单到复杂”、“先专后通”的原则。在2030年前，具身智能的核心在于工业专用场景，之后延伸至以“零伤亡”为安全底线的家庭场景，最终迈向通用场景。
02具身智能面临的主要挑战：
◆技术挑战方面，具身智能当下仍缺乏自主
意图生成能力，且难以完成从环境理解到任务执行的完成闭环；真实数据量的不足、合成数据的质量低制约了模型训练与场景适配；软件生态割裂限制了系统的开发；
◆应用挑战方面，市场需求的模糊和用户接
受度低制约了具身智能的商业化进程；产品形态的合理性容易限制具身智能与场景的适配性；产业链条的不完善也阻碍了其产业的规模化发展和技术迭代。
AGI:通用人工智能，是一种能够模仿人类思维、决策并具备自我意识和自主行动能力的人工智能系统。与传统人工智能不同，AGI具有通用性，可适应多种复杂场景，通过自我学习和改进解决任何问题而无需人为干预。其目标是实现从“工具”向“生命”的转变，目前仍处于研究初级阶段，但在医疗、金融、交通等领域展现出潜在应用价值。
MPC:模型预测控制，是一种基于预测的多变量控制算法，通过动态模型预测系统未来状态，并在有限时域内求解优化问题以生成控制序列。其核心特点是滚动优化和约束处理，能够在化工、工业自动化等领域应对复杂系统的时变性和不确定性，同时考虑输入输出及状态变量的约束条件，广泛应用于自动驾驶和智能制造等场景。
RL:强化学习，是机器学习的重要分支，通过智能体与环境的交互试错学习最优策略。智能体根据执行动作后获得的奖励信号调整策略，以最大化长期累积奖励。其核心依赖价值函数评估状态-动作对的收益，并通过优化策略逐步逼近最优解。RL已在游戏(如AlphaGo)、机器人控制和推荐系统等领域取得显著成果。
SoC:系统级芯片，是将微处理器、存储器、模拟/数字IP核等关键组件集成于单一芯片的集成电路，面向特定用途的标准化产品。其高度集成特性广泛应用于智能手机、智能汽车和物联网设备，决定设备的核心性能(如运算速度、图形处理能力)。2025年全球市场规模预计达1864.8亿美元，亚太地区因5G和AI需求增长成为主要驱动力。
WBC:全身控制算法，是一种用于多自由度机器人运动控制的优化策略，其核心目标是通过协调机器人全身关节运动，实现动态平衡与复杂任务执行。该算法广泛应用于人形机器人、四足机器人等领域，常与模型预测控制(MPC)结合以提升抗干扰能力和运动精度。
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