新華網北京1月16日電（鐘雨泉） 2025年被業界公認為具身智能元年，在國家戰略指引與産業各方協同發力下，行業實現跨越式發展，築牢了産業化基礎。展望2026年，隨着核心技術突破、商業化落地深化等多重利好疊加，具身智能行業正迎來加速發展的關鍵階段。多位來自行業協會、企業、科研機構及投資領域的專家學者與企業家接受新華網專訪，共同回顧行業發展成果，展望未來突破方向。

  余健：國家戰略引領 具身智能行業未來將迎爆發式增長

  中國信息協會副會長、具身智能專委會名譽主任余健&&：“2025年是具身智能的行業發展元年，‘十五五’規劃建議中明確將具身智能列為六大未來産業之一。”

  談及過去一年的發展，他坦言：“2025年具身智能的發展取得了很大成績。由於人工智能特別是大模型技術的快速迭代，具身智能的本體呈現了多元化發展的趨勢。國內像宇樹科技、樂聚智能、優必選等一批代表性企業相繼涌現，豐富了産業生態。”

  同時，機器人的智能化程度得到了提高。他介紹：“目前國內機器人具身智能的訓練場大概有將近30個，圍繞着新消費、新零售、新康養、新製造等場景，機器人得到了快速發展。”

  展望2026年，余健期待機器人的“大腦”（決策能力）與“小腦”（執行能力）協同發展能實現重大突破，為智能機器人産業帶來革命性變革，推動行業迎來爆發式增長。

  徐寧儀：大算力芯片築牢核心支撐 商業化閉環初步形成

  輝羲智能創始人兼CEO、上海交通大學清源研究院長聘教授徐寧儀博士針對具身智能核心部件——“大算力芯片”展開解讀。

  他認為：“大算力芯片是具身智能的大腦和中樞，是在傳統芯片基礎上進行的全面升級，並實現信息、模型和行動三系統的協同演進。”

  他進一步解釋道：“首先大算力芯片要採集整個環境的信息，並且對環境做精準的感知。這樣模型系統就能夠把這些信息進行完整的處理和思考。再通過行動系統來進行控制，進而影響我們的物理世界。”

  在徐寧儀看來，大算力芯片是讓上述的三系統實現“快速協同演進”的關鍵。“這一目標的實現一方面可以使生産效率得到大幅度提升，另一個方面則是讓具身智能得以更加深入到生産生活的各個方面，比如工業、養老、家庭等”他説。

  在商業化路徑上，他&&：“2026年是具身智能從0到1商業化閉環驗證的關鍵一年。輝羲將通過提供高性能的算力底座，攜手上下游的整機廠商和關鍵的供應鏈合作夥伴協同作戰。”

  董霄劍：以穩定性與成本優化破局 推動規模化量産普及

  偉景智能創始人兼CEO董霄劍從具身智能機器人規模化量産的關鍵點出發進行了分享。

  在他看來，達到規模化量産首先意味着機器人的穩定使用。“我們要求偉景的機器人賣出去要做到三年無大修，就是在這3年的過程中，機器人本身能夠自己穩定地運行。再一個就是成本優化的問題，2017年的時候我們就提出成本不能高於12萬，並持續對整個工藝和材料進行改進。為了讓機器人産品作為日用品真真正正走向家庭，走向各個服務場景，這是必須要做的。”他説。

  同時，他補充道，“對於人形機器人而言，它需要有自己擬人化的感知系統，能夠自己感知到自身出現的問題，能夠真正像人一樣自主工作而不是遙操。”要做到這點，智能化的

  董霄劍還補充説明了立體視覺對於人形機器人的重要性：“對於一個人形機器人來講，它首先要做的不是對話，而是操作。而對於操作來講，高精度的、彩色的、可理解的、可自我學習的立體視覺系統是非常重要的一個核心。”

  劉河生：腦科學賦能決策系統 腦機接口落地場景拓展

  昌平實驗室首席科學家、腦科學部主任劉河生博士從科研視角切入，闡述了腦科學研究對具身智能發展的重要支撐作用。

  他&&：“我主要是研究系統腦科學和認知神經科學，用成像的方法去捕捉大腦裏的功能區域是如何布局的。通過這種方式，可以把大腦的百億量級的神經元的問題變成一個很小規模的系統問題。這就和我們具身智能特別有關係，比如指導具身智能很重要的決策系統的設計。”

  他強調：“知道大腦的功能布局以後，對腦機接口將來的發展是非常關鍵的。如果説腦科學沒有發展，光是在材料和控制領域發展，腦機這個領域不會有太突破性的進展。”

  在産業落地方面，他介紹道：“現在這一技術在醫療康復領域已經看到了初步的應用，未來隨着更進一步的研究，我們對很多別的疾病，比如老年癡呆、帕金森、自閉症等，包括抑鬱症這些一些情緒障礙，我們都有可能結合我們的機器來直接對大腦進行一些調控。”

  張丹：資本聚焦三大核心邏輯 助力2026技術與産業升級

  首鋼基金董事總經理張丹從投資視角對具身智能行業發展邏輯與方向進行了解讀。

  他&&：“我們投資企業大概看重這麼幾個點：一是技術先進性，核心是機器人能否進行最終的泛化，在新場景中以智能體方式自主決策動作。目前我們看到的大多數機器人做出的動作基本都是已經編程好的，它是否能根據不同場景去做反饋這是我們關注的；二是商業化落地能力，目前行業還處於‘輸血’而非‘造血’的階段，所以我們比較關注企業自主造血與場景落地能力；三是平台化發展潛力，行業目前已呈現平台型企業與細分賽道龍頭協同的競爭形態。”

  展望2026年，他指出技術迭代關鍵方向在於開發開源系統兼容更多硬體、研發低功耗機器人芯片解決續航痛點、以及通過場景訓練充實數據提升泛化能力。

  “首先從技術來説，機器人芯片雖然不像AI芯片算力要求這麼大，但它要求節省功耗，比如説機器狗巡檢，兩個小時可能就能巡兩圈，但如果我們想讓它24小時作業，比如説夜間作業，我需要它的芯片和電池系統，一個是輕，另外一個它能更低功耗。”他説。