“具身智能”时代开启 具身智能行业市场前景研究分析

• 吴澳燕 2023年9月4日 来源：互联网 365 17
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具身智能是指一种智能系统或机器能够通过感知和交互与环境进行实时互动的能力。具身智能系统通常具备感知、认知、决策和行动的能力，能够通过感知器和执行器与环境进行交互，并根据环境的变化做出相应的决策和行动。

具身智能是指一种智能系统或机器能够通过感知和交互与环境进行实时互动的能力。具身智能系统通常具备感知、认知、决策和行动的能力，能够通过感知器和执行器与环境进行交互，并根据环境的变化做出相应的决策和行动。

人工智能大模型的出现将为产业创造更多新价值，打造一个具有泛应用能力的通用机器人，既要让它具备人类这一具身智能体所具有的大脑、小脑、身体三个关键部分，还要让它更适应人类社会环境。对于具身智能机器人来说，“大脑”主导上层的逻辑推理、决策、规划，以及用自然语言来和其他智能体、环境进行交流;“小脑”主要是通过主导视觉、触觉等多种感知来控制身体，从而完成复杂的任务;“身体”则是要有足够的硬件，如传感器和执行器。

人形机器人是信息制造、材料、能源、生命科学等技术的集大成者，在工业生产、民生服务、国防安全等领域拥有巨大的应用潜力，已成为世界主要国家科技竞争的新赛道，人形机器人作为机器人技术的重要发展方向，在医疗、教育、家庭服务和工业生产等领域展现出广阔的应用前景，也将在生活生产各领域发挥更大的作用。

人形机器人的商业化落地程度也是评价其成熟度的重要指标，它反映了技术可行性、市场需求、商业模式、用户接受度和生态系统建设等多个方面的成熟程度。例如，商业化落地意味着人形机器人技术在实际应用中得到验证和验证。在实际商业环境中，人形机器人需要面对各种挑战和复杂情况，比如与真实用户的互动、环境适应性、可靠性和安全性等。只有当人形机器人成功应用于商业场景并得到用户认可，技术的可行性才能真正得到证明。

生成式人工智能与人形机器人融合，可以开启“具身智能”时代。“具身智能”机器人是人工智能的终极形态。随着人形机器人技术的不断发展和应用场景的不断拓展，市场规模有望不断扩大。

据国际机器人协会预测，2021年到2030年，全球人形机器人市场规模年复合增长率将高达71%，2030年将达千亿元规模。此外，随着全球人口老龄化程度不断加剧，人形机器人在老年人照护、医疗康复、教育等领域有望得到更广泛的应用。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国具身智能行业市场深度分析及投资前景预测研究报告》显示：

“具身智能”为AI下一浪潮，赋能人形机器人从想象走入现实。“具身智能”赋能机器人等载体，使其具备自主感知、自主决策、自主执行、自主学习的能力。有别于现阶段机器人只能机械执行有限操作，机器人与环境交互感知的能力正是“具身智能”的精髓所在。

目前，特斯拉Optimus、波士顿动力Atlas等科技巨头布局人形机器人，AI具身智能持续迭代赋能，人形机器人行业有望迎来加速发展。

当前具身智能机器人还面临四个方面的挑战：一是它无法像大语言模型一样有一个具身的大模型实现一步到位，二是来自计算能力的挑战，三是如何将多模态的感官融合起来，四是对于收集数据的需求。

具身智能行业市场前景研究分析

相对于传统的人工智能系统，具身智能强调的是智能体(agent)需要与真实世界进行交互，并通过自身的学习，产生对于客观世界的理解和改造能力。具身智能是能够提升当前“弱人工智能”认知能力的重要方式，具体来说，通过构建具身智能体，强化学习算法的性能可以更加强大。

具身智能是人工智能的终极形态的说法存在一定的合理性，人形机器人是具身智能的物理形态之一，具身智能会根据使用用途和场景的不同，呈现不同的物理形态，例如动物形、汽车形、飞行器形等。多因素催化下，人形机器人加速发展。人形机器人的感知能力是具身智能的前提，也是控制和执行环节的前提，AI赋能也使得人形机器人有了更强的感知能力。在硬件端，感知是人形机器人运动控制零部件外的最主要环节，我们通过类比人类的五类感官来梳理人形机器人的相关感知硬件，包括交互控制、视觉传感、力控传感、位移姿态传感及运动控制传感。

人形机器人也成为科技企业们瞄准的新方向。海外特斯拉、戴森、三星、亚马逊等科技巨头正以各种形式切入人形机器人赛道。2022年，特斯拉推出人形机器人“擎天柱”，亚马逊注资机器人“Digit”，日前三星也投资了两足步行机器人“HUBO”。 国内来看，优必选、小米、达闼等厂商均有人形机器人产出。

目前，具身智能已在机器人技术、自动驾驶汽车和智能制造领域开辟了数万亿美元的市场机遇。但是，具身智能技术还处于早期的孵化阶段，存在关键核心技术不成熟、产业链生态尚未形成、安全与伦理挑战突出、相关法律法规和标准体系不健全等问题，距离大规模商业化落地还有很长一段距离。

具身智能的落地还需要解决数据和资源的挑战。为了让具身智能系统能够理解和互动于物理世界，需要大量的训练数据和资源支持。获取和标注这些数据是一项艰巨的任务，尤其是在复杂的现实场景下。同时，构建具身智能系统所需的硬件设备和基础设施也需要投入大量的资源和技术支持。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国具身智能行业市场深度分析及投资前景预测研究报告》。

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