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报告名称：2025具身机器人行业未来展望报告-从具身智能大脑、大模型进展及对应技术分析

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具身机器人行业蓄势待发：从技术演进到商业化落地的全景洞察

具身机器人行业正站在新的历史起点，从人脑结构拆解到机器人大脑构建，从英伟达的算力霸权到国内外大模型的竞速，具身机器人技术正沿着一条清晰的进化路径快速演进。人脑结构的深入拆解为机器人大脑的构建提供了绝佳的参照，英伟达凭借其强大的边缘计算平台Jetson系列，在机器人算力领域占据了主导地位。国内外厂商在大模型方面的进展，如银河通用的 GraspVLA、Figure AI 的 VLA 通用大模型、智元通用的 GO - 1 和英伟达的 GR00T N1 等，正不断推动具身智能走向新的高度。这些技术进步为具身机器人的商业化奠定了坚实基础，预示着一个智能机器人新时代的到来。

英伟达算力霸权与算法路线的多元化探索

数据采集与训练的技术难题与突破

数据采集是具身智能发展的关键环节，Sim2Real 和基于真实世界数据采集两种路线各有侧重。Sim2Real 通过仿真环境学习技能并迁移至现实世界，但存在仿真与现实差异的难题；基于真实世界数据采集则面临数据稀缺、成本高昂的困境。在训练方法上，模仿学习与强化学习相互补充。模仿学习通过观察和模仿专家行为快速学习策略，但泛化能力受限；强化学习则通过与环境交互学习未知策略，但需要大量探索和试错。国内外厂商在数据采集和训练上不断创新，如银河通用的 GraspVLA、Figure AI 的 VLA 通用大模型和智元通用的 GO - 1 等，均在一定程度上解决了数据采集和训练的难题。

国内外大模型的竞速与创新

国内外厂商在大模型领域的进展令人瞩目。银河通用的 GraspVLA 通过预训练和后训练相结合，掌握了泛化闭环抓取能力；Figure AI 的 VLA 通用大模型通过建立互补的系统，解决了视觉语言模型与机器人视觉运动策略之间的矛盾；智元通用的 GO - 1 提出了 ViLLA 架构，实现了通用场景感知、语言理解和动作执行的结合；英伟达的 GR00T N1 则通过双系统架构，提升了机器人在复杂环境中的操作能力。这些大模型的发布，不仅展示了各自的技术优势，也为具身机器人的未来发展提供了多种可能的方向。

L4 及 L5 具身智能应用的市场展望

具身机器人智能化分级及能力展望逐渐清晰。小鹏汽车董事长何小鹏提出机器人可分为五个智能等级，当前人形机器人产业正朝着 L3 级迈进，预计到 2026 年，具备 L3 初阶能力的人形机器人将进入适度规模的商业化量产阶段。L4 级具身智能预计 3 - 5 年内落地，主要以 B 端应用场景为主，如工业制造、商业服务等；L5 级具身智能则预计 5 - 10 年内落地，主要以 C 端应用场景为主，如家用机器人等。市场对于不同等级的具身机器人的期待和预测，为行业的发展提供了明确的方向和时间表。

遥操作与数据采集的商业化探索

在具身智能发展的关键阶段，遥操作技术及运动捕捉系统构成了现阶段技术研发的关键支撑体系。特斯拉通过遥操作技术加速了其 Optimus 人型机器人的训练，智元机器人则在上海建设了“数据采集工厂”，通过遥操作和数据采集推动具身智能的发展。此外，遥操作技术还为具身机器人的商业化提供了新的路径，如众包数采平台和远程雇员平台等模式，有望在短期内加速具身智能的商业化进程，同时为行业的长期发展奠定基础。

报告全文查阅下载：2025具身机器人行业未来展望报告-从具身智能大脑、大模型进展及对应技术分析

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