具身智能：AI 从数字走向物理世界
具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，强调智能体通过身体与环境的动态交互实现自主学习和进化。2025 年中国具身智能市场规模突破 9731 亿元，特斯拉、宇树、优必选等企业已实现工厂场景规模化部署。
当前具身智能采用 Transformer 架构结合世界模型，形成感知 - 决策 - 行动闭环。然而技术仍局限于封闭环境，距离通用智能尚有 10-20 年差距，产业正从"仿真刷榜"转向"真机落地"的务实阶段。
百度百科 - 具身智能 澎湃新闻 -2026 具身智能产业报告 [IDC-2026 年具身智能解读](https://www.idc.com/resource-center/blog/模型驱动，软件定义，硬件重构-idc-解读 -2026 年具身/)
Transformer 成为核心架构
具身智能底层技术以 Transformer 架构为主导，VLA 模型将视觉、语言、动作统一编码。Google 的 RT-2 采用 55B 参数 Transformer 实现端到端机器人控制，动作被编码为文本 token 实现"动作即语言"。多模态大模型提供语义理解能力，世界模型则赋予物理直觉，两者融合形成完整智能系统。
世界模型赋予物理直觉
世界模型让 AI 能够预测"行动后世界会变成什么样"，是智能体的"脑内模拟器"。从 DeepMind 的 Dreamer 到 OpenAI 的 Sora，世界模型正在统一感知→预测→决策的全链路。在机器人抓取物体前，世界模型可预先模拟是否会滑落或碰撞，大幅降低真实试错成本。
工厂落地但通用尚远
人形机器人已在汽车制造、物流仓储等封闭场景实现商业应用，优必选中标 9051 万元工厂订单，效率达人类 30-50%。但开放环境泛化能力仍是瓶颈，场景、任务、目标三维度泛化均未突破。业内预计距离真正通用智能还有 10-20 年技术差距，2026 年发展策略转向"场景务实"而非"通用人形"。