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2025風口已至？6000字具身智能年度復盤，尋找產業投資機會！

原標題：2025風口已至？6000字具身智能年度復盤，尋找產業投資機會！
文章來源：人工智能學家
內容字數：13408字

具身智能產業投資機會解讀：2025年展望

本文回顧了2024年具身智能技術的迅猛發展，并從概念、形態、政策、技術路線、商業化路徑等方面，解讀了具身智能產業的投資機會。

1. 何為具身智能？

具身智能是指依靠物理實體，通過與環境交互來實現智能增長的智能系統。它賦予AI“身體”，使AI從數字世界走向物理世界，被認為是邁向通用人工智能的重要一步。圖靈于1950年提出的“具身圖靈測試”旨在驗證智能體處理物理世界復雜性的能力。具身智能體結合了多模態大模型（MLMs）和世界模型（WMs），具備強大的感知、交互和規劃能力。

2. 人形機器人：具身智能的最佳載體

雖然四足、輪式機器人等也屬于具身智能，但人形機器人由于其與人類社會生產結構的契合，為具身智能打開了更大的想象空間，有望更好地適應各種任務與場景。

3. 政策驅動：具身智能成為投資風口

中國、美國和日本是具身智能人形機器人研發高地。中國在專利累計受理量上占據領先地位，并正逐漸縮小與先發國家的差距。多國紛紛出臺政策支持具身智能發展，中國政策目標短期聚焦核心零部件技術突破，長期則集中在產業應用和生態構建上。各地也積極響應，出臺地方性扶持政策，例如深圳設立人工智能基金群，北京計劃打造機器人產業集群，上海發布《上海市人形機器人治理導則》等。

4. 技術路線：差異化競爭

全球范圍內，具身智能人形機器人的算法方案主要分為分層決策模型（例如Figure AI）和端到端模型（例如Google RT-2）兩種。分層決策模型將任務分解為不同層級，而端到端模型則實現了一個神經網絡從任務目標到行為指令的全鏈條處理。兩種路線各有優劣，并無絕對的對錯。在訓練方面，主流技術路線包括模仿學習和強化學習，分別代表了不同的訓練效率、泛化能力和自主決策能力。數據采集方面，則主要由基于仿真環境數據和基于真實世界數據兩種技術路線構成，目前主流方式上，兩種技術路線存在交錯融合的發展態勢。

5. 商業化路徑：數據、成本與軟件的角逐

具身智能的商業化路徑主要包括：通用場景軟硬結合、軟件路徑和垂直領域軟硬結合。通用路線技術難度高，成本居高不下，商業化部署尚處早期階段。軟件路徑則通過向硬件廠商提供API接口，加速機器人的部署和迭代進程，預計未來將迎來快速發展期。數據仍然是具身智能技術的底層基石，大規模數據采集和標注對于模型性能提升至關重要。