大模型时代的具身智能解决方案(212页 PPT)

·政策动向

我国的政策支持力度大，涉及自上而下的完整政策支持，“大模型+具身智能” 融合创新政策落地有声、顶层设计清晰、配套措施逐级推进。中长期策略张望赛道 “十五五”规划建议和纲要中首次把具身智能列入到国家未来的重大产业培育清单中，明确要求发展壮大具身智能、人形机器人等新的增长点，将其看作是卡住全球人工智能的卡脖子地方，争夺全球人工智能的话语权。2025年政府工作报告中首次点名具身智能，提到探索形成未来产业发展的风险分担、投入共享机制，鼓励新技术研发模式迭代示范等；两年后两会建议依旧持续喊人形机器人、具身智能产业化落地，并且要重场景实景规模化试验。国家行动规划促进落地

国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动大模型、智能体与实体装备的深度融合，是为具身智能绘制了顶层推动的行动“路线图”。工信部、国资委于2026年启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，为工业、特种作业、民生服务提供应用真实场景，用场景数据服务于大模型的迭代更新；同步创新攻关灵巧操作、场地自适应等难题。8部委发布“人工智能+制造”专项行动意见，要求到2027年人工智能关键核心技术和装备实现自主可控，以行业大模型赋能工业具身装备向柔性生产转型。细分治理与地方配套跟进。

国家网信办、发改委和工信部联合印发智能体创新发展实施意见，将具身智能体摆入规范管理秩序中，兼顾技术创新、不踩安全底线，开展数据、算法、产品全链条的标准制度化工作。多地也建设未来产业专项基金，建设具身智能产业生态集群、模拟训练平台等形成“国家兜底，地方落地，场景导入”的政策生态闭环，为大模型与实体硬件的融合开发源源不断供给资金、算力、场景三要素。

·核心价值

（一）技术逻辑：打破传统机器人 “智能天花板”

以上的障碍束缚着通用机器人发展的“瓶颈”，就是认知能力欠缺。没有“灵魂”的传统设备不懂得多变的“模糊”人类口语指令，难以承受外界干扰而操作失败，换工件都要“匠人”调试。多模大模型补上了认知能力的“短板”：一是机器能够用自然语言交互，和人自由沟通，口语化、长文本式多步复杂人类指令自动解析为小步动作指令；二是能进行跨模大融合感知，同时会看、听、摸，准确认知不认识的工件；三是世界模型仿真预训练，利用海量的虚拟世界环境做动作训练，避免真实物理设备的磨损、大大地减少设备研发时间；大模型让物理机器智能有了通用感知、自主规划、实现纠错学习的能力，传统设备专用化的约束统统“破除”。

（二）产业逻辑：催生万亿级新质生产力赛道

按国务院发展研究中心测算，国内具身智能相关市场规模到2030年有4000亿元，到2035年将冲上万亿元大关，涵盖算法模型、算力芯片、精密零部件、整机制造、仿真数据服务，最终贯穿具身智能全产业链。从实体经济“换道”来看，大模型驱动下的具身智能匹配制造业柔性变革助力小批量多品类智能制造；代替代替矿山、高空、高危化工岗位规避用工难题解决高危因素等危险作业岗位难题；还将解决老龄化人口社会问题，落地养老陪护、服务大众、家庭保姆等服务人群方面，升级服务产业全新需求。具身智能下游、上游同向发展，将带动空间数据集、仿真算力、伺服电机、电子皮肤等相关配套产业发展，拉动多个赛道的成长。

（三）战略逻辑：掌握下一代人工智能竞争主动权

全球科技竞争已经从数字大模型拓展至物理智能赛道，单靠云端文字模型并不能形成长期存在的壁垒，认知能力具有、行为能力强的具身智能是通向通用人工智能的必经之路。利用我国完整工业体系、大量的线下应用场景、丰富多彩的大产业数据资源，大模型和实体装备的融合创新可构筑自主可控的技术底盘，降低对外海外算法、工具依赖，构建“模型—硬件—场景”全产业链国产化，形成面向下一代物理AI产业竞争的产业安全底座

传统的通用大模型是一种离身的数字智能，凭借算力处理文本、图像、声音等数字化符号，擅长理论思维，但却没有实体，没有环境，没有交互能力，其能力的表现只能是纯假象的虚拟信息，不可能得以落地实行。具身智能就是“智能具有躯体”，由机器人、智能移动设备、精密操作机械设备等硬件载体，加上各种传感器来感知环境，具有“感知—认知—行动”持续互动的整体智能特征，“头”“体”“手”是一整体的智能，“体”由感知、认知、执行三大主要模块构成。

二者结合会孕育出“大模型驱动的具身智能”全新系统架构，当前实现方式是视觉—语言—动作大模型（VLA）+世界模型。大模型支撑高层认知功能：认知人类的自然语言指令、规划复杂的长任务、预测环境状态、自动调整动作逻辑等；世界模型模拟物理世界的数字化世界和客观物理规律，如重力、摩擦、碰撞、浮力等，降低实体世界的盲目度；各种机械本体、传感器、伺服作动器是执行器，把模型的决策转化为机械物理的运动，AI就会做到“只会思考”到“会思考会做事”。

传统工业自动化设备与新一代大模型服务具身智能完全不同：工业自动化设备依赖固化的代码“程序”，只能运行已定义的某个标准动作，不能适应改变场景；大模型依赖泛化特点，遇到陌生物体、非固定场景使用大模型控制的机器设备不需要重新修改“程序”，可以自行调节处理方案，可以实现通用化、灵活处理特点的具身智能作业，这大概是二者的天壤之别。

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