跳出仿生秀场的具身智能产业，离大规模化商用还有多远？

文章来源：国科新能创投产研材料

2025年春晚机器人的协同表演，标志着中国具身智能产业的舆论焦点，早已从“仿生炫技”转向“价值创造”。这并非单纯的技术迭代，而是产业从实验室参数竞赛到市场价值交付的范式革命。

当前，中国具身智能产业正在通过精密视觉技术与车规级感知系统的协同创新，构建起“手-眼-脑”一体化的解决方案，在医疗、制造、农业等领域实现从技术演示到价值交付的根本转变。

国科新能创投创始合伙人方建华认为，具身智能、无人驾驶、低空经济等，从感知、决策到执行，均是AI在不同场景中的应用。其中，具身智能的发展空间与潜力将优于汽车，现已从“动起来”进阶至“用起来”，并产生了可衡量的经济价值。

以国科新能创投Family成员晟泰克和的卢深视为例，两家企业分别从“环境认知”与“感知精度”两大维度突破，其技术路径与商业化实践，不仅破解了当前具身智能落地的核心痛点，更勾勒出中国具身智能的差异化发展逻辑。

从“体能秀场”到“效能战场”的范式演进

不追求“完美仿生”的噱头，立足本土场景需求打通“感知-认知-执行”闭环，这或许是中国在该领域实现全球弯道超车的关键。

回望中国具身智能发展，三阶段演进脉络清晰，且每一步都伴随着产业认知的迭代。

2016至2020年为概念验证期，高校与初创企业主导基础探索，双足行走、简单抓取等功能完成产业启蒙，但技术高度依赖预设环境与人工调参，与实际应用脱节。

2021至2024年技术融合期，资本涌入催生“运动能力军备竞赛”，机器人跑酷、足球对抗等表演刷屏，但多为半结构化环境下的“脚本化演示”，难以掩盖技术与场景的割裂。

2025年至今，随着具身智能纳入国家科技发展战略，《“机器人+”应用行动实施方案》明确十大重点行业落地要求，行业迈入价值交付期，“投资回报率”取代“技术先进性”成为企业布局核心。

根据第二届中国人形机器人与具身智能产业大会发布的《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》，2025年中国具身智能行业保持高速增长态势，市场规模达52.95亿元，占全球市场份额约27%。国务院发展研究中心数据显示，中国具身智能市场2030年将达4,000亿元，2035年突破万亿元。

同时，一些调研机构的数据更直观反映需求转变，大约68%的制造企业将“明确投资回报率”作为引入机器人的首要考量，仅约12%仍执着于“技术先进性”。这一转变倒逼具身智能企业从追求“极限参数”转向解决“实际痛点”。

市场与政策的双重倒逼下，晟泰克、的卢深视等一众企业持续推进转型，其感知技术的突破，为行业提供了可借鉴的落地路径。

具身智能的核心，是让机器人“读懂”物理世界、“适配”复杂场景，而感知技术正是这一切的基础。的卢深视的精密视觉的核心是“看得准”，晟泰克的车规级感知系统的核心是“看得懂”。

两家企业聚焦不同技术维度，形成协同互补格局，其探索不仅是企业自身的突围，更折射出中国具身智能感知层的发展水平。

的卢深视：亚毫米级精度重构机器人“手眼协同”

深耕三维机器视觉十余年，的卢深视曾击败国际巨头，将三维人脸识别技术规模化应用于港珠澳大桥，其技术实力已得到行业验证。如今其将核心技术迁移至具身智能领域，以“芯片-传感器-算法-应用”全栈解决方案，打破国外在高精度视觉感知领域的垄断，重构了机器人“手眼协同”的精度边界。

其技术突破体现在全链条协同创新，硬件端自主研发的结构光投射芯片，1米工作距离下点云密度达每平方厘米50个点，远超行业平均水平；算法端创新的“多尺度特征融合网络”，打破光照、材质、运动速度对精度的制约，保持亚毫米级重建精度且延迟低于20毫秒；标定端基于深度学习的自标定算法，将传统数十分钟的标定流程简化为1分钟全自动完成，大幅提升生产效率。

医疗领域的应用最能体现其技术价值。神经外科手术中，传统光学导航依赖体表标记点、无法跟踪脑组织形变的痛点，长期困扰临床。的卢深视“无标记实时跟踪系统”实现突破，导航误差控制在0.15毫米以内，自动注册误差小于0.5毫米，平均手术时间缩短30分钟。

晟泰克：车规级感知系统赋予机器人“环境智能”

晟泰克将十多年汽车电子领域积累的感知技术系统性地迁移至机器人行业，这一过程并非简单复制，而是基于机器人应用场景的深度重构。

传感器融合架构方面，公司设计了“分层渐进式融合”方案：底层进行原始数据级融合，解决时间同步和坐标系统一问题；中层进行特征级融合，提取跨模态不变特征；高层进行决策级融合，输出对环境的一致性理解。这一架构使系统在部分传感器失效时仍能保持基本功能，可靠性达到99.99%。

认知决策模型方面，借鉴自动驾驶的“预测-规划-控制”框架，但针对机器人低速、近距离、多交互的特点进行优化。特别是在人机共存场景中，系统能够预测人类未来3-5秒的行为意图，提前调整自身运动轨迹。

双技术路径的场景融合与价值放大

作为同一创投体系内的企业，晟泰克与的卢深视并非各自为战，而是形成“精度+认知”的协同效应，将单一技术价值放大为场景化解决方案，破解了具身智能落地的关键痛点，这也是中国具身智能产业发展的重要路径参考。

在消费电子行业的小批量、多品种生产线上，对机器人的要求呈现出矛盾性：既需要高精度完成精密装配，又需要快速适应产品换型。的卢深视与晟泰克的组合提供了创新解法。

的卢深视的视觉系统确保每个操作环节的精度一致性，例如在手机摄像头模组装配中，将6个镜片的同轴度误差控制在0.5微米以内；晟泰克的感知系统则赋予生产线“柔性”，当新产品导入时，机器人通过少量样本学习即可掌握装配工艺，换型时间从传统示教编程的4-6小时缩短至30分钟以内。

中国具身智能产业规模化商用面临的现实考量

尽管晟泰克与的卢深视实现了感知层突破，推动产业向价值交付转型，但中国具身智能产业规模化商用仍面临数据与成本双重瓶颈，这也是全球行业共同的难题，值得理性审视。

数据瓶颈的核心是物理交互数据的匮乏与高质量供给不足，现有开源数据集多聚焦桌面级操作，专业场景数据稀缺，工业机器人高精度力控的实时数据通量远低于自动驾驶；仿真环境与真实世界存在“物理鸿沟”，导致模型落地精度大幅下降；物理交互数据标注需领域专家参与，成本是普通图像标注的8-10倍，中小企业难以承担。

针对这一问题，行业正在形成“仿真-迁移-迭代”的三段式解决方案。的卢深视通过有限元分析模拟材料变形，使仿真与真实数据的误差率从28%降低至7%；晟泰克则建立了“边缘数据闭环系统”，通过部署在客户现场的机器人持续收集数据并自动标注，每年可获取超过200万小时的真实操作数据。这种“仿真-迁移-迭代”的路径，或成为行业破解数据瓶颈的主流方向。

成本瓶颈同样突出，传感器、计算单元等关键部分占机器人成本的45-60%，工业高精度3D相机、激光雷达等感知硬件仍处于成本下行通道，但智能感知系统的集成、标定与调试成本占整体方案成本的25%–35%。

值得欣慰的是，国产供应链成熟与企业技术突破正推动成本下移，的卢深视、晟泰克分别通过芯片化设计、规模化生产实现成本大幅降低，预计2027年服务机器人综合成本将降至2024年的50%左右，大约接近规模化普及临界点。

全链布局加速集聚，中国具身智能迎规模化应用拐点

未来3-5年，具身智能将呈现与大型语言模型融、与数字孪生融、与脑机接口融合三大方向。根据行业预测，到2030年中国具身智能将在制造业、医疗服务、农业、特种作业等领域形成规模化应用。

当前，中国智能产业正在形成“硬件层-算法层-平台层-应用层”的完整生态。硬件层以的卢深视、晟泰克为代表，提供核心传感器与执行器；算法层聚集了百度、商汤、旷视等AI企业；平台层由华为、阿里云等提供机器人操作系统和开发框架；应用层则涵盖埃夫特、埃斯顿等整机企业以及各行业解决方案商。

一些地方政府也在积极布局，北京、上海、深圳、合肥等地已形成各具特色的产业集群，通过政策引导、基金支持、场景开放等方式加速产业集聚。

国科新能创投创始合伙人方建华表示，未来，随着物理交互数据的积累、成本曲线的下移以及产业生态的完善，具身智能将如同当年的工业机器人和如今的电动汽车一样，从示范应用走向普及推广。

这一过程不会一蹴而就，但方向已经清晰。真正的产业革命，不是在实验室里创造完美的仿生体，而是在现实世界中搭建起连接“数字智能”与“物理需求”的价值桥梁。中国具身智能产业，正以自己的节奏和路径，书写这段桥梁的建造史。