从技术演示到规模化商用，安富利如何从供应链、开发者生态等推动具身智能的应用创新与产业落地

“很多做汽车的也在做机器人，做机器人比做汽车还难，把它量产化更难。”10月16日，安富利亚太区设计服务、市场营销与传播副总裁曹跃泷在ROSCon China 2026期间接受记者采访时说。

国内具身智能机器人产业正处在从“技术演示”迈入“规模化商用”的临界点。同一天，安富利（Avnet）与国家地方共建人形机器人创新中心（国地中心）、古月居机器人开发者社区联合发布《从专用到通用：2026具身智能技术演进与产业落地白皮书》。

同时，在国地中心的见证下，安富利还与古月居签署了合作备忘录，围绕Physical AI和具身智能，开展技术方案开发、产品落地、联合市场推广及开发者生态建设合作。

一份白皮书，直面产业焦虑

硬件量产初步跑通，政策端“实景实训专项行动”加速开放高价值场景，但瓶颈依然刺眼，泛化能力不足推高场景适配成本，跨任务迁移与跨本体复用困难，从原型到量产的工程化壁垒高耸。行业缺的不是又一份乐观预测，而是一套从系统架构、能力演进到工程化落地的共识框架。

此次发布的白皮书给出四个核心论断：能力边界渐进扩展、系统协同决定整机能力、芯片价值绑定场景约束、量产运营构成能力闭环，并据此构建“五域六模块”系统架构，包括感知与交互、计算与控制、执行、能源、连接与基础设施五个功能域，多模态传感、大脑、小脑、关节执行、电源管理、网络通信六个核心模块，横向贯通模型、数据、软件、安全、验证与生命周期价值。

更关键的是对“通用”二字的定义：通用化是任务、对象、工具、环境、本体覆盖范围的可验证扩展，以及适配成本的持续下降。这意味着，衡量一台具身智能机器人的标准，不是它在展台上走了多远，而是它换一个场景还要花多少钱。

各取所需的三方拼图

此次，安富利还与古月居签订的合作备忘录分工清晰得像一张BOM表：安富利推荐适用的芯片、元器件解决方案及技术资源；古月居的运营主体武汉精锋微控承担电子电气架构设计、电子系统开发、软硬件适配、系统集成与测试验证，以及SOM板、零部件乃至本体整机的生产制造；国地中心贡献标准制定与实景验证的积累。

围绕ROSCon China和安富利智慧科技生态圈论坛，三方将共建白皮书、参考方案与开发工具，做开发者教育与产品共创。

安富利手里的牌，外界未必完全看清。曹跃泷表示， ADS（安富利设计服务）在全球设有八个研发中心，禀赋各异：香港团队在电源与嵌入式领域扎实，上海团队强于汽车域控制与功能安全，新加坡团队则长于Wi-Fi、5G与IoT无线技术。“现在看到的机器人，有些就是我们ADS团队单独做出来的。”客户可以整体方案交底，由安富利完成从预研、原型、测试到小批量、大批量的链路研发，再自行优化与生产。他告诉记者，团队甚至开始用AI工具预判哪些研发环节可能脱节，锁定设计问题并优化。

涨价潮与“80%时间”的隐形成本

如果说技术路线是明线，供应链就是暗线，而且正在收紧。

“因为涨价厉害，它的成本结构就变化了。我拿手机来举例子，手机原先最贵的是CPU或屏幕，现在最贵的变成内存。”古月居机器人开发者社区创始人顾强透说，机器人开发社区里面现在做功能就是做优化，原先用8G的内存，现在想办法用2G，得用这种方式来。内存涨完一波，功率器件、电容最近又开始涨了，原先没有人考虑这个，但现在对于某些微小型的应用，它的成本结构里对这部分业务就变得很敏感。

据了解，今年以来，具身智能相关的器件行情轮番上涨，A器件涨完，B器件开始涨，接着是一些多年没涨过的器件跟进。对成长期企业而言，这是最致命的消耗，一个设计导入动辄一两年，量产的临门一脚却可能卡在材料或元器件上，业务可能由此就没了。安富利中国华南区高级销售总监童杏花表示，安富利能提供的不是不涨价的承诺，而是波动幅度更小的承受空间。

顾强透露的行业细节颇为扎心，如今硬件板层从过去两三层、四层发展到更复杂的规格，工艺指标水涨船高，“一人公司”在具身智能整机面前几乎不成立；需要关注的是，整个行业可能80%的时间花在测试与接插件适配上，而今天开发手机应用恐怕没人研究摄像头，行业要成熟，还需要硬件开发平台化、排列组合化。

据了解，古月居社区里35岁的开发者中约一半仍是在校学生，转行而来最多的是自动驾驶与IT背景工程师，冲着Physical AI的增量而来，中国相关开发者基数约为1000万，这是一个仍在膨胀的市场。

比造车更难具身智能的出海合规

出海是另一道关。安富利的香港与海外资源可协助企业对接当地生态圈伙伴，网络安全合规已被《网络安全法》明确纳入要求，合规认证支持成为刚需。

安富利亚太区设计服务、市场营销与传播副总裁曹跃泷举了一个几乎好笑又令人心凉的例子：有团队想让插头在香港销售，却不知道必须通过香港机电署认证，“我问他做过没有，他说没有，完全没概念”。

全球市场格局也在分化。曹跃泷的判断是，中美两国产业最强、AI落地最快，全球八九成的光模块在中国生产落地；欧洲、日本推进迅速，但具身智能在全球范围的规模化落地“还要等一等”。

顾强补充了一个耐人寻味的是细节：一个智能硬件，中国团队完成同类开发大约一周，海外可能要三个月。速度差本身就是竞争力，也是生态差。

为此，安富利与香港大学共建EMUS实验室（新兴微电子与普及计算系统），试图在学术研究与真实场景之间架桥。“以前港大老师做研究觉得有点天马行空、离落地很远，现在既深入，又离实用性很近。”

至于“量产焦虑”，曹跃泷举例说，机械臂是固定的，而移动性更强的机器人正在展现优势；新一代消费者要的是“量产个性化”，流水线本身也在被改写。而且，其实今天真正落地运转的机器人，本体形态大多不是人形，AGV、分拣车反而是主力。形态服务于场景，而非相反。

生态是最深的护城河

“具身智能正从专用机器人走向通用具身系统，这一转型离不开软硬件深度协同，也离不开开源社区的力量。”曹跃泷点破了三方合作的本意：安富利出芯片、供应链与系统工程，国地中心出标准与验证，古月居出百万开发者的土壤。

机器人比造车更难，难在它要在真实世界里同时满足感知、判断、执行与合规；但当芯片、板卡、参考设计、开发者社区与制造能力被串成一条完整链路，难的就不再是某一个团队的事。只有行业内外以及上下游协同合作，“能干活”的机器人，才能比想象中更快走进工厂、医院与家庭。