CAICT and Tsinghua University Jointly Release the "Embodied Intelligence Development Report (2026)": The Industry Is at a Transition Point Toward Pilot Applications
English text is being prepared.
The Artificial Intelligence Research Institute of CAICT, together with the Department of Electronic Engineering of Tsinghua University and the Embodied Intelligence Testing Laboratory, released the "Embodied Intelligence Development Report (2026)". This is the third time CAICT has released an embodied intelligence research report. The report points out that in the first half of 2026, domestic embodied intelligence financing reached approximately 93.5 billion yuan, an increase of about 5 times year-on-year, and the number of enterprises valued at 10 billion yuan grew to 20. However, a considerable proportion of devices have an average monthly power-on time of fewer than 10 days, and a sustainable commercial closed loop has not yet been formed. Centered on the four-element framework of models, data, bodies, and computing power, the report reviews the path evolution from "performance" to "application" and four types of evaluation benchmarks.
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在2026年10月14日—16日召开的2026人工智能产业大会期间,中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)人工智能研究所联合清华大学电子工程系、具身智能测试实验室共同发布《具身智能发展报告(2026年)》(中文版本)。
据悉,这是中国信息通信研究院第3次发布具身智能研究报告,报告立足具身智能从实验室验证向规模化应用跨越的关键窗口期,聚焦过去一年来产业发展的新变化与新挑战,并对未来进行展望。
近两年,具身智能连续被写入政府工作报告,成为国家层面重点培育的未来产业之一。过去一年,具身智能技术产业迭代与成果日新月异,但也呈现出冷热两极分化的局面:一方面,资本市场与政策关注持续升温,模型、本体、数据等环节新成果密集发布;另一方面,规模化落地与商业闭环仍面临多重约束,技术演示与真实交付之间尚存在明显落差。从“实验室”到“实训场”再到“实景场”,2026年的具身智能站在未来产业向试点应用的过渡节点。
产业研判:热潮之下冷热交织,预期前置与能力滞后的矛盾显现
2026年我国具身智能产业在持续升温中透露冷意。热的一面,政策支持、资本投入和产品供给全面升温。“十五五”规划定调,实景实训专项行动提出年底前推动机器人从“演示表演”转向常态化“作业模式”、落地超万台设备;据IT桔子统计,2026年上半年国内融资约935亿元,较上年同期提升约5倍,百亿估值企业增至20家;2026年世界机器人大会发布新品311款,同比增长超一倍,上半年全球人形机器人出货量超2.2万台。冷的一面,技术冷、应用冷、企业冷并存:前沿模型闭源导致产业可获得能力与前沿水平存在约两代断层,数据效用限制模型能力上限;出货不等于上岗,相当比例设备月均开机天数不足10天,订单含金量低,整机价格仅占全生命周期成本的40%—60%;表演租赁日租金跌去八至九成,二手工程样机残值缩水近九成,多数企业增收不增利。冷热交织是市场预期前置与产业能力滞后之间矛盾的集中体现,产业正处于期望膨胀期,未来两至三年将通过市场竞争完成首轮行业出清。
技术体系:模型、数据、本体、算力四要素协同演进,构建可部署可迭代的系统闭环
当前技术路线尚未定型,行业沿模型、数据、本体、算力四个关键要素协同寻求能力突破。
模型方面,技术路线远未收敛,行业围绕突破模型物理认知和行动短板的目标,沿三个方向探索。一是数据驱动下持续探索模型Scaling Law;二是多路线并行推动认知与行动能力突破,包括延续VLA路线推动通用行为策略迭代和专用部署迭代、融合世界模型强化物理认知能力,以及将端到端策略向全身移动操作的底层运动拓展;三是探索智能体范式,统筹系统接入、任务编排、数据采集、模型训练和评测,以及运行诊断和技能积累。
数据方面,仿真合成与真实数据双线并行填补缺口,具身智能数据正从零散采集走向体系化供给,全国已建成启用超70家训练场,数据生产加快工程化平台建设,质量评价体系初步形成,流通交易与合规探索起步。
本体方面,关节驱动、灵巧手、触觉传感、端侧计算、电池等核心零部件性能加速迭代,双足人形、轮臂、四足及轮足等整机构型持续完善,整机制造从零部件组装转向产品定义。
算力方面,统一异构本体资源调度、端云分割推理与通信—计算协同设计、端侧高能效推理与算控一体三条路线并行演进,云边端协同的系统支撑能力持续完善,共同推动具身智能从单点能力突破走向系统部署与持续演进。
应用与商业:从展示表演转向作业模式,产业链分工细化但可持续商业闭环仍待沉淀
具身智能应用由展示体验、单点验证向实际作业、规模应用深化。文娱表演和竞技赛事持续扩大社会关注度,玩具和陪伴产品率先进入个人消费市场,制造、物流、能源、医疗、商业服务等领域试点规模逐步扩大。
产业链分工进一步明确,形成上游数据、算力、基础软硬件和核心零部件,中游具身智能产品与技术服务,下游行业应用的发展格局;据中国人工智能产业发展联盟(AIIA)具身智能产业图谱统计,截至2026年10月8日,国内相关企业达405家,其中上游180家、中游257家、下游212家,47.2%的企业同时覆盖两个及以上产业链环节。具身智能从整机出厂到实际落地的工程链路较长,催生一批二次开发服务商依托已有本体和模型完成应用交付,成为产业链分工细化的突出特点。商业模式沿各环节加速分化,数据环节最先闭环,模型通过整机溢价、订阅服务和生态绑定间接变现,本体销售与租赁双轨并行,场景解决方案处于落地初期,机器人4S/6S/7S/9S店与人才培训等后市场初步成形;总体看,多数环节仍处于“增长已成立、盈利未建立”的探索阶段,可持续商业闭环尚未形成。
评测体系:四类基准标定技术水位与应用边界,评测仍面临三方面挑战
基于2026年公开发表的约800篇具身智能模型论文及其使用的公开基准情况进行统计,现有基准可分为四类:具身认知类以静态问答式评测为主,考查空间感知、物理常识、记忆与规划等认知推理能力;具身导航类以动态仿真评测为主,考查探索与移动能力;具身操作类采用仿真或真机评测,考查操作与协同作业能力,真机评测已形成统考、诊断、开放面试、职业技能考试等特色模式;具身安全类以仿真评测为主,从语义安全评测向闭环执行和物理后果评估扩展。总体看,受控桌面操作基准趋于饱和,但环境扰动下模型性能普遍跌至30%以下,精细操作、长程多步任务和开放语义交互仍是突出短板,仿真与真机评测结果存在明显落差。具身智能评测仍是开放的测量科学问题,面临三方面挑战。评测真实性、可复现性与低成本投入难以兼顾;测试变量多且不可穷举,有限样本难以对性能接近的模型形成稳定结论;现有基准与产业界关注的连续作业能力、任务节拍、运行成本等生产性指标存在错位。
中国信通院人工智能所联合发布《具身智能发展报告(2026年)》
近两年,具身智能连续被写入政府工作报告,成为国家层面重点培育的未来产业之一。过去一年,具身智能技术产业迭代与成果日新月异,但也呈现出冷热两极分化的局面:一方面,资本市场与政策关注持续升温,模型、本体、数据等环节新成果密集发布;另一方面,规模化落地与商业闭环仍面临多重约束,技术演示与真实交付之间尚存在明显落差。从“实验室”到“实训场”再到“实景场”,2026年的具身智能站在未来产业向试点应用的过渡节点。在2026年10月14-16日召开的人工智能产业发展联盟2026人工智能产业大会期间,中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)人工智能研究所联合清华大学电子工程系、具身智能测试实验室共同发布《具身智能发展报告(2026年)》(中文版本)。并在2026年10月16日国际电信联盟(ITU-T)具身智能标准焦点组(FG-EAI)第三次会议同期研讨会上发布《具身智能发展报告(2026年)》(英文版本)。
报告立足具身智能从实验室验证向规模化应用跨越的关键窗口期,聚焦过去一年来产业发展的新变化与新挑战,从物理AI与具身智能的概念厘清、产业热潮之下的冷思考、明确具身智能四要素框架、剖析从“表演”到“应用”的路径演进与商业模式、评测体系与国际标准进展等维度展开系统分析。最后从技术架构重构、应用场景深化、评测体系完善和安全伦理构建四个方面对未来发展进行展望。
报告核心观点
1. 概念内涵:具身智能与物理AI是同一技术范式的不同表述
具身智能(EAI)与物理人工智能(PAI)在核心内涵、技术底座与作用对象层面正快速趋同,本质是同一技术范式的不同表述。一是强调“智能”核心,二者均为面向真实物理世界的智能技术,EAI更强调“智能如何通过身体实现”,PAI更强调“人工智能如何进入并作用于物理世界”。二是共享技术底座,包括多模态基础模型、视觉—语言—动作模型(VLA)、世界模型、机器人学习、物理仿真、数字孪生、合成数据及端侧智能计算等。三是机器人是理想“试验田”,是系统在物理世界中行动并实时承受后果的主要载体,成为检验EAI和PAI的共同验证场。具身智能和物理AI的发展正在改变人们对通用人工智能的理解,物理世界正成为检验人工智能是否真正走向通用智能的重要试验场。
来源:中国信通院
2. 产业研判:热潮之下冷热交织,预期前置与能力滞后的矛盾显现
2026年我国具身智能产业在持续升温中透露冷意。热的一面,政策支持、资本投入和产品供给全面升温。“十五五”规划定调,实景实训专项行动提出年底前推动机器人从“演示表演”转向常态化“作业模式”、落地超万台设备;据IT桔子统计,2026年上半年国内融资约935亿元,较上年同期提升约5倍,百亿估值企业增至20家;2026年世界机器人大会发布新品311款,同比增长超一倍,上半年全球人形机器人出货量超2.2万台。冷的一面,技术冷、应用冷、企业冷并存:前沿模型闭源导致产业可获得能力与前沿水平存在约两代断层,数据效用限制模型能力上限;出货不等于上岗,相当比例设备月均开机天数不足10天,订单含金量低,整机价格仅占全生命周期成本的40%~60%;表演租赁日租金跌去八至九成,二手工程样机残值缩水近九成,多数企业增收不增利。冷热交织是市场预期前置与产业能力滞后之间矛盾的集中体现,产业正处于期望膨胀期,未来两至三年将通过市场竞争完成首轮行业出清。
3. 技术体系:模型、数据、本体、算力四要素协同演进,构建可部署可迭代的系统闭环
当前技术路线尚未定型,行业沿模型、数据、本体、算力四个关键要素协同寻求能力突破。模型方面,技术路线远未收敛,行业围绕突破模型物理认知和行动短板的目标,沿三个方向探索。一是数据驱动下持续探索模型Scaling Law;二是多路线并行推动认知与行动能力突破,包括延续VLA路线推动通用行为策略迭代和专用部署迭代、融合世界模型强化物理认知能力,以及将端到端策略向全身移动操作的底层运动拓展;三是探索智能体范式,统筹系统接入、任务编排、数据采集、模型训练和评测,以及运行诊断和技能积累。数据方面,仿真合成与真实数据双线并行填补缺口,具身智能数据正从零散采集走向体系化供给,全国已建成启用超70家训练场,数据生产加快工程化平台建设,质量评价体系初步形成,流通交易与合规探索起步。本体方面,关节驱动、灵巧手、触觉传感、端侧计算、电池等核心零部件性能加速迭代,双足人形、轮臂、四足及轮足等整机构型持续完善,整机制造从零部件组装转向产品定义。算力方面,统一异构本体资源调度、端云分割推理与通信—计算协同设计、端侧高能效推理与算控一体三条路线并行演进,云边端协同的系统支撑能力持续完善,共同推动具身智能从单点能力突破走向系统部署与持续演进。
来源:中国信通院
4. 应用与商业:从展示表演转向作业模式,产业链分工细化但可持续商业闭环仍待沉淀
来源:中国信通院
5. 评测体系:四类基准标定技术水位与应用边界,评测仍面临三方面挑战
基于2026年公开发表的约800篇具身智能模型论文及其使用的公开基准情况进行统计,现有基准可分为四类:具身认知类以静态问答式评测为主,考查空间感知、物理常识、记忆与规划等认知推理能力;具身导航类以动态仿真评测为主,考查探索与移动能力;具身操作类采用仿真或真机评测,考查操作与协同作业能力,真机评测已形成统考、诊断、开放面试、职业技能考试等特色模式;具身安全类以仿真评测为主,从语义安全评测向闭环执行和物理后果评估扩展。总体看,受控桌面操作基准趋于饱和,但环境扰动下模型性能普遍跌至30%以下,精细操作、长程多步任务和开放语义交互仍是突出短板,仿真与真机评测结果存在明显落差。具身智能评测仍是开放的测量科学问题,面临三方面挑战。评测真实性、可复现性与低成本投入难以兼顾;测试变量多且不可穷举,有限样本难以对性能接近的模型形成稳定结论;现有基准与产业界关注的连续作业能力、任务节拍、运行成本等生产性指标存在错位。
(一)产业链分工进一步明确,系统集成与服务环节作用提升
(二)多元主体加快实质性布局,产业协作关系进一步深化
(三)产业链多环节创造收入,可持续的商业模式仍有待沉淀
(四)产业开源生态建设加快推进,开放协同创新机制初步形成
(五)评测标准实践不断深入,体系化建设与应用衔接进一步深化
五、未来展望
(一)技术趋势:模型架构持续迭代,软硬一体共同定义智能
(二)产业趋势:重点场景引领,基础设施、产业生态和就业体系同步重构
(三)治理趋势:标准体系从“建框架”走向“落地实施”
国际电信联盟电信标准化部门(ITU-T)SG21研究组国内对口组组长、工业和信息化部人工智能标准化技术委员会秘书长、中国人工智能产业联盟(AIIA)总体组组长。研究方向聚焦人工智能技术领域,发表论文20多篇,牵头完成40多项国内国际标准,参与多项人工智能相关国家重大政策文件起草。
中国信通院人工智能研究所具身智能与机器人部主任,高级工程师
石霖
主要从事人工智能领域的政府支撑、技术研究、标准制定、测试评估及产业生态建设工作。参与编写了人工智能领域的多项国际、行业标准。
中国信通院人工智能研究所具身智能与机器人部副主任,高级工程师
张蔚敏
主要从事人工智能标准化及产业研究,涉及具身智能、AIGC,基准测试等。主持建设EAI-bench具身智能基准测试体系,发表论文与授权专利10份,牵头撰写国际国内行业标准10余份。
中国信通院人工智能研究所具身智能与机器人部工程师,博士
白入文
主要从事具身智能领域研究,牵头完成10余份具身智能领域国际/行业/团体标准技术规范,发表10余篇AI领域高水平论文,《未来产业:下一个十年的风口与突围路径》专著编写组专家。
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