China's embodied intelligence market is expected to exceed one trillion yuan in 2026, with the industry's hot and cold divergence gradually returning to rationality

被称为“重塑人类生产生活范式和全球竞争格局”的具身智能产业，2026年正经历从“实验室”到“实训场”再到“实景场”的加速落地，也带动了相关产业快速增长。

国家统计局工业统计司司长王新在解读今年前三季度工业数据时称，具身智能、人机协作等新经济增长点助力机器人领域快速发展，机器人减速器、工业机器人等产品产量分别增长44.4%、29.1%。

根据中商产业研究院整理数据，从广义口径看，中国具身智能市场规模从2018年的2133亿元，增长到2025年的9150亿元，增幅超过3倍；2026年预计将超过万亿元。

“传统机器人和制造产业借势回暖，新旧动能加速融合。”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近日发布的《具身智能发展报告（2026年）》（下称“报告”）显示，一方面，传统机器人产业直接受益于具身智能带来的增量需求；另一方面，老牌制造企业正通过收购、入股、自建等多种方式加速入场。

在9月初国家数据局局长刘烈宏主持召开的具身智能座谈会上，中国科学院自动化研究所、北京通用人工智能研究院、光轮智能、京东集团、深度机智、石景山人形机器人数据训练中心、星海图、自变量、北京人形机器人创新中心等企业代表参加。

“当前，具身智能产业蓬勃发展，呈现出数据驱动特征，对高质量、多样化、大规模数据的需求持续增长。”国家数据局表示，适时推动具身智能数据标准建设，指导地方数据系统有序开展相关工作，促进行业健康发展，积极支持企业加大数据投入，更好赋能具身智能发展。

报告根据中国人工智能产业发展联盟具身智能产业图谱统计数据分析，截至2026年10月8日，国内具身智能相关企业有405家，其中，上、中、下游企业分别有180、257、212家，其中191家企业覆盖两个以上产业链环节，占比47.2%。

从具身智能企业的地区分布看，北京（109家）、广东（84家）、上海（58家）、江苏（45家）、浙江（39家）为规模前5省份，企业数量合计占比为82.7%。“北京广泛布局算法模型、整机产品和数据采集设备等领域，广东、上海在整机研发与基础配套方面均有较多企业参与。”报告分析这5个省份具身智能企业的布局特征称，江苏、浙江则在机器人产品、配套供应以及行业应用等方面形成聚集趋势，“产业地区分布 ‘头部集中、长尾分布’态势依旧显著。”

在全球投融资市场持续活跃、全球范围内企业加速布局的过程中，资金也向头部项目、企业倾斜。从融资企业的结构看，报告称，国外具身智能融资更突出十亿美元级头部项目；国内具身智能投融资规模快速扩张、资金向头部和中后期项目逐渐集中。

在热度持续攀升的同时，技术、应用、同质化竞争等层面的挑战，也让产业逐渐回归理性。

在近日举行的2026人工智能产业大会上，中国信通院副院长魏亮在解读人工智能产业十大关键词之一的“具身智能实景实训”时称，随着实景实训走深向实，产业挑战也日益清晰。主要表现为复杂作业任务完成能力有限，时序性、空间推理类长程任务难以胜任；高价值垂直场景挖掘不足，试点多集中于易展示、易标准化的任务；规模化产品交付能力欠缺，单试点能力向多场景泛化困难。

“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。”报告分析称，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。

例如，在应用方面，报告称，真实场景落地远小于出货，技术成熟度尚无法满足现实需求。

据相关统计，2026年上半年国内公开披露的具身智能及人形机器人相关中标项中，教育科研机构占比最高，比重过半（55.5%），工业及技术型企业占比不及教育科研机构的一半（21.1%），政府及公共平台占比约20.6%。

在实际使用中，报告称，相当比例的设备是用于展厅接待或活动演示，而在表演档期之外会有较大量的空置，也会出现月均开机天数不足10天的情况。

在落地成本方面，报告援引数据称，整机价格仍不具备经济可用性。整机价格占总拥有成本的比重为40%～60%，在实际部署中，还需承担场景改造与系统集成、数据采集与模型训练、运维人员配置以及故障停机损失等多项支出。以单台轮臂式或双足人形机器人的年度综合运维成本为例，50万～70万元的价格远高于多数岗位的人力成本。

报告提醒，需要认识到，具身智能的发展不会以一次技术突破突然完成，而更可能呈现螺旋式上升、渐进式演化的特征。“未来的具身智能发展，在技术层面需要重新思考人工智能的底层架构，使模型、身体、环境和行动形成更加紧密的动态耦合。”报告称，产业层面将从“技术驱动”转向“价值驱动”。从未来全球发展着力点看，近期是商业验证和能力闭环的关键时期；未来三到五年将进入规模扩展和生态构建阶段；从长期看，发展重点可能进一步转向通用和全球化能力塑造。

“十五五”规划纲要提出，鼓励多模态、智能体、具身智能、群体智能等技术创新，探索通用人工智能发展路径。