當下，人形機器人正加速演進並持續反覆運算升級，突破實驗室環境限制，大量向現實場景滲透，展現出規模化應用的巨大潛力。
在近日召開的2025世界機器人大會上，上海證券報記者採訪多位企業高管、行業專家及投資人士獲悉，受技術進步、政策驅動、資本熱潮等多重因素影響，具身智慧商業化步伐顯著加快，目前產業發展正處於應用場景探索階段，硬體成本呈現下降趨勢，模型能力有待進一步提升。 業內人士預計，2026年或為量產交付元年。
應用場景愈發多元
拉弓射箭的矯健身姿、激情熱舞的靈動韻律、精密零件的準確加工、串糖葫蘆的嫻熟技藝、足球比賽中的靈活協作...... 從傳統的農業生產到精密的工業製造，從專業的導覽迎賓到溫馨的生活陪伴，2025世界機器人大會全方位展示了業內在各類應用場景中的積極探索。
多位行業人士認為，技術革新須紮根應用場景，讓機器人走出實驗室，深入多場景解決問題，讓具身智慧有“溫度”。
走近越疆科技的展臺，機器人DOBOT Atom左手持扳手將機械臂軸承旋緊至0.1毫米公差內，右手同步將不同規格的零件分揀至六宮格料箱;“接打爆米花”高動態任務中，DOBOT Atom除了能夠在狹窄的操作臺之間靈活轉身，平穩精準地將爆米花倒入盒中遞給觀眾，還能快速回應觀眾揮手、比心、鼓掌等互動需求。 據介紹，這是一款能達到毫米級精度的機器人，同時還具備雙腦協同決策功能。
在本次大會上，機器人已成為“全能打工人”。 銀河通用推出的首款輪式人形機器人GALBOT G1，實現在無人藥店環境下對商品的揀選; 在星海圖展臺，隨著一聲「請收拾床鋪」的指令，R1 Lite機器人立即進入工作狀態; 優必選帶來的全球首款自主換電人形機器人Walker S2，憑藉其52個自由度的工業級“巧手”，能夠在3分鐘內完成自主換電。
越來越多企業不再展示'炫技'的單機性能，而是主動構建仿真的工業、接待、醫療等場景，強調產品在真實任務中的可用性和替代性。” 首程控股董事會辦公室總經理康雨表示，這反映出市場對具身智慧的期望已不局限於技術，而是聚焦應用效率與替代價值。
商業化積極信號已現
“今年人形機器人零部件太卷了，絲杠等核心零部件降價了很多。” 多位與會產業鏈人士向記者反映了這一現象。
硬體成本的下降，意味著供應鏈的成熟，也側面印證了具身智慧產業商業化步伐的加快。 業內人士表示，目前，具身智慧硬體的成熟速度快於模型的成熟速度，硬體需要等演算法成熟，才能真正實現商業化落地。 宇樹科技CEO王興興也認為，低成本的硬體是行業未來實現商業化的必然趨勢。
政策也在持續發力。 2025年首次將「具身智慧」寫入政府工作報告，明確列入未來產業重點發展方向; 7月底召開的國務院常務會議提出，深入實施人工智慧+行動，大力推進人工智慧規模化商業化應用。 在本次大會上，北京亦莊發佈《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》，提出從未定型產品首試首用、首台（套）獎勵，到標杆場景建設，分階段提供全鏈條支援，加快推廣應用機器人產品。
在中國人民大學重陽金融研究院研究員劉英看來，推動具身智慧商業化是落實“人工智慧+”行動的具體舉措，預計隨著商業化的進展不斷加快，更多的支援政策還在路上。
“本屆大會的'帶娃率'很高，這意味著市場的關注度和容忍度在提升。” 康雨向記者分享了一個有趣的大會觀察。 康雨表示，很多家長帶著孩子來看展，這說明即使當前的機器人還不夠智慧，但只要它們有趣、可愛，公眾的接受度就會提高，這為未來零售端、B2C場景的拓展打下了基礎。
2026年或為量產元年
“這次參加大會的感受是人形機器人的商業化進展明顯加快了。” 一名參會的投資人士告訴記者，業內預計2026年將成為量產元年，未來將重點關注頭部企業在量產落地方面的實際進展和產業鏈上游零部件及下游應用方面的投資機會。
多家頭部企業在大會期間透露了量產交付進展。 優必選科技首席品牌官譚旻介紹，今年計劃交付500台工業人形機器人投入到智慧製造產業; 面向科研教育的天工行者已收穫逾百台訂單，預計今年將交付超300台; 星動紀元的星動Q5機器人目前已經獲得數十台訂單，預計今年會交付100台; 智平方的AlphaBot（愛寶）系列今年已收到近500個訂單，目前已在東風柳汽、晶能微電子等工廠投入使用。
松延動力創始人姜哲源介紹，當前公司的核心工作聚焦於量產交付，其中教育行業是訂單量最大的領域，覆蓋K12、職業教育、高等教育及科研機構等多個細分場景，且不同場景需求差異顯著。 銀河通用機器人創始人兼CTO王鶴則透露，公司的機器人已經在北京10家無人藥店上崗，到年底將擴展至100家。
儘管眾多頭部機器人本體企業場景驗證和量產交付開展得如火如荼，但也有業內觀點認為，目前機器人產品存在同質化現象，應用場景相對有限。 對此，自變數機器人創始人王潛稱，這並不是硬體的問題，而是因為機器人大模型的智慧化水平沒有達到。
國際先進技術應用推進中心（深圳）主任姚頌表示，具身智慧的發展路徑好比自動駕駛，從早期對L4級全自動化的高度期盼，到現實落地時更多集中於L2級場景，行業逐步走向務實。 他認為，當下多數機器人仍處在L1階段，向更高等級演進需聚焦真實、迫切且具備商業可行性的場景。