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作者：周善斌
导读：本文主要介绍了具身智能机器人行业的画像，包括全球具身智能机器人企业的背景、商业化和技术落地场景，以及当前产品化的难点。
人形机器人的整机演化路径
人形机器人是“自动”与“自主”的高度耦合的产物，其发展路径将经历多个阶段，由“机构层”向“决策层”演进。
全球具身智能机器人企业背景
全球人形整机企业按背景可划分4类:
1. 汽车制造企业（Tesla，Honda，Toyota）
技术端优势: 汽车领域的环境感知、路径规划等算法可以对人形机器人移植，精密制造经验也可以复用于人形机器人制造。 场景端优势: 机器人产品最初使用场景可以在工厂内，通过在实时环境下积累高质量数据，增加训练速度，提升商业化速度。
2. 机器人企业（Ubtech，Unitree，Softbank）
同源技术优势: 原服务机器人、四足机器人、工业机器人等企业掌握同源技术积累(机械结构设计、运动控制等）。
3. 科研机构/高校孵化企业（银河通用，星动纪元）
优势: 拥有在关键技术上攻关能力与资金、产业链协同优势。
4. 互联网/软件企业
算法技术优势: 团队背景多为顶尖互联网公司人才软件、AI模型、算法等优势显著，智能化水平高。
全球具身智能机器人商业化落地与技术落地场景
全球人形机器人Top3应用场景: 家庭、商业服务、工业生产。决定产品性能的关键技术在于大小脑的结合，借助多模态大模型实现动态控制。
当前具身智能机器人产品化难点
问题一: 数据获取与算法迭代
高质量数据获取难，算法迭代不足，零部件适配性差。 数据采集成本高，泛化难度大，缺乏统一的数据标准。
问题二：成本控制
人形机器人产业链初步形成了从核心部件、整机组装到终端场景迭代的产业链格局。
以特斯拉Optimus为例: 核心部件成本拆分。
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