从舞台边缘到产业中心，具身智能正以惊人的速度重塑中国科技版图。这种被视为“AI落地现实载体”的新物种，在十四年间完成了从概念萌芽到产业爆发的跨越式进化。当一批具身智能企业在春晚集体亮相后，行业数据随之沸腾：京东平台机器人搜索量环比增长超300%，订单量暴涨150%，资本市场年融资规模激增至744起，金额突破735亿元。但在这场狂欢背后，特斯拉、优必选等巨头加速扩产的同时，K-Scale等明星创企的黯然退场，折射出行业冰火两重天的真实生态。
春晚舞台成为具身智能技术跃迁的绝佳注脚。宇树科技的G1机器人以单腿连续后空翻和跳马腾空刷新运动极限，松延动力的“仿生蔡明”通过像素级复刻实现妆造与口型的完美同步，魔法原子的MagicBot Z1与明星共舞托马斯回旋。这些表演与14年前机器人初登春晚时的简单伴舞形成鲜明对比，如今的具身智能已具备深度感知与交互能力，从“氛围组”跃升为舞台绝对主角。更值得关注的是，这种技术突破正快速向制造业渗透：智元机器人“远征”系列在汽车生产线累计工作超100万小时，优必选Walker S2入驻空中客车工厂挑战精密装配，星动纪元与顺丰科技合作的物流机器人将仓储效率提升30%。
产业爆发背后，技术路线之争愈演愈烈。在硬件本体层面，行业形成三大流派：优必选、智元等企业通过全栈自研核心伺服系统，追求工业场景的极致稳定性；宇树科技、松延动力等利用本土供应链优势，将整机成本压缩至十万元级；银河通用则以轮式底盘加双臂的混合设计，优先攻占仓储零售市场。算法层面同样存在显著分歧，VLA（视觉-语言-动作）大模型虽能降低人机交互门槛，但在处理物理操作时仍显乏力。清华大学赵明国教授指出，物理世界数据的非标准化特性，使得直接移植语言模型的成功经验面临根本性挑战。
世界模型（WAM）的崛起为行业带来新曙光。这种要求机器人在动作前先在内部模拟物理演化的技术范式，正通过斯坦福、英伟达等机构的研究取得突破。清华大学与斯坦福联合开发的Ctrl-World模型，使用零真机数据将任务指令跟随成功率从38.7%提升至83.4%。但高昂的算力成本（依赖H100或GB200芯片集群）和工程复杂度，使其仍处于科研探索阶段。数据获取层面同样存在两条路径：特斯拉通过数百万辆汽车的“影子模式”收集极端场景数据，而银河通用等企业则依赖高保真物理引擎生成合成数据，试图缩短算法进化周期。
商业化进程呈现冰火两重天。To B领域，RaaS（机器人即服务）模式通过租赁方式平摊研发成本，擎天租预测2026年市场规模将突破百亿元。优必选2025年订单总额近14亿元，但研发投入占比高达35.1%，净亏损达4.39亿元。智元、宇树等独角兽虽估值飙升，却面临规模化量产的成本压力和售后体系建设挑战。To C市场则依赖春晚等展演活动积累品牌认知，为未来进入家庭服务场景埋下伏笔。2025年头部企业账面收入快速增长的背后，是全球年产能仅1万多台的现实——当前订单更多属于标杆场景的先导尝试，而非可复制的规模化需求。
中国供应链优势正在重塑行业格局。在谐波减速器、力矩传感器等核心器件领域，国内企业已实现100%全国产配置，整机成本从百万元级压缩至万元级。江苏近千家机器人企业构建起1700亿元产业版图，苏州绿的谐波、南京工艺等“半小时供应圈”企业，为开发者提供了全栈自研与模块开放的双重选择。算法层面，智元EnerVerse、自变量WALL-A等国产世界模型正构建契合物理世界的技术栈，在感知与环境运维上形成深度适配本土工业环境的解决方案。
