(网经社讯)9 月 15 日，CIC 灼识咨询（灼识投资）正式发布《具身智能大脑行业白皮书》，系统界定具身大脑的技术内涵、产业链结构、商业化路径与长期产业趋势，为具身智能赛道的投资、研发与场景落地提供行业参考。

白皮书对具身智能与具身大脑作出清晰定义：具身智能是智能体依托机器人等物理本体，通过多模态感知、任务理解、决策规划和动作执行，与真实物理环境持续交互完成任务的 AI 形态。具身大脑作为上层认知决策核心，负责多模态环境理解、任务推理、自主决策，基于目标生成动作规划与执行策略，并支持跨场景泛化与持续学习；而运动控制等底层执行能力为 “小脑”，本体硬件是承载大脑指令的物理载体，二者协同完成机器人作业闭环。

报告指出，行业正在发生显著结构性变化：具身智能赛道已经从比拼人形外观、硬件样机的阶段，转向竞争 “具身大脑” 认知能力的新阶段。2026 上半年国内具身智能赛道融资中，超过半数资金流向聚焦 “大脑” 的相关企业，资本不再单纯为机器人外形买单，更加看重智能体在开放、动态真实场景下的任务履约能力。

白皮书提出，具身大脑的核心竞争要素正在切换。训练数据来源由传统互联网通用图文视频数据，转向真实物理世界交互数据。互联网数据缺少物理因果与空间信息，难以支撑机器人预判行为后果；而高质量物理交互数据，决定具身模型的能力上限，是行业核心壁垒。

在商业化落地层面，白皮书梳理了具身大脑的技术路线，覆盖通用基座模型、场景化微调方案，同时分析不同厂商差异化路线，例如穹彻智能 “以力为中心” 的具身大模型，降低对视觉感知的依赖，适配复杂动态环境。报告也指出行业现存挑战，包括物理交互高质量数据稀缺、本体硬件成本高、复杂开放场景的稳定性不足等现实瓶颈。

白皮书预判四大长期产业趋势。一是大脑标准化，通用具身大模型逐步成为行业基础设施，多数场景仅需基础模型叠加少量微调数据即可落地；二是身体模块化，传感器、灵巧手、关节等部件走向标准化接口，降低机器人本体开发与维护成本；三是云边端协同，云端负责模型训练，边缘端承担实时推理，借助通信网络降低延迟；四是人机共生，具身智能核心价值并非替代人类，而是承接高危、重复、繁重劳动，实现人机优势互补。

具身智能大脑行业白皮书.pdf