產業鏈全景圖
具身智能簡介
簡單來說，具身智能就是為人工智能配備一個物理身體，使其能夠像人類一樣在現實世界中行動、感知并學習，而不再僅僅停留在虛擬空間里。舉個例子，想象你有一個能夠獨立思考的機器人伙伴，它不像手機里的智能助手那樣，只能通過屏幕與你對話。這個機器人擁有實體，可以在房間中自如移動。它裝備了多種“感官”：攝像頭相當于它的眼睛，幫助它觀察周圍環境；傳感器如同它的觸覺，可以感知物體的溫度、硬度等；麥克風則像是它的耳朵，能夠接收外界的聲音。
通過這些“感官”，它能夠與現實世界互動，并獨立完成一些任務，例如自主打掃房間。在打掃過程中，如果遇到障礙，它還能自己設法繞開。此外，它還具備不斷學習的能力。第一次打掃時，它可能花費時間較長，也可能出錯，但隨著經驗增多，它會做得越來越熟練。就像一個人初學繪畫時可能畫得不理想，但通過持續練習，技藝會逐漸進步。在各類具身智能形態中，人形機器人被認為是最具發展前景的一種。
作為人工智能的重要分支，具身智能由本體、智能體、數據及學習進化框架四大要素組成。與傳統人工智能不同，其關鍵在于智能體能夠借助物理身體與周圍環境互動，并實時完成從感知信息、理解場景到做出決策并執行行動的一系列復雜任務。
上游產業鏈：大模型（算力、算法、數據）
上游產業鏈部分核心部分是AI大模型，而AI大模型主要包括算力、算法和數據三大核心要素，具體如下：
3.1 AI 芯片-算力：驅動智能的引擎
AI大模型的快速發展正強力拉動算力需求。預計到2025年，全球AI算力需求將達到2020年的10倍。在智能制造、醫療影像、金融交易等領域，算力使用量大幅增長，推動企業算力消耗占總消耗的比重超過50%，并重塑著產業競爭格局。
在AI芯片領域，市場格局顯現出新的趨勢，國產芯片正加速突破。英偉達A100/H100價格大幅上漲，反映出供應鏈潛在風險；與此同時，國產芯片積極突圍：華為昇騰910B實現了全棧自主可控，寒武紀MLU370算力突破300TOPS，壁仞BR100進入全球GPU第一梯隊，國產芯片整體正逐步贏得市場話語權。
云計算廠商之間的AI算力競爭也日趨激烈。當前，AWS、Azure和Google Cloud三家共同占據全球AI云市場約70%的份額；國內市場同樣緊跟這一發展步伐，穩步推進。
3.2 算法：塑造思維的框架
算法作為AI大模型的核心要素，涵蓋了深度學習框架與模型優化策略。
Transformer的革命性影響：Transformer架構將序列數據處理效率提升了十倍以上，為大模型時代的到來奠定了技術基礎。
算法優化與成本控制：面對高昂的AI訓練成本（例如GPT-4的訓練成本估算超過1億美元），稀疏化、知識蒸餾、量化等先進優化技術的應用，能夠有效將訓練成本降低30%至50%。
開源與專有模型競爭態勢：
前沿算法發展動態 ：2023 年多模態大模型（如GPT - 4V、Gemini）打破文本局限，可處理圖像、音頻、視頻等多種數據類型。
算法的“從技術到應用”：
多樣化的數據源提升模型的普適性：多模態數據融合（如 GPT-4 圖文協同、PaLM 2 多模態集成）正在突破單模態局限，使 AI 獲得跨領域認知能力。
前沿算法發展動態 ：AI 技術正自我進化出數據治理能力：自監督學習從無標注數據中提煉知識，異常檢測算法凈化污染數據，自動化工具重構數據預處理流程。
中游產業鏈--人形機器人
據 GGII 預測，全球的市場規模如下所示，特斯拉 Optimus 等產品迭代將加速技術成熟，推動產業鏈進入高速發展期。
中國人形機器人市場將持續領跑全球增長，具體如下：
目前人形機器人尚未實現量產，市場主要由三類廠商構成：
具體如下所示：
下游產業鏈（主流應用場景）
總結
未來，隨著核心技術的持續突破與應用場景的不斷拓展，具身智能有望重塑人機協作模式，成為推動社會生產效率提升和生活方式變革的重要力量。這一融合了硬件創新、算法進化與場景落地的產業生態，正為我們開啟一個智能實體化的全新時代。
