系统性能的优劣结论，还应揭示具身智能体在感知理 解、策略规划、行为执行等方面的能力短板或瓶颈，指 导模型或系统的持续优化。 d）动态扩展与迭代更新。随着具身智能技术的 发展，系统将呈现出更多异构性与演化性。因此评测 标准应支持模块化构建与动态更新，能够灵活扩展新 能力维度（如迭代学习、跨平台迁移等），保持与技术 发展的同步性。 e）安全性、伦理性与合规性保障。评测内容和方 法应严格遵循安全保护、数据隐私、公平性原则等伦 能力为基础，系统梳理关键技术维度，为标准及评测 体系构建提供结构化支撑。结合当前主流研究成果 与具身智能系统演化趋势，标准及评测工作可聚焦以 下 8个核心技术方向（见图 1），构建系统性能力结构与 可量化评估基线，兼顾能力识别、行为建模与指标落 地，实现从静态能力到动态演化的全景化评价框架。 a）多模态感知与语义建模能力。具身智能体需 图1 具身智能核心技术与关键评估维度 伦理合规与功能安全机制 功率等， 典型场景包括软体机器人、仿生平台、工业协作臂等。 d）自适应学习与知识迁移能力。具身智能系统 需具备通过交互积累知识、跨任务迁移与在线增量学 习能力，实现从训练阶段向部署阶段的持续演化。自 适应学习是支持多场景复用、应对环境变化与未知任 务的关键路径，也是当前大模型技术在具身智能中应 用的前沿方向。该核心技术的代表性标准及评测指 标包括迁移成功率、历史知识保持率、学习样本效率、

............................... 1 （一）全球大国博弈：中国高端制造崛起正当时...................... 1 （二）从传统机器人到具身智能：产业演化分析...................... 3 （三）未来具身智能产业：国家逻辑+市场逻辑双轮驱动..........8 二、影响具身智能产业变革的直接变量：技术............. 模型/数据、AI+制造/能源/ 生产资料、AI+生物医美/抗衰老/创新药、AI+现代服务业、AI+国防 无人系统），具身智能有望成为这些高潜方向的重要支撑。 （二）从传统机器人到具身智能：产业演化分析 回望历史，具身智能的“前身”——人工智能与机器人技术是彼此 交织、并进发展的。从二战后的跨学科交叉融合到如今的智能浪潮， 两者在理论突破、工程实践与产业化进程中持续的相互促进，形成了 现代科技史中独特的双螺旋进化路径。 态智能体，下游覆盖多场景定制化应用，生态协同性增强。 4 资本与政策新动能 资本涌入 AI 驱动的初创企业和跨界巨头，政策支持力度加大（如“十四五” 智能制造专项、“人工智能+”行动）。 在产业演化方面，传统机器人到具身智能的产业演化反映了从 “自动化”到“智能化”的范式跃迁。传统机器人以硬件+固定编程为核 心，具身智能以软件智能（大脑、小脑）+硬件升级（结构优化）为 核心，让“软件定义硬件，硬件产品承载软件剩余价值”成为趋势。

， 完成软件工具链、支撑环境和调度系统一体化优化。 支持广泛通用应用：面向地球科学、生态、农业、海洋等多领域 提供计算服务能力，具备通用型算力基础。 强化国家科学预测能力：支撑气候预测、生态演化和污染控 制等重大科研任务，填补自主高端模拟平台空白。 保障数据安全与战略自主：突破地球数值模拟的技术壁垒， 实现关键模型与模拟能力国产可控。 引领地球科学数值模拟范式转型：从多学科并行建模到AI辅

迅速对事故地点、危险范围、人员分布、应急 救援预案等信息进行空间可视化展示、查询、分析；提供GIS缓冲区分析、叠置分析、路径分析等工具，对周边 危险源分布情况，周边人口统计情况、事故灾害时间空间演化发展情况、应急救援物资装备运输路径、人员疏散 路径等任务进行综合研判和规划，为事故救援方案的制定提供决策依据，提升应急决策的智能化和科学化。 相似事故案例匹配分析。利用大数据分析工具，从历史事故的 （3）提升应急救援能力。利用全市GIS地图和安全生产企业“一张图”，迅速对事故地点、危险范围、人员分 布、应急救援预案等信息进行空间可视化展示、查询、分析；对周边危险源分布情况，周边人口统计情况、事故 灾害时间空间演化发展情况、应急救援物资装备运输路径、人员疏散路径等任务进行综合研判和规划，为事故救 援方案的制定提供决策依据，提升应急决策的智能化和科学化，减少灾后损失。 例如，当煤矿发生恶性事故如瓦斯煤尘爆炸时