院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 2025年具身智能产业链分析 从实验室到市场的商业化探索 概览标签：具身智能、人形机器人 2025 Embodied Intelligence Industry Chain 2025年の具身知能産業チェーン 市场研读 | 2023/11 行场景的动态响应与任务完成能力。 ◼ 研究背景 2025年，中国政府工作报告首次将具 身智能纳入未来产业培育计划，标志 着其成为推动新质生产力发展的核心 赛道。而具身智能也正从实验室转向 商业化探索，在各行业场景开启试点 应用。 ◼ 研究目标 • 了解具身智能的产业链构成 • 重点了解具身智能的最佳载体——人形 机器人的产业链情况 ◼ 本报告的关键问题 • 具身智能的产业链构成 型、初创型、跨界型人形机器人企业，以及传统工业/协作机器人企业和科技/互联网巨头企业。其中， 先驱型主机厂以波士顿动力、Engineered Arts等为代表，长期专注底层技术研发，技术壁垒高且专利密 集，但商业化进程较慢，技术路线常被后续企业参考；初创型主机厂以宇树科技、智元机器人等为代表， 依托开源算法和现成供应链，通过轻量化设计和AI优化快速迭代，以低成本、高灵活性切入消费级与科 研场景；跨界型主机

1.2 多元场景涌现，驱动产品差异化发展 3 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 4 2. 未来可期：中国eVTOL市场规模展望 10 2.1 个人飞行eVTOL：多元化飞行体验载体 10 2.2 出行eVTOL：公共与私人出行渗透 16 2.3 中国载人eVTOL商业化进程展望 20 3. 奋楫扬帆：中国eVTOL企业发展展望 22 3.1 发展路径 eVTOL的诞生并非依赖单一技术的发展，而是电机驱动、分布式推进、全新构型与智 能化系统四项关键技术共同突破的结果。这些底层技术的进步为飞行器设计与运行带来了 全新的可能性，也使得eVTOL首次具备了技术可行性和商业化潜力。 • 电动化：重新定义飞行动力来源 相比传统内燃机，电机驱动系统更为安静、清洁且结构简洁，大幅提升了eVTOL在城 市内及低空空域运行的可接受性。同时，电机内部的机械部件更少，显著降低维护成 本研究未涵盖 来源：专家访谈；案头研究；BCG分析。 图2 | 主流eVTOL分类及特征 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 4 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 eVTOL因其快速、灵活的特性，有望成为在地面交通与传统民航之间开辟“第三空间” 的新一代交通方式。然而，受限于技术、监管和基础设施等因素，eVTOL在过去很多年间 始终未能进入实质性

Confidential All Rights Reserved. 人形机器人产业进程加速，2025年头部企业已提前达成百台~千台小批量产，预计2026开 启行业量产元年、2027标杆企业商业化冲刺、2030步入商业化元年。 8 Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 Progress(2025) 验证测试阶段 工程试制阶段 小批量产落地 ✓ 产品：研发验证机 设计：SOP设计冻结 ✓ 交付：部分商业化交付 硬件型企业 全栈能力型企业 软件型企业 2025 头部企业小批量测试 2027 2026 行业小批量产元年 2030 行业商业化元年 2026 2025Q4 头部企业小批量产 2027 标杆企业商业化冲刺 M2里程碑预测 已如期达成 已提前达成 预计提前达成，监测中… 全球人形机器人产业量产/商业化进程 Pre-03 M2 2025 M2研究分析；量产/商业化进程、场景信息基于企业公开信息/视频及行业专家访谈所得，最新进展持续更新中；转载引用内容请标明来源 已公布 规划中 软件型企业 硬件型企业 全栈型企业 典型企业 企业/产品概况 形态 双足 双足 双足 双足 工业生产 商业服务 场景落地 特种应用 家庭服务 仓储物流 25年量产~2000台 25年~1000台 25年计划量产 商业化交付 量产 商业化交付 双足

具身智能产业发展现状 2.1 具身智能市场规模不断扩大，人形机器人资本热度不断上升 2.2 技术泛化能力不足以满足场景需求复杂度，商业回报阈值不足以 支撑量产成本 2.3 科研与工业制造率先迈入商业化试点， 同时渐进突破其他领域 2.4 产业图谱 03 具身智能应用场景洞察 3.1 科研场景 3.2 工业场景 3.3 商业场景 3.4 家庭场景 3.5 优秀企业案例分析 工业机器人智能化改造服务 聚焦具身智能机器人整机产品、核心部组件、关键共性技术三个发展方向， 明确支持企业做大做强做优、推动产业集聚发展等 8 项具体任务，提出 到 2027 年，重点培养 3 家以上拥有整机商业化量产能力的具身智能机器人企业，核心产业规模达 100 亿元，支撑全市机器人产业规模达 2000 亿元， 成为全国具身智能机器人技术创新策源地、高端制造集聚区和示范应用样板城市。 山东 全链扶持，传统产业智能化改造 工序相对简单且标准的场景开始，替代部分的人工。 u 高昂的量产成本与漫长的商业化回报周期使其短期内难以实现规模效益。 2.2 技术泛化能力不足以满足场景需求复杂度，商业回报阈值不足以支撑量产成本 技术和产品 商业化场景 数据来源：专家访谈、公开资料、信通院、亿欧智库

需求类智能体已落地。但商 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 输出结果不一定符合需求，tokens 成本远高于普通 LLMs。  人工智能发展迅猛，智能体商业化落地：未来多方面推动人工智能发展，应用级 别智能体有望快速落地。国内各地相继出台关于人工智能的发展政策，推动其为 重要的研究方向。预计 2026 年国内人工智能市场规模超过 260 亿美元，全球人 国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 化应用的升级，智能体的商业化将迎来新的突破。  建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、中国长城、科大讯飞、中控技术、海 康威视、大华股份、商 效能讨论：成本与价值间的博弈 ....................................................................... 12 3.未来展望：人工智能发展迅猛，智能体商业化落地 ..................................................... 13 3.1 海内外政策推动人工智能发展加速 .................

版权 所有，不得转载。 05 04 国资国企发展低空经济要服务“十五五”产业转 型需求创新应用场景 27 探索低空经济应用新场景，促进国资国企产业转型升级 4.1 28 推动低空应用场景商业化，争取大规模示范应用 4.2 32 国资国企发展低空经济要争取国家示范试点， 赢得政策支持 34 争取国家低空经济示范试点资格，带动地区产业转型升级 5.1 示范试点推动监管法规进一步完善 5 应用场景市场潜力巨大，建议企业加大相关投入或整合市场资源，快速提升技术能力抓住市 场机会，比如无人机配送、低空旅游、医疗救援等新兴场景。针对医疗救援，国资国企可选 与医院等各医疗机构进行试点合作，推动商业化成熟运营。 • 增长潜力有限且业务基础较差的应用场景：企业自身业务基础和竞争力较弱且应用场景增长 空间有限，包括市场成熟度低或政策限制较多的场景，如航空运动、空中摄影等低空娱乐场 景，国资国企 目前已有较多低空旅游项目在运营，但这些项目大多停留在单一的观光层面，未能满足不同 层次消费者的多样需求，且多数低空旅游项目的性价比超出普通消费者心理预期，市场需求 难以形成规模效应，也制约了应用场景大规模商业化运营。 商业模式和盈利模式不成熟，应用场景普及率较低。一方面，目前低空经济主要用于农业植 保、旅游观光、短距离配送、医疗急救、消防应急、抢险救灾等场景，这些生产作业和社会 公共服务类需求占比超

平台算力体系参与意愿。若平台建成，70%以上的企业愿意加入行业级智算 数据平台主导的算力共享共用体系中，通过通报富余算力，以有偿方式对外共享。 平台建设效果预期。若智算数据平台建成，各企业和机构认为将加速智能驾 驶模型的开发及商业化，并扶持中小企业技术研发，但也担心规模性的数据风险。 3 基于调研的行业痛点问题及需求分析 3.1 行业痛点问题 基于上述调研结果，对整车厂商、智驾供应商以及高校和研究机构等受调单 位 能够为汽车行业的智能驾驶技术开发提供交流合作渠道和载体，通过建立定期的 沟通机制和合作框架，设立联合研发项目，集合不同领域的专业知识，共同攻克 技术难题，促进技术的快速推广和应用，加速智能驾驶技术的商业化进程。 4.1.2 规范方面：支持标准规范建设，突破机制制度瓶颈 当前智能驾驶技术开发面临数据格式不统一、敏感数据边界不清晰、数据合 规要求严格等挑战，限制了智能驾驶模型及算法的开发。依托行业级智能驾驶智 国际环境变化，芯片制裁容易导致基于国产芯片的大模型出口受限。 （5）市场风险  平台建设初期企业认可度不足的风险；  平台运营及商业模式创新带来的可持续发展风险；  数据来源的可持续性风险；  智能驾驶商业化进程不确定性风险；  市场需求与产品匹配风险。 4.3.2 总体风险评估及预期 总体来看，平台建设难度较大，特别是政策、市场和技术等方面的阻碍复杂 智能驾驶智算数据平台发展研究报告

的 颠覆浪潮中，谁能保住未来的用户入口 01 四层结构联动，价值向上游 应用转移： ◆ 智算产业已形成“硬件-云-模型-应用”的 四层结构，当前正从“算力先行”向“模型 生态构建”与“应用商业化”过渡 02 高端算力为基，垂直行业能 力为王： ◆ IaaS层的核心价值在于销售GPU算力，而 获取高价值的关键在于“高端卡保有量”与 “垂直行业能力模块建设”的结合 04 从直接竞争转向价值整合与 400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • 智算产业已形成“硬件-云-模型-应用”的四层结构，当前正处于从底层 的“算力先行”向“模型生态构建”与“应用商业化”过渡的关键阶段。行业 Agent的商业化落地将成为引爆点，预计2025年有望迎来“应用爆发”的 窗口期 智算产业价值路径——智算产业全景及发展趋势 智算产业链全景 来源：头豹研究院 ◼ 智算产业通过“硬件-云 本竞争格局搭建，边际红利递减。 阶段二：模型生态构建 自研/引进大模型，形成 PaaS/MaaS能力平台。目前是智 算产业的发展重点，处于高投入探 索阶段，但未形成普遍商业化。 阶段三：行业Agent落地 面相企业/行业客户交付Agent 产品，实现商业化落地牵引收 入。2025年末或将出现局部 “应用爆发”窗口期。 智算产业链价值转移趋势 7 www.leadleo.com 400-072-5588

业需求侧产量持续走低的情况下，工业行业的用电量仍快速上升，2060 年工业部门五大行业的用电量将达 到 3.8 万亿千瓦时，相较于 2025 年增长近 80%。原料替代与废物回收技术在 2035 年前将完成从政策驱动 向市场驱动的商业化闭环转变，预计 2035 年废钢、水泥替代原料以及废铝的再利用量分别达到 3.3 亿吨、1.9 亿吨和 1640 万吨，2035 年后持续在工业部门的减碳过程中发挥关键作用。CCUS 作为应对难减排领域的 实现工业碳中和提供关键托底保障。 为加速中国工业碳中和技术部署，确保在关键窗口期大规模商业化应用，有力支撑碳中和目标实施和 产业高质量发展，提出如下政策建议：（1）加快规划部署工业领域碳中和关键技术一揽子重大工程。重点 针对钢铁、建材、有色、石化、化工等重点工业领域减排技术成本高、示范效应不足、商业化路径不清等 突出瓶颈，实施金属材料回收、工业炉窑电气化改造、原料替代及改造等一批战略性强、示范效果好、具 framework》和《中国碳中和综合报告 2022- 深度电气化助力碳中和》。 6 中国碳中和目标下的工业低碳技术展望 7 第 1 章 研究背景 中国工业碳中和面临的技术挑战 1.3 中国工业碳中和技术发展与大规模商业化应用面临来自技术成熟度、高品质清洁电力支撑、技术系统集 成、政策激励和经济成本等多方面挑战，主要表现如下： （1）中国工业行业的低碳、零碳、负碳技术发展尚不成熟，各类技术系统集成难，环节构成复杂，亟需

工业行业的用电量仍快速上升，2060 年工业部门五大行业的 用电量将达 到 3.8 万亿千瓦时，相较于 2025 年增长近 80%。原料替代与 废物回收技术在 2035 年前将完 成从政策驱动 向市场驱动的商业化闭环转变，预计 2035 年废钢、水泥替代原料以及废铝的再利用量分别达 到 3.3 亿吨、1.9 亿吨和 1640 万吨，2035 年后持续在工业部门的减碳过程中发挥关键作用。CCUS 作为应 实现工业碳中和提供关键托底保障。 为加速中国工业碳中和技术部署，确保在关键窗口期大规模商业化应用，有力支撑碳中和目标实施和 产业高质量发展，提出如下政策建议：（1）加快规划部署工业领域碳中和关键技术一揽子重大工程。重点 针对钢铁、建材、有色、石化、化工等重点工业领域减排技术成本高、示范效应不足、商业化路径不清等 突出瓶颈，实施金属材料回收、工业炉窑电气化改造、原料替代及改造等一批战略性强、示范效果好、具 深度电气化助力碳中和》。 6 中国碳中和目标下的工业低碳技术展望 第 1 章 研究背景 1.3 中国工业碳中和面临的技术挑战 中国工业碳中和技术发展与大规模商业化应用面临来自技术成熟度、高品质清洁电力支撑、技术系统集 成、政策激励和经济成本等多方面挑战，主要表现如下： （1）中国工业行业的低碳、零碳、负碳技术发展尚不成熟，各类技术系统集成难，环节构成复杂，亟需