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

................ 32 表 14 陪伴机器人国内厂商及代表产品........................................... 33 表 15 养老机器人商业化模式........................................................... 34 表 16 国内智能养老机器人融资事件 .............. 也有专门研发脑机接口技术的企业同时延伸至康复机器人领域，代表 企业包括浙江强脑科技、上海术理智能等。 从行业整体情况来看，目前中国外骨骼康复机器人企业数量已超 80 家，部分头部企业在技术研发与商业化落地方面，已能与国际水 平比肩。不过，行业整体仍处于起步阶段，竞争格局较为分散。 国内康复机器人领域内，多家企业在产品研发与市场推进上动作 不断。上海傅利叶智能的医疗级外骨骼 FourierM2 9 深圳睿瀚医疗科 技有限公司 脑机接口手部康复机 器人 A 股乐普医疗控股子公司，核心技术在于 将脑机接口（BCI）、虚拟现实（VR）与 康复机器人高效融合，全球首套商业化的 脑机接口手部康复机器人系统，已经实现 量产并商业化，进入到全国 100 多家医院 和科研院所，累计已治疗数万名患者。 10 上海司羿智能科 技有限公司 软体机器人、智能康 复产品 2017 年成立，核心产品线主要围绕上肢

应用加速渗透，垂直行业应用将成市场增长主要驱动力.............................................25 （一）DeepSeek 加速推动 AI 普惠应用和商业化。...........................................................25 （二）垂直类 AI 应用行业领域不断扩展，市场潜力较大。........ 层围绕政务、交通、制造等领域，与客户共同挖掘高价值场景、明确 应用导向，提供高效的集成交付和运营服务。 5、AI 应用加速渗透，垂直行业应用将成市场增长主要驱动力 （一）DeepSeek 加速推动 AI 普惠应用和商业化。 全球 AI 产业正处于高速发展阶段，AI 搜索、具身智能、AI 智能 体及多模态等多元化需求显著增长，伴随 DeepSeek 对开源大模型生 态的重塑，AI 应用即将步入爆发式增长的新阶段。一是 化部署形式提供服务，推动 AI 应用开发范式向云端模式演进。二是 DeepSeek 将加速推理应用落地和商业化。在保持高性能的前提下， DeepSeek 模型低成本特性有效降低 AI 应用开发的技术门槛和研发投 入，吸引力更多企业加入到 AI 应用的开发，促进了 AI 应用的创新性 与多样化发展，加速 A1 应用的市场商业化进程。 （二）垂直类 AI 应用行业领域不断扩展，市场潜力较大。 2024 年初，我国仅金融、政府、影视、教育等

经营 人才流失与 人才短缺 中国在高质量数据获取方面面临挑战 ， 主要由于缺乏完善的数据法规、行业内 固有的竞争性保密性 ，对开源合作文化 的不足 中国科技企业的市场导向和商业化压力 常使得大厂技术部门在追求 KPI 的同时 ， 难以专注于前言技术的研发 相较于英文、中文高质量开源数据非常 少 ，特别是在构建通用领域大模型的百 科类、问答类、图书贡献、学术论文、 6 数据 人才 行业高精 数据短缺 商业化 压力大 产业研究 战略规划 技术咨询 下半年搭载 DFM- 3 大模型即 将发布 尽管 DFM2 定位为“中枢大模型” ，但是我 们还是将 DFM-2 定位成语音助手场景大模 型 , 这不是贬低，而是基于思必驰在此领 域出 色的商业化能力 国内语音供应商市场搭载量排行 TOP3 产业研究 战略规划 技术咨询