當(dāng)人類在互聯(lián)網(wǎng)上積累了數(shù)萬(wàn)億字的文本數(shù)據(jù)，AI學(xué)會(huì)了對(duì)話、寫詩(shī)、畫畫；當(dāng)AI開始走進(jìn)物理世界，它發(fā)現(xiàn)自己缺的不是知識(shí)，而是一具身體、一雙能抓取的手、一套能理解物理規(guī)律的大腦——這就是2026年的具身智能行業(yè)。
甲子光年這份《2026中國(guó)具身智能行業(yè)洞察報(bào)告》，用60多頁(yè)的篇幅，系統(tǒng)性地拆解了具身智能從能力底座到場(chǎng)景落地的全產(chǎn)業(yè)鏈。報(bào)告用扎扎實(shí)實(shí)的數(shù)據(jù)告訴你：這個(gè)行業(yè)到底發(fā)展到哪了，錢流向了哪里，誰(shuí)在賺錢，誰(shuí)在卡脖子。
報(bào)告三大核心看點(diǎn)：
1. 資本瘋狂涌入，半年度融資934億元
2026年上半年，中國(guó)具身智能領(lǐng)域融資事件322起，融資金額約934.7億元，半年度融資額已顯著超過(guò)2025年全年（450億元）。資本正在加速重倉(cāng)行業(yè)頭部，半年內(nèi)新增約20家百億估值獨(dú)角獸。但資金不再無(wú)差別撒向整機(jī)本體，而是開始流向“大腦”、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和靈巧執(zhí)行等關(guān)鍵能力環(huán)節(jié)——資本關(guān)注點(diǎn)從“能動(dòng)”轉(zhuǎn)向“能干活”。
2. VLA到WAM：模型進(jìn)化是關(guān)鍵變量
報(bào)告深度拆解了具身智能模型從VLA（視覺語(yǔ)言動(dòng)作模型）到WAM（世界動(dòng)作模型）的演進(jìn)路徑。VLA擅長(zhǎng)將視覺和語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為動(dòng)作，但缺乏物理預(yù)測(cè)能力；WAM補(bǔ)上了“先預(yù)測(cè)后果再行動(dòng)”的閉環(huán)，讓機(jī)器人具備了想象未來(lái)、選擇最優(yōu)路徑的能力。在RoboChallenge真實(shí)機(jī)器人評(píng)測(cè)中，中國(guó)相關(guān)模型已占據(jù)前十中的八席。
3. 場(chǎng)景落地：工業(yè)制造最先跑通，家庭服務(wù)最遠(yuǎn)
報(bào)告系統(tǒng)梳理了各場(chǎng)景的商業(yè)化節(jié)奏：科研教育是最早的確定性入口，文娛商演率先產(chǎn)生現(xiàn)金流但價(jià)格快速下探，工業(yè)制造在結(jié)構(gòu)化任務(wù)中率先兌現(xiàn)ROI。家庭場(chǎng)景潛力最大但通用智能要求最高，清潔機(jī)器人已完成市場(chǎng)教育，但真正意義上的通用家政機(jī)器人仍處于極早期。
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