騰訊雲聯合沙利文正式發布《2026年全球具身智能技術創新與應用白皮書》
– 誰來鑄造具身智能的下一代AI數字基座？
具身機器人正在進入物理世界，但真正決定下一階段產業競爭的，可能不只是機器人的“身體”。 當前產業邁向規模化落地正面臨著以下關鍵問題：
– 誰來賦予機器人持續學習和自主決策的“大腦”？
– 誰來支撐從數據採集、模型訓練到真實場景部署的完整閉環？
– 當具身智能從實驗室走向產業規模化應用，行業需要怎樣的新一代 AI 數字基座？
– ……
隨着大模型與物理世界加速融合，具身智能正從單點技術突破邁向系統化產業落地。產業競爭焦點正由機器人本體性能逐步轉向以數據、模型和平台為核心的智能能力，具身基礎模型成為推動機器人實現跨場景泛化、自主決策和規模化應用的關鍵。未來，具身智能產業的發展將依賴算力、數據、模型、仿真和工具鏈的深度協同，通過構建以數據驅動、軟硬協同為核心的 AI 數字基座，推動機器人從實驗驗證走向真實場景規模化應用，加速全球具身智能生態發展。
2026年7月19日，騰訊雲聯合弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，簡稱“沙利文”）正式發布《2026年全球具身智能技術創新與應用白皮書》（以下簡稱“白皮書”）。本白皮書旨在梳理全球具身智能產業發展現狀與未來趨勢，深入探討產業鏈價值分布、市場規模、全球區域競爭格局以及行業面臨的關鍵挑戰，並結合騰訊雲在 AI 基礎設施、具身智能開放平台和生態工具鏈方面的探索，分析以騰訊云為典型代表的雲基礎設施服務商如何成為支撐具身智能規模化發展的關鍵基礎設施，為研究者、開發者、機器人企業及產業生態夥伴提供系統參考。
01 具身智能產業鏈呈“實體+數字”雙層結構，智能基座成為橫向賦能核心
具身智能產業鏈呈現出“實體+數字”的雙層結構。實體層沿“核心零部件—本體集成—場景應用”縱向延伸，覆蓋從精密硬件到終端落地的完整價值鏈；數字基座層則以雲基礎設施提供算力、存儲和網絡底座，以開放平台沉澱可復用的算法、模型和工程組件，為實體層的持續演進提供橫向支撐。
從縱向價值分布來看，上游零部件決定性能上限與成本曲線，中游本體製造決定工程化與交付效率，下游應用則決定規模化部署和商業閉環質量。隨着具身智能加速發展，產業價值重心正在從單純硬件性能，逐步遷移至“場景數據—訓練迭代—部署運營”的閉環能力。與此同時，雲、算、存、開放平台與工具鏈正在降低研發門檻、提升復用效率，並推動產業鏈從單項目交付走向可複製的產品化交付。
資料來源：沙利文分析
02 產業競爭焦點從“身體”轉向“大腦”，具身基礎模型成為商業化制高點
具身智能進入工程化落地階段後，硬件本體仍是必要基礎，但硬件差距正在逐步縮小，產業鏈競爭焦點正從機械集成轉向認知決策。“大腦”，即具身基礎模型，正在成為決定機器人性能上限、商業化速度與邊際成本的核心變量，也是實現跨場景泛化、持續學習和規模複製的關鍵。
– 在技術路徑上，VLA 已成為主流架構，世界模型融合正在加速演進。分層模型具備較強可解釋性和“一腦多機”的落地優勢，端到端 VLA 則通過統一模型實現視覺、語言到動作的直接映射，在零樣本泛化和精細操作上表現突出。未來，融合“快慢思考”的混合架構，以及 VLA 與世界模型的結合，將進一步補足真實長任務數據不足和物理規律理解不足的問題，推動具身智能大腦走向更高水平的認知、規劃與執行能力。
– 從商業價值來看，具身智能模型不僅是能力統一器，也是數據放大器和商業化槓桿。模型可以將感知、理解、規劃與控制整合為統一體系，使機器人從預設動作執行升級為面向開放環境的自主決策；同時，模型能夠將分散的場景經驗與操作軌跡沉澱為可復用資產，形成“數據—訓練—優化—再部署”的複利型競爭優勢。白皮書指出，2025 年全球機器人賽道總融資約 90 億美元，其中人形機器人和 AI 基礎模型公司佔比超過 60%，具身智能模型已成為資本與技術的雙重引力極。
資料來源：公開資料、沙利文分析
03 全球及中國具身智能機器人市場正邁向爆髮式增長期
從市場表現來看，具身智能機器人正處於由“技術積累期”向“爆髮式增長期”跨越的關鍵節點。白皮書數據顯示，全球具身智能機器人市場規模預計將從 2025 年的 949 億元快速提升至 2030 年的 4,084 億元；其中，中國市場表現尤為強勁，預計到 2030 年將達到 1,511 億元，佔據全球約 37% 的市場份額。
具身智能機器人市場的擴張，不只是機器人本體產值的增長，更將帶動通用 AI 大模型、感知決策系統、仿真開發環境、雲端算力基礎設施以及多元垂直應用場景的協同發展。從產業全景看，具身智能大市場正以機器人為核心入口，向上延伸至通用 AI 大模型、感知決策系統和算力基礎設施，向下輻射至工業、物流、康養等多元場景，形成複合型生態集群。未來，隨着感知、認知與動作執行閉環的深度融合，具身智能將逐漸超越單一硬件形態，演變為一種可賦能多元場景的通用智能化能力。
資料來源：沙利文分析
04 全球具身智能形成差異化區域競爭格局
從全球布局來看，各區域正基於自身產業優勢形成差異化競爭格局。美國側重“大模型+仿真”驅動，憑藉基礎模型與算力集群優勢，在數字孿生世界中進行預訓練與模擬試錯，體現出“軟件定義硬件”的前沿思路；中國依託全產業鏈與多場景優勢，驅動“硬件創新與場景落地”雙輪並進，在核心部件成本優化與迭代的同時，通過龐大市場開展多領域試點，形成需求拉動技術的高速反饋閉環。
歐洲則依託精密製造底蘊，聚焦汽車、航空等高價值工業場景，強調可靠性、人機協作與安全標準先行，推動具身智能在現有工業體系內漸進式升級。東南亞更側重技術引進與本地化適配，聚焦低成本、多語言方案，協作機器人與 AMR 在電子、物流等領域加速落地，並以新加坡為樞紐構建“引進—驗證—複製”的生態路徑。整體來看，全球具身智能不是沿着同一條路徑競爭，而是在不同區域優勢下形成多元化、協同化的發展格局。
資料來源：沙利文分析
05 具身智能規模化落地仍面臨基礎設施、模型開發與場景落地三大挑戰
儘管具身智能正在快速發展，但從感知、決策到執行的技術演進仍面臨三大核心挑戰。
– 首先是基礎設施挑戰，行業面臨多模態數據孤島與異構算力失衡問題。具身智能訓練需要覆蓋圖像、視頻、點雲、觸覺、力反饋、軌跡等多類型數據，同時需要訓練、仿真、推理等不同計算負載協同調度，傳統固定式基礎設施難以滿足規模化研發需求。
– 其次是模型開發挑戰，當前模型算法與開發工具鏈仍存在系統性不成熟。具身智能並非單一模型能力問題，而是模型、數據、仿真、部署、本體適配等多環節協同問題。開發者往往需要自行拼接多類工具和框架，導致研發周期長、系統集成複雜、可復用能力不足。
– 第三是場景落地挑戰，終端應用仍面臨人機交互鴻溝與部署運維難題。機器人從實驗室走向工廠、商場、家庭和特種場景，需要解決交互自然性、任務穩定性、遠程運維、數據迴流和持續迭代等複雜問題。
資料來源：沙利文分析
06 騰訊雲以全棧產品架構助力具身智能行業快速構建“雲上智能”
面向具身智能規模化落地的系統性需求，騰訊雲構建了覆蓋 AI 基礎設施、具身智能開放平台和配套能力的全棧式解決方案，助力行業快速構建“雲上智能”。
– 在 AI 基礎設施層，騰訊雲通過 GPU、HAI、THPC、COS、MetaInsight、GooseFS、CFS Turbo、星脈網絡等能力，提供高性能計算、高性能存儲和高性能網絡，為 VLA 模型訓練、智能體開發、遠控圖傳和仿真驗證等任務提供底層支撐。
– 在開放平台層，騰訊具身智能開放平台 Tairos 以混元具身大模型、混元具身智能體及平台工具為核心，覆蓋 HyVLM、HyVLA、RxBrain、TairosAgent、Apexio、RoboFusion、HAL 以及建圖和語料工具等能力，旨在降低開發運維難度和成本，加速應用創新並縮短上市時間。
– 在配套能力層，騰訊雲則通過 RAG、工作流、MCP 插件、TRTC、視圖計算、MPS、TWeCall、TI-ONE 平台等工具按需啟用，幫助開發者快速完成模型管理、音視頻交互、仿真驗證、數據平台建設和場景化落地。
資料來源：騰訊雲、沙利文分析
白皮書認為，具身智能的競爭表面看是機器人形態和本體能力的競爭，深層看則是數據閉環、模型迭代、工程交付和生態協同能力的競爭。隨着具身智能從單點算法突破邁向全棧平台競爭，雲基礎設施、開放平台和工具鏈將成為行業規模化落地的關鍵支撐。騰訊雲作為具身智能新一代智能基座的定義者與賦能者，將通過 AI 基礎設施、Tairos 開放平台和配套工具鏈，持續連接算法與硬件、研發與部署、本體製造與場景應用，推動具身智能從技術驗證走向規模化商業落地。