當人工智能從虛擬數(shù)字空間走向真實物理世界，具身智能作為新一代AI技術的核心方向，正與汽車產(chǎn)業(yè)形成深度融合的態(tài)勢。2025年政府工作報告首次將“具身智能”納入國家未來產(chǎn)業(yè)培育體系，工信部數(shù)據(jù)顯示國內(nèi)人形機器人整機企業(yè)已逾140家，產(chǎn)品發(fā)布超330款。在這股浪潮中，東風、長安、比亞迪、小鵬、廣汽等車企的身影格外引人注目：有的將整車重新定義為“具身智能體”，有的則投身人形機器人研發(fā)。

喧囂之下，一個根本性問題亟待厘清：這條賽道既充滿了技術外溢、生態(tài)延伸的天然優(yōu)勢，也潛藏著技術瓶頸、商業(yè)化困境的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。對以規(guī)模化制造與明確盈利模型見長的車企而言，投入具身智能究竟是追逐熱點的冒險，還是面向未來的必然戰(zhàn)略？

技術同源與生態(tài)躍遷的戰(zhàn)略必然

車企對具身智能的青睞，并非一時興起的跨界跟風，而是源于汽車與具身智能在技術基因上的深度共鳴。清華大學人工智能學院教授沈陽曾指出，具身智能依賴“VLA大模型”——視覺、語言、動作的三位一體融合，而現(xiàn)代智能汽車恰是這一邏輯的天然載體。車輛搭載的攝像頭、雷達、超聲波傳感器構成“視覺”輸入，智能座艙實現(xiàn)“語言”交互，線控底盤與執(zhí)行機構完成“動作”輸出，形成完整的感知-決策-行動閉環(huán)。正如長安汽車首席智能駕駛技術官陶吉所言：“汽車是當下唯一標準化的、能夠承載AI大模型與物理世界互動的載體?！边@種技術同源性使車企無需從零起步，其在智能駕駛領域積累的環(huán)境感知算法、高精地圖融合、實時決策控制等核心技術，可直接遷移至具身智能研發(fā)體系，大幅降低技術試錯成本。

更深層的驅(qū)動力在于產(chǎn)業(yè)生態(tài)的戰(zhàn)略卡位。具身智能作為共性技術，正推動汽車從“交通工具”向“具身智能體”演進。東風汽車將“智能駕駛、智能座艙、智慧平臺、智慧能源、智慧服務”五智體系整合為具身智能體，并打造涵蓋車身、底盤、動力系統(tǒng)的八大技術引擎；長安汽車則將高階智駕技術定義為“交互式具身智能”。這種重構并非概念包裝，而是對汽車產(chǎn)品內(nèi)核的升維：未來的車輛需具備主動感知環(huán)境、理解用戶意圖、自主優(yōu)化能耗的能力，甚至通過觸覺識別、表情分析、腦機接口等技術實現(xiàn)更深層次的人機協(xié)同。中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長、車百會理事長張永偉比喻：“把汽車‘立起來’，便是具身智能與人形機器人。”車企布局具身智能，實則是將智能生態(tài)從“輪式移動終端”延伸至“全場景智能體”，為未來在家庭服務、工業(yè)協(xié)作、城市治理等萬億級市場中占據(jù)生態(tài)入口埋下伏筆。

政策與產(chǎn)業(yè)土壤的協(xié)同催化，進一步強化了這一戰(zhàn)略選擇。從《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》到多地具身智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，國家層面持續(xù)釋放明確信號。我國連續(xù)十二年穩(wěn)居全球工業(yè)機器人應用市場首位，2024年工業(yè)機器人銷量達30.2萬臺，覆蓋國民經(jīng)濟71個行業(yè)大類，為具身智能提供了豐富的技術驗證場景與供應鏈基礎。武漢人工智能研究院院長王金橋判斷：“無人駕駛與人形機器人均為十萬億元級市場?！睂嚻蠖?，依托現(xiàn)有制造體系、供應鏈管理經(jīng)驗與場景數(shù)據(jù)優(yōu)勢切入具身智能，既是響應國家戰(zhàn)略的主動作為，也是將“工業(yè)皇冠（參數(shù)丨圖片）上的明珠”技術勢能轉(zhuǎn)化為新質(zhì)生產(chǎn)力的關鍵路徑。小鵬機器人已在P7+生產(chǎn)線參與實訓，比亞迪具身智能團隊開發(fā)出工藝機器人、協(xié)作機器人等多形態(tài)產(chǎn)品，正是這種“制造反哺智能、智能賦能制造”循環(huán)的實踐。

現(xiàn)實技術瓶頸與商業(yè)邏輯的嚴峻考驗

然而，戰(zhàn)略愿景的光芒難掩落地過程中的困境。具身智能從實驗室演示走向規(guī)?；逃茫桩斊錄_的挑戰(zhàn)在于跨越“可靠性鴻溝”。當前多數(shù)驚艷演示局限于受控環(huán)境，一旦進入真實工業(yè)車間或家庭場景，面對非標準化的長尾任務，機器人的環(huán)境適應性、操作穩(wěn)定性與決策魯棒性便面臨嚴峻考驗。同時，具身智能從二維圖像感知到三維動態(tài)場景理解，從平面抓取到空間精準操作，底層技術瓶頸尚未突破。具身智能體需同時處理視覺、觸覺、力覺等多模態(tài)信息，并在毫秒級內(nèi)完成“快思考”反射與“慢思考”推理的協(xié)同，但離人類級別的自然交互仍有遙遠距離。

數(shù)據(jù)與算法的雙重制約進一步拉長了技術成熟周期。與依賴文本訓練的大語言模型不同，具身智能需海量真實物理交互數(shù)據(jù)支撐，其數(shù)據(jù)需求量級可能是自動駕駛的上千倍、大模型的上百萬倍。有專家強調(diào)，高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)的稀缺性已成為行業(yè)共性痛點：真實場景數(shù)據(jù)采集成本高昂，仿真環(huán)境與物理世界存在“sim-to-real gap”，開源數(shù)據(jù)集質(zhì)量參差不齊。與此同時，現(xiàn)有大模型在復雜環(huán)境下的長周期任務執(zhí)行、知識泛化與因果推理能力仍顯不足。“VLA大模型”雖指明方向，但視覺、語言、動作的深度融合仍處早期階段，“大腦”的通用智能與“小腦”的精密控制之間存在顯著斷層。正如業(yè)內(nèi)人士所憂：“數(shù)字世界永遠無法讓錯誤認知得到驗證和反饋，必須有與物理世界互動的載體”，而載體本身的不成熟又反過來制約算法迭代，形成微妙的技術悖論。

比技術挑戰(zhàn)更棘手的，是商業(yè)模式的“靈魂拷問”。資本市場可為前沿故事支付溢價，但產(chǎn)業(yè)落地只認樸素邏輯：誰？為何功能付費？成本回收周期多長？當前人形機器人核心零部件成本占比超六成，單臺造價令普通家庭與中小企業(yè)望而卻步。機器人最終還是要用起來，但研發(fā)端與應用端尚未打通，許多產(chǎn)品仍如“溫室花朵”。在工業(yè)場景，專用型機器人因路徑清晰、需求明確更具落地優(yōu)勢；而追求“全能”的通用人形機器人，則面臨需求模糊、ROI（投資回報率）難以測算的困境。更值得警惕的是，行業(yè)缺乏統(tǒng)一技術標準與通用開發(fā)平臺，各企業(yè)“重復造輪子”，硬件接口、通信協(xié)議互不兼容，嚴重制約規(guī)模化應用。國訊芯微CTO蔣琛指出，這種碎片化生態(tài)不僅浪費資源，更延緩了整個產(chǎn)業(yè)的成熟進程。

此外，倫理安全與人才短板構成隱性挑戰(zhàn)。有專家舉例：若惡意程序植入智能車輛，可能偽造緊急消息引發(fā)交通混亂；而責任歸屬邊界模糊——機器誤操作造成損失時，開發(fā)者、運營方、使用者的責任如何界定？這些“前置題”尚未有定論。與此同時，行業(yè)對“既懂編程、又通大模型，還需掌握機械與自動化”的復合型人才需求激增，這樣的人才依舊太少。在國際競爭維度，我國在高端GPU、精密傳感器、減速機等核心元器件領域自主化程度仍待提升。

具身智能之于車企，從來不是一道簡單的“賺或不賺”的算術題，而是一場關于時間維度與價值尺度的戰(zhàn)略抉擇。短期看，它確是“苦生意”：高昂投入、漫長周期、模糊回報，與傳統(tǒng)制造業(yè)追求效率與盈利的邏輯相悖；但拉長至十年周期，它卻是通往下一代智能生態(tài)的“戰(zhàn)略必答題”。汽車作為移動的具身智能體，其技術積累可反哺機器人研發(fā)；而機器人在制造端的應用，又能提升汽車生產(chǎn)質(zhì)效——這種雙向賦能正悄然重構產(chǎn)業(yè)價值鏈。正如張永偉所言，“升上去、立起來”是智能汽車產(chǎn)業(yè)聚合型關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的自然延伸，低空經(jīng)濟與具身智能將共同構成汽車智能化邊界的溢出效應。