當下，具身智能已從實驗室走向產(chǎn)業(yè)落地關鍵節(jié)點，政策支持、資本涌入、技術突破多重利好疊加，這場“機器人替代人類”的產(chǎn)業(yè)革命備受期待。

拓斯達在2025年正式發(fā)布具身智能整機產(chǎn)品，國內(nèi)首臺在注塑場景應用落地的智能人形機器人「小拓」，并在2026年初推出四足機器人「星仔」。正如拓斯達具身智能業(yè)務線-矩陣智拓CMO王琪所言：“真正具身智能的競賽才剛剛開始，未來還有很長的路要走?！?/p>

王琪的話也并不全是謹慎使然。國際機器人聯(lián)合會（IFR）最新數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)機器人密度在2023年首次突破470臺/萬人，位居全球前列。但在3C、汽車等自動化程度較高的行業(yè)之外，包裝、玩具等柔性化生產(chǎn)領域，機器人滲透率依然很低，這為具身智能留下了廣闊市場空間，同時也暗藏挑戰(zhàn)。

具身智能進入迭代加速期，轉型與新秀的分化格局初顯

自2023年以來，具身智能迎來爆發(fā)式增長，人形機器人亮相、四足機器人場景拓展、AI Agent技術突破、工業(yè)場景試點應用，行業(yè)呈現(xiàn)“技術快速迭代、資本高度關注、需求持續(xù)釋放”的態(tài)勢。2026年，行業(yè)已從概念炒作進入實質迭代期，轉型派與新秀派分化格局愈發(fā)清晰，競爭核心邏輯正在深刻變革。

具身智能技術更新已進入“日更月新”階段。王琪指出：“AI時代、具身智能時代到來后，以前的信息按月和季度更新，現(xiàn)在每天都有新視頻、新技術出現(xiàn)，比如前段時間的OpenClaw，還有機器人在體育運動場景的技術突破等?！?/p>

這種快速迭代背后，是技術瓶頸的持續(xù)突破與行業(yè)生態(tài)的逐步完善。2025年第一屆北京機器人馬拉松舉辦，2026年上海機器人靈巧手國際創(chuàng)新大會即將啟幕，這些活動標志著具身智能領域的技術交流與創(chuàng)新速度不斷加快，行業(yè)正朝著“更高精度、更高柔性、更強泛化”方向發(fā)展。

需求端的持續(xù)釋放，為行業(yè)發(fā)展提供了堅實支撐。王琪在SAP全球運營高峰論壇圓桌對話中透露，2025年以來，拓斯達走訪幾十家頭部制造業(yè)企業(yè)，結合咨詢機構報告發(fā)現(xiàn)，當前制造業(yè)勞動力缺口持續(xù)擴大：人口老齡化加劇導致傳統(tǒng)制造業(yè)勞動力供給減少，年輕人更傾向于網(wǎng)約車、外賣等靈活就業(yè)方式，對工廠崗位接受度降低。這種供需矛盾，讓具身智能機器人的市場需求日益迫切。“從客戶需求來看，具身智能一定是未來的機會，但從供給端來看，目前真正的具身智能機器人能做的工作還有限，尤其是穩(wěn)定性、效率方面?！蓖蹒髡J為。

當具身智能成為備受矚目的賽道之時，也自然地吸引了更多玩家的入局，這其中大致可以分為轉型派與新秀派。

作為轉型派代表，拓斯達的發(fā)展是傳統(tǒng)制造企業(yè)切入具身智能領域的典型樣本。成立于2007年的拓斯達，從注塑周邊設備起家，2010年布局直角坐標機器人，2015年開始自研四六軸工業(yè)機器人，2025年發(fā)布輪式人形機器人，2026年1月推出四足輪式機器人，近20年間完成了從傳統(tǒng)裝備制造到智能機器人領域的多次跨越。

但轉型并非易事。王琪透露，2007年公司創(chuàng)立至2020年前，公司處于快速增長期，年營收持續(xù)高速增長，業(yè)務版圖持續(xù)擴大；2021年后，公司戰(zhàn)略調整收縮智能能源及環(huán)境管理業(yè)務，確定了“具身智能、數(shù)控機床、工業(yè)機器人、注塑機及周邊設備”四大核心業(yè)務集群。

這個過程中，SAP扮演了關鍵角色。SAP的系統(tǒng)為四大業(yè)務線提供了統(tǒng)一的管理底座，從計劃、訂單到倉儲、物流、財務，實現(xiàn)了標準化運營。

對于拓斯達這樣的轉型企業(yè)，SAP的價值不僅在于內(nèi)部管理。目前拓斯達的業(yè)務遍布50多個國家和地區(qū)。在做海外業(yè)務拓展時，SAP幫助快速融入本地的財務、法律、合規(guī)框架。

與轉型派不同，宇樹科技、魔法原子等新興創(chuàng)業(yè)企業(yè)構成了行業(yè)“新秀派”，它們大多聚焦人形機器人、AI Agent等前沿領域，憑借靈活機制和精準技術定位快速獲得資本關注。但王琪透露，行業(yè)已出現(xiàn)明顯兩極分化：具備技術實力和場景落地能力的頭部企業(yè)，獲得資本追捧、擁有融資主動權；而技術方案模糊、商業(yè)模式不清晰的初創(chuàng)企業(yè)，正面臨融資難困境。

總體來看，2026年的具身智能行業(yè)，正處于“熱潮與理性并存”的發(fā)展階段：技術迭代加速、需求持續(xù)釋放、政策資本加持，為行業(yè)發(fā)展注入了強大動力；但同時，行業(yè)分化加劇、供需失衡等問題也日益凸顯，轉型派與新秀派的競爭將進一步白熱化，淘汰賽已正式拉開帷幕。

原欣在演講中強調，AI帶來的未來是美好的，但行業(yè)發(fā)展需要循序漸進，企業(yè)需先做好應用層現(xiàn)代化，才能真正實現(xiàn)“AI就緒”，這一觀點也為具身智能行業(yè)的發(fā)展提供了重要指引。

資金、數(shù)據(jù)與落地三重桎梏

管具身智能行業(yè)前景廣闊，但在產(chǎn)業(yè)化落地的過程中，企業(yè)面臨的痛點也日益凸顯。當前具身智能企業(yè)面臨的核心痛點，主要集中在資金、數(shù)據(jù)、落地三個層面，這三重桎梏相互交織，成為制約行業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的關鍵障礙，同時行業(yè)還面臨合規(guī)、系統(tǒng)兼容等衍生。

資金短缺，是當前具身智能企業(yè)面臨的普遍難題，即便是頭部企業(yè)也難以幸免。“真正具身智能的競賽才剛剛開始，未來還有很長的路要走，大量的數(shù)據(jù)、大量的場景、大量的人才其實都是未來需要重投入的，錢其實都不夠?！边@種觀點并非個例，而是行業(yè)內(nèi)的普遍共識——具身智能屬于資本密集型產(chǎn)業(yè)，技術研發(fā)、場景落地、人才儲備都需要巨額資金投入，且回報周期長，導致企業(yè)面臨持續(xù)的資金壓力。對此，SAP大中華地區(qū)總裁原欣也表示，AI時代企業(yè)面臨巨大的技術投入壓力，尤其是中小初創(chuàng)企業(yè)，在技術研發(fā)與應用現(xiàn)代化方面的投入不足，進一步加劇了資金困境。

從行業(yè)融資現(xiàn)狀來看，兩極分化的趨勢進一步加劇。頭部企業(yè)憑借成熟的技術方案和場景落地能力，獲得資本的持續(xù)追捧，融資難度較低，甚至擁有融資主動權；而大量中小初創(chuàng)企業(yè)，由于技術定位模糊、商業(yè)模式不清晰，難以獲得資本青睞，融資難、融資貴的問題日益突出，“真正對頭部企業(yè)來說，很多機構是想投他們的，他們更多的掌握了‘主動權’，因為他們的價值已經(jīng)開始顯現(xiàn)了；但是對于自己的技術方案和商業(yè)模式，探索得不是很清楚的初創(chuàng)企業(yè)來說，是有一些困難”，王琪說。

這種融資分化，進一步加劇了行業(yè)的兩極分化，大量中小初創(chuàng)企業(yè)可能在淘汰賽中被淘汰。

資金帶來的壓力只是表象，在技術層面，數(shù)據(jù)的匱乏亦是具身智能落地過程中最大的挑戰(zhàn)之一。具體來看，數(shù)據(jù)痛點主要體現(xiàn)在三個方面：一是數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，不同企業(yè)的機器人本體構型不同，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)難以互通，形成數(shù)據(jù)壁壘，“比如這個構型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能用，但是對另外的構型來說是有門檻和壁壘的”；二是數(shù)據(jù)采集難、成本高，工業(yè)場景的復雜性導致數(shù)據(jù)采集難度大，且采集設備與人力成本高昂，尤其是對于中小企業(yè)而言，難以承擔大規(guī)模數(shù)據(jù)采集的成本；三是數(shù)據(jù)隱私與安全問題，企業(yè)擔心開放產(chǎn)線數(shù)據(jù)會泄露核心工藝，導致其不愿配合數(shù)據(jù)采集，“部分頭部企業(yè)，其核心產(chǎn)線里面一些東西，他們自己人都進不去，我們只能暫時先等待行業(yè)規(guī)范進一步成熟，先把眼前開放的場景做完”，王琪直言。

事實上，原欣在演講中也提到，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)是企業(yè)發(fā)展的重要前提，尤其是在出海過程中，數(shù)據(jù)隱私保護已成為企業(yè)必須面對的重要挑戰(zhàn)，這也進一步加劇了具身智能企業(yè)的數(shù)據(jù)采集困境。

為破解數(shù)據(jù)瓶頸，拓斯達正在構建“場景-機器人-數(shù)據(jù)-AI模型”的鏈路閉環(huán)，采取“雙向奔赴”的場景切入策略：一方面，選擇有價值、技術可實現(xiàn)的場景（如分揀、搬運）進行數(shù)據(jù)采集；另一方面，探索數(shù)據(jù)標準化采集方案，通過采集空間運動數(shù)據(jù)+視頻數(shù)據(jù)，進行模型訓練。從一定程度來說，就可以擺脫不同本體的依賴”。但王琪也承認，“這是我們正在探索的點，目前還處于實踐階段，尚未形成成熟的行業(yè)解決方案”。

原欣在演講中表示，SAP正通過開放架構和數(shù)據(jù)能力，支持智能體自動執(zhí)行數(shù)據(jù)調度，未來可通過與具身智能企業(yè)的合作，提供標準化的數(shù)據(jù)管理解決方案，助力破解行業(yè)數(shù)據(jù)瓶頸。

除此之外，在ToB領域，具身智能企業(yè)還面臨著落地難度大、工業(yè)場景滲透率低等挑戰(zhàn)。當前具身智能機器人的出貨量主要集中在科研院校，用于科研展出和教學，真正應用于工業(yè)場景的極少。

對此，王琪稱：“我們目前更多還在客戶現(xiàn)場，和客戶聯(lián)合做驗證，還沒有進入到大規(guī)模拓展數(shù)量的階段；我們也看了很多數(shù)據(jù)，去年也出席了很多論壇，現(xiàn)在主要是科研、展出、學校的客戶居多，工業(yè)的極少”。這種“實驗室熱、工業(yè)冷”的現(xiàn)狀，反映出具身智能在產(chǎn)業(yè)化落地過程中面臨的諸多障礙。

具體來看，工業(yè)場景落地難的原因主要有三點：一是技術穩(wěn)定性不足。具身智能機器人在精度、效率、可靠性等方面仍難以滿足工業(yè)生產(chǎn)的高強度需求，“從供給端來看，現(xiàn)在真正的具身智能機器人能做哪些工作？還有很長的路要走，尤其是在穩(wěn)定性、效率方面”；

二是ROI（投資回報率）難以平衡。企業(yè)引入具身智能機器人的成本較高，而其帶來的效率提升與成本節(jié)約，短期內(nèi)難以覆蓋投入成本，導致企業(yè)引入意愿不高，“客戶問的問題都是：效率怎么樣？安全穩(wěn)定性怎么樣？以及ROI能不能算得過來？”；

三是場景適配性不足。工業(yè)場景的復雜性、多樣性，要求具身智能機器人具備較強的泛化能力，而當前大部分機器人只能適配單一場景，難以滿足多場景、柔性化生產(chǎn)需求，“比如包裝、玩具生產(chǎn)行業(yè)，產(chǎn)品外觀、包裝經(jīng)常在變化，現(xiàn)在上自動化是有難度的，因為隨時在變，變完之后，只要一換款，就需要工程師調試，成本自然就高了很多”。

IFR的數(shù)據(jù)顯示，2025年全球具身智能機器人的工業(yè)場景滲透率不足5%，遠低于傳統(tǒng)工業(yè)機器人的滲透率，這一數(shù)據(jù)也印證了行業(yè)落地難的現(xiàn)狀。王琪表示，“工業(yè)機器人的落地，需要循序漸進，我們不能馬上就要做那些非常泛化性、投入非常多的任務，那個難度很大，可能要等到五年、十年，才可能落地實現(xiàn)”，這種理性的判斷，也反映出行業(yè)從業(yè)者對當前落地困境的清醒認知。原欣也認為，AI的發(fā)展不是一蹴而就的，具身智能的產(chǎn)業(yè)化落地需要企業(yè)先做好應用層現(xiàn)代化，逐步積累技術與場景經(jīng)驗，才能實現(xiàn)突破。

最終，能在具身智能領域勝出的企業(yè)，不是那些擁有最炫酷演示視頻的團隊，而是那些能像原欣所說“把應用現(xiàn)代化做好”，能如拓斯達所實踐的“基于工業(yè)土壤發(fā)展AI”，并能深度融合到SAP所倡導的開放、合規(guī)、共贏的全球商業(yè)生態(tài)中的長期主義者。當機器人真正成為企業(yè)全球智能運營的有機組成部分時，具身智能的萬億市場才算是真正開啟了它的黃金時代。具身智能市場“真正的較量”，才剛剛開始。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）