2026年H1具身智能行业总结报告

CopyrightO2026 NE-Times. Confidential and proprietaryNE INSIGHT 012026H1具身智能行业核心判断 02.2026H1具身智能行业演进与商业化进程 03.2026H2趋势展望 1.12026年H1具身智能行业仍处于高活跃低规模兑现”的验证期 VLA成为当前产品化主线，高质量真实交互数据仍是智能能力提升的核心瓶颈商业化需求数量由教育科研支撑、金额由地方产业平台拉动行业竞争由单项技术领先转向“本体一模型一数据一制造一场景”的系统闭环 政策由产业定调转向真实场景验证，央国企成为商业化的重要组织者·资本热度仍处高位，但估值增长明显快于经营兑现产品与制造供给快速扩张，但关键瓶颈已从“能不能造”后移至“能否稳定交付” 2026H2出货继续增长具有较强确定性，央国企、实训基地和产业基础设施项目将成为主要增量来源；但行业仍处于从批量制造向稳定作业过渡的阶段，交付、运维、可靠性和ROI将成为比产能与售价更关键的分化指标。资本不会明显退潮，但将进一步向头部平台、核心环节和具备商业闭环证据的企业集中。 1.2汽车产业外溢缩短了技术导入周期，但并未缩短商业化验证周期 01.2026H1具身智能行业核心判断 02.2026H1具身智能行业演进与商业化进程 2.1外部驱动：政策与资本共同维持行业高活跃 2.2 供给演进：技术、产品与制造能力加快完善 2.3商业兑现：订单增加，但规模化证据仍不足 2.4格局分化：企业竞争标准转向商业化闭环 03.2026H2趋势展望NE时代 2.1.1政策体系由产业定调转向真实场景验证 具身智能已被确立为颠覆性产品与科技竞争新高地，正式纳入未来产业序列，这标志着产业驱动力已由市场试错转为国家意志推进。政策逻辑正从宏观定调向微观实施深化，通过制定统一标准体系，规范硬件接口与技术指标。同时，发展重心已从单点演示验证转向真实场景的常态部署，这种建制化的推进节奏，为产业提供了明确且确定的增长预期。 2026年3月《十五五规划纲要》 2023年11月 2025年3月《2025年政府工作报告》 《人形机器人创新发展指导意见》 把人形机器人定义为“颠覆性产品/科技竞争新高地/未来产业新赛道”，并围绕“大脑、小脑、肢体”等关键技术与整机一部组件一场景一生态路径做系统部 统筹布局具身智能实训场，推进虐实融合的协同训练与进化，深入研究物理人工智能，研发大小脑一体化的具身模型与算法，攻关本体及核心零部件等关键技术，加速人形机器人等各类形态产品升级和应用落地 把具身智能明确纳入未来产业序列，提出要建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业 2026年6月两部门联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动 2026年2月《人形机器人与具身智能标准体系》 2024年1月 《关于推动未来产业创新发展的实施意见》 把具身智能从“演示验证“推向真实场景常态部署；明确提出到2026年底形成百个以上高价值应用场景、带动万台级规模落地能力，并以央企/重点行业场景与专项资金/奖励等作保障时代 首个覆盖人形机器人与具身智能全产业链、全生命周期的标准顶层设计；设基础共性、类脑与智算、肢体与部组件、整机与系统、应用、安全伦理6个板块。 加快实施重大技术装备攻关工程，突破人形机器人等高端装备产品，以整机带动新技术产业化落地，打造全球领先的高端装备体系。 政府制定统一标准体系，规范硬件接口与技术指标以及对真实场景的常态部署 2.1.2实景实训专项行动：建立场景开放和量化验证机制，以央企为核心组织者 2026年6月3日，工业和信息化部办公厅、国务院国资委办公厅联合印发《关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知》。首批直接面向北京，天津、上海、江苏、浙江、山东、湖北、湖南、广东、四川十个地区的工信主管部门，以及有关中央企业。 政策执行主体 通过地方与央企开放真实场景、建立量化验证和复制机制，解决机器人不会稳定作业、无法证明商业价值的问题，以推动具身智能从产品展示与概念热度转向真实作业、数据闭环和规模化商业落地。 2.1.3公共基础设施由单点平台向体系化能力演进 2.1.4资本热度维持高位，大额融资持续出现 2026年上半年中国具身智能股权融资维持高热度，233起融资合计披露金额近于亿元，亿元级融资达147起，资金加速向头部机器人本体企业集中。 Page 9 2.1.5资金由本体向核心零部件和训练体系扩散 2026年上半年具身智能融资仍以早期轮次为主，行业仍处于路线探索和产品化验证阶段；资本已由机器人本体加速向零部件、软件算法及配套方案扩散，产业链投资结构正趋于完整。 2.1.6估值增长仍明显快于商业化兑现 截至2026年6月底，国内具身智能领域已有约18家企业公开估值超过100亿元，其中宇树科技、智平方、自变量机器人、银河通用、星海图、干寻智能和灵心巧手等已进入200亿元以上梯队。百亿企业不再只集中于人形机器人整机，世界模型、具身大模型、灵巧手和数据训练平台也开始获得高估值；但多数企业仍处于技术迭代、产品验证和场景导入阶段，估值增长明显快于订单、收入与规模交付的兑现速度。 2.2.1新品供给增加，人形成为主线但形态继续分化 根据NE时代不完全统计，2026年上半年具身智能行业共发布96款新品，其中人形机器人66款、占比68.8%。双足人形是通用能力探索的主线，轮式人形和四足机器人则分别侧重作业效率与复杂地形应用。 ·最大程度适配现有人类空间、工位和工具，具备较高的通用能力上限；足人形是当前厂商验证全身控制、双臂协同和通用操作能力的主要载体；动态平衡、能耗、可靠性和成本仍是规模化部署的主要制约。 类人上半身+轮式底盘保留双臂操作能力，同时降低运动控轮式人形制难度；适合工厂、仓储、商服等平整环境，有望更快形成稳定作业闭环；无法适应楼梯、门槛和复杂路面，空间通用性弱于双足人形。 结构稳定、复杂地形通过能力强，适合楼梯、碎石、隧道和电缆沟；巡检、安防、能源和应急场景的任务边界较清晰：移动和感知能力较成熟，但通用操作能力通常弱于人形。 机器狗 2.2.2成本集中于执行系统代硬件降本持续推进 人形机器人整机成本高度集中于关节模组系统，其成本占比约三分之二减速器、电机、编码器与驱动板构成主要价值量。 2.2.3VLA推动机器人通用操作，世界模型探索具身智能下一阶段能力上限 VLA通过“视觉/语言/状态一动作实现任务理解与动作生成，是当前中国具身智能企业最主流、最接近产品化的模型路线，但在长期推演、候选动作比较和异常恢复方面仍有明显局限：世界模型通过预测“执行某个动作后，物理世界将如何变化”，为长任务规划和自主决策提供更高能力上限但目前仍处于从研究验证走向产业探索阶段。 2.2.4高质量真实数据仍是模型进化核心瓶颈 区别于互联网A/通过大规模知识数据提升理解能力，具身智能模型需要通过视觉、动作和环境交互数据学习“感知一决策一执行”闭环。随着VLA与世界模型的发展，训练数据需求逐渐从通用视觉数据转向机器人真实交互数据，但真实动作采集成本高、长尾任务覆盖不足，多源高质量数据获取成为限制机器人能力提升的关键因素。 高质量具身数据获取瓶颈 闭环动作数据不足 长尾、失败与恢复覆盖不足公开数据偏短时桌面抓取：双臂、移动、柔性、工具与恢复不足 2.2.5开放数据集增加，1但真实部署数据仍然稀缺 2026H1具身智能行业部分开源数据集汇总 2.3.12026H1具身智能招投标需求高度集中于教育科研 根据NE时代不完全统计，2026H1共发生招投标事件198件，披露合同金额总计达24.51亿元人民币。从采购主体类型看，教育科研机构仍是人形机器人采购的主要力量。 2.3.2大额招投标由地方政府产业平台主导，资金加速投向产业基础设施建设 金额前十项目中，地方政府及产业平台占据8席、贡献约90%的采购额，资金主要流向创新中心、数采平台、产业链及场地建设，而非单一机器人设备采购。 2.4.1头部玩家沿四类路径建立差异化优势 全栈平台与生态型 本体平台与规模化型 以机器人本体、运动控制、关节模组、整机设计和供应链管理为核心能力起点，优先解决“能动、能跑、能量产、能降本”的问题，通过标准化硬件平台扩大出货规模，并在真实部署中持续积累数据和应用反馈， 同时布局本体、运动控制、具身模型、数据采集、仿真训练、开发平台和应用生态，试图构建从硬件到软件、从数据到应用的完整技术底座，并通过开源、开发者社区、合作伙伴和行业场景形成生态放大效应。 智元机器人 核心优势：硬件产品化能力强，成本下降路径清晰，供应链和量产能力更容易形成短期优势。主要瓶颈：若模型、数据和任务泛化能力不足，容易停留在能展示、能交付单机”但难以持续提升复杂任务能力。 核心优势：能力布局完整，容易形成“本体一数据一模型一应用”的正循环，具备平台化和生态化扩张潜力。主要瓶颈：投入强度高、组织复杂度高。短期内难以在每个环节都形成绝对优势，商业化节奏可能慢于单点突破型企业。 模型原生整机型 产业跨界与资源整合型 依托汽车、ICT、工业制造、消费电子或供应链体系进入具身智能，通过资本、制造、渠道、供应链、客户场景和组织资源进行全链条整合，推动机器人从实验室样机走向可制造、可交付、可维护的产业化产品。 以VLA、世界模型、具身大模型或端到端策略模型为核心起点，反向定义机器人本体、传感器配置、数据采集方式和训练流程，强调通过多模态数据和真实交互提升机器人在开放任务中的泛化能力。 U Spnt Al 核心优势：资金、制造体系、供应链资源和场景入口充足，具备快速补齐硬件、工程和商业化短板的能力。主要瓶颈：机器人业务往往不是唯一主业，战略优先级、组织协同和技术自研深度存在不确定性，容易出现“资源很多，但能力闭环不够深”的问题。 核心优势：智能化叙事最强，技术路线更接近“通用机器人”目标，若模型泛化能力突破，有机会跨越单一场景限制 主要瓶颈：对高质量机器人数据、算力、真机训练和工程落地要求极高，短期容易出现“模型能力强，但本体可靠性和交付能力不足”的问题。 模型、数据、制造和场景资源抢占能力位置，单项指标领先并不等于综合竞争力领先 2.4.22026H1整机企业竞争由单点能力比拼转向系统能力组合时代 2.4.3头部整机企业分别占据不同能力高地，尚未出现全维度领先者 2026年H1尚未形成全维度领先的头部整机企业，当前竞争格局表现为本体、模型、数据、制造与场景能力的结构性分化 Page 21 01.2026H1具身智能行业核心判断 02.2026H1具身智能行业演进与商业化进程 03.2026H2趋势展望 3.12026H2出货将继续放量，央国企将成为最确定的增量订单来源 2026H2机器人出货将继续放量，央国企将成为增量需求的重要承接方；但新增采购不等于规模化生产应用，工业场景仍以单点验证和小批量部署为主。 央国企成为核心增量承接方 出货量显著增加，央国企和实训项目成为主要增量支撑 但工业落地仍将集中在巡检、搬运、上下料和质检等相对标准化任务，行业尚未进入跨工厂、大规模复制阶段。 3.2成本下降和量产线建设同步提速，交付与持续服务成为规模化瓶颈 预计2026年H2本体价格将会进一步下探，量产线扩张将继续提高机器人供给能力，但规划产能、实际下线、客户验收和持续运行之间仍会存在断层 2026H1产能扩张落地与规划同步进行 宇树人形机器人平均售价下降约35.7% 乐聚：2026年3月，年产能万台级自动化产线投入使用；4月，深圳首条人形机器人中试产线启用众擎：2026年5月，深圳1.2万平方米智能制造基地启用，首批T800量产下线；企业披露产线可实现约15分钟下线一台，并称具备万台级交付能力。宇树：IPO募投项目规划建设智能机器人制造基地，建成后拟形