戰(zhàn)略遠(yuǎn)見與現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

當(dāng)人工智能從虛擬數(shù)字空間走向真實(shí)物理世界，具身智能作為新一代AI技術(shù)的核心方向，正與汽車產(chǎn)業(yè)深度融合。2025年政府工作報(bào)告首次將“具身智能”納入國(guó)家未來產(chǎn)業(yè)培育體系，工信部數(shù)據(jù)顯示國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人整機(jī)企業(yè)已超140家，產(chǎn)品發(fā)布逾330款。東風(fēng)、長(zhǎng)安、比亞迪、小鵬、廣汽等車企紛紛布局：有的把整車重新定義為“具身智能體”，有的直接投身人形機(jī)器人研發(fā)。

熱鬧背后，一個(gè)關(guān)鍵問題需要明確：這條賽道既有技術(shù)外溢、生態(tài)延伸的天然優(yōu)勢(shì)，也存在技術(shù)瓶頸、商業(yè)化困難的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。對(duì)擅長(zhǎng)規(guī)?；圃旌陀忻鞔_盈利模型的車企來說，投入具身智能到底是追熱點(diǎn)的冒險(xiǎn)，還是面向未來的必然戰(zhàn)略？

技術(shù)同源與生態(tài)升級(jí)的戰(zhàn)略必然

車企青睞具身智能，不是一時(shí)的跨界跟風(fēng)，而是因?yàn)槠嚭途呱碇悄茉诩夹g(shù)基因上高度契合。清華大學(xué)人工智能學(xué)院教授沈陽提到，具身智能依賴“VLA大模型”——視覺、語言、動(dòng)作的融合，而現(xiàn)代智能汽車正是這一邏輯的天然載體。車輛的攝像頭、雷達(dá)、超聲波傳感器是“視覺”輸入，智能座艙實(shí)現(xiàn)“語言”交互，線控底盤和執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成“動(dòng)作”輸出，形成完整的感知-決策-行動(dòng)閉環(huán)。

長(zhǎng)安汽車首席智能駕駛技術(shù)官陶吉說：“汽車是當(dāng)下唯一標(biāo)準(zhǔn)化的、能承載AI大模型與物理世界互動(dòng)的載體?！边@種技術(shù)同源性讓車企不用從零開始，智能駕駛領(lǐng)域積累的環(huán)境感知算法、高精地圖融合、實(shí)時(shí)決策控制等核心技術(shù)，可直接用到具身智能研發(fā)中，大大降低技術(shù)試錯(cuò)成本。

更深層的動(dòng)力是產(chǎn)業(yè)生態(tài)的戰(zhàn)略布局。具身智能作為共性技術(shù)，推動(dòng)汽車從“交通工具”向“具身智能體”發(fā)展。東風(fēng)汽車整合“智能駕駛、智能座艙、智慧平臺(tái)、智慧能源、智慧服務(wù)”五智體系為具身智能體，打造車身、底盤、動(dòng)力系統(tǒng)等八大技術(shù)引擎；長(zhǎng)安汽車把高階智駕技術(shù)定義為“交互式具身智能”。

這不是概念包裝，而是汽車產(chǎn)品內(nèi)核的升級(jí)：未來的車要能主動(dòng)感知環(huán)境、理解用戶意圖、自主優(yōu)化能耗，甚至通過觸覺識(shí)別、表情分析、腦機(jī)接口等技術(shù)實(shí)現(xiàn)更深的人機(jī)協(xié)同。

中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)副理事長(zhǎng)兼秘書長(zhǎng)、車百會(huì)理事長(zhǎng)張永偉打比方：“把汽車‘立起來’，就是具身智能和人形機(jī)器人。”車企布局具身智能，是把智能生態(tài)從“輪式移動(dòng)終端”擴(kuò)展到“全場(chǎng)景智能體”，為未來在家庭服務(wù)、工業(yè)協(xié)作、城市治理等萬億級(jí)市場(chǎng)搶占生態(tài)入口做準(zhǔn)備。

政策和產(chǎn)業(yè)環(huán)境的協(xié)同作用，進(jìn)一步強(qiáng)化了這一戰(zhàn)略選擇。從《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》到多地具身智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，國(guó)家持續(xù)釋放明確信號(hào)。我國(guó)連續(xù)十二年是全球工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用最大市場(chǎng)，2024年工業(yè)機(jī)器人銷量達(dá)30.2萬臺(tái)，覆蓋國(guó)民經(jīng)濟(jì)71個(gè)行業(yè)大類，為具身智能提供了豐富的技術(shù)驗(yàn)證場(chǎng)景和供應(yīng)鏈基礎(chǔ)。

武漢人工智能研究院院長(zhǎng)王金橋認(rèn)為：“無人駕駛和人形機(jī)器人都是十萬億元級(jí)市場(chǎng)?！睂?duì)車企來說，依托現(xiàn)有制造體系、供應(yīng)鏈管理經(jīng)驗(yàn)和場(chǎng)景數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)進(jìn)入具身智能領(lǐng)域，既是響應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略的主動(dòng)行動(dòng)，也是把“工業(yè)皇冠上的明珠”技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵路徑。小鵬機(jī)器人已在P7+生產(chǎn)線參與實(shí)訓(xùn)，比亞迪具身智能團(tuán)隊(duì)開發(fā)出工藝機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人等多種產(chǎn)品，正是這種“制造反哺智能、智能賦能制造”循環(huán)的實(shí)踐。

現(xiàn)實(shí)技術(shù)瓶頸與商業(yè)邏輯的嚴(yán)峻考驗(yàn)

不過，戰(zhàn)略愿景的美好難掩落地的困難。具身智能從實(shí)驗(yàn)室演示到規(guī)?；逃?，首先要跨越“可靠性鴻溝”。目前多數(shù)驚艷的演示都在受控環(huán)境中，一旦進(jìn)入真實(shí)工業(yè)車間或家庭場(chǎng)景，面對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)化的復(fù)雜任務(wù)，機(jī)器人的環(huán)境適應(yīng)性、操作穩(wěn)定性和決策魯棒性就會(huì)面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。同時(shí)，具身智能從二維圖像感知到三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解，從平面抓取到空間精準(zhǔn)操作，底層技術(shù)瓶頸還沒突破。具身智能體需要同時(shí)處理視覺、觸覺、力覺等多模態(tài)信息，在毫秒級(jí)內(nèi)完成“快思考”反射和“慢思考”推理的協(xié)同，但離人類級(jí)別的自然交互還有很大距離。

數(shù)據(jù)和算法的雙重限制進(jìn)一步延長(zhǎng)了技術(shù)成熟周期。和依賴文本訓(xùn)練的大語言模型不同，具身智能需要海量真實(shí)物理交互數(shù)據(jù)支撐，數(shù)據(jù)需求量可能是自動(dòng)駕駛的上千倍、大模型的上百萬倍。有專家強(qiáng)調(diào)，高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)稀缺是行業(yè)共同的痛點(diǎn)：真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集成本高，仿真環(huán)境和物理世界存在“sim-to-real gap”（仿真到現(xiàn)實(shí)的差距），開源數(shù)據(jù)集質(zhì)量參差不齊。同時(shí)，現(xiàn)有大模型在復(fù)雜環(huán)境下的長(zhǎng)周期任務(wù)執(zhí)行、知識(shí)泛化和因果推理能力還不夠。

“VLA大模型”雖然指明了方向，但視覺、語言、動(dòng)作的深度融合還處于早期階段，“大腦”的通用智能和“小腦”的精密控制之間有明顯斷層。正如業(yè)內(nèi)人士擔(dān)心的：“數(shù)字世界無法驗(yàn)證和反饋錯(cuò)誤認(rèn)知，必須有與物理世界互動(dòng)的載體”，而載體本身的不成熟又反過來限制算法迭代，形成技術(shù)悖論。

比技術(shù)挑戰(zhàn)更難的是商業(yè)模式的“靈魂拷問”。資本市場(chǎng)可以為前沿故事買單，但產(chǎn)業(yè)落地只認(rèn)實(shí)際邏輯：誰會(huì)付費(fèi)？為什么為功能付費(fèi)？成本回收周期多長(zhǎng)？目前人形機(jī)器人核心零部件成本占比超六成，單臺(tái)造價(jià)讓普通家庭和中小企業(yè)難以承受。機(jī)器人最終要投入使用，但研發(fā)端和應(yīng)用端還沒打通，很多產(chǎn)品像“溫室花朵”。

在工業(yè)場(chǎng)景，專用型機(jī)器人因?yàn)槁窂角逦?、需求明確更易落地；而追求“全能”的通用人形機(jī)器人，面臨需求模糊、投資回報(bào)率難以測(cè)算的問題。更需要注意的是，行業(yè)缺乏統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和通用開發(fā)平臺(tái)，各企業(yè)“重復(fù)造輪子”，硬件接口、通信協(xié)議不兼容，嚴(yán)重影響規(guī)?；瘧?yīng)用。國(guó)訊芯微CTO蔣琛指出，這種碎片化生態(tài)不僅浪費(fèi)資源，還延緩了整個(gè)產(chǎn)業(yè)的成熟。

此外，倫理安全和人才短缺是隱性挑戰(zhàn)。有專家舉例：如果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；責(zé)任歸屬邊界模糊——機(jī)器誤操作造成損失時(shí)，開發(fā)者、運(yùn)營(yíng)方、使用者的責(zé)任怎么界定？這些問題還沒有定論。同時(shí)，行業(yè)對(duì)“既懂編程、又通大模型，還掌握機(jī)械與自動(dòng)化”的復(fù)合型人才需求大增，但這樣的人才很少。在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)方面，我國(guó)在高端GPU、精密傳感器、減速機(jī)等核心元器件領(lǐng)域的自主化程度還需要提升。

具身智能對(duì)車企來說，從來不是簡(jiǎn)單的“賺不賺錢”的問題，而是關(guān)于時(shí)間和價(jià)值的戰(zhàn)略選擇。短期看，它確實(shí)是“苦生意”：投入高、周期長(zhǎng)、回報(bào)模糊，和傳統(tǒng)制造業(yè)追求效率和盈利的邏輯不符；但從十年的長(zhǎng)期視角看，它是通往下一代智能生態(tài)的“戰(zhàn)略必答題”。

汽車作為移動(dòng)的具身智能體，其技術(shù)積累可以反哺機(jī)器人研發(fā)；而機(jī)器人在制造端的應(yīng)用，又能提高汽車生產(chǎn)質(zhì)量和效率——這種雙向賦能正悄悄重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈。正如張永偉所說，“升上去、立起來”是智能汽車產(chǎn)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的自然延伸，低空經(jīng)濟(jì)和具身智能將共同構(gòu)成汽車智能化的溢出效應(yīng)。

本文來自微信公眾號(hào)“車市睿見”，作者：楊朔，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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