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)形成深度融合的態(tài)勢(shì)。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)已逾140家，產(chǎn)品發(fā)布超330款。在這股浪潮中，東風(fēng)、長(zhǎng)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(jī)器人研發(fā)。

喧囂之下，一個(gè)根本性問題亟待厘清：這條賽道既充滿了技術(shù)外溢、生態(tài)延伸的天然優(yōu)勢(shì)，也潛藏著技術(shù)瓶頸、商業(yè)化困境的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。對(duì)以規(guī)?；圃炫c明確盈利模型見長(zhǎng)的車企而言，投入具身智能究竟是追逐熱點(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)躍遷的戰(zhàn)略必然

車企對(duì)具身智能的青睞，并非一時(shí)興起的跨界跟風(fēng)，而是源于汽車與具身智能在技術(shù)基因上的深度共鳴。清華大學(xué)人工智能學(xué)院教授沈陽曾指出，具身智能依賴“VLA大模型”——視覺、語言、動(dòng)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(dá)、超聲波傳感器構(gòu)成“視覺”輸入，智能座艙實(shí)現(xiàn)“語言”交互，線控底盤與執(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)。正如長(zhǎng)安汽車首席智能駕駛技術(shù)官陶吉所言：“汽車是當(dāng)下唯一標(biāo)準(zhǔn)化的、能夠承載AI大模型與物理世界互動(dòng)的載體?！边@種技術(shù)同源性使車企無需從零起步，其在智能駕駛領(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)，可直接遷移至具身智能研發(fā)體系，大幅降低技術(shù)試錯(cuò)成本。

更深層的驅(qū)動(dòng)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(shù)，正推動(dòng)汽車從“交通工具”向“具身智能體”演進(jìn)。東風(fēng)汽車將“智能駕駛、智能座艙、智慧平臺(tái)、智慧能源、智慧服務(wù)”五智體系整合為具身智能體，并打造涵蓋車身、底盤、動(dòng)力系統(tǒng)的八大技術(shù)引擎；長(zhǎng)安汽車則將高階智駕技術(shù)定義為“交互式具身智能”。這種重構(gòu)并非概念包裝，而是對(duì)汽車產(chǎn)品內(nèi)核的升維：未來的車輛需具備主動(dòng)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(shí)別、表情分析、腦機(jī)接口等技術(shù)實(shí)現(xiàn)更深層次的人機(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)張永偉比喻：“把汽車‘立起來’，便是具身智能與人形機(jī)器人?！避嚻蟛季志呱碇悄?，實(shí)則是將智能生態(tài)從“輪式移動(dòng)終端”延伸至“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)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(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)家層面持續(xù)釋放明確信號(hào)。我國(guó)連續(xù)十二年穩(wěn)居全球工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用市場(chǎng)首位，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)景與供應(yīng)鏈基礎(chǔ)。武漢人工智能研究院院長(zhǎng)王金橋判斷：“無人駕駛與人形機(jī)器人均為十萬億元級(jí)市場(chǎng)?！睂?duì)車企而言，依托現(xiàn)有制造體系、供應(yīng)鏈管理經(jīng)驗(yàn)與場(chǎng)景數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)切入具身智能，既是響應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略的主動(dòng)作為，也是將“工業(yè)皇冠（參數(shù)丨圖片）上的明珠”技術(shù)勢(shì)能轉(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(shí)踐。

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

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(shí)驗(yàn)室演示走向規(guī)?；逃?，首當(dāng)其沖的挑戰(zhàn)在于跨越“可靠性鴻溝”。當(dāng)前多數(shù)驚艷演示局限于受控環(huán)境，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)化的長(zhǎng)尾任務(wù)，機(jī)器人的環(huán)境適應(yīng)性、操作穩(wěn)定性與決策魯棒性便面臨嚴(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)瓶頸尚未突破。具身智能體需同時(shí)處理視覺、觸覺、力覺等多模態(tài)信息，并在毫秒級(jí)內(nèi)完成“快思考”反射與“慢思考”推理的協(xié)同，但離人類級(jí)別的自然交互仍有遙遠(yuǎn)距離。

數(shù)據(jù)與算法的雙重制約進(jìn)一步拉長(zhǎng)了技術(shù)成熟周期。與依賴文本訓(xùn)練的大語言模型不同，具身智能需海量真實(shí)物理交互數(shù)據(jù)支撐，其數(shù)據(jù)需求量級(jí)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)的稀缺性已成為行業(yè)共性痛點(diǎn)：真實(shí)場(chǎng)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(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)泛化與因果推理能力仍顯不足?！癡LA大模型”雖指明方向，但視覺、語言、動(dòng)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(yuǎn)無法讓錯(cuò)誤認(rèn)知得到驗(yàn)證和反饋，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制約算法迭代，形成微妙的技術(shù)悖論。

比技術(shù)挑戰(zhàn)更棘手的，是商業(yè)模式的“靈魂拷問”。資本市場(chǎng)可為前沿故事支付溢價(jià)，但產(chǎn)業(yè)落地只認(rèn)樸素邏輯：誰？為何功能付費(fèi)？成本回收周期多長(zhǎng)？當(dāng)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)令普通家庭與中小企業(yè)望而卻步。機(jī)器人最終還是要用起來，但研發(fā)端與應(yīng)用端尚未打通，許多產(chǎn)品仍如“溫室花朵”。在工業(yè)場(chǎng)景，專用型機(jī)器人因路徑清晰、需求明確更具落地優(yōu)勢(shì)；而追求“全能”的通用人形機(jī)器人，則面臨需求模糊、ROI（投資回報(bào)率）難以測(cè)算的困境。更值得警惕的是，行業(yè)缺乏統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與通用開發(fā)平臺(tái)，各企業(yè)“重復(fù)造輪子”，硬件接口、通信協(xié)議互不兼容，嚴(yán)重制約規(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，更延緩了整個(gè)產(chǎn)業(yè)的成熟進(jìn)程。

此外，倫理安全與人才短板構(gòu)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(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)任如何界定？這些“前置題”尚未有定論。與此同時(shí)，行業(yè)對(duì)“既懂編程、又通大模型，還需掌握機(jī)械與自動(dòng)化”的復(fù)合型人才需求激增，這樣的人才依舊太少。在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)維度，我國(guó)在高端GPU、精密傳感器、減速機(jī)等核心元器件領(lǐng)域自主化程度仍待提升。

具身智能之于車企，從來不是一道簡(jiǎn)單的“賺或不賺”的算術(shù)題，而是一場(chǎng)關(guān)于時(shí)間維度與價(jià)值尺度的戰(zhàn)略抉擇。短期看，它確是“苦生意”：高昂投入、漫長(zhǎng)周期、模糊回報(bào)，與傳統(tǒng)制造業(yè)追求效率與盈利的邏輯相悖；但拉長(zhǎng)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(dòng)的具身智能體，其技術(shù)積累可反哺機(jī)器人研發(fā)；而機(jī)器人在制造端的應(yīng)用，又能提升汽車生產(chǎn)質(zhì)效——這種雙向賦能正悄然重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)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(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的自然延伸，低空經(jīng)濟(jì)與具身智能將共同構(gòu)成汽車智能化邊界的溢出效應(yīng)。