具身智能走向交付落地

盛夏时分，北京国家会议中心人流如织。特斯拉公司副总裁陶琳现身讲台，这在业界并不常见——陶琳此行是出席2026全球数字经济大会·人工智能融合应用发展论坛，并且带来了马斯克麾下人形机器人的量产时间表。同样身处“盛夏”的还有整个具身智能赛道——年初高盛发布研报称，鉴于英伟达、特斯拉等全球科技领军企业接连释放技术突破信号，市场正以更长远的视角重新评估人形机器人行业。

伴随产业远景持续照进现实，这场落地北京的论坛成了观测行业落地进度的窗口。从整机厂商的量产路线，到垂直玩家的部件突破；从仿真数据的底座搭建，到地方层面的政策与生态布局，嘉宾各抒己见，拼出具身智能产业从技术攻关到场景落地的切面，“智驱实体，数创未来”的论坛主题有了可触摸的产业质感。

特斯拉机器人来京“路演”

特斯拉Optimus迭代是高盛重点提及的行业催化因素，公司管理层此前公布量产出货规划称，预计2025年将交付数千台，2026年提升至5万—10万台，2027年进一步增至50万—100万台。高盛测算，若2027年实现百万台出货，人形机器人业务可给上游供应链企业带来2.0—2.6倍市值增量；即便按50万台保守测算，市值增值空间也可达1.3—1.5倍，部分核心零部件企业相关业务收入占比最高将突破八成。

作为全栈整机厂商，特斯拉的具身智能技术与其自动驾驶体系高度关联。陶琳现场向北京商报等媒体介绍，特斯拉采用纯视觉+端到端神经网络路线，依托大量真实道路数据训练模型，复刻人类驾驶决策逻辑。截至今年5月，特斯拉辅助驾驶累计行驶里程突破170亿公里。

北京商报记者获悉，特斯拉加州原Model S/X整车工厂已改造为人形机器人产线，计划2026年底实现量产，年产百万台的长期产能亦在规划内；全新第三代人形机器人手部拥有22个自由度，灵活度已经十分接近人类手掌。

相比于“全栈式”的特斯拉，灵心巧手则选择“力出一孔”，聚焦灵巧手这一具身智能重要执行末端。

长期以来，高自由度灵巧手高度依赖海外进口，单台成本数十万，且故障率高、维修周期漫长，是人形机器人只能演示、难以规模化商用的主要瓶颈。灵心巧手联合创始人、副总裁左家平向北京商报等媒体表示，企业深耕灵巧手全链条研发，现已形成多价位产品矩阵，入门款经专项基金补贴后仅需3999元，大幅拉低行业应用门槛。

据悉，企业还在搭建人机动作技能数据库，依托动作捕捉、外骨骼等设备复刻人手操作逻辑，并打造类似应用商店的技能快速调用体系，未来机器人或将能够按需下载对应作业能力适配不同场景。

夯实行业数据底座

硬件构成机器人躯体，数据则是驱动智能迭代的内核。多位与会嘉宾达成共识：大模型依托互联网长期积累的文本数据、自动驾驶依靠车队持续回传路测数据，而具身智能没有现成可用的预训练数据，数据需求规模是大语言模型的千倍级别，数据供给缺口成为行业规模化落地的突出阻碍。

有研报将行业估值基准年份从2027年延展至2030年，同时将覆盖范围内4只人形机器人零部件股的目标价上调34%—82%；尽管研报明确维持行业出货量与盈利预测不变，仍需等待技术成熟度的进一步验证，但估值周期拉长本身，已传递出资本市场的态度。

谈及数据的产业价值，光轮智能联合创始人、总裁杨海波此前向北京商报记者做过类比：机器人硬件是身体，大模型是大脑，数据就是大脑用来学习的全部知识。数据服务一方面提供训练素材提升机器人能力，另一方面通过标准化评测完成“模拟考试”，持续优化算法等短板。

杨海波在论坛现场向北京商报记者提到，具身智能产业至少需要十亿级数据生成单元支撑发展，仿真平台是低成本批量产出高质量、多元化数据的核心载体，同时也是模型评测、中试验证不可或缺的基础设施。

据其介绍，光轮智能全栈自研的仿真引擎SimFoundry能够实地采集现实世界摩擦力、作用力等物理参数，缩小仿真环境与真实物理世界的差异鸿沟。

补齐数据短板还有另一条路径：直接采集、复刻人类真实操作行为，OriginFlow团队便以此为方向。公司创始人兼CEO秦深涛向北京商报等媒体表示，全球每日都会产生海量人类操作动作数据，但行业缺少高效采集工具；训练通用物理世界模型，需要千亿乃至万亿小时级别的人类操作样本。

据悉，企业自研了外周运动神经采集硬件，凭借高通道、高信噪比设备无感捕捉人体动作、力度信号，将人类操作行为转化为标准化训练数据，供给机器人模型迭代。

从要素供给到生态共建

无论是特斯拉这样的国际巨头，还是光轮智能、灵心巧手等本土创新企业，选择在这场论坛上披露重要进展，北京作为全球人工智能产业高地的集聚效应是背后的关键因素。

北京市人民政府副秘书长毕磊在致辞中表示，北京拥有全国最密集的人工智能创新资源：核心人才储备超1.5万人，占全国30%；人工智能核心企业超2500家，占全国近50%，产业规模达4500亿元。

而在北京的顶层设计中，人工智能不能停留在论文、数据和报告中，必须深度融入实体经济、城市治理与民生服务，将技术优势转化为产业优势与发展优势。

要素供给层面，北京正在从算力与数据两端为产业打底。算力方面，北京本土已建成8万匹人工智能算力，通过京津冀协同机制统筹了近100万匹算力供给企业，并通过算力券、数据券等方式降低企业用算成本；同时正在规划“十五五”算力布局，应对2030年超千万匹的算力需求。

论坛现场，《北京市“模数共振”行动实施方案》正式发布，以数据与模型双向协同赋能新型工业化，打造数模融合的首都样板。在具身智能赛道，工信部与北京市共建的北京人形机器人创新中心，已搭建起通用本体与具身智能两大技术平台，构建技术、数据、标准、场景、产业“五位一体”的生态体系。其研发的天工人形机器人已在工业企业场景落地，技术开源成果已服务超360家企业、200万开发者，还牵头推进了具身智能领域的接口、性能、安全等标准制定，为产业规模化铺路。

AI赋能新质生产力的路径，在前沿技术攻关与产业生态搭建中变得愈发清晰。从国际巨头落地到本土企业成长，这场论坛既是北京人工智能产业的集中亮相，也是具身智能从实验室走向产业落地的缩影。