产业链全景图
具身智能简介
简单来说，具身智能就是为人工智能配备一个物理身体，使其能够像人类一样在现实世界中行动、感知并学习，而不再仅仅停留在虚拟空间里。举个例子，想象你有一个能够独立思考的机器人伙伴，它不像手机里的智能助手那样，只能通过屏幕与你对话。这个机器人拥有实体，可以在房间中自如移动。它装备了多种“感官”：摄像头相当于它的眼睛，帮助它观察周围环境；传感器如同它的触觉，可以感知物体的温度、硬度等；麦克风则像是它的耳朵，能够接收外界的声音。
通过这些“感官”，它能够与现实世界互动，并独立完成一些任务，例如自主打扫房间。在打扫过程中，如果遇到障碍，它还能自己设法绕开。此外，它还具备不断学习的能力。第一次打扫时，它可能花费时间较长，也可能出错，但随着经验增多，它会做得越来越熟练。就像一个人初学绘画时可能画得不理想，但通过持续练习，技艺会逐渐进步。在各类具身智能形态中，人形机器人被认为是最具发展前景的一种。
作为人工智能的重要分支，具身智能由本体、智能体、数据及学习进化框架四大要素组成。与传统人工智能不同，其关键在于智能体能够借助物理身体与周围环境互动，并实时完成从感知信息、理解场景到做出决策并执行行动的一系列复杂任务。
上游产业链：大模型（算力、算法、数据）
上游产业链部分核心部分是AI大模型，而AI大模型主要包括算力、算法和数据三大核心要素，具体如下：
3.1 AI 芯片-算力：驱动智能的引擎
AI大模型的快速发展正强力拉动算力需求。预计到2025年，全球AI算力需求将达到2020年的10倍。在智能制造、医疗影像、金融交易等领域，算力使用量大幅增长，推动企业算力消耗占总消耗的比重超过50%，并重塑着产业竞争格局。
在AI芯片领域，市场格局显现出新的趋势，国产芯片正加速突破。英伟达A100/H100价格大幅上涨，反映出供应链潜在风险；与此同时，国产芯片积极突围：华为昇腾910B实现了全栈自主可控，寒武纪MLU370算力突破300TOPS，壁仞BR100进入全球GPU第一梯队，国产芯片整体正逐步赢得市场话语权。
云计算厂商之间的AI算力竞争也日趋激烈。当前，AWS、Azure和Google Cloud三家共同占据全球AI云市场约70%的份额；国内市场同样紧跟这一发展步伐，稳步推进。
3.2 算法：塑造思维的框架
算法作为AI大模型的核心要素，涵盖了深度学习框架与模型优化策略。
Transformer的革命性影响：Transformer架构将序列数据处理效率提升了十倍以上，为大模型时代的到来奠定了技术基础。
算法优化与成本控制：面对高昂的AI训练成本（例如GPT-4的训练成本估算超过1亿美元），稀疏化、知识蒸馏、量化等先进优化技术的应用，能够有效将训练成本降低30%至50%。
开源与专有模型竞争态势：
前沿算法发展动态 ：2023 年多模态大模型（如GPT - 4V、Gemini）打破文本局限，可处理图像、音频、视频等多种数据类型。
算法的“从技术到应用”：
多样化的数据源提升模型的普适性：多模态数据融合（如 GPT-4 图文协同、PaLM 2 多模态集成）正在突破单模态局限，使 AI 获得跨领域认知能力。
前沿算法发展动态 ：AI 技术正自我进化出数据治理能力：自监督学习从无标注数据中提炼知识，异常检测算法净化污染数据，自动化工具重构数据预处理流程。
中游产业链--人形机器人
据 GGII 预测，全球的市场规模如下所示，特斯拉 Optimus 等产品迭代将加速技术成熟，推动产业链进入高速发展期。
中国人形机器人市场将持续领跑全球增长，具体如下：
目前人形机器人尚未实现量产，市场主要由三类厂商构成：
具体如下所示：
下游产业链（主流应用场景）
总结
未来，随着核心技术的持续突破与应用场景的不断拓展，具身智能有望重塑人机协作模式，成为推动社会生产效率提升和生活方式变革的重要力量。这一融合了硬件创新、算法进化与场景落地的产业生态，正为40001百老汇官方平台开启一个智能实体化的全新时代。
