来源：睿见 Economy

在武汉光谷由聚合智能产业创新中心、湖北科投联合主办的聚合智能产业发展大会 2026 于 9 月 9 日举行，车百会研究院理事长张永伟在演讲中表示，汽车行业有自身的难题：行业竞争加剧、盈利承压，必须开拓新空间，才能走出当前困境。而具身智能行业最大挑战在于产业化落地，如何降本，如何把技术从实验室、演示样机走向真实应用。

张永伟认为，两个赛道面临的痛点各不相同，需要在以下几个方面融合发展：

第一，加快打造统一的 AI 技术底座。回看汽车行业，从早期小模型，到 2023 年行业提出端到端方案，再到去年，行业共识转向大模型为核心。想要做好智驾、座舱，没有优质模型，很难支撑这两套高难度巨型无人系统上车，所以行业纷纷发力大模型。面向未来，行业进一步提出混合模型思路，实现模型 " 沿途下蛋 "、逐步落地。机器人的模型体系虽然更加复杂，但技术演进路径是相通的。这也印证，双方拥有共同方向：共建统一 AI 底座，在不同领域复用落地。

第二，共同发展几个领域的 " 存算连感 " 硬科技底座，具体来看：

一是存储，在过去一年汽车、机器人面临的很大的一个问题是存储涨价，而未来如果没有强大的存储芯片能力的支撑，也很难去支持 AI，支持智能汽车和具身。

二是是算力与计算，特别是大算力芯片，这是聚合产业的目前来讲最具创新的领域，过去是卡脖子的，现在国产在不断地上车。

三是现在越来越被大家重视，创新空间巨大的连接板块，特别是新一代的链接技术光通讯、无线通讯、卫星通讯。这些链接技术会极大的提升这些智能终端的作用空间。

四是感知，无论是天上飞的，陆上走的还是地上跑的，都需要装载大量的感知设备，这些感知技术又涉及到很多的新材料，新工艺的迭代，所以 " 存算连感 " 是最底层的智能硬件，最底层的 AI 硬件。

第三，打通材料—零部件—执行器的机械产业链条。机器人 50%~70% 的成本来自机械结构，汽车同样如此，还要叠加电池系统。搭载了 " 存算连感 " 硬件能力的各类执行基础产品，就是核心零部件。打通从材料、零件到执行器的完整链条，就是两大产业供应链最完美的融合。推动汽车供应链与具身供应链融合迁移，企业一边深耕汽车赛道，一边布局具身智能，持续实现技术双向转化，汽车产业就能开辟全新赛道。

第四，释放场景资源。除 AI 底层硬件、机械零部件的迁移复用，场景是第四个关键抓手。汽车产业的工厂，本身就是具身智能非常适配的应用场景：高危、重体力工作，比如整车总装、质检、电池拆解产线，还有厂区物流等危险作业场景，覆盖整车与零部件制造环节。依靠场景拉动具身技术落地，能够走出一条中国新兴产业发展的新路径。

第五，聚合智能既要借鉴汽车产业经验，又要超越汽车。汽车产业发展路径是先国内、再出海。而根据近期海外调研，我们认为具身经济应当 ** 生而国际化 **，从起步阶段就同时兼顾国内与国际市场；海外市场甚至有可能成为不少新技术、新场景率先落地的区域，带来全新机会。

最后，聚合智能产业发展，需要加快构建标准、检测、认证体系。汽车行业从起步就建立起车规级体系，以人身安全为底线，形成一套成熟完善的标准检测认证体系，等级要求最高。依托这套成熟的车规级标检认体系，协同共建具身智能领域的标准、检测与认证规范，也是推动汽车与具身产业融合的重要抓手。