近日，在 2026 年世界机器人大会期间，由聚合智能产业创新中心、湖北人形机器人创新中心联合主办的具身机器人与汽车产业融合发展新趋势研讨活动在京举行。

与会专家和企业代表认为，具身智能与汽车产业正从技术验证阶段全面转向场景驱动和规模化落地。

多元应用场景的融合探索

电子科技大学机械与电气工程学院院长程洪表示，汽车电动化大大加速了智能化进程，而智能化的本质即人与机器的关系，无人驾驶车本质上就是具身机器人。当前，大模型驱动端到端技术已在 L3 至 L5 级自动驾驶中大量应用，但模型的环境鲁棒性仍然不足。AI 幻觉，以及难以对齐人类价值偏好等可信性挑战日益凸显。程洪团队围绕策略模型的对抗攻击与防御、多目标约束优化、安全约束强化学习三个维度展开攻关。

电子科技大学机械与电气工程学院院长程洪发言

清华大学智能产业研究院助理教授、极智嘉首席科学家赵昊提出，4D 可控世界模型将成为物理 AI 的底层基模，带来生产力革命性变革。赵昊团队已在自动驾驶仿真、手术机器人、灵巧手、工业抓取等场景产出多项成果。

清华大学智能产业研究院助理教授、极智嘉首席科学家赵昊发言

灵御智能创始人兼 CEO 金戈认为，当前具身机器人在通用性、性能、自主性上存在 " 不可能三角 "。借鉴自动驾驶产业演进经验，灵御智能选择 " 先让步自主性、保障通用性与性能 " 的路线，推出 L2 级人机共驾遥操作系统，操作员通过 VR 设备即可跨地域远程操控机器人。目前该系统已在京东七鲜超市实现开放式场景长时间商业化部署，操作源位于江苏宿迁，服务门店则在北京、天津、太原。

智澄英达 ( 杭州 ) 科技有限公司（智澄 AI） CEO 胡鲁辉表示，物理智能是人工智能下一波浪潮，其核心是世界模型。智澄自主研发了 TR 系列人形机器人和 XR1 工业轮式机器人，后者双臂伸开负重达 50 公斤，精度达毫秒级，已落地汽车、新能源等智能制造场景及国家电网等客户。

京东零售智能机器人具身智能负责人郑小丹介绍，京东集团将具身智能机器人作为集团级战略推进，计划投入百亿级资源，目标是到 2028 年助力 100 个机器人品牌销售突破 10 亿元，并推动产品进入百万个终端场景。京东物流未来机器人采购计划达 300 万台。京东已推出机器人全链条服务体系，在北上广深实现 2 小时上门维修响应；其机器人产业基地已在无锡、广州、上海张江摘地建设。在数据端，京东正围绕物流、工业、零售、家政等场景建立全球最大规模真实场景数据采集中心，并与头部具身模型厂商展开合作。

京东零售智能机器人具身智能负责人郑小丹发言

产业链仍需协同突破

在汽车制造等工业应用方面，来自汽车企业、灵巧手、世界模型、触觉感知等领域的企业代表和专家学者认为，目前具身机器人作业节拍不足、规模化成本偏高、多场景适配稳定性欠缺等现实挑战依然突出，产业链需在硬件可靠性、算法泛化性、场景开放度和算力自主化等方面协同突破。

北京汽车研究总院有限公司专业总师徐志刚从主机厂需求出发，明确了车企评估机器人供应商的核心指标体系：产品耐久性、场景任务成功率、全生命周期成本、故障诊断与数据回传能力、售后质保年限。他表示，北汽正以 " 产业投资 + 复用智驾技术框架 + 工厂场景应用 " 三位一体推进具身智能布局，目前已在仪表检测、分拣等环节与头部机器人企业开展产线试点。徐志刚预判，2 至 3 年后 L2 级具身机器人有望在汽车产线实现规模化试点应用。他呼吁，后续产业扶持专项应向应用场景端延伸，并加快完善数据安全、网络安全相关标准。

兆威灵巧手总经理陈毅东提供了更为乐观的硬件判断。他表示，兆威连杆式灵巧手已实现百万次系统无故障运行，核心模组按 500 万次使用标准设计。最新发布的 B21 灵巧手在增加 4 个自由度的同时，尺寸减小 41%、重量减少 30%，成本大幅降低。" 打螺丝这类精细化操作，两年之内肯定没问题。" 陈毅东表示，随着可靠、能用的硬件手段快速发展，灵巧手将不再是制约具身机器人性能的物理短板。他建议依托区域特色产业，向头部机器人企业开放真实场景进行训练和模型迭代，通过试点示范带动全行业发展。

清华大学智能产业研究院助理教授、极智嘉首席科学家赵昊从技术维度指出，具身机器人落地汽车产线需攻克大料双手操作、小料精细操作、工具使用端到端方案三大难题。在模型路线选择上，拥有 3D/4D 表征的 World Action Model 泛化能力强于 VLA 方案，但仍有待下一代多模态大模型突破。赵昊特别强调了算力供给对国内 AI 产业的制约：单台英伟达 B300 购置价约 1350 万元，搭建 100 台规模的基础算力中心需投入 13.5 亿元；若选择租赁，单台 8 卡 B300 月租高达 35 万至 50 万元。他呼吁全行业拥抱国产算力，筑牢产业底层底座。

极佳视界合伙人兼工程副总裁毛继明认为，具身机器人在汽车制造场景目前尚处于示范验证阶段，能够实现物流类（上下料、码垛）、操作类（拔插、涂胶、理线）和检测类（电池包、电路板检测）等任务，动作成功率基本可用，但作业节拍相较熟练工人仍有差距。更深层的挑战在于，即便达到人类操作速度，当前硬件成本仍难以支撑规模化投入产出比；从十几台扩展至上百台后，面对更多 SKU 和多元化场景，整体稳定性尚未经过大规模验证。他表示，算法迭代速度已经超过硬件进化速度，若不加速机器人硬件供应链建设并通过政策补贴改善投入产出，硬件侧可能成为产业规模化发展的瓶颈。

他山科技研发部副总裁侯广东表示，触觉感知是机器人物理交互的关键，可降低对视觉、控制精度的硬性要求。目前行业已认可触觉价值，但视觉—触觉多模态融合算法仍处于探索阶段。他山科技正在迭代新一代传感器和芯片，并建立了 " 机器人幼儿园 " 项目的在线持续进化技术。他呼吁行业尽快出台具身智能产线应用测试标准，明确产线交付应达到的指标，为企业方和应用方提供可量化的参考依据。

与会嘉宾认为，汽车与具身机器人产业技术同源、产业链相通、应用场景融合，其融合发展不仅是大势所趋，更是重塑全球先进制造竞争力的战略必然。面向未来，政、产、学、研、用各方亟须协同创新，开放真实场景，加速技术迭代打磨，推动具身机器人在汽车制造领域率先实现规模化应用，夯实我国智能制造产业发展新优势。（祝磊）