在当今人工智能（AI）领域，实现人工通用智能（AGI）是全球科研人员和科技企业共同追求的目标。在美国和欧洲，许多AI科学家和大型AI公司将大型语言模型（LLMs）及其多模态变体视为通往AGI最有前途的途径，尽管存在抽象和推理方面的已知问题。然而，与之形成对比的是，中国对于AGI的实现有着更为广阔的视野，近期全国范围内掀起了一股AI具身化（具身AI）的浪潮。具身AI指的是通过身体、大脑和环境的互动来发展智能，涵盖物理和虚拟两种形式。这一趋势得到了国家和地方政府层面的政策支持，众多与具身AI相关的创新中心在沿海城市和省份建立，这些中心与顶尖大学和科技公司紧密相连。中国在具身AI领域的探索不仅旨在将AI融入经济以实现国家富强，更期望开辟一条更契合人类整体表达的AGI实现之路。本报告将深入分析中国在具身AI领域的发展现状、政策推动、科研布局等方面，探讨其如何在实现经济发展与AGI突破上并行前进。
中国对具身AI的关注并非一蹴而就，早在2023年就已初现端倪。2023年5月30日，北京作为中国AGI研究的重要区域，其市政府发布了《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》。在该措施的“探索新路径”部分，明确提及了“通用智能体、具身智能和类脑智能”，并呼吁推动“具身智能系统的研究和应用”。这一举措标志着具身AI开始进入中国政策视野，成为AI发展探索的新方向之一。此时的具身AI虽未成为主流，但已为后续的发展埋下了种子。
随着时间的推移，具身AI在中国AI研究中的地位逐渐提升。2023年7月7日，在上海期智研究院举办的世界人工智能大会上，“具身化”首次被确认为中国AI研究的主要主题之一。该研究院创始人、图灵奖得主姚期智更是提出“具身AGI是大型语言模型的下一步”，这一观点得到了广泛的关注和讨论，进一步推动了具身AI概念的传播。此后，一系列与具身AI相关的政策和举措不断出台。2023年11月2日，北京人形机器人创新中心成立，并于2024年10月升级为国家地方共建具身智能机器人创新中心。该中心不仅拥有通用机器人平台，还搭建了由具身大脑（AI软件）组成的“智能体”平台，用于“由AI大模型驱动的任务规划”。这一系列举措表明，具身AI已经从概念探讨逐步走向实际的平台建设和应用探索。
到了2024年，中国对具身AI的政策支持进一步全面化和深入化。2024年3月30日，首届中国具身AI大会在上海召开，由中国人工智能学会的具身智能专业委员会主办，众多中国AI领域的知名专家参与。这一会议的召开，标志着具身AI正式进入中国AI研究的主流领域。此后，国家和地方政府陆续出台了一系列政策，涵盖了从科研机构建设、技术研发到产业应用的全链条。例如，2024年4月27日，北京海淀区政府公布了2024 - 2026年促进具身AI研究的三年计划，明确了具身AI的定义，即“智能系统或机器实时通过感知和交互与[物理和虚拟]环境互动的能力”，并将其作为全国发展的平台。2025年2月28日，北京又发布了《北京具身智能技术创新与产业培育行动计划（2025 - 2027）》，提出了一系列具体目标，包括开发100多项关键技术、生产国际领先产品、部署约10000台具身智能机器人以及培育价值1000亿元人民币（约138亿美元）的产业集群。这些政策的出台，不仅为具身AI的发展提供了明确的方向和目标，还通过标准的制定，如2024年10月25日中国国家图书馆标准馆发布的《具身智能：智能发展阶段分级指南》，为具身AI的进步提供了系统框架，确保了不同努力方向的同步推进，为向实际应用的过渡奠定了基础。
中国的具身AI科研布局以一系列重要的科研中心为支撑。在北京，国家地方共建具身智能机器人创新中心发挥着关键作用。该中心成立于2023年，2024年升级为国家赞助实体，主要推动企业包括小米、北京京城机电控股有限责任公司和优必选。其重点聚焦于标准制定、政策咨询和法规制定。除了开发天工和慧思开物等机器人及具身智能平台外，该中心还组装了大型标准化通用具身智能数据集RoboMIND，实现了跨平台兼容性，可在多台机器上部署一个“大脑”。此外，北京还设有全国机器人标准化技术委员会，为具身AI的标准化发展提供了有力保障。
上海同样是具身AI科研的重要基地。上海徐汇区的上海“模速空间”创新生态社区旨在成为“全球最大的人工智能孵化器”，是具身AI“大脑”与物理载体融合的地方。截至2025年4月，该中心汇聚了约255家LLM公司。同时，上海的国家地方共建人形机器人创新中心于2023年成立，2024年升级为国家中心，拥有格物具身AI模拟平台，可用于机器人开发，目标是到2025年底收集1000万条物理数据。该中心位于张江机器人谷，致力于构建由“小脑”（负责运动控制）、“大脑”（负责决策）和“云脑集群智能”组成的“三脑融合”系统。
此外，宁波、杭州、深圳、合肥、南京、武汉、成都等城市也纷纷建立了具身AI科研中心。例如，深圳拥有广东具身智能机器人创新中心、华为（深圳）全球具身智能产业创新中心和华为云具身智能产业联合创新中心等多个中心；合肥有江淮前沿技术协同创新中心等，致力于开发支持“智慧大脑”和“敏捷小脑”的自主机器人；武汉则正在建设全国最大的具身智能机器人数据采集中心，并启动了湖北人形机器人创新中心，同时还在构建基于具身AI的全国性“社会模拟器”。
与科研中心的建设相伴随的是学术成果的显著增长。从相关数据来看，2022 - 2025年中国大陆学者在具身AI领域的论文发表数量呈现出明显的上升趋势。2023年第一季度，具身AI中心在北京和上海出现时，具身AI论文发表量出现短暂上升，随后在2023年第二季度开始了持续增长的态势，并在2025年第二季度达到峰值。这一增长趋势反映了中国在具身AI领域的科研投入和创新能力不断提升。
在科研机构方面，清华大学、北京大学、中国科学院、浙江大学等机构是中国具身AI论文的主要产出单位。根据相关统计，清华大学以43篇论文位居榜首，北京大学以26篇紧随其后，中国科学院发表了15篇。这些机构大多位于北京和上海，这两个地区也是中国AGI和类脑AI研究的主要中心。例如，北京在具身AI生态系统的发展中具有深厚的历史底蕴，1988年清华大学成立了智能技术与系统国家重点实验室，为具身智能在中国的发展播下了第一颗种子。到2025年，清华大学的校友帮助创立了18家具身AI公司，使清华大学获得了中国具身智能“黄埔军校”的美誉。同时，中国的高等教育也在积极拥抱具身智能，八所顶尖大学宣布开设具身智能专业，进一步推动了具身AI领域的学术研究和人才培养。
中国发展具身AI的一个重要目标是将AI深度融入经济领域，实现国家的繁荣富强。具身AI通过在物理世界（或数字模拟中）的智能体应用，为各个行业带来了新的发展机遇。例如，在制造业中，具身AI驱动的工厂机器人不再是固定执行单一任务的设备，而是能够移动并执行多种任务的智能体。以汽车装配线为例，这些新型机器人可以根据不同车型的需求，灵活调整工作内容，如从生产跑车切换到SUV再到轻型卡车。它们不仅能够准确识别并适应生产线上的变化，还能在不同位置间自由移动，同时收集与物理对象和人类的交互数据，并与其他机器人及中央AI“生产线主管”共享，不断学习和改进自身行为。这种智能化的生产方式不仅提高了生产效率和产品质量，还降低了人力成本和生产误差，为制造业的转型升级提供了强大动力。
在服务业领域，具身AI也有着广泛的应用前景。如深圳的夏澜S02人形机器人，适用于会议中心、办公楼和商场等场所。它具备多模态感知能力、面部识别功能，还能通过内部模型跟踪唇部动作来识别情绪。该机器人可以记住个人的年龄和上次出现的位置，用户还可以自主选择运行它的LLM供应商。这种智能服务机器人能够为人们提供更加个性化、高效的服务，提升服务行业的质量和竞争力，促进服务业的创新发展。
具身AI被视为中国实现AGI的一条重要途径。与基于大型语言模型的传统AI方法相比，具身AI强调智能体与环境的交互和感知，认为人类水平的智能是大脑、身体和环境相互作用的结果，是一个基于现实、受现实约束的连续自我学习过程。中国众多AI科学家对具身AI在AGI实现中的作用给予了高度认可。例如，黄铁军认为AGI可以通过将大型模型与物理世界相结合来实现；刘云浩指出，在不久的将来，具身智能体将具备执行通用任务和强大学习能力，能够更深入地理解我们的世界并以前所未有的方式参与其中；卢策吾和王鹤则强调，近年来人工智能学术研究前沿已逐渐从基于静态大数据的“互联网AI”转向以智能体与环境互动为中心的“具身AI”，而大规模模型缺乏物理互动已成为通往AGI道路上的瓶颈。
具身AI的理论优势也为实现AGI提供了有力支持。基于感官输入和实际约束的具身智能体，不易产生幻觉；在与人类互动中学习，有助于获取情感、动机和社交智能；其可获取的数据仅受所处宇宙的大小、复杂性和多样性的限制；随着学习的深入，具身AI能够更好地操控环境，形成良性循环；其不断进化的代码可在联网智能体之间实时共享，每个智能体采集独特数据，从而缩短实现AGI的进程。通过将具身AI融入经济发展，中国不仅能够在各个行业中获得实际的经济效益，还能在AGI研究领域取得突破，实现经济发展与科技进步的双赢局面。
以上就是关于2025年中国具身智能的分析。中国在具身AI领域的发展展现了独特的战略眼光和强大的执行力。通过政策的大力推动，从早期的概念提出到全面布局，国家和地方政府出台了一系列支持举措，为具身AI的发展提供了良好的政策环境和明确的发展方向。在科研布局方面，众多科研中心的崛起和学术成果的显著增长，形成了科研机构与学术研究的协同发展态势，为具身AI的技术创新提供了坚实的基础。而具身AI的发展目标，既着眼于将AI融入经济，推动各行业的转型升级和国家经济的繁荣，又致力于开辟AGI实现的新路径，实现经济发展与科技进步的双赢。中国在具身AI领域的探索为全球AI发展提供了新的思路和借鉴，未来其在具身AI领域的发展值得持续关注。
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