仙路重生（1）定义与战略意义：AI的“身体化”是AGI必经之路白皮书将具身智能界定为“依托物理身体，通过感知—理解—决策—行动闭环与环境强交互”的智能形态，并指出其是通向通用人工智能（AGI）的关键路径。中美科技竞争背景下，具身智能不仅关乎产业升级，更是“科技自立自强”的战略制高点：可带动芯片、传感器、大模型、精密制造等全链路创新，形成万亿级新增长极。

　　（2）发展阶段与核心瓶颈：L2-L3过渡，数据与成本双杀全球具身智能正处于“L2-L3”的自动驾驶式过渡阶段，类比LLM则处于“GPT-2”时刻。四大瓶颈制约规模化：① 数据瓶颈——真实多模态数据稀缺、Sim2Real差距大；② 成本瓶颈——核心零部件占整机50-60%，单台20万美元；③ 技术瓶颈——灵巧手成功率70%，跨场景泛化80%；④ 商业瓶颈——ROI周期7年，伦理与安全争议待解。

　　（3）技术演进：VLA模型与分层融合架构行业共识正从单一模型走向“大脑（VLA/世界模型）+小脑（传统SLAM等）”的分层融合：高层负责语义理解与任务规划，底层保障高频精准执行。谷歌RT-2、英伟达GR00T、开源OpenVLA等推动VLA（Vision-Language-Action）成为“机器人GPT”，实现零样本学习与跨场景泛化，逼近“智能涌现”临界点。

　　（4）产业链与市场规模：十年百倍增长曲线亿元，未来五年CAGR 73%，2035年有望破万亿；中国凭借供应链与场景优势，2025年21亿元→2035年2800亿元，CAGR 63%。产业链呈“大脑-硬件-本体”三段：欧美垄断高端芯片与传感器，中国在中下游集成、场景落地及成本迭代上领先，形成“全球第二出口市场”。

　　（5）商业化路径与竞争格局：RaaS与效果付费商业模式正从“整机销售”转向“机器人即服务（RaaS）”，最终演进为“按任务效果付费”。竞争呈现三股力量：① AI原生挑战者（Figure、银河通用）——技术+资本双轮；② 场景资源先行者（擎朗、节卡）——数据飞轮+行业Know-how；③ 跨界巨头（特斯拉、亚马逊）——需求+生态闭环。未来三年行业将经历首轮洗牌，唯有在“AI+硬件+生态”上形成闭环的企业才能存活并主导标准。