2026具身智能大脑行业白皮书-CIC灼识咨询-202609.pdf
具身智能是指智能体依托机器人、智能设备等物理本体，通过多模态感知、任务理解、决策规划和动作执行，与真实物理环境持续交互并完成任务的人工智能形态。其核心在于将AI决策（具身大脑）与物理世界执行（具身本体）紧密连接。
**具身大脑的核心能力：**
1. **环境感知：** 多模态感知外部环境信息，识别目标物体、空间关系及状态变化，构建机器人对物理世界的全面理解。
2. **任务理解：** 理解自然语言指令及上下文，分解复杂任务目标与约束，转化为可执行的任务规划。
3. **行为规划：** 基于环境状态生成行动策略，规划运动路径与操作顺序，并根据任务变化动态调整方案。
4. **动作生成：** 基于任务目标和环境状态生成动作序列与控制信号，融合多模态信息协调动作，并根据反馈动态调整。
这些能力以统一具身模型为底座，通过感知-规划-行动-反馈闭环，融合感知、理解、预测与决策。
**与传统自动化的差异：**
具身大脑由数据与模型驱动，能基于语义理解自主拆解任务并生成策略，适应非结构化及动态变化环境。它探索端到端模型直接映射动作，提升跨场景、跨任务的通用泛化能力，并通过数据闭环驱动持续进化，具备软件定义能力，实现从“专用”到“通用”的跨越。
**技术范式演进：**
早期以视觉基础策略为主，后发展为VLA（视觉-语言-动作）范式，实现任务理解到操作。当前重要方向是世界模型范式（预知-规划），通过预测动作后果进行规划，并进一步融合为世界动作模型（WAM），实现环境理解、状态预测与动作决策的一体化建模。穹彻智能在国内率先实现了无需真机遥操作数据的WAM模型训练。
**训练数据范式：**
数据来源从互联网通用数据（图文、视频、语言）向仿真数据、机器人真机数据和真实场景无本体数据发展，以兼顾数据规模、物理交互与场景多样性。关键在于构建数据闭环，实现模型持续进化。
**操作路线演进：**
从纯视觉感知为主（解决“是什么、在哪里、什么姿态”）向视觉与力觉融合发展。力觉感知能提升机器人对物理世界的真实交互能力，在复杂物理交互（如精细抓取、推拉、插入）中实现实时修正，提升操作成功率、泛化能力和安全性。
**商业化落地路径：**
具身大脑的商业化关键在于将感知、理解、规划、执行等底层能力沉淀为通用能力模块，并在不同真实场景中迁移复用，从单点验证走向多场景规模化应用。这需要具备通用抓取和连续接触两类核心能力，从简单低频接触任务逐步升级到复杂高频连续接触任务。
**主要应用场景与市场潜力（中国大陆）：**
1. **零售业：** 覆盖补货、盘点、巡检、搬运等高频任务，潜在市场规模预计约120万台，对应约5400亿元人民币。
2. **仓储与物流：** 覆盖搬运、拣货、上下架等高频作业，潜在市场规模预计约60万台，对应约600亿元人民币。
3. **餐饮与住宿业：** 覆盖客房配送、客房服务、迎宾等，潜在市场规模预计约70万台，对应约548亿元人民币。
4. **养老业：** 潜在市场规模约15万台。
5. **药店：** 作为具身大脑落地的优先场景，其拥有庞大的线下网络、丰富的标准化作业任务及成熟数字化基础。
* 通过具身大脑赋能，药房履约可实现24小时运营（夜间订单履约率提升30%+）、拣货效率提升（40%+）、人力成本降低（50%+）。
* 在药房场景中，具身大脑可实现订单接收、任务理解、药品定位、核对、连续拣选、复核、打包、出库、异常处理和自我优化等全流程作业。
* 中国大陆药店的潜在需求数量超过50万台，对应超500亿人民币的市场空间。
* 优先从24小时门店、O2O高单量门店等高价值场景切入，逐步沉淀复制经验。
**典型案例：穹彻智能（Noematrix）**
穹彻智能定位为全栈物理AI平台，以具身大脑为核心，打造覆盖模型、数据、基础设施及机器人本体的全栈技术体系。通过“预训练—力位混合后训练—持续学习”三阶段训练路径，实现通用环境理解、精细操作到部署后持续优化的模型能力，尤其在药房场景实现了真实商业闭环的“无人具身药房”方案，并已进入国内头部连锁药房体系进行规模化部署。
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