当人工智能从虚拟数字空间走向真实物理世界，具身智能作为新一代AI技术的核心方向，正与汽车产业形成深度融合的态势。2025年政府工作报告首次将“具身智能”纳入国家未来产业培育体系，工信部数据显示国内人形机器人整机企业已逾140家，产品发布超330款。在这股浪潮中，东风、长安、比亚迪、小鹏、广汽等车企的身影格外引人注目：有的将整车重新定义为“具身智能体”，有的则投身人形机器人研发。

　　喧嚣之下，一个根本性问题亟待厘清：这条赛道既充满了技术外溢、生态延伸的天然优势，也潜藏着技术瓶颈、商业化困境的现实挑战。对以规模化制造与明确盈利模型见长的车企而言，投入具身智能究竟是追逐热点的冒险，还是面向未来的必然战略？

　　技术同源与生态跃迁的战略必然

　　车企对具身智能的青睐，并非一时兴起的跨界跟风，而是源于汽车与具身智能在技术基因上的深度共鸣。清华大学人工智能学院教授沈阳曾指出，具身智能依赖“VLA大模型”——视觉、语言、动作的三位一体融合，而现代智能汽车恰是这一逻辑的天然载体。车辆搭载的摄像头、雷达、超声波传感器构成“视觉”输入，智能座舱实现“语言”交互，线控底盘与执行机构完成“动作”输出，形成完整的感知-决策-行动闭环。正如长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉所言：“汽车是当下唯一标准化的、能够承载AI大模型与物理世界互动的载体。”这种技术同源性使车企无需从零起步，其在智能驾驶领域积累的环境感知算法、高精地图融合、实时决策控制等核心技术，可直接迁移至具身智能研发体系，大幅降低技术试错成本。

　　更深层的驱动力在于产业生态的战略卡位。具身智能作为共性技术，正推动汽车从“交通工具”向“具身智能体”演进。东风汽车将“智能驾驶、智能座舱、智慧平台、智慧能源、智慧服务”五智体系整合为具身智能体，并打造涵盖车身、底盘、动力系统的八大技术引擎；长安汽车则将高阶智驾技术定义为“交互式具身智能”。这种重构并非概念包装，而是对汽车产品内核的升维：未来的车辆需具备主动感知环境、理解用户意图、自主优化能耗的能力，甚至通过触觉识别、表情分析、脑机接口等技术实现更深层次的人机协同。中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长、车百会理事长张永伟比喻：“把汽车‘立起来’，便是具身智能与人形机器人。”车企布局具身智能，实则是将智能生态从“轮式移动终端”延伸至“全场景智能体”，为未来在家庭服务、工业协作、城市治理等万亿级市场中占据生态入口埋下伏笔。

　　政策与产业土壤的协同催化，进一步强化了这一战略选择。从《人形机器人创新发展指导意见》到多地具身智能产业规划，国家层面持续释放明确信号。我国连续十二年稳居全球工业机器人应用市场首位，2024年工业机器人销量达30.2万台，覆盖国民经济71个行业大类，为具身智能提供了丰富的技术验证场景与供应链基础。武汉人工智能研究院院长王金桥判断：“无人驾驶与人形机器人均为十万亿元级市场。”对车企而言，依托现有制造体系、供应链管理经验与场景数据优势切入具身智能，既是响应国家战略的主动作为，也是将“工业皇冠上的明珠”技术势能转化为新质生产力的关键路径。小鹏机器人已在P7+生产线参与实训，比亚迪具身智能团队开发出工艺机器人、协作机器人等多形态产品，正是这种“制造反哺智能、智能赋能制造”循环的实践。

　　现实技术瓶颈与商业逻辑的严峻考验

　　然而，战略愿景的光芒难掩落地过程中的困境。具身智能从实验室演示走向规模化商用，首当其冲的挑战在于跨越“可靠性鸿沟”。当前多数惊艳演示局限于受控环境，一旦进入真实工业车间或家庭场景，面对非标准化的长尾任务，机器人的环境适应性、操作稳定性与决策鲁棒性便面临严峻考验。同时，具身智能从二维图像感知到三维动态场景理解，从平面抓取到空间精准操作，底层技术瓶颈尚未突破。具身智能体需同时处理视觉、触觉、力觉等多模态信息，并在毫秒级内完成“快思考”反射与“慢思考”推理的协同，但离人类级别的自然交互仍有遥远距离。

　　数据与算法的双重制约进一步拉长了技术成熟周期。与依赖文本训练的大语言模型不同，具身智能需海量真实物理交互数据支撑，其数据需求量级可能是自动驾驶的上千倍、大模型的上百万倍。有专家强调，高质量多模态数据的稀缺性已成为行业共性痛点：真实场景数据采集成本高昂，仿真环境与物理世界存在“sim-to-real gap”，开源数据集质量参差不齐。与此同时，现有大模型在复杂环境下的长周期任务执行、知识泛化与因果推理能力仍显不足。“VLA大模型”虽指明方向，但视觉、语言、动作的深度融合仍处早期阶段，“大脑”的通用智能与“小脑”的精密控制之间存在显著断层。正如业内人士所忧：“数字世界永远无法让错误认知得到验证和反馈，必须有与物理世界互动的载体”，而载体本身的不成熟又反过来制约算法迭代，形成微妙的技术悖论。

　　比技术挑战更棘手的，是商业模式的“灵魂拷问”。资本市场可为前沿故事支付溢价，但产业落地只认朴素逻辑：谁？为何功能付费？成本回收周期多长？当前人形机器人核心零部件成本占比超六成，单台造价令普通家庭与中小企业望而却步。机器人最终还是要用起来，但研发端与应用端尚未打通，许多产品仍如“温室花朵”。在工业场景，专用型机器人因路径清晰、需求明确更具落地优势；而追求“全能”的通用人形机器人，则面临需求模糊、ROI（投资回报率）难以测算的困境。更值得警惕的是，行业缺乏统一技术标准与通用开发平台，各企业“重复造轮子”，硬件接口、通信协议互不兼容，严重制约规模化应用。国讯芯微CTO蒋琛指出，这种碎片化生态不仅浪费资源，更延缓了整个产业的成熟进程。

　　此外，伦理安全与人才短板构成隐性挑战。有专家举例：若恶意程序植入智能车辆，可能伪造紧急消息引发交通混乱；而责任归属边界模糊——机器误操作造成损失时，开发者、运营方、使用者的责任如何界定？这些“前置题”尚未有定论。与此同时，行业对“既懂编程、又通大模型，还需掌握机械与自动化”的复合型人才需求激增，这样的人才依旧太少。在国际竞争维度，我国在高端GPU、精密传感器、减速机等核心元器件领域自主化程度仍待提升。

　　具身智能之于车企，从来不是一道简单的“赚或不赚”的算术题，而是一场关于时间维度与价值尺度的战略抉择。短期看，它确是“苦生意”：高昂投入、漫长周期、模糊回报，与传统制造业追求效率与盈利的逻辑相悖；但拉长至十年周期，它却是通往下一代智能生态的“战略必答题”。汽车作为移动的具身智能体，其技术积累可反哺机器人研发；而机器人在制造端的应用，又能提升汽车生产质效——这种双向赋能正悄然重构产业价值链。正如张永伟所言，“升上去、立起来”是智能汽车产业聚合型关联产业的自然延伸，低空经济与具身智能将共同构成汽车智能化边界的溢出效应。