2026年中国具身智能机器人市场规模及发展前景预测分析（图）

中商情报网讯：具身智能机器人作为具身智能技术的核心产业化载体，指具备可自主运动的物理实体，通过“感知-决策-规划-控制”全链路闭环机制，在动态变化的真实环境中，实现与物理世界的实时交互、自主适应，进而完成多样化复杂任务的新一代智能机器人。

中商产业研究院发布的《2026-2031年全球及中国具身智能机器人调研分析及投资前景研究预测报告》显示，中国具身智能机器人市场规模从2023年的2.9亿元迅速攀升至2025年的28.5亿元，期间复合增长率高达216.1%。中国凭借完善的产业链和丰富的场景积累，取得了早期商业化优势，长期看将持续成为全球最大市场。中商产业研究院分析师预测，2026年中国具身智能机器人市场规模将达60亿元。

数据来源：弗若斯特沙利文、中商产业研究院整理

具身智能机器人发展机遇

1.国家产业政策高度重视行业发展，具身智能已上升至国家战略层面

AI正深刻推动人类社会全方位变革。具身智能作为AI从数字世界向物理世界延伸的全新范式，已成为引领这场变革的核心驱动力。随着全球人工智能向具身智能演进趋势日益明确，该领域已成为主要经济体竞相投入、争夺未来科技制高点的关键赛道，直接关系国家长期竞争力与产业安全格局。

近年来，我国对具身智能产业的重视与支持力度空前。自2025年起，国家密集出台前瞻性、系统性政策，明确将具身智能纳入未来产业重点发展方向，并制定“人工智能+”行动的三年成果与十年目标；“十五五”规划建议进一步强调培育包括具身智能在内的未来产业作为新增长点；国务院同步发布场景培育等相关实施意见，聚焦五大方向22类重点领域。进入2026年，“十五五”规划纲要明确将机器人作为战略性新兴产业，将具身智能纳入未来产业范畴；工信部等部门也推出“人工智能+制造”专项行动、“工业互联网与人工智能”融合赋能行动方案等，加速人工智能与工业制造深度融合，助推新质生产力与新型工业化建设。

在国家政策的引领下，全国各地陆续出台专项计划，通过设立产业基金、开放应用场景、共建创新平台等方式，形成政策先行、场景开放、共建共享的推进模式，为关键技术攻关与早期商业化落地提供了关键基础政策支撑。

2.我国供应链具有明显优势，为具身智能产业降本奠定坚实基础

我国作为全球唯一拥有全工业门类的国家，为具身智能本体厂商提供了从材料、零部件、系统集成到下游应用的全产业链闭环能力，极大降低了供应链协同与物流成本。历经“十三五”“十四五”期间的数字化与自动化升级，我国制造业已在技术复杂度、成本效益和全球影响力等方面跻身世界前列，成为高端制造的重要代表。

历史经验表明，对于依赖长周期复杂硬件供应链的高科技产品，一旦获得市场认可，我国往往能凭借供应链优势迅速形成全球竞争力。新能源汽车产业的快速崛起便是此种模式的例证，而具身智能机器人正展现出类似的发展潜力与路径。现阶段，具身智能应用场景复杂多元，产品形态多样，且技术路线尚未收敛，前期开发需频繁试错，即使产品定型后仍需高频迭代，因此高度依赖灵活、响应迅速的供应链体系。根据摩根士丹利的分析，2025年采用中国供应链的人形机器人物料成本仅为海外供应链的三分之一。

在产业链上游，我国凭借占全球40%以上的稀土储量与90%以上的冶炼分离产能，为电机、传感器、AI芯片等核心部件提供关键资源保障。同时，依托汽车、消费电子等关联产业积累的工业基础与工程化能力，我国已逐步培育出具备显着性价比优势的供应链体系。凭借高度协同的本土产业链生态，我国逐渐形成了成熟的制造工艺与规模化量产能力，为具身智能机器人的持续降本与快速迭代奠定坚实基础，助力中国厂商在商业化进程中取得先发优势。

3.技术驱动具身智能机器人核心能力全方位进化

以运动控制、多模态感控融合、具身导航与具身操作大模型为核心的人工智能算法或模型，与以高扭矩密度一体化关节、灵巧操作单元为代表的核心硬件，共同构成驱动具身智能机器人发展的底层技术架构。软硬件技术的协同突破，能够持续优化具身智能机器人的环境感知、物理交互、认知决策及自主任务执行能力，推动其从实验室加速走向规模化产业落地。当前，技术演进正围绕智能认知、灵巧操作与系统迭代三个关键维度，推动机器人实现全方位能力进化。

在智能认知层面，多模态大模型与世界模型等前沿技术的提出与引入，正在重构机器人的“大脑”。上述技术具备颠覆性潜力，其成熟应用将显着提升机器人对自然语言指令的理解、开放环境下的任务规划与泛化执行能力，使其能够真正适应非预设的复杂动态场景，从而彻底突破机器人依赖预设编程的局限性，为其在非结构化环境中实现零样本学习情况下的全自主作业奠定认知基础。

在灵巧操作层面，感知、驱动与基于强化学习的运动控制技术共同推动本体性能的持续提升。多模态传感器的深度融合，结合灵巧手、灵巧臂在材料与结构方面的创新，使机器人能够更精细地获取并高效利用力觉、视觉与触觉信息，从而胜任精密装配、柔性抓取等高精度、高动态的复杂操作任务。上述技术的陆续突破，是实现机器人从实验室演示走向实用、从程式化执行走向自主精细作业的关键。

在系统迭代层面，技术发展正推动形成持续自我优化的数据闭环与训练范式。当前，高质量场景数据的匮乏是制约系统优化的核心瓶颈。与已积累海量数据的语义大模型、自动驾驶多模态大模型不同，具身智能产业仍处于早期，尚未形成规模化应用的数据反哺机制。随着仿真合成数据、互联网数据与真机运行数据的逐步丰富，以及仿真到现实等迁移学习方法的成熟，一整套高效的部署、收集、优化的正循环学习框架正在形成，使具身智能机器人能够在虚拟环境中低成本、高效率地训练与验证，加速技术可靠性的提升速度，为具身智能的规模化应用铺平道路。

4.人口老龄化及劳动力短缺将催生具身智能机器人长期需求

经济发展会带来新增的劳动力需求，但人口老龄化问题加剧了劳动力短缺。按照国际通行标准，当某国家或地区65岁及以上人口占总人口的7%，即视为进入老龄化社会。根据世界银行数据显示，全球2023年65岁以上人口占比已超过10%，且伴随全球经济快速发展与医疗健康技术水平不断提升，预计人口老龄化趋势将进一步加剧。根据国家统计局数据，我国老年人口数量持续增加，2025年65岁以上人口为2.24亿人，人口占比达15.9%。

人口老龄化加剧与劳动力成本上升，为具身智能机器人提供了明确的商业化切入场景。随着具身智能机器人智能化水平不断提升以及供应链规模降本效益显现，其未来可以逐渐替代人类从事危险性、重复性、机械性的工作，从而填补劳动力需求缺口，缓解第二产业、第三产业的用工难题。此外，人口老龄化问题也会逐渐打开养老等家用服务场景的应用需求。人形机器人、四足机器人能够承担或协助完成辅助移动、生活照料、安全监护、健康管理等多项任务，“机器人+养老”将成为解决养老问题的可行方案。