文 | 叮叮 编 | 邱老师哈

“具身智能若不能在汽车行业大范围应用，就难以在工业领域真正铺开。”

中汽信息科技（天津）有限公司技术总监康凯在发言时提出的观点。

9月18日，第二十二届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛“新赛道生态专场：具身智能新赛道”在天津滨海新区举行。康凯发布了《中国具身智能产业发展报告2026》，并围绕产业链布局、产业融合、典型企业等方向展开系统阐述。

报告提出三个关键判断：第一，具身智能已走过技术验证阶段，当前处于价值验证阶段；第二，汽车产业与具身智能在感知、决策、执行底层逻辑上高度相似，产业链复用性强，汽车工业是具身智能落地工业场景的关键试金石；第三，降本与商业化闭环将决定大规模应用，尤其是toC领域。

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汽车经验为何值得具身智能借鉴

汽车经验为何值得具身智能借鉴在康凯看来，汽车产业的经验可以借鉴到具身智能产业中来的。

对此，他给出了两点解释：其一，汽车产业链在规模化与市场化进程中展现出的先进性，是行业公认的；其二，汽车行业在产业链管理与产业化过程中积累的经验，可以为未来智能网联汽车乃至更广泛的智能产业提供参照。

报告的核心判断在于：具身智能与汽车智能驾驶在底层逻辑上高度同构——都是“感知、决策、执行”的闭环。区别在于运行环境：汽车速度快、质量大、动能强，运行环境危险系数更高；而具身智能面临的则是康凯所说的“病态环境”，即逻辑框架与技术存在逻辑尚不通畅的场景。正是这种“同构但更难”的特性，让汽车行业的经验具备了向具身智能迁移的价值。

在产业阶段上，报告给出了一个判断，即具身智能已基本度过技术验证阶段，当前正处于“价值验证阶段”。康凯以扫地机器人为例：近两年，整体空间规划管理相关的技术讨论明显减少，取而代之的是机械臂等执行层面的创新。这一变化说明，技术路线已趋于收敛，产业的核心命题正从“能不能做”转向“值不值得做”。

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汽车工业是具身智能的第一站

从产业空间布局看，汽车行业在全国已形成六大产业集群，而具身智能产业则以“三大三角”为主体，其余地区零星分布，企业基地已初步建立。这种格局差异背后，是两种产业成熟度的落差。汽车行业“几大几小”的竞争格局已相对明确，而具身智能领域的竞争态势尚在演化中，但差异化风格已开始显现。

在应用场景上，报告将工业制造与仓储物流列为下一步的核心场景。康凯指出行业目前存在的瓶颈，即工业相关的具身智能应用仍然偏少。而汽车行业与工业制造，恰恰是当前技术成熟度最高、应用条件最好的领域。由此，报告得出一个具有战略意义的判断：如果具身智能不能在汽车行业实现大范围应用，其在工业领域的应用将面临更大困难。换言之，汽车工业应成为具身智能进入工业场景的“第一站”。

这一判断有着现实的产业基础。报告披露，绝大多数整车企业已进入具身智能相关领域，上汽、红旗、长安、小鹏等企业均在发展智能相关产品，涵盖技术研发与后期规划。更值得关注的是，庞大的汽车供应链企业也在纷纷布局智能业务。无论是上游还是下游，未来与汽车产业链的供应关系都将非常强。

用康凯的话说，“汽车行业一年3000万辆的规模，为具身智能提供了可借鉴的空间想象。”

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10万级拐点决定产业未来

最后还是要回归产业化的核心命题。对此，康凯提出了一个概念：降价曲线。在他看来，价格的下降与成本的降低，可能是具身智能大规模应用、特别是进入日常生活与出行领域的核心关键。

汽车行业的历史对此提供了参照：Model S初入市场时售价高达百万元，而如今同性能的新能源汽车已降至十几万元区间；激光雷达从高昂成本到如今搭载该硬件的智能驾驶车辆下探至10万-11万元空间。

康凯表示，即使技术再先进，如果成本没有降低，产业化落地也会面临巨大问题。下一步智能汽车要像2030年规划那样扩大产业规模，降本是最核心的要素。而10万级的拐点何时到来、之后能否形成规模化效应，将是产业面临的核心命题。

商业化则是另一个维度。康凯以Robotaxi为例指出：如果不能实现商业化的工程落地，无人驾驶将永远停留在示范试验阶段，难以形成真正的产业化。这一判断同样适用于具身智能。技术验证与价值验证之后，商业化落地是必经的“惊险一跃”。而降本、规模化、10万级拐点，则是这一跃的关键支撑。

报告认为，汽车和具身智能“双向反哺”汽车产业积累的规模化制造能力、供应链管理经验、车规级质量标准，正是具身智能从实验室走向工业级产品所需的产业根基；而具身智能所带来的决策、治理与倡导能力，也将反哺汽车制造，推动整车生产从自动化迈向智能化的新阶段。电动汽车智驾