具身基座大模型，指通過多模態大模型與機器人等物理實體深度融合，能與物理環境開展實時交互，實現環境感知、信息認知、自主決策及敏捷行動，并可從交互經驗中完成智能進化與主動適應的通用智能系統。具身基座大模型需具備多模態融合能力強、跨場景泛化性好、動作執行精度高、實時決策響應快、自主進化能力突出等特點，在工業制造、物流倉儲、家庭服務、智能運維等領域擁有巨大應用潛力。
具身基座大模型通常以多模態數據與特定架構設計為核心支撐。多模態數據涵蓋互聯網大規模純文本及圖文數據、人類操作與跨本體機器人視頻數據、仿真數據及高質量真機示教數據，這些數據為模型構建通用認知與動作能力奠定基礎。架構設計上，行業內主流實現普遍基于視覺、語言與潛動作三位一體架構，核心是三者的聯動與融合，由視覺語言模型與混合專家模型組成，視覺語言模型依托海量圖文數據獲取通用場景感知和語言理解能力，混合專家模型中的隱式規劃器借助人類及跨本體操作數據掌握動作理解能力，動作專家則依靠真機與仿真數據實現精細動作執行，各模塊協同彌合感知輸入與動作輸出的鴻溝。同時，合成數據作為關鍵補充，需滿足物理交互真實性、場景豐富性等要求，有效彌補真實數據采集成本高、場景覆蓋不全的短板，為模型規模化訓練提供保障。
具身基座大模型在眾多領域擁有巨大應用潛力，主要包括工業制造、物流倉儲、家庭服務等。在工業制造領域，可應用于汽車零部件裝調、電子元件精密裝配、半導體晶圓檢測等環節，適配多車型共線生產、微小元件精準操作、復雜缺陷全面檢測等需求；在物流倉儲領域，可部署于各類智能倉庫，實現貨物精準揀選、窄通道靈活穿梭、特殊環境持續作業，適配不同溫濕度、負載及貨物品類的場景需求；在家庭服務領域，可適配掃地機器人、陪護機器人等設備，理解人類自然語言指令，完成清潔、物品搬運、簡單照料等任務；在智能運維領域，可用于設備故障檢修，整合多維度感知數據與行業知識圖譜，實現故障識別、原因分析及解決方案生成。
根據新思界產業中心發布的
《2026年中國具身基座大模型市場專項調研及企業“十五五規劃”建議報告》顯示，隨著工業自動化升級提速、服務機器人需求增長及5G、數字孿生等技術普及，全球具身基座大模型應用需求持續增長。產業層面，從追求通用模型向垂直場景定制化演進的趨勢日益明顯，各行業對具身智能的實際落地需求推動模型從實驗室走向產業化應用，端到端技術路徑的成熟進一步加速了落地進程，該技術通過統一深度神經網絡將原始傳感器數據直接映射為執行指令，大幅降低決策延遲與誤差疊加，提升動作執行精度與效率。同時，跨場景遷移能力的提升使模型可通過少量數據微調適配不同行業場景，降低垂直領域應用成本，進一步放大需求增長動力。
全球具身基座大模型行業集中度較高，龍頭企業與頭部科技公司占據市場主導地位。國外企業中，谷歌、特斯拉等憑借技術積累推出端到端決策模型，在特定場景形成技術優勢，谷歌的RT系列模型實現人類指令到機械臂執行的直接映射，特斯拉將端到端架構應用于車身焊接機器人，提升生產效率與精度。在本土方面，智元機器人、視比特、華為等企業逐步崛起，智元發布通用具身基座大模型，具備人類視頻學習、一腦多形、持續進化等能力，成功部署于多款機器人本體；視比特推出針對汽車行業的定制化系統，打破國外技術壟斷；華為通過分層決策模型優化電子裝配場景的動作效率與精度，中國企業在技術創新與場景落地方面逐步形成競爭力。
新思界具身智能
行業分析人士表示，隨著下游應用需求持續釋放，具身基座大模型作為連接人工智能與物理世界的核心載體，行業發展態勢持續向好。與國外相比，中國具身基座大模型行業起步稍晚，但發展勢頭迅猛，在垂直場景定制化、本土場景適配性等方面形成獨特優勢，產品落地速度與市場接受度不斷提升。未來隨著中國企業技術研發持續發力，多模態融合、端到端控制、世界模型構建等核心技術不斷成熟，場景適配能力與動作執行精度進一步提升，中國具身基座大模型在高端領域的滲透率與市場影響力將進一步增長，逐步實現從技術跟跑到局部領跑的突破。
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