從舞臺邊緣到產業中心，具身智能正以驚人的速度重塑中國科技版圖。這種被視為“AI落地現實載體”的新物種，在十四年間完成了從概念萌芽到產業爆發的跨越式進化。當一批具身智能企業在春晚集體亮相后，行業數據隨之沸騰：京東平臺機器人搜索量環比增長超300%，訂單量暴漲150%，資本市場年融資規模激增至744起，金額突破735億元。但在這場狂歡背后，特斯拉、優必選等巨頭加速擴產的同時，K-Scale等明星創企的黯然退場，折射出行業冰火兩重天的真實生態。

春晚舞臺成為具身智能技術躍遷的絕佳注腳。宇樹科技的G1機器人以單腿連續后空翻和跳馬騰空刷新運動極限，松延動力的“仿生蔡明”通過像素級復刻實現妝造與口型的完美同步，魔法原子的MagicBot Z1與明星共舞托馬斯回旋。這些表演與14年前機器人初登春晚時的簡單伴舞形成鮮明對比，如今的具身智能已具備深度感知與交互能力，從“氛圍組”躍升為舞臺絕對主角。更值得關注的是，這種技術突破正快速向制造業滲透：智元機器人“遠征”系列在汽車生產線累計工作超100萬小時，優必選Walker S2入駐空中客車工廠挑戰精密裝配，星動紀元與順豐科技合作的物流機器人將倉儲效率提升30%。

產業爆發背后，技術路線之爭愈演愈烈。在硬件本體層面，行業形成三大流派：優必選、智元等企業通過全棧自研核心伺服系統，追求工業場景的極致穩定性；宇樹科技、松延動力等利用本土供應鏈優勢，將整機成本壓縮至十萬元級；銀河通用則以輪式底盤加雙臂的混合設計，優先攻占倉儲零售市場。算法層面同樣存在顯著分歧，VLA（視覺-語言-動作）大模型雖能降低人機交互門檻，但在處理物理操作時仍顯乏力。清華大學趙明國教授指出，物理世界數據的非標準化特性，使得直接移植語言模型的成功經驗面臨根本性挑戰。

世界模型（WAM）的崛起為行業帶來新曙光。這種要求機器人在動作前先在內部模擬物理演化的技術范式，正通過斯坦福、英偉達等機構的研究取得突破。清華大學與斯坦福聯合開發的Ctrl-World模型，使用零真機數據將任務指令跟隨成功率從38.7%提升至83.4%。但高昂的算力成本（依賴H100或GB200芯片集群）和工程復雜度，使其仍處于科研探索階段。數據獲取層面同樣存在兩條路徑：特斯拉通過數百萬輛汽車的“影子模式”收集極端場景數據，而銀河通用等企業則依賴高保真物理引擎生成合成數據，試圖縮短算法進化周期。

商業化進程呈現冰火兩重天。To B領域，RaaS（機器人即服務）模式通過租賃方式平攤研發成本，擎天租預測2026年市場規模將突破百億元。優必選2025年訂單總額近14億元，但研發投入占比高達35.1%，凈虧損達4.39億元。智元、宇樹等獨角獸雖估值飆升，卻面臨規模化量產的成本壓力和售后體系建設挑戰。To C市場則依賴春晚等展演活動積累品牌認知，為未來進入家庭服務場景埋下伏筆。2025年頭部企業賬面收入快速增長的背后，是全球年產能僅1萬多臺的現實——當前訂單更多屬于標桿場景的先導嘗試，而非可復制的規模化需求。

中國供應鏈優勢正在重塑行業格局。在諧波減速器、力矩傳感器等核心器件領域，國內企業已實現100%全國產配置，整機成本從百萬元級壓縮至萬元級。江蘇近千家機器人企業構建起1700億元產業版圖，蘇州綠的諧波、南京工藝等“半小時供應圈”企業，為開發者提供了全棧自研與模塊開放的雙重選擇。算法層面，智元EnerVerse、自變量WALL-A等國產世界模型正構建契合物理世界的技術棧，在感知與環境運維上形成深度適配本土工業環境的解決方案。