具身基座大模型，指通过多模态大模型与机器人等物理实体深度融合，能与物理环境开展实时交互，实现环境感知、信息认知、自主决策及敏捷行动，并可从交互经验中完成智能进化与主动适应的通用智能系统。具身基座大模型需具备多模态融合能力强、跨场景泛化性好、动作执行精度高、实时决策响应快、自主进化能力突出等特点，在工业制造、物流仓储、家庭服务、智能运维等领域拥有巨大应用潜力。
具身基座大模型通常以多模态数据与特定架构设计为核心支撑。多模态数据涵盖互联网大规模纯文本及图文数据、人类操作与跨本体机器人视频数据、仿真数据及高质量真机示教数据，这些数据为模型构建通用认知与动作能力奠定基础。架构设计上，行业内主流实现普遍基于视觉、语言与潜动作三位一体架构，核心是三者的联动与融合，由视觉语言模型与混合专家模型组成，视觉语言模型依托海量图文数据获取通用场景感知和语言理解能力，混合专家模型中的隐式规划器借助人类及跨本体操作数据掌握动作理解能力，动作专家则依靠真机与仿真数据实现精细动作执行，各模块协同弥合感知输入与动作输出的鸿沟。同时，合成数据作为关键补充，需满足物理交互真实性、场景丰富性等要求，有效弥补真实数据采集成本高、场景覆盖不全的短板，为模型规模化训练提供保障。
具身基座大模型在众多领域拥有巨大应用潜力，主要包括工业制造、物流仓储、家庭服务等。在工业制造领域，可应用于汽车零部件装调、电子元件精密装配、半导体晶圆检测等环节，适配多车型共线生产、微小元件精准操作、复杂缺陷全面检测等需求；在物流仓储领域，可部署于各类智能仓库，实现货物精准拣选、窄通道灵活穿梭、特殊环境持续作业，适配不同温湿度、负载及货物品类的场景需求；在家庭服务领域，可适配扫地机器人、陪护机器人等设备，理解人类自然语言指令，完成清洁、物品搬运、简单照料等任务；在智能运维领域，可用于设备故障检修，整合多维度感知数据与行业知识图谱，实现故障识别、原因分析及解决方案生成。
根据新思界产业中心发布的
《2026年中国具身基座大模型市场专项调研及企业“十五五规划”建议报告》显示，随着工业自动化升级提速、服务机器人需求增长及5G、数字孪生等技术普及，全球具身基座大模型应用需求持续增长。产业层面，从追求通用模型向垂直场景定制化演进的趋势日益明显，各行业对具身智能的实际落地需求推动模型从实验室走向产业化应用，端到端技术路径的成熟进一步加速了落地进程，该技术通过统一深度神经网络将原始传感器数据直接映射为执行指令，大幅降低决策延迟与误差叠加，提升动作执行精度与效率。同时，跨场景迁移能力的提升使模型可通过少量数据微调适配不同行业场景，降低垂直领域应用成本，进一步放大需求增长动力。
全球具身基座大模型行业集中度较高，龙头企业与头部科技公司占据市场主导地位。国外企业中，谷歌、特斯拉等凭借技术积累推出端到端决策模型，在特定场景形成技术优势，谷歌的RT系列模型实现人类指令到机械臂执行的直接映射，特斯拉将端到端架构应用于车身焊接机器人，提升生产效率与精度。在本土方面，智元机器人、视比特、华为等企业逐步崛起，智元发布通用具身基座大模型，具备人类视频学习、一脑多形、持续进化等能力，成功部署于多款机器人本体；视比特推出针对汽车行业的定制化系统，打破国外技术垄断；华为通过分层决策模型优化电子装配场景的动作效率与精度，中国企业在技术创新与场景落地方面逐步形成竞争力。
新思界具身智能
行业分析人士表示，随着下游应用需求持续释放，具身基座大模型作为连接人工智能与物理世界的核心载体，行业发展态势持续向好。与国外相比，中国具身基座大模型行业起步稍晚，但发展势头迅猛，在垂直场景定制化、本土场景适配性等方面形成独特优势，产品落地速度与市场接受度不断提升。未来随着中国企业技术研发持续发力，多模态融合、端到端控制、世界模型构建等核心技术不断成熟，场景适配能力与动作执行精度进一步提升，中国具身基座大模型在高端领域的渗透率与市场影响力将进一步增长，逐步实现从技术跟跑到局部领跑的突破。
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