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　　具身智能机器人产业上游供给能力充足。课题组通过采集具身智能机器人产业上游核心零部件领域的企业数据，计算国内15个主要城市产业上游供给能力（零部件企业数量和具身智能机器人企业数量的比例）。数据显示，深圳以68.60%位列全国首位，广州（59.89%）、东莞（53.21%）均高于全国（49.61%）水平。以数字华夏培育供应商体系的历程为例，过去公司供应链大多集中于长三角地区。自2025年起，70%的零部件已在珠三角地区寻得合格的供应商。

　　课题组梳理103个广东出品的具身智能机器人的工业场景应用案例，主要有以下发现：一是在产品形态上，投入应用的具身智能机器人形态多样，涵盖（足式、轮式）、机械臂、AGV、四足机器人等，分别应对不同的工业场景需求；二是在发展阶段上，当前广东具身智能机器人在工业场景的应用尚处于“实训”阶段，以小批量部署试用为主，多数未实现正式的订单交付；三是在应用场景上，重点应用于汽车、电子信息、家电等劳动力短缺或人力成本上涨的行业，从事的工作以上下料、分拣、搬运、质检等总装环节、物流环节为主。

　　数据显示，广东具身智能机器人前五大行业应用为：汽车（24.3%）、电子信息（18.4%）、家电（9.7%）、轻工（8.7%）、钢铁化工（5.8%）。从工业场景各个环节来看，应用于生产操作、物流配送的占比较高，分别达到40.8%和48.5%，重塑了高精度、多品种生产新范式，也实现了拆零拣选与搬运流程智能化、高效化。在安全管理、质量管理、产线优化上的应用目前相对较少，分别占6.8%、2.9%、1.0%。

　　工业生产的严苛要求提出关键技术挑战。一是工业场景具备高精度、高稳定性、长续航的要求。当前具身智能机器人在视觉感知、操作执行、续航能力等方面的硬件支撑还存在痛点难点。例如，在工业场景中，现有机器人（激光雷达、视觉、毫米波雷达等）在多模态融合、实时性、抗干扰（如强光）方面仍有局限。机器人难以像人类一样瞬间理解复杂、动态变化的环境，特别是对工厂环境中半遮挡物体、透明表面、快速移动目标的精准识别。二是具身智能工业场景训练数据缺口大。具身智能真实场景训练数据匮乏，目前全国范围内具身智能最大开源数据集规模也只有百万级别，相比自动驾驶领域的单日上亿条数据，相差百倍以上。为破解数据资源不足以及共建共享难题，广东机器人企业帕西尼在天津打造了1.2万平方米的全球最大具身智能数据工厂。

　　供应链的降本难题制约规模化应用。一是高精度零部件生产成本高。以具身智能机器人伺服关节模组为例，其涉及高精度减速器、控制器、轴承等诸多核心零部件，对加工精准度、材料耐用度要求很高，甚至关键部件需要依赖投入达千万级别的专用设备进行生产。二是标准未统一影响效益提升。目前不同的机器人本体厂商由于需要应对的场景不同，对零部件要求也存在着不小差异，主要是行业内对零部件的标准尚未形成统一标准。整体来看，机器人零部件定制开发需要投入大量时间和精力，而定制产品生产规模小，导致最终产品定价高，或供应商亏钱“陪跑”。三是广东在供应链跨区域协同方面有不小提升空间。链主企业引领作用未充分发挥，机器人零部件企业尚未形成集聚抱团效应。供应链建设的分散性一定程度上也增加了机器人的制造成本和交付周期，影响市场竞争力。