從2025年人形機器人登上春晚舞臺，到具身智能首次寫入《政府工作報告》，這一兼具深厚技術積淀與強勁發展動能的前沿產業，正式邁入規模化發展的歷史拐點。5月22日，服務全球科技創新的AI原生平臺企業智慧芽旗下的智慧芽創新研究中心發布《2026年具身智能技術發展報告》（以下簡稱報告）。報告依托智慧芽全球專利數據優勢，系統觀察具身智能產業的技術積累、研發特征與發展趨勢，并深入分析代表性企業的創新路徑，旨在為具備遠期萬億級成長潛力的這一產業提供來自技術創新視角的解讀。

具身智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）是指將人工智能能力嵌入機器人等物理載體，使智能體能夠在真實物理環境中通過多模態感知、認知決策與動作執行完成任務的智能范式。與傳統以信息處理為主的AI相比，具身智能強調認知能力與物理執行能力的統一，被視為推動AI從數字世界走向物理世界的重要路徑。從長期產業視角看，具身智能有望發展為可規模部署的通用型物理智能體，廣泛應用于制造、物流、家庭服務、醫療照護等場景，成為下一代生產力基礎設施之一。其中，人形機器人賽道正在經歷爆發式增長，成為2025年最受全球資本與產業關注的熱門賽道之一。

報告顯示，當前全球具身智能專利累計數量已達近20萬件，正式進入創新爆發期；放眼全球，中國已成為全球具身智能技術創新主力，累計申請約10.3萬件專利，貢獻了全球過半的相關專利，形成規模優勢。從技術上來看，具身智能創新重心正從“機械進化”轉向“智能進化”，2025年的大腦層與小腦層專利數量合計占比已達76.5%；聚焦到三層細分技術，其中大腦層技術正邁向“認知驅動與軟硬協同”新階段，小腦層中步態與平衡控制技術占比穩居首位，肢體層技術著重“降本增效”并同步追求“好用”。進一步分析中國省區市的發展態勢，廣東、江蘇領跑中國在大腦層和小腦層的專利申請。

全球具身智能專利累計近20萬件，已進入創新爆發期

據智慧芽統計，全球已完成近20萬件具身智能技術積累，其中高達89.7%的專利為技術含量與創新門檻更高的發明專利，這表明，具身智能領域主要集中于高精度算法、復雜系統控制、感知決策與軟硬件協同等深層技術創新，而非外觀或結構層面的簡單改良。

縱觀過去20年，具身智能正由長期技術積累進入技術創新爆發期。2005年，全球具身智能相關專利申請量尚不足2000件；到2025年，這一數字已躍升至2.6萬件，增長至原來的十余倍，年復合增長率達到15.1%。進一步看，近十年是具身智能技術創新最為活躍的階段，2015—2025年專利申請量年復合增長率進一步提升至18.2%。尤其是2024年以來，具身智能技術創新熱度顯著抬升，專利申請量從2024年的1.6萬件陡增至2025年的2.6萬件，單年增幅超過60%，呈現躍升式增長。

圖：全球具身智能專利類型分布與近20年專利申請趨勢（來源：智慧芽）

中國已成為全球具身智能技術創新主力，形成專利規模優勢

從技術來源國的視角看，按原始專利權人所在國統計，來自中國的研發機構共貢獻約10.3萬件具身智能專利，占全球總量的53.3%，貢獻了全球過半的相關專利。這意味著，中國已成為全球具身智能技術創新的主要來源國，是目前最活躍的具身智能技術來源國。

相比之下，美日德等其他國家和地區合計貢獻46.7%，中國在技術創新數量上已形成顯著領先優勢。

圖：中國具身智能專利的全球占比與技術來源國TOP5（來源：智慧芽）

具身智能創新重心正從“機械進化”轉向“智能進化”

報告顯示，過去20年，大腦-小腦-肢體三層增速明顯分化。大腦層專利年復合增長率達27.2%，顯著高于小腦層的15.5%和肢體層的12.2%。

從結構變化看，具身智能技術焦點正由“肢體牽引”轉向“大小腦驅動”。2005-2021年，肢體層專利長期保持第一大方向，占比基本維持在50%以上，反映出機器人產業早期主要圍繞執行器、伺服電機、減速傳動、本體結構等硬件基礎能力展開。隨著感知算法、任務規劃、多模態大模型、VLA與世界模型等技術加速發展，大腦層專利在2022-2023年快速逼近，并于2024年首次超過肢體，2025年進一步躍升至近1.5萬件，占比接近50%。與此同時，大腦層與小腦層合計占比已達76.5%，而肢體層占比降至不足25%。具身智能創新重心正從“造出穩定可靠的身體”，轉向“構建能夠感知、理解、規劃并與環境交互的智能系統”。

圖：近20年全球“大腦-小腦-肢體”專利申請趨勢與分布（來源：智慧芽）

大腦層技術正邁向“認知驅動與軟硬協同”新階段

從大腦層的細分技術方向來看，世界模型超越視覺感知，成為全球大腦層占比最高的技術方向。世界模型與場景建模（19.4%）的占比已超過傳統視覺感知（17.0%），標志著大腦層的研發邏輯正從“靜態環境感知”轉向“動態世界建模與未來狀態推演”。世界模型能力正成為機器人完成疊衣服、炒菜等長時序復雜任務的重要基礎。

與此同時，軟硬協同相關技術構成了穩固的“第二梯隊”。本體狀態感知（13.7%）與傳感器融合（12.2%）合計占比達25.9%，疊加觸覺與力覺感知（7.2%）后高達33.1%。大腦層不再只是云端算法，而是越來越強調與底層硬件之間的實時感知反饋與控制協同，越來越多頭部玩家開始走向“軟硬一體、整機自研”的技術路線。

值得一提的是，盡管觸覺感知與“視覺-語言-動作大模型（VLA）”相關專利占比仍相對有限，但兩者正代表大腦層下一階段的重要演進方向。前者對應疊衣服、精密裝配等精細操作中的物理交互瓶頸，后者則已成為Google DeepMind、Figure AI、Physical Intelligence 等全球頭部機構重點投入的方向之一。

圖：全球大腦層TOP10細分技術領域專利分布（來源：智慧芽）

步態與平衡控制技術占比穩居小腦層首位，或成具身智能商業化關鍵

從小腦層的細分技術方向來看，步態與平衡控制以58.3%的超高占比位居第一。在具身智能尤其是人形機器人向非結構化場景滲透的過程中，如何應對復雜地形、實現動態穩定平衡（如抗擾、摔倒恢復、地形自適應）是全行業公認的最難且最亟需解決的問題。具身智能正在實現從“干前學”到“干中學”的轉變。

早期的步態專利多集中在基于物理模型的離線規劃，而近兩年的趨勢是向“實時感知-反應式步態”轉變。這意味著機器人不再僅僅是按照預設軌跡走步，而是通過小腦層對視覺和觸覺反饋的毫秒級響應，在行走過程中實時調整重心（CoM）和支持多邊形。

圖：全球小腦層TOP5細分技術領域專利分布（來源：智慧芽）

肢體層技術著重“降本增效”，同步追求從“能動”到“好用”

肢體層研發重心正從“性能優先”轉向“效費比優先”。專利布局也從單點參數突破，轉向系統級協同與工藝良率優化。當前行業重點圍繞高度集成化關節、低成本高性能傳感器（如六維力與觸覺皮膚）構建技術壁壘，以突破量產階段的成本與空間約束。“成本低”位居功效詞首位，反映出硬件造價仍是制約具身智能規模化落地的核心瓶頸，其中執行器與傳感器占整機成本超過60%。

“結構緊湊”“減少體積”等高頻詞，則揭示了在有限空間內實現高精度、高爆發運動的工程挑戰。與此同時，“提高效率”“精度高”“提高穩定性”等訴求持續升溫，標志著行業正從“能動”邁向“好用”。

圖：全球肢體層TOP20熱點技術功效詞專利分布（來源：智慧芽）

廣東、江蘇分別領跑國內大、小腦層專利申請

在大腦層的專利申請中，廣東省（5230件）、江蘇省（4963件）、北京市（4866件）的相關專利申請數量最多，合計貢獻了1.5萬件專利，占據中國大腦專利總量的40.5%以上，成為第一梯隊。具體來看，憑借深厚的智能硬件供應鏈與大廠（如騰訊、華為、大疆）的算法集成優勢，廣東不僅造“身體”，更在定義“跨模態大腦”。北京雖專利量略低于蘇粵，但在原始創新與大模型架構（如百度、清華/中科院系）上同樣掌握技術話語權。

在小腦層的專利申請中，江蘇省（4381件）、廣東市（4025件）、北京市（3399件）的相關專利申請數量最多，與浙江省（2406件）、上海市（2078件）合計占比約54.2%，成為第一梯隊。其中，江蘇具身智能產業鏈具有深厚的“工業自動化”與“核心零部件”底色。具身智能所需的各類執行器、減速器、伺服電機及傳感器，在以蘇錫常為代表的蘇南地區擁有極高的產業集聚度。在執行器系統中，綠的諧波、南通振康等江蘇企業已經打破了海外對高精密諧波減速器長達20年的壟斷，其扭轉剛度與重復定位精度已達到國際先進水平。

圖：中國大腦層與小腦層技術專利地區分布（來源：智慧芽）