今年政府工作报告明确提出“打造智能经济新形态”，并连续2年将“具身智能”列入国家未来产业重点培育清单。近年来，人工智能正从数字世界加快迈向物理世界，从技术能力加快转化为经济能力，具身智能是关键变量。近日，斯坦福《2026年AI指数报告》与麦肯锡《全球竞逐未来竞技场》等重磅报告发布，为研判当前产业发展态势提供了重要参考。

一、具身智能成为智能经济的新增长点

具身智能作为与物理实体融合的人工智能，正在成为改变人类生产生活方式、推动社会智能跃升的重要引擎，有望催生颠覆性终端产品装备，促进生产力和生产关系的深层次变革。从数字空间到物理空间，具身智能带来的不只是技术形态变化，更是产业空间的外延拓展。这意味着，具身智能打开的是一批新的产品形态、应用场景和增长空间。

中国信通院《具身智能发展报告（2025年）》提出，人形机器人、无人驾驶汽车和无人机，被称为未来生活“智三样”。从全球产业发展的视角看，麦肯锡报告也给出了相近判断，将机器人、共享自动驾驶汽车、未来空中交通等硬科技产业，纳入驱动全球经济增长的18个未来竞争领域，认为它们将成为未来全球竞争、科技创新和价值创造的核心阵地。

麦肯锡报告表示，硬科技领域或将彻底改变人类感知世界的方式。机器人技术的进步，让机器的应用场景从制造业延伸至医疗、农业等全新领域。自动驾驶汽车、无人机与eVTOL，有望重塑客运、物流配送及诸多行业格局。报告同时提出，新兴应用场景持续落地、核心支撑技术迭代升级，推动硬科技领域投融资规模不断扩大，市场需求稳步增长。机器人产业过往长期局限于封闭式工业制造场景，随着人工智能技术日趋成熟，通用机器人应用场景持续延伸拓展。例如，Robotaxi已在美国、中国和阿联酋等30余座城市实现规模化试点运营,累计完成1.45亿次载客服务，充分证明该技术完全能够满足城市日常交通需求。

二、真实场景、真实数据、持续迭代，是产业成熟的必由之路

具身智能技术演进与产业成熟无法脱离真实物理世界独立完成，越是面向真实世界，越需要在真实运行中积累数据、发现问题、优化能力、提升安全。斯坦福报告指出，当前人工智能在真实多步骤业务工作流中适配能力偏弱，模型基于真实数据的处理准确率偏低，且各领域普遍存在真实数据稀缺、质量不均、格式不规范等问题。这一困境在具身智能领域尤为突出。仅依靠合成数据训练的模型极易出现策略失效、泛化能力缺失、真机部署性能断崖式衰减等问题。

此外，真实场景的复杂性与多样性带来了评估标准不一的挑战，不同场景的工况差异、指标口径各异，易导致技术成果缺乏横向可比性，创新成果难以有效度量。斯坦福报告提出，基准测试是人工智能能力量化评估与技术迭代的核心标尺，既是衡量AI能力、验证技术突破的客观依据，也是支撑模型能力升级的重要推手；同时该报告指出，当前基准测试普遍存在有效性不足、可信性不足和公平性不足等关键问题，无法满足其技术评测与产业落地需求。

为保障具身智能技术高效发展，中国信息通信研究院人工智能研究所构建了可信具身智能评测体系，以“研发支撑—关键技术—应用落地—可信保障”为主线，形成四层递进的全栈评估框架。一是研发支撑层。聚焦基础设施，包含开发平台、仿真平台、算力控制器及系统控制接口等，支撑模型训练与系统研发。二是关键技术层。聚焦“数据－模型－本体”三大核心要素，并通过基准测试验证技术能力和真实部署成效。三是应用落地层。面向产品制造商、系统集成商和应用服务商提出产品能力要求和服务规范，加速典型应用场景落地和商业闭环转化。四是可信保障层。从可靠性、可控性、安全性等维度，构建贯穿感知、决策、交互、行动全链路的可信应用规范，并依托符合性测试和分级测试，为技术研发、硬件制造、场景应用建立统一可信基础。

可信具身智能评测体系

可信具身智能评测体系通过提供全链路、全维度的标准评测，为行业提供统一的技术规范框架，建立产业链上下游间的协同互信基础，推动具身智能从作坊式开发走向产业化发展。