国家统计局公布今年前7个月规模以上工业企业利润数据。在工业品价格持续上涨的背景下，1~7月份，规上工企营业收入同比增长6.5%，利润同比增长17.6%。

　　从贡献度看，1~7月份，电子行业利润同比增长1.1倍，拉动全部规上工企利润增长9.3个百分点，是规上工企利润较快增长的主要支撑。其中，以算力芯片、存储芯片为代表的集成电路行业利润同比增长18.5倍，对全部电子行业利润增长贡献率超过八成。

　　作为算力应用落地的核心场景之一，根据恒州诚思调研数据，2025年全球具身智能芯片市场规模约17.35亿元，预计至2032年逼近208.4亿元，2026年至2032年期间年复合增长率为42.2%，行业正处于高速增长通道。

　　具身智能行业的真实发展状况如何？近期，

　　“我对具身智能行业的景气度持非常乐观的态度。经营企业13年多，从去年下半年开始，我们第一次遇到客户追着要货的情况，”奥比中光创始人、董事长兼CEO黄源浩在大会现场告诉

　　具身智能企业的融资情况也很好。黄源浩表示，很多公司成立时间不长，但融资估值已达几十亿甚至上百亿元。团队年轻，想法多，产品迭代快，整个市场非常火热。从产业链来看，做模型的、做仿真的、做素材的、做本体的、做行业落地的，各类企业都有。

　　“我们观察到行业增长非常快。虽然很多具体数据不便透露，但从公开数据可以看到，相关指标基本每年都在翻倍增长。未来，Token数据，特别是标准化数据，可能变成一种可交易、可产生价值的资产。”黄源浩说道。

　　尽管天气炎热、路途较远，现场仍聚集了大量观众，其中不乏从外地赶来的参观者。由于过于拥挤，人群不得不放慢行进脚步。站在后排的观众视线被人群遮挡，不时传出“里面在展示什么”的询问，一些观众干脆将手机举过头顶拍摄。

　　中科慧灵副总裁詹伟刚告诉

　　“当前，行业面临的核心挑战之一在于与物理世界的交互。以乐器演奏为例，机器人需在物理层面与吉他、贝斯、电子琴、架子鼓等进行交互，这正是推动技术发展的关键环节——与物理世界建立联系。这一领域为我们提供了重要的技术验证窗口，能够高速迭代和打磨控制技术。相较于工业产品，其反馈闭环效率更高、成本更低，可快速验证本体稳定性。最终，我们还是要做工业的集成落地。”

　　黄源浩认为，目前大模型的泛化能力还不够强，雇佣机器人干活与雇佣人工相比，成本上似乎还是人工更便宜。但实际上，在很多场景下，比如清洁、防爆、救援等重复性、危险性工作，机器人可以率先介入。落地后数据回流、模型迭代、泛化能力提升，投资回报率会越来越好，进而逐步渗透到更多场景。

　　“未来一定是模型在大量数据加持下，实现零样本泛化。即机器人出厂时不会打乒乓球，但给它数据或让它自己练习一小时，就能打得很好；不会炒菜，练习一小时就能掌握。而这属于后训练，类似于上班，而预训练则类似上学。”黄源浩表示。

　　星尘智能市场公关总监万琳告诉

　　“强化学习的机制类似于教师负反馈或评分系统，AI在交互过程中逐步明确‘多做正确决策、少做错误决策’的优化方向，从而持续提升胜率。”万琳表示，“传统技术路径依赖预设轨迹，缺乏应变能力。而基于AI的方法，机器人通过学习大量相似场景，提升泛化与迁移能力——无论书包位置如何变化，机器人均能灵活应对，实现‘举一反三’。”

　　黄源浩认为，“大家可能担心行业泡沫，泡沫可能会有一些，只是说目前还远没到模型能力成熟及落地的时间。而到了真正落地的时候，我估计在场大部分机器人公司都还在。当然，这个过程中可能会有阶段性过热和小幅调整。但我认为，机器人帮助人类从事脏活、苦活、累活等体力劳动，这将是历史上最大的市场。它比汽车行业等其他行业都要大得多。汽车自动驾驶本质上只是让司机更轻松，机器人则可以直接进入劳动场景。一个拥有1万名员工的工厂，5年后如果有1000个岗位由机器人承担，就能省下1000人的人力成本；10年后可能是3000人，20年后可能是8000人，这些都会形成新的产品和服务需求。具身智能是一个增量市场，而非简单的存量替代关系。这是这个行业最有意思的地方。所以每年参加机器人大会，都感觉人越来越多，越来越拥挤。”