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　　盛夏时分，北京国家会议中心人流如织。特斯拉公司副总裁陶琳现身讲台，这在业界并不常见——陶琳此行是出席2026全球数字经济大会·人工智能融合应用发展论坛，并且带来了马斯克麾下人形机器人的量产时间表。同样身处“盛夏”的还有整个具身智能赛道——年初高盛发布研报称，鉴于英伟达、特斯拉等全球科技领军企业接连释放技术突破信号，市场正以更长远的视角重新评估人形机器人行业。

　　伴随产业远景持续照进现实，这场落地北京的论坛成了观测行业落地进度的窗口。从整机厂商的量产路线，到垂直玩家的部件突破；从仿真数据的底座搭建，到地方层面的政策与生态布局，嘉宾各抒己见，拼出具身智能产业从技术攻关到场景落地的切面，“智驱实体，数创未来”的论坛主题有了可触摸的产业质感。

　　特斯拉机器人来京“路演”

　　特斯拉Optimus迭代是高盛重点提及的行业催化因素，公司管理层此前公布量产出货规划称，预计2025年将交付数千台，2026年提升至5万—10万台，2027年进一步增至50万—100万台。高盛测算，若2027年实现百万台出货，人形机器人业务可给上游供应链企业带来2.0—2.6倍市值增量；即便按50万台保守测算，市值增值空间也可达1.3—1.5倍，部分核心零部件企业相关业务收入占比最高将突破八成。

　　作为全栈整机厂商，特斯拉的具身智能技术与其自动驾驶体系高度关联。陶琳现场向北京商报等媒体介绍，特斯拉采用纯视觉+端到端神经网络路线，依托大量真实道路数据训练模型，复刻人类驾驶决策逻辑。截至今年5月，特斯拉辅助驾驶累计行驶里程突破170亿公里。

　　北京商报记者获悉，特斯拉加州原Model S/X整车工厂已改造为人形机器人产线，计划2026年底实现量产，年产百万台的长期产能亦在规划内；全新第三代人形机器人手部拥有22个自由度，灵活度已经十分接近人类手掌。

　　相比于“全栈式”的特斯拉，灵心巧手则选择“力出一孔”，聚焦灵巧手这一具身智能重要执行末端。

　　长期以来，高自由度灵巧手高度依赖海外进口，单台成本数十万，且故障率高、维修周期漫长，是人形机器人只能演示、难以规模化商用的主要瓶颈。灵心巧手联合创始人、副总裁左家平向北京商报等媒体表示，企业深耕灵巧手全链条研发，现已形成多价位产品矩阵，入门款经专项基金补贴后仅需3999元，大幅拉低行业应用门槛。

　　据悉，企业还在搭建人机动作技能数据库，依托动作捕捉、外骨骼等设备复刻人手操作逻辑，并打造类似应用商店的技能快速调用体系，未来机器人或将能够按需下载对应作业能力适配不同场景。

　　夯实行业数据底座

　　硬件构成机器人躯体，数据则是驱动智能迭代的内核。多位与会嘉宾达成共识：大模型依托互联网长期积累的文本数据、自动驾驶依靠车队持续回传路测数据，而具身智能没有现成可用的预训练数据，数据需求规模是大语言模型的千倍级别，数据供给缺口成为行业规模化落地的突出阻碍。

　　有研报将行业估值基准年份从2027年延展至2030年，同时将覆盖范围内4只人形机器人零部件股的目标价上调34%—82%；尽管研报明确维持行业出货量与盈利预测不变，仍需等待技术成熟度的进一步验证，但估值周期拉长本身，已传递出资本市场的态度。

　　谈及数据的产业价值，光轮智能联合创始人、总裁杨海波此前向北京商报记者做过类比：机器人硬件是身体，大模型是大脑，数据就是大脑用来学习的全部知识。数据服务一方面提供训练素材提升机器人能力，另一方面通过标准化评测完成“模拟考试”，持续优化算法等短板。

　　杨海波在论坛现场向北京商报记者提到，具身智能产业至少需要十亿级数据生成单元支撑发展，仿真平台是低成本批量产出高质量、多元化数据的核心载体，同时也是模型评测、中试验证不可或缺的基础设施。

　　据其介绍，光轮智能全栈自研的仿真引擎SimFoundry能够实地采集现实世界摩擦力、作用力等物理参数，缩小仿真环境与真实物理世界的差异鸿沟。

　　补齐数据短板还有另一条路径：直接采集、复刻人类真实操作行为，OriginFlow团队便以此为方向。公司创始人兼CEO秦深涛向北京商报等媒体表示，全球每日都会产生海量人类操作动作数据，但行业缺少高效采集工具；训练通用物理世界模型，需要千亿乃至万亿小时级别的人类操作样本。

　　据悉，企业自研了外周运动神经采集硬件，凭借高通道、高信噪比设备无感捕捉人体动作、力度信号，将人类操作行为转化为标准化训练数据，供给机器人模型迭代。

　　从要素供给到生态共建