具身智能的产业地理

研究具身智能的产业分布，需要同时记录研发地点、零部件来源、整机制造地和客户部署地。一家公司的总部只能解释其中一部分。例如，Agility 的制造在俄勒冈州 Salem，Pittsburgh 据点承担工程验证，2026 年又在 Fremont 启用 AI 研发设施；Digit 的商业案例则在另一州的客户仓库。[8][31][7]

本文把具身智能操作性地定义为：通过传感器感知现实环境，以学习型模型参与决策或控制，并通过物理身体完成任务的系统。重点覆盖双足人形、轮式双臂、灵巧操作和四足巡检，以及相关模型与零部件。自动驾驶、无人机、手术机器人不在本次主表范围内；传统工业机器人用于说明制造业基础，不与具身智能销量合并。

本文结论：中美都在发展模型与硬件，但已公开的产业化证据呈现不同重心。 中国样本在整机供货、产品形态和近距离硬件配套上更密集；美国样本在通用模型、开发平台和少数客户现场的持续作业披露上更突出。这是基于下文样本的产业判断，不是全国企业普查，也不是算法能力排名。

统计和证据按三种方式阅读：统计实绩注明统计年份与对象；企业披露只确认企业发布了该数字；客户确认用于交叉核对项目是否发生。产品发布、合作签约、计划产能另行标注。没有公开数字的单元格不按零处理。

IFR 的统一口径数据显示，2024 年全球新增工业机器人约 54.2 万台，亚洲占 74%，欧洲占 16%，美洲占 9%。中国约 29.5 万台，占全球 54%；美国约 3.42 万台。按公报舍入数计算，中国安装量约为美国的 8.6 倍。它反映可供机器人企业接触的制造业场景和自动化基础，不能用来推导具身 AI 的技术领先程度或人形机器人份额。[1]

中国品牌在中国工业机器人市场的份额为 57%，统计期同样是 2024 年。这与“中国占全球安装量 54%”是两个分母，不能混用。IFR 同时指出，美国传统工业机器人主要从日本和欧洲进口，本地系统集成商则较多。[1]

制造规模：有实绩，但分母不同

宇树的“2025 年超 5,500 台”是排除轮式等形态后的年度终端交付；智元的“累计 15,000 台”是截至 2026 年 6 月的下线里程碑；优必选的“1,079 台”是按其全尺寸具身智能类别统计的 2025 年销量；Figure 的“超 350 台”则包含内部用途。把四个数字排在一张“2026 全球销量榜”上，会同时混淆年份、形态和交易状态。[2][3][20][4]

宇树与智元的公告还分别使用了“全球第一”的表述，但前者明确限定纯人形终端交付，后者引用外部机构的 2025 年榜单。本文无法从两份公告还原同一统计总体，因此保留原始数字与限定条件，不裁定谁“全球第一”，也不把两组份额相加。[2][3]

模型与数据：中美都有软硬件一体化路线

美国样本中的 PI 聚焦通用策略，NVIDIA 提供开发平台，Figure 把模型与本体结合；中国样本中的银河、智元、星动和逐际也同时开发模型或控制系统。因此“美国只做大脑、中国只做身体”与已公开产品不符。更有用的比较对象是：同样的陌生物体、工位变动和失败条件下，哪套系统需要更少数据和现场工程。当前材料没有提供跨公司的统一测试，本文不作模型优劣排名。[14][12][4][15][3][17][18]

商业化：观察客户任务，不用发布频率替代

本次样本中，BMW 和 GXO 提供了具名客户材料；中国样本呈现了整机交付、厂内运行、零售点位与工业测试。两边都还需要更完整的客户验收、接管率和单位任务成本披露。用户买下一台开发平台，企业完成一个工位试点，以及同一客户在多个厂区复购，分别对应不同的商业进展。

供应链：本地配套与跨国组合同时存在

深圳、苏州、北京的视觉、精密传动与手部件企业，让中国整机厂能在本土找到多个关键环节；美国企业也在建自己的制造设施，并通过 Jabil 或现代体系扩展制造能力。HDS、现代摩比斯、NVIDIA 和中国硬件厂商的存在意味着，上游能力没有被任何一国完全包揽。以上是已核对节点形成的结构判断，尚无统一的中美 BOM 成本或国产化比例可供比较。[21][22][23][24][9][10][12]