新“新三样”报告：新质生产力深刻重构全球竞争力

发布时间：2026-08-23 23:16:57 来源：蒹葭倚玉树网 作者：娱乐

　　2026年上半年，新三样我国高技术产业交出了一份亮眼的新报外贸与产业成绩单：海关总署数据显示，算力硬件进出口总额达5.13万亿元，告新同比增长56.6%；手术机器人出口同比激增3.3倍，质生重构工业机器人出口同比增长18.6%；国家药监局数据显示，产力创新药对外授权总金额已达去年全年的深刻八成规模。人工智能、全球机器人、竞争创新药成为新“新三样”，新三样三大赛道协同发力，新报一定程度上对冲了传统产业调整带来的告新下行压力，正成为托底宏观经济、质生重构引领高质量复苏的产力核心增量支柱。

　　2025年9月23日，深刻21世纪经济报道发布《新“新三样”领跑，全球接力中国资产重估》报道研究，在全市场首次提出新“新三样”概念，聚焦人工智能、机器人、创新药的产业发展叙事，启动大型系列专题报道和智库课题研究。相比“新三样”——新能源汽车、锂电池、光伏的绿色制造业优势，新“新三样”的“新”在于其承载的是以科技创新为核心驱动力的新质生产力，并正在成为引领中国产业跃升的新引擎。

　　放眼全球，大国产业博弈的底层逻辑正在深刻重构。竞争的制高点已跨越单一产品的成本与效率之争，加速向技术体系构建、产业生态组织乃至底层规则的定义权延伸。人工智能领域，依托算电协同体系弥补高端算力短板，在行业标准制定上持续争夺话语权；机器人领域，依托完备机电产业链实现快速降本量产，在高端机器人量产应用上抢占先机；创新药领域，依托成熟研发临床体系追赶全球前沿，通过对外授权打破高端医药长期依赖进口的格局，显著提升全球话语权。

　　与此同时，我国正大规模投资算力建设，形成长期可持续需求，国产存储、算力芯片等核心环节景气度持续提升，半导体设备、材料的国产化进程不断突破，形成国内产业长周期的闭环。时至今日，我国已建成一套从半导体设备、核心材料、晶圆制造，到AI芯片、存储芯片、算力基础设施，再到大模型与行业应用落地的完整产业体系，产业创新正进入集中爆发期。

　　新“新三样”正通过硬科技壁垒、体系化韧性与全球定义权三重优势，推动中国从全球产业链的“嵌入者”蝶变为“体系构建者”，改写大国产业博弈的攻守态势，重塑全球价值链分配体系。

　　近期21世纪经济研究院联合中国银河证券研究院，在前期研究成果的基础上形成年中观察报告，对新“新三样”的产业现状、竞争格局与未来趋势进行系统梳理与深入分析。接下来，我们也将持续跟踪新“新三样”产业动态。

　　人工智能——Token（词元）经济崛起

　　人工智能正在成为继蒸汽机、电力和互联网之后又一次极具广泛渗透能力的通用技术革命。2026年上半年，这场技术革命的温度计清晰指向同一个刻度——Token（词元）。Token是大模型处理文本的最小单位，也是算力计费与交互的基本单位。

　　随着大模型规模化应用，以Token（词元）为核心价值载体的智能经济新形态正在加速成型。OpenRouter最新周报（7月27日至8月2日）显示，中国模型包揽全球大模型调用量前五，Token（词元）份额达63.5%，美国降至35.5%；海关总署数据显示，上半年我国电子元件、电脑零部件等算力硬件进出口总额达5.13万亿元，同比增长56.6%。Token（词元）调用量的爆发与算力硬件进出口的倍增互为印证，标志着中国AI产业正沿着“应用牵引—算力扩张—芯片迭代”的传导链，带动国产半导体产业链整体崛起。顶层设计同步加码：国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，到2027年智能体等应用普及率超70%，为产业链扩张提供了确定性的需求预期。

　　一、底座重构：Token（词元）经济重塑数智时代的价值法则

　　历次通用技术革命的底层，都伴随着一套新的价值度量体系的诞生。蒸汽机将热能转化为机械能，互联网将信息转化为流量，而人工智能正在将庞大的算力转化为可精确计量的“智能服务”。随着大模型规模化落地，以Token（词元）为载体的智能经济新形态正加速成型。在传统数字经济框架下，软件服务的边际成本趋近于零，增长高度依赖流量的规模化变现；但在智能时代，每一次交互与推理均伴随真实的算力消耗。Token（词元）作为大模型处理信息的最小单位，将抽象的算力具象化、可量化，在成为算力服务的计价工具的同时，进一步演变为衡量智能经济活跃度与新质生产力的“度量衡”。

　　这种价值法则的更迭，引发了产业链利润分配格局的系统性重塑。Token（词元）经济的定价机制高度结构化，沿着“算力Token（词元）—模型Token（词元）—场景Token（词元）”的三层传导链，形成了全新的价值分配体系。模型供给端，上半年国产万亿参数模型密集落地：DeepSeek-V4、阿里Qwen3.7-Max、智谱GLM-5.2相继发布；7月，月之暗面Kimi K3以2.8万亿参数成为全球最大的开源模型；8月3日，阿里Qwen3.8-Max首次将Max级旗舰权重开放，“强模型必闭源”的行业默认逻辑就此被改写。榜单刷新的节奏已加快至以周为单位，斯坦福AI Index数据显示，中美顶尖模型性能差距已缩小至约2.7%。中国不仅是全球模型迭代速度最快的力量，更在开源生态与Token（词元）调用规模上实现领跑。竞争同时沿价格线展开：上半年国内主要厂商多轮下调API价格，Qwen3.8-Max海外定价（输入价与输出价）仅为Anthropic Opus 5的40%与24%；DeepSeek更引入峰谷定价，把电网的定价逻辑搬进大模型——Token（词元）作为商品，正在向电力靠拢。

　　在应用牵引下，中国大模型产业的收入兑现速度正超出市场预判，海外研究机构将中国大模型厂商2026年末合计预期收入（ARR）上调至130亿美元，并预测2030年将攀升至1250亿美元，进一步印证了智能经济作为下一轮长波增长周期的爆发力。

　　驱动这一跨越式增长的核心力量，是Agent（智能体）对实体生产方式的深度重塑。同一编码任务下，Agent自动化工作流的Token（词元）消耗可达普通问答的1000倍。随着商业模式由单一订阅演变为按量、按任务结果收费的复合体系，资源配置逻辑正从“争夺用户时间”转向“提升全要素生产率”，AI正由泛娱乐式的辅助工具，升级为深度嵌入实体经济运转的基础性生产力，为宏观经济的高质量发展注入了不可逆的新动能。

　　二、产业链全景：上游补链、中游放量、下游牵引

　　Token（词元）经济的崛起，不仅重塑了商业模式，更对AI产业链各环节的角色定位与利润分配进行了根本性重构。基于统一的Token（词元）价值尺度，产业链呈现出“上游补链—中游放量—下游牵引”的立体演进结构，利润池正迎来系统性的横向转移与纵向深化。

　　上游补链：夯实自主可控的算力底座

　　上游算力基座是智能经济的物理底座，涵盖AI芯片、先进封装、高端服务器与光模块等核心硬件。面对外部技术约束与供应链风险，这一环节的核心命题在于“补链”与自主可控。由于技术壁垒最高、产能扩张周期最长，上游在供需错配时拥有最优先的议价权，是利润保障最确定的环节。今年上半年，各家公司的业绩爆发与股价表现，充分印证了上游利润加速集中的客观规律。

　　在补链深化的进程中，国产硬件在各个细分节点实现了多点突围与生态闭环：设计端，海光信息的国产CPU与DCU、寒武纪的AI芯片、景嘉微的GPU等实现多点突破，华为昇腾950系列明确2026年量产节奏，华大九天领衔的国产EDA工具链加快补全；设备端，北方华创、中微公司等龙头在手订单饱合，国产设备在主流产线的验证导入明显提速；制造端，中芯国际、华虹公司产能利用率维持高位，大陆成熟制程产能全球占比已接近30%，与全球七成以上需求集中于成熟工艺的结构高度匹配；存储端，长鑫科技（长鑫存储）7月27日登陆科创板，首日开盘大涨471.59%、市值突破3万亿元登顶A股，募资约579亿元创中国大陆半导体企业最大融资纪录，Omdia数据显示其全球DRAM份额已达7.67%、位列全球第四，公司预计上半年营收1100亿元至1200亿元、同比增长超过6倍；封测端，长电科技、通富微电等稳居全球第一梯队；光模块端，AI集群互联需求爆发带动光模块与CPO（共封装光学）加速渗透，中际旭创与新易盛合计占全球800G及以上高带宽光模块出货量超六成份额，中际旭创一季度营收同比增长192%、在手订单覆盖2026年全年，新易盛预计上半年归母净利润70亿元至80亿元、同比增长77.56%至102.93%，1.6T产品进入规模放量期。过去我国半导体“头重脚轻”的结构性问题正在得到改善，我国已是全球唯一在产业链每个细分环节都有本土企业深度参与并能部分满足需求的国家。

　　更为深层的基础设施逻辑在于Token（词元）的成本结构。信通院等机构测算显示，Token（词元）总成本中电力与算力折旧合计占比接近70%~80%。随着Token（词元）用量激增，区域电价差异将直接转化为Token（词元）的规模化生产成本优势。因此，“算电协同”正将智算中心布局与可再生能源基地深度匹配，成为上游补链过程中兼顾安全自主与经济效能的底层创新。

　　中游放量：迈向规模效应的Token（词元）工厂

　　中游是Token（词元）制造与枢纽，包含云厂商、大模型提供商与AIDC厂商。随着应用爆发，这一环节正经历由传统数据中心向“Token（词元）工厂”的范式跃迁——核心目标不再是单纯的计算与存储，而是大规模、高效率、低成本地“放量”生产可计量、可定价的智能服务。中游竞争焦点已从“谁拥有最大的模型参数”转向“谁能用最低成本、最稳定时延交付目标Token（词元）”。“智能密度”（即单位资源约束下输出的有效智能能力）成为衡量中游放量质量的核心指标，推动产业从粗放的算力堆砌走向精细的吞吐量运营。

　　下游牵引：以场景闭环反哺全链路迭代

　　下游应用生态是Token（词元）经济的价值兑现层，也是驱动整个产业链运转的“牵引力”。其商业逻辑发生根本变化：应用层不再仅是成本承受方，而是从关注用户数（DAU/MAU）转向关注单位Token（词元）产出结果的价值（ROI）。只有当应用能将消耗的Token（词元）高效转化为明确的业务成果（增收、降本），才能获得第二层定价权。工信部数据显示，上半年规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率已超30%，我国开源大模型全球累计下载量突破100亿次。这种超大规模应用市场的迭代动能，正形成强大的反向牵引力，自下而上反哺上游芯片的验证迭代与中游Token（词元）工厂的规模化放量，完成从需求到供给的产业闭环。

　　三、三重窗口与价值重估：“嵌入者”蝶变为“体系构建者”

　　产业链的整体崛起，源于三重历史性窗口的共振。一是技术范式的“天窗期”，摩尔定律日益逼近物理极限，为追赶者打开了宝贵的时间窗口；二是外部限制倒逼出的“自主创新窗口”，为国产芯片、设备与材料提供了难得的验证、迭代和市场准入机会；三是超大规模应用的牵引窗口，全球最大的AI应用市场赋予我国独特的规模优势与技术迭代动能。过去的全球半导体分工，本质上是美国主导技术体系下的有序外溢；如今，中国正凭借三重窗口的共振，完成“嵌入者”向“体系构建者”的关键一跃。

　　这一变化正在引发全球投资者的系统性价值重估。高盛指出，中国在全球AI供应链中，尤其在基础设施、电力和半导体等尚未被充分估值的领域，拥有独特的比较优势——恰如当年中国新能源汽车走向世界前的状态：外界感知不足，而内部实力已悄然聚变。市场分层也在深化：高端市场靠智能溢价，低端市场靠规模效应，两层市场驱动因素截然不同，但均在快速扩张；高盛同时提示，2026年行业训练与推理成本合计仍高于当期ARR，板块整体处于负EBIT状态，盈利拐点预计在2030年前后出现。更长远看，能源将成为终极约束，“算电协同”是Token（词元）经济下一阶段的底层基础设施，也是中国尚未被充分定价的又一张底牌。

　　这不是单点突破，而是系统性的整体突围。在政策支持、市场需求和技术积累的多重驱动下，一个以Token（词元）为价值刻度、以全产业链自主可控为底座的中国AI产业体系，正迎来历史上最好的发展时期。

　　创新药——从Me-too到First-in-class的全球破局

　　一、全球现状：ADC/核药/CGT等前沿技术爆发，生物安全法案加剧地缘脱钩

　　（一）全球健康需求释放，医药行业稳健增长

　　全球医药市场仍处于稳健增长态势。由于全球人口增长、老龄化加速、健康需求释放和新兴市场崛起等因素，全球医药市场规模由2019年的13285亿美元，增至2024年的17170亿美元。2025年，叠加创新药上市节奏加快及新兴市场医疗保障体系逐步完善带动的需求增长等因素，全球医药市场规模增至17850亿美元。

　　全球医药行业面临大规模专利悬崖周期，专利悬崖的到来正在重塑全球医药生态。2024年6月Evaluate Pharma发布的报告显示，2025—2030年全球将有约70款重磅药物专利到期，相关药品累计销售额超过2360亿美元。其中，仅2025-2026年就有多款“药王级”产品进入专利失效期。

　　仿制药和生物类似药价格通常仅为原研药的10%~30%，医疗支出或将显著降低。同时仿制药及生物类似药市场规模明显扩张，主要仿制药企业迎来新发展机遇。此外，原研药企业加速向首创新药、细胞与基因治疗、AI驱动研发等方向转型，以对冲专利到期带来的营收下滑。

　　（二）药物研发处于以技术创新与临床价值为导向的高质量发展阶段

　　放眼全球新药研发格局，重磅管线药物的临床试验数据具备核心参考价值，行业或将迎来BD（商务拓展）合作新一轮增长周期。

　　第一，双抗与ADC研发浪潮迭起，临床进展值得期待。新型双抗药物的研发正朝着多个方向拓展，多靶点协同靶向是重要的研发方向之一。另外，抗体偶联药物（ADC）融合双抗的研发也备受关注。将双抗与ADC技术结合，利用双抗的靶向性将毒素更精准地递送至肿瘤细胞，同时发挥双抗的治疗作用，提高抗肿瘤效果。目前已有多个此类药物进入临床试验阶段，在实体瘤治疗中展现出良好的潜力。

　　第二，小核酸药物厚积薄发，精准疗法引领生物制药的新浪潮。小核酸药物作为新一代治疗技术，其核心优势在于精准靶向、长效持久、设计灵活和生产高效，这些特性使其在药物研发领域具有颠覆性潜力。

　　第三，细胞基因治疗（CGT，Cellular and Gene Therapy）是目前生物医药领域最具前景的发展方向之一。随着2017年全球第一个CAR-T药物Kymriah在美国获批，现代医学逐渐从分子治疗迈入细胞治疗领域。目前我国及全球已有多款CAR-T获批，2024年2月全球首个TIL药物lifileucel获得FDA批准上市，2024年8月全球首个TCR-T药物Afami-cel获得FDA批准上市。截至目前，我国已有11款CGT疗法获批上市，包含9款CAR-T细胞疗法、1款干细胞治疗药物与1款基因治疗药物。

　　（三）生物安全法案加剧地缘脱钩

　　尽管我们看好全球医药创新研发态势，但以生物安全法案为代表的地缘脱钩的推手，仍然使得中国创新药面临挑战。该法案以“国家安全”为名，针对中国生物技术企业设置合作壁垒，从订单结构、供应链安全、技术合作、出海路径四大维度，对中国创新药产业链形成系统性冲击，加速全球医药产业“去中国化”与地缘脱钩。

　　面对生物安全法案带来的地缘脱钩压力，中国创新药产业链正从依赖成本优势的Me-too时代，向自主可控、原创驱动的First-in-class时代加速转型，核心破局路径聚焦三点：供应链自主可控、技术原创升级与市场多元化布局。

　　在中国创新药产业从Me-too向First-in-class跨越的关键阶段，美国《生物安全法案》尽管最终未能成为正式法律，但以其为契机，创新药产业面临的脱钩风险依然是重塑全球医药产业链格局的核心变量。

　　二、中国现状：Fast-follow内卷出清，License-out出海爆发，但First-in-class底层靶点发现能力较弱

　　2017—2026年这近十年来，中国批准的新药数量平均每年是55.6个，美国批准的新药数量平均每年是45.1个，欧洲批准的新药数量平均每年是33.5个，日本批准的新药数量平均每年是29.8个，整体来看，近十年以来，中国批准的新药数量年均值最高，美国第二，欧洲第三，日本第四。

　　中国创新药出海交易规模实现指数级增长，整体演化过程经历了从License-out爆发到FDA获批的质变。中国创新药海外授权（License-out）交易在2023—2026年间经历了爆炸性增长。据《中国科学院院刊》的分析，2023年中国创新药对外授权合同总金额已达到400多亿美元，其中ADC药物占约200亿美元。2026年这一数字进一步攀升，仅上半年交易总额约1100亿美元。

　　增长轨迹和中国创新路径演变可从更长时段来理解。从2012年到2024年，中国创新药的引进（License-in）与对外授权（License-out）交易呈现出结构性逆转——早期以License-in为主导，近年来License-out则快速崛起。License-out已成为中国创新药“轻资产、高效率”全球化的双引擎之一。

　　三、产业链研究分析与展望：借船出海与底层创新并重

　　中国创新药研发凭借显著的成本优势与高效的转化能力，在全球医药产业链中展示出核心竞争力，长期发展潜力值得看好。

　　在成本端，中国创新药企业依托国内完善的产业链生态、工程师红利以及成熟的CXO服务体系，新药研发从靶点发现到临床研究的成本显著低于欧美市场，尤其在ADC、双抗等热门技术领域，以更合理的投入推进候选药物的早期开发，有效降低创新风险与资金压力。

　　在效率端，得益于药品审评审批制度改革的持续深化，新药研发上市流程所需时间大幅缩短，叠加国内丰富的临床资源与快速的患者招募能力，中国创新药企业不仅能加速本土临床试验推进，更具备开展全球多中心临床试验的能力，实现创新药研发与国际同步。

　　这种“低成本+高效率”的双重优势，已通过密集的BD出海交易得到印证，如信达生物与武田114亿美元的合作、恒瑞医药与GSK 125亿美元的交易等案例，均彰显了国际制药巨头对中国创新药的高度认可。

　　随着中国创新药企业在靶点布局上从成熟领域逐渐扩展至蓝海领域，在药物类型上向“First-in-class”“Best-in-class”资产升级，加之全球医药市场对高效经济创新疗法的刚性需求，中国创新药不仅能凭借性价比优势打开国际市场，更能以核心技术实力参与全球价值重构，长期来看必将在全球医药创新格局中占据重要地位。

　　（一）2026上半年BD出海超预期，重磅交易密集落地

　　根据医药魔方数据库，2025年中国创新药企业BD交易总金额达1356.55亿美元，交易总数量达157项，均达到历史新高。2026年BD交易再超预期，国家药监局数据显示，仅1至6月，我国创新药对外授权共达成81笔合作，交易总额约1100亿美元，已达2025年全年总额的80%，再创历史新高。交易覆盖肿瘤、代谢、免疫和神经等10个治疗领域，受让企业来自美国、英国、法国、意大利等20个国家和地区。另据医药魔方披露，2026年上半年，对外授权交易首付款总额约50亿美元，已占到去年全年的七成左右。

　　（二）合作新范式推动中国创新药价值重构

　　2026年中国创新药企业出海合作持续兑现，随着行业热度持续提升，大额交易密集落地，出海合作模式也逐渐从单品授权走向平台级战略合作。

　　其中石药集团与阿斯利康就siRNA药物发现平台和肝外靶向递送平台达成合作，将针对两个靶点共同发现和开发具有治疗多种肾脏疾病适应症的潜力的临床前候选药物（PCC）。阿斯利康将有权选择获取在全球范围内或中国以外地区开发、生产及商业化的独家权益，石药将保留其中一个PCC在中国开发、生产和商业化的权益。同时，信达生物与礼来在肿瘤自免领域合作布局早期靶点，信达主导药物发现到国内二期临床概念验证阶段，礼来主导大中华区以外全球开发和商业化。

　　未来，更多中国创新药企业有望凭借差异化的靶点布局、高效的临床转化能力、扎实的临床数据迈入平台级战略合作的新时代，与跨国MNC深度绑定并快速接入全球体系，实现全球市场收益最大化。2026年仍是创新药出海合作大年，中国创新药企业正经历全球估值体系重构，早研平台价值将成为核心定价因素。

　　人形机器人——具身智能的载体与制造业重塑

　　一、全球现状：大模型加速机器人智能化，技术、成本、可靠性与工程化能力制约量产

　　大模型显著提升机器人的任务理解、泛化和自主执行能力。大模型与感知、规划、运动控制及反馈模块协同，推动机器人形成“感知—认知—决策—执行—反馈”的闭环，通过整合文本、视觉、语音、触觉等多模态信息，让机器人实现环境理解、任务规划、自主决策，从结构化场景中执行预设程序的固定工具，变为面向半结构化/开放任务、能跨任务跨场景泛化与自适应的智能体。

　　当前具身智能基础模型技术路线尚未收敛，Vision-Language-Action Model（视觉—语言—动作模型）以下简称“VLA”）通过大量数据预训练与微调，直接学习从多模态输入到机器人动作输出的映射。世界模型则通过学习环境状态、智能体动作与未来状态之间的动态关系，在内部建立对物理世界的预测性表征，从而预测动作后果并支持规划、决策、仿真和数据生成。部分生成式世界模型会以未来视频作为显式输出。二者融合亦是当下研究热点之一。

　　英伟达构建并引领具身智能开发基础设施范式。英伟达将物理AI视为继感知式AI、生成式AI和智能体AI之后的重要技术浪潮，并围绕模型训练、世界生成、物理仿真、策略学习和端侧部署形成全栈布局。计算基础设施方面，公司以DGX平台承担大规模模型训练，以RTX PRO服务器支持数字孪生、合成数据生成和仿真计算，并通过Jetson AGX Thor、IGX Thor等平台实现机器人及工业系统的边缘实时推理；DGX Station等本地AI工作站则用于模型开发、微调和验证。软件与模型方面，英伟达以Omniverse和Isaac Sim构建数字孪生及机器人仿真环境，以Isaac Lab支持强化学习、模仿学习和策略验证，以Cosmos提供世界生成、物理推理及合成数据能力，并通过Isaac GR00T等机器人基础模型连接任务理解与动作生成。与此同时，Sonic、DreamDojo、DreamZero和EgoScale等研究项目分别探索统一全身控制、机器人世界模型、世界动作模型及人类第一视角数据迁移。上述工具共同形成“训练—数据生成—仿真—策略学习—验证—部署”的开发闭环，帮助物理AI系统在进入真实环境前完成大规模虚拟训练和测试，但真机数据、系统集成及安全验证仍不可替代。

　　特斯拉定义面向百万台级产能的硬件量产范式。2022年特斯拉Optimus原型机亮相，点燃了人形机器人热度。随后2023年3月Gen 1和2023年12月Gen 2发布，区别于传统全旋转关节结构，采用14个旋转关节和14个线性关节组合，下肢链路大量采用反式行星滚柱丝杠增强承载力和降低能耗，用五指灵巧手取代常规末端执行器二指夹爪，感知层面上沿用FSD纯视觉方案，同时采用六维力传感器和触觉传感器。2024年底推出腱绳版自由度翻倍的第三代灵巧手，并陆续迭代至重量更轻、触觉覆盖更广的Gen 2.5。当前Gen 3硬件方案趋于完善，预计2026年下半年发布并正式投产，首代弗里蒙特工厂产线年产能目标为百万台。

　　成本与可靠性制约量产。一方面，当前整机BOM与全生命周期成本仍高于可接受ROI门槛。目前人形机器人售价普遍在几十万元至上百万元，成本主要集中在执行器和高端传感器，非标定制加剧了单位成本与交付不确定性。另一方面，可靠性与稳定性尚待提升。工业场景需要高精度和强稳定性，对关节散热、谐波柔轮寿命、灵巧手寿命等提出更高要求，高企的维护与停机隐性成本延长了成本回收期。家庭场景高度非结构化，机器人环境感知和跨场景泛化能力仍不足，安全策略上存在缺陷，任务执行效果和安全合规距离规模化普及尚有较大差距。

　　二、中国现状：硬件供应链具备成本优势，软件算法跟随追赶，整机百花齐放

　　中国工业机器人和电动车产业为人形机器人提供了坚实的制造基础。工业机器人领域，中国已成为全球最大市场。据IFR，2024年中国工业机器人新安装量达29.5万台，同比增长7%，占全球54%；保有量202.7万台，占全球43%。2024年自主品牌国内市占率达58.5%。电动车领域，2025年中国新能源乘用车世界份额68.3%，纯电动车世界份额64.3%。据SNE Research，2025年前十动力电池厂中中国有6家，合计份额70.4%。

　　电机、谐波减速器、功率电子、电池系统、传感器等关键部件，在电动车和广义机电制造产业发展过程中，已经储备了可复用的材料、工艺、设备、人才，并形成了规模优势以及珠三角、长三角等地区可快速响应高效迭代的精密制造集群。技术和人才外溢及产业集群让中国制造的成本优势蔓延至人形机器人领域。

　　基于硬件制造、工程迭代、规模化试验优势，中国在机器人运控算法领域已实现部分能力领先。例如，宇树机器人2026年央视春晚多台G1+1台H2同台完成了全球第一次连续花式翻桌跑酷、弹射空翻（最大高度大于3米）、集群快速跑位（最快任意跑位速度可达4m/s），硬件可靠性、算法泛化能力、系统抗干扰能力、运控规模化部署能力可见一斑。具身大模型领域，国内VLA等具身智能算法已实现从实验室原型到真实场景的“0-1”跨越，虽然在世界模型、具身认知架构等前沿探索上，国内整体仍处于快速追赶阶段，但部分团队已在特定任务、模型架构和公开评测上实现并跑甚至单点领先。国内不少团队仍借鉴或采用国际主流开源框架与技术范式，尤其在操作系统、仿真平台和基础模型底座方面对海外生态仍有一定依赖；与此同时，部分头部团队已开始形成自主架构和原创成果，例如据银河通用披露，其自研“银河星脑AstraBrain”是全球首个将“大脑、小脑与神经控制”集成于统一模型的全身全手端到端具身大模型，亮相2026马年央视春晚并完成全自主精细化作业验证。

　　中国具身智能整机百花齐放。据人形机器人场景应用联盟，不含在研/未发布，截至2025年底我国人形机器人本体企业数量已突破200家，远超美国（超80家）和全球其他国家（120家）。

　　国内具身智能整机厂商可大致归为五类。

　　（1）初创公司：产品迭代速度快。该门类下可再细分，第一种，机器人类企业，基于人形机器人与其他机器人类产品技术同源，在机械结构设计和运控上具备优势。比如傅利叶智能、宇树科技。第二种，创始人或重要高管具有互联网/智驾从业背景，其在模型算法使用上具备一定敏锐度，如智元机器人。第三种，其他创业公司，如优必选、开普勒机器人等。

　　（2）汽车厂商：具有技术、场景和供应链优势。技术优势体现在算法和精密制造，场景优势体现在to B工厂实训和数据收集，供应优势体现在人形机器人和电动车零部件存在一定重叠，车厂主动选择熟悉的集成商和零部件供应商更加高效，如特斯拉、小鹏。

　　（3）消费电子类公司：3C供应链企业具备较强的大规模量产质量与成本管控能力，在组装和代工上具备经验积累，比如蓝思科技、领益智造等。3C品牌厂商则具备较优的toC产品推广能力，在家庭服务场景更有优势，如小米等。

　　（4）科研机构/创新中心：具有研发经验和资金支持。比如银河通用机器人、星动纪元等。

　　（5）其他科技/互联网大厂：目前人形机器人成为海内外科技/互联网大厂共识的方向之一，腾讯早期曾试水推出类人形机器人“小五”，字节等也在加快布局，是实力强劲的潜在竞争者。本体之外，科技/互联网大厂目前更多的是采取投资+自研大模型的方式参与人形机器人产业，如阿里与蚂蚁投资宇树、星海图、逐迹动力等；腾讯投资宇树和智元。

　　三、产业链研究分析与展望：硬件铺路，软件跟进，场景闭环

　　中国具身智能机器人产业链有望复刻“中国制造降维打击”路径，率先降低硬件成本，依托全球最大制造业底盘获取真实操作数据，训练具身大模型，形成数据飞轮。

　　硬件成本控制可以通过规模降本和非规模降本方式。前者效果明显且空间可观，但有赖于大量真实场景落地部署，而产业初期真实需求往往受制于ROI未跑通而被抑制，此时非规模方式亦是产品迭代和产业发展的重要助推剂。非规模方式包括全栈研发与模块化、标准化、工艺路线重构等。

　　基于成本逐渐下行，人形机器人将在一些工业、特种、玩具教育场景优先落地。我们归纳了两个筛选易于落地应用场景的角度。第一是技术可实现性，即在容错率高、执行速度和同步性要求不高、可重复纠错、易于收集数据的场景；第二是成本效益，即在区别于自动化，能体现物体、任务、环境泛化性，能真正提高效率或降低死伤率的场景。

　　规模降本接力，驱动成本进一步快速降低。随着上述场景中的优先替代，行业规模渐扩，叠加中国供应链和制造优势，具身智能机器人硬件成本有望实现进一步下降，不仅集中在电机、减速器、通用传感器、结构件上，还包括高动态视觉传感器、触觉传感器等高端部件上的加速国产替代与规模化。

　　数据飞轮和规模效应助推产业螺旋上升。基于高质量真机数据不断积累和基础模型研究持续突破，具身大模型性能有望提升，同时成熟且开源的机器人软件平台与操作系统也将持续涌现，执行器、灵巧手和高精度传感器核心硬件加速迭代，带来操作准确度与效率提高以及故障率下降，具身智能机器人TCO有望逐步低于传统人力或专用自动化设备，引致部署需求快速爆发。随着规模效应放大，数据积累逐渐丰富，成本有望进一步摊薄，飞轮效应下具身智能机器人将走进千家万户。

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