从具身机器人的“大脑”模型研发，到核心硬件与本体制造，具身智能产业正在从研发向产业化和商业化落地迈进。从产业全链条来看，具身智能产业依托上游核心技术，在中游形成产品与解决方案，在下游场景中实现价值落地。下面这张图中，我们梳理出当下中美两国具身智能赛道值得关注的“弄潮儿”，供你参考。
上游
中游
下游
参考来源
1.《2026年具身智能产业发展研究报告》，36氪研究院
2.《2025年中国商用具身智能白皮书》，艾瑞咨询
3.《2025年中国具身智能产业星图》，广发证券、智友·雅瑞
从技术成熟度、产业链完备度与市场拓展速度来看，中国具身智能产业已处于全球第一梯队。根据36氪研究院测算，中国具身智能市场规模已从2018年的2133亿元迅速增长至2025年的9150亿元，并有望在2026年突破万亿元关口。并且，商业化落地节奏也在日趋加快，具身智能应用持续向工业领域、服务领域、特种领域、交通出行领域等下游场景渗透。
报告预计，未来具身智能具身智能将在世界模型、数据闭环与协作机制的驱动下转化为可规模部署的通用劳动力，其场景落地将沿技术成熟度与环境复杂度逐级展开，形成多层市场空间。与此同时，中国具身智能市场竞争也将转向技术底座、盈利能力与供应链体系等生态层面的综合较量。
以下是我们挑选出的报告核心内容。想获得《2026年具身智能产业发展研究报告》完整版，欢迎关注「具身万象」公众号，后台回复关键词「具身万象」领取。
第一梯队
三大趋势
际数科技成立于2023年5月，旨在以“数据自动化标注数据”新范式，为自动驾驶、具身智能等领域提供核心数据基座，解决空间智能数据供给矛盾。目前公司产品重点落地自动驾驶领域，已服务超过20家头部智能驾驶行业客户。
际数科技创始人兼CEO周源为武汉大学测绘工程博士与同济大学测绘与地理信息博士后，在自动驾驶感知数据、测绘与地理信息领域深耕多年，曾参与制定国家标准GB/T41450-2022，获得自然资源部科技进步奖1项、上海市级奖项3项。联合创始人兼市场总监邹小弟拥有20年汽车行业经验，曾担任博世中国销售总监、百度IDG销售总监。CTO叶文凯为同济大学测绘与遥感博士，曾就职于华为与极氪智驾团队，深度参与高阶智驾开发。
1.半年交付150万帧关键标注数据
智能驾驶行业突飞猛进的发展使数据瓶颈日益凸显。传统数据公司依赖人工采集与标注，在效率、成本与数据一致性上，难以满足算法模型对大规模高质量数据的需求。
“我们的核心能力是基于对物理世界的精细刻画与多模态数据的时空对齐，为客户提供高质量的数据交付服务。”邹小弟介绍，际数科技团队利用高精测绘技术，对道路等静态要素进行厘米级精度的扫描与“原子化”拆解，尤其是对于复杂路口、长坡弯道等高价值场景的精准挖掘与采集，构建起一套高精度数据基座。
当客户有数据标注需求时，际数科技借助自研算法，将客户提供的采集数据与自有数据基座进行时空对齐与融合，反推出所有道路结构的标注结果，无需人工逐帧绘制。如果说传统人工标注相当于画家根据一张照片，凭借主观视觉和手工画出所有细节，际数科技的“数据标注数据”技术则是制作一个精确的实物石膏模型，从而可以直接从任何角度进行精确“拓印”。
标注示意
相比于传统的人工标注方式，际数科技自动化标注可以规避标注人员的个体主观性差异性，保证标注质量，同时极大提高标注效率。际数科技披露，公司采用2名技术运维人员交付的效率相当于如300人工大批量标注的产出水平，标注效率提升150倍。
2.以行业know-how建立客户信任
目前际数科技提供两类服务产品：一是数据标注服务，即客户提供原始数据，际数科技利用自有的数据资产和工具链进行处理，交付标准化标注结果，包括从道路结构认知标注到一段式端到端同源数据标注服务；二是定制化数据集，直接向客户提供从泛化数据到覆盖各类高价值场景的专项数据集产品。
“公司在成立之初就建立起一套项目交付体系。”邹小弟表示，“传统公司的普遍做法是客户要什么就标什么，仅是来料加工，而我们更懂客户需求，参与探讨整体数据供给方案，帮助客户更经济地定义和使用数据，最终实现工程化批量交付。”服务客户的次数越多，对数据资产库与算法模型的反哺越强，数据复用的边际成本也会越低，从而形成自我强化的数据飞轮，不断加深际数科技的护城河。
技术路线
传统人工标注数据服务模式下，旧数据会随着算法迭代迅速过时，客户需要重新采集和标注，产生新的成本和更多交付时间。为解决这一问题，际数科技目前正在推广覆盖数据全生命周期的TCO（Total Cost Ownership）数据资产服务。
具体来说，TCO服务改变了客户对数据资产的投入模式，通过帮助客户在已服务数据的基础上快速升级数据的规格并挖掘各类高价值场景，省却重新采集、重新标注等工作。在减少客户模型研发过程中的试错成本的同时，TCO模式带来数据的持续生命周期，可以有效解决客户感知范式迭代过程中的数据继承问题，实现“一份数据，适配多种模型范式”的需求，将以往客户对数据的一次性“消费”，转变为可反复挖掘价值的“资产”。
3.向空间智能拓展，实现核心能力跃迁
除了持续聚焦自动驾驶领域的端到端数据供给，进一步提高公司营收能力，际数科技也在寻求将其底层核心能力——对物理世界的刻画和多模态数据的时空对齐——迁移至具身智能、世界模型和更多空间智能数据所涉及的垂类行业场景。
“具身智能同样有多模态数据源对齐的需求，比如机器人的自主导航（Navi）与车辆移动在环境感知层面有高度共通性，我们的工具链在这方面有天然优势。”邹小弟介绍，就世界模型而言，另一个技术延伸方向是，基于高精度数据资产生成合成与仿真数据，即为训练世界模型或端到端算法所需的仿真环境，提供多模态时空对齐、精准的物理世界数字基底。
此外，际数科技正在探索将空间数据处理能力应用于电力巡检、城市管理、智慧农业等领域。这些正在经历数字化转型的传统行业，对空间数据的采集、处理与应用有强烈需求，但缺乏相应技术能力。跟随中国车企客户的出海步伐，际数科技也计划将产品能力拓展至海外。
