Technologies January 27, 2026 1 min

模型驱动,软件定义,硬件重构——IDC 解读 2026年具身智能机器人十大技术趋势

当前,具身智能机器人已成为物理 AI 的核心落地形态,推动机器人产业由传统自动化系统向具备感知、学习、决策与行动闭环的智能体演进。产业价值重心不再仅依赖单一算法或硬件性能,而是依托模型、数据、算力、控制与本体的系统级协同能力。整体来看,具身智能机器人技术栈不再沿线性路径演进,而是逐步形成“以模型为中心、软件定义体系、硬件随之重构”的全栈式变革路径。

基于对全球机器人与具身智能产业的持续跟踪,IDC 系统总结了当前具身智能机器人的十大关键技术趋势。这些趋势构成了机器人产业能力跃迁的技术底座,也为厂商、开发者及行业用户把握未来三年的技术方向与竞争格局提供重要参考。

模型为中心——机器人认知与能力泛化的核心驱动

世界模型与具身智能大模型协同驱动认知升级

世界模型构建对环境、自身状态及物理规律的内部表征,为机器人提供预测、规划与连续决策能力,使其从被动响应向主动规划演进。结合仿真与 Sim-to-Real 训练,世界模型降低现实训练风险与成本,是复杂任务工程化与通用人形机器人落地的重要支撑。

虚实融合数据体系成为持续进化核心基础

具身智能机器人对跨场景泛化能力的需求,使训练数据从单一实采向虚实融合体系演进。仿真合成数据成为规模化训练主体,视频学习正在成为潜在扩展路径,遥操作实采数据作为高质量补充,通过闭环训练、仿真微调与在线反馈,支撑机器人在低成本条件下实现能力扩展与持续进化。

快慢系统与技能库协同,提高复杂任务工程化效率
行业普遍采用“快思考 + 慢思考”双系统架构,高层慢系统负责任务规划与世界理解,底层快系统保障高频控制与物理交互实时性。结合模块化技能库与场景专项训练,机器人可实现多任务、多步骤操作的能力复用与稳定落地。

情感理解与个性化智能基座逐步实用化

机器人在家庭、服务和医疗场景中对情感理解、个性化交互和自主决策的需求显著提升。通过情感感知、个性化用户建模、认知决策、情感表达与持续学习,机器人实现端到端闭环的感知、理解与行为生成。大模型和长期学习支撑其从单任务执行向多场景、多任务能力演进,提高陪伴、教育及健康监测价值。

软件定义体系——机器人工程化与系统化的关键支撑

具身智能机器人开发平台走向集成化与开源生态

随着技术栈复杂度提升,具身智能机器人开发平台正形成“软硬件 + 数据 + 模型 + 工具链”的一体化生态。集成化平台通过统一接口、标准化数据与开源生态,降低开发门槛,加速算法、模型与应用在不同机器人本体和场景中的迁移与复用。

机器人操作系统向高可靠分布式架构演进,支撑大规模与高并发应用

随着系统复杂性提升,传统操作系统难以满足多自由度、多传感器、多执行器的实时协作需求。硬实时分布式操作系统通过微内核、模块化服务、任务隔离与分布式调度,保障多节点协同的确定性与可靠性,为高自由度控制、复杂场景适应及自主决策提供底层支撑,加速通用机器人系统开发与产业落地。

IT–OT 融合通信体系成为机器人实时控制关键底座

具身智能机器人对低时延、高确定性通信需求持续增长,推动 IT 与 OT 通信体系加速融合。内部 OT 网络通过 EtherCAT/CAN-FD 与时间敏感网络(TSN)融合,实现高确定性控制;外部 IT 网络借助 Wi‑Fi 7、5G/6G 提供低时延、高可靠通信。分布式控制架构下,统一协议与时间同步保障多机器人协作、云边同步及高自由度运动控制,为大规模部署和系统级协同提供关键支撑。

硬件随之重构——高复杂任务的机器人物理体系升级

端侧算力持续跃升,环境复杂度与系统规模成为核心驱动

随着机器人向具身智能化发展,多模态感知、语义理解、运动控制与实时规划的计算需求大幅增加。算力需求与信息处理复杂度、电机数量及运动控制耦合度高度相关,从家用机器人的十T级跃升至商用服务、四足及人形机器人的百T至千T级,环境复杂度与系统规模成为算力演进的主要驱动因素。

多模态感知全面升级,构建内外协同统一感知体系

机器人感知能力由单一视觉向3D视觉、触觉、力觉、惯性及内部状态感知等多模态融合发展,实现对环境与自身状态的统一理解。多源感知提升空间认知、操作精度与动态稳定性,为复杂非结构化环境下的自主决策与安全执行提供基础支撑。

安全性体系从局部防护走向系统级冗余,实现全链路稳健运行

随着应用场景拓展,安全性和稳定性成为具身智能机器人大规模落地的核心要求。行业正推动从单点防护向系统化设计转型,通过感知冗余、约束控制、运行时监控和长尾风险验证构建可信赖系统,确保机器人在动态复杂环境中可安全降级、即时干预并长期稳定运行。

IDC中国研究经理李君兰表示,当前,具身智能机器人正处于技术高度复杂且潜力巨大的交汇点:一方面,大模型、世界模型、多模态感知等 AI 能力持续突破;另一方面,机器人在真实环境中面临的物理约束、实时控制及安全可靠性远比数字世界复杂。IDC 认为,产业正沿着“模型为中心、软件定义体系、硬件随之重构”的路径演进,标志着机器人产业迈入全栈竞合的新阶段。

IDC 建议产业参与者采取六大行动方向:

  • 提前布局世界模型与具身智能大模型的协同能力,
  • 构建虚实融合的数据生产与训练体系,
  • 升级端侧算力与分布式操作系统架构,
  • 应从单一产品思维转向平台与生态思维,
  • 将安全能力内生为系统级基础模块,
  • 结合自身定位选择差异化的技术或应用突破路径。

报告信息

本文核心观点来源于 IDC 报告《具身智能机器人技术趋势与品牌推荐,2025》(Doc# CHC53183725,2025年12月),报告不仅系统梳理了具身智能机器人十大技术趋势,也对奥比中光、地瓜机器人、NVIDIA、擎朗智能、微亿智造、银河通用、智元机器人等典型厂商进行了深入分析与品牌推荐,为产业参与者提供战略参考与厂商选择指南。欲了解更多详情或进行深度交流,请联系IDC中国机器人与具身智能领域研究经理李君兰(邮箱:lyli@idc.com)

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Lily Li - Research Manager - IDC

Lily Li is a research manager for emerging technologies in IDC China. She is responsible for conducting research and analysis for Internet of Things (IoT) in the same country. She is also involved in global and regional consulting as well as business development in related markets. Prior to joining IDC, Lily has had in-depth working experiences in the urban digital transformation (DX) field and a wide range exposure to Smart City developments. She has a deep understanding of the status quo and is knowledgeable about the market's future trends. Lily holds a master's degree from the Graduate University of Chinese Academy of Sciences (GUCAS).

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