尽管传统基础模型在认知层面取得了显著突破，但是依然局限于纯语言和逻辑处理，缺乏与物理世界的真实交互能力，难以在真实复杂环境中实现自主行动。具身智能的出现改变了这一局面。它将感知、记忆、决策和执行整合为一个闭环体系，使人工智能具有“身体”。同时，世界模型正在构成智能系统的大脑，为具身智能提供环境理解、因果推理和长程规划能力。具身智能的本质不只是机器人技术的延伸，而是认知智能向物理空间的拓展，从而使人工智能实现从数字空间认知到物理世界行动的跨越。
在世界模型的支持下，具身智能系统能够在采取行动之前预判行为的结果，通过在潜在空间进行生成式预测，理解包括重力和摩擦在内的物理规律，对动作的适应性和后果进行判断，极大提升了机器人在非结构化环境中的自适应能力。世界模型的作用不仅体现在具身智能能够强化对环境的理解，而且表现在长程规划和容错机制方面。在执行复杂任务过程中，具身智能能将任务拆解为多个步骤，通过动态调整操作序列优化整体效率。
中国具身智能已经进入商业化阶段。2025 年中国具身智能市场规模达到82.39 亿元，约占全球50%，预计2027 年将突破1.25 万亿元[1]。具身智能产业的出现使人工智能实现从实验室到工业现场的快速转化。凭借成熟的供应链体系和丰富的场景数据，中国企业在全球竞争中积累了工程化优势。例如，北京人形机器人创新中心的“天工2.0”和“天轶2.0”在人形机器人生产线上实现无人化装配，标志着具身智能在工业高精度领域的技术突破；宇树科技的H1 与G1 系列机器人依托优化运动控制算法，在奔跑与跳跃性能上达到全球领先，实现低成本规模交付；银河通用推出的Galbot G1 在药店与商超场景中展现出泛化抓取能力，强化了商业服务的自动化水平。目前，中国具身智能的发展路径已从模仿转向创新，通过“小脑强化+场景驱动”模式形成独特的差异化优势。
在全球竞争格局中，中国企业的上述差异化优势日益显著。依托Tesla Optimus 和FigureAI 等项目，美国坚持“大脑先行”策略，着力于算法创新和发挥算力优势。与之相比较，中国则采取“工程落地+场景驱动”开发路线，凭借珠三角和长三角地区成熟的产业链基础实现快速迭代和成本控制。日本和韩国在高精密零部件和伺服电机领域保持传统优势，但在模型整合速度上则相对滞后。中国企业面临的主要挑战集中在高端算力芯片受限、底层算法原创性不足和部分核心部件仍然依赖进口，但在场景多样性、数据闭环速度和产业配套方面则拥有竞争优势。目前，面对制造业从大规模标准化生产向大规模定制化制造转型带来的挑战和机遇，具身智能机器人通过参与高复杂工艺环节的生产过程，开始冲刺解决自动化的“最后1 厘米”问题。
在现代服务业领域，具身智能同样渗透广泛。具身智能的应用带来包括保洁、物流配送和养老护理在内的人力密集型行业的结构的改变，使机器逐步承担重复性和体力劳动，人类劳动则转向监督和情感交互等高价值环节。这一变化不仅改变了工作岗位构成，而且推动全要素生产率的显著提升。
具身智能与世界模型结合带来的生态价值表现为新的智能底座的诞生。世界模型解决了“知”的深度问题，而具身智能则使机器具备了主动认知和预测能力，同时通过工程化创新解决了“行”的问题，从而推动人工智能真正走进现实中的生产和服务环节。两者的融合标志着人工智能突破了网络空间限制，成为物理空间的真实生产力。