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具身智能机器人的“大脑”技术架构正逐步成熟，多模态感知、自主决策等能力显著提升。目前，机器人“大脑”的基础模型以LLM（大语言模型）+VFM（视觉基础模型）为主，谷歌的SayCan模型通过预训练技能的价值函数对齐，使机器人能够理解用户指令并执行任务。清华大学的ViLa算法则利用GPT-4V等VLM（视觉语言模型），让机器人在复杂环境中主动进行任务规划。这些技术的突破为具身智能机器人的产业化落地奠定了坚实基础。
在数据层面，机器人产业的“数据飞轮”正在加速转动。通过更多机器人的部署，真机数据不断积累，模型性能得到优化。傅利叶开源的机器人数据集Fourier ActionNet首批上线超3万条真机训练数据。智元基于数据采集工厂推出了AgiBot World数据集，涵盖家居、餐饮、工业等五大核心场景。这些数据集的推出，为机器人的训练提供了丰富的素材，加速了产业化进程。
服装行业是劳动密集型产业，缝纫环节一直是自动化的瓶颈。目前，服装厂的缝前和缝后环节已经实现了较高的自动化水平，但缝中环节仍依赖大量人工。具身智能机器人有望在这一领域实现突破。杰克股份牵头的“自主缝制作业机器人系统研制与应用验证”项目，联合多所高校和企业，计划用3年时间破解缝制产业智能化转型瓶颈。帕西尼发布的PX-6AX GEN2触觉传感单元，能够实现布料材质的识别，为机器人在服装行业的应用提供了技术支持。
康养机器人是具身智能机器人进入家庭的最优过渡场景。目前，康养机器人已经在医院等场景中展现出巨大潜力。Diligent推出的Moxi机器人通过运输药品等工作，为医院节省了大量人力。傅利叶的康复机器人涵盖了上、下肢康复机器人等多款产品，提供全方位的康复方案。随着技术的不断进步，康养机器人将逐步进入家庭，成为陪伴老人和病患的重要工具。
物流行业是具身智能机器人应用的另一大潜力领域。尽管物流行业整体自动化程度较高，但拆零拣选环节仍依赖大量人工。据Agility Robotics数据，美国仓储、物流和制造行业有超过100万个材料搬运岗位空缺。具身智能机器人可以有效填充这些空缺。Digit机器人已经在GXO工厂投入商业化运营，能够完成卸货、码垛等任务。Reflex Robotics推出的轮式机器人能够完成分拣、搬运、打包等工作，显著提高了物流效率。
具身智能机器人在垂直领域的产业化落地正呈现出加速趋势。一方面，技术的不断成熟为产业化提供了可能。例如，谷歌的RT-H模型能够将高层次任务映射为低层次运动，减少了训练所需的数据量。另一方面，市场需求的推动也为产业化提供了动力。在“缺工”背景下，机器人在服装、康养、物流等领域的渗透率有望快速提升。
