具身机器人正处于从技术验证迈向场景落地的重要节点。在这一进程中，具身机器人与汽车产业呈现出技术同源性与供应链互补性，而汽车制造也是具身机器人最具潜力的应用场景之一。
8月20日，由聚合智能产业创新中心、湖北人形机器人创新中心联合主办的“具身机器人与汽车产业融合发展新趋势”活动在2026世界机器人大会期间召开。来自汽车和具身机器人领域的专家、企业代表，围绕前沿技术创新、应用场景落地等展开研讨。
“智能化的本质实际上是‘人’和‘机’的关系，无人驾驶车本质上就是具身机器人。”电子科技大学机械与电气工程学院院长程洪表示，大模型为实现高级别自动驾驶提供了有潜力的技术路径，但也面临可信性挑战。可探索模型和算法在鲁棒性、安全性、可控性和泛化性方面的理论保证或可验证方法，推动类脑智能与可信自主系统的发展。
物理智能是人工智能的下一波浪潮，其核心是世界模型。清华大学智能产业研究院(AIR)助理教授、极智嘉首席科学家赵昊提出，4D可控世界模型将成为物理AI的底层基模。团队已在自动驾驶仿真、灵巧手、工业抓取等场景产出多项开源成果与产业合作项目，计划后续推出面向C端的3D AIGC产品，目标是打造统一世界模型底座，赋能游戏、具身智能、智能驾驶等领域。
在实践层面，业内正在推动两大产业的融合创新。灵御智能借鉴自动驾驶产业演进历程，选择了“自动驾驶式路线”—— 先让步自主性，保障通用性与性能，再依靠数据飞轮持续提升机器人自主能力。智澄AI自研人形、工业两类机器人，聚焦智能制造、安防巡检、生化场景、泛科技四大应用方向，目标是实现海量规模的通用人形机器人市场体量。京东计划投入更多资源，扶持机器人产业发展，开放京东零售超体、京东养车、物流仓等海量真实场景，搭建大规模真实场景数据采集体系。他山科技正在迭代新的传感器和新一代芯片，探索触觉的具体场景应用，并建立了“机器人幼儿园”项目，研究机器人部署之后在线持续进化技术。
当前，具身机器人已经落地汽车制造场景，从事上下料、涂胶、电池包检测等任务。未来，继续推进深度应用存在哪些难点，何时能实现规模化？
“现在作业节拍不足，规模化成本偏高，多场景适配稳定性还不够。此外，硬件迭代滞后、成本高企也是产业化主要瓶颈。”极佳视界合伙人&工程副总裁毛继明建议，加速机器人硬件供应链建设，助推规模化落地。
“打螺丝这类精细化操作，两年之内肯定没问题。”兆威灵巧手总经理陈毅东表示，随着可靠、能用的硬件手快速发展，灵巧手将不再是制约具身机器人性能的物理短板。
北京汽车研究总院有限公司专业总师徐志刚预判2-3年后，L2级具身机器人有望在汽车产线实现规模化试点。站在主机厂采购视角，他表示，车企评估机器人供应商重点考察产品耐久性、场景任务成功率、全生命周期成本、故障诊断与数据回传、售后质保等指标。（记者凌纪伟）