陆 俊 燕海苗 张 雷（中国信息通信研究院；中国工信出版传媒集团华信研究院）
摘 要：我国以人形机器人为代表的具身智能产业正处于从实验室验证向场景化部署与商业化探索跨越的关键阶段。但与此同时，大规模仿真算力供给不足、端边云协同调度机制缺位、虚实迭代算力成本高企、跨企业数据算力流通割裂已成为制约产业规模化发展的主要瓶颈。全国一体化算力网可通过跨域算力调度、端边云协同架构、普惠算力供给及安全管控体系，为人形机器人产业破除算力梗阻。本文结合全国一体化算力网建设成效与人形机器人全生命周期算力需求特征，系统分析二者供需错配的主要矛盾，深入探讨算力基础设施赋能人形机器人产业发展的内在机理与实施路径，为统筹推进算力基建与前瞻布局人形机器人产业提供参考。
关键词：全国一体化算力网；人形机器人；未来产业
2026年4月，中共中央政治局会议指出，要加强水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网等规划建设。“十五五”规划纲要明确，要深入推进“东数西算”工程，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网。人形机器人作为人工智能、高端制造、新材料等前沿技术的集成载体，产业重心正从实验室技术验证全面转向工业制造、特种作业、民生服务等真实场景的常态化部署。然而，当前人形机器人产业面临大规模并行仿真算力供给不足、端边云实时协同调度缺位、虚实迭代算力成本高企、跨企业仿真数据与算力流通割裂等现实瓶颈。全国一体化算力网作为国家级新型算力基础设施，深刻把握产业发展规律，立足分层调度与全域协同优势，通过开展跨域算力资源调度、搭建端边云协同架构、提供普惠算力及完善安全管控体系，助力破解产业发展梗阻，加速人形机器人商业化规模化落地，为抢占未来产业竞争主动权提供坚实支撑。
一、政策与资本助推人形机器人迈入产业化关键期
（一）政策体系逐渐完善，发展目标渐次清晰
一是顶层战略定位持续强化。2026年4月，中央政治局会议将算力网纳入国家“六张网”统筹规划，从基础设施层面为人形机器人规模化部署筑牢算力底座。“十五五”规划纲要明确提出构建未来产业全链条培育体系，推动具身智能等成为新的经济增长点。工业和信息化部发布的《人形机器人创新发展指导意见》（以下称《意见》）指出，人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车之后的又一颠覆性产品。人形机器人与具身智能标准化技术委员会发布全国首个《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》，旨在加速人形机器人的技术迭代和产业落地，在推动人形机器人规模化发展的同时，守住安全底线。
二是产业发展路线图日渐明晰。国家层面《意见》明确要求，到2027年人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，产业加速实现规模化发展，成为重要的经济增长新引擎。在此基础上，工业和信息化部预计今年人形机器人全年整机产量有望突破10万台。与此同时，据《企业观察报》报道，行业核心零部件国产化率突破70%，产业链自主可控能力显著增强。以北京、上海、深圳为代表的十余个城市已出台专项支持政策，从技术攻关、企业培育、应用场景开放、算力资源保障等多维度进行系统部署。北京明确到2027年培育不少于50家产业链核心企业、打造千亿级产业集群；上海提出“三百”目标，集聚百家行业骨干企业、落地百大创新应用场景、推广百件国际领先产品；深圳预计到2027年培育10家以上估值百亿企业、落地50个以上十亿级应用场景，集聚超1200家产业链企业。我国人形机器人产业已基本形成国家规划引领、地方配套跟进、企业持续创新的协同推进格局。
（二）资本热度持续升温，产业生态初步成形
一是投融资规模快速增长。据《羊城晚报》统计，2025年国内人形机器人领域融资事件超过百起，披露融资总额近300亿元，全年融资规模同比大幅跃升。头部企业单轮融资规模已从早期的数千万元升至数十亿元量级，资本市场对人形机器人的商业化预期持续走高。
二是产业链条基本贯通。人形机器人产业链已覆盖上游伺服电机、减速器、力矩传感器、高性能芯片等核心零部件，中游机器人整机集成、运控算法开发、世界模型搭建，以及下游工业制造、特种巡检、医疗康养、家庭服务等多元应用场景。截至2026年上半年，国内人形机器人整机企业已超140家，其中据媒体统计跨界入局企业约31家；上游核心零部件及配套环节企业数量同样快速扩张，仅上游零部件相关企业已超过8000家，产业链协同效应日益显现。初步形成整机龙头领跑、专精特新配套、跨界主体融入的产业格局。
三是整机产品加速迭代。国内头部企业如优必选、智元机器人、小米、小鹏等已相继推出多款人形机器人原型机及迭代产品，部分机型已进入汽车工厂、3C制造等场景开展试点部署。深圳近期建成投产人形机器人量产工厂，设计年产能为万台级，标志着人形机器人从“实验室样品”向“工厂产品”的历史性跨越。
（三）算力需求爆发式增长
人形机器人不同于采用固定程序控制的传统工业机器人，具备“类人感知—自主决策—灵巧运控—持续进化”的智能闭环核心特征，其全生命周期包含大规模并行仿真训练、多模态实时环境感知、毫秒级运动控制、海量物理交互数据处理、多机集群协同作业五大差异化算力需求，其算力消耗远超传统人工智能应用场景，单个企业自建算力集群的年运维成本高达千万元量级。算力供给不足、调度效率低、使用成本高，已成为制约人形机器人迈向规模化量产的核心瓶颈。
二、算力基础设施赋能人形机器人面临多重挑战
（一）仿真算力供给不足，大规模并行训练受限
当前，全国一体化算力网的算力资源分配机制主要面向通用人工智能训练任务，尚未针对人形机器人高并发物理仿真特征进行优化。人形机器人仿真训练需同时运行数千至上万个并行物理引擎实例，模拟机器人在复杂环境中完成行走、抓取、平衡等动作，对算力的并行度、内存带宽、通信时延等均提出极高要求。就国内头部人形机器人企业而言，为支撑其高强度的仿真训练与模型迭代，通常需要自建或长期租用高达数亿元量级的大规模算力集群。目前，企业往往采用简化版物理引擎或缩减仿真场景规模，导致模型泛化能力不足，“仿真效果好、真机表现差”的问题频发。而国家级算力枢纽虽具备大规模智算供给能力，但缺乏面向物理仿真的算力资源池化与智能分块调度功能，企业难以高效租用和对接，造成“西部算力闲置、东部企业缺算力”的结构性矛盾。
（二）端边云协同机制缺位，实时控制难以保障
人形机器人的产业化落地高度依赖“云端大规模仿真训练—边缘低时延推理决策—终端毫秒级运动控制”的三层算力闭环。以工业装配场景为例，人形机器人需在100毫秒内完成环境感知、路径规划和动作执行的全链路响应。但当前云端、边缘、终端算力分属不同运营体系和管理平台，三层之间缺乏统一的资源调度协议和数据互通管道，导致数据在终端—边缘—云端之间多次迂回传输，全链路时延普遍超过300毫秒，远不能满足精密作业的实时协同要求。这一问题在汽车总装车间尤为突出。由于端边云协同效率不足，引入的人形机器人在零部件装配、螺丝拧紧等临场操作中，效率明显低于人工。一方面，灵巧手的精细操作能力亟须提升；另一方面，机器人的动作速度难以匹配流水线每个工位的严格时限。可以说，算力层级的协同短板，已成为制约人形机器人进入高精度工业场景的核心技术瓶颈。
（三）虚实迭代成本高企，中小企业研发承压
人形机器人的技术突破遵循Real2Sim2Real（真实—仿真—真实）的迭代逻辑，需要反复进行“仿真训练—真机测试—数据回流—模型修正”的闭环。但当前算力网的计费模式以大时长、固定规格为主，缺乏适配人形机器人碎片化、弹性化研发需求的按需计费方式。对于人形机器人初创企业而言，真机测试与仿真训练构成主要成本项，研发支出占营收比重较高，且单样本边际成本高昂，难以实现规模化复刻。理论上，若能将更多验证环节迁移至云端高保真仿真环境，可降低约50%的真机测试成本。但现实中，仿真算力的租赁成本同样居高不下，企业陷入“仿真烧钱、真机更烧钱”的两难困境。在人形机器人赛道，巨额资本持续涌入，而企业自身收入微薄，算力成本已成为制约中小企业“活下去、发展起来”的关键变量。
（四）仿真数据封闭，引发行业重复建设
人形机器人仿真训练需要大量高质量的物理场景数据——包括各类地形、光照、物体材质、接触摩擦系数等参数化场景数据库。当前，国内整机企业普遍采取独立封闭的研发模式，各自搭建仿真场景、采集物理参数、积累测试数据，导致成熟的仿真场景库、动作数据集以及企业闲置的算力资源均无法跨企业流通复用。据行业调研，全行业每年投入于基础仿真场景搭建和物理参数采集的重复性支出巨大，同质化场景（如平地行走、楼梯攀爬、桌面抓取等）被不同企业反复开发，造成资源浪费。这种“各家自建烟囱”的模式不仅导致算力和人力的双重浪费，更严重拖慢了全行业的迭代速度——每家企业都需从零积累基础能力，头部企业的成熟经验无法辐射至中小企业，整体研发效率远低于产业快速发展所需的水平。
三、夯实算力底座，精准破局
（一）统筹仿真算力布局，夯实人形机器人训练底座
一是规划建设人形机器人专属仿真算力专区。依托西部国家算力枢纽节点，在内蒙古、贵州、甘肃等绿电富集区域，规划建设面向人形机器人的大规模并行仿真算力集群，单集群算力规模不低于1000P，专用于物理引擎并行仿真、运动策略训练、世界模型预训练等高算力消耗任务，规模化承接行业仿真算力需求。
二是建设人形机器人公共仿真服务平台。由国家算力枢纽运营主体联合头部整机企业、仿真平台开发商，共同搭建国家级人形机器人仿真训练公共服务平台，提供标准化仿真场景库、物理引擎中间件、模型训练流水线等一站式服务，降低中小企业仿真研发门槛。平台初期面向行业开放100个标准化仿真场景，并持续迭代扩充。
三是建立算力基建与人形机器人产业协同会商机制。由国家算力枢纽管理机构与人形机器人行业组织、龙头企业建立常态化对接机制，动态监测产业算力缺口，按季度发布人形机器人产业算力需求指数，实现算力扩容与产业需求同频共振。
（二）搭建端边云协同架构，保障实时控制与安全
一是构建人形机器人专属端边云协同算力网络。统一云端仿真集群、城市边缘推理节点与人形机器人终端算力单元的资源标识、任务编排与数据交换协议，建立标准化双向数据管道，实现“仿真训练云端跑、推理决策边缘算、运动控制终端做”的三层高效协同。
二是优化面向人形机器人的确定性网络传输。针对工业制造、特种作业等高实时性场景，建设人形机器人专属低时延传输通道，将端到端全链路时延控制在50毫秒以内，满足精密装配、动态避障等场景的严苛时延要求。
三是推动人形机器人端侧算力升级。支持国产芯片企业开发面向人形机器人的高能效终端算力模组，实现运动控制、多模态感知融合等关键任务本地实时处理，降低对远端算力的依赖和通信开销，提升整机响应速度与作业可靠性。
（三）创新普惠算力供给，降低中小企业研发门槛
一是实施仿真算力普惠行动。扩大算力券覆盖范围，对人形机器人整机及核心算法企业给予仿真算力采购补贴，补贴比例按企业规模分档设定，中小型企业补贴上限提高至年度算力支出的30%。推行西部仿真算力阶梯低价政策，对年算力消耗在100P以下的中小企业实行基准价六折优惠。
二是创新算力服务模式。鼓励算力运营主体联合仿真平台企业，推出“按次计费、按场景计费、按模型精度计费”等弹性算力产品，适配人形机器人碎片化、高弹性的研发算力需求。探索“算力换股权”“算力换收益分成”等产融结合新模式，缓解初创企业现金流压力。
三是建设人形机器人仿真数据共享底座。搭建行业级仿真场景库开源平台，鼓励头部企业脱敏开源通用仿真场景与物理参数，形成“贡献越多、获取越多”的共享激励机制，大幅降低全行业基础场景重复搭建成本。平台初期由国家专项资金支持建设，运营成熟后向行业开放会员制服务。
（四）完善标准与安全体系，护航产业健康发展
一是加快制定人形机器人算力相关行业标准。推动制定人形机器人仿真算力分级标准、端边云协同接口规范、仿真场景数据格式标准、虚实迁移效果评估规范等，破除行业技术壁垒，为算力资源跨企业、跨平台共享复用提供制度保障。
二是建立分级数据安全管控机制。针对人形机器人涉及的工业制造、医疗康养等高敏感场景，制定数据分类分级安全规范；对涉及产线工艺、患者隐私等高敏数据，实行终端本地处理、数据不出域；对通用仿真场景数据实行加密传输、脱敏共享与全程溯源，消除企业接入公共算力平台的安全顾虑。
三是建立算力网络安全动态监测与应急响应机制。搭建面向人形机器人行业的算力网络安全监测平台，实时防范数据传输攻击、模型窃取、仿真环境篡改等安全风险，定期开展安全渗透测试与应急演练，守住产业安全发展底线。
四、结语
全国一体化算力网作为国家“六张网”核心新型基础设施，是破解人形机器人产业算力瓶颈、加速商业化落地的关键支撑。本文系统梳理了人形机器人全生命周期差异化算力需求，深入分析了当前算力供给端与产业需求端的错配矛盾，并从仿真算力布局、端边云协同、普惠供给、标准安全等维度提出了精准破局的实施路径。研究表明，通过统筹建设人形机器人专属仿真算力集群、搭建端边云协同调度体系、创新普惠算力服务模式、健全标准与安全保障，能够系统性降低人形机器人研发算力成本、大幅提升虚实迭代效率、加速全行业技术收敛，为培育壮大新质生产力、抢占全球人形机器人产业竞争制高点提供坚实支撑。
（陆俊系中国信息通信研究院云计算与数字化研究所中级经济师；燕海苗系中国信息通信研究院云计算与数字化研究所分析师；张雷系中国工信出版传媒集团华信研究院助理研究员，本文通讯作者）