问题——从“能展示”到“能工作”，产业化仍有关键一跃。
近年来，机器人在动作表现、协调能力等方面进步显著，但在真实生产与服务环境中承担稳定、可复制的工作任务仍面临门槛。
如何让机器人更快进入工厂产线、园区服务等场景，形成可衡量的效率与成本收益，成为具身智能企业绕不开的现实课题。
行业普遍期待的是，从技术演示走向规模部署，从单点试用走向持续运营。
原因——优势明显，但“资源红利”需转化为“市场红利”。
韩峰涛指出，中国具身智能产业具备三方面系统性优势：一是人才优势。
国内拥有规模化的工程与研发人才供给，同时企业也面向全球吸纳高水平人才，为算法、系统工程、软硬件协同开发提供支撑。
二是应用优势。
丰富的产业门类和城市服务需求提供了大量应用场景，而场景对应数据，数据又反过来推动模型能力提升；场景越丰富，数据循环越快，产品迭代速度越高。
三是供应链优势。
中国制造业体系完整，关键零部件获取效率高，配套厂商能够与整机企业快速协同迭代，有利于缩短研发到量产的周期、降低试错成本。
不过，优势要真正变成市场竞争力，关键在于把资金、资源、合作机会尽快沉淀为可交付的产品能力与可复制的商业模式。
影响——“上岗”速度决定产业窗口期与竞争格局。
机器人能否尽快在商用服务、工业生产等场景形成稳定产出，直接关系企业的现金流结构、客户粘性与行业生态。
对制造业而言，具身智能若能在危险、重复、强体力或高强度岗位实现替代与协作，将有望提升安全水平与生产柔性；对服务业而言，若能在物流分拣、园区巡检、导引与搬运等环节实现可控落地，将推动服务供给方式升级。
更重要的是，谁能率先形成“数据—模型—产品—场景”的闭环，谁就更可能在标准、供应链协同与行业话语权上占据主动。
对策——聚焦“大脑”与抓住市场两端发力，打通从研发到落地的链条。
围绕提升核心竞争力，韩峰涛提出两条路径：其一是聚焦，重点聚焦机器人“大脑”。
在他看来，机器人从完成简单舞蹈动作到实现更高难度的翻跳，说明运动控制等能力在进步，但距离“干活”仍有差距，根源在于对环境理解、任务规划、连续操作与异常处置等综合智能能力不足。
要让机器人适应复杂场景，需要在算法、数据与模型结构等方面持续积累，并以真实任务为牵引提升泛化与可靠性。
其二是抓市场，通过与产业伙伴共创场景加速落地。
千寻智能近期与新能源电池企业达成合作，推动人形机器人进入生产线应用，并计划拓展更多企业合作。
这类合作有助于把技术指标转化为生产指标，以实际工况数据推动迭代，形成可评估的投入产出，从而增强市场信心与可持续投入能力。
前景——2026年前后或迎来“大脑”能力加速期，规模化落地取决于“可靠性+成本+生态”。
韩峰涛判断，从2026年开始机器人“大脑”将加速发展，原因在于行业过去两年在算法、数据、模型结构等方面完成阶段性积累。
面向下一步发展，业内普遍认为，具身智能要实现更大范围应用，还需在三方面形成突破：一是稳定可靠的任务执行能力，能在长时间运行中保持一致性并具备安全冗余；二是可控成本与可维护性，通过供应链协同与工程化降本，让部署与运营成本接近客户可接受区间；三是开放协作的产业生态，包括场景方、系统集成、零部件与软件平台协同，形成可复制的解决方案。
随着制造业数字化、智能化升级持续推进，机器人在生产、仓储、巡检、搬运等环节的渗透有望提速，但“先落地、再扩面”的路径更可能成为主流，即先在流程清晰、收益明确的场景形成标杆，再逐步向更复杂任务扩展。
具身智能的发展轨迹，本质上是对“技术可行性”与“经济合理性”的持续校准。
当行业从实验室炫技转向解决实际生产痛点，这场关于机器替代人力的革命才真正具有现实意义。
中国企业需要把握住产业升级的时间窗口，将要素优势转化为标准制定权与技术话语权，这或许比单纯追求“早上岗”更有战略价值。