人形机器人行业正呈现两极分化的局面：一边是宇树科技单日大涨16％、市值重回2000亿元，另一边是深兰机器人因欠薪被法院裁定破产清算。出货量翻倍与独角兽倒下同时发生，估值冲高与收入落地之间的落差，折射出人形机器人尚未打通从技术到商业的闭环。在这一背景下，汽车产业正成为具身智能率先实现商业化落地的载体。
千里科技董事长印奇曾表示，所有不能商业闭环的辉煌都是阶段性的。这位清华姚班出身、23岁创立旷视的AI行业从业者，于2024年底斥资24.3亿元受让吉利持有的力帆科技股份，出任董事长后将公司更名为千里科技，全面转向AI+汽车赛道。其逻辑是让阶跃星辰承担「大脑」角色，千里科技承担「躯干」角色，将汽车作为物理AI的第一个规模化载体。理想汽车董事长李想则将具身智能划分为两个阶段：2018至2033年是自动驾驶汽车阶段，2030年之后才进入人形机器人阶段。
汽车之所以率先跑通具身智能的商业路径，与其产品成熟度、数据供给能力、技术迁移条件和政策资源倾斜直接相关。产品端，汽车已具备稳定供电系统，摄像头、雷达、麦克风天然构成AI的感知入口，减速器、电机、控制器、传感器等核心零部件已在汽车产业链实现规模化量产十余年。数据端，元戎启行CEO周光指出，文本突破之后大模型的下一步是多模态，而多模态距离物理世界的Agent只有一步之遥。在所有机器人场景中，只有汽车能持续产出几十万乃至上百万公里的驾驶行为、决策与反馈数据，这是解决具身智能数据短缺最直接的路径。
技术端，汽车行业对端侧AI的要求极为严格，需满足低延迟、耐高温震动、抗粉尘、稳定运行及安全冗余失效保护等条件。能够在车上跑通的模型和硬件，迁移至工厂、园区等结构化场景时难度反而更低。政策端，汽车产业链上下游生产总值约占全国GDP的10％，「十五五」规划明确鼓励AI大模型、智能体技术优先在汽车领域落地。工信部等九部门提出深入推进智能网联汽车准入和上路通行试点、「车路云一体化」应用试点，优化生产准入管理制度，推动建设可信数据空间和高质量数据集，支持汽车与信息通信、能源、交通等行业企业相互赋能。
车企入局具身智能的动机并非外界所理解的「寻找第二增长曲线」。磷酸铁锂涨价、芯片短缺、供应链反复波动的经历，使车企意识到仅做集成组装将导致利润与供应链自主权受制于人。另一动机是「车家一体」的闭环需求：汽车作为智能生活的一个节点，需要与家庭、办公及公共空间设备通过统一智能体调度。理想在具身智能上投入较重，与李想对家庭场景的判断相关——汽车被视为移动的家，机器人是家的延伸。
更深层的驱动力来自AI产业本身从文本到多模态、从语言模型到物理智能的跃迁。从DeepSeek入局智能座舱等浅层AI上车应用，到理想L9 Livis将具身智能融入用车生活，再到AIVA M7在产品定义阶段「先有AI、再有车」，AI与汽车的融合正由浅入深。全新理想L9 Livis采用3D ViT感知模型替代2D ViT感知模型，搭载自研马赫M100芯片，单颗算力达1280TOPS，并采用动态数据流架构，意在突破算力足够但架构不匹配的困境。AIVA提出的「2+22」理念则显示，用户每天平均在车内2小时，其余22小时通过随身终端Loop和Agent延续服务，这意味着车企需持续运营Agent并承担模型调用与云服务成本。
车企在具身智能上的技术积累正逐步向机器人迁移。理想MindVLA-o1、小鹏第二代VLA本质上均在推进同一方向：将车上练出的感知、决策、执行能力迁移至机器人。VLA即视觉—语言—动作模型，通过单一模型端到端完成感知、理解与执行，替代传统机器人分设感知、理解、执行三套系统的方案。
但车企能够替具身智能走的路仍然有限。技术复用存在边界：自动驾驶需在高度结构化交通规则下解决安全导航移动问题，而具身智能还需解决运动控制、灵巧操作、世界模型与空间常识推理，车企基于底盘、电控、硬件工程积累的能力难以直接解决机器人动力学与基础大模型问题。组织节奏同样不匹配：整车研发普遍采用瀑布式长周期验证，一款车从立项到量产通常需三到五年，而AI模型几个月即可能迭代一代。能像小鹏、理想将具身智能置于战略高位的企业仍是少数，绝大多数车企的第一业务依然是造车。
星源智创始人刘东判断，具身智能目前大致处在自动驾驶2016年前后的阶段，Demo已大量跑通，但形成真正生产力仍需时间。参照新能源汽车的发展路径，资本热潮之后才进入消费热潮，当前人形机器人正处于资本热潮退潮、商业化验证尚未完成的阶段。汽车产业为具身智能提供了首个规模化验证场景，但人形机器人从技术验证走向商业闭环，仍需依靠自身完成剩余路径。
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