中国制造业正处在转型升级的时期，新兴技术是推动其发展的主要动力。具身人工智能属于前沿的技术形态，它具备智能系统同物理实体相融合的特点，使得机器具有了感知，理解并且能够自主行动的能力。这就使它不再只是对数字空间的运算，而是直接作用到物理生产流程上。这种转变给传统制造业的产业链布局，生产模式以及价值达成方式带来了全方位的考验。因此，要充分了解具身人工智能是如何重新塑造制造业的产业链价值，并且找到其具体的实现路径和方式，这对于抓住新一轮产业变革机会有着十分重要的意义。

一、具身人工智能与制造业融合新态势

具身人工智能技术从实验室迈向工业，同制造业结合得更紧密。这种融合超越了传统的自动化范畴，它主要以智能体拥有在复杂的、非结构化的物理环境中自主地做出决策和作业的特征来体现。不同于依靠预设程序的自动化设备，具身智能系统可以经由多模态感知来获取环境信息，并按照实时的数据反馈去动态改变自身的物理行为。生产系统可以拥有对于物理世界主动交互的能力，这样就使生产系统能够更加灵活的应对小批量、定制化的需求。同时，智能体在物理作业过程中不断产生高价值的工艺数据，为整个制造过程的全局优化和迭代提供新的数据来源，使制造业从刚性生产走向柔性、智能化方向发展^[1]。

二、具身人工智能驱动的产业链环节重塑

（一）研发设计环节的迭代优化

具身人工智能正在改变制造业的产品研发设计流程，传统的研发过程需要大量仿真模拟和后期试制验证，周期长成本高。具身智能体被引入之后，物理样机的创建与测试进程便加快了步伐，那些有着很强感知能力和精确操作技能的智能机器人，可以迅速完成复杂的设计验证工作，并及时收集起物理测试所得到的数据。这些数据回到设计端之后，就形成了快速循环的迭代过程，研发人员能凭借真切的物理回馈，提前察觉设计上的纰漏，改良产品的性能。另外，具身智能系统可以明白并执行繁杂的工艺指令，这使得新材料，新工艺的引入和试验更加高效，缩减了从概念设计到大批量生产转变的时间，改善了研发活动的整体效能和更新速率。依靠物理交互开展的快速试错，明显加大了企业针对市场的需求变动而灵活调整设计的能力。

（二）生产制造流程的柔性变革

在生产制造上，具身人工智能正在把刚性的生产线变成柔性的制造单元。传统的自动化生产线适合大规模、标准化的产品生产，不适合多品种、小批量的定制化产品。具身智能机器人具有环境感知能力和自主决策能力，可以像人一样根据不同的生产任务进行切换，在不需要大规模的重新编程下即可实现生产任务的转换。通过视觉、力觉等传感器，智能体就能自动辨别工件差别，随时改变抓取姿势和装配路线，做到很精确的混线生产。这样的柔性不是单一工位上的，而是在产线这一层面上的自主重构。多个具身智能体可以按照生产指令，自主协同完成复杂的装配或搬运任务，按需组合成不同的生产模式。这样就使制造系统摆脱了对固定工装、程序的依赖，大大提高了生产资源利用率及排产弹性^[2]。

（三）供应链物流的精准协同

具身人工智能正带动供应链、内部物流走向更精确、更自主的方向。制造业的供应链管理存在物料流转繁杂，信息不透明等难题，具有自主导航及环境交互能力的具身智能体，比如自主移动机器人，智能分拣系统正取代人工或者固定路径AGV。这些智能体可以随时感知仓库的布局以及动态障碍，并且可以自主规划出最优的路线，完成对物料的精准高效的配送。工厂内部，从原料入库到产线喂料再到成品出库，整个过程都可以由具身智能体完成。更重要的是，在执行任务的过程中，智能体不断地刷新了物料的物理位置以及状态信息，实现了“信息流跟随物质流”。精准协同削减了物料错配及等待时间，缩减库存成本，改善整个供应链对生产计划的反应速度。

（四）终端服务模式的价值拓展

具身人工智能的应用开始向产品生命周期的后端服务延伸，生产环节。制造业的价值已不再仅仅停留在产品售卖上，还延伸到后续的运行、升级改进等方面。安装了具身智能技术的机器设备，比如智能工程机械或者特种机器人，在客户端就可以自动地开展巡检、诊断以及维修任务。这些智能体借助传感器随时监测设备的运行状况，预估可能出现的故障情况，并且可以自行开展一些基础的维护工作。这样一种主动的远程服务，它减少了对专业技术人员到现场的需求，减小了客户的停机损失。此外，智能体在服务过程里搜集到的设备实际运行数据，给厂商给予有益回馈，利于其改良以后的产品设计和服务规划。这样一种向服务端延伸的价值创造，使得制造企业与客户之间的联系更加密切，在数据和服务方面产生了更为紧密的联系，促使制造企业走向“制造+服务”。

三、产业链价值网络重构的核心机制

（一）数据要素的闭环流转

具身人工智能在产业链中担当着重要数据枢纽的角色，搭建起物理世界与数字空间的数据闭环。传统信息系统采集的主要是预设节点的数据，而具身智能体在与物理环境交互的全过程都会生成大量的、多模态的现场数据，包括力觉、视觉、温度等。这些数据不仅仅体现着作业对象的情况，而且有着执行动作同环境回馈之间的很强联系。这些具有高价值的“过程数据”被即时采集并传送至云端或者边缘计算平台展开分析，分析得出的结果会以决策指令的形式回传，进而控制具身智能体的物理行为。这样一种“感知-决策-执行-反馈”的闭环流转，使得数据真正渗透到物质转化的每一个细节当中。数据要素不再只是生产的副产品，而是成为推动流程优化、工艺改进的核心资产，其在价值创造中的占比明显提高^[3]。

（二）物理实体的智能交互

价值重构的另一大机制来源于物理实体之间的智能交互能力，在具身人工智能的作用下，产业链上的设备、物料甚至是终端产品，都在逐步从被动执行单元转变为积极的智能节点。具有感知与通信能力的智能体可以实现“物”与“物”的协商、协同。像在柔性产线上，智能机器人、AMR还有智能货架能彼此自动通信，一起把物料流转和工位作业衔接弄得更好。就供应链而言，智能的交通工具和仓库会即时传递消息并调整物流计划。这种依托物理实体的智能交互，冲破了传统集中式控制系统所限定的局面，变成了一种分布式的、自适应的协同网络。价值创造不再依靠中心化地计划与调度，而是从各个智能节点自发交互、局部优化的过程中涌现出来。

（三）价值创造边界的动态拓展

具身人工智能的应用使制造业的价值创造边界不断被动态扩展，一方面价值链向研发上游方向延伸。物理交互快速试错，研发的效率和精准度提升，技术创新的价值贡献凸显。另一方面是价值链向下游服务端延伸。智能化的产品可以带来预测性维护、远程操控等增值服务，使企业的盈利方式由一次性销售转变为持续性的服务收费。更重要的是，具身智能体是连接物理和数字世界的桥梁，诞生了新的数据服务模式。生产过程中产生的工艺数据，设备运行数据等经过分析提炼之后能形成行业知识库或者优化方案，给其他企业赋能。这样跨越传统制造边界的价值拓展，令产业链价值空间脱离了实体产品生产的范畴，向着研发和服务这两端的高附加值方向发展。

（四）链主地位的决定因素演变

具身人工智能的出现，正在改变制造业产业链“链主”地位的决定因素。传统产业链上，核心零部件或者规模化的生产能力以及市场渠道等，往往由掌控它们的企业占据着主导地位。具身智能技术普及之后，对于物理世界的数据掌握能力以及算法模型的改善能力，变成了新的竞争核心。能够构建起高效的“具身智能-物理产线-数据平台”体系的企业，将会掌握着定义行业数据标准与交互协议的权力。利用平台汇集大量物理作业数据，不断迭代核心算法，形成技术壁垒。这类型的企业不仅自己能有效的组织生产，并且可以利用自己的平台来为上下游企业提供智能化的服务，从而拥有整个产业的价值链的话语权。产业链主导权由“制造”转向“智造+平台”^[4]。

四、价值重构的实践路径探索

（一）物理-信息系统的深度耦合

要实现价值重构的第一条实践路径就是推动物理-信息系统的深度耦合，而具身人工智能是这一耦合的关键载体。传统的物理-信息系统更多的只是在信息的单向采集以及远程的监控，而具身智能技术更强调了信息对物理动作的实时反向控制。实践中就是要有统一的数据底层，保证从传感器（物理感知）到执行器（物理动作）是低延迟、高可靠的。需要打破不同品牌设备之间、不同等级系统之间的信息壁垒，实现OT与IT的深度融合。通过在物理设备上部署边缘计算节点，对实时感知数据进行处理，并进行本地决策，将重要数据上传至云端平台进行全局优化。这种深度耦合的系统，是实现数据驱动物理流程，重构价值流动的基础设施。

（二）人机协作模式的演进

具身人工智能的应用并不是简单的代替人工，而是一种更高层次的人机合作。价值重构的过程中，人与智能体的关系由“主-从”控制走向“伙伴式”协作。在一些复杂的非结构化任务中，比如精密装配或者异常处理的时候，具身智能体会承担那些高重复性、高精确度的物理操作工作，而人则会把注意力放在策略规划上，流程监管以及各种意外状况的应对当中。这种合作模式充分调动了人的认知灵活性以及智能体的执行稳定性。实践中，这要发展新的交互界面，比如用自然语言或者手势向智能体下达意图性的指令，而不是写复杂的代码。同时，智能体需要具备“可解释性”，让其行为和决策过程被人类所理解、信任。这种人机合作方式的发展，改善了繁杂制造任务的整体效率和灵活程度。

（三）模块化与集成化应用

在具身人工智能落地实践中，模块化与集成化是并存的两种价值重构方式。对于中小型制造企业来说，由于成本和技术原因，偏向于模块化使用。就是针对生产物流中某一个痛点，比如质检、搬运等，引入标准的具身智能模块，比如协作机器人、AMR。这种方式投资小、见效快，可以很快地解决一个瓶颈问题，实现一个小的环节的价值。而对于大型制造企业或者“链主”企业来说，更侧重于集成化应用实践。建立统一的工业互联网平台，把分布在各个产线、工厂的不同具身智能体统一接入并加以调度。这种集成化应用着眼全局，打通数据孤岛，实现跨流程、跨基地的资源协同和智能决策，在整个产业链上做系统的价值重构^[5]。

（四）基于物理反馈的持续学习

具身人工智能价值重构的完成是一个持续迭代的过程，它要依靠建立起来的根据物理回馈开展持续学习的体系。不同于在仿真环境中训练出的算法，需要在真实的物理生产过程中不断的“学习”、“适应”的具身智能体是运行于制造领域的。在实践当中这就意味着企业要形成一套机制，使得智能体在做事的时候，能成体系地收集自身物理行为（像施加的力，移动距离，消耗能量，还有所得到的作业成果（像良品比率，节拍速率）方面的数据。利用这些数据，借助强化学习、模仿学习等算法，对智能体的感知决策控制模型做在线或者离线的迭代优化。这样一种持续学习的能力，让制造系统可以自行应对工艺上的改变，材料的波动甚至设备的老化，从而不断改进生产过程中的鲁棒性和效率。这是保证价值重构效果得到稳固与加深的重要操作。

五、结语

具身人工智能正在彻底改变中国制造业的产业生态与价值逻辑。核心驱动力就在于让智能决策具备了物理执行能力，打通了数字空间与物理世界的数据与控制的闭环。于是就造成了整个产业链条各环节的功能重组，并催生出新的价值网络，其核心是以数据要素、智能交互为主的新机制。通过实践探索，物理信息系统深入耦合、人机协作演化、依托物理反馈不断学习成为主要价值重塑路径。面对这一趋势，中国制造业应抓住具身智能技术带来的机遇，探索物理智能时代适合的产业链升级和价值实现的新范式。

参考文献

[1]朴英爱,张艺凡.人工智能提升制造业产业链韧性的作用机理与中国路径[J].当代经济管理,2025,47(8):56-64.

[2]周亚虹,任欣怡,王维然.数字经济与制造业深度融合发展:测度评价与微观影响[J].经济评论,2025,(3):3-22.

[3]杨学成,郭景,杨东晓.人工智能技术进步对高技术制造业就业结构的影响路径研究[J].北京工业大学学报（社会科学版）,2024,24(2):110-123.

[4]张其仔.加快提升我国人工智能创新链国际竞争力[J].北京工业大学学报（社会科学版）,2025,25(3):1-6.

[5]欧进锋,叶祥松.人工智能驱动制造业高质量发展的多维效应及作用机制研究[J].审计与经济研究,2025,40(4):104-115.