1月6日消息，IDC基于行業當下技術創新、市場動態和應用探索，總結出具身智能機器人在2025年發展的七個趨勢。

IDC認為，2025年機器人3D視覺、觸覺感知能力提升，在應用層面，人形機器人將在商用服務、特種作業領域從事運動速度、節拍要求較低的生產服務任務，預計將實現千臺量級的小規模商用。

具身智能機器人2025年發展七個趨勢具體如下：

趨勢一：3D視覺、觸覺感知能力提升

視覺依然是具身智能機器人的主要感知能力，3D視覺感知將進一步提升機器人對環境、物體的信息獲取，有利于對場景應用的全面識別、檢測和探索。

為進一步提升機器人的操作精細度及結果反饋，觸覺將是機器人感知能力增強的又一重要方向，主要通過電子皮膚、力矩傳感器等來感知物理接觸情況。

趨勢二：大模型是重要技術驅動，輕量化模型加速落地

以大模型技術為基礎，以多源異構的環境感知數據為輸入，通過持續的迭代訓練以形成對感知世界的經驗認知與理解。特別是在人形機器人領域，大模型基于多模態數據提升機器人的感知能力，推動機器人的自主學習、決策規劃能力，也正與機器人的動作訓練、行為交互訓練結合，有望提升動作的泛化能力。

接下來，具身智能機器人執行任務將需要低算力、多模態、跨平臺的輕量化模型的高效支撐，非Transformer架構的模型也在快速發展。

趨勢三：仿真環境與世界模型的持續完善

完善的仿真環境與世界模型有利于具身智能機器人適應能力的提升。基于對物理世界的規律認知經驗，利用仿真平臺進行物體運動、形變，環境的光電氣熱變化，操作工具使用等現象、狀態和過程進行模擬仿真和建模分析，從而構建機器人對物理世界和運動操作的認知和理解，并通過不斷的仿真訓練可以對機器人的運動控制算法等進行優化調整。

在此過程中，仿真到現實的遷移（Sim2Real）、高質量數據生成和計算資源需求將進一步得到優化。

趨勢四：數據集共建共享

高質量、多樣化的數據是具身智能機器人各項技術和研發工作的關鍵要素，需要圍繞具身智能機器人與多樣、復雜的物理環境交互過程從感知到行動的全閉環數據，從而支撐具身智能領域大模型訓練、算法優化等工作。

目前，國內外具身智能機器人產學研聯合起來正共同發力構建具身智能機器人數據集，如Open X-Embodiment項目，國內北京、上海、深圳等地方也積極開展數據集的積累和研究。

趨勢五：多種機器人載體形態共同發展

具身智能機器人有多種物理載體形態。任何能夠在物理空間環境中行動并形成互動的機器人，如協作機器人、移動機器人、商用服務機器人等正加速融合人工智能技術、軟件產品都有望發展成為具身智能機器人。

人形機器人是具身智能機器人的高階形態。人形機器人與人類相似的外形和功能，有望實現對物理環境高度通用適應。當下，人形機器人在加速研發階段，行業也出現多種形態的人形機器人，包括雙足、輪式、輪足復合等。

趨勢六：細分場景下的具身智能機器人展現應用價值

在工業領域的裝配、打磨、質檢、上下料等應用場景，以協作機器人為載體的具身智能工業機器人將進一步展現自主學習能力以及適應性和靈活性。

在服務領域，商用服務機器人搭載機械臂的架構打造具身服務機器人，將進一步學習并實現按電梯、抓取、收拾整理等動作任務，以滿足全球化服務全場景的應用。

趨勢七：人形機器人在商用服務、特種應用有望實現小規模商用落地

2024年一批人形機器人進入商用測試階段，目前科研教育場景是人形機器人的主要應用場景。接下來一年，人形機器人將在商用服務、特種作業領域從事運動速度、節拍要求較低的生產服務任務，預計將實現千臺量級的小規模商用。

在商用服務領域，人形機器人以其獨特的外形設計和智能交互能力，可以在展廳、商超、機場等公共場所為消費者帶來新奇的服務體驗，也能為運營企業帶來消費流量。

在特種應用領域，人形機器人基于多模態感知、高防護等級的材料組成以及對復雜地形的適應能力，將在安全巡檢、應急救援等特殊作業場景替代人類從事重復勞動、高風險的任務。