预言2035年：9年后的中国，很有可能是这样的，赶紧一起来看看

显示全部楼层 · 2026-7-2 18:37:41

十一年前，大家觉得智能手机就是未来。

掐指一算到了2026年6月，生活的变化远超我们的感官预期。中国这个国家最神奇的地方，就是它的十年跨度永远不能用线性思维去预测。

把目光拉长到2035年，十四五机器人产业发展规划、新型城镇化规划、健康中国2030等上百万字的硬承诺正在逐一兑现。到了那时，9年后的中国大概率会让今天的我们产生一种看陌生人的错觉。

比如最核心的一项：机器人进门。根据工信部的部署，人形机器人在经历了2025到2027年的关键攻坚期后，随着边际成本大幅降低，2035年家里摆台机器人将和今天买扫地机一样平常。

这不仅仅是技术上的炫技，机器人不是来抢饭碗的，是来救命的。面对2035年突破4亿的60岁以上老年人口，机器人接盘养老大局势在必行。

其实，关于具身智能全面爆发的争论一直没断过，之前网上就有一个观点，详细拆解过这种智能体将如何改变我们的未来。

大家日常接触的大模型、GPT这类产品，行业内统称为离身智能，是没有身体的大模型。具身智能就是给AI加了执行器，能够和物理世界做交互。

它的形态不局限于人形机器人，也可以是四足机器人、桌面机器人，形式多种多样。简单说，就是给人工智能加了物理可能性，让它能看能走能干活，不再只会打字聊天。

它能在真实环境里感知、决策、行动、反馈，还能边干边学，对环境产生真实影响后，还能基于反馈调整下一步动作，就像真实的人一样。

最直观的应用场景，比如很多人不想结婚，老了之后机器人可以当伴侣、帮忙养老，也可以做电子宠物狗，还能陪伴小孩讲故事、下棋。它和传统机器人最大的区别是交互感。

以前的桌面跳舞机器人只会跳固定的一到两种动作，没有交互感。具身智能可以基于环境变化和人实时互动，用户体验更新鲜。

拿“倒水”这个场景举例子：现在的模型已经能做到从桌面上把杯子拿起来递给人，难的是长程任务的规划。

如果人进入会议室只说一句“渴了”，具身智能要先推理出“人渴了需要喝水”，再感知水在房间的具体位置，之后做路径规划：距离水有十米，要往前走二十步，再往右边走三步，最后执行动作，拿水之后准确递给对应的人。

这个过程要求具身模型同时具备逻辑推理能力、语义理解能力、规划能力、空间感知能力。现在很多产品的问题是，在训练场景里表现很好，一到家里或者其他新场景就失灵，核心就是缺乏泛化性，这也是行业当前最核心的攻坚点。

具身大脑是复杂的系统工程，是多学科、多技术的融合。大语言模型解决的是认知问题，相当于人的大脑，具身智能要解决的是运动问题，相当于把小脑和身体结合起来协调动作。

该公司的名字来自之前的模型motion GPT，现在已经升级到谋生brain，核心就是训练机器人的运动能力。

他们一直有个观点：机器人和世界交互的最终语言就是动作，不管面前有没有障碍，最终都要通过不同动作输出反馈，这是机器人和人沟通的核心方式。具身模型比大语言模型更复杂，因为大语言模型纯以逻辑为核心，处理的是语言词汇的排列概率。

但具身模型必须以动作机缘为核心，周边的环境、温度、压力、传感器数据，都是影响动作输出的因子，不能还是以语言为核心，先把要做的事写成句子再翻译动作，这个过程会产生很多失真。

我们把时间线拉长来看，预言2035年的中国，像倒水、陪伴这种场景将彻底普及，真正解决四亿老人的养老痛点。很多人觉得当时能看到的机器人只会跑、跳、翻跟头，没法在家端水、当伴侣、陪护养老，技术还没到合格水平。

创业者个人的观点是，具身智能要达到GPT3的水平，肯定要到2027年上半年，特定场景下可以率先实现。因为它不仅涉及模型升级，还要解决和硬件的调试、适配耦合问题，毕竟场景太多样了。

当时具身智能已经能实现一些短程任务，比如帮人倒水、打开瓶盖、叠衣服。但如果是更长程的任务，比如叠完衣服跑到衣柜，放到合适的位置再回来，这种一分钟以上的长流程任务，全行业都还很难解决。

核心难点在于多学科融合的要求，以及移动过程中，移动模型和具身模型的时空同步问题，这些都需要大量的数据、时间和精力去攻克。

当时具身智能的落地，普遍还是先从工业场景切入，毕竟家庭环境变量太多，光线变化、位置移动、地板材质、桌子高低等等，变量组合几乎是无限的，可控性差。他们的落地战略分三个方向：大商业、大制造、大家庭。

大商业偏轻工业场景，比如零售、快递、环卫、物业。大制造就是工厂里的上下料、取放物件、质检、搬运。

反而规模化落地最快的是大商业场景，核心原因有两个：第一是容错率更高。比如当时和上海头部超市合作，机器人要把可乐放到货架上，就算不小心放到冰红茶的位置也没关系，客户给的要求是准确度98%，客户说人干活本来也会出错。

但制造业产线要求的是99.999%的准确率，只要有一颗螺丝没从传送带上拿走，整条线都可能坏掉，不能有任何错误。第二是节拍要求低。

超市、快递分拣这类场景，白天理货理不完，机器人可以晚上接着干，把12小时的活拉长到24小时做，干10分钟还能休息2分钟。但制造业产线是24小时连轴转的，当时的机器人本体还有电机过热的问题，续航跟不上，干七八个小时甚至两三个小时就得休息一会。

就像春晚舞台上的机器人，彩排的时候都躺在地上，工作人员给扇风，也只能跳半小时到一小时，根本撑不住长时间连续工作。当然工业场景是国家大力支持的，他们也在和头部企业合作做POC，政府针对工业领域的机器人也有很多扶持政策，鼓励大家投入。

至于大家庭场景，当时也和一些养老机构合作，但落地肯定是更晚的，可能要3到5年以后，才有可能在C端实现收费。当时很多人认为机器人在家庭场景落地还很遥远，但现实是，伴随着2028年前后的技术奇点爆发，9年后的中国社会完全超出了前些年的悲观预期。

六月初一周内，英伟达、比亚迪、语数机器人三家不同领域的头部企业，同时布局具身智能赛道，他觉得这是行业发展的必然，具身智能的市场空间比大家想象的还要大。有句话说的很对，人类永远会高估一个技术三年内的发展，但是会低估一个技术三十年的发展。

除了这三个新闻，他来的路上还看到孙正义的表态，他说接下来的核心逻辑就是物理AI加机器人，也就是具身智能，这个市场的规模会比互联网还要大50倍以上，这是原话。

其实前一年他们和一些车企沟通的时候，车企就说过，造机器人的零部件比车简单多了，车有上千个零部件，机器人的零部件更少。前一年没入局，是因为全球人形机器人的出货量只有1.6万台，连一条产线都撑不起来。

但随后预计出货量能到10万台，第二年可能到30到50万台，所以大家都开始布局了。据他所知，不止比亚迪这样的主机厂，汇川这类头部产业方，接下来也会成立机器人公司做本体制造。

从英伟达的角度来说，它是做GPU的厂商，推出的cosmos更多是物理仿真引擎，它不会深耕具身大脑领域，只是要告诉市场，具身大脑用英伟达的GPU也能跑、能训练，希望更多人用它的GPU，推动相关业务的增长。

语数的闪电IPO，说明它已经是国民级的机器人品牌，不过上交所也对它发了问询，市场也在关注它后续在研发能力、智能化程度上的投入。很多人觉得具身智能的节奏比预想的快，英伟达黄仁勋也说物理AI的GPT时代即将到来，是不是真的这么快？

其实英伟达在春节就推出过jam zero模型，前一年5月还推出过jamo模型，jamo还引用了该团队2022年的工作成果，他们也看到了它在具身模型上的布局，只是比他们的技术稍微晚一点，也很荣幸能得到认可。

之前看王成的自传里有个观点很有意思，有人问AI机器人要是哪天攻击人类、替换人类怎么办，他听到这个问题会很生气，说如果机器人真有能力攻击人类、攻占地球，根本不会留在地球，人家不需要氧气也不需要水，只要有太阳有电，就能去火星、月球、海王星，征战整个宇宙，人类对它来说就是很弱小的母星而已，完全没有攻击的必要。

他觉得黄仁勋的言论，也确实说明具身智能的发展速度比大家想象的快，而且这种言论能获得更多关注，吸引更多资本涌入。任何行业发展初期，都需要一定的泡沫和容错率，才能给行业足够的生存空间，泡沫不一定是坏事。

回看这起事件，科技巨头们的狂奔，恰恰印证了2035年中国智能终端无处不在的远景图。比亚迪2022年就立了人形机器人项目“尧舜禹”，核心研发团队已经有4000人，博士占比超过30%，目标年内产能拉到2万台，2028年大规模落地。

车企扎堆入局具身智能，核心原因是车市已经趋于饱和稳定，大多是改善型需求，大家都在找下一个最大的经济增长点，要找自己的第二增长曲线。行业里有个观点：未来机器人的市场规模=汽车的价格手机的数量。

理论上每个人至少可以有一台具身机器人，甚至不止一台，比如家里厨房做饭的机器人、打扫卫生间的机器人是分开的，还有陪伴小孩的、工厂扫地的，相当于每个工种都能有对应的机器人。

马斯克说未来人均1到2台机器人，他觉得不是虚数，就像现在每个人有1到2台手机一样，只是机器人的寿命会更长一点。很多人说特斯拉的市值早就不是卖车能撑起来的，背后靠的是机器人战略。

对车企来说，车本身也是一种具身智能，只是是四轮的，不是人形的而已，机器人就是下一代智能终端。世界上最有价值的东西，就是能把物理世界和云端世界打通的载体，机器人就是这个最好的终端。

以后机器人普及了，大家可能不一定在手机上问豆包，直接问自己的机器人就行，有什么事让它做规划，它会和整个AI世界沟通，这是一个新的入口。

他以前在复旦学的是光电工程，学物理的，一直觉得世界上最有价值的两个环节，一个是把虚拟世界的信号转换成真实世界的动作，一个是把真实世界的信息转换成虚拟世界能处理的信号，这两个入口，一定是未来十年、五十年甚至百年最有价值的环节。

当机器人成为比汽车更庞大的下一代终端，到了2035年，这种万物互联的形态必定会让我们的生活发生质变。现在大家都在问，具身智能有没有泡沫？

它和三四年前的元宇宙最大的区别是什么？今天来看，这个行业一定有泡沫，任何好的新兴行业都有泡沫。

借用孙正义的话，2000年互联网泡沫破掉了，回头来看那只是个小小的山丘，破掉之后最后到了极高的山峰。有个师兄说过一句话，如果你面前是一杯啤酒，这个东西叫泡沫，如果你面前是一片大海，这个东西叫浪花。

他的观点是，具身智能对整个人类来说是一片巨大的大海，是几十万亿的市场。机器人扛起锄头就是农民，拿起螺丝刀就是工人，能做的事太多了，场景也非常多。

当时美国的彷徨比中国更大，所以认为它发展得再快一些，泡沫再大一点也不为过，这里面最终涉及国与国之间的科技竞争，是一定要做的事情。它相比于当年的元宇宙会更扎实，更贴近应用和生活场景。

以前大家看到的酒店送餐机器人，大家已经享受到它的便利了，外卖不用工作人员跑电梯每天跑几十趟，是实实在在落地的，还有扫地机器人、自动配送的ATV小车这类，都是已经在用的。它是和物理世界交互的，大家更容易感知到。

而且它的赛道非常宽广，也许人形机器人在工厂、家庭的应用一直是概念，还没做出来，但它在商业场景、轻工业，甚至表演节目，也挺好的。当大家看到订单了，看到收入了，还能给到情绪价值，对这个赛道就会有更好的信心和包容度，就能更持续的繁荣下去。

剥开当年那些关于泡沫的焦虑，真正有价值的技术，已经演变成了9年后支撑国家运转的基石。除了满大街穿梭的机器人，2035年的中国还有更多硬核底牌。

到那时，月球上极有可能已经有一座长期值守的中国科研站，牢牢占据未来能源版图的C位；而6G网络将把延迟压到毫秒级，让远程操作跨越千山万水，让空间距离在生产关系中彻底失重。

加上遍布戈壁滩的光伏电网，能源民主化将彻底改变用电成本，人均预期寿命也将在医疗红利下向80岁迈进。把这些画面拼凑在一起，就是预言2035年的真实图景。

9年后的中国，执行力依然刻在骨子里。过去十年里被认为“不可能”的事都已成真，所以这个未来它不再是轻飘飘的幻想，而是一份已经付了首付、正在交工的订单。
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