核心观点

  中国作为全球制造业大国，在具身智能领域已形成若干具有国际竞争力的产业集群，其中长三角地区和粤港澳大湾区的表现尤为突出。长三角和大湾区已经展开具身智能数据基础设施的系统性布局，但同时也面临一些系统性的挑战，即如何在“区域产业异构性”与“数据资产化效率”之间取得结构性平衡。

  具身智能产业发展关涉第四次工业革命主导权之争。一是体现在技术端。目前美国在GPU领域占据绝对优势，英伟达的H100芯片在机器人训练中占据主导地位。但中国正在通过异构计算架构实现弯道超车。在算力建设方面，中美两国都通过超算中心和云服务商构建了强大的算力网络。在算法层面，关于具身智能所需要的强化学习、模仿学习等技术，中美之间的差距正在快速缩小。二是体现在数据端。美国凭借科技巨头的全球布局，能够获取多样化的跨文化数据。苹果、特斯拉等企业的产品遍布全球，为其具身智能研发提供了丰富的数据资源。相比之下，中国面临数据数量不足、质量不高、流通不畅的三重挑战。不过中国企业在仿真环境构建方面进展迅速，这种“真实数据+仿真增强”的混合模式，正成为中国具身智能数据生态的特色发展路径。三是体现在大模型端。长期以来，美国企业在基础大模型领域占据绝对优势，GPT系列、Claude等模型展现出强大的通用智能。但具身智能需要的是与物理世界交互的专用模型，这为中国企业提供了差异化竞争空间。更重要的是，中国探索出了一条基于开源生态的创新发展路径。

  长三角与大湾区具身智能产业协同发展对于进一步发挥香港独特优势具有重要意义。长三角和大湾区的产业发展模式呈现出互补特征。长三角的优势在于完整的产业体系、深厚的制造基础和丰富的应用场景；而大湾区则强在快速迭代、市场敏感和跨境的产学研合作转化。这种区域差异化发展格局，实际上构成了中国参与全球科技竞争的“双引擎”。而香港作为中国的国际金融中心和自由贸易港，拥有全球领先的基础科研和大学系统，中国可通过以香港规则和标准为基础来做加法，以“香港+”实现与世界规则和标准的接轨，将“长三角—大湾区”协同发展升级为服务国家战略的跨区域创新共同体。

  长三角与大湾区率先推进具身智能数据产业跨区域协同创新试点的建议。总体上看，长三角和大湾区在具身智能涉及的制造、交通、服务、医疗、家电、智慧城市等多个关键领域中具备全国最广泛的产业分布和最密集的真实场景资源。随着具身智能在各行业中的深度渗透，这两个区域有望率先建立从数据采集、场景驱动、模型训练到规则输出的完整闭环，成为全球具身智能数据产业的技术创新策源地。从协同发展的层面看，这两个区域也面临一些系统性的挑战，即如何在“区域产业异构性”与“数据资产化效率”之间取得结构性平衡。长三角和大湾区应率先构建“统一底座+行业采集+通用标准”的具身智能数据跨区域协同发展机制，为全国提供制度设计和工程实践的范式支撑。这一制度体系的构建，标志着具身智能数据治理从碎片化、孤岛化的“区域内卷”向标准化、共建式的“跨域协同”的关键转变。