京东预测机器人将取代其七十万名配送员，而现代汽车的工人因自动化部署威胁罢工——这两则看似孤立的新闻，实则指向同一个正在发生的事实：由人工智能驱动的机器人产业，正酝酿着来自中国的第三轮全球冲击波。
回顾来路，第一轮“中国冲击”来自低成本制成品，第二轮则聚焦电动汽车与电池为代表的高端制造。而今，工业机器人、人形机器人与服务机器人正集结成新的出口方阵，其背后是劳动力人口从十亿峰值向本世纪末三亿的急剧收缩——对内是弥补人力缺口，对外则可能成为出口引擎。北京已设定年内让一万台AI驱动机器人在商业场景落地的目标，最新五年规划更将人机协作与机器人应用写入经济全局，这绝非偶然。
许多人将AI模型视为经济领导力的战场，但这只看到了事情的一半。模型本身无法创造足够的经济价值，只有当它们被转化为产品、大规模部署并融入产业体系时，才算真正生效。竞赛的前沿正从模型转向其周边生态系统——算力、基础设施、应用场景与普及程度共同构成的价值网络。具身人工智能，即模型与工业机器人、人形机器人的融合，正成为下一个十年的主战场。
在这一点上，中国具备三个难以复制的优势。首先是制造业体量：工业机器人安装量超过全球其他国家的总和，全球约九成人形机器人由中国生产。其次是全球最大的训练场——约两百万台正在运行的工业机器人，大约是日本的四点五倍，为具身智能提供了与物理世界反复交互的独特场景。第三，中国许多主流AI模型采用开源架构，这意味着它们能被更灵活地修改并适配特定的工业任务。这三个条件叠加，构成了其他经济体需要数年才能追赶的基础。
这一路径与电动汽车产业的崛起惊人相似。中国已成为全球最大的电动汽车生产国和出口国，产量占全球近四分之三，出口约占四成。但许多西方和日本汽车制造商直到失去市场份额，才意识到补贴之外的真正根源——那个由工厂、工程师、软件和供应链共同编织的制造生态系统。如今在具身智能领域，同样的误判可能正在重演。
不过，具身智能不会一蹴而就。眼下大规模投入使用的仍是执行重复性任务的工业和服务机器人，而非吸引眼球的人形机器人。与大语言模型不同，机器人必须应对现实世界的复杂状况，每一次动作都依赖传感器与电机技术的进步，每一项任务都需要与环境的反复交互才能习得。这是一条更慢、更重、更依赖实体经验的技术路线。
一个更深刻的误判在于，许多人仍将人工智能竞争简化为国与国之间的较量。真正的分水岭或许不在中美之间，而在于那些为AI和机器人做好员工准备的公司，与那些没有这样做的公司之间。如果政府和企业仍将AI视作屏幕上的软件，他们的准备可能正朝着错误的方向推进。人工智能最大的影响，并非来自它生成的文本或代码，而是它将在物理世界中实际完成的工作——这一点，中国的机器人工厂已经给出了初步的答案。