1、项目概况

本次项目名称为面向汽车行业应用的机器人具身智能系统研发中心建设项目，建设地点为无锡市，实施主体为天奇自动化工程股份有限公司或新设控股子公司。项目建成后具体研发项目包括具身智能数据获取平台开发项目、具身智能垂类模型开发项目、具身智能决策系统升级项目。

具身智能应用产业化加速，汽车制造成为业内公认的“理想试验田”。具身智能是实现人工智能从数字认知向物理行动延伸的关键路径，它通过赋予机器自主理解和操作物理世界的能力，成为补齐智能制造全流程“自主化”的关键拼图。

在技术突破、应用牵引、资本助推与政策赋能的多重驱动下，具身智能解决方案产业化进程显著加速，呈现出从离散技术研发向系统集成与生态协同迈进的整体态势。根据思瀚数据，全球具身智能机器人解决方案市场规模预计将从 2024 年的 820 亿元增长至2030 年的 3,675 亿元，年复合增长率达 28.4%；中国市场增速更为显著，同期预计将从 287亿元增至 1,426 亿元，年复合增长率为 30.6%，展现出广阔的发展前景。

当前，产业的发展重点正从单一设备性能提升，转向在多元场景中实现高可靠、高效率且具备经济合理性的整体解决方案的规模化落地，其商业化路径预计遵循从特定工业场景到通用场景、从企业级应用到消费级应用的渐进模式。

未来五到十年，在高价值场景中完成可复制、具备经济性的解决方案的持续验证与迭代将成为竞争焦点。根据中国报告大厅数据，2025 年全球具身智能机器人落地场景中，汽车场景占比达到 41%，汽车制造具备结构化程度高、任务明确等特点，被普遍视为率先实现规模化应用的“理想试验田”。高工机器人产业研究所预计，至 2035 年，人形机器人在国内汽车制造领域的渗透率有望达到 13.50%，2025-2035 年 CAGR 约为 67%。

“具身智能+”赋能汽车智能装备，打造增长新引擎。汽车制造业的智能化升级逐步进入以“自主决策与柔性生产”为特征的新阶段，具身智能通过构建“感知-决策-执行”一体化闭环，正成为填补从“自动化”迈向“自主化”的关键技术拼图。

公司深耕汽车智能装备，深刻理解汽车制造过程中亟待解决的成本、效率和质量等生产痛点，公司基于“场景先行”的方法论，通过募投项目开展具身智能数据获取，定向开发柔性装配、分拣等垂类模型，开发具身智能产线应用解决方案，以“具身智能+”赋能汽车智能装备，在公司坚实的装备业务制造根基上，构筑起以数据与算法为核心的新一代竞争力，从而开辟一条业务发展的第二增长曲线。

2、项目必要性分析

（1）具身智能的应用成为智能工厂发展的必经之路

建设智能化工厂已成为制造业升级的明确方向，其终极目标是实现全流程的自主决策与运转。具身智能通过机器人本体融合多模态模型，构建出“感知-决策-执行”的实时闭环，赋予机器人在动态环境中自主作业和持续学习能力，从而为柔性制造带来突破性创新。这使其成为填补智能工厂从“自动化”迈向“自主化”的核心拼图，是达成智能工厂终极目标的必经之路。具身智能产线中的落地需要针对性开发具体场景下的垂类模型，而该类模型的性能提升又必须以高质量场景数据与持续模型优化为基础。

公司拟通过本次募投项目建设，还原汽车工业场景、部署具身智能机器人采集动作数据，系统开展数据采集、深度学习、模型优化，定向开发具身智能机器人在汽车制造过程中的装配、分拣、搬运等垂类模型，旨在实现具身智能在汽车产线中的有效应用，前瞻布局汽车智能装备的未来新阶段。

（2）高质量数据是具身智能机器人实现深度应用的核心要素

截至目前，视觉、语言、动作等模型为机器人实现跨平台、跨场景泛化能力提供了技术路径，但机器人在汽车生产制造领域广泛和深度的应用，尚依赖于大规模、高质量训练数据的支撑。根据生成方式的不同，数据类型可分合成数据、仿真数据和真机数据，其中合成和仿真数据无法完全复现真实物理交互、传感器噪声、环境动态扰动、执行器延迟等制造环境，因此真机数据是模型训练迭代优化的重要数据来源，高质量真机数据可有效提升高真实性和物理准确性，确保模型在真实世界中的抗干扰和泛化能力，是实现具身智能机器人在汽车生产制造领域规模化应用的核心要素。

公司本次项目拟搭建自研数据获取平台，通过采集、清洗、标注、导出流程，结合“自动+人工+模型”质检机制，实现高效、大量产出高质量数据，继而将数据用于垂类模型的持续学习和开发。

（3）顺应行业发展趋势，打造汽车智能装备主业的第二增长曲线

汽车制造业正从数字化、网络化阶段向智能化新阶段迈进，其核心特征是通过工业人工智能与制造业的深度融合，推动制造体系向全面自主感知、决策和执行能力的智能化工厂目标发展。

在成本竞争日益激烈、劳动力结构性短缺、产品迭代持续加速和质量要求不断提升的背景下，为突破当前在复杂装配、精密制造等环节面临的成本、效率和质量等瓶颈，汽车制造逐步向自主适应产品换型、灵活调整生产工艺的智能化整体解决方案迭代。目前特斯拉、宝马、比亚迪、吉利、小鹏、北汽等多家车企陆续开始探索将具身智能部署在汽车工厂中，推动具身智能在工业场景应用实践的加速。

本次项目以“具身智能+”模式赋能现有汽车智能装备业务，开发汽车行业应用的具身智能整体解决方案，助力汽车制造实现质量提升、效率突破与成本优化。本项目的推进系公司智能装备系统解决方案的关键布局，不仅有助于公司完善智能装备的技术矩阵与创新储备，更能助力公司把握下游客户在智能化发展过程中的业务机遇、提升市场竞争力，打造汽车智能装备业务增长第二曲线。

3、项目可行性分析

（1）产业政策支持为项目实施提供良好的政策环境

近年来，国家层面持续加大了对智能制造、具身智能等关键领域的政策支持。在智能制造层面，国务院于 2024 年 5 月审议通过《制造业数字化转型行动方案》，明确将制造业数字化作为推进新型工业化、建设现代化产业体系的关键路径。在此基础上，具身智能作为融合智能制造与人工智能的重要方向，被纳入多项国家未来产业布局。

2025 年 3 月，《政府工作报告》提出建立未来产业投入增长机制，将具身智能首次列为重点培育方向，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》进一步强调，要前瞻布局具身智能等未来产业，使其成为新的经济增长引擎。

在具身智能的发展过程中，数据发挥着关键作用。工信部在 2023 年 11 月发布的《人形机器人创新发展指导意见》中明确提出构建机器人“大脑”、建设大模型训练数据库与扩充高质量多模态数据等任务，为工业场景数据采集与垂直领域模型构建提供了技术指引；而2025 年 8 月《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》则进一步强调以应用为导向，加强高质量数据集建设与高效模型训练方法研究。

相关产业政策和法规的出台和落实，为本项目在数据采集、垂类模型开发和具身智能应用等方面提供了有力的政策支撑。整体来看，这些政策层层递进、相互呼应，系统推动了以数据为驱动、以具身智能为载体的制造业智能化转型进程。

（2）具身智能未来需求明确，市场规模预计持续增长

在技术突破、应用牵引、资本助推和政策赋能等多重力量推动下，具身智能机器人商业化进程不断加速，大量向现实场景渗透，市场需求持续释放，展现出规模化应用的巨大潜力。根据弗若斯特沙利文数据，全球具身智能机器人解决方案市场规模在2024年达到人民币820亿元，预计将进一步增长至 2030 年的人民币 3,675 亿元，2024 年至 2030 年的复合年增长率达到 28.4%；中国具身智能机器人解决方案的市场规模于 2024 年达到人民币 287 亿元，预计将进一步增长至 2030 年的人民币 1,426 亿元。

工业场景中的汽车制造，尤其是总装环节，成为当前市场公认的具身智能机器人规模化应用的优先突破口，该场景不仅具备结构化、任务标准化的先天优势，更面临着工序繁琐、零件庞杂、人工投入较多现实的生产痛点，而传统机械臂因缺乏环境感知与精细操作能力难以胜任。

在具身智能机器人产业应用的技术浪潮推动下，公司积极与汽车行业内客户合作开展验证工作，为本次募投项目的推进提供了明确的研发方向指引；同时，具身智能解决方案未来市场规模预期持续增长，为公司所开发的具身智能解决方案带来广阔的发展前景。

（3）汽车智能装备业务为本次募投项目开展提供场景技术支持

“场景先行”是具身智能落地的核心方法论，其关键在于将解决具体物理场景的真实需求作为研发的起点，并以此牵引技术闭环落地。高保真的物理场景是驱动技术迭代的基础设施，它不仅是生成高质量数据、定义任务语义的源头，更是连接虚拟仿真与真实世界、校准技术路线的技术锚点。

公司深耕汽车智能装备领域三十余年，通过丰富的生产线设计与制造实践，充分掌握产线工艺流程、生产节拍和质量标准等显性知识，同时深刻理解生产系统中的隐性约束与人机协同逻辑，能够精准构建兼具高度逼真性与可控性的训练环境，能够复现真实工序的作业环境，为具身智能垂类模型的开发提供了高质量的基础设施。

（4）公司拥有多学科背景交叉的复合型研发团队，具备成熟的研发管理体系

公司始终将技术创新作为核心发展驱动力，已建立完善的研发体系与持续创新的机制并拥有国家企业技术中心、国家博士后科研工作站等多个国家级与省级研发平台。同时，公司是具身智能机器人场景应用联盟副理事长单位，拥有江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心。

公司已组建包含具身智能技术团队与汽车装备多学科背景交叉的复合型研发团队，并推行标准化、规范化的研发管理体系，能够对项目进度、质量与风险实施全过程管理，确保研发资源高效配置，保障本次募投项目研发工作的顺利推进和未来研发成果落地。

4、项目投资概算

项目总投资 30,908.62 万元，主要包括建筑工程费、设备购置费及安装费、基本预备费和铺底流动资金等。其中，本项目使用募集资金投入金额为 26,101.66万元，其余资金由公司通过自筹解决。

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