具身智能作为人工智能发展的前沿方向，其核心在于通过物理实体与环境进行实时交互与学习，从而完成复杂任务。然而，当前具身智能产品成本高昂（包括硬件、软件集成与长期运维费用），已成为其大规模商业化应用的核心瓶颈。本报告旨在系统性地探讨具身智能产品的降本策略，以推动其从实验室走向广泛市场。本报告首先分析了当前具身智能产品的主要成本构成，识别出硬件模块（如传感器、执行器）、软件算法开发与优化、系统集成与测试以及能源与维护是四大成本中心。在此基础上，本报告从四个维度构建了综合降本策略框架：一是硬件层面的模块化设计与供应链优化，通过标准化接口与规模化采购降低成本；二是算法与软件层面的效率提升与仿真先行，利用仿真训练、模型压缩与知识迁移减少对昂贵实体实验的依赖；三是系统集成与制造端的精益化与自动化，优化生产流程以降低组装与调试成本；四是商业模式与全生命周期成本创新，探索服务化、共享化等模式以分摊初始投资。研究表明，通过技术、产业与商业模式的协同创新，能够有效突破成本壁垒，为具身智能产品在工业自动化、家庭服务、特种作业等领域的普及奠定基础。