大廠加碼、創業公司競逐，人形機器人迎來iPhone時刻了嗎？

文 / 郭靜

來源 / 節點財經

1973年，世界首款全尺寸人形機器人WABOT-1在早稻田大學誕生。受限于當時的技術，WABOT-1看起來十分簡陋，走一步需要漫長的45秒。半個世紀后的今天，技術突破正帶來天翻地覆的變化。

宇樹科技機器人在春晚舞臺上靈活轉動手絹、小鵬汽車發布iron人形機器人，因動作過于逼真，以至于何小鵬和員工們不得不“直播生剖”自證清白...

據不完全統計，優必選、宇樹科技、智元機器人等多家企業已相繼披露了千臺級訂單。看到行業風口將至新老玩家正加速入局，字節跳動等大廠高調招募算法工程師，除了小鵬汽車，已經有特斯拉、廣汽、小米、比亞迪等國內外二十余家車企通過自研或投資的方式布局人形機器人領域。

推動人形機器人賽道當下集中爆發的關鍵驅動力是什么？目前整個產業的真實技術成熟度和商業化落地究竟進展到了哪個階段？為什么都要加碼人形機器人？

01 為什么是人形機器人？

2025年上半年，幾乎每一家人形機器人公司都在“秀肌肉”：打拳、跳舞、跑步、疊衣服、擦桌子…… 各種Demo輪番登場，成為大眾眼中高科技的最新代名詞。

在《節點財經》看來，這不僅僅是簡單的博關注，背后是實打實的商業信號。多家公司陸續邁入“千臺俱樂部”，這意味著，機器人不再只是實驗室里的演示樣機，而是開始進入真實的產業場景。

玩家們正涌入一個千億級的“應許之地”。據首屆中國人形機器人產業大會發布的報告預測，2024年中國人形機器人市場規模將達到27.6億元，2030年有望成長為千億元市場，2023-2025年復合增長率預計達85%，遠超工業機器人與服務機器人。

這份熱情的背后，是對解決真問題的迫切期待。

第一， 應對勞動力缺口。

對于面臨嚴重老齡化問題的國家，人形機器人是填補勞動力缺口、提供養老陪護服務、維持社會正常運轉的戰略性解決方案。制造業、養老服務、特種作業等重點場景需求缺口超100萬臺，市場痛點亟待解決方案，催生大量新機遇。

第二，人形機器人是“具身智能”的載體。

當下，人工智能是全球各國競爭高地，一個共識是，未來人工智能的競爭將從“云端智能”走向“具身智能”，它解決了人工智能“最后一公里”的問題，將數字世界的智能無縫對接到物理世界的行動。智能必須理解物理定律、平衡、摩擦，并通過身體來執行任務，這比在虛擬世界中下圍棋要復雜數個數量級。

第三，國家戰略與安全。

從國家層面看，人形機器人在國防軍事領域的應用空間無需贅述。布局該產業意味著可以成為技術標準和產業生態的定義者，享受巨大的早期紅利和市場占有率，擁有牽引科技創新的強大抓手，在應對復雜國際環境方面占據主動。

布局慢，則可能陷入技術依賴和“以市場換技術”的被動局面；在全球高端制造競爭中被邊緣化；在下一代科技革命中再次落后一個身位；在國家安全和社會治理上出現能力缺口。

02 從“PPT”到“落地”的三大難關

人形機器人的意義眾所周知，可做起來沒那么簡單，在關鍵場合掉鏈子的事故可不少。

近日，在莫斯科的一場科技展示活動上，俄羅斯機器人公司 Idol 重磅推出了“首個AI驅動的人形機器人”—— Aldol。然而，萬眾期待的場面瞬間變成了“事故現場”，當 Aldol 抬起手、準備向觀眾揮手致意時，它突然失去平衡，向前一倒，重重摔在舞臺上，外殼碎裂、零件四散。主辦方只能趕緊沖上前用一塊黑布將“事故現場”遮蓋起來。

事后，Idol 官方還強調俄羅斯AI機器人正邁出重要一步。從官方的回應也能看出，這場“首秀”尷尬地揭示了現實，要讓機器人像真人般順暢運動，極其困難。 在《節點財經》看來，一個好的人形機器人符合“木桶理論”，其大腦、小腦和肢體三方面都不能有短板。

我們先來看大腦部分。

大腦主要基于多模態大模型，是純粹的軟件層，負責根據環境、任務和目標等信息，自主做出最優決策，以實現自主導航、任務執行、人機交互等功能。可能很多人會問大語言模型技術很發達了，是否對人形機器人的大腦有幫助，事實上機器人大模型和通用大模型并不相同，后者需要考慮與物理世界的實時交互，技術難度較大。

宇樹科技王興興曾提到，當前具身智能的困境主要體現在高質量數據及模型算法層面。在數據層面，采集和質量問題比較突出，數據利用率也需提升；在模型層面，當前多模態數據的融合并不理想，模型與機器人的控制模態對齊也是難點。

比如，不同大語言模型可以使用互聯網海量信息作為訓練數據，機器人所用的具身智能模型沒有現成數據可以使用，需要投入大量時間和資源進行機器人操作實踐或仿真模擬，以收集視覺、觸覺、力覺、運動軌跡以及機器人本體狀態等多源異構數據。

據悉，真實場景數據采集成本約50萬元/萬小時，虛擬仿真數據復用率卻<30%，每臺新場景機器人仍需12—18個月重新訓練，比工業機器人多出一倍時間，直接推高了小批量試產的技術風險溢價。數據少了，模型自然不好用。

其二，小腦層的軟硬件耦合痛點。

人形機器人的大腦對物理世界進行感知與分析后，小腦要負責與現實世界的精準控制與交互，如肢體驅動、姿態平衡等。這部分主要由控制器、伺服驅動器、電機和傳感器構成。

目前，來看算法與硬件的強耦合難度極高，Aldol摔倒就是因為軟硬件的耦合不到位。

當然，不要高興太早，雖然國產人形機器人很多可以表現得像個真人，但他們從能跑會跳到能在工廠里替代人工干活，兩者之間有鴻溝。

據了解，工業場景要求精度≤0.02mm,但主流相機在動態遮擋下的感知誤差>5cm，六維力傳感器分辨率僅0.1N，只有工業標準的十分之一。能不能實現機器人養老還需要時間打磨。

最后，肢體，也就是人形機器人的“本體”。

肢體是指機器人的機械結構和實體硬件部分，是機器人實現各種功能的“物理底座”，主要涵蓋機械結構、電子器件集成、裝配設計、驅動、控制、能源等系統，協同賦予機器人仿人運動、感知環境、自主決策及持續運行的能力。

這部分難點主要在能耗和供應鏈上。

據了解，人形機器人動輒30—40個自由度，每個關節都需要輸出大扭矩，對能耗需要很高。業內測算，一臺50kg負載的機器人連續工作4小時，能耗高達2.3kWh，相當于一輛微型電動車跑20公里。

此外，雖然我國能造出人形機器人的企業不少，但核心零部件依然嚴重依賴進口。

從關鍵部件產能全球占比上，中國行星滾柱絲杠、諧波減速器合計僅19%，日本占60%，且擴產周期長達24—36個月，與需求爆發期錯配。以2028年全球人形機器人需求10萬臺/年倒推，僅減速器一項就存在8萬臺的缺口，等于現有產能翻倍才能滿足。原材料同樣受制于人。輕量化用的碳纖維國內自給率30%，高端鋪絲機被日、德實施出口管制；鈦合金粉末90%依賴進口，價格隨航空航天需求波動，導致機身減重方案遲遲降不了本。

03 "iPhone時刻"還是"虛火"一場?

人形機器人的軟件能力決定了它的泛化能力，因此從軟件自研實力上，我們可以對人形機器人廠商進行一個簡單的劃分。

技術實力強勁的企業能在核心算法或模型上基本實現自研，旨在提升軟硬件的耦合能力，為人形機器人所使用，比如，小鵬、宇樹科技、智元科技等。

目前絕大多數人形機器人本體初創企業在AI層面投入極少，因此選擇依托科技大廠多模態通用大模型賦能，也就是本體自研+大模型合作的模式。優必選旗下walker S、開普勒旗下“先行者”系列接入百度文心一言大模型、星動紀元旗下“小星”系列接入阿里通義千問和智譜清言兩家大模型等。

雖然行業剛從“實驗室”走向“批量交付”，但“價格戰”卻已提前開打。

繼宇樹3.99萬元起的人形機器人R1亮相后，作為北京機器人企業的代表，加速進化和松延動力也分別推出售價為2.99萬元和9998元的產品。R1的發布掀起了機器人價格下探的開端，僅僅三個月，人形機器人的價格已經下降近四分之三。

馬斯克曾表示，只有把成本壓到2—3萬美元，人形機器人才會迎來iPhone時刻,那么這波價格戰真的能加速人形機器人的落地嗎？

北京人形機器人創新中心負責人劉益彰曾表示，現在很多機器人企業在卷價格，已經接近底板，甚至虧本。機器人行業現階段入局者多，未必是一件好事。當前人形機器人量產剛剛開始，機器人的工藝流程、測試標準和性能標準，甚至關鍵模組接口的標準還沒有完全敲定。在這種情況下，卷價格的意義不大。

不少業內人士擔憂價格戰最終會導致惡性循環，因為當價格內卷逼近原材料，可能會導致創新成為很大的負擔，更加沒有機會再去拓展新的應用場景。

雖然有不少業內人士認為人形機器人的價值在于陪伴，但從這個角度看，長期隱憂也開始浮現。

當一個“人”形態的機器在你家中全天候收集數據時，隱私泄露的風險將如何管控？而機器人大規模替代低技術勞動力，又是否會對勞動力過剩的地區，造成新的社會失業問題？

在這場科技公司與初創企業混戰的新局中，勝負的關鍵已不在于某一單項技術的突破，而是跨系統整合能力與資本耐力的綜合較量。從資本邏輯看，人形機器人仍處于技術驗證與商業模式探索階段，企業的密集入局，更像是一場被資本預期推高的戰略性提前下注。

不過，這場融合了AI、精密制造與資本的豪賭才剛剛開始。誰能率先越過技術、成本和市場的重重迷霧,誰才能真正迎來屬于自己的"iPhone時刻"。

*題圖由AI生成