春晚人形機器人爆火！看完供應鏈發現，它像極了2017年的電動車！

2026年農歷馬年除夕，全球科技圈的目光被鎖定在了央視春晚的舞臺上。

宇樹科技（Unitree）、銀河通用（Galbot）、諾亦騰（Noetix），中國人形機器人的“新勢力”軍團同臺競技。

在《武Bot》節目中，數十臺機器人不僅完成了復雜的隊形變換，更在毫秒級的動態控制下演示了醉拳與雙截棍。

路透社等海外媒體，將這場春晚表演稱為“人形機器人的超級碗時刻”，認為這是中國科技產業向全球發出的明確信號：在電動車之后，中國已經準備好主導下一個技術變革。

然而，熱鬧屬于觀眾，焦慮屬于玩家。

當我們把視線從春晚舞臺移開，翻開人形機器人背后的產業格局，水面之下的冰山才真正顯露：一場關于供應鏈控制權、AI定義權和量產經濟賬的血腥戰役，已經在2026年的春天正式打響。

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中國機器人春晚的喧嘩與焦慮

中國機器人春晚的表現無需贅述，更值得關注的是背后的技術與產業信號。

技術層面，2025年還顫顫巍巍的雙足機器人，如今跳起街舞也非常自然，硬件性能的上限還在不斷打開。

產業層面，我們看到的則是更為直接的競爭與焦慮。

國內外媒體報道，四家機器人公司為登上春晚舞臺砸下了1億元！這種不惜重金求曝光背后，除了春晚的號召力，更多是因為所有人都意識到：2026年或許就是人形機器人公司留在牌桌的最后窗口期。

春晚播出的三周前，2026年1月21日，特斯拉在弗里蒙特工廠正式啟動了Optimus Gen 3的量產線；與此同時，Figure AI啟用了代號為BotQ的工廠，目標是四年內生產10萬臺機器人。

無論國內外，人形機器人公司都開始高喊同一個詞：量產。

春晚的聚光燈只是把這場競賽照得更亮了些。

春晚《武Bot》機器人集群表演畫面為什么量產成為新的口號？

量產為何會成為行業的統一目標，除了各家公司都急于講出商業化故事，更重要的是量產或許是機器人智能，通往“Physical AI”的唯一門票

為什么這么說呢？

與ChatGPT等AI大模型依靠互聯網海量文本訓練不同，人形機器人需要的是“物理世界的真實數據（Ground Truth）”，關于重力、摩擦力、接觸反饋的數據。

摩根士丹利有過一個估算，與互聯網數據相比，人形機器人領域積累的物理數據可能只有萬分之一。

這里有個類似的案例可以做參考。AlphaFold2，DeepMind開發的蛋白質結構預測模型，讓創始人Demis Hassabis獲得了2024年諾貝爾化學獎。

AlphaFold2訓練所用的蛋白質結構數據，是全球科學家花了近50年時間沉淀下的，這個數據集的規模還不到同期GPT-3等大語言模型訓練數據的0.3%。

好在AlphaFold2出現后，蛋白質預測與驗證的速度大大加快，數據沉淀的飛輪正式啟動，引導了此后AlphaFold3等新變革持續出現。

AlphaFold2論文圖示

人形機器人面臨的數據困境比蛋白質預測還要嚴峻，AlphaFold至少有50年積累的結構化數據庫可用，而機器人的物理操作數據幾乎從零開始收集。

每一次抓取、每一步行走、每一個力反饋，都需要真實的機器人在真實的環境中實際執行才能獲得。

“為了得到一臺優秀的機器人，你必須先制造大量‘糟糕’的機器人。”（To Get Good Robots, You Need to Build Bad Robots），這正在成為人形機器人領域的量產共識。

中美路線大分流：技術縱深 vs. 規模紅利

量產的目標是相同的，但中美兩國企業正在走出截然不同的路徑。

美國路線是“垂直智能”。以特斯拉、Figure AI和波士頓動力為代表，它們背靠資本和車企需求（如寶馬、現代），主攻高單價、高壁壘的工廠自動化場景。

Tesla Optimus Gen 3：擁有22自由度的靈巧手，雖然初期產能緩慢，但目標直指年產百萬臺。

Figure 03：主打“零樣本學習”（Zero-shot learning），即機器人看一遍視頻就能學會任務，核心賣點是極速部署能力。

宇樹G1、Figure 03、Optimus

中國路線則是“量產降價”。中國企業正在復刻電動車行業的成功打法，利用供應鏈優勢快速壓低成本，多場景同步試錯。

宇樹科技（Unitree）：春晚上的G1機器人便是典型，簡配版價格殺到了1.6萬美元（約10萬人民幣），這在幾年前是無法想象的。

智元機器人（Agibot）：不僅拼硬件，還開源了仿真平臺，試圖通過構建生態（Ecosystem）來構筑護城河。

優必選（UBTECH）、銀河通用等其他機器人品牌也在飛機制造、醫療場景等做出嘗試。

簡而言之：美國在賭AI的潛力，造出“像人一樣思考”的機器，定義機器人的靈魂；中國在賭制造的潛力，用更便宜的機器人占領市場，反向構建智能飛輪。

供應鏈真相：電動車的第二增長曲線

說到制造，人形機器人之所以能在2026年爆發，最核心的原因就是：它背靠電動車（EV）培育的成熟供應鏈。

海外投行2025年做過一次人形機器人產業鏈梳理，當時的數據顯示，中國企業占據了全球人形機器人供應鏈63%的份額，如果不考慮智能部分（AI），在身體（硬件）環節更是擁有統治級優勢。

結構與傳動：拓普集團、三花智控等特斯拉EV的一級供應商，正在切換為機器人執行器供應商。

減速器：綠的諧波、雙環傳動等企業實現國產替代的同時，也在邁入這個領域。

傳感器：占機器人硬件成本37%，速騰聚創、豪威科技等中國企業已占據重要生態位。

電池領域更為有趣。

人形機器人的軀干空間極其有限，卻需要驅動幾十個關節和高算力芯片，這意味著它需要極高的能量密度和瞬間功率輸出。

中國主導的磷酸鐵鋰（LFP）電池雖然便宜，但在密度上略顯吃力。這讓韓國電池巨頭三星、LG等看到了反擊機會，它們正在力推高鎳三元電池甚至全固態電池，希望能在美國人形機器人產業發展中分到新的份額。

人形機器人供應鏈（部分）
2026，誰能留在牌桌上？

2026年的人形機器人，像極了2017年的電動車：

產品還很粗糙，成本還很高，90%的公司會在未來兩年死掉。但產業鏈已經成型，數據飛輪已經啟動，留給后來者的窗口正在快速關閉。

身體決定量產下限，大腦決定智能上限。

王煜全在1月的CES現場考察后就曾判斷：機器人的泡沫已起，但其中確實蘊藏著有價值的未來賽道。

最值得關注的，不是誰家的機器人在春晚翻了幾個跟頭，是：

誰在悄悄鎖定供應鏈的關鍵卡位？

誰手里攥著Physical AI的核心數據？

誰能跨越電動車和機器人的周期？

要回答這些問題，你需要帶著產業眼光，穿透展商的營銷話術，直擊技術的真實水位。

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