智元新增人形機器人生產訂單超萬臺，具身本體路線還能卷多久？ | 獨家

4月28日，我們從接近智元機器人內部人士處獲悉，智元向供應鏈新增了超過1萬臺人形機器人的生產訂單，智元遠征系列和靈犀系列人形機器人占大部分。

根據市場研究機構Omdia此前發布的《通用具身機器人市場雷達》報告，2025年全球人形機器人總出貨量達1.3萬臺，中國廠商領跑全球。智元（AGIBOT）以超 5100 臺出貨量及39%市場份額，拿下全球出貨量與份額雙第一。報告預測，該品類將迎指數級增長，2035年出貨量有望達260萬臺。

這意味著，智元今年前4個月人形機器人的量產規模已經較2025年全年翻番，并接近2025年全球人形機器人總出貨量。

其中，遠征系列是智元的主力旗艦品牌，定位為“通用具身智能機器人”，主要包含 A2、A2-W（輪式足融合）、A2-Max 以及最新交付的遠征 A3 系列，廣泛應用于文娛表演、工業制造及實驗室場景。

靈犀定位為“交互與科研教育”品牌，包含靈犀 X1（全棧開源系列）和靈犀 X2（全智能靈巧人形系列），主打 To C 場景、養老輔助及文娛商演。

承接超萬臺人形機器人生產訂單的，則是智元此前的合作方領益智造。其中，領益智造位于東莞的生產基地，主要將生產智元人形機器人的相關結構件，機器人的組裝主要在鄭州、成都兩地的工廠。

對此，我們向智元和領益智造方面進行了求證，截至發稿未得到明確回應。

用“輕資產”模式，快速打開銷路

根據公開信息，2025年10月，領益智造與智元合資成立了東莞領智創新機器人科技有限公司，領益智造持股比例占80%。雙方的合作中，智元機器人輸出本體方案設計，領益智造負責精密制造與量產交付。

“領益智造幾乎承接了除宇樹科技之外的，其他所有主流人形機器人廠商的量產訂單。”

上述人士表示，目前的具身行業，只有宇樹科技有自己獨立的機器人規模化生產能力，并堅持機器人本體自研、自產、自銷的模式。相比之下，智元則更希望通過輕資產的方式運營，借助供應鏈的能力實現產品快速迭代和提升機器人產品銷量。

智元機器人成立于 2023年2月。當年8月，成立僅半年的智元，便發布了首款通用人形機器人“遠征 A1”。2年后，智元宣布收購上緯新材63.62%股份，后者二級市場股價在2個月時間漲超10倍。

同年，智元機器人和宇樹科技還一度在“全球人形機器人出貨量榜首”排名上，展開角逐。

智元援引研究機構Omdia的報告數據稱，公司以超 5100 臺出貨量及39%市場份額，拿下全球出貨量與份額雙第一。

宇樹科技則發布澄清公告稱，“目前各種機器人形態多樣，建議大家請勿把不同類型的機器人數量，直接合并在一起對比。 ”

宇樹科技披露2025年人形機器人實際出貨量超5500臺（指實際出售發貨給終端客戶的數量，并非訂單數量，訂單數量更高），2025年本體量產下線超6500臺，且均為宇樹純人形機器人的數量，不含雙臂輪式等其他機器人產品。

當紀錄被輕易打破，具身本體路線還能卷多久？

結束與宇樹科技的排名爭奪之后，智元在2026年的擴張速度再度加快。

組織架構層面，智元分拆旗下四足機器人（機械狗）業務，成立獨立子公司智元酷拓，目標是2026年營收達到5億元，并計劃在2030年實現100億元營收。

同時，智元成立了控股子公司覓蜂科技，由高級副總裁姚卯青擔任董事長，該公司專門負責具身智能所需的數據基座。在此之前，智元還推出了機器人租賃平臺擎天租，由聯席總裁姜青松領導，旨在通過“訂閱式服務”降低企業的采購門檻。

在合作伙伴大會上，智元集中發布了四大本體新品。智元創始人、董事長兼CEO鄧泰華還表示，截至 2026 年 3 月，智元已達成全球首個通用具身智能機器人 10000 臺下線交付，計劃 2027 年實現營收達 100 億元，2030 年挑戰 1000 億元。

可以說，智元試圖通過各種方式來拉升機器人的出貨量，以此擴大營收。但是，隨著具身本體能力走到盡頭，具身大腦的技術收斂路徑仍不清晰的情況下，智元既定的營收目標將變得難以實現。

一個可以支撐的事實是，2026年的人形機器人馬拉松比賽上，榮耀旗下“閃電”機器人的半馬成績，已經大幅超越了宇樹。并且，榮耀機器人從立項到大幅超越宇樹科技，只用了不到一年的時間。而宇樹走到今天，花了10年。

這意味著，當機器人供應鏈逐漸走向成熟，不同廠商的具身智能本體水平會被迅速拉平。

而另一方面，機器人除了運動能力在快速提升之外，更多涉及“真實干活”的靈巧操作仍進展緩慢。

軟件模型上，VLA（視覺-語言-動作）端到端模型、世界模型（World Model）、分層控制（大腦-小腦協同）、多模態大模型+原子技能庫等多種技術路徑仍在并行發展，尚未形成統一共識。

硬件設計方面，關節構型、靈巧手設計等存在顯著差異，成本與性能的跨度依舊很大。

更重要的是，與依賴互聯網海量文本的大語言模型不同，具身智能需要的是機器人與物理世界交互產生的“任務級、過程級”多模態數據，其采集面臨成本極高、效率極低、標準缺失、質量不均等多重挑戰。

“目前，各家強調的出貨量、訂單量，其實意義不大。”相關行業人士表示，在真正能指導干活的具身智能基礎模型還沒有出現之前，所有廠商的宏大計劃都是一個美好的故事。（文 | 科技潛線，作者 | 饒翔宇 編輯 | 楊林）