人形机器人进入“百花齐放”时代：技术突破与市场竞速下的机遇与挑战

去年以来大红大紫的人形机器人发展速度与产业热度远超预期，然而机器人本身并非新鲜概念，发展脉络可追溯至上世纪70年代，堪称一部技术突破史。

1958年首台自动泳池清洁机器人问世，1959年第一台工业机器人Unimate诞生，1973年第一台全尺寸人形智能机器人WABOT-1问世，2008年世界第一台协作机器人Baxter，2020年国内首款产业化四足机器人A1落地……过去机器人产业的每一步，都标志着机械工程技术的演进。

如今与AI技术的融合，为机器人增添了智慧因素；四足、人形等仿生形态机器人的技术突破，更是为整个行业史掀起史无前例的热潮，这与政策、资本、技术等多因素的共振密不可分。

高工机器人产业研究所所长 卢瀚宸

“特斯拉等头部企业的入局，极大地加速了人形机器人产业化的进程，使其从概念走向现实。用马斯克的话来说，人形机器人将比汽车市场更大。”在英飞凌消费、计算与通讯创新大会（ICIC 2025）上，高工机器人产业研究所所长（GGII） 卢瀚宸 在演讲中指出，这一目标的实现依赖于三大关键突破：低成本传感器的普及、具身智能模型的涌现，以及供应链的全球化协同。

目前，全球人形机器人玩家数量激增，据高工机器人产业研究所统计，全球人形机器人相关企业已达到140多家，并且还在快速增加。美国和中国在人形机器人领域的竞争尤为激烈，美国厂商多以软件、数据和大脑为核心竞争力，如OpenAI、英伟达等；而中国厂商则在硬件制造、零部件等方面具有显著优势。

卢瀚宸 在演讲中揭示了机器人领域从技术探索到产业化落地的关键跃迁。本文将从技术演进、市场格局、应用场景及核心瓶颈四大维度，解析人形机器人产业的现状与未来。

技术进展：硬件与软件协同发力

人形机器人的核心竞争力在于多模态传感器的集成与 AI 算法的协同进化。

硬件层面，人形机器人的核心零部件技术不断取得突破。在驱动系统方面，卢瀚宸特别指出，旋转关节与线性关节的成本占比高达 42.64%（2024 年数据），其中行星滚柱丝杠与滚珠丝杠是关键部件。

滚珠丝杠精度和性能的提升，为人形机器人的关节运动提供了更稳定、更精确的驱动力；行星滚柱丝杠等新型传动装置的应用，进一步提高了机器人关节的传动效率和负载能力；在电机领域，无框力矩电机和空心杯电机等高性能电机的普及，使得人形机器人的关节动作更加灵活、自然。

当前，传感器技术成为智能化的基石，人形机器人需集成视觉（CMOS图像传感器、IR传感器）、触觉（力和触觉传感器）、听觉（麦克风与扬声器）以及运动控制（惯性器件、电子罗盘）等 20 类以上传感器，仅力传感器就需配置 12-14 个，成本占比达 8.04%-10.44%。

这种高密度的传感器配置，使机器人能够实现环境感知、动作控制与安全防护的闭环。模块之间的协同，又赋予了机器人环境感知与自主决策能力。特斯拉Optimus、波士顿动力Atlas等顶尖产品已实现复杂地形行走与物体抓取，其背后是硬件精度与算法效率的同步提升。

通过对比中美机器人厂商技术路径，卢瀚宸发现国内企业在硬件集成方面优势显著，如宇树科技的 H1 机器人已实现 47kg 轻量化设计，而美国厂商更聚焦于基础模型与操作系统开发。

软件层面，AI技术的飞速发展为人形机器人注入了智能的灵魂，大语言模型、视觉算法、运动控制算法等协同作用，使人形机器人具备了感知、思考和决策的能力。卢瀚宸强调，软件与硬件的深度融合是人形机器人发展的关键，只有两者协同优化，才能实现真正的智能化。

但AI模型与数据集仍是技术跃升的瓶颈。数据显示，机器人领域最大数据集规模仅为240万场景，远低于文本（15万亿Tokens）和图像（60亿图文对），模型训练效率（如OpenVLA仅1/2916）也亟待突破。随着端到端模型（如特斯拉 Optimus Gen2）与分层决策模型（如智元远征 A1）的并行发展，具身智能有望从实验室走向商业化。

市场格局：全球出货量激增，中国厂商加速追赶

2024年全球机器人市场呈现爆发式增长：工业与协作机器人出货量超50万台，物流机器人20万台，扫地机器人1900万台，四足机器人3万台。人形机器人虽处于早期阶段，但应用场景正逐渐从工业制造、物流等B端场景向家庭服务、教育科研等C端场景拓展。

在B端，人形机器人可应用于物料搬运、工业巡检、高危作业等场景，有效提高生产效率、降低人力成本并保障作业安全。在C端，人形机器人有望在家庭服务、教育辅导、陪伴娱乐等领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多便利和乐趣。

目前涉足人形机器人的厂商数量已超140家，中美日德为主要竞争阵地。

国内厂商正快速缩小差距。优必选Walker S、小米CyberOne、傅利叶QR系列等产品在运动控制与交互能力上对标国际巨头。从关键能力对比表可见，特斯拉、波士顿动力在“基础模型”与“平台系统”上占优，而华为、优必选等国内企业在“零部件”与“智能技术”领域逐步建立优势。

卢瀚宸指出：“国产供应链的成熟，为人形机器人降本提供了可能，2024年本土核心部件成本已降低30%。”

应用场景：从“实验室”到“规模化”的路径博弈

人形机器人的应用目标已形成共识，但落地路径仍存变数。一方面，技术成熟度不足，尤其是在复杂环境下的自主决策和运动控制能力有待进一步提升；另一方面，成本居高不下，限制了其大规模普及。

卢瀚宸将人形机器人的落地路径划分为短期与长期两大阶段：

• 短期（2025-2027 年）：聚焦 To B 场景，如工业搬运（如 Digit 物流机器人）、特种作业（如电力巡检）和商业服务（如导览讲解）。GGII 预测，2026 年 To B 市场将迎来首批万台级订单。
• 长期（2030 年后）：发力 To C 市场，核心场景包括家庭服务、医疗康复与情感陪护。家庭场景对机器人的灵活性、安全性要求极高，需突破 “人机共融” 的技术瓶颈。

长期阶段的具体应用场景又分为三大类：

1. 高壁垒领域：医疗辅助、精密组装、汽车总装等工业场景，技术要求高但市场空间有限；
2. 规模化市场：家庭服务、教育娱乐、物流分拣等，技术门槛低且需求庞大；
3. 特种场景：应急救援、电力巡检、高危作业等，需兼顾可靠性与环境适应性。

他特别强调，中美厂商在人形机器人的应用目标上虽然有共识，但在落地策略上存在显著差异：美国企业（如 Figure AI）注重 “单点突破”，以物流场景验证技术；中国企业则倾向 “全场景覆盖”，通过教育、科研等低门槛场景积累数据。

以特斯拉Optimus Gen2为例，其目标场景聚焦汽车制造与家庭服务，而优必选Walker S则主攻商业服务与科研教育。随着技术的不断进步和产业链的完善，预计到2026年，人形机器人的成本将显著下降，从而推动其在更多场景的商业化应用。

卢瀚宸强调：“未来3年，谁能率先在单一场景实现规模化落地，谁就能占据产业制高点。”

核心挑战：数据、成本与生态协同

卢瀚宸指出，人形机器人产业正站在 “技术突破” 与 “场景落地”的十字路口，机遇与挑战并存。一方面，政策支持、资本投入和技术突破为人形机器人产业提供了强大的发展动力；而另一方面，尽管前景广阔，人形机器人仍面临三大发展瓶颈：

1. 数据匮乏，获取困难：机器人专属数据集规模小，跨场景泛化能力不足。真实场景数据标注成本高达 200 元 / 小时，远超文本数据的 5 元 / 千词；
2. 成本高企，存在算力依赖风险：高端芯片进口受限可能影响模型训练效率，此外高端传感器、精密减速器等部件依赖进口，本土替代需加速；
3. 生态割裂，商业模式模糊：各厂商平台系统互不兼容，开发工具链标准化程度低。未来To B 场景客单价需控制在 20 万元以内，To C 市场则需突破 10 万元价格带。

成本问题始终是制约人形机器人普及的关键。卢瀚宸在演讲中展示的 GGII 数据显示，2024 年人形机器人硬件 BOM 成本约 38.55 万元，其中芯片与线性关节占比超 40%。但随着量产规模扩大，成本曲线呈现陡峭下降趋势：千台级生产可使成本降至 19.16 万元（2027 年预测），万台级时有望突破 10 万元大关。

数据与模型的不足、技术路线的不确定性以及供应链的稳定性等问题，仍是制约产业发展的关键因素，供应链本土化成为降本核心策略。例如，宇树科技通过自主研发的无框力矩电机，将单台成本降低 30%。这种 “硬件迭代 + 供应链协同” 的模式，使中国在人形机器人产业链中占据重要地位。

卢瀚宸建议：“产学研需共建开源数据集，同时推动‘芯片-传感器-算法’全链条协同创新。”国际半导体巨头的入局，或将为运动控制芯片、边缘计算模块提供关键支持。

结语：人形机器人的“iPhone时刻”还有多远？

从1958年首台工业机器人到2024年人形机器人“百花齐放”，这一领域正经历从机械自动化到智能泛在化的质变。随着AI大模型、具身智能与半导体技术的融合，人形机器人的“iPhone时刻”或许比预期更近。

卢瀚宸预测，到 2035 年中国人形机器人市场规模将突破 200 万台，其中家庭场景占比超 60%。他建议企业采取 “三步走” 策略：短期聚焦垂直场景验证技术，中期构建数据闭环优化算法，长期布局通用 AI 生态。

能否跨越这三重门槛，将决定这场竞赛的最终胜者。正如卢瀚宸所言：“未来不属于单一技术或企业，而属于能够整合全球创新资源的生态体系。”在这场变革中，中国厂商能否从追赶者蜕变为引领者，答案将在未来五年揭晓。