人形机器人“量产元年”开启：政策、资本、技术“三驾马车”拉动万亿新赛道

【摘要】人形机器人量产元年正式开启，在政策、资本、技术“三驾马车”的强力驱动下，一个全新的万亿级赛道正加速成形。产业正沿着从工业制造到全场景覆盖的路径演进，尽管挑战重重，但一个人机协同的新时代已然破晓。

引言

如果将时间的指针拨回一年前，人形机器人似乎还停留在科幻电影的想象与实验室的“蹒跚学步”之中。仅仅是完成简单的行走，就需要小心翼翼地维持平衡，每一步都如履薄冰。

然而，技术演进的速度远超想象。如今，站在行业前沿的玩家们，其麾下的人形机器人早已脱胎换骨。它们不仅能稳健地行走于各种地面，更能在田径赛道上奔跑，随着音乐节拍翩翩起舞。甚至，完成跳高、自由搏击这类对运动控制、平衡能力和爆发力有着极致要求的动作，也已不在话下。在持续的高强度运动中，它们展现出的高度稳定性和耐久性，标志着一个质变的到来。

性能的飞跃，直接点燃了商业化的引信。全球人形机器人产业的商业化进程，仿佛被摁下了“加速键”。2025年，正被业界普遍视为全球人形机器人的“量产元年”。一个崭新的万亿级赛道，正在我们眼前徐徐展开。

一、🚀 商业化破冰，量产大潮已至

全球机器人产业正以前所未有的速度重塑世界格局。在这场变革中，人形机器人凭借其与人类相似的形态所带来的天然通用性优势，正从封闭的实验室大步迈向喧嚣的工厂、繁忙的零售店，乃至温馨的家庭。它，正在成为下一个万亿赛道的核心主角。近期，众多企业密集公布的量产交付进展，便是这一趋势最直接、最有力的证明。

1.1 从实验室到流水线，交付与市场预期

纸上谈兵的时代已经过去，真金白银的订单和实实在在的交付，才是衡量一个产业成熟度的最终标尺。

• 开普勒机器人相关负责人透露，其公司的K2大黄蜂人形机器人已于8月4日启动小批量量产，今年的生产目标是百台左右，主要交付给车企用于物流场景，以及高校用于教育科研。在此之前，他们已经手握来自这两大领域的明确订单。

• 松延动力则在8月初宣布，公司在7月份已量产交付了105台人形机器人，环比增长高达176%。自今年6月正式启动量产以来，松延动力已累计收获了超过2000台的订单。随着这些订单的陆续交付，意味着这家公司已经初步跑通了从研发到生产再到销售的商业化闭环。

• 智元机器人的雄心更为宏大。其董事长兼CEO邓泰华透露，今年公司的出货量预计将达到几千台，明年则剑指几万台，并希望在未来几年内，将年产能提升至数十万台的规模。

• 优必选作为行业内的老牌玩家，今年同样斩获了大量商业批量订单。据测算，面向工业、商用等不同应用场景，优必选今年的总交付量有望突破上千台。

• 天太机器人更是创下了一个惊人的纪录。他们与山东未来机器人技术有限公司等合作伙伴签署了一份高达10000台的人形机器人订单。这笔订单不仅是全球人形机器人行业诞生以来数量最大的单笔订单，更将目光精准地投向了潜力巨大的家庭康养赛道。

除了上述企业，特斯拉、Figure AI、小鹏汽车、宇树科技、星动纪元、千寻智能、众擎机器人等，据不完全统计，已有超过十家企业开启了人形机器人的小批量生产。更大规模的量产交付，正在紧锣密鼓地进行中。

市场的热情也反映在对未来的乐观预期上。盖世汽车研究院预测，到2029年，全球人形机器人市场规模有望超过1500亿元。摩根士丹利的预测则更为大胆，认为2035年市场规模将达到5000亿美元，到2050年甚至可能突破5万亿美元。为了更直观地展现这一爆发式增长的轨迹，多家研究机构给出了具体的市场规模预测。

市场规模预测

从上表可以看出，无论是市场规模还是出货量，未来十年都将呈现出指数级的增长态势。在这片蓝海中，中国凭借庞大的应用场景和完善的制造业基础，有望成为全球最大的应用市场。

1.2 工业制造，率先落地的“首发阵地”

在众多潜在的应用场景中，工业制造，特别是汽车制造业，成为了人形机器人商业化落地的“首发阵地”。这并非偶然，而是遵循着一条“从易到难、从专到泛”的清晰商用规律。

工业场景的核心优势在于其高度结构化的环境。工厂的生产线路径相对固定，任务流程高度标准化，环境变量可控。机器人在这里需要完成的，大多是重复性的搬运、装配、质检等工作。这对机器人的通用智能和环境适应能力要求相对较低，技术门槛也因此得以降低。

这与自动驾驶技术的演进历程高度相似。在自动驾驶领域，矿区、港口、机场、环卫等封闭或半封闭的专用场景，由于交通要素单一，技术验证与系统优化难度可控，被普遍认为是高阶自动驾驶最先实现商业化落地的领域。近年来，这些垂直细分市场涌现出大批创新企业，就是最好的例证。

如今，人形机器人正在复刻这一路径。

• 特斯拉的第三代人形机器人Optimus Gen3，已经在美国的工厂进行实测。更有报道称，Optimus已在上海超级工厂承担电池组装任务，其效率据称比人工提升了整整3倍。马斯克的目标是，在2026年实现量产，并在5年内达到年产100万台的惊人规模。

• 小鹏汽车的产线上，也已经部署了数百台人形机器人，用于执行各种生产任务。

• 优必选、智元机器人、傅利叶等国内企业，同样收获了大量来自车企的订单，让机器人在汽车工厂里从事货物搬运、智能分拣、零部件组装等工作。

值得一提的是，自动驾驶汽车从某种意义上说，本身就是一个专用的“轮式”机器人。它们在感知、决策、控制的产品运行逻辑上，以及在传感器、计算单元、执行器等产业链构成上，都与人形机器人存在高度的重合。正是这种天然的亲缘关系，使得汽车行业的整车厂和零部件供应商跨界布局机器人业务，正在成为一股不可逆转的大趋势。

1.3 场景演进路线图，从专用到通用

工业制造只是起点。人形机器人的商业化路径并非一蹴而就，而是遵循着一条清晰的演进路线。下表清晰地展示了其在不同关键场景下的发展现状与未来展望，揭示了从专用走向通用的宏大图景。

市场空间与应用前景

从这张路线图中可以清晰地看到，产业的重心正逐步从技术门槛相对较低、环境相对可控的B端工业场景，向技术复杂度和通用性要求更高的C端家庭服务场景迁移。

盖世汽车研究院认为，人形机器人要在康养医疗、家庭服务等领域实现商业化“破冰”，预计至少还需要3到5年的时间。星动纪元创始人陈建宇也持有相似观点，他认为以未来五年为时间节点，家用机器人有望迎来爆发式增长。在此之前，由于应用场景的持续演进和多元化需求，轮式、半身足式、全人形，甚至非人形等多种形态的机器人，将会在市场上长期共存，各司其职。

二、⚙️ 三驾马车，驱动万亿新赛道

人形机器人与具身智能赛道的突然火热，绝非偶然。这是一场由政策引导、资本加持与技术突破共同谱写的交响曲。正是这“三驾马车”的并驾齐驱，才将这个曾经遥远的梦想，拉入了商业化的快车道。

2.1 政策“指南针”，国家战略引领

如果说市场是海洋，那么政策就是指引航向的“指南针”。

自2024年概念层面完成市场预热后，2025年的《政府工作报告》首次将“具身智能”与“智能机器人”同步列为未来产业的重点培育方向。这一举动，标志着该领域的发展正式从行业自发探索，跃升为国家顶层设计的战略要务。

中央的号角一经吹响，地方政府便快速响应，形成了“全国统筹、地方竞逐”的产业发展新格局。

• 北京。作为科技创新的高地，北京目标明确，提出到2027年，要培育产业链上下游核心企业不少于50家，形成量产产品不少于50款，并在科研教育、工业商业、个性化服务三大场景中，实现不少于100项的规模化应用。

• 广东。作为制造业大省，广东则拿出真金白银。在《人工智能与机器人产业创新发展有关资金管理实施细则》中，明确对国家级制造业创新中心等四大类重点项目给予财政支持，单个项目的奖补金额最高可达5000万元。

• 上海。金融与科技中心上海同样不甘落后，提出到2027年，要实现具身智能核心产业规模突破500亿元。为此，上海设立了丰厚的支持政策，例如对关键技术攻关项目，给予最高30%且不超过5000万元的支持；对产业创新服务平台，给予最高50%且不超过2000万元的支持。

在这些头部一线城市的示范引领下，全国范围内围绕具身智能领域的产业布局竞赛已进入白热化阶段。据不完全统计，在过去短短半年里，国内已有超过20个省市发布了具身智能相关政策，从资金补贴、基础设施建设、关键技术突破、应用场景推广等多个维度，为人形机器人产业的发展提供了全方位的支持和保障。工信部更是明确提出，到2025年要实现关键技术突破并批量生产，到2027年实现规模化发展。

2.2 资本“燃料”，热钱涌入初创期

如果说政策是“指南针”，那么资本就是驱动产业前行的“燃料”。

资本市场对人形机器人赛道的嗅觉异常灵敏。根据IT桔子的统计数据，仅在2025年上半年，国内具身智能领域的投融资事件就高达114起，累计融资金额超过145亿元。这两项数据，均已超过2024年全年的总和。以下是2025年上半年部分备受瞩目的融资事件，清晰地反映了资本市场的热情。

主要融资事件

从融资轮次来看，目前具身智能领域的投资主要集中在天使轮、Pre-A轮和A轮。这一现象揭示了两个关键信息。一方面，它表明整个行业整体上仍然处于发展的初期阶段，大部分企业还处在技术研发和产品打磨的关键时期。另一方面，它也凸显了资本市场对这个赛道长期潜力的高度认可。投资机构愿意在企业最需要“粮草”的技术研发阶段就果断“下注”，陪伴其成长，共同迎接未来的爆发。

2.3 技术“核心引擎”，成本下探的基石

政策的引导和资本的注入固然重要，但人形机器人产业发展的“核心引擎”，终究是技术层面的持续突破。

从构成上看，一台人形机器人可以被粗略地分为大脑、小脑和肢体三个部分。这背后，是AI大模型、AI芯片、传感器、伺服电机、减速器、关节模组、灵巧手、电池等一系列关键技术的集合。在过去两年，这些技术都取得了显著的进步，为机器人从“能走”向“会用”的质变，提供了坚实的支撑。

2.3.1 关键部件的自主化进程

灵巧手是人形机器人与物理世界交互的终极“触点”。它需要具备高度的灵活性和精确的控制能力，才能模拟人手的精细操作。目前，市场上最先进的灵巧手产品，其自由度已经能达到22个，非常接近人类手部约21至27个自由度的水平。

• 特斯拉Optimus第三代灵巧手的自由度已提升至22个。

• 智元机器人的OmniHand 2025系列灵巧手，其灵动款与专业款分别具备16和19个自由度。

• 宇树科技今年4月推出的Dex5灵巧手，单手集成了20个自由度。

除了灵巧手，在高精度减速器、高效能电机、智能传感器等其他核心部件上，国内产业链也实现了不同程度的自主化生产。虽然在部分超高精尖的领域，如高端减速器和电机，我们与国际顶尖水平尚有差距，部分产品仍依赖进口，但整体国产化率正在快速提升。有分析认为，部分核心部件的国产化率已超过70%，甚至有乐观的报告称已达到90%。

2.3.2 国产化带来的成本优势

国产化率的提升，最直接的影响就是成本的快速下降。据盖世汽车研究院测算，在主要核心部件上，国内产品与国外同类产品相比，普遍拥有60%到70%的成本优势。这种优势，为整机价格的下探创造了巨大的空间。

2.3.3 价格“跳水”，迈向消费级门槛

技术进步和国产化带来的成本优势，最终体现在了终端产品的售价上。前两年，一台人形机器人的价格动辄上百万元，令人望而却步。而如今，价格已经大幅“跳水”。

从上表可以看出，人形机器人的价格已经从百万级下探到了数十万，甚至出现了低于10万元，乃至低于4万元的产品。这标志着人形机器人正在撕掉“奢侈品”的标签，逐步向一个更广阔的市场迈进。

有充分的理由相信，随着关键零部件技术的继续迭代升级，国产化率的不断提升，以及更大规模量产带来的规模效应，人形机器人的成本必将进一步降低，为最终走进千家万户铺平道路。

三、🚧 前路漫漫，挑战与机遇并存

毋庸置疑，人形机器人已经成功走过了“从0到1”的理论探索期，正在昂首迈入“从1到100”的产业成长期。

银河通用创始人王鹤的预测更为长远，他认为大约六年后，人形机器人产业规模有望突破10万台，对应的是千亿级的市场空间。他甚至断言，“未来10年将出现超越所有工业机器人总量的市场，再往后10年，可能超越汽车、手机行业，成为真正的万亿级市场”。

然而，前景虽然无限光明，但通往未来的道路上，依然布满了荆棘与挑战。

3.1 “专项选手”的局限性

当前的人形机器人，更像是一个个身怀绝技的“专项选手”，而非无所不能的“全能选手”。它们可以在特定的、结构化的场景中高效完成单一或少数几项任务。但是，一旦场景发生变化，或者任务变得复杂，其性能便会大幅下降。

现有的大部分订单，也主要集中在表演展示、数据采集、固定路线巡检等非核心生产场景。它们距离成为能够适应多变环境、处理复杂任务的通用型机器人，还有相当长的一段距离。

智元机器人通用业务部总裁王闯的观点非常实在，“现在（的机器人）能替代0.6到0.7个人的工作量就不错了，还不能完全像人一样（工作）”。

甚至，许多我们看到的看似能够自主工作的机器人，其背后或多或少都需要一定程度的人工辅助。比如，有的机器人在复杂的环境中行走，遇到一个意料之外的障碍物就可能无法自行避让，需要后台的人工远程操控介入。有的机器人在抓取易碎物品时，成功率可能很低，需要人为地反复调整其抓取姿势。

3.2 智能化的“软肋”，数据与小脑

这种“专项”与“通用”之间的差距，根源在于智能化水平的“软肋”，具体体现在数据和“小脑”两个方面。

3.2.1 “数据少、复用难”的困境

和自动驾驶技术一样，具身智能算法的迭代，也极度依赖海量、高质量、多模态的数据进行“喂养”。然而，目前整个行业都面临着“数据少、复用难”的共同困境。

• 数据复用难。不同企业、不同型号的机器人，其硬件构型（如自由度、传感器类型、关节力矩等）各不相同。这使得在一个机器人上采集的数据和训练好的模型，很难直接迁移复用到另一个机器人上。

• 数据采集难。现实世界，尤其是动态的、非结构化的场景，充满了不确定性。要采集到真实、完整、有效的多模态数据（如视觉、力觉、听觉等），难度极大，成本也极高。比如在家庭场景中，老人的一个随机动作、一件物品的随意摆放，都可能让机器人采集到的数据变得无效或难以标注。

为了解决这一行业瓶颈，一些地方政府已经开始行动。广东正计划打造专门的“具身智能训练场”，用于人形机器人数据的规模化收集和生产，为开发通用型机器人基础模型提供关键的数据支撑。北京也构建了人形机器人数据训练中心，通过搭建3C工厂流水线、汽车装配线、新餐饮等十个实景应用场景，专注于数据采集与模型训练。据预计，该中心每年可产出超过百万条高质量的多模态数据。

3.2.2 “小脑”能力不足的瓶颈

如果说以大模型为代表的“大脑”负责决策规划，那么负责运动控制和精细操作的“小脑”则是另一个关键。

当前，“大脑”算法的进步速度飞快，机器人已经能基本理解复杂的语言指令，并对任务进行分解和规划。但是，“小脑”的能力却相对滞后。受制于现实世界多模态数据的采集能力不足，以及灵巧操作软件的泛化能力较弱，机器人能实现的灵巧操作能力亟待加强。

比如，在抓取不同形状、材质、重量的物体时，机器人无法像人一样，通过指尖的触觉快速调整握力、变换姿势。在进行拧螺丝、插接线等精细的组装、拆卸工作时，其精度和效率也远不如熟练的工人。

3.3 生态构建的挑战，标准与安全

除了技术本身的瓶颈，一个健康、繁荣的产业生态的缺失，也是制约人形机器人规模化发展的重要因素。

3.3.1 技术路线与行业标准之争

目前，行业的技术路线尚未完全收敛。不同企业的模型架构、硬件接口、控制协议、操作系统都不统一。这导致了几个严重的问题。

• 适配成本高昂。为不同机器人开发应用，需要进行大量的重复适配工作。

• 能力复用性差。在一个平台上开发出的优秀算法或应用，很难低成本地移植到另一个平台。

• 开发门槛高。缺乏统一的“安卓”或“Windows”级平台，使得开发者需要深入了解底层硬件，严重制约了应用生态的繁荣。

为了解决这个问题，行业标准的确立迫在眉睫。北京人形机器人创新中心已经率先行动，牵头研制了《人形机器人电驱动一体化关节接口要求》标准，旨在规范关节的机械、电气及通信接口。随后，又进一步牵头立项了《人工智能具身智能体应用框架及接口规范》团体标准。这些努力，是构建开放共赢生态的第一步。

3.3.2 成本、续航与安全伦理

最后，还有一些非常现实的问题摆在面前。

• 成本与续航。尽管整机价格在下降，但对于大规模部署而言，数十万的单价加上后续的维护费用，仍然是一笔不小的开支。同时，当前人形机器人的续航时间普遍较短，大多在2到4小时之间，高智能对应着高能耗，这极大地限制了其在实际工作场景中的应用效率。

• 隐私与安全。当机器人进入家庭、医院等私密空间，如何处理其摄像头、麦克风等传感器搜集到的海量信息？如何确保其在执行养老或看护任务时的物理安全性？这些数据隐私和安全问题，都需要建立统一、严格的行业标准和法律规范来约束。

总结

尽管挑战重重，但一个清晰的趋势已经形成，具身智能将成为继个人电脑、智能手机和智能汽车之后，又一个具有颠覆性潜力的智能终端物种。

我们正站在一个万亿级赛道的新起点上。人形机器人产业已经完成了从“0到1”的惊险一跃，正式开启了“从1到100”的规模化征程。政策的东风、资本的热情、技术的突破，共同汇聚成了推动产业前行的磅礴力量。

从工厂流水线上不知疲倦的“工人”，到陪伴长者的贴心“护工”，再到探索未知险境的勇敢“先锋”，人形机器人产业正在开启无限的可能。当机器人能像人类一样理解世界、自主行动时，一个深刻的“人机协同”新时代，必将加速到来。前路虽远，行则将至。

📢💻 【省心锐评】

技术突破与成本下探是表象，真正的奇点在于通用大模型与物理世界的深度融合。产业爆发的号角已吹响，但通往“家家都有机器人”的路，仍需跨越数据、标准与伦理三座大山。