人形机器人在没穿花棉袄登上春晚之前，就已经是汽车圈子里的“香饽饽”。“如果到了2025年，我们还有同行才刚开始看人形机器人，那他业务能力也太落后了。”资深自动驾驶猎头李阳（化名）告诉《财经》，他从人才流动端发现，国内汽车业对机器人业务的押注从2023年就开始升温了。自那以后，人形机器人领域一直是自动驾驶人才外流的主要方向。今年初开始，人形机器人成了汽车圈第一风口。《财经》根据官方公告不完全统计得出，当前国内已有广汽、上汽、比亚迪、小鹏、奇瑞、小米等15家车企，以及华为、地平线、禾赛科技等供应链企业，相继投入人形机器人赛道。在海外，特斯拉、宝马、奔驰、本田、丰田、现代等6家车企也提出了自己的人形机器人思路。 全球主流车企基本已入局人形机器人赛道。“行业风向标”特斯拉设定了一个宏大的量产目标，要在2027年将自己的人形机器人Optimus的产能扩大至每月10万台。虽然，目前他们的量产能力每月可能只有几十台。 （特斯拉的人形机器人。 来源： Tesla Optimus官方社交媒体账号）
尚未官宣入局的车企在暗中观望，初创机器人公司是他们的主要选择。一位汽车投资人告诉《财经》，目前机器人是车企对外投资最热门的方向，“好项目在业内竞争极为激烈，老股被争抢，一股难求”。汽车工业一直被认为是机器人产业应用落地的最大领域。64年前，通用汽车成为工业机器人Unimate的第一个客户，开启了汽车制造的自动化时代，此后，采用同时代最强技术的机器人一直在汽车制造车间里扮演重要角色。现在，车企再次站在机器人赛道前沿，和以往不同，这次，车企在AI+机器人AI+赛道上的野心更大。 短期来看，是为了提升汽车制造和销售环节的效率，长期来看，在人口增长规模逐渐见顶之后，在汽车技术已经高度成熟之后，车企需要新的增长曲线。从技术视角来看，AI技术加持，车企跨界进入人形机器人领域顺理成章—— 如果将人形机器人视为通用机器人，拥有四个轮子的智能汽车则非常接近特定场景下的专用机器人 。两者在底层技术上高度相通，同样涉及智能感知、人机交互、复杂场景下的决策控制和路径规划等技术。车企跨界人形机器人赛道，更接近于对现有技术的复用，有利于降低成本和生产周期，成本低、收益大。一个现实的问题是，高阶自动驾驶尚且没有大规模落地，比自动驾驶更复杂的人形机器人落地是不是更加遥遥无期？一个行业共识是， 即使已经升温了两三年，2025年，中国汽车企业人形机器人离真正量产还有漫长的路。车企跨界人形机器人的动机和路径看似清晰，实则充满了战略的举棋不定与矛盾 。
姿势各异，水花也有深浅人形机器人 产业 链漫长且复杂。车企进入这一领域，通常是以具备完整人形机器人研发能力的集成商角色出现。除了车企，消费电子公司、互联网企业、传统机器人制造商以及专注于人形机器人研发的厂商也纷纷以集成商的身份参与其中。 在这众多参与者中，汽车企业的优势在于其工程制造根基和强大的供应链整合能力。但是，人形机器人作为一种高度复杂的智能系统，除了工程能力， 本质上还需要具备感知能力、认知与决策能力、运动控制能力、自主导航与定位能力、交互能力、任务执行能力等几类关键的智能能力，这些技术并不在传统车企的舒适圈内 。竞逐人形机器人，车企的目的可以大致分为两种：一种是想要将其用于工业领域，目的是提升生产效率与优化成本。 比如，特斯拉计划在2025年部署超过1000台Optimus人形机器人用于工厂生产。广汽集团的GoMate人形机器人计划在广汽传祺、广汽埃安等车间生产线和产业园区率先进行应用。浙商证券预计，到2030年，中国和美国制造业的人形机器人需求将分别达到110万台和58.3万台，市场空间巨大。另一类是能力外溢化 ——把人形机器人推向工业以外如在家庭、医疗、教育等场景的应用，拓展新业务与增长点。这种更有利于提升企业的竞争力和市场估值、塑造科技品牌形象。如特斯拉在长远规划里，计划将Optimus应用于护理、餐饮、清洁、教育等家庭场景。小米的CyberOne也是用于支持家庭护理、陪伴等多种场景。中国信息通信研究院发布的《人形机器人产业研究报告》数据显示，2024 年中国人形机器人市场规模达到约 27.6 亿元，并有望在 2030 年成长为 “千亿元市场”。高盛研究预测，到2035年，全球人形机器人市场规模有望达到1540亿美元，而在更乐观的假设下，市场规模可能达到2050亿美元。也就是说，车企布局人形机器人既有短期的生产效率提升目标，也有长期的技术创新和市场拓展目的。
车企不同的目的和能力决定了入局方式不一样，如同自动驾驶的商业化过程，车企做机器人，也走了自研和合作/对外投资两条路。大多数企业选择了和专研人形机器人公司合作的方式，把自身的工程能力和专研公司的其他能力相结合。这种方式投入相对低、姿态更轻巧。比如，奇瑞汽车与AI公司Aimoga合作开发人形机器人Mornine，用作门店导购员，Mornine被嵌入了具备语言理解和生成能力的集成大型语言模型，可以模拟人类的面部肌肉运动和表情。上汽集团选的是傅利叶人形机器人，和其开展部分工厂实训，北汽、东风、一汽、比亚迪等则纷纷选的是优必选，比亚迪同时还有自研和对外投资两个方案并行。自研的车企选手也不少。小鹏汽车于2024年11月推出AI机器人Iron，拥有15个可动自由度、支持触控反馈的拟态双手。广汽则于2024年12月发布自主研发的第三代具身智能人形机器人GoMate，融合了四轮足、两轮足两种模式，并计划在2026年实现小批量生产。小米作为科技公司转型车企的另类，拥有生态优势和智能硬件基因，推出了全尺寸人形仿生机器人CyberOne，目前正推进CyberOne在自家制造产线上的分阶段落地。近期，摩根士丹利发布了一份名为《Humanoid 100》的研报，对全球人形机器人产业链上的100家核心上市公司进行了统计。其中，中国车企有3家上榜，均为自研厂商，分别是比亚迪、广汽集团和小鹏；美国车企有特斯拉；日本车企有丰田；韩国车企有现代汽车集团。也就是说，各车企在人形机器人领域的投入力度、布局方式和目标存在显著差异，所取得的进展和成果也各有不同。多位行业人士向《财经》表达了相同的观点： 人形机器人行业正处于大规模量产前的混沌期，仍存在诸多不确定。国内厂商一方面不愿在这一新兴领域落后于同行，另一方面也在谨慎观察，寻找合适的入局时机与策略 。一位机器人初创企业高管告诉《财经》，在他看来，机器人的落地路径和自动驾驶相似，都是循序渐进的过程。以自动驾驶行业作为参考的话，目前人形机器人的发展还处在自动驾驶行业2016年-2017年的水平，“行业才刚刚开始，刚开始就意味着各家还处在探索场景的阶段”。上述机器人初创企业高管表示， 2024年中时，他们判断行业已经过热，认为行业将在2025年下半年进入洗牌期。但2025年开年由DeepSeek带动的AI热让人形机器人赛道获得了更高的关注，也有更多的钱涌入 。他们已经调整了此前商业化进度的预期，车企将是他们重点开拓的目标客群。
“今年会有更多人入局。我们要做的，就只有快一点、再快一点。”
相通的技术逻辑，不同的技术等级一个现实技术问题是， 即使参与者再努力，人形机器人的商业化之路也可能比自动驾驶更漫长。小鹏汽车CEO（首席执行官）何小鹏近期与宇树科技创始人王兴兴，优必选科技创始人周剑就人形机器人的技术发展有一次交流。2月21日，何小鹏发朋友圈称，三人对人形机器人行业的发展达成共识： 当前人形机器人技术水平还接近自动驾驶的L2（辅助驾驶）初阶，但行业都期望尽早能实现可量产且具备商业价值的L3（有条件的自动驾驶）初阶能力 。他认为人形机器人从L2跨越到L3，所需要的能力和难度是此前的数十倍。自动驾驶达到L3阶段就会迎来iPhone4时刻，但人形机器人需要达到L4（高度自动驾驶，无需人类干预 ）阶段才能迎来iPhone4时刻，也就是大家想象的机器人走进千家万户成为现实。
（小鹏的人形机器人。 来源： 小鹏汽车）
自动驾驶汽车常被视为轮式机器人的一种形态，但其技术难度与人形机器人存在本质区别。前者聚焦于交通工具属性下的场景适配，后者在感知、决策、运动控制和硬件要求上面临更高的技术挑战，其应用场景也更为复杂和多样化。领先者如特斯拉，其Optimus项目的推进折行业面临的深层矛盾。自2021年Optimus推出以来，经历了四年的发展，目前已经发展到了可以应对一些工厂中的应用场景，比如在车身线中运送车身，或是从夹具中取运零部件，这些场景对运动控制精度和任务响应速度来说要求并不高。而根据特斯拉在今年1月公布的规划，Optimus计划在2025 年量产数千台，并在特斯拉工厂进行初步测试；2026 年量产 5万-10 万台，2027年再增加10倍。而根据特斯拉的测算， 只有在有能力保持100万台稳定生产状态时，Optimus的生产成本才能控制在2万美元以内 。以特斯拉的投入和产出来看，人形机器人高昂的成本限制了其大规模量产和商业化应用的时间。从运动和操控技术角度看，多位从业者告诉《财经》，尽管从企业宣传视频中看，人形机器人目前似乎可以实现多种复杂功能，但 在真实的场景下，人形机器人的动作和操控上的实际表现和普通汽车相比水平并不高明多少，更不必说在可靠性、效率等方面仍有瓶颈 。从智能化的角度来看，智能汽车经过多年的发展，高阶自动驾驶技术（L4-L5）仍未实现大规模商业化落地，其普及速度远低于最初的预期。智能汽车的应用场景相对单一且较为可控，主要集中在特定的交通环境中。相比之下， 人形机器人对通用性提出了更高要求，其应用场景更为复杂多样且难以预测 。从应用场景角度评估， 人形机器人目前主要集中在抓取搬运、装配和汽车检测等领域，在工厂中的应用需经过严格的测试和验证，周期可能长达18个至24个月 。可以想像，就像Robotaxi从实验室、向特定路段、再向城区开放道路普及困难重重一样，未来，人形机器人的应用场景从工厂进一步拓展至销售服务和家庭服务等领域，这些商业化之路并非坦途。第三方市场研究机构IDC在2025具身智能机器人技术趋势报告中提出，对人形机器人来说，大模型是重要技术驱动，大模型基于多模态数据提升机器人的感知能力，推动机器人的自主学习、决策规划能力，也正与机器人的动作训练、行为交互训练结合，有望提升动作的泛化能力。对适用于机器人的大模型来说，目前的情况是，开发所需要的物理数据比语言大模型所需要的互联网数据更短缺。物理AI仿真系统开发商松应科技CEO聂凯旋告诉《财经》，物理世界操作数据的短缺限制了人形机器人的发展。大语言模型可依赖海量互联网数据，人形机器人则需要在真实物理环境中进行大量交互操作的数据来训练其决策和行动能力。例如，大规模高质量数据的采集和处理难度极大，百万量级的数据集对于人形机器人实现泛化能力而言仍显不足。 这种数据短缺直接限制了人形机器人在复杂场景中的应用能力，使其难以实现从实验室到广泛商业化的跨越。商汤绝影是一家向车企提供通用人工智能技术的科技公司，该公司首席财务官张君毅的观点是， 中国汽车企业研发的人形机器人，离商业化应用既近也远。他的判断是：小规模商业化，出售或出租几台产品做小规模的示范性商务运营，在几年内就能实现，如果是大规模民用化、商用化，进入普通家庭，可能还需要十数年的时间 。在这场技术与商业的耐力赛中，车企看起来目前处在有利的身位，车企的制造业基因和场景资源在众多参与者中相对有能力支撑人形机器人规模化量产。尽管从长远的愿景来看，这条路注定还要经历数轮去伪存真，但中国车企的人形机器人梦或许正蛰伏于当下微小的尝试中——毕竟在飞行汽车、卫星互联网等激进的赛道，它们已证明了跨界突围的可能性。
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