“工廠新藍領” 上線：具身智能人形機器人如何撬開 480 億工業流水線賽道？

當前制造業正面臨勞動力結構性短缺與柔性化生產轉型的雙重訴求：傳統工業機器人雖能勝任固定工位的高速、高負載作業，但難以適配半柔性、小批量多品類的短鏈條任務，而具身智能驅動下的人形機器人，正成為填補這一缺口的 “新一代藍領” 潛力載體。

從落地實踐看，工業場景中的人形機器人當前已可勝任搬運、質檢等人工參與度高、工序相對獨立的短鏈條任務，與傳統工業機器人形成互補定位；但基礎組裝類任務仍處于初步測試階段，且具身大腦發展滯后、復雜長鏈條任務處理能力不足等問題，制約著其向更多工序拓展。商業化層面，ROI 是落地核心 —— 要實現 2 年回本的行業最低目標，人形機器人需將售價降至十萬元級別，同時效率提升至人工同等水平。

值得關注的是，工業場景因標準化程度高成為具身智能的核心訓練場，輪式形態憑借穩定、長續航等優勢成為當前首選落地形態；車企與機器人企業的協同（如特斯拉、小鵬及 Walker、Figure 等產品）正加速技術與場景結合，預計到 2035 年，中國汽車制造、電子制造、物流倉儲三大領域的人形機器人總需求量將達 48.4 萬臺，市場空間超 480 億元。

在此背景下，探究人形機器人如何突破技術、成本瓶頸，從短鏈條任務逐步站上工廠流水線，成為具身智能產業落地的關鍵命題，本報告將圍繞這一核心展開深度分析。

一、人形機器人自主泛化能力提升后可向更多工序拓展

在工業場景中，人形機器人現階段優先匹配搬運、質檢類任務，商業化推進的核心是關注投資回報率（ROI）；待其自主泛化能力提升后，可拓展至更多工序。人形機器人與工業機器人依據能力差異形成互補定位：工業機器人聚焦固定工位的高速、高負載、精準重復作業，人形機器人則以貼近人類的方式參與生產，具備柔性化特點，可適配小批量、多品類任務，且部署維護門檻更低。其在工業場景的落地從短鏈條任務起步，積累數據提升能力后逐步承接復雜任務；工業場景因標準化程度高成為具身智能的 “訓練場”，輪式形態憑借穩定、長續航等優勢，成為當前工業應用的首選。

從適配任務看，搬運、質檢類任務具備半柔性、人工參與度高、工序相對獨立的特點，契合當前具身大腦的發展水平，人形機器人已可勝任；基礎組裝類任務目前仍處于初步測試階段。ROI 是商業化落地的核心卡點：要實現 2 年回本的最低目標，機器人售價需降至十萬元級別，同時效率要提升至人工同等水平。當前具身大腦發展滯后，處理復雜長鏈條任務的能力不足，精細操作所需的靈巧手耐久度、靈活度等也有待提升，待泛化性能優化后，人形機器人可向更多工序拓展。

需求端來看，解決勞動力短缺與替代危險環境作業是核心驅動，預計到 2035 年，中國汽車制造、電子制造、物流倉儲三大領域的人形機器人總需求量將達 48.4 萬臺，市場空間達 483.6 億元；車企（如特斯拉、小鵬）與機器人企業（如 Walker 系列、Figure）的協同，正推動人形機器人在工業場景的落地。

適配任務分類：人形機器人當前優先匹配搬運、質檢類任務（這類任務具備半柔性特征、人工參與度高，且屬于短鏈條、工序相對獨立的類型）；基礎組裝類任務（如螺絲預緊、零件預安裝等）目前處于初步測試階段。

重點關注ROI、泛化性、靈巧手

• ROI：這是商業化落地的核心卡點，要實現 2 年回本的目標，需將機器人售價降至十萬元級別，同時效率提升至人工同等水平；

• 泛化性：當前具身大腦發展滯后，處理復雜長鏈條任務的能力不足，待泛化性能提升后，人形機器人可向更多工序拓展；

• 靈巧手：精細操作能力有待提升，靈巧手的耐久度、靈活度、力度控制是當前的核心難點之一。

需求驅動市場：預計 2035 年，中國工業場景中汽車制造、電子制造、物流倉儲三大領域的人形機器人總需求量將達 48.4 萬臺，市場空間達 483.6 億元；車企與機器人企業相互配合，是推動其落地的核心力量。

二、工業制造柔性化需求提升，輪式形態將成為首選

2.1 人形機器人與工業機器人形成互補定位，適配柔性化發展趨勢

當前現代制造業正朝柔性化方向演進：產線多品類混流生產、產品迭代節奏加快、制造工藝非標準化且多樣化，這對智能制造系統的復雜工藝適配能力與制造精度，都提出了更高要求。

人形機器人并非要取代工業機器人，而是與之協同發展：其長期目標是成為通用工具，但受限于當前技術水平，短期內無法完全替代人工，因此會與工業機器人、人工形成 “人工決策 + 工業機器人精準執行 + 人形機器人柔性銜接” 的模式 —— 既保留工業機器人的效率優勢與人工的決策能力，又憑借半柔性特點銜接工序，讓產線兼具高精度、高柔性與高安全性，適配制造業柔性化趨勢，同時填補部分人工崗位的勞動力缺口。本文探討的人形機器人不僅限于雙足形態，還涵蓋輪式底盤等不同下肢形式。

人形機器人與工業機器人依據能力差異形成互補定位：傳統工業機器人專注固定工位的高速、高負載、精準重復作業，而人形機器人以更貼近人類的方式參與生產流程，具備柔性化特點，二者的具體能力差異如下：

• 移動能力：工業機器人固定軌跡作業，人形機器人柔性靈活。工業機器人依托固定基座執行固定軌跡，活動范圍受限；人形機器人采用輪式底盤或雙足移動機構，具備自主移動能力，身形接近人類，可自由穿行工廠通道、跨工位作業，無需專用工裝改造。

• 環境適應能力：工業機器人依賴結構化場景，人形機器人兼容非結構化場景。工業機器人需在參數穩定的結構化場景中作業；人形機器人通過視覺、力覺等傳感器實時感知環境，可動態調整動作，適配非結構化場景。

• 任務適配能力：工業機器人專注標準化批量作業，人形機器人適配小批量多品類任務。工業機器人聚焦標準化、大批量的單一重復任務；人形機器人相對更適配小批量、多品類的柔性化任務，如多品類混流搬運、定制化產品質檢。

• 部署與維護：工業機器人是高門檻專用工具，人形機器人目標是低門檻通用。工業機器人需專業人員操作、部署周期長；人形機器人的長期目標是快速適配現有產線，與 AGV、工業機器人等協同構成智能制造體系。

• 在作業精度與負載能力上，工業機器人的表現優于人形機器人：工業機器人在高精度、高負載場景具備明顯優勢，大型機械臂可搬運數十至上百公斤工件，重復定位精度達 ±0.1 毫米，適用于汽車車身焊接、噴涂等高精度需求場景；當前主流人形機器人額定負載多在 20 公斤以內，動作精度也低于工業機械臂，焊接、涂裝等高精度工序仍需長期依賴工業機器人。二者是互補而非替代關系：人形機器人的性能介于人工與工業機器人之間，精度、負載雖不及工業機械臂，但勝在靈活通用；工業機器人仍是執行高精度、高剛性重復任務的最佳選擇，而人形機器人則通過柔性優勢，覆蓋工業機器人與人工之間的任務環節，構建人機協作、優勢互補的智能生產體系。

2.2 人形機器人從短鏈條任務起步，能力提升后逐步承接復雜任務

人形機器人在工業場景的最終目標，是執行通用復雜長任務，實現惡劣環境下的人工替代、填補勞動力缺口：它可直接在現有人工工作環境作業，無需額外產線改造，靈巧手設計使其具備多用途能力，能在倉庫、產線等場景執行多任務；在高溫、噴涂等危險場景中，它可替代人工作業；在發達國家勞動力短缺、人口老齡化背景下，其自動化替代需求更迫切（預計 2030 年全球制造業將缺近 800 萬勞動力）。

初步落地階段，人形機器人從短鏈條任務起步，通過積累作業數據訓練模型、提升能力：具身智能高度依賴數據，而當前人形機器人的具身大腦尚不足以處理復雜長任務，因此先承接工業機器人與人工工位間的工序，逐步積累交互數據以優化能力。

目前工業場景中，具身智能已能實現柔性搬運、質檢等任務：物流搬運中，它可自主移動并與設備協同，完成多品類混流搬運；質檢場景中，質檢場景中，依托于視覺識別和多模態傳感技術，人形機器人可以完成外觀，尺寸等質量檢測作業，例如在電子元件組裝過程中，檢測到表面缺陷或尺寸不符的情況。

未來，它將向已實現任務的上下游環節拓展，形成更長任務鏈，能力提升后逐步承接復雜任務，最終實現承擔人工工位、執行通用化復雜長任務的目標。裝配任務場景中，人形機器人具備靈活操作能力，適配多變工位，在汽車制造、電子產品生產中具備市場空間。例如，在汽車裝配線上，人形機器人可以承擔螺絲擰緊、部件安裝等任務，其優勢在于操作靈活性高，適應能力強，彌補了人工或傳統機械臂在這方面的不足。人形機器人從短鏈條的搬運、質檢，逐步拓展到裝配，最終實現在工廠中承擔人工工位，執行通用化復雜長任務。

2.3 工廠成為機器人應用的訓練場，輪式形態將成工業場景首選

在工業、家庭、商業服務三大場景中，工業場景是人形機器人的 “訓練場”：這源于場景復雜度與標準化程度的差異 —— 現代工廠作業環境相對結構化，物料、設備、操作流程均有標準化特征，人形機器人更易識別物件、遵循流程；而家庭環境物品繁雜、行為不可預測，商業服務場景交互多元，因此工廠會先成為其自主智能的訓練場，待技術成熟后再向其他場景拓展。

未來工業場景中，人形機器人的部署分三步：

• 實驗室驗證與小范圍試點：篩選出當前機器人可勝任的工種（如搬運、質檢），在實驗室或測試線反復調試，確保穩定完成單一任務并達到人工水平；

• 仿真線或試制線運營：將機器人部署到接近真實的可控環境中，在寬松節奏下工作，積累數據、優化算法，完成耐久測試并提升成功率；

• 擴大實際應用：先從次級產線空間（如倉儲物流區）切入，待表現穩定后演進至核心產線，逐步增加投入比例與覆蓋工位，實現常態化部署。輪式形態將成為工業場景的應用首選：它相比雙足機器人，移動速度更快、穩定性更高、續航更長；工業場景對穩定性、續航的需求更高（機器人跌倒可能破壞產線，續航不足會縮短工作時間），因此輪式形態更適配實際需求。

三、人形機器人優先適配搬運與質檢類任務，需重點關注 ROI

3.1 現階段優先匹配搬運、質檢類任務，后續逐步拓展至基礎組裝類任務

以汽車制造及電池組裝產線為案例，拆解具體工作流程，可分析出其中適合人形機器人參與的任務環節：汽車制造包含沖壓、焊接、涂裝、總裝四大車間，而新能源汽車時代新增了電池組裝產線。

沖壓車間的工作步驟包括材料預處理、模具安裝與調試、核心沖壓階段、質量檢驗、零件分揀：

• 材料預處理：鋼卷經開卷機放卷、校平材翹曲、定尺裁剪、清洗脫脂、表面覆膜等；

• 模具安裝與調試：按生產車型更換模具、通過定位銷精準固定、調試沖壓參數；

• 核心沖壓階段：完成落料、拉延、修邊、沖孔 / 翻邊 / 整形等工序；

• 質量檢驗：測量關鍵尺寸、檢查表面裂紋、褶皺、劃痕等缺陷；

• 零件分揀：將合格零件分類碼放，通過 AGV、叉車轉運至焊接車間。

沖壓車間中，適合人形機器人參與的任務主要是柔性上下料、柔性質量檢測、分揀與輔助轉運；核心沖壓階段因要求高節拍、高精度，仍適合由工業機器人完成：

• 柔性上下料：人形機器人可從料架取不規則坯料，更換不同車型坯料時無需更換夾具；

• 柔性質量檢測：通過視覺傳感器掃描零件表面，識別缺陷并抽樣檢測關鍵尺寸；

• 分揀與輔助轉運：可應對多車型零件分揀，將合格零件碼放至 AGV 料箱，或補充坯料至沖壓線。

焊接車間相關

焊接車間的工作流程包含焊前準備、分總成焊接、總成焊接、焊后處理、質量檢測五大環節：

• 焊前準備：完成沖壓件的清洗預處理，以及精準定位夾具的安裝與預固定；

• 分總成焊接：對地板、側圍、車頂等組件開展點焊、弧焊、激光焊作業；

• 總成焊接：完成各分總成的拼裝、車身整體焊接，以及精度校準；

• 焊后處理：進行毛刺清理、焊縫打磨、防銹處理；

• 質量檢測：開展焊點強度測試、氣密性檢測、外觀檢查、超聲波檢測。

在焊接車間中，人形機器人適配的任務主要是柔性物料搬運與定位、焊后質量檢測；核心焊接環節因精度要求高且屬于固定工序，仍由工業機器人負責。其中，柔性物料搬運與定位方面，它可抓取車門內板、側圍件等不規則板材并放置到夾具，多車型混線時還能自動識別、切換對應零件；焊后質量檢測方面，它能通過視覺掃描結合 AI 算法分析焊縫，還可進入車身內腔等小空間完成檢測。

涂裝車間相關

涂裝車間的工作步驟涵蓋前處理、電泳底漆、中間涂層、面漆、后處理、質量檢測：

• 前處理：通過脫脂清洗去除污染物與殘留油膜，經表調活化、磷化處理提升附著力，再做鈍化封閉增強防腐蝕性；

• 電泳底漆：將車身浸入電泳槽形成均勻底漆，后續進行循環清洗、烘干；

• 中間涂層：完成焊縫密封、車底防護、中涂噴涂、打磨平整；

• 面漆：開展色漆準備、色漆噴涂、清漆噴涂；

• 后處理：進行外觀目視 / 毛刺修復、漆膜微小缺陷處理、拋光打蠟；

• 質量檢測：完成外觀目視 / 光澤檢測、膜厚檢測、耐劃傷 / 耐化學品等性能檢測。

涂裝車間里，人形機器人適配的任務是前處理 / 中涂階段的柔性物料搬運、后處理階段的質檢。物料搬運上，它可負責焊接到涂裝的車身轉運定位，也能完成保險杠、翼子板等小型零件上料，適配多車型混線的柔性作業；質檢環節，它能在后處理階段通過視覺掃描識別缺陷，同時完成膜厚無損檢測、縫隙檢測。

總裝車間相關

總裝車間的工作流程包括內飾裝配、底盤裝配、外飾裝配、最終裝配、質量檢測：

• 內飾裝配：安裝儀表臺、頂棚等基礎內飾，以及座椅系統、方向盤等功能內飾；

• 底盤裝配：完成動力總成、懸架系統、制動 / 轉向系統的安裝，以及車身底盤合裝；

• 外飾裝配：進行車門總成、前后端模塊、玻璃的裝配；

• 最終裝配：開展油液加注、車輪裝配、整車電子系統檢測調試；

• 質量檢測：包含外觀 / 內飾功能 / 底盤檢查等靜態檢測，以及四輪定位、道路測試等動態檢測。

在總裝車間中，人形機器人適配柔性物料搬運與定位、質量檢測類任務，同時已初步測試用于基礎組裝。柔性物料搬運與定位方面，它可在多車型混線中分揀、配送零部件，抓取不規則零件并放置到裝配位；質量檢測方面，能承擔儀表臺總成等部件的靜態檢測；基礎組裝方面，它可參與懸架、車門、車輪等初步安裝，但這類任務物理交互復雜，技術難度遠高于搬運 / 質檢，目前處于初步測試階段。

電池組裝產線相關

電池組裝產線的工作步驟包含液冷板安裝、電芯揀選、模組安裝、氣密性檢測、高低壓線束安裝、上蓋安裝：

• 液冷板安裝：裝配液冷板、水管、導熱墊；

• 電芯揀選：對電芯進行分類、篩選、分揀；

• 模組安裝：將電芯組裝并安裝至底板；

• 氣密性檢測：通過加壓、保壓檢測水冷系統氣密性；

• 高低壓線束安裝：裝配高壓線、低壓線及電池管理系統（BMS）；

• 上蓋安裝：完成阻隔隔熱防護層、上蓋的安裝與緊固。

在電池組裝產線中，人形機器人適配電芯揀選任務，同時初步測試用于基礎組裝。電芯揀選方面，它可完成柔性化分揀作業，適配人機協作場景；基礎組裝方面，能參與液冷板管線、高低壓線束、上蓋等初步安裝，但這類任務物理交互復雜，技術難度高于搬運 / 質檢，目前處于初步測試階段。

人形機器人的任務適配分析。拆解各工序后可發現：人形機器人當前優先勝任搬運、質檢類任務。優先適配的原因是：這類任務既具備半柔性、人工參與度高的特點（未被傳統自動化全面覆蓋），又屬于短鏈條、工序相對獨立的類型（契合當前具身大腦的發展水平）。同時，它能憑借柔性特點，在孤立工位間實現物流銜接（如與 AGV 協同完成零件末端傳送、為裝配位遞料），彌補固定傳送帶、AGV 在狹窄空間 / 復雜路線下的不足。

而基礎組裝類任務（如螺絲預緊、線束插接等），人形機器人目前處于初步測試階段。這類任務是標準化簡單裝配作業，它可從這類任務入手積累數據與經驗，后續再向復雜裝配工序拓展。

搬運類任務案例-汽車制造領域：Figure 02 機器人在寶馬焊裝工廠參與零部件搬運。2025 年 11 月，Figure 公司透露，該機器人在寶馬工廠完成了 6 個月內參生產（涉及 3 萬輛 X3 車型），累計裝載超 9 萬個零件、運行超 1250 小時，預計行走距離達 200 英里（約 322 公里）。其工作是從貨架取料并精準放置到焊接夾具，后續由工業機器人完成焊接，憑借自身性能實現了差異化定位與協作。

物流倉儲領域：Digit 機器人在 GXO 物流中心完成超 10 萬個周轉箱搬運。2025 年 11 月，Agility Robotics 表示，旗下 Digit 已在 GXO 物流中心完成超 10 萬個周轉箱的搬運（將貨物從移動機器人移栽到傳送帶），且完全在實際生產場景中作業；目前 Digit 每天都在亞馬遜、GXO、舍弗勒等企業的倉庫運行。

電子制造領域：Walker S1 在富士康工廠開展搬運 / 分揀實訓。2025 年 1 月，富士康與優必選達成合作，推進人形機器人在智能制造的應用；Walker S1 已在富士康深圳龍華工廠開展搬運、分揀等實訓，驗證了其在搬運類任務中的可行性。

質檢類任務案例-汽車制造領域：Walker S1 在北汽享界工廠總裝車間執行儀表線物料檢測。2025 年 3 月，優必選與北汽合作打造示范產線，Walker S1 在享界工廠負責儀表線物料檢測，準確率達 99%；它與 AGV 協同完成自動化檢測，通過 “跟蹤后處理融合技術” 解決了零件遮擋、外觀相似等難點，提升了檢測可靠性。

電子制造領域：智平方輪式機器人在惠科生產基地逐步覆蓋 PCB 質檢。2025 年 9 月，智平方與惠科達成合作，未來三年將有超 1000 臺機器人在惠科 “上崗”；首批示范場景是印刷電路板（PCB）相關操作，后續將逐步覆蓋倉儲物流、上下料、裝配、質檢等全流程。

基礎組裝任務案例（汽車制造領域）：Walker S1 已在極氪工廠的總裝車間、儀表區、車門裝配等環節完成部署。其作業任務從相對簡單的分揀、搬運，拓展到了更復雜的裝配工作 —— 在極氪工廠的某工作臺，Walker S1 需處理小尺寸且易變形的軟薄膜物體，通過任務協同感知與裝配任務制技術，動態調整抓取力度與姿態，確保軟薄膜物體在裝配過程中無損傷、無偏移。

3.2 商業化核心卡點是 ROI，仍需降本提效，泛化性能提升后可向更多工序拓展

ROI 是商業化落地的關鍵，要實現 2 年回本的最低目標，機器人售價需降至十萬元級別，同時效率需提升至人工同等水平。回本周期計算公式為 “機器人價格 ÷（效率 × 工人工資）”，其中機器人價格包含一次性售價與后續維保費用，“效率” 指機器人替代人工的工作能力（目前二者差距仍較大）。

結合制造業企業實際，固定資產投資的回本周期通常在 1-1.5 年，最長不超 2 年。若以 2 年回本為目標、工人年薪 8 萬元反推，需讓機器人效率追平人工，且售價（含維保）降至 16 萬元內；但當前工業人形機器人售價多在 30-50 萬元，與目標差距較大，需通過技術升級、規模化生產、供應鏈管理攤薄成本，提升 ROI。

效率提升的核心方向：續航、節拍、耐久性。續航：需匹配人工 8 小時工作時長，但當前雙足人形機器人續航多在 4 小時內，因此具備長續航優勢的輪式底盤人形機器人，會成為工業落地首選；節拍：受具身大腦推理速度限制，當前多數任務中機器人工序效率低于人工，二者差距明顯；耐久性：高負載工況下部分關鍵零部件易損耗，頻繁更換既降效率又增維保成本。

部分發達國家因勞動力短缺、人力成本高，人形機器人商業化閉環有望率先跑通，出?；虺芍匾较?。彭博社測算顯示，Digit 生命周期運營成本約 10-12 美元 / 小時，與 2025 年美國倉庫、機場人工時薪基本持平，雖一次性投入高，但生命周期成本具備經濟效益。

具身大腦與精細操作的瓶頸

具身大腦發展仍滯后，當前人形機器人僅能勝任短鏈條、高重復、工序獨立的任務，處理復雜長鏈任務能力不足（如汽車總裝需多步協同，對感知、規劃能力要求極高）。目前其自主決策、任務泛化處于技術早期，僅能挑低復雜度任務執行，需靠泛化學習算法提升長鏈任務勝任力，才能實現大規模量產。

精細操作能力待提升，靈巧手是核心難點：當前多數靈巧手在耐久、靈活度、力度控制上與人類手部差距大，難以勝任小零件裝配等精準工作，且高負載下需頻繁維護。后續需依托材料、驅動等技術突破，提升手部靈活性。

四、市場空間超 480 億，車企與機器人企業協同推動落地

4.1 2035 年三大領域需求 48.4 萬臺，市場空間 483.6 億元

解決勞動力短缺、替代危險作業是核心驅動：一方面，2030 年全球制造業將缺近 800 萬勞動力，機器人的通用性可緩解缺口；另一方面，工業危險工況過去依賴人工，機器人的靈活性可填補空白。

預計 2035 年，中國汽車制造、電子制造、物流倉儲三大領域人形機器人需求達 48.4 萬臺，市場空間 483.6 億元（各領域滲透率逐步提升）；當前機器人單價 30-50 萬元，預計 2030 年降至 12 萬元、2035 年降至 10 萬元。

2025 年人形機器人大額訂單頻發。2025 年以來，優必選、宇樹科技、智平方等企業收獲大量訂單，下游應用覆蓋數據采集、工業制造、倉儲物流、巡檢、展演等場景。

4.2 特斯拉、小鵬等車企憑技術 + 場景優勢推動落地

特斯拉、小鵬等車企可將智能汽車的技術與供應鏈優勢延伸至機器人領域，還能在自家產線測試驗證，目前已有 20 多家車企布局該賽道。

• 特斯拉：Optimus 原型迭代迅速，2025 年 11 月試生產線已啟動，2026 年將建成第三代生產線，正在工廠 / 辦公場所測試場景，規?；蟪杀居型档?。

• 小鵬 IRON：擬人步態效果突出，已進入廣州工廠參與生產實訓；新一代產品搭載圖靈 AI 芯片與物理世界大模型，計劃 2026 年底量產，還與寶鋼合作探索鋼廠巡檢等落地場景。

4.3 機器人本體企業與車企合作，Walker、Figure 成典型

• Walker 系列：優必選 2025 年 7 月推出 Walker S2（全尺寸工業人形機器人），具備亞毫米級精細操作能力，搭載多模態大模型，可實現產線級群體智能，是工業場景的典型代表。

• Figure（海外）：與寶馬深度合作，Figure 02 已在寶馬美國工廠完成鈑金件裝配試點，累計裝載 9 萬 + 零件、運行超 1250 小時；但部分部件（如前臂）故障率較高，目前已啟動 Figure 02 退役程序，推進 Figure 03 迭代。

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