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      具身智能@2025:「人機共生」前夜

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      【潮汐商業評論/文】

      “最開始我從廠家拿到它時,看上去就跟一般的硬件沒啥區別,就是大了點,網上說它能代替我完成一些強度大和危險的工作,有點不信。它四肢折疊,皮膚呢還是比較光滑,摸著也是冰涼。不過讓我比較驚訝的是,給他通電完后就像活了一樣,但要在場地上走路還是有點踉踉蹌蹌,用它去完成一些操作和搬運工作,就得靠遙控去揮手、握手、下蹲、轉身等幾個簡單動作。我只能覺得它還屬于一個半完人。”在工廠里從事裝運工作的小林對機器人是又愛又恨。

      有這些期待和吐槽的,并非只有小林一人,這樣的情景已然在無數中國工廠、家庭和其他各類場景中上演,構成了一個龐大且正在加速的潮流“剪影”。

      2025年,是中國機器人產業發生了巨大變化的一年。

      它幾乎完成了從純粹表演、打斗到“工廠工人”的身份蛻變,大量的技術也讓其腦袋、身體更加靈活。在資本層面體現為訂單爆發式增長、資本密集涌入、企業扎堆沖擊上市。

      然而高速發展的另一面卻是,客戶和消費者們不停的在追問,機器人何時能真正落地“干有價值的活”?

      慢慢地,機器人技術層面的微小突破,正匯聚成科技產業中不可忽視的浪潮。據群智咨詢數據顯示,2024年時全球機器人出貨規模就約4700萬臺,2025年乃至未來5年維持20%以上復合增長率,同時預計2029年其營收規模近1280億美元。



      只是,當具身智能成為產業競爭與大眾消費的共同選擇,這些在過去只出現在科幻電影里的場景,如今正悄然走出屏幕,闖入人類的生活空間。

      2026年,我們是否已經做好準備,迎接一個“人機共生”的新時代?

      01 從0開始,一場數十年的"馬拉松"

      機器人產業可以分為2個階段。第一階段是從0到1.0階段的技術發展以及走向應用,第二階段是邁入人工智能時代的2.0階段。

      產業界內外認為,機器人的進化是一場跨越數十年的漫長積淀,它的未來模樣是《普羅米修斯》這部電影里的仿真人大衛的形象。

      起跑線則被定格在1950年,那一年,圖靈在《計算機器與智能》中提出的“圖靈測試”,如何讓機器思考?至此,機器人有了第一顆理論的芽苗和種子。

      70年代,人工智能概念開始萌芽,也給機器人“馬拉松賽程”增添了助推,90年代,工業機器人開始普及,ABB、發那科等企業奠定行業格局。

      直到近幾年,機器人產業才真正迎來爆發式增長,成為全球科技競爭的核心賽道,在中國,機器人產業更是駛入“快車道”,2025年前三季度,中國工業機器人產量達59.5萬臺,服務機器人產量更是突破1350萬套,均已超過2024年全年產量。

      政策驅動并不是核心要素,真正讓機器人開始變驚艷的,是AI的集中爆發,也就是智能感知決策等模型技術,讓機器人從只會在演示,邁入以實際應用為導向的新價值層面,并且此番變化融入全產業鏈。



      我們拆解機器人產業鏈可見,上游的核心零部件(機器臂手、芯片、傳感器、減速器)、中游的整機制造、下游的場景應用,已形成完整且成熟的產業生態。

      但只有大模型、算力、算法的突破,才能讓機器人從機械執行邁向智能感知,20世紀的神經網絡開始形成決策感知,大模型賦予機器人越來越多的自然語言交互能力,例如,英偉達Jetson AGX Orin芯片讓機器人具備實時數據處理能力,強化學習算法讓機器人可自主適應不同場景。

      具身智能從前期模塊化的AI算法集成,慢慢地轉向大模型驅動的統一技術框架,加之多模態感知加持,具身智能更聰慧。回過頭來看,靈感構成了機器人萌生的基因,技術階級奠定了一路走來的基石。

      于是,人們能在今天的家里、在工廠以及在各個角落看到它們活躍的身影,馬拉松賽程跑向了勝利終點,機器人產業終究是來到2.0時代。由于機器人是具身智能產業的核心載體,所以從1.0階段進化2.0時代,機器人們開始百花齊放。

      其姿態主要集中體現在“企業格局多元、應用場景各式各樣、資本市場熱捧”幾個方面,共同勾勒出機器人產業的繁榮圖景。

      例如,美的集團庫卡機器人,持續贏得西班牙、斯洛伐克等歐洲項目,訂單金額超5000萬歐元;優必選的Walker X人形機器人,具備自主導航、手勢交互能力,已應用于機場、展館等場景;智元機器人的遠征A1,憑借精準的抓取能力,成為多個行業的得力“助手”。



      于是,在密集產品被廣泛投入在市場的大背景下,資本市場的追捧,的確又成了整個行業的第二道風景線。

      公開資料顯示,在最近的9月累計有超過21起相關融資事件發生,披露融資總額超過100億元人民幣,創下了單月融資歷史新高。

      當然,所有的產品、技術以及資本故事最終需要落地到場景應用上,場景的拓寬更是機器人進化2.0的核心標志,當下人形機器人與四足機器人各展所長,正滲透到社會經濟的多個領域。

      例如,今年8月的世界機器人大會期間,有220家國內外企業匯聚北京亦莊,集中展示了1569件產品,進一步彰顯了機器人應用場景形態與工具化的多姿多態。

      02 機器人,只差一個"大腦"

      整個產業看起來花團錦簇,然而一個關鍵問題開始浮出水面,機器人要真正走進千家萬戶,到底還差什么?

      在消費工業的發展邏輯中,規模化往往依賴于量產能力的突破,只有實現穩定供給與成本下降,大眾的認知與付費意愿才會隨之提升。然而,機器人至今仍未像智能手機一樣普及,價格居高不下,本質上反映的并非單純的制造難題。

      機器人行業目前面臨的核心矛盾是產品價格偏高、普及率不足,這主要受限于規模化量產的實現。在當前自動化生產技術已相對成熟的背景下,量產本身并非根本難題,真正制約行業發展的關鍵在于,缺乏一個專為機器人設計的、能夠驅動落地的大模型。

      為何機器人必須擁有專屬大模型?

      核心原因在于,通用大模型與機器人的應用場景存在“天然鴻溝”。目前主流的通用大模型,主要聚焦于自然語言處理、圖像識別等領域,擅長“靜態交互”,但機器人面臨的是“動態場景”,需要實時感知環境變化、快速調整動作、處理突發情況,這要求大模型具備“低延遲、高精準、強適配”的特性。

      例如,家庭服務機器人遇到老人突發疾病時,需要在0.1秒內做出反應,聯系家屬、撥打急救電話,這是通用大模型難以實現的。同理,宇樹科技CEO王興興曾認為,機器人該去干活了,但AI不夠用。



      專屬大模型的研發,并非易事。目前,全球僅有少數企業涉足機器人專屬大模型研發,大部分初創企業因資金不足、技術積累不夠,難以突破瓶頸,通俗地理解,現在機器人的靈活度還有點笨拙。

      反過來看,機器人是一種介于3C消費電子和汽車之間的中間業態,工程量和復雜度低于汽車,并且電池本身的價值占比不大,汽車的關鍵技術指標是續航,對機器人用戶則不是那么在意續航,更在意智能化。

      專屬大模型的研發是“決勝未來”的關鍵,對于整個行業而言,洗牌將推動資源向優質企業集中,加速技術迭代與商業化落地。

      當機器人擁有專屬大模型,當規模化量產成為現實,當價格走向普惠,機器人將不再是“實驗室里的奢侈品”,而是“走進千家萬戶的伙伴”,真正重構人類的生活空間與產業形態。

      03 機器人元年已至

      2026年整個機器人產業的趨勢,或許是資本的扎堆變現。

      機器人賽道之所以融得下諸多玩家,與產業的成熟度有關,在整個產業屬于紅利期,具備在工業、AI、算法等領域基礎能力的廠商,均瞄向了這一藍海。它們像極了新能源汽車中的新勢力,有著鮮明的共同點:技術創新力強、善于攻城略地、企業家有很年輕的特征,還善于向資本講故事。

      2025年本身也是諸多機器人公司的“上市沖刺年”,大家不約而同的需要市場為其投入關注度和錢。公開資料顯示,截止2025年底,至少有近30家機器人產業鏈公司向港交所遞交上市申請,如果再考慮A股和美股,這個名單數量還會更多,上市的企業也涉及核心零部件、整機制造到系統集成的全產業鏈環節。

      對于機器人整機制造企業而言,考慮到宇樹公司的首店將啟幕,應用商店上線,以及可能已經要完成的上市輔導,2026年或許是玩家們,沖刺IPO的更為密集的一年。上市不僅是為了獲取持續投入的資金,還需要面向投資人講出商業化變現能力。這個道理與當下L4級自動上市企業在2025年集中上市的邏輯類似。



      回到產品視角,在2025年機器人日漸變得更為聰明的基礎上,2026年的機器人尤其是人形機器人的“大腦”和“小腦”將會變得更為成熟。

      目前大模型廠家的技術參數迭代速度已經被壓縮到幾個月,這為具身大模型的真正到來以及海量的數據獲取、訓練提供支撐,一旦數據壁壘被打破,機器人的訓練可以類似前幾年人們對自動駕駛的訓練一般,形成豐富的數據資源池,從而矯正機器人不夠成熟的那些思考決策、判斷和行為。

      換句話說,2026年的機器人可能會因此而變得更加擬人化,小鵬汽車此前就曾發布過高度仿真的機器人,這也意味著行業是具備技術基礎和制造功底的。

      再由此放大到整個行業,產業也會演變到標準化發展階段。

      2025年12月26日,工業和信息化部人形機器人與具身智慧標準化技術委員會正式成立,標委會將主要承擔人形機器人與具身智慧基礎共性、關鍵技術、部組件、整機與系統、應用、安全等領域行業標準制修訂工作。

      隨著諸多標準的落地,機器人產品日漸走向規范化發展,加上下游落地場景逐步打通,特別是在零售服務、商業展示、工業制造等板塊。

      2026,是時候重新定義機器人了。

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