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      我們不需要100萬臺“跳舞機器人”

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      第一又如何?

      作者:蘇揚

      來源:騰訊科技(ID: qqtech )

      “過去一個月,網上流傳著很多關于我司2025年出貨量的不實信息。”1月22日,宇樹科技在一則回應公告中寫道。

      宇樹的這條回應,矛頭直指Omdia此前公布的“人形機器人出貨量榜單”。

      Omdia此前公布的數據顯示,2025年,人形機器人出貨前三名:智元機器人、宇樹科技、優必選,對應出貨量分別為5168臺,4200臺和1000臺。


      另外,市場機構Counterpoint日前披露的數據也顯示,智元、宇樹和優必選三家企業占據人形機器人市場份額前三名,分別為30.4%、26.4%、5.2%。

      兩份榜單雖然口徑不一致,但對應頭部前三名的排序高度一致。


      這種情況下,宇樹科技強調2025年人形機器人實際出貨量超5500臺,外部流傳數據不實,字里行間都在表達“宇樹科技才是人形機器人出貨量的第一名。”

      不過,也有輪式人形機器人創業者表示,這份榜單覆蓋了絕大部分雙足產品,但沒有覆蓋到輪式,“我們出貨量也能排上名次,但沒有出現在榜單上。”

      不考慮數據口徑的差異,三家頭部企業2025年,合計出貨量超過1萬臺,對比2024年不到2000臺的出貨量,同比大幅增長。但增長的背后有一個更關鍵的數據——2025年國內人形機器人整機企業數量超140家,發布人形機器人產品超330款。

      兩組數據放在一起看,5000臺也好,4000臺也罷,實際上絕大多數企業都還沒有實質的產能兌現,人形機器人產業仍然在漫長的黑夜中摸索前行。

      01

      跳舞≠死路一條

      2026年的人形機器人,還是跳舞耍寶,那結局只能死路一條。”一位投資人激進的評價人形機器人的應用現狀。

      這種評價雖極端,但故事要從10多年前開始說起。

      2013年,波士頓動力公司基于其PETMAN人形機器人,為DARPA項目開發了Atlas。“就像一個1歲的孩子幾乎不能走路,摔倒了很多次,這就是我們現在處于的狀態。”彼時,DARPA的項目經理Gill Pratt如此形容Atlas的原型機。

      從2013年到2026年,過去10多年里,人形機器人的形態、關節、材料和大腦等都在不斷進化,從一個走路顫顫巍巍的“鐵疙瘩”,進化成如今可以在舞臺和擂臺上跳舞、表演武術的“活寶”。

      問題在于,人形機器人這個產品形態、產業,給公眾的印象只有一個——這東西就只能耍耍寶,干不了正事。

      在應用、落地難以突破這件事上,很容易聯想到一個段子——人類距離實現可控核聚變永遠還有30年。

      同樣的,人類距離大規模應用人形機器人,還有多少年?以及除了跳舞、打拳,還能做什么,可能還沒有標準答案。

      一位用戶在我們的評論區說,“機器人就是只能扭秧歌,能不能出來在大街上做環保機器人?”與此同時,另一位用戶在跟帖中提到,“能否有可以敏捷爬上幾十米高空,并且帶有連接水源和噴沫裝置,能夠在高空中持續不斷、快速滅火的機器人。”

      這個答案其實是肯定的,恰好我們前一段時間在中國消防救援學院的展覽中就曾遇到經過特殊改裝的機器狗產品。


      ▲經過特殊改裝的四足機器狗

      作為一名創業者,星海圖市場、生態負責人張宇佳認為跳舞就是一種落地場景。“現階段機器人具備展示跳舞的能力,下游又有新鮮感,是市場的選擇。”

      軒元資本王榮進也持有類似看法,他認為人形機器人的商業化,要從一些相對簡單的場景去做切入,娛樂也是人形機器人的場景之一。“(跳舞耍寶就會死)結論過于武斷和草率。”

      跳舞不等于死路一條,但一直停留在跳舞就少不了爭議,不過行業也在釋放一些新的細節和信號——今年春晚,除了可預知的一大波機器人“大亂斗”,也可能會以現場“服務生”的角色出現。

      張宇佳說:“真正能干活的機器人仍處于發展階段,(確實)還沒到很酷、很fancy的拐點。”

      宇樹科技在其官方頁面上也清楚地寫道——目前全球都處于早期探索階段,個人用戶采購前請務必先詳細了解清楚人形機器人的局限性。

      一位名為馬杰思的創作者,自己買了一臺宇樹G1,拍了幾期開箱、試玩視頻后,就沒有新內容的更新。

      “不玩啦,本來就是為了拍視頻,現在每天落灰中。”馬杰思說。


      ▲馬杰思的視頻號,已經不再更新人形機器人的內容

      不得不說,人形機器人的銷售已在對標手機這類消費電子產品,既有線上商城,也有線下零售店,但絕大多數情況下,普通用戶入手這類產品,經歷的都是滿懷期待到冷落吃灰這個過程。

      之所以無法與大眾消費群體產生化學反應,關鍵在于:創造性的體驗,需要更多的二次開發,這種二次開發是大眾消費者現階段跨越不了的門檻。

      02

      “開箱即用”

      無論是宇樹在銷售頁面標記“局限性”,還是拍完視頻吃灰的案例,由于做不到“開箱即用”,人形機器人就無法像手機、智能眼鏡這類設備一樣,在消費電子市場暢通無阻。

      一位資深機器人從業者介紹,POC(產品概念驗證)覆蓋了機器人能力驗證、場景化數據采集、模型后訓練、工程優化等環節。

      “一個簡化的POC,快的話幾周,慢的話一兩個月。”該從業者說。

      流程慢,但也有優化的空間,如果基礎模型的數據足夠全面,部署的時間有望大幅度縮短,“有了很強的基礎模型,可能幾十個小時、幾個小時采集數據就可以,因為大部分數據預訓練都已經有了。”

      縮減部署時間的另一個關鍵在于硬件的穩定性,這是目前人形機器人普遍會遇到的問題。

      2025年的“具身智能開放日”上,智源研究院院長王仲遠提到過一個案例,團隊采購了10臺人形機器人,一兩個月就壞了5臺。

      “硬件穩定性依然停留在科研階段。”王仲遠介紹,實驗室里機械臂因過熱保護頻繁停機,有的機器人甚至需要旁邊放電扇,“像給它配一個保姆。”

      “(王仲遠院長)他說的是事實,”前述從業者強調,“但客戶以做前沿研究為主,對產品成熟度是有包容度的,我們也在改進售后跟產品體系,無故障率時長越來越高,客戶響應速度也越來越快。”

      二次開發門檻和產品穩定性,決定了人形機器人無法在大眾市場“開箱即用”。

      不過,最近一段時間我們也觀察到,例如一些智能眼鏡,開始推出Agent應用庫的概念,這其實是增加產品在C端可玩性的一種路徑,但這需要大量的開發者參與其中。

      還有一點,被稱之為“開源賈維斯”的Clawedbot助手爆火,其中一個關鍵細節——在助手沒有特定技能時,它會主動學習研究并開發出技能,如果這類模型的能力未來在人形機器人上復用,也有可能會降低其二次開發的門檻,讓“開箱即用”成為現實。

      在上述問題徹底的解決前,現階段人形機器人這類產品的客戶群還是以開發者為主,包括頂級的的研究院、高校和區域性創新中心、互聯網大廠和創業公司。

      也正因為如此,我們經常也能在一些互聯網大廠看到,研究員們帶著人形機器人、機器狗,在大樓里“遛娃”、“遛狗”的畫面。

      “核心發力客群主要聚焦互聯網大廠,他們具備充足資源投入、團隊搭建能力,且聯動外部生態伙伴來推進場景落地。”星海圖市場、生態負責人張宇佳說,“我們正在深度協同這類客群,真正的應用落地其實是一個scaling的過程,就像大模型一樣。”

      軒元資本王榮進則強調對標新能源汽車產業,他強調大產業都是持續10-20年的周期,不用在意短期一兩年的數據。

      “從出貨量、預期來看都不算太多,但十幾年前的新能源汽車,也是從千臺、萬臺、十萬臺、百萬臺到目前的千萬臺出貨量。”王榮進說。

      03

      達不到的100萬臺

      馬斯克很早就喊出了年產100萬臺Optimus的目標,甚至特斯拉的股東大會,將這一數值設定為解鎖馬斯克“萬億美元薪酬包”的關鍵條件之一。

      但如果回歸到Omdia的數據上來,Optimus只有“可憐的”150臺,宏大的理想與現實之間,存在一個巨大的量產鴻溝。

      從這個角度來看,反倒是超過5000臺出貨量的中國對手們,走在了前面。

      獵戶星空董事長、獵豹移動CEO傅盛并不看好人形機器人的擴量,“現在就是擊鼓傳花,人形遠得很,至少還要5年的時間。”

      一位行業知情人士說,很多中標的都是項目制,不能簡單地從合同金額規模計算出貨量。他認為不同維度來看人形機器人2025的“數量”,會有不同的結論。

      “從2025年春晚開始一年的熱度來看,這個數字其實算挺保守的了。但是真的深入了解現在的機器人到底能做到什么程度后,再來看這個數據就挺符合預期的。”該知情人士說。

      根據宇樹確認的數字——2025年出貨量5500臺,假設均價6萬元,對應全年的銷售額為3.6億元,不過前述資深機器人從業者強調頭部企業收入已經不止5億元。

      “宇樹基礎非開發版本定價大概在10萬元左右,具備完整開發能力的主流版本能到30-50萬元,如果需要動作定制、全身遙操等二次開發服務,也會另行計費”,該從業者強調,“行業內其他品牌的定價策略還會更高一些。”

      如果想把營收從5億元做到50億元,對應年出貨量就是10倍的增長,即55000臺,在多位業內人士看來,實現這一量產目標并非難事,更關鍵的是要讓基礎模型更加智能。

      智源研究院院長王仲遠此前強調,在一個真實場景中讓機器人連續執行兩個小時流程,遠比在展臺完成一次性的動作要困難得多。

      “現在制造其實不是太大問題,主要還是機器人不夠聰明,所以大家看到的還都是跳舞這種可以事先編排好的應用。真的放到生產中能做的就有限了。”前述知情人士說。

      王榮進認為,從10000臺到100000臺,再到1000000臺,核心關注是否能夠持續迭代,能夠持續降本,性能持續提高,而車企在這方面則有著先天的優勢,這也是為什么特斯拉、小鵬等主機廠先后下場官宣人形機器人量產的原因。

      “兩個產業有非常強的關聯性,它們都扮演著電動化和智能化的邏輯,汽車用的激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達,也都可以用在機器人上。”王榮進說。

      對于百萬臺的目標,前述從業者認為其中夾帶宣傳屬性,希望有新聞性能得到關注,“馬斯克本身經常立Flag,同時釋放一些積極信號。我們肯定希望與這類行業巨頭協同發力,共同把市場做大。”

      與一些需要用地、廠房、設備,建設周期動輒2-3年的芯片代工廠不同,人形機器人由于本身以組裝為主,擴產的本質上就是場地和人力的擴張。

      “它不涉及半導體,也不是全自動化的量產,生產的設備層面也不會有卡點。”前述從業者說,“我們會考量能看到的市場供需的情況,產品情況去做產能的規劃。”

      換句話說,人形機器人只要需求在,隨時可以增加產線擴量,但它的前提在于,市場有需求,并且產品可以在特定場景中解決問題,同時還能保持持續的穩定性,這些共同決定了,人形機器人是走向更廣闊的“舞臺”,還是走向死胡同。

      也正因為如此,智源研究院院長王仲遠才特別強調說,“行業必須分辨當前的量產究竟來自真實需求。”

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