智能汽車的終極形態，或許不是車

在特斯拉工廠里，Optimus原型機用仿生的靈巧手臂，完成了分揀電池、插入托盤的精細任務，整個過程僅用了幾十秒的時間。

遠在中國的小鵬智造基地，小鵬AI機器人IRON也已經進入工廠實訓，已經可以熟練地擰螺絲、整理物料。

這些機器人不會知道，自己每一次無聲的抓取、每一次平穩的移動，都在為一場正在全球汽車產業蔓延的豪賭添加籌碼。

根據公開信息統計，過去幾年內，有超過20個主流品牌將人形機器人列入戰略級項目，無論是年銷千萬的車企巨頭，還是仍在為盈利發愁的新勢力，都無一例外。

其中，中國車企占據了大多數，小鵬、小米、比亞迪、上汽、北汽、長安、理想等玩家，統統榜上有名。

它們采用不同的形式押注此，包括自研、收購、投資、合作，算下來，這一輪“機器人”潮流已經撬動了上百億元美金投入，這還不包括難以量化的市場投入、營銷投入與生產線改造。

這波操作堪稱汽車圈的跨界大賽，連不少車企高管都調侃，現在發布會沒個機器人站臺，都不好意思說自己懂智能科技。

車企的熱情還帶動了機器人產業鏈的崛起，截至2025年11月，就有近30家機器人產業鏈企業陸續遞表港交所。

擬人化的具身機器人，第一次與百年汽車工業產生共振。

以前車企卷續航里程、補能速度，后來卷輔助駕駛、智能座艙，現在扎堆卷機器人，難道是新能源賽道卷不動了，才轉頭開辟第二戰場？

事實上，車企造機器人，從來都不是心血來潮的跨界玩票，而是智能時代的順勢而為。

在每一臺機器人里，都藏著汽車產業的進化密碼。

01

車企造機器人的三重“復利”

機器人，看似是車企偶然的集體行動，實則是多重力量疊加的必然結果，而這一切的根源，都藏在它們剛剛耗資萬億打造的“智能電動汽車”中。

這不是一場從零開始的創新，而是一場基于巨大沉沒成本的、教科書般的“復利”。

“復利”這個概念來自經濟學，指的是計算利息時，某一周期的利息是由本金加上先前周期所積累的利息總額來計算的，也就是所謂的“利滾利”。

車企在智能汽車時代的積累，剛好可以幫助它們在機器人賽道的實現“技術復利”，因為二者技術同源。

在特斯拉官網的AI與機器人頁面寫道：“我們在車輛、機器人領域大規模開發和部署自動駕駛。我們相信基于先進人工智能進行視覺和規劃，并高效利用推理硬件的方法，是實現全自動駕駛、雙足機器人及其他領域通用解決方案的唯一途徑。”

這是因為智能汽車的輔助駕駛與機器人的運行邏輯都是“感知-決策-執行”。

以一輛純視覺輔助駕駛的特斯拉汽車為例，在攝像頭等傳感器拍到畫面后，特斯拉的神經網絡會通過處理攝像頭輸入的2D圖像，在數字世界中實時構建車輛周圍的3D矢量空間，創建高保真的世界模型，并規劃該空間的軌跡，解決從感知到控制等問題，整個過程由FSD芯片來運行，最終實現避讓、變道、行駛等決策。

而機器人的運行邏輯與汽車是相同的，這意味著特斯拉花費昂貴成本訓練出的AI模型可以直接復制到機器人身上。

這種復利在中國車企中也成為共識，如小鵬汽車就將自研的AI技術直接用于IRON機器人研發，并針對機器人的使用場景進行了特定優化。

放到搭載激光雷達的自主品牌車型上也是如此，無非就是把激光雷達從車輛移植到機器人頭部，把各個傳感器和AI芯片移植到機器人身體里，進行的同樣是“感知-決策-執行”的邏輯。

如小鵬圖靈AI芯片就是小鵬為AI大模型定制的，可以跨界應用于小鵬P7+等智能汽車、AI機器人IRON、飛行汽車等領域。

所以車企布局機器人，并不是在新的賽道教機器人看世界，而是把已在車輪上驗證了數十億公里的“AI大模型”，直接裝入了一具新的軀殼。

除了“技術復利”，“供應鏈復利”同樣是車企布局的重要原因，拆解任何一臺主流人形機器人，其核心部件的供應商名單，都與智能電動汽車的名單高度重疊，重合度甚至超過了60%。

禾賽科技、速騰（參數丨圖片）聚創等企業不僅是許多車企的激光雷達供應商，還是宇樹科技機器人的供應商；

小鵬機器人IRON的驅動電機，采用的是方正電機的關節驅動系統，其也是許多車企電驅技術的供應商；

機器人的電池包則來自車規級動力電池的技術降維，可以直接應用在機器人身上；

一位機器人供應鏈從業者曾提到過一個生動的比喻，現在來談采購的，很多就是以前車企的老熟人。

更關鍵的是，汽車行業嚴苛的品控標準更加可靠，車規級零部件移植到機器人上，既能提升可靠性，又能縮短驗證周期，省掉大量研發成本。

對于車企來說，供應鏈還是熟悉的味道，對于供應商來說，還開辟了除汽車外的第二賽道，這哪里是跨界，分明是車企把為“四個輪子的汽車”準備的豪華供應鏈套餐，簡單調整了一下擺盤，就端給了“兩條腿的機器人”。

“數據復利”是車企造機器人的第三環，它們擁有絕佳的訓練場所。

機器人的背后是AI大模型，需要大量的物理場景來獲取訓練數據，車企的工廠就是天然的訓練場景之一。

現如今的汽車工廠已經從“制造”轉變為“智造”，在任何一個工廠內，機械臂、機械運輸車都非常常見，這些都可以看做人形機器人的初級階段。

無論是特斯拉的Optimus，還是小鵬的IRON，都參加過工廠的實訓，其產生的每一個動作數據，都將反哺其算法模型，形成從實戰到優化，再到更完美的實戰的數據訓練閉環。

車企旗下的工廠，不僅僅是制造機器人的“產房”，也是它們學會走路的天然“訓練場”。

在“技術復利”“供應鏈復利”“數據復利”的三種疊加之下，車企的機器人從“研發”到“實戰”，進化十分迅速。

在2025年1月，奇瑞就成立了墨甲智創機器人公司，不到三個月的時間，就研發出了首款人形機器人“墨茵”，并迅速進入奇瑞4S店，負責迎客、講車等功能。

因此，這場看似不務正業的造人運動，其內核反而是保守的，它是對智能電動車時代所形成的龐大技術資產、供應鏈資產、數據資產的一次深度套現。

02

讓“造人”運動走向高潮的推手

三重“復利”解釋了車企為何能造機器人，但真正讓這場造人運動走向高潮的，是其背后的產業驅動。

這份產業驅動來自兩個方面，對內與對外。

車企近年來始終陷入在“價格戰”“內卷”“利潤低”的困境中，根據乘聯會數據顯示，2025年我國汽車行業收入約11.2萬億元，同比增長7.1%。

但汽車行業銷售利潤率卻僅為4.1%，遠遠低于下游工業利潤率5.9%的平均水平，尤其是2025年12月，汽車行業利潤率更是低至1.8%。

盈利難，已經成為許多車企需要面對的問題。

在這種情況下，車企必須尋找新的增長曲線，來解決“增長但不增收”的困境，三重“復利”疊加之下的機器人，顯然就是一個高價值賽道。

對內，車企的機器人能大量節省車企的制造成本。

它們可以應用于工廠的裝配、焊接、涂裝，甚至是衛生清潔、運輸等領域，這些可以連續工作24小時的鋼鐵機器，能節約大量人工成本，符合當下降本、增效、提質的汽車制造主旋律。

1913年，福特創立了全世界第一條汽車流水裝配線，這種做法被所有車企應用，是一種勞動生產率極高的生產方式。

車企的機器人智造一旦成熟，甚至可以向其他工業制造企業輸出這套生產體系，構建全新的增長來源。

也就是在流水線上不僅能生產汽車，還能生產“流水線”本身，形成商業套娃。

這就好比一家餐館，在餐飲行業競爭激烈時，老板突然宣布，我們不只賣菜，還開始賣自己研發的炒菜機器人了，故事立刻得到了升華。

對外，機器人未來的增長故事將成為下一代智能終端的競爭焦點。

在電影《我，機器人》中，機器人成為了主要的勞動力，取代了許多人類的工作崗位，電影中的車輛也已經實現了自動駕駛，車主上車后只需要睡覺，車輛就可以自動將其送到目的地。

在游戲《底特律：化身為人》中，上百萬有著人類外貌的智能仿生機器人，更是在城市里扮演著保姆、建筑工、保安、銷售、畫家助理等角色。

在文學作品中，這樣的形象更是數不勝數，眾多點子王都在為我們描繪一種可能出現的未來生活方式。

現在，這樣的夢想已經在照進現實，此前，特斯拉官方賬號就展示了Optimus在家庭環境中的能力，包括扔垃圾、做菜、打掃衛生等日常家務。

根據高盛的報告，全球人形機器人市場規模將在2035年達到1540億美元，機器人可以進入商場、倉庫、醫院，甚至是私密的個人家庭，成為我們生活中的一部分。

種種跡象顯示，在手機、汽車之后，機器人將成為下一個萬億級智能終端，車企布局機器人，是在搶占“車、機器人、智能家居”的生態入口，對業務邊界進行史詩級擴張。

當一家車企掌握了具身智能機器人技術時，這個故事的想象空間，將徹底顛覆我們的認知。

因此，技術、供應鏈、數據的三重“復利”，只是車企的底牌與先天優勢，產業的內卷焦慮與第二增長曲線的饑渴，才是車企真正擰緊發條，將機器人從實驗室和PPT里驅趕到聚光燈下的推手。

03

尾聲

當我們將目光從特斯拉工廠、小鵬智造基地、奇瑞4S店的機器人轉回整個汽車產業，這場造人運動的本質，才愈發清晰地浮現出來。

過去百年，車企的核心能力是技術、生產、供應鏈管理與品牌營銷，到了新能源汽車時代，車企開始研究起電動化、智能化的考題。

現如今，每個機器人都帶著智能汽車的基因，每輛智能汽車都藏著機器人的生態密碼。

車企是否具備前沿AI大模型、算法的研發與迭代能力？車企是否具備成熟的輔助駕駛技術？以及是否有布局機器人這個尚未完全實現商業落地的賽道的遠見和魄力？

在經過梳理與反問之后，不難看出，這從來都不是“造機器人”的故事。

而是車企巨頭將自己在智能電動車時代積累的數據、算法、技術、供應鏈優勢，進行一場面向未知場景的能力轉化，并爭奪下一個移動終端競爭焦點的故事。

造智能汽車，只是車企的入場券。

“造人”，或許才是決賽的開始。

資料：

【1】《特斯拉發布人形機器人年度報告：Optimus已學會功夫與家務》，鳳凰網科技

【2】《車企集體入局機器人》，財聯社

【3】《一文看透全球19家車企的人形機器人布局！》，機器人前瞻

【4】《車企造人真相：不造，才是不務正業》，汽車人大講堂

【5】《2025年汽車行業利潤率4.1%、汽車行業收入達11萬億元增7%、成本增8%、利潤增0.6%》，崔東樹