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      “造人”這事兒,中國車企目前還沒有誰給出了靠譜答案

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      出品|虎嗅汽車組

      作者|楊杰

      頭圖|視覺中國

      2026年一季度,“車企造人”進入白熱化階段。小鵬汽車喊出年底月產千臺,奇瑞墨甲已出海,比亞迪工廠里機器人正在搬運零件。

      從“輪子上的智能汽車”到“會行走的智能體”,一場跨越物理形態的產業演進正在發生。

      但真正值得追問的是:這些車企制造的機器人,能否創造新的拐點。

      本期《智駕雷達》Vol.11,也將就“車企造人”的出路到底在何方,進行解讀。


      機器人敘事暗藏玄機

      要分析人形機器人,自然繞不開宇樹科技。

      作為業內的“明星獨角獸”,宇樹自帶流量——從春晚舞臺的群舞表演,到與外國元首的公開會晤,這家企業正在成為高階機器人的“代名詞”。


      圖源:宇樹科技官網

      但近期,宇樹科技科創板IPO申請的招股書,則披露了一個耐人尋味的數據:2025年前三季度,宇樹科技人形機器人收入中,科研教育場景占比高達73.6%,商業消費占比17.39%,真正的工業行業應用僅占9.01%。

      這意味著,當前最熱的人形機器人賽道,頭部玩家的主要客戶不是工廠,而是高校實驗室。

      這是一個危險的信號。當大部分機器人公司還在靠“賣課”給高校實驗室來維持估值時,所謂的“工業革命”似乎依然停留在“PPT階段”。

      那么,為什么會出現這種情況?在虎嗅看來,原因有三:

      第一個原因:技術成熟度還不足以支撐工業場景的批量復制。工業場景對機器人的要求是“零失誤、高節拍、長壽命”。一個機器人可以在實驗室里翻跟頭、表演舞蹈,但到了工廠產線,需要的是連續8小時無故障運行、精準到毫米級的重復操作、與產線其他設備的協同配合。這些能力,當前的人形機器人還遠未成熟。

      第二個原因:科研教育場景是“高毛利、低門檻”的現金牛。高校實驗室的采購邏輯是“買一臺做研究”,對價格不敏感,對故障容忍度高,不需要批量交付。這對機器人公司來說,是最好做的生意——賣一臺是一臺,不需要復雜的售后服務,不需要與產線集成。

      第三個原因:真正的工業場景落地,卡在“ROI算不過來賬”。一臺人形機器人目前售價在幾十萬到上百萬元不等。在工廠里,它能替代的崗位是搬運、分揀、巡檢這類重復性勞動。這些崗位的人工成本一年約10~15萬元。一臺機器人要替代一個工人,回本周期至少要5-10年,還不算維護成本和產線改造成本。


      圖源:奇瑞官方

      如果車企造人陷入同樣的“實驗室陷阱”,這將是比造車更慘烈的燒錢游戲。那么,車企入局后,真的能跨過這道坎嗎?還是會成為“另一批實驗室敘事玩家”?

      答案的關鍵,在于車企能否回答一個根本問題:造機器人,到底是為了解決什么問題?


      車企為何造機器人?

      表面上看,車企造人是為了“搶占下一代智能終端”。但虎嗅認為,背后至少有以下三層真實動機:

      第一層:給資本市場講第二增長曲線。汽車行業已經進入存量競爭時代。2025年,中國新能源車滲透率突破50%,增長放緩。資本市場需要新的故事來維持估值。人形機器人,是當下最性感、最容易被理解的“第二增長曲線”敘事。


      圖源:小鵬官方

      何小鵬在財報會上將小鵬的新十年愿景定義為“成為面向全球的具身智能公司”,這句話的潛臺詞是:小鵬不止是一家汽車公司。

      第二層:復用汽車供應鏈和芯片能力。這是最務實的一層邏輯。中國電動汽車百人會理事長張永偉曾公開指出:智能汽車與具身機器人在供應鏈上的重合度超過60%。

      何小鵬在財報電話會上透露,小鵬IRON人形機器人搭載了三顆自研的圖靈AI芯片,而這些芯片,2025年三季度才剛剛量產上車,累計出貨量已超20萬片。這種“車機同芯”的硬件復用,讓原本高昂的研發成本在兩大終端之間得到了有效攤薄。

      換句話說,車企造機器人,本質上是在給已有的技術能力找第二個出口。

      第三層:提前占位物理AI的產業入口。理想汽車基座模型負責人詹錕此前在一場公開活動中表示:“當我們把視覺、語言和行動統一到一個模型中時,它已不再只是自動駕駛模型,而是在逐漸演化為面向物理世界的通用智能體。基于同一套VLA模型,不僅可以控制車輛,也能夠擴展到機器人。自動駕駛只是物理AI的起點?!?/p>

      這意味著,車企做機器人,不是為了賣機器人本身,是為了在“物理AI”這個更大的賽道上提前占位。如果未來物理AI的入口是機器人,那么今天不做,明天就可能被淘汰。

      這三層動機,決定了車企造人的三種不同路徑。


      車企造人,賭的是什么?

      站在2026年3-4月這個時間節點,國內車企的“造人”版圖,已經清晰勾勒出三種截然不同的戰略選擇。

      路徑一:資本敘事型——把機器人當第二增長曲線講給資本市場聽

      代表企業:小鵬汽車

      何小鵬在3月20日的財報電話會上不僅給出了明確的量產時間表,還首次公開了產能目標:今年年底月產能上千臺。為了支撐這一激進目標,小鵬一季度已在廣州啟動了人形機器人量產基地的建設,并計劃將2026年物理AI相關研發投入提升至70億元。


      圖源:車企官方

      那么,月產千臺的產能,訂單在哪里?何小鵬的回答是:IRON將優先進入小鵬自己的門店和園區,落地導覽、導購等商業場景,先跑通“內部場景”,再向外輸出。

      這是一個聰明的路徑——先讓自己成為第一個客戶,用內部場景驗證技術、積累數據,同時給資本市場一個明確的量產信號。但風險也顯而易見:如果內部場景無法轉化為外部訂單,那這70億的研發投入,就只是一場豪賭。

      路徑二:工具落地型——把機器人當降本工具,先算賬后擴產

      代表企業:比亞迪、奇瑞、吉利

      據公開報道,優必選的Walker系列工業人形機器人已經進入比亞迪焊裝車間實訓,可完成搬運、質檢、擰螺絲、分揀零件等任務,在部分物流與分揀環節效率提升一倍。

      奇瑞的路徑更接地氣。其墨甲機器人聚焦海外4S店的銷售痛點——多語言培訓難、人力波動大——目前已實現300多臺量產交付,應用于工廠巡檢、展廳服務等100多個場景。

      這類企業的邏輯很簡單:機器人不是用來講故事的,是用來算賬的。


      • 一臺機器人替代一個搬運工,多久回本?

      • 一臺機器人解決多語言接待問題,能省多少培訓成本?

      • 一臺機器人進入工廠后,故障率是多少?維護成本是多少?


      當賬算得過來,就擴產;算不過來,就繼續試點。這是目前最接近“商業閉環”的路徑。當機器人真正進入工廠生產線和4S店,它的價值衡量標準就從“能翻幾個跟頭”變成了“能省幾個人頭”。

      路徑三:生態占位型——用資本杠桿提前布局,不賭單點

      代表企業:上汽集團

      據上汽集團官網披露,自2023年以來,上汽累計投資金額超過8億元,覆蓋智元機器人、銀河通用、自變量機器人、諾仕機器人等頭部企業。其投資的智元機器人A2-W輪式機器人,已在上汽通用工廠的車間負責電芯搬運工作,即將“轉正”。

      這類企業的邏輯是:我不確定誰能跑出來,但我把賽道里最有可能跑出來的都投一遍。

      這是一種典型的“生態位”打法——用資本杠桿對沖技術路線的不確定性。風險最低,但也最考驗投后整合能力:被投企業的技術,如何真正反哺上汽的制造體系?

      三種路徑,三種底層邏輯。資本敘事型賭的是二級市場的想象力,工具落地型賭的是產業端的真實效率,生態占位型賭的是賽道的長期回報。

      但無論哪種路徑,最終的檢驗標準只有一個:2026年底,誰能交出真實的量產交付數字,誰才能真正拿到物理AI時代的門票。

      在汽車與機器人的整合案例中,全球首個“雙4S融合模式”的機器人體驗店的發展情況同樣值得聚焦。


      圖源:虎嗅拍攝

      今年3月初,“機械伊甸”在北京波士瑞達奔馳4S店啟動試運營。波士集團機器人運營管理部總經理韓云飛透露,他們正在打造涵蓋銷售、租賃、定制化開發以及售后服務的閉環鏈路。

      虎嗅實地探訪發現,這家奔馳經銷商店內,專門開辟了智能機器人展區,覆蓋家庭陪伴、商用服務等多個場景。店內銷售人員告訴虎嗅:“這是國內首創的汽車+機器人整合銷售模式。購買奔馳燃油車后升級維保套餐,可獲贈一臺小型情緒陪伴機器人;新能源產品因自帶長期維保權益,暫不享受此服務?!?/p>


      圖源:虎嗅拍攝

      一個值得玩味的細節:燃油車需要“搭售”機器人來提升售后粘性,新能源車卻不需要。

      這背后,是兩種商業邏輯的微妙分野,傳統燃油車的售后利潤正在被機器人“填坑”,而新能源車企的焦慮,顯然不在維保環節。

      更深遠的變化發生在制造端。據虎嗅了解,波士集團正在與頭部企業合作,對汽車噴漆房進行機械臂改造,實現噴漆環節無人化。

      當下,4S店里的陪伴機器人,解決的是“售后黏性”問題;工廠里的機械臂,解決的是“人力成本”問題。前者是錦上添花,后者才是雪中送炭。


      圖源:虎嗅拍攝

      車企造人,如果止步于“買車送機器人”的促銷噱頭,那它永遠只是營銷工具;只有當機器人真正進入制造環節、成為生產力本身,這場“產業合流”才算真正完成。

      2026年是人形機器人從“概念驗證”到“商業驗證”的關鍵一年,也是其證明自身不再是“跨界噱頭”的重要時刻。

      對車企而言,“造人”最大的優勢不是算法,是工業化的成本控制能力和場景落地的執行力。

      在這個時間節點,真正值得看的,不是哪家車企的機器人跳得最好,是誰能把機器人從內部試驗品,變成一條可復用、可交付、可回款的業務線。目前看上去,還沒有哪家車企對此給出了能讓人放心、或覺得靠譜的答案。

      本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4845605.html?f=wyxwapp

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