人形机器人，要出大结果了！

华商韬略 2026-10-28 19:51

10月21日，特斯拉在三季度财报里宣布：Optimus人形机器人已在加州弗里蒙特工厂的量产线上开工。这条产线原本属于Model S和Model X，今年7月，特斯拉只用46天就把旧线拆了个干净，然后换上了Optimus的生产线。

几乎同期，英伟达创始人黄仁勋在柏林GTC大会上高喊：物理AI，人形机器人，是下一个伟大的产业；王兴兴说自己犯的最大错误就是不够相信AI，并且提前了人形机器人的规模化应用时间表，市值被腰斩的宇树科技则开始了股价反攻。

如果把过去三年的大模型比作一个人，它更像一位被困在电脑里的“无所不知”：能创作、能编程、能回答你各种问题，陪你聊人生，但却从没走出电脑，哪怕为你亲手拿起过一只杯子。物理AI要补的，就是这一课——

让“无所不知”变成“无所不能”。

黄仁勋今年1月在CES上的表述是：AI正在越过理解数字信息的阶段，开始去理解重力、摩擦、惯性和因果。翻译成大白话，物理AI，就是让AI从“会说”变成“会做”。它要从屏幕里走出来，走进工厂、仓库、街道和家庭。

物理Al的核心是机器人。

会自己开的车，是带轮子的机器人；会自己飞的无人机，是带翅膀的机器人；产线上会自己找零件、拧螺丝的机械臂，是长在工位上的机器人……

人形机器人只是其中最难、也最被寄予厚望的那一个。原因是：楼梯、门把手、工具、工位，人类的世界，全都是按人的身材设计的，谁能长成人的样子，谁就能更无缝、直接地接手人的一切工作。

物理AI瞄准的，是人类劳动力本身这个最大的市场。

这是一笔大账。

全球制造业招工越来越难，人口老龄化让养老、护理、物流的人手缺口一年比一年大。花旗曾估算，到2050年全球人形机器人数量可达6.48亿台，相当于今天全球汽车保有量的四成多。

让一台人形机器人工作，就像让一个人工作，看似简单，背后却是一连串复杂的拆解。

假设你对它说：帮我从冰箱里拿一瓶可乐。

它先要用“眼睛”——摄像头和3D视觉传感器，看清冰箱在哪，门把手在哪，可乐在第几层。

然后是“大脑”。多模态大模型把这句话拆成一串动作：走过去、拉开门、找到可乐、拿起来、关上门、递过来。行业里管这类模型叫VLA，也就是“视觉-语言-动作”模型。

接着是“小脑”，也就是运动控制系统。两条腿走路，本质上是每一步都在摔倒的边缘，它要在毫秒之间调整重心，保证身体不倒。

最后是“肌肉和筋骨”。一台人形机器人通常有四十个左右的关节，每个关节里塞着电机、减速器、丝杠和传感器。手上还得有触觉和力觉：抓可乐瓶可以稍微用力，抓钢球得特别用力，拿鸡蛋就得收着劲。

听起来，每一步都不复杂，但对机器人来说，每一步都是一道坎。

人工智能界有个著名的“莫拉维克悖论”：让电脑下赢围棋世界冠军相对容易，让机器人像三岁孩子一样叠好一件衣服，却难上加难。

难，就难在数据。

语言大模型之所以突飞猛进，是因为人类在互联网上攒下了几十年的文字。但物理世界，没有现成的“互联网”。机器人的每一次抓取、每一次摔倒，都得在真实世界里一遍遍试出来，又慢又贵。

破局的办法有两条。一条是让真机大批量下场干活，边干边采数据；另一条，是在虚拟世界里“开驾校”。

后者就像飞行员先进模拟舱：先在虚拟世界里摔一百万次，再去真实世界迈第一步。英伟达去年3月公布过一组数据：用它的工具，11个小时就能生成78万条机器人合成动作轨迹，相当于人类示范6500个小时的数据量。

即便如此，今天的物理AI离“通用”仍有距离。

宇树科技创始人王兴兴8月在世界机器人大会上就讲过：在固定场景里，经过充分的数据采集和专项训练，机器人完成任务的成功率几乎能到100%；可只要换一件物品，或者把环境稍微挪一挪，成功率就会大幅下滑。

王兴兴给具身智能的“ChatGPT时刻”下的标准是：把一台机器人带到任意一个陌生环境，比如你家里，它基本能完成80%左右的任务。到那一天，产业才算真正走到爆发的临界点。当时，他对这个时间的预期是：快的话两三年，慢的话五年甚至十年。

但10月12日，在第二十六届中国国际工业博览会开幕式的圆桌对话上，王兴兴把这个预判往前提了。他认为突飞猛进的模型能力很快就会将壁垒击穿，这个临界点快的话一两年内就可能到来。他甚至放话：明年GPT-7一出来，可能直接把具身智能的问题打穿。

换句话说，几个月前，物理AI还是比较遥远的未来，但现在它已跑进冲刺前的最后一段直道；而它要改造的制造、物流和服务业，恰恰是中国最熟悉的主场。

全球物理AI的牌桌上，玩家很多，打法截然不同。

马斯克是最高调的布道者，也是下注最狠的那一个。

早在2024年6月的特斯拉股东大会上，他就算过一笔大账：全世界未来每年可能要造10亿台人形机器人，特斯拉的份额可能远超10%；规模足够大时，每台成本可降到1万美元左右，卖2万美元。

他把Optimus称作特斯拉“史上最大的产品”，还畅想过：有了它，每个人都能拥有一位顶尖的外科医生。

但马斯克的时间表，向来跑得比工厂快。他曾预计2025年会有上千台Optimus进厂干活，到了今年1月，又改口：Optimus还没有以实质性的方式在工厂里投入使用。然而，马斯克却是真把家当押上去了。

他停掉了Model S和Model X，把弗里蒙特的产线改造成Optimus工厂。今年三季度，特斯拉研发费用同比跳涨69%至27.6亿美元，净利润同比下降43%，钱主要砸向了特斯拉所说的超级智能、机器人等新业务。

早在7月1日，马斯克晒出和Optimus生产团队的合影时就打了预防针：量产初期会极其缓慢，因为一切都是新的，“这不像造汽车”。

10月21日，Optimus终于在量产线上开工。马斯克说，这条设计年产能100万台的产线，大部分设备已经运抵；明年4月前后，Optimus还要换上自研的AI5芯片。他的判断依旧宏大：

Optimus将成为地球上最大的产品，未来机器人的数量会超过人类。

黄仁勋走的是另一条路：不造机器人，要让全世界的机器人都长在英伟达的平台上。

英伟达的打法，是一整套从训练到上身的“全家桶”：Cosmos世界模型负责理解和生成物理世界，Isaac仿真平台负责“开驾校”，GR00T是给人形机器人准备的通用大脑，Jetson Thor则是装在机器人身上的芯片。

今年3月的GTC大会上，ABB、发那科、库卡、安川这些工业机器人巨头，加上美国的Figure、中国的智元，都出现在英伟达的合作伙伴名单里。

5月底的台北GTC大会上，英伟达发布Cosmos 3，号称全球首个完全开源的全模态模型，能把物理AI的训练和评估周期从数月压缩到数天。

10月21日的柏林GTC大会上，陪黄仁勋站在台上的，是几只25厘米高、鸭子模样的小机器人。他让它们翻跟头，又让它们“睡觉”，偏偏有一只背过身去，黄仁勋只好叮嘱它：注意力集中。台下一阵大笑。

逗完鸭子，他端出的是正经家伙：一款由德国Agile Robots打造、基于Jetson Thor和GR00T的参考人形机器人，Agile Robots计划明年就造1000到2000台。黄仁勋当天的判断是：机器人的ChatGPT时刻，正在快速逼近。

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图源：思灵机器人

黄仁勋要做的，是把在数据中心赚得盆满钵满的那套“芯片+软件+生态”，原样搬进物理世界：不管最后谁家的机器人胜出，它们的大脑都得在英伟达的平台上长大。

硅谷的其他玩家，则把最多的钱押在了“大脑”上。

今年1月的CES上，谷歌DeepMind宣布与波士顿动力合作，把Gemini Robotics模型装进新一代Atlas人形机器人，按现代汽车的计划，新Atlas今年就进入其美国佐治亚州的工厂。

颇有戏剧性的是，2017年谷歌嫌机器人投入大、回报远，把波士顿动力卖给了软银；兜兜转转九年，谷歌又以“大脑供应商”的身份回来了。

创业公司的估值更是一路狂飙。Figure AI去年9月估值已达390亿美元；由前谷歌DeepMind研究员与斯坦福、伯克利学者联手创办、只做机器人通用模型的Physical Intelligence，今年3月被曝正以约110亿美元的估值洽谈新一轮约10亿美元融资，四个月估值翻倍。联合创始人谢尔盖·莱文给公司的定位，就是做“机器人的ChatGPT”。

9月28日，AMD宣布以约82亿美元全股票收购李飞飞创办的World Labs，这是AMD史上仅次于赛灵思的第二大收购。李飞飞的World Labs成立于2024年，做的是“空间智能”：从文字、图片、视频生成和模拟可交互的3D世界，被视为物理AI的上游。苏姿丰的说法是：要做下一代AI的计算平台，必须深刻理解模型如何演进。李飞飞本人将出任AMD执行副总裁兼首席科学家。这笔交易，也把芯片巨头的竞争，从卖卡打到了抢“世界模型”。

英伟达把Cosmos开源出去，让整个行业在它的平台上做物理AI；AMD则干脆把一个顶级实验室买回家，用模型反过来定义芯片。

然而，硅谷拥有最聪明的脑，最贵的估值，但真正能大规模量产的身体，却不在这里，而是在中国。中国的机器人或许大脑不够聪明，资本也更有限，但在量产上却真正做到了遥遥领先。

中国以人形机器人为核心的物理AI，其基本格局是：本体在跑量，车企在转身，巨头在搭台。

先看本体新势力。

据市场研究机构Smart Analytics Global统计，今年上半年全球人形机器人出货约1.91万台，中国厂商拿下了97%以上。其中，智元出货约8400台，全球份额44%，排名第一；宇树约5900台，份额31%。两家合计，占了全球四分之三。

智元的创始组合颇有看头：董事长邓泰华是华为前副总裁；总裁彭志辉，就是B站上的“稚晖君”，当年以“天才少年”身份加入华为。两个华为人，三年时间，把公司从首年营收30万元做到了2025年的10亿元以上。

6月28日，智元第15000台G2机器人下线，距离第10000台不到三个月。这台机器人没进展厅，而是直接被送往龙旗科技南昌工厂的平板电脑产线，和另外8台G2一起干质检。此前连续6天的直播里，这8台机器人完成了1.75万多次质检，成功率99.99%。

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精灵G2在龙旗科技产线直播

宇树是另一种气质。王兴兴从四足机器人起家，2016年创业，一做就是十年。

今年5月底，《每日经济新闻》记者走进杭州滨江的宇树总部：门口，研发人员正在调试一台四足机器人；楼顶上，一台轮足机器狗在无人巡逻；一楼展厅已经搬空，销售团队正往一栋还没装修好的新楼里挪。公司长得比房子还快。

智能汽车和人形机器人，在传感器、芯片、电机、电池、算法等领域，底层高度同源，据盖世汽车研究院测算，两者供应链重合度达到六到七成。中国新能源汽车产业链稍一延伸，就是机器人产业链。而事实上，中国车企也同样在积极布局机器人。

其中，转身最积极彻底的是小鹏。何小鹏在6月10日的内部信里说，这是小鹏从“智能汽车公司”向“物理AI公司”转型的关键一步。8月，小鹏机器人业务完成超9亿美元首轮融资，投后估值超63亿美元，腾讯、阿里以战略投资者身份入局。小鹏之外，理想的李想，则在3月放话：2026年是理想进化为“具身智能”企业的关键一年。

已经在新能源汽车上超越特斯拉的比亚迪，对机器人的理解还是把重点落到制造上。其执行副总裁李柯说：机器人的竞争，拼的是制造能力、软件能力和硬件能力，而汽车上积累的AI能力可以移植到机器人上。

中国科技巨头也同样在加大对机器人的布局。

华为云的具身智能平台CloudRobo去年6月发布、今年6月升级并开启公测，从数据、模型、仿真到部署，提供一整条流水线，已与30多家行业伙伴、20多家本体厂商合作。小米的雷军，则把2026年定义为“具身智能大模型元年”。

但中国能在人形机器人跑得快，靠的不只是一两家明星公司，而是产业链和生态。据工信部7月披露，目前中国人形机器人整机型号已有400余款，占全球一半以上；四足机器人全球销量份额接近70%。电机、减速器、电池、传感器、结构件，几乎每一个环节都能在长三角、珠三角一两个小时车程内找到供应商。

在深圳南山的机器人谷，大约10公里的留仙大道，就是一条完整的机器人关键技术研发和零部件制造体系，从大小脑模型等算法软件，触觉传感器、激光雷达等感知系统，到伺服电机、动力模组等执行系统，再到机械臂、灵巧手等核心部件，都能在机器人谷找到优质供应商，实现快速交付。

在这里，“上午出图、下午打样、次日迭代”是常态。一款灵巧手用的触觉传感器，过去靠进口要10万元，如今国产的199元起。今年1到8月，南山区机器人货运订单同比增长94.4%。

美国在讲最宏大的故事，造最聪明的大脑；中国在造最多的身体，跑最快的量产，进最真实的场景。中美合起来，整个人形机器人就能更快速地跑起来，AI也就更快走出屏幕，走向各行各业，家家户户。

产业热了，钱就来了。

据行业机构统计，今年上半年，中国人形机器人整机产量突破4万台，二季度环比增长50%；赛道融资总额达到1041亿元，已经超过2025年全年。工信部预计，今年全年整机产量有望突破10万台。花旗更是预测，到2050年，全球人形机器人市场规模将达到7万亿美元。

需求也在从“表演”走向“上岗”。工信部、国务院国资委6月联合印发通知，开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，要求到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”。上海10月12日发布的《上海市加快发展新一代智能制造行动》更是明确，要推动8000台人形机器人进工厂。

IDC的数据显示，今年上半年全球人形机器人出货约2.5万台，同比增长432%；其中科研教育、展览展示这类“不干活”场景的占比，已从去年全年的83.8%降到69%。这意味着，机器人正一台台从展台走向工位。

但越是热闹，越要冷静地问一句：物理AI的钱，最后会落进谁的口袋？

回看新能源汽车的历史，有一条规律值得记住：整车杀得头破血流时，最先赚到钱的往往是核心部件。宁德时代就是最好的注脚。物理AI大概率会重演这一幕。

整机格局远未定型，今天的冠军明天未必还在牌桌上；但不管谁家的机器人胜出，都绕不开关节、电机、减速器、丝杠和传感器。

物理AI接下来将产生的产业与投资机会，重点是三条线：

第一条线：先看“身体”，再看“大脑”。

以A股公司为例，今天真正被订单验证过的物理AI公司，大多集中在执行器环节。原因很现实：大脑的价值，眼下主要被英伟达和尚未上市的模型公司拿走；中国握着全球最强的制造底座，所以中国的机会首先藏在物理AI的身体里。

绿的谐波就是这条线上的代表。谐波减速器曾长期被日本企业垄断，绿的谐波率先撕开了口子，如今又把行星滚柱丝杠做到了规模化量产，全面切入具身智能的核心供应链。

三花智控、拓普集团代表着另一类玩家：汽车零部件巨头带着规模制造和降本能力切入机器人执行器，被市场视为特斯拉供应链的核心选手。

此外，双环传动的精密齿轮与减速器、恒立液压的丝杠、鸣志电器的空心杯电机、奥比中光的3D视觉、柯力传感的力传感器，都在各自的细分环节握有硬功夫。

第二条线：看主业能不能托底。

机器人放量是一场马拉松，中途必有颠簸。能熬到终点的，往往是主业现金流足够厚的公司。