机器人产业六十六年

2026.04.15 文｜闪电商业评论 序幕：二十年回眸 2005年2月8日，除夕，央视春晚直播现场。 当《恭喜发财》的旋律响起，刘德华唱起“我恭喜你发财”的时代金句时，两台索尼QRIO机器人也摆动起双臂、配合旋律手舞足蹈。 当时，一台QRIO的售价高达7000万人民币，但为了完成这段表演，央视只好从日本索尼公司租用了QRIO。 二十年后，2025年央视春晚，当16台宇树科技的H1人形机器人登上舞台时，它不仅能灵巧、快速地转动手绢，而且还是来自于一家在杭州成立的中国公司。 二十年一回眸，机器人产业“江山代有人才出”，尤其是“中国风”势头强劲。 从1960年查礼冠带队造出中国第一台无线电控制的机器人以来，六十六年过去，中国机器人不仅登上了春晚舞台，也走到了历史舞台的中心。 一、前夜 在索尼QRIO登上春晚的28年前，一位名叫马克·雷伯特的美国博士正式在麻省理工学院任教；三年后，他拥有了一间属于自己的实验室——Leg Lab。 顾名思义，因为马克是机器人专家，所以他的Leg Lab就是专门研究能够像人类一样灵活的机械肢体。 1983年，就在实验室成立第三年，马克便带队“鼓捣”出一台能够模拟人类奔跑的原型机，还为此筹得创业“第一桶金”——25万美元。 与此同时，大洋彼岸的日本，本田、索尼等企业响应“机器人是战略产业”的国策，纷纷立项人形机器人项目，不过它们还要等十多年后才能惊艳世界。 90年代，已经有一定名气的马克决定创业，将实验室的成果带向商业世界，成立的公司名为：波士顿动力。 彼时，本田的人形机器人已经从P1迭代到P4阶段，索尼也开发出了日后登上世界各大媒体头条的AIBO机器狗，虽然一台定价高达2500美元，但首批3000台在上市20分钟内就被一抢而空。 到世界之交的2000年，本田拿出了让世界更惊艳的ASIMO机器人，命名上致敬提出机器人三定律”的阿西莫夫。日后，ASIMO成为日本高科技的重要“代言人”，在前美国总统奥巴马访日时，还和ASIMO踢了一局足球赛。 日本的机器人产业进展神速，波士顿动力自然也没松懈，马克和团队端出了一款名为“Big Dog（大狗）”的军用机器人。 严格意义上，“大狗”并不是机器“人”，它四肢着地、看起来体型很笨重；但正因如此，“大狗”的负重能力强、在崎岖地形中仍能灵活行走，非常适合军用场景。 当年，希望在市场上寻找尖端科技产品的美国军方，正是在42个项目中选中了“大狗”。 起初，美国军方有意将“大狗”打造为士兵的“移动补给站”，但因为“大狗”使用液压驱动，机身附带的压缩泵不仅在磕碰后容易泄漏液体，而且噪音大，极容易暴露目标。 说白了，在真实战场中，“大狗”可能成为敌方的“移动枪靶”。 结果，合作近十年后，美国军方正式放弃部署“大狗”。 波士顿动力的发展遇阻，本田、索尼的日子也并不好过，AIBO、ASIMO的初登场确实惊艳，但这几乎也是它们最后的“高光”：2006年，索尼暂停QRIO项目；2018年，本田宣布ASIMO停产。 说到底，当年的机器人产品造价极高、售价极贵，比如本田为ASIMO项目累计投入研发3000亿日元、一台售价高达250万美元，但使用场景极为有限，很多时候只是一台极其昂贵的“大玩具”。 特别是本田的ASIMO，更多时候是被用于汽车制造等工业场景，并没有被全面推向更广泛的日常消费领域。 有专家认为，日本机器人产业“由盛转衰”背后，企业过于专注硬件能力，而忽略了具身智能时代AI大模型的“软实力”。 日本经济产业省在2023年做过一个调研，当时日本机器人企业的研发费用中，82%投向硬件，只有18%投向AI和软件算法等，同期中国机器人企业60%的投入都放在软件领域。 软硬件研发的分歧，也为中国机器人产业的崛起埋下伏笔。 当然，波士顿动力在“大狗”之后也经历了起起伏伏，特别是连续被谷歌、软银两家巨头收购，最后又被抛售。 这期间，波士顿动力推出了迭代版的机器狗“Spot”、人形机器人“Atlas”，但马克的团队也没法让“昂贵的大玩具”变成可持续盈利的商业化产品，甚至研发投入一度高达2亿美元，但收入只有1800万美元。 最终，2021年波士顿动力被第二次“卖身”时，现代汽车只花了11亿美元，比谷歌收购时的价格缩水60%、让软银直接亏了150亿元人民币。 商业化是机器人产业的命门，或者说是一切“以盈利为最大道德”的商业企业的真理，而在日美重点企业相继从高光到折戟之际，中国的科研攻坚开始登场。 二、起点 让我们先把时针拨回到1960年，那个索尼和本田刚成立十余年的时间点，中国的机器人工业已经有了起点。 那是在金陵城，在南京工学院（现为“东南大学”）的校礼堂门前，一台2米多高的“钢铁巨人”伫立在世人面前，而它的“缔造者”正是查礼冠和她的学生们。 查礼冠生于1917年，在那个动荡的年代，她的家庭因为经营灯芯绒纺织厂，在当地算是小有势力，因此查礼冠也接受了良好的高等教育，并在1952年南京工学院成立之际来到机械系任教。 日后，查礼冠的外甥徐晓苏曾回忆说：“即使放假，姨妈大部分时间也是在看专业书，为人极其低调。”正是这种钻研精神，才促成了那台机器人的诞生。 查礼冠任教的第六年，南京即将召开“无线电技术展览会”，机械系的几名学生想造出来一台用无线电操纵的机器人，并在展会上演示，这个想法当即得到查礼冠的支持。 但是，在那个物质相对匮乏的年代，学生们的参考资料只有两张从杂志上剪下来的照片：只有外观、没有内部装置图；可查礼冠和学生们并没有放弃，她们用了六个日夜的时间完成了250张设计图，并经过反复讨论、修改，确定好了设计图。 之后，为了造出机器人的外形，学生们跑遍了南京的每一家百货公司，寻找各种四肢灵活的小玩具、参考它们的生产经验，查礼冠甚至还亲自去假肢工厂，向工人请教假肢的制造问题。 一开始，造出来的机器人站不稳，查礼冠和学生们就给机器人的足踝关节安装了四个弹簧，解决了问题；但机器人又无法正确接收信号，只会传出噪音，查礼冠又找到无线电系的老师帮忙调整。 终于，赶在无线电技术展览会之前，查礼冠和学生们造出了一台身高2米多、会做28个自由度的“顽皮铁人”，并且还被拿到日本展出、一时声名大噪。 此时，远在北京，任职于中科院自动化研究所的蒋新松，心中已经种下“造机器人”的远大想法。 和查礼冠一样，蒋新松也出生于江苏，但他的家境普通，童年时因为抗日战争更是举家四处流亡，好在蒋新松奋发图强、成绩优异，在1951年考进了上海交通大学电机系。 说起蒋新松的努力和坚持，这离不开母亲对他的谆谆教导：无论做什么事，最重要的是持之以恒。 还有蒋新松的名字，他的母亲借用杜甫的诗句“新松恨不高千尺”，希望儿子能像青松一样经得起风吹雨打、品格高洁，成为国家的栋梁之材。 现在来看，蒋新松一定兑现了母亲对他的期许。 大学毕业后，蒋新松先后辗转于中科院自动化所、兰州炼油厂，最后来到沈阳自动化研究所工作，而他工作后的第一件大事，就是和吴继显、谈大龙二人带着一份关于机器人的技术设想，跑到北京游说、希望得到支持。 只不过，等待蒋新松三人的不是激励和赞许，而是冷嘲热讽，有关部门看到他们的提议后直接说：这能用吗？有能耐你发明个区分鸡蛋的机器人来！ 甚至于，三人还在北京时，沈阳就贴起了大字报：据说一个“胖子”领着两个“瞎子”上北京去调查机器人去了。 为什么被叫做“胖子”和“瞎子”？因为吴继显当时比较胖、谈大龙和蒋新松都戴着眼镜。 后来，1979年，蒋新松带队又远赴日本参加首届国际人工智能研讨会，当他希望购买一台日本企业生产的机器人时，对方当场拒绝，还颇为傲慢地说到：即使把机器人卖给你们，你们也不会用！ 屡造打击之下，蒋新松反而没有被挫折打倒，那股持之以恒的劲头支撑着他，让他把所有的挫折转化为动力，并不断积蓄能量，直到日后彻底改写中国机器人产业的局面。 三、攻坚 “机器人将是21世纪具有代表性的高技术，如果我们失去了这个领域的科学技术优势，就可能失去一个时代！” 1977年，北京，全国自然科学学科规划会议上，蒋新松的发言掷地有声。 他不再是几年前因提出机器人构想而被讽刺的蒋新松，这一次，他下定决心要干好“造机器人”这件事。 在70年代末，蒋新松被任命为沈阳自动化所所长；之后不久，他带队研发出中国第一台工业机器人——SZJ-1型示教再现机械手样机。 那是1982年，SZJ-1的表现相比于世界上第一台工业机器人Unimate的200型示教再现机器人，高度接近。 一年后，蒋新松又联合国内相关高校和科研院所，研发出中国第一台水下机器人——海人一号，并在1985年12月完成首航。 科研突破接踵而至，但蒋新松显然不满足于“单点爆破”，他想打造一个集合各类人才并向全世界开放的机器人研发基地，集中资源在工程和技术方面进行持续深耕。 在80年代，蒋新松的想法足够大胆，这也导致他在“推销”这套构想时屡屡碰壁，当时和他一起东奔西走的机器人专家周国斌回忆说：当时他们身上背着几十斤重的资料、为了省钱只坐公交车；而蒋新松还患有甲亢，一次因为奔波实在太累，他只能在地铁口蹲了一小时，稍微恢复一些又开始赶路。 辛苦奔波之际，蒋新松也不忘做好每一个细节，就比如讲解时需要用到的PPT，他甚至会根据报告厅的大小、与听众的距离等，调整PPT的行数、字号、颜色。 一切的付出，只为做好一件难而正确的事：造出技术领先全球的机器人。 不过，80年代的中国，改革开放正蓬勃发展，大量新生人口逐渐走上劳动岗位，也有部委专家提出了疑惑：现在中国这么多人，还需要机器人来工作吗？ “我们再不干起来，就会被人家（发达国家）甩得越来越远。”为了回答这个问题，蒋新松苦口婆心地劝说各部委专家，中国应该直面当今世界高新技术的发展，站在历史的高度，作出科学的、经得起长时间考验的抉择。 终于，他的努力和坚持得到了回响，1986年7月，国家机器人示范工程正式动工、总投资5000万元，用于购置科研设备的外汇额度就高达590万美元，这在当时堪称天文数字；同时，智能机器人也被写入国家“863”计划，蒋新松被任命为自动化领域首席专家。 从此，中国的机器人产业进入了新时代，产学研各方面都锚定“技术突破、超越日美”的目标，不断向前“滚雪球”。 1983年，查礼冠和其助手黄惟一教授已经在筹划建设中国第一座机器人技术重点实验室，但二人在广州参加会议时遇到车祸，查礼冠不幸离世。 一年后，从重伤中恢复到黄惟一教授接过查礼冠的“衣钵”，正式在南京工学院建立机器人传感与控制技术实验室。 又过了一年，1985年，上海交大机器人研究所正式成立，并在当年完成了“上海一号”弧焊机器人的研究，这是中国自主研制的第一台6自由度关节机器人；五年后，“上海一号”第一次被用于桑塔纳轿车国产化中的转向摇臂焊接，再度实现“首次”突破。 此后三十多年，以上交大机器人所为原点，一批专业人才带着自己的机器人产品和新兴公司正式走向市场，并带动机器人全产业的快速发展。 比如大疆系企业云鲸智能的创始人张峻彬，就是上交大的研究生；还有获得淡马锡、软银投资的节卡机器人，正是出自上交大创业孵化器。 90年代末到20世纪初，中国的机器人产业科研如雨后春笋般不断取得突破，但这一切的重要奠基人蒋新松，却无法看到中国的机器人产业真正站在世界前台的那一天。 1997年3月30日，前一天还在积极筹划组建机器人产业公司的蒋新松，因为突发急性大面积心肌梗塞，在医院抢救无效而不幸离世，享年63岁。 后来，为纪念这位“中国机器人之父”，沈阳自动化所筹备建立的机器人企业，正式命名为——沈阳“新松”机器人公司。 早在机器人示范工程开工不久后，蒋新松就已经因病住院，有同事还劝他别太拼命，他却留下了一句名言：活着干，死了算，“我除了拼命，还有别的办法吗？” 在动荡年代保持对科学的执着、在外人冷嘲热讽时仍坚持自我，查礼冠、蒋新松等一众科研前辈用近乎于“前赴后继”的努力，带领着中国机器人产业走过了一段黑夜。 只有走过曾经的黑夜，才有今天具身智能产业的黎明。 四、黎明 在1977年全国自然科学学科规划会议结束的第二年，一位叫周剑的孩子在浙江宁波出生。 1999年，当索尼AIBO机器狗亮相时，周剑从本科毕业，因为上学时拿到过德国一家机械制造商“迈克威力”的奖学金，他毕业后就直接到了这家企业上班，当时他的一项重要工作就是带中国客户去德国考察，然后帮他们找热水冲泡面。 当时迈克威力在越南也有业务，周剑也会到当地帮助企业落地人造板生产线，但他发现，在中国工厂三个月能完成的工作，在越南需要近一年。 虽然中越两国的劳动力素质确实存在差距，但周剑思考的问题是：有什么工具能让这种劳动力差距不存在。 问题的答案，或许就在周剑2008年去日本展会上看到的ASIMO机器人，他回国后当机立断决定辞职创业，一开始做小型自动化产线，之后就彻底转向机器人产业。 2012年，周剑在深圳创立了一家名叫“优必选”的公司，就是那家日后顶着“人形机器人第一股”上市的公司。 2012年也是机器人产业发展的重要节点，那一年，由Geoffrey Hinton和两名学生共同推出的一款“深度学习”软件AlexNet，大幅提升了人工智能在图像识别中的准确度，这彻底改变了AI浪潮的“流动方向”，深度学习成为主流。 说句题外话，当年Geoffrey Hinton团队的其中一名学生叫Ilya Sutskever，是后来OpenAI的第一任首席科学家。 总之，人工智能技术的进步也助推了机器人产业的发展，这意味着在AI的作用下，机器人的感知、规划和决策能力有望得到大幅提升，机器人可以变得越来越聪明，并展现出和人类一样的灵活度。 简而言之，2012年后，机器人“具身智能”的时代悄然来临。 优必选成立后第二年，一位名叫王兴兴的年轻人正在上海大学读研，他考研时因为英语分数太差，结果落榜浙江大学，只能调剂到上海大学。 王兴兴也是宁波人，他承认自己从小对语言课程就不感兴趣，英语和语文都差，高中三年英语考试就及格过三次，但他对物理、化学、科学都有极大的兴趣。 在读本科的时候，王兴兴就花200元“手搓”出一台简陋的人形机器人；在读研时，他用电机驱动的方式、花2万元又“手搓”出一台X Dog机器人，这比波士顿动力的同类方案更早一年面世。 2016年，因为“手搓”X Dog，王兴兴在圈内已经小有名气，甚至有麻省理工学院的博士要他的硕士论文。 索性，王兴兴当时辞去了在大疆的工作，在杭州一间小办公室里成立了宇树科技。 虽然比优必选晚成立四年，但王兴兴和周剑几乎面临着同样的苦恼：创业缺钱。 彼时，移动互联网APP大战正盛，机器人产业或许充满技术前景，但它需要持续的研发投入且短期内几乎没有商业回报，很少有大厂或投资机构愿意为此买单。 最困难时，周剑卖掉了早前创业积攒下来的三套房，都在深圳，总价1700多万，他还为了给员工发工资把信用卡刷透支。 刚开始卖房的时候，周剑的父母不知道，直到卖最后一套房时，周剑的父亲一气之下把房间里的马桶拆了，还说：“交房清单没规定留马桶，那就能拆！” 很简单，周剑的父亲也是赌气，他气的是儿子把这么好的房子都“败光了”。 王兴兴也经历过类似的低谷期，最难的时候宇树科技的账上只有十多万元，王兴兴逼着自己去拉投资、见投资人，当时宇树科技已经有一款名为laikago的“机器狗”产品，但投资人问的最多的问题还是：机器狗究竟能做什么？ 好在，重在务实的技术派创业者，总能找到愿意承担风险、拥抱前沿科技的同道中人。 2013年，周剑偶然结识了比亚迪的天使投资人夏佐全，后来他和团队带着最早一代的Alpha机器人去给比亚迪的投委会演示舞蹈，结果是夏佐全力排众议，决定投资优必选。 最终，夏佐全成了优必选的第一位投资人，他的个人投资加基金投资一共800多万元，成了优必选的“救命钱”。 2018年，在开放天使轮融资时，宇树科技也拿到了急需的钱，其中变量资本的创始合伙人张鹏就对王兴兴印象颇深，他认为王兴兴“极其务实”，并且会认真回答每个问题，张鹏坦言他也是看到了王兴兴身上的“务实精神”才下定决心投资。 在机器人产业刚刚走过前夜、曙光还未完全到来之际，优必选、宇树科技拿到了足以支撑其继续投入研发的资金，这似乎也给之后具身智能的投资热战，开了个好头。 五、热钱 时间来到2023年，一些风投机构已经开始认真考察机器人行业，但行业共识还没有形成，“市场觉得我们是傻子。”绿洲资本创始合伙人张津剑直言。 当死，绿洲资本收到了硅谷机器人Figure AI的邀请，但在参观其总部和团队后，张津剑和团队都认为，Figure AI肯定打不过中国的公司，所以他们决定还是把重心放在中国本土公司。 但张津剑也有担忧，为什么这么好的项目融不到钱呢？ 毕竟，如今很多知名的具身智能“独角兽”，当年甚至还没有想好名字，比如百度风投在2023年接触高继扬（星海图创始人兼CEO）时，他们连“星海图”这个名字都没想好；而很多处于早期的机器人公司，并没有打算接受外部机构投资。 另有投资机构选择另辟蹊径，比如首程资本选择从学界切入，拜访国内外知名实验室或知名教授的“门徒”，从项目最早期接触创始人。 首程资本还因此闹出过误会，团队为了联系一位教授，给对方发了一份加盖公章的拜访函，这甚至让对对方一度怀疑是“诈骗”。 不过，“误会”很快变成了一股热钱涌动的共同情绪。 转折点发生在2025年，那一年，宇树科技在春晚的《秧BOT》节目惊艳全球，年末王兴兴更是参加了极为重要的民营经济座谈会，作为90后企业家在任正非、王传福等商业大佬之后获得发言机会。 那一年，风投圈彻底“炸了”，FOMO（害怕错过）情绪大蔓延，每家机构都挤破了头想投进去一家具身智能项目。 有投资人在2025年9月冒着台风登陆之际，坐飞机赶到深圳去见一位具身智能企业的创始人；还有投资人接触的具身智能项目，两个月内估值从4亿直接涨到十几亿。 知名风投机构也在“焦虑”，红杉中国的合伙人公元为了见到自变量的创始人王潜，她当面要求云启资本的管理合伙人陈昱，现场打电话给王潜，一定要约见到他。 还有投资了银河通用的光源资本，为了高效推进融资、安排路演、对接券商等，也为了保密工作，光源资本的相关项目组直接“驻场办公”，几乎和银河通用的人一样拼，经常工作到深夜，最后一个关掉公司的灯。 热钱涌动也让行业的明星项目快速刷新着融资额和融资速度的新纪录，很多创业公司几乎一下场就拿到了数十亿元的“入场券”，并且向着百亿估值的门槛快速进发。 2025年2月成立的它石智航，创始人是华为车BU前首席科学家陈亦伦和百度智能驾驶业务前总经理李震宇，一个多月后拿到1.2亿美元天使轮融资，创下中国具身智能行业天使轮融资额新纪录。 2025年7月成立的至简动力，半年累计融资20亿元、9个月完成5轮融资，投资方涵盖元璟资本、蓝驰创投、红杉中国等一线风投，还有阿里、腾讯两家大厂。 有一个数据显示，2025年国内具身智能总投资金额达到398.32亿元，比2024年增长了3倍之多。 如此惊人的融资速度和融资金额，让一个现实的问题被不断提出：机器人行业是不是泡沫太多了？机器人产品究竟能解决什么实际问题？ 说白了，中国具身智能产业是否会走上本田、索尼或者波士顿动力的老路，难以走入广泛的日常生活场景、难以实现可持续的商业化。 2025年3月，知名投资人朱啸虎直接给具身智能行业泼了一盆冷水：“我感觉一些具身智能CEO说的商业化客户，都是他们自己想象出来的，谁会花十几万买一个机器人去干这些活？” 翻看“账本”，朱啸虎背后的金沙江创投，确实在2024年陆续退出星海图和松延动力两大具身智能明星项目。 发改委也在2025年11月的一场新闻发布会上特别强调：（人形机器人公司）要注意防范高度重复的产品扎堆上市、研发空间被挤压等风险；速度”与“泡沫”一直是前沿产业发展过程中需要把握和平衡的问题，这对具身智能产业来讲也是一样。 风投和大厂的热钱流动、明星项目层出不穷，产生一定的行业泡沫也合理，但对于未来前景也不必太过担忧。 不过，火热之下，技术路线的探索与选择、量产千台万台的供应链攻坚、可持续商业化的落地场景，机器人公司不能忽视任何一个现实问题。 六、探索 今年1月，两位硅谷大咖对具身智能行业的“看衰“，一度引发全网热议。 先是World Labs创始人李飞飞表示，机器人的研究还是在早期，机器人基本上没有太多商业化的应用场景，尤其是日常用的过程中很难收集数据。 再是前Meta首席AI科学家杨立昆认为：现在行业内没有任何一家公司知道，如何让自家的人形机器人聪明到具备实用价值，你只能针对极为细分的任务去训练它们，还得收集海量的数据，但训练成本极高并且只能应用在极少数场景。 二人所言，其实核心主要是两块：第一，训练机器人所需的数据量极大、但收集难度极高；第二，具身智能的大模型能不能足够泛化、以解决更多实际问题。 打个比方，你输入指令让机器人擦桌子，机器人学会了擦圆桌，但如果是简易可折叠的桌子，机器人会不会打开桌子后再擦；如果桌子上有一本书，机器人会不会暂停挪开书本再继续擦。 因此，要让机器人做好“擦桌子”这项工作，就需要收集大量的真实行为数据来训练机器人，包括“如何擦”“如何打开可折叠桌子”“如何挪开书本”等。 然后，通过可泛化的具身智能大模型，让机器人模拟人的行为决策，并在行动时将以上行动有机结合起来，比如“挪开书本+擦桌子”，就能擦干净一张放着书本的桌子。 数据训练和泛化大模型，这也是当下具身智能企业持续探索并且必须攻克的挑战。 先看数据训练这方面，如今市面上比较流行的技术路径包括遥操作、仿真数据合成、真实数据采集等，代表企业包括智元机器人（遥操作）、银河通用（仿真数据合成）和千寻智能（真实数据采集）。 先说遥操作，智元的做法是给机器人建一个专门的数据工厂，由人类操控机器人完成基础任务，比如在擦桌子时避开障碍物，然后不断重复训练、强化学习以得到智能效果。 顾名思义，遥操作相当于人类来教机器人变得更像自己，这和父母从小教我们走路、驾校教练教我们开车类似，效果更直接，但投入成本不菲。 就说智元，在上海这块寸土寸金的地界上建起一座占地4000多平方米的数据工厂，厂内配有3000多件真实物品，支持上百台机器人共同作业。 这些都是真金白银的投入，绝非一般企业能承受得住。 所以，一部分具身智能企业选择从仿真数据层面寻求突破，团队会制作虚拟的机器人让其在仿真环境中去学习和训练，无需人工干预，训练完再用到真实的机器人身上。 银河通用就是在这方面自研一年多，其约90%的训练数据来自仿真合成，并且成本比真人真机操作低了不少，银河通用的单条数据成本仅为真实采集的1/100。 最后，还有公司采用混合路径，就像千寻智能先在早期训练阶段用可穿戴设备在真实环境采集数据，用遥操作的方式微调数据，到了真实使用中还可以通过强化学习继续获取数据并自主训练。 千寻智能创始人韩峰涛自己也说，这是参考了自动驾驶的商业模式，先把卖出去，一边开车、一边采数据。 毕竟，无论选择哪种数据采集和训练的路径，行业的技术共识已经形成：要让机器人变得更像人，数据训练的规模至少要达到百万乃至千万小时。 韩峰涛给出的目标是：2026年千寻智能要获得100万小时的有效数据；而银河通用团队则判断，要实现高智能的泛化，数据规模需求可能达到万亿级。 再进一步，真正智能的机器人，还需要一个专门适配于机器人的大模型“大脑”。 为什么具身智能的“大脑”很重要，因为它关系到机器人能不能实现更强的泛化能力，就是在擦桌子时会主动规避障碍物、知道要先打开折叠桌后再擦，这些跨场景的工作必须得有一个“聪明的大脑”才能实现。 周剑也曾在接受采访时说过：产业发展的核心还是VLA（视觉-语言-动作）模型的泛化能不能实现；或者未来完全不同的技术路线。 王兴兴更是直接说：谁能率先做出真正适配机器人的大模型，谁就会成为全球顶尖的AI和机器人公司，这份突破的价值，甚至完全够得上诺贝尔奖的高度。 所以，国内的银河通用自研了“银河星脑AstraBrain”，让机器人能更接近于“看-想-做”的实时决策；海外的Figure AI也推出了VLA模型Helix，在经过10个小时的训练后就可以自主完成煮熟咖啡的全流程。 不过，要让机器人的“大脑”具备在全场景中更适配的泛化能力，这就需要大量的真实数据采集和训练；而缺乏大规模有效数据训练的“大脑”，自然谈不上智能。 就像儿童会从父母的行为中学会各种动作一样，这就是大脑在起作用。 说白了，数据训练和智能大脑，这两件事互为因果、缺一不可。 即使以优必选、宇树科技为代表的机器人企业走过了“烧钱-融资-研发”的循环，度过了黑夜，但在曙光来临之际的迷雾中探索前路，对企业而言也同样重要。 无论什么技术路线，只要企业始终在探索前进，这在一个超前沿的技术领域总能收获到价值，并最终达到属于机器人产业的“ChatGPT”时刻。 当然，我们也不必太过悲观，在具身智能的产业长跑中，国产企业已经跑到了前列。 七、长跑 最现实的数据是，中国具身智能企业的交付量已经远超美国。 2025年，全球交付的人形机器人超过1.45万台，其中宇树科技交付5500台、智元交付5000台，合计占比72%，反观特斯拉Optimus仅交付150台。 早在2021年，马斯克对外宣布特斯拉机器人计划之前，他带队专门观看了波士顿动力Atlas机器人的演示视频，视频看完后，马斯克决绝地说道： “不管你喜不喜欢，人形机器人都会出现。我们应该入局。” 2022年，特斯拉Optimus首场发布会可谓风光无二，到2024年Optimus更新到第三代时，当年10月的“We，Robot”发布会上，数台Optimus机器人已经可以在台上跳舞、给客人倒酒并交谈互动。 但发布会后，有媒体曝光，当时Optimus完成的大部分动作均由工程师远程遥控，这也一定程度上暴露出Optimus存在的技术短板。 为了实现更复杂的智能操作，特斯拉Optimus采用了更困难的“灵巧手”方案，它和人类一样有五根手指，其自由度达到22个，高度接近人手的27个自由度。 灵巧手有多重要？人形机器人要真正在日常生活中变得足够“聪明”，在软件层面必须实现高度适配的“智能大脑”，而硬件层面就必须攻克灵巧手这一关，让机器手像人手一样智能、自由，和大模型指令高度协同反应。 汇丰银行在3月的最新研报中提出一个判断：灵巧手已经取代下肢移动能力，成为当前具身智能技术攻坚的最深水区。 只不过，Optimus灵巧手有一个致命缺陷：寿命不超过2个月，因为灵巧的机械关节炎更容易磨损，单只手的成本超过6000美元，如果买回来一台机器人用一年，更换各种零件的成本就快10万美元。 汇丰的研报也提到，拥有超过20个自由度的灵巧手，每个成本高达40000-80000元。 灵巧手的技术难题大幅度放缓了特斯拉机器人的量产速度，2024年Optimus就生产了数百台，但却无法在实际工作场景中大范围使用。 最近，马斯克还说Optimus第三代要到2027年才能量产。 马斯克是技术狂人，特斯拉的Optimus也试图在技术层面做出差异化，但它仍然没有很好解决机器人从“昂贵大玩具”到“走进实际工作和生活场景”的转换。 相比之下，国内的具身智能企业并没有在技术上“钻牛角尖”，在把握数据训练和泛化大模型两大核心之后，国产企业往往更像是“供应链狂人”，通过规模效应来不断压缩后端成本和终端价格。 宇树科技就是典型，它的机器人能签约工业订单，也能被租用参加商演，一年交付5000多台，今年目标是出货10000-20000台，但价格却越来越便宜。 2023年时，宇树科技产品的均价还是60万元左右，到2025年前三季度，这一数字已经降到了16.76万元，这一方面得益于规模效应所带来的边际成本递减，另一方面归功于国产替代的加速。 一款人形机器人，包含电机、AI芯片、机械关节等多个软硬件设备，而国产具身智能机器人的核心零部件已经实现超70%的国产化率。 就以“灵巧手”为例，其核心零部件为空心杯电机，占到总成本的44%，而全球空心杯电机的市场，主要被三家外企把持：瑞士的Maxon、德国的Faulhaber和瑞士的Portescap。 不过，来自中国的鸣志电器已经撕开了一道口子，它从2020年开始加大自研空心杯电机的量产，并在美国、越南都建有工厂。 现在，鸣志电器的空心杯电机已经拿下了优必选、宇树科技和特斯拉Optimus的订单。 说回具身智能企业，宇树科技已经在招股书中底气十足地提到：机器人所用的高性能电机、减速器、编码器等核心零部件，均已实现自研自产。 国产替代所带来的成本优化是肉眼可见的，宇树科技G1机器人的售价9.9万元起，仅为美国同类产品的五分之一，是绝绝对对的“价格屠夫”。 所以，我们不能简单地将具身智能的热钱涌入理解为行业泡沫，这些“热闹”背后也是一批供应链企业被拉动增长，同时带动硬科技供应链生态的持续繁荣，毕竟通用大模型公司也需要AI芯片这些科技产品，而大模型能力的提升最终能反哺具身智能企业。 “热闹”不仅是在国内，在今年拉斯维加斯的CES展会上，中国企业在38个人形机器人展位中占到21个，直接撑起“半边天”。 去年11月，硅谷的具身智能初创公司K-Scale倒闭时，还专门用中国企业为例“cue了一下”自家面临的问题：如果无法像Unitree（宇树）那样通过规模化摊薄成本，我们就无法让产品跑通。 显然，中国的企业更务实，也明白具身智能虽然是前沿科技、概念新颖，颇受投资人和大厂战投“青睐”，但同样懂得活下去乃至实现自我造血同样重要。 打开宇树科技的招股书就知道，2025年前9个月，宇树并没有一直亏钱，还赚了1个亿的净利润。 既要仰望星辰大海，也能踏实埋头做事，这或许也是新一代中国机器人创业者，和当年本田、波士顿动力的不同之处，毕竟机器人行业注定是一场能通向万亿级大市场的长跑，我们或许在起跑线上出发的晚了一些，但谁也不敢说自己就离终点线更近。 最后，我们也不需要过多担心行业泡沫、担心具身智能的“ChatGPT”时刻，科技发展自有其规律，企业要做的就是坚持探索、坚持攻坚研发，现在踩更多的坑，未来也就能规避更多的风险。 总之，向前跑，别停下。