2月11日，杭州宇樹科技有限公司（下稱“宇樹科技”）在其京東官方旗艦店上架了兩款人形機器人產品，型號分別為UnitreeH1和G1。2月12日，9.9萬元起售的G1人形機器人首批銷售訂單就已售罄。

　　在工廠里，人形機器人已取得不少實訓成果。深圳市優必選科技股份有限公司（下稱“優必選”）相關負責人告訴記者，在比亞迪汽車工廠，優必選WalkerS1人形機器人第一階段實訓工作已初步取得成效，效率提升了一倍，穩定性提升了30%，相關優化工作還在持續進行中，預計在2025年第二季度具備規模化交付條件。

　　這名負責人表示，在吉利，Walk－erS1也已經完成了在極氪寧波工廠第二階段的工作。基于前期WalkerS1的表現，吉利集團已經安排Walk－erS1在領克進行第三階段實訓工作，主要進行充電槍的插拔測試和物料搬運實訓；在富士康，WalkerS1亦已經完成第一階段物流場景的搬運任務，第二階段會在物流場景覆蓋更多的區域，進行相關任務的測試。

　　從2013年美國波士頓動力公司首款人形機器人Atlas亮相至今，人形機器人產業已經走過了十余年的發展歷程。從Atlas后空翻的炫技時代到WalkerS精準抓取汽車線束的實用時期，人形機器人產業終于迎來商業化前夜的重要時點。

　　2月6日，特斯拉在其公司官網上更新了多個與人形機器人相關的崗位招聘信息，崗位類型涵蓋工程師、流程主管、生產經理等多個方向，職位名稱后都標注了“TeslaBot”（特斯拉機器人）的信息。

　　這些崗位的工作地點位于特斯拉在美國加州的弗里蒙特工廠，該工廠是特斯拉最大的制造基地之一。2024年，特斯拉在弗里蒙特工廠投入了多臺其自研自產的Optimus機器人，主要負責搬運和電芯分類、車身焊接和零件安裝等任務。“特斯拉正在大規模制造人形雙足機器人，以自動執行制造/物流中重復而枯燥的任務。”特斯拉在上述崗位的招聘信息詳情頁中寫著這樣一句話。

　　此前，特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克已明確提出了Optimus人形機器人的量產目標：計劃于2025年生產1萬臺，在2026年下半年開始向特斯拉以外的公司交付Optimus機器人。“我認為Optimus有潛力帶來超過10萬億美元收入的機會。”美東時間2025年1月29日，在特斯拉2024年第四季度的財報電話會上，馬斯克如是預估了人形機器人的商業化潛力。

　　在這場電話會上，馬斯克對推動Optimus量產表現出了超乎預期的迫切和樂觀：“這是一個指數級的增長過程，從沒有人使用人形機器人，到這些機器人像潮水一樣涌現。我們永遠都會處在‘我們做不夠’的狀態。即使（人形機器人）價格很高，需求也不會是問題。”

　　馬斯克同時強調，目前特斯拉設計的生產線臺Opti－mus機器人，下一條生產線萬臺，而再下一條生產線萬臺。

　　2025年1月17日，樂聚（深圳）機器人技術有限公司在北汽越野車公司舉行了樂聚第100臺全尺寸人形機器人交付儀式。該公司表示，樂聚人形機器人已邁入批量交付新階段。

　　2025年1月6日，智元機器人量產的第1000臺通用具身機器人正式下線，其中，雙足人形機器人累計產量達到731臺。

　　“優必選工業人形機器人WalkerS已收到車廠超過500臺的意向訂單，目前正處于產業化落地的關鍵階段，預計在今年第二季度具備規模化交付條件。”2025年1月10日，上述優必選相關負責人告訴記者。此前，優必選在多個知名汽車工廠開展了人形機器人實訓，與東風柳汽、吉利汽車、一汽-大眾青島分公司、奧迪一汽、比亞迪、北汽新能源等多家車企，以及富士康、順豐等知名企業展開人形機器人實訓合作。

　　2025年1月初，來自深圳眾擎機器人科技有限公司（下稱“眾擎機器人”）的SE01機器人在街頭行走測試的視頻走紅于短視頻平臺。公眾驚嘆于人形機器人已經能實現與人類一樣的自然步態。

　　1月22日，經濟觀察報記者在眾擎機器人進行調研時，該公司聯合創始人兼市場營銷負責人姚淇元表示，眾擎多款機器人計劃于2025年批量交付。“在人形機器人產業，我們已經突破了‘從0到1’；‘從1到100’，有些人已經突破了，甚至開始走到‘100到1000’的階段了。”姚淇元說。

　　人形機器人產業從技術驗證轉向商業閉環所需要的關鍵一躍，就是量產。量產除了能印證市場已擁有足夠潛力之外，對于整個行業來說，通過規模效應降低成本、優化模型與結構設計也具有重要意義。

　　但在姚淇元看來，百臺、千臺級別的量產都屬于小批量生產，“這樣的量級對于整個供應鏈的打磨，還沒有辦法達到一個跨越式的迭代跟升級，也沒有辦法通過這樣的量級來做顛覆性的結構化的調整。”

　　深圳一家機器人企業的市場總監也告訴記者，根據產業演進規律，人形機器人的量產進程可劃分為兩個關鍵階段。

　　第一階段，當產量達到10萬臺時，此時核心目標在于驗證技術可行性而非成本控制，主要替代制造業中10%的長尾工況工位（即非標準化、低重復性任務），其成功關鍵取決于硬件層面的運動控制穩定性與生產連續性保障，以及軟件層面封閉場景下的特定任務執行能力。

　　第二階段，當產量突破100萬臺后，標志著大規模量產階段的開啟，此時硬件成本需降至低于單個工人的年均人力成本，軟件系統需實現跨場景泛化能力的技術突破，使機器人應用場景從智能制造工廠延伸至服務業與家庭領域。

　　馬斯克在上述財報電話會上表示，當年產量達到100萬臺時，Optimus機器人的單價有望降至2萬美元。

　　當然，人形機器人當前所面對的市場規模并不清晰，大規模量產尚需時間。東吳證券在近日發布的一份研報中指出，由于下游客戶測試和研究需求旺盛，預計伴隨國內企業訂單交付，2025年全年國內人形機器人銷量有望接近萬臺。

　　根據高工機器人產業研究所（GGII）數據，2024年全球人形機器人市場規模為10.17億美元，到2030年全球人形機器人市場規模將達到151億美元，從2024年至2030年，全球人形機器人銷量將從1.19萬臺增長至60.57萬臺。

　　有業內人士告訴記者，對于人形機器人產業鏈而言，想要邁向真正大規模量產的階段，在硬件及軟件端還有兩大挑戰亟待突破。

　　人形機器人產業鏈上游的硬件壁壘主要集中在三大核心部件：驅動單元（電機+減速器+絲杠）、傳感系統（視覺/力覺/觸覺）及控制模塊（芯片），其中行星滾柱絲杠（一種將旋轉運動轉化為直線運動的精密機械傳動裝置）的產能瓶頸較為突出。

　　作為線性關節的核心傳動部件，目前單臺人形機器人需搭載10到14個行星滾柱絲杠，其價值量占關節模組的20%、整機的5%至8%。由于制造工藝涉及高精度旋風銑床及特種合金鋼材料，市場份額長期被瑞士GSA、Rollvis與德國Rexroth等企業主導。

　　“如果人形機器人要實現百萬臺產量，行星滾柱絲杠的需求量可能就要達到千萬件級別，現在的產能情況不太夠。畢竟在人形機器人應用絲杠之前，這是個小眾產品和小眾市場，市場規模也就幾十億元左右。”深圳一家中型機器人企業的研發人員告訴記者。

　　根據覓途咨詢數據，2023年中國絲杠市場（不含人形機器人）規模僅約25.7億元。

　　根據公開信息，2025年1月3日，杭州新劍機電傳動股份有限公司（下稱“新劍傳動”）舉行年產100萬臺人形機器人行星滾柱絲杠產業化項目奠基儀式，該項目將分兩期建設，總投入26億元，其中一期投入10億元，形成年產100萬臺人形機器人行星滾柱絲杠智能物聯制造產線日，寧波震裕科技股份有限公司（300953.SZ，下稱“震裕科技”）披露的投資者關系活動記錄表顯示：公司已建成一條行星滾柱絲桿半自動產線并投入批量生產，日產能已拓展到50套，自建絲桿綜合測試實驗室已投入使用，可自主完成對絲桿導程精度、傳動效率、萬次壽命跑合等關鍵參數的檢測及驗證。為滿足市場的需求，公司已開始建設第二條半自動量產線年第一季度投入使用。基于行業客戶對絲桿組件精度一致性的高要求，公司還將建設一條集加工、在線檢測、裝配于一體的全自動絲桿生產線-N大規模量產的一致性及穩定性。

　　“公司比較認同機器人產業鏈未來是一個能夠比肩新能源電動車產業鏈的長期賽道的觀點。產業發展初期包括公司在內的相關零部件產業鏈廠家都是在證明自己能做及能做好的能力，產業發展中后期則需要驗證公司在保證大規模生產質量一致性的前提下持續降本的生產工藝能力。”在上述調研中，震裕科技管理層人士如是強調人形機器人量產為行業帶來的機遇。

　　“人形機器人產業發展的下一步，除了需要供應鏈的持續打磨，在軟件端，還需要算法模型的持續進步，以實現功能提升與應用場景的拓展。”姚淇元告訴記者。

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　　在姚淇元看來，人形機器人依賴于三大核心組件：大腦、小腦和本體。大腦負責高層的決策和智能處理，小腦則負責運動控制，而本體則是機器人的物理軀體，承擔著具體的運動任務。

　　2025年以來，國產大模型DeepSeek（深度求索）的爆火再次展現出人工智能（AI）大模型在大腦部分的應用潛力：AI大模型通過預訓練和調參不斷提升其泛化能力，特別是在參數達到百億級時，機器人開始展現出復雜的思維鏈，實現不同任務環境與場景下的自適應能力。“小腦和本體部分仍然是當前研發的瓶頸。”姚淇元表示。

　　姚淇元告訴記者，人形機器人小腦的技術需求集中在復雜地形下的運動能力和魯棒性（指系統在面對各種不確定性和干擾時，能夠保持其正常運行的能力）上。而現有的運動控制算法和控制系統面臨著諸多挑戰，尤其是在全身協同精細作業的實現方面。另一方面，仿生自然步態的速度負載、低漂移量、低噪聲、低功耗以及自恢復能力，也是當前小腦技術亟待突破的關鍵問題。

　　為了提高運動性能，機器人的小腦系統需要高保真的建模和仿真技術，以及多體動力學建模與在線行為控制能力，這對于實現機器人的仿生運動行為和全身協同運動的自主學習至關重要。

　　目前，人形機器人小腦系統的研發相較于大腦要困難不少，其中核心問題便是小腦的訓練數據集較為稀缺。“真實的數據對于人形機器人企業來講很重要。如果這種實時數據的收集都需要機器人本體公司去做，現實生活中的場景這么多，一個公司就算有再強大的算力也不可能‘吞’得下去。”姚淇元說。

　　有業內人士告訴記者，人形機器人運動控制涉及高度動態和復雜的物理環境，與大模型處理圖像、文本等數據不同，機器人需要在真實世界中完成運動任務，這就要求小腦系統在訓練時考慮各種不同的環境變量，如地形、障礙物、物體交互、不同的操作任務等，每個動作、每一步決策都可能產生不同的反饋，傳統的模擬數據無法完全覆蓋這種高維度、多樣化的場景。

　　記者在采訪與調研過程中還了解到，機器人小腦的訓練過程不僅僅是基于靜態數據的分析，更多是依賴于機器人在實際運行過程中與環境的互動。數據的采集不僅需要在不同環境中進行，還需要捕捉到機器人的每一次細微運動及其與環境之間的反饋關系。

　　相比于圖像識別或語音處理，機器人的動作數據更加復雜，且高度依賴于具體的硬件配置、運動策略以及控制系統的調節，這使得針對運動控制系統的訓練數據集更加稀缺。

　　在2025年初走訪深圳多家機器人企業的過程中，記者注意到，并不是所有的機器人公司都對人形機器人這一產品抱有樂觀的看法。

　　深圳一家機器臂上市企業的市場負責人告訴記者，人形機器人可能更適合家庭場景，而在工業領域則不應拘泥于人形概念；另一家主要產品為掃地機器人的企業市場負責人亦表示，其所在公司認為人形機器人產業現階段尚不具備商業化條件，并無意于切入這一賽道。

　　上述機器臂企業市場負責人解釋其對機器人形態的理解：“四足或輪式機器人在平坦地形中的移動速度可達人形機器人的2至3倍，能耗降低50%以上，且控制算法復雜度大幅下降；非人形機器人硬件成本通常為人形機器人的1/3至1/5，在物流分揀、倉庫搬運等場景中已實現規模化應用；工業場景中70%的任務可通過固定機械臂或AGV（自動導引車）完成，人形機器人的通用性優勢在高度結構化環境中難以凸顯。”

　　姚淇元向記者表示，人形機器人的核心價值在于泛用性與環境兼容性，人形形態是實現機器人通用性的理想載體，其雙足移動與多自由度手臂設計，能夠覆蓋制造業、服務業乃至家庭場景中絕大多數的交互需求。此外，人類社會的物理環境——從樓梯高度到工具尺寸——均以人體工學為基準構建，人形機器人天然適配現存基礎設施，無需額外改造場景即可無縫接入。“機器人要更好地去適配我們所在的世界，不然它的功能就是單一的，只能把這一件事情做好，像掃地機器人一樣，變成了一個工具。機器人的未來應該是通用的，可以變成不同的角色。”姚淇元說。

　　眼下，也有業內人士提出“功能驅動形態”的折中路徑，即通過標準化接口實現模塊化組合，使機器人能夠根據任務需求動態切換形態。例如，在工廠車間使用輪式底盤提升效率，進入家庭環境時切換為雙足形態以適應樓梯與窄道。