百萬人涌向“2025世界機器人大會 ”，看機器人賣萌、打工 、斗舞
、賽擂臺 ，人形機器人尤其是重點和亮點。

　　大會熱度空前
，技術的長足進步是基礎，市場的買單意愿是強心劑 。近日 ，優必選、智元 、宇樹都拿到了具有標志性意義的“億元大單
”
，驗證了汽車
、物流等工業場景的需求，人形機器人廠商終于破除了商業化落地難的詛咒
。

　　當前商業化的突破在于人形機器人落地進入實際應用場景。而從時間軸來看 ，業內普遍認為，人形機器人進工廠“上崗”會在3年至5年內看到“翻天覆地 ”的變化
，這將體現在出貨量的大幅提升和領域內巨型企業的成長上 。

　　落地突破：掙扎十年，一朝“爆單
”

　　鉆出擠滿觀眾的一層展臺走上二層 ，優必選首席品牌官譚旻窩在小沙發里
，興奮地介紹著今年世界機器人大會的變化
。即便現場環境嘈雜且逼仄，他還是越講越興奮——經歷了近十年的探索 ，今年人形機器人終于在商業化上向前走了一大步。

　　最直觀的表現是
，往年廠商們大多“談價色變”，今年卻大大方方地為自家的人形機器人標上了售價 ，價格在數萬元到近百萬元之間不等 。與此同時
，全球首個具身智能機器人4S店也于近日開業，來自全國40余家廠商的100余款產品都在這里明碼標價。

　　這個和人一樣有頭有腦的大家伙 ，終于開始撕下“有價無市 ”和“花瓶”標簽了
。7月
，優必選中標了車企近億元的機器人設備采購項目；6月，智元機器人與宇樹科技中標了運營商的代工服務采購項目。

　　“今年市場上的訂單已經從之前基本都是應用于實驗的場景 ，過渡到了真正落地的工業場景，這是一個很大的進步 。
”譚旻稱
。

　　同樣在人形機器人領域“蟄伏”多年的樂聚（深圳）機器人技術有限公司（以下簡稱“樂聚機器人 ”）也認同“商業化元年
”這個說法。據其工作人員介紹
，公司去年與紅旗等車企合作，讓人形機器人進工廠訓練 ，今年已經開始批量生產和交付
，一度“爆單” 。

　　除了來自工廠或企業的大筆訂單，隨著價格的不斷下探 ，面向服務場景的“散單 ”也在今年有了明顯增長
。宇樹科技創始人王興興接受《每日經濟新聞》記者（以下簡稱每經記者）等媒體記者采訪時介紹
，2024年以來，客戶采購了很多人形機器人 ，建立了一些新的生態體系
，包括租賃市場。

觀眾觀看機器人展示群體作業方案圖片來源：每經記者韓陽攝

　　為了讓人形機器人盡快“變現
”，廠商們“八仙過海各顯神通” ，除了直接銷售
，使用人形機器人來打造消費空間的模式也正在嘗試 。

　　EX機器人公司聯合創始人、總裁李博陽向每經記者介紹，“2025世界機器人大會 ”期間 ，該公司打造的無人類員工的“機器人餐廳
”正式開業，從酒保到服務員 、收銀員、脫口秀演員等均是機器人
。另外
，該公司還在布局以人形機器人為主的文商旅綜合體。“（我們）去年至今年上半年新建了4個（文商旅綜合體），今年計劃還要再建3至5個 。”李博陽稱
。

　　廠商共識：先“上崗 ” ，再進家

　　從目前的商業化案例不難看出
，人形機器人廠商們選擇的路徑并不相同：優必選
、海克斯康、越疆科技等企業主攻工業場景；宇樹科技 、智元等企業的銷量多來自服務場景；樂聚機器人等企業則是二者兼有之。

　　在越疆科技市場總監謝凱旋看來，先“上崗
” ，再進家是機器人普及的現實路徑 。“我們判斷
，人形機器人率先落地的將是低速
、高頻、剛需的場景，如藥房搬運 、零售導引
、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控 ，適合技術早期階段部署
。”謝凱旋稱。

優必選機器人正在搬箱圖片來源：每經記者韓陽攝

　　至于何時進家
，一年前，每經記者專訪李博陽時 ，他的觀點是至少還需十年 。一年后再談這個話題
，李博陽并未改變想法
。

　　“家庭應用場景很復雜，有很多不確定性的因素 ，包括物品的擺放 、家人的行動軌跡
、人機之間的沖突、安全性 、隱私性等等。十年的時間，我覺得還是一個相對合理的估計 。 ”李博陽稱
。

　　譚旻的觀點更直接。在他看來
，人形機器人主要靠大腦來感知環境，但家庭環境沒有足夠的數據和固定的規則 ，加上現階段的人工智能還不是完全自主
，是標準化的流程和半結構化的產品；因此在面向消費者的場景中，陪伴是目前更好的切入點 。

　　譚旻透露 ，公司在3年前就收到過養老企業提出的需求
。“（客戶要求）做好一個功能
，抱老人起床。做一個老人的算法確實比較簡單，但一旦換了體重
、病情 ，受力情況、骨骼的脆弱度等指標就都變了
，（人形機器人）沒辦法通過視覺來適配 。現在（人形）機器人還沒有這個能力，做不了很復雜的個性化定制 ，更適合去做單一的 、規模化的、半結構化的場景
。”

　　對于消費者市場
，王興興的看法略有不同。他在受訪時表示，整個行業的目標總體還是希望機器人真正去干活 ，提高生產效率 。但在技術還不太成熟的情況下，可以先做一些表演或者格斗
，哪些技術先成熟，哪些行業就先做起來。快的話2年至3年內會有明顯進步 ，慢的話可能要5年
。不過他也直言：“我覺得這波浪潮大概率不會超過10年。
”

　　變革將至：進廠填補30%缺口

　　“上崗”是更現實的選擇
，但提及人形機器人進廠“上崗 ”，是否必要的問題總會被提及——機械臂+AGV（智能搬運小車）的解決方案已經長期存在且應用 ，工廠是否真的需要機器人變成人的形態？

　　每經記者走訪了多家專注于機械臂等工業機器人的企業 。在ABB機器人展臺
，相關負責人告訴記者，機械臂
、AGV更適用于路線和規則固定的場景 ，靈活性不如人形機器人
。在部分需要相對復雜認知的場景
，如能感知任務并自主移動的場景，人形機器人顯然更能勝任。

穿上工服變身流水線工圖片來源：每經記者韓陽攝

　　用越疆科技首席科學家郎需林的話說就是 ，工業機器人講“剛性約束
”
，而人形機器人強調“靈活泛化” 。“不是為了‘人形’而人形，是相信具身智能終將是人與機器協作的高級形式
。 ”郎需林稱。

　　譚旻也認為人形機器人有存在的必要 。“當前大部分先進制造產業都希望在更加先進的生產力上實現效率突破
。目前不少智能工廠70%的工作已經由機械臂、工業機器人完成 ，剩下30%的工作是完全沒辦法用機械臂或流水線來完成的，都是人類在做。目前國內還有數千萬的勞動力缺口 。
”在譚旻看來
，人形機器人進廠就是要填補這30%的缺口
。

　　“比如搬運，工廠搬運通常有兩個分揀通道 ，寬度卻只有一張桌子這么寬。如果開來一輛AGV
，料箱這么窄，機械臂怎么移動？輪式機器人就更難 ，你可以看一下輪式的底盤有多寬 。”譚旻進一步指出
，未來3年至5年內，人形機器人的成本還會下探 ，當成本下降至與輪式機器人相差無幾的時候
，人形一定是最通用的。

　　與優必選相似，樂聚的人形機器人走進工廠也是打著解放人力的旗幟
。該公司相關負責人還提到 ，在部分智能化水平不高的工廠
，如老牌汽車工廠，可釋放的人力空間遠不止30%。更為關鍵的是 ，用機器人“換人 ”進場，本身是無需做更多布局調整的 。

　　據多名廠商負責人介紹
，人類工作的環境是依照自身特點定制的，工廠的產線也一樣
。如此一來 ，高度類人的機器人進廠不需要改變原本的動線和布局
，只需要做好續航和協同，這兩點在今年已有突破進展。至于“用工
”成本 ，人形機器人的花費主要在前幾年
，數據和訓練跑通后工廠只需出電費就能得到一個能24小時工作且全年無休的員工，長期成本是低于人類的 。

　　除了解放部分人力勞動 ，海克斯康還提出了未來人形機器人或將全面替代工業機器人的想法
。海克斯康制造智能大中華區商務運營事業群總裁詹亞南告訴每經記者
，公司開始做人形機器人是近兩年的事，目的就是將傳感器等技術打包整合到人形機器人上 ，再落地到實際工廠場景
，相關產品將在2026年開啟商業化。

　　“工業機器人需要一套完善的工廠自動化標準體系，布置好后很難再更改為其他的生產線 。但是人形機器人不一樣 ，用在哪里都可以，有非常高的靈活性
，是傳統的工業機器人無法比的
。”不過，詹亞南也說 ，用人形機器人掀起智能工廠“革命 ”尚需時間。以汽車產業為例
，詹亞南保守估計，至少2030年后 ，人形機器人才可能替代掉現有的工業機器人 。

　　行業挑戰：人形機器人困于“腦
”

　　港股上市公司越疆科技自2023年起啟動了人形機器人研發
。郎需林認為
，人形機器人生態的演進路徑大概率會重演智能手機的生態發展：先由硬件廠商帶動產業熱度，再由“大腦”和“應用 ”主導行業分層 ，最終形成開放協同 、模塊互換的具身智能生態。

　　眼下
，人形機器人正卡在第二步上 。

機器人正展示其靈巧手圖片來源：每經記者韓陽攝

　　從業者反復提到了兩個制約難點：AI（人工智能）發展水平
、數據訓練。在他們看來，目前機器人的硬件能力是夠用的 ，最大的難點是整個具身智能AI模型在本質上還沒有達到階段性突破的臨界點
，導致人形機器人的“手”和“腦
”能實現的功能有限
。

　　除了智能水平不夠，用真實還是虛擬數據訓練 ，如何獲取數據也是當前的一大困境。據譚旻介紹，公司此前訓練機器人時是通過仿真平臺進行的
，這也是當前機器人廠商做數據訓練的常見模式 。然而一旦要將基建投入到真實環境中，就必須采集真實數據
。這樣一來 ，對算力的消耗和資金的要求就太高了。

　　“去年只有我們一家在做（工廠實地訓練）
，今年大家都在學習，證明這個方向是對的 。”至于如何解決數據訓練痛點 ，譚旻提到了“雙數據飛輪 ”模式：一端連接真實應用場景
，將數據傳到云端，云端再傳回仿真平臺 ，最終實現“雙數據飛輪
”的循環
。不過他也提到
，由于人形機器人還沒有實現標準化，各廠商硬件不同 ，基于仿真的數據也還無法復用。

　　王興興還提到了另一種數據訓練的理想化方式
，等待通用模型 。“我們現在希望達到，只要很少的數據就能把機器人訓練出來 ，成功率很高且泛化能力很好，希望有這樣的模型出來
，然后再用數據去訓練
。”

　　上述兩座“大山 ”之外，制約人形機器人發展的還有生態建設。

　　在業內看來 ，對人形機器人企業來說
，上億元的訂單其實并不能算做“大單
”，企業的盈利空間很有限 。在單子還沒有大量涌入的日子里 ，仍需打通產業鏈上下游
，降低各個環節的成本
。

　　這一點，僅靠單個企業很難實現。根據自變量機器人創始人王潛的說法 ，消費者能接受、同時產業鏈又能支撐的價格約在1萬美元至2萬美元之間
，也就是10萬元以下 。“但是現在大家還是做不到這一點，這需要產業鏈成本進一步優化。”王潛稱
。

　　好在 ，大廠和“國家隊 ”已經行動了起來。如京東在布局完機器人全產業鏈后
，宣布將在智能機器人領域投入超百億元資源 。今年以來，多個國家地方共建人形機器人創新中心 ，如四川人形機器人創新中心 、湖北人形機器人創新中心
、浙江人形機器人創新中心等快速發展，接連有相關產品進入市場
。

　　從概念驗證到商業落地
，人形機器人產業正在經歷一個關鍵拐點，能夠找到剛需場景并率先盈利的企業將會在這輪智能競賽中勝出。

（文章來源：每日經濟新聞）