大单频现 人形机器人商业化加速

（原标题：大单频现 人形机器人商业化加速）

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经济观察报记者 郑晨烨

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“现在机器人（工作）的效率差不多是人类的40%左右。”7月25日，优必选（09880.HK）副总裁、研究院执行院长焦继超在接受经济观察报采访时给出了这个数据。

他具体所指的是这样一个场景：在一家头部新能源车企的总装车间里，来自优必选的工业人形机器人WalkerS2，正在进行物料搬运实训，它的任务是将零部件从料箱取出，放置到AGV（自动导引运输车）上。整个过程没有失误，但相较产线上的人类工人，机器人的每一个步骤都显得格外谨慎，需要短暂停顿进行计算和定位。

“这样的效率虽然听起来不高，但难度非常大。”焦继超向经济观察报表示，他和他的团队正在试图把机器人的工作效率进一步提高。

事实上，在焦继超们努力提高机器人工作效率的同时，人形机器人的商业化落地也在加速。

根据中国招标投标公共服务平台7月18日的公示信息，优必选已中标觅亿（上海）汽车科技有限公司的机器人设备采购项目，金额高达9051.15万元；6月25日，智元机器人与宇树科技成功中标中移（杭州）信息技术有限公司面向2025年至2027年的人形双足机器人代工服务采购项目，中标总金额约为1.24亿元。其中，智元机器人获得7800万元订单，宇树科技中标金额为4605万元。

在资本市场，人形机器人公司近期亦动作频频：宇树科技已正式开启其在科创板的IPO辅导；智元机器人则一度被传出“借壳”上市消息；7月30日，主营谐波减速机的四川天链机器人股份有限公司也官宣已启动科创板上市辅导。

从年初的各种扭秧歌、跳舞、翻跟头的“斗秀表演”到年中的商业大单频现、融资加快、上市冲刺，人形机器人行业正从技术展示的“上半场”，全面转向商业化落地的“下半场”。

不“跳舞”改“打工”了

在中国移动为智元机器人和宇树科技开出的总额1.24亿元的采购说明书上，有一条要求格外严苛――单台日均作业时长不低于16小时。在工业领域，这意味着机器人需要具备接近不间断的作业能力。那么，如何满足这一要求？

7月17日，优必选发布了其最新一代工业人形机器人WalkerS2，其核心技术之一，便是全球首创的热插拔自主换电系统。根据优必选方面的介绍，该系统可以让机器人在无需人工干预的情况下，3分钟内自主完成换电，从而实现7x24小时的连续工作。

解决连续作业的续航问题是机器人进入工厂的“入场券”，而能否胜任多样化的任务，则是它们证明自身价值，并说服更多客户掏钱包的关键。

在最近召开的世界人工智能大会（WAIC）上，多家人形机器人厂商就将工厂产线、服务吧台、康养中心等场景搬到了展会现场。

经济观察报记者在现场看到，从模拟汽车零部件的高精度分拣到不间断地码垛搬运，再到精准地为观众冲调一杯咖啡，几乎所有头部厂商都在极力证明，自己的机器人已经具备了在真实岗位上“打工”的能力。

“我个人感觉今年上半年全国智能机器人行业平均达到50%到100%的增长。去年起，每天至少有一款新的机器人发布，行业落地的推动速度以及出货量的节奏都非常快。”7月27日，宇树科技创始人王兴兴在世界人工智能大会上如是表示，尽管他同时亦称，“人形机器人领域是当下全球关注的热点，但目前仍处于相对比较早期的阶段”。

7月18日，中国证监会官网披露了宇树科技的IPO辅导备案信息，根据其最后一轮融资估算，这家因春晚“秧BOT”而名声大噪的公司市值已超过120亿元；数天后，已在港股上市的优必选完成了超24亿港元的配售融资；上纬新材（688585.SH）的控制权变更事项更是引发了市场对智元机器人“借壳”的猜想，其股价在一个月内暴涨十倍，最终被停牌核查。

同时，资本也正从扎堆“明星整机厂”开始向产业链的上下游进行更精准、更纵深的布局。专注于触觉传感器的帕西尼便是一个典型案例，据记者从该公司了解到的信息，4月29日，帕西尼获得了新能源汽车巨头比亚迪超亿元战略投资；6月18日，该公司再度宣布完成一轮数亿元的A系列融资，投资方名单中包括了TCL创投、上汽旗下的尚颀资本等。

另外，来自应用端的产业资本也正在加速入场。5月12日，越疆科技宣布与腾讯云深化战略合作，联合打造“云端大模型+人形机器人终端”的一体化解决方案；7月21日，逐际动力宣布获得京东战略领投，以探索其在零售、物流等场景的落地；7月23日，该公司又与上汽集团签约，宣布共建具身智能联合实验室。

无论是云计算巨头腾讯、零售巨头京东，还是汽车巨头上汽，这些新入局的产业资本，其共同特征是拥有庞大的、可供机器人落地的真实应用场景。

这也意味着资本不再仅仅是提供财务支持，更是带着未来的应用场景和潜在订单而来。而当资本的“弹药”已经备足，所有人的目光都聚焦到了一个更现实的问题上――如何打好接下来的“落地第一枪”？

商业化“第一枪”指向何方

在告别了单纯追求技术指标的“秀肌肉”阶段后，人形机器人行业里的多数头部玩家，其商业化战略往往是多元且动态演进的。比如，一家以工业场景为核心的公司，可能同时也在布局平台生态；而一家看似专注垂直领域的企业，其底层技术也可能具备通用化的潜力。

围绕着不同的企业基因、技术积累和市场判断，眼下整个人形机器人行业呈现出打法各异、百家争鸣的多元探索局面。

第一类是平台派，卖铲子，而非自己挖矿。与外界普遍预期的、各家都急于推出完整解决方案不同，一批头部玩家选择了更具开放性的平台化战略，即成为产业的赋能者。

逐际动力是这一打法的典型代表之一。7月30日，该公司正式发布其全尺寸通用人形机器人LimXOli，并公布了15.8万元起的预订价，其目标客户并非寻求直接投资回报的工厂，而是AI科研人员、机器人开发者及系统集成商。

“具身智能的产业化需要生态协同，逐际动力的目标是为‘IDS（创新者、开发者、系统集成商）伙伴’提供强大的技术底座，让创新更高效地转化为实际应用。”逐际动力方面向记者表示。其逻辑很清晰――与其自己去啃下每一个垂直行业的硬骨头，不如先打造一个稳定、开放、易用的通用平台，让成千上万的开发者在上面构建针对不同场景的解决方案。

优必选也在一定程度上流露出了相似的战略意图。“优必选未来希望打造这样一个面向客户的生态，客户在我们的这一套网络平台上能够根据需求去做二次的开发。”在焦继超看来，随着机器人数量的增加，优必选的“群脑网络”将成为一个基础平台，让客户可以根据自身需求，训练和定义机器人的新技能。

焦继超介绍，“群脑网络”是优必选自研的一套“云端大脑+本体大脑”的协同智能架构。其核心逻辑在于分工：“云端大脑”作为中央指挥官，负责多台机器人的任务分配、路径规划等需要全局视角的“慢思考”；而每台机器人搭载的“本体大脑”则是一个轻量化模型，负责执行具体指令、理解并处理抓取失败等突发情况的“快思考”。这一架构的目标是让每一台机器人既具备高度的单机自主能力，又能无缝融入集体，实现人形机器人之间乃至与工厂里其他自动化设备（如AGV）的高效协同。

这种平台化的战略也为一种新兴的商业模式――“机器人即服务”（RaaS）铺平了道路。在这种模式下，客户无需一次性买断机器人，而是按需租用服务。

第二类是垂直深耕派，先在一个方向上打透。与平台派的开放思路不同，另一批玩家选择了截然相反的路径，将所有资源聚焦于一个自己最熟悉的垂直行业，先在一个方向上构筑起壁垒。

例如傅利叶智能的人形机器人战略从诞生之初就很清晰――深耕康养领域。“傅利叶深耕康养领域十年，积累了丰富的人机交互技术与临床实践经验。”该公司相关负责人向记者表示，其旗下的“智能康复港”解决方案已在全国范围内落地超过300家案例科室。

这种深厚的行业认知积累也直接体现在产品定义上。其最新发布的GR-3引入了“柔肤软包覆材料”和莫兰迪暖色调设计。傅利叶的目标不是打造一个无所不能的通用工人，而是一款能进行导诊咨询、辅助康复、提供情感陪伴的“Care-bot”（关怀型机器人）。

如果说傅利叶的垂直深耕源于自身基因，那么越疆科技则通过战略合作，走出了一条“技术+渠道”的垂直落地之路。

6月3日，越疆科技与院外医药产业平台药师帮达成战略合作，共同探索人形机器人在智慧医药零售场景的应用。根据合作协议，药师帮负责研究应用场景、匹配需求，并承担后续的产品推广和销售；越疆科技则专注于技术研发和产品生产。双方的首个落地部署项目已完成可行性论证，并开始搭建测试平台。

这一打法的核心是以开放的姿态，与一个垂直行业的“地头蛇”深度绑定，将自身的技术优势，与合作伙伴的场景理解、渠道资源相结合，共同将一个行业“打透”。

第三类则是务实工业派，不求炫酷，但求好用。这也是最多厂商聚焦的方向，它们均将目光投向了需求最明确，也最庞大的工业制造领域。在这一派别中，一股务实主义的浪潮正在兴起，即产品的迭代不再由技术参数驱动，而是由真实场景中的客户痛点来定义。“在硬件层面，我们坚持‘因智能而生，为服务而造’，硬件要满足大模型的能力，满足场景应用的需求，用最合适的硬件形态与设计推动商业化，不过于追求硬件性能的酷炫。这也是智平方作为产业派的思考，硬件应该‘做到恰到好处’。”智平方副总裁莫磊说。

秉持这一理念，智平方的机器人爱宝（AlphaBot），除了在备受关注的汽车产线进行应用探索外，也已悄然进入了其他更细分的工业场景。

据莫磊介绍，在生物科技领域，智平方正与华熙生物（688363.SH）合作，部署爱宝在无菌车间执行物料转运、视觉检验等操作。在半导体制造中，爱宝也已进入吉利旗下的晶能微电子，执行上下料、产线间物料转运等任务。

优必选的产品迭代逻辑同样体现了这种应用驱动的务实性，其最新一代工业人形机器人WalkerS2的诸多改进，都源于上一代产品在工厂实训中发现的痛点。

“在执行搬运和分拣任务时，我们发现人形机器人的操作空间需要覆盖从地面到一米八的高处。”焦继超介绍，为此，WalkerS2特别增加了可±162°旋转的腰部自由度。

另一家新锐公司跨维智能将务实的重点聚焦于高精度，其在WAIC上发布的第二代人形机器人DexForceW1Pro强调的正是通过全身谐波关节等核心零部件与算法的深度耦合，实现亚毫米级的精准作业能力。跨维智能相关人士告诉记者，高精度才是机器人在智能制造等真实场景中创造价值、区别于“实验用”或“展示用”机器人的根本。

无论是平台派的开放、垂直派的专注，还是务实派的深耕，其共同点都指向了同一个方向――告别过去单纯追求技术指标的“军备竞赛”，开始真正思考商业模式、客户价值和投资回报。

成本、数据和异质整合

“目前厂商没有大规模导入（人形机器人）的主要原因，不是觉得它没用，而是性价比较低。”TrendForce集邦咨询资深研究经理曾伯楷的观点，直指人形机器人商业化道路上横亘在所有玩家面前的第一座大山――成本。他将成本的本质总结为一个更深层次的概念――异质整合。“最重要、最需要突破的问题就是异质整合，特别是软硬件的异质整合。”曾伯楷认为，机器人是一个高度复杂的系统，即便MCU（微控制单元）、电机、减速器等关键零部件的成本都在快速下降，但要把这些来自不同供应商的零件，高效、稳定、低成本地组合成一台整机，其整合成本和工艺难度，下降的速度要慢得多，“所以整机厂商其实很难做”。

焦继超也提到：“目前，人形机器人的供应链还没有真正成熟。现在的情况是企业自己去设计，去找供应商，让对方按照要求去加工一些零部件，我们有自己的工厂，然后进行组装。”

当整个产业链尚未标准化、成熟化时，每一家整机厂商都不得不承担起部分“链主”的角色，这无疑大大抬高了隐性成本。也正因如此，一位长期关注机器人领域的职业投资人告诉记者，比亚迪战略投资帕西尼的意义远不止于财务层面，“看比亚迪投什么，不能只看技术本身，更要看它有没有可能用自己的体系，把这个东西的价格‘打下来’”。

除了成本与整合这两大硬件挑战，数据也正在成为制约人形机器人产业发展的另一个核心瓶颈。“最核心的难题可能还是数据。”焦继超认为，许多在互联网数据上训练的开源大模型，对于工业场景的任务“泛化性非常差，几乎没法用于工业场景的实际应用”。

不过，已经有企业开始探索解决方案了。6月23日，帕西尼在天津启动了全球最大规模的具身智能数据工厂，其核心目标之一就是解决行业内“带有稀缺触觉模态的大规模数据”的空白。据该公司相关负责人介绍，其数据采集体系不依赖特定机器人本体，可广泛适配不同构型，旨在为整个行业提供高质量的数据。

为何真实世界的数据如此关键？曾伯楷用“Sim2RealGap”（模拟与现实的差距）的概念解释称，单纯的模拟训练无法复现真实世界的所有突发情况，“假设一阵风吹过来，整个受力跟参数都变了，这对目前的厂商来说是比较麻烦的”。而高质量、多模态的真实数据，正是填补这一差距的关键。

曾伯楷认为，人形机器人大规模应用的终极障碍，与L5级自动驾驶（完全自动驾驶）类似，涉及法规、伦理、隐私和责任归属等一系列复杂的社会性问题，“在法规没有跟上的情况下，我觉得大家不太敢把人和机器人放得那么近”。

至于人形机器人从“进工厂”到“进家庭”，莫磊也表达了审慎的看法。“核心的要素还是模型的能力提升，当然还包括硬件成本的下降，以及考虑更多人机交互伦理的问题。”他认为，这是一条需要逐步过渡的漫长道路，“智平方坚持用一个相对通用的形态从工业场景切入，过渡到公共服务场景，之后再走进家庭”。

这也意味着，人形机器人的大规模商业化依然是一场需要足够耐心的长跑。