[智能应用]量产上岗前夜 跨越软硬件“死亡谷”的人形机器人能否扛起“下一代生产力”大旗？[1P] [复制链接]

2025年央视春晚舞台上，一场由数十台人形机器人(20.580, 0.00, 0.00%)完成的编队舞蹈表演，以充满未来感的姿态引发全民热议。
　　近期，中国政府网官方视频号发布的《机器人群侠传》，更是将人形机器人及具身智能概念再度送上热门。
　　在此背景下，由每日经济新闻出品，聚焦AI与科技的短视频访谈节目《AI煮酒》之机器人篇正式上线，优必选首席品牌官谭旻、智平方创始人兼CEO（首席执行官）郭彦东、华兴资本合伙人徐锟围绕具身智能的核心特性、人形机器人量产前夜的“腥风血雨”、人形机器人的成本与长期价值、中国供应链的优势，国产厂商如何在国际巨头的攻势中突围，找到产生收益的应用场景等话题进行了思维碰撞。
　　在业内看来，随着AI大模型技术持续突破，具身智能正成为科技产业竞逐的新高地，人形机器人的成本也有望降至一辆经济型轿车的价格水平。从特斯拉Optimus亮相工厂生产线，到优必选Walker S1组团在极氪工厂“群体智能”协同作业，再到创业公司加速涌入赛道人形机器人正从实验室走向商业化测试的临界点。这场围绕“下一代生产力”的争夺战，既是AI技术与硬件工程的深度融合，也是资本、供应链与长期主义信念的多重博弈。
　　定义之争：具身智能和人形机器人有何区别？机器人是否需要足够拟人？
　　先看二者的定义。
　　随着机器人概念热度高涨，“具身智能”这一略显新鲜的词汇也开始进入大众视野。从学术角度来看，具身智能（Embodied Intelligence）是指智能系统通过与环境的互动，利用身体的感知和运动能力来实现学习和推理的能力，实现过程包括感知、想象和执行三个核心环节，在多个领域都有应用，如自动驾驶和智能扫地机器人等。
　　“具身智能的核心，是通过物理实体实现智能体与环境的双向交互。”优必选首席品牌战略官谭旻以公司Walker系列机器人为例解释称，“我们的机器人能自主避障、开关门禁，甚至用双臂完成五星酒店客房的毛巾折叠，这些都依赖多模态感知系统与环境形成动态反馈。”他进一步解释道：“生活中但凡看到的所有的AI、能够应用接触到你的（AI），跟我们真实世界接触，能够连接数据的这些智能硬件，都可以概括成具身智能。”
　　至于具身智能与人形机器人之间的关系，智平方创始人兼CEO郭彦东提出，在机器人领域，人形的实体会更便于与人类及其所处场景产生交互，从而像人一样做一些相应的动作和行为。“这样一个实体与具身智能结合，行业普遍认为是历史上最伟大的产品之一。”郭彦东称。在他看来，随着硬件技术的进步和大模型技术的突破，机器人产业正迎来新的发展机遇，尤其是在解决劳动力短缺应用方面。
　　具体来看，郭彦东指出，大模型技术与具身智能结合所带来的泛化能力是机器人领域的一个重要突破点，将推动机器人向更智能、更适应真实物理世界的形态发展。如优必选正基于DeepSeek-R1深度推理技术研发全球首个人形机器人多模态推理大模型，满足复杂产线级任务的高维决策；智平方开发的“空间智能”系统，能让机器人理解物体位姿与操作逻辑。“过去算法只能处理结构化数据，现在大模型让机器人具备常识推理能力。”郭彦东称。
　　不过，硬币还有另一面，据上述受访对象介绍，随着智能化程度提高，业界对于机器人是否需要足够类人的争论也越来越多，部分企业坚持“双足人形”的完整形态开发，认为是契合人类世界的终极方案；另一些企业则推出“缺胳膊少腿”的原型机，专注特定场景能力建设。形态之外，从架构上看，目前业内既有追求端到端大模型的“激进派”，也有主张仿照人类神经系统的“保守派”，后者将感知、决策分层处理，可靠性更易被工业界接受。
　　当被问及“人形机器人是否为终极形态”时，厂商们展现出了不同的思考。谭旻坚持“仿生路线”，认为人类环境为人形设计，双足移动、五指操作是最优解。郭彦东则提出，轮式底盘在室内场景效率更高，关键是找到成本与功能的平衡点，帮人去做很多的服务。
　　从当前的实际应用来看，根据相关统计数据，截至2025年2月，全球投入商用的千余台人形机器人中，70%集中从事礼仪接待、教学辅助等轻度服务，真正进入工业产线的不足5%，功能性需求暂胜拟人化形态。
　　量产前夜：从实验室概念机到工厂小批量交付的“生死跃迁”
　　先进技术要落地开花始终绕不开应用，人形机器人自然也不例外。
　　值得期待的是，去年以来，人形机器人厂商们似乎已经给这些“铁家伙”找到了“班”上。谭旻就告诉《每日经济新闻》记者，目前优必选的人形机器人在比亚迪(351.000, 0.00, 0.00%)长沙工厂第一阶段实训工作已初步取得成效，效率提升了一倍，稳定性提升了30%，相关优化工作还在持续进行中，预计今年会实现小规模量产交付。“过去三年，我们的人形机器人无需团队支持，在中国科技馆已独立完成日均7场次、年接待超300万名游客的接待服务，验证了商业化可行性。”谭旻称。
　　需要注意的是，即便有了“信号”，在量产过程中，技术瓶颈仍是绕不开的话题。华兴资本合伙人徐锟坦言，目前软件端的反应速度、语言理解与运动控制的精准度尚未达到理想状态，语言指令转化为运控指令的误差、传感器灵敏度不足、高扭矩电机稳定性等问题仍是软硬件耦合的难关。硬件方面，传感器、高密度电机、电子皮肤、人脸皮肤等核心零部件的性能与成本仍需优化，要实现工程化难度不小，尤其是双足设计，成本占比极高。
　　谈到成本，一直以来，比起人形机器人“能做什么”，消费端似乎更关注“卖多少钱”；“人形机器人进工厂性价比低”的争议也一直存在。对此，谭旻认为，生产力革命不应拘泥于短期的投资回报率，就像汽车取代马车，短期效率表现或许不突出，但代表未来的方向。
　　据他介绍，目前优必选已经将人形机器人的单机成本控制在了50万元以内。谭旻还进一步强调，人形机器人真正的“竞争高地”不是要取代工人，而是要缔造最先进的生产力。如“双十一”期间快递打包压力大，机器人可以24小时工作且无工伤风险，不仅节约了成本，更提升了用户的体验。他强调，在商业化不成熟、缺乏标准和规范的阶段，应该将更多重心放在掌握核心科技而不是成本上。一旦商业化量产的临界点来临，人形机器人的成本自然也会迅速下降。
　　至于究竟能降到多少，据郭彦东介绍，我国智能制造领域，如新能源汽车等产业链的成熟给价格下探提供了空间。他预测，未来人形机器人硬件成本或将低至一辆汽车的价格。
　　国际竞速：投资市场两极分化 供应链优势与“代差争议”
　　好在，虽然困难重重，投资机构对具身智能及机器人的热情较此前已经明显提升了起来。根据相关统计数据，2024年1月至10月期间，全球人形机器人领域至少公开69起融资事件，融资总额超过110亿元人民币。
　　徐锟直言，自己正在目睹智能手机早期的“行业躁动”。在投资人更关注技术领先而非短期盈利的背景下，当前资本市场对具身智能的耐心远超其他赛道。
　　不过，没有这份耐心的资方也不在少数。据徐锟介绍，当前机器人投资市场呈现出“冰火两重天”的态势。一方面，一级市场热度飙升——美国初创公司Figure以零收入斩获超300亿美元估值，国内近百家机器人企业年内融资超百亿元。另一方面，二级市场十分审慎，有上市公司股价较峰值回调逾40%，反映出商业化进程与资本预期的拉锯。
　　深入剖析资方心态，徐锟指出，目前资本市场已分化为两大流派，一类押注“原生颠覆”，认为人形机器人将诞生万亿级平台企业；另一类则聚焦“渐进创新”，更看好细分场景的垂直应用。对于行业是否过热的争议，徐锟直言，当前的估值是“泡沫与机遇并存”。以新能源车为例，哪怕人形机器人复刻其1%的渗透率，头部企业也仍有巨大空间。
　　至于谁能分到这块蛋糕，则要各凭本事。徐锟强调，具身智能的创业容错率较高，但最终胜出者需同时跨越软硬件的“死亡谷”。更为关键的是，随着特斯拉、英伟达等国际巨头进场，人形机器人产业将加速洗牌。在这场“军备竞赛”中，来自国内的新势力试图用差异化策略突围。
　　徐锟就提出了“神经模块化”概念，即把机器人的小脑（运动控制）与大脑（决策系统）分离设计，能让故障率降低至传统架构的五分之一。在他看来，中美技术差距不存在代差，甚至在操作成功率、泛化能力等维度，中国企业已展现全球领先的成绩。以智平方为例，郭彦东透露，在未经训练的新任务中，其机器人的成功率可达80%左右，接近实用门槛。
　　徐锟还从投资视角补充了国内企业的优势。他提出，某种程度上，中国供应链的成本优势已形成壁垒，国际玩家也需要拥抱中国的硬件供应链。不过行业也需警惕“伪场景”陷阱，如简单替代流水线工人可能不如机械臂高效；高危环境作业、柔性化服务等场景还具备不可替代性。
　　如此一来，话题又绕回了困扰人形机器人的最初问题：应用场景与生态建设。以此次参与沟通的企业为例来看，当前的几种探索模式，优必选人形机器人聚焦工业制造、商用服务和家庭陪伴三大场景，在时间上会先攻克工业场景，如与比亚迪等车企合作探索智能制造；智平方则瞄准工厂、公共服务、家庭服务等场景，利用机器人的泛化性帮人去做很多的服务。此外，也有企业主攻科研教育市场，向海外高校输出教学机器人。
　　谈及行业生态，谭旻的态度十分乐观。在他看来，未来有的企业会专注工业装配，有的则深耕家庭陪护或探索商务清洁。“只要选对场景，就能成功。”至于究竟何时能迎来爆发时刻，业内对爆发的节点看法不一，但都认可“需要长期投入”。
　　在此背景下，郭彦东呼吁行业保持理性。谭旻也坦言，优必选坚持了13年才等到AI技术突破，在他看来，未来至少还需要10年才能走向通用化，但终点一定是万亿级市场。

　　人形机器人：从春晚舞台到产业爆发

　　2025年央视春晚舞台上，由杭州宇树科技旗下的机器人H1带来的创意融合舞蹈《秧Bot》引发了广泛关注。这场由数十台人形机器人完成的编队舞蹈表演，不仅展示了机器人技术的高度发展，也引发了关于人形机器人和具身智能的热烈讨论。

　　一、具身智能与人形机器人的关系

　　具身智能（Embodied Intelligence） 是指智能系统通过与环境的互动，利用身体的感知和运动能力来实现学习和推理的能力。这种能力在多个领域都有应用，如自动驾驶和智能扫地机器人等。具身智能的核心在于通过物理实体实现智能体与环境的双向交互。

　　人形机器人 则是一种具体的具身智能形式，它们通常具有类似人类的身体结构和运动能力。优必选首席品牌官谭旻指出，人形机器人能够自主避障、开关门禁，甚至完成复杂的任务，如折叠毛巾，这些都依赖于多模态感知系统与环境形成的动态反馈。

　　智平方创始人兼CEO郭彦东认为，人形机器人与具身智能的结合是历史上最伟大的产品之一。随着硬件技术的进步和大模型技术的突破，机器人产业正迎来新的发展机遇，特别是在解决劳动力短缺方面。

　　二、量产前夜的技术挑战与商业前景

　　尽管人形机器人在技术上取得了显著进展，但在量产过程中仍面临诸多挑战。华兴资本合伙人徐锟指出，目前软件端的反应速度、语言理解和运动控制的精准度尚未达到理想状态。硬件方面，传感器、高密度电机、电子皮肤等核心零部件的性能与成本仍需优化。

　　然而，这些挑战并未阻挡人形机器人商业化进程的步伐。优必选已经在比亚迪长沙工厂实现了人形机器人的初步应用，效率提升了一倍，稳定性提升了30%。谭旻表示，预计今年会实现小规模量产交付。

　　在成本方面，谭旻认为，人形机器人的真正“竞争高地”不是要取代工人，而是要缔造最先进的生产力。他强调，在商业化不成熟的阶段，应该将更多重心放在掌握核心科技而不是成本上。郭彦东预测，未来人形机器人的硬件成本或将低至一辆汽车的价格。

　　三、国际竞速与投资市场

　　全球范围内，人形机器人领域的投资热度持续上升。2024年1月至10月期间，全球人形机器人领域至少公开69起融资事件，融资总额超过110亿元人民币。徐锟指出，当前资本市场对具身智能的耐心远超其他赛道。

　　然而，投资市场也呈现出“冰火两重天”的态势。一方面，一级市场热度飙升；另一方面，二级市场十分审慎。徐锟认为，当前的估值是“泡沫与机遇并存”。他强调，具身智能的创业容错率较高，但最终胜出者需同时跨越软硬件的“死亡谷”。

　　在中国供应链的成本优势下，国内企业在人形机器人领域展现出强劲的竞争实力。郭彦东透露，在未经训练的新任务中，智平方的机器人成功率可达80%左右，接近实用门槛。

　　四、应用场景与生态建设

　　当前，人形机器人的应用场景主要包括工业制造、商用服务和家庭陪伴等。优必选和智平方等企业都在积极探索适合的应用场景。谭旻认为，只要选对场景，就能成功。他预计未来至少还需要10年才能走向通用化，但终点一定是万亿级市场。

　　总之，人形机器人正从实验室走向商业化测试的临界点。这场围绕“下一代生产力”的争夺战，既是AI技术与硬件工程的深度融合，也是资本、供应链与长期主义信念的多重博弈。随着技术的不断突破和应用场景的拓展，人形机器人的未来充满了无限可能。

关于人形机器人能否扛起“下一代生产力”大旗的问题，结合当前技术发展和行业动态，可从以下关键点分析：

一、技术突破与场景验证
具身智能与大模型融合
人形机器人通过结合AI大模型的泛化能力和物理实体交互（具身智能），实现了从结构化数据处理到常识推理的跨越。例如，优必选研发的DeepSeek-R1多模态推理大模型支持复杂产线任务决策，智平方的“空间智能”系统则提升了对物体位姿的感知能力。
当前应用场景中，70%的商用机器人集中在礼仪接待、教学辅助等轻度服务，工业产线渗透率不足5%，但头部企业如优必选已在比亚迪工厂实现效率提升30%、稳定性优化的实训成果，预计2025年小规模量产。
二、量产挑战与“死亡谷”跨越
软硬件协同难题
硬件方面，双足人形机器人的运动控制、传感器精度等仍需突破；软件端，端到端大模型的可靠性与工业场景适配存在矛盾，部分厂商选择分层架构（感知与决策分离）以提升稳定性。
成本与供应链博弈
业内预测人形机器人成本可能降至经济型轿车水平（约10万-20万元），中国供应链在电机、减速器等核心零部件上的成熟度是关键优势。例如，优必选Walker系列已通过规模化生产降低边际成本。
三、竞争格局与长期价值
国际巨头入场加速行业洗牌
特斯拉Optimus、英伟达等企业入场推动技术标准化，但国内厂商凭借快速迭代和场景深耕（如工业、服务领域）形成差异化优势。
生产力变革潜力
人形机器人在柔性制造、高危作业等场景的不可替代性逐渐显现。华兴资本徐锟指出，其长期价值在于“群体智能”协同，例如极氪工厂中多台WalkerS1的协作模式。
四、关键争议与未来路径
形态之争：双足人形是否必要？部分企业坚持“完整拟人化”以适配人类环境，另一些则开发轮式或简化形态机器人，专注功能实用性。
商业化优先级：短期内工业场景（如汽车制造、3C装配）可能率先落地，长期需拓展家庭服务、医疗护理等更复杂需求。
结论
人形机器人正处于量产前夜的临界点，其跨越“死亡谷”的核心在于技术可靠性验证、成本可控性以及场景刚需挖掘。尽管挑战巨大，但结合中国供应链优势与大模型技术红利，人形机器人有望在特定垂直领域（如工业、高危服务）成为下一代生产力的重要载体，而全面普及仍需5-10年的技术迭代与生态构建。