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 機器人馬拉松等賽事接連舉辦，多個企業(yè)加速人形機器人布局，相關(guān)產(chǎn)品不斷拓展試用場景……當(dāng)前，一場由人形機器人崛起引發(fā)的全球變革正在火熱上演。

  記者調(diào)研了解到，目前全球人形機器人產(chǎn)業(yè)均處于早期發(fā)展階段，中國在規(guī)模制造、供應(yīng)鏈能力、應(yīng)用場景等方面具備一定優(yōu)勢，未來還需要突破關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)采集、軟件生態(tài)等多方面的瓶頸，進(jìn)一步推動產(chǎn)業(yè)加速落地。

  多方涌入 場景加速拓新

  “現(xiàn)在是資本狂熱期，大家都在往這個方向涌。”密集調(diào)研了數(shù)家龍頭企業(yè)的國投招商投資管理有限公司董事總經(jīng)理曹正這樣形容人形機器人賽道的現(xiàn)狀。

  造一臺像人一樣的機器，是人類由來已久的憧憬。今年以來，從宇樹科技機器人在蛇年春晚上扭秧歌，到社交媒體上人形機器人展示前空翻、后空翻、騎自行車等絕技的爆款視頻，再到全球首個人形機器人半程馬拉松賽上的“人機共跑”，中國人形機器人正加快迭代進(jìn)化，熱度不斷攀升。

  目前，從地方到企業(yè)都在加快布局具身智能和人形機器人賽道。北京、上海、深圳、重慶等地方政府紛紛出臺相關(guān)規(guī)劃或者建立和籌備建立產(chǎn)業(yè)基金。

  天眼查專業(yè)版最新數(shù)據(jù)顯示，截至2025年5月，我國現(xiàn)存“機器人”相關(guān)企業(yè)近90萬家。其中，2025年1-5月，新增相關(guān)企業(yè)10萬家。與2024年同期相比增長44%。

  在投資界，人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)也頗受青睞。根據(jù)IT桔子最新數(shù)據(jù)，2025年以來全球人形機器人相關(guān)投資金額已經(jīng)達(dá)到186.51億元，已超過2024年全年的129.52億元。2025年以來國內(nèi)人形機器人相關(guān)投資金額達(dá)到61.06億元，同樣超過2024年全年的58.93億元。

  “國投系基金是國投集團(tuán)發(fā)揮國有資本投資公司功能使命的重要方式，管理國家級基金規(guī)模2300多億元，為中央財政放大倍數(shù)近6倍。”曹正介紹說，國投招商是國投系基金中的重要一員，長期深耕機器人行業(yè)，圍繞核心零部件進(jìn)行了系統(tǒng)性布局，投資支持了減速器、編碼器、行星滾柱絲杠、人工智能芯片等關(guān)鍵共性產(chǎn)品，突破“卡脖子”環(huán)節(jié)，推動實現(xiàn)上游產(chǎn)業(yè)鏈自主可控和人形機器人的降本增效。

  多方加持之下，人形機器人加速商業(yè)化落地，工業(yè)場景被視為“第一站”。

  廣東拓斯達(dá)科技股份有限公司（以下簡稱拓斯達(dá)）以運動控制作為切入口，推出“感-算-控”一體化的新一代智能機器人控制平臺并實現(xiàn)工業(yè)場景的應(yīng)用。

  繼今年2月底發(fā)布智能機器人通用技術(shù)底座及人形機器人新品YobotW1后，不久前埃夫特智能裝備股份有限公司（以下簡稱埃夫特）與華為云簽署合作備忘錄，將在具身智能領(lǐng)域展開深度合作，共同探索具身智能新生態(tài)。

  埃夫特董事長兼總經(jīng)理游瑋表示，工業(yè)場景相對結(jié)構(gòu)化，適合驗證機器人的基礎(chǔ)能力。“特別是隨著市場需求的變化，大規(guī)模產(chǎn)品的定制化需求也愈發(fā)強烈，而傳統(tǒng)工業(yè)機器人往往難以適應(yīng)更廣泛的柔性生產(chǎn)需求。在大模型加持下的人形機器人有望完成更加復(fù)雜、更加多變的工廠生產(chǎn)任務(wù)。”

  中國信通院發(fā)布的《人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告（2024）》預(yù)計，2040年到2045年，我國全能型人形機器人實現(xiàn)工業(yè)場景和服務(wù)場景規(guī)模應(yīng)用，整機市場規(guī)模達(dá)到約5千億元至1萬億元。

  規(guī)?；瘧?yīng)用面臨三大瓶頸

  受訪業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，盡管人形機器人應(yīng)用前景廣闊，但目前在工業(yè)領(lǐng)域還處于小規(guī)模試驗階段，真正走進(jìn)家庭為時尚早，推進(jìn)規(guī)?；瘧?yīng)用面臨的瓶頸比較突出。

  首先，技術(shù)路線尚未收斂，核心零部件亟待提升。

  曹正介紹說，我國人形機器人產(chǎn)業(yè)硬件上的技術(shù)路線尚未開始收斂，現(xiàn)有產(chǎn)品形態(tài)各異，導(dǎo)致成本較高。同時，硬件形態(tài)和傳感方案差異大也限制了人形機器人大腦的數(shù)據(jù)采集和訓(xùn)練。

  人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈高度復(fù)雜，還有不少核心技術(shù)也亟待提升。以傳感器特別是觸覺傳感器為例，“目前的人形機器人主要依靠視覺和聽覺方案來實現(xiàn)與現(xiàn)實世界的互動，但觸覺作為物理接觸的重要感官，也是人形機器人真正實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵?，F(xiàn)有方案難以復(fù)現(xiàn)人類手部精細(xì)操作的感知能力，六維力傳感器的高成本也阻礙規(guī)?；瘧?yīng)用，靈巧手的靈活性與耐用性仍需進(jìn)一步提升。”上海交通大學(xué)人工智能研究院助理教授穆堯說。

  地瓜機器人銷售副總裁江舟坦言，當(dāng)前人形機器人的行動能力仍然有待提升，背后是控制算法、材料工藝與量產(chǎn)成本的博弈。“中國產(chǎn)業(yè)鏈的成本優(yōu)勢無可替代，但需要全行業(yè)協(xié)同優(yōu)化，而非依賴單一企業(yè)。”

  其次，高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，采集成本居高不下。

  “目前，人形機器人更多展現(xiàn)的是運動控制能力，這只能解決其能動的問題，不能解決幫助人干活的問題。”游瑋介紹說，人形機器人落地應(yīng)用的關(guān)鍵在于自主智能，這需要海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。與自動駕駛通過日常行駛自然積累數(shù)據(jù)不同，人形機器人需依賴人工操作或仿真環(huán)境采集數(shù)據(jù)。家庭場景中，用戶往往難以接受“邊用邊學(xué)”的模式，而工業(yè)場景中數(shù)據(jù)采集依賴較高精度的設(shè)備，成本居高不下。

  曹正說，利用虛擬仿真場景收集數(shù)據(jù)成本較低，但僅可用于人形機器人預(yù)訓(xùn)練場景。要進(jìn)一步落地應(yīng)用，必須要在更多實際應(yīng)用的真實場景中來進(jìn)行后訓(xùn)練，還需要熟練的操作者來獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這大大拉高了數(shù)據(jù)采集的成本。

  此外，受訪人士指出，我國擁有全球最完整的制造業(yè)體系，在工業(yè)場景數(shù)據(jù)積累方面占據(jù)優(yōu)勢，但底層生態(tài)薄弱，算法生態(tài)開發(fā)有待加強。

  分階段推動自主生態(tài)建設(shè)

  多位業(yè)內(nèi)專家指出，中國需加速彌補底層技術(shù)短板，發(fā)揮場景與產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，分階段推進(jìn)自主生態(tài)建設(shè)。

  一是聯(lián)合推進(jìn)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)。“面對國內(nèi)人形機器人產(chǎn)業(yè)尚未形成完整協(xié)同創(chuàng)新體系的問題，需要通過建立跨部門、跨行業(yè)的合作機制，推進(jìn)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)，并把成果面向行業(yè)開源，從而打通行業(yè)關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。”北京人形機器人創(chuàng)新中心品牌公關(guān)負(fù)責(zé)人魏嘉星說。

  游瑋也建議，整合行業(yè)力量夯實智能機器人技術(shù)底座和共性技術(shù)平臺，盡快形成自主的生態(tài)。所謂通用機器人的通用性，可以通過一個個“專用”的技能包疊加而成。

  在江舟看來，如何將深度學(xué)習(xí)算法壓縮至僅靠電池供電的機器人端側(cè)，并實現(xiàn)接近人腦的能效比，也是技術(shù)攻堅的關(guān)鍵。

  二是挖掘場景優(yōu)勢加速積累數(shù)據(jù)。拓斯達(dá)總工程師張曉輝認(rèn)為，技術(shù)成熟度與價格下探是產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的關(guān)鍵。商業(yè)化需以場景驅(qū)動，通過應(yīng)用端的數(shù)據(jù)反饋加速技術(shù)迭代。

  針對數(shù)據(jù)不足問題，建議從兩方面著手：一方面，通過多方合作搭建實景訓(xùn)練場景來改善。穆堯認(rèn)為，如果單一企業(yè)或者高校難以承擔(dān)大規(guī)模實訓(xùn)場景的搭建成本，可以考慮由政府牽頭，組織多個高校和企業(yè)聯(lián)合建設(shè)多場景大規(guī)模的集中實訓(xùn)平臺，進(jìn)而攤薄成本，提高效率。

  另一方面，可盡快發(fā)掘中國應(yīng)用場景上的優(yōu)勢，在應(yīng)用端形成數(shù)據(jù)的積累。游瑋提出“封閉作業(yè)域”開發(fā)策略，即通過細(xì)分場景（如炒菜、焊接等）降低數(shù)據(jù)采集復(fù)雜度。

  曹正表示，后續(xù)人形機器人的發(fā)展重點是提升“大小腦”的智能化水平，依賴于先進(jìn)的模型算法與實際制造業(yè)場景海量數(shù)據(jù)的結(jié)合。國投招商一方面密切關(guān)注行業(yè)在模型算法、數(shù)據(jù)的采集和生成等方面的技術(shù)進(jìn)步，另一方面充分發(fā)揮自身在制造業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動機器人企業(yè)與下游制造業(yè)客戶充分合作，以實際場景需求為牽引推動技術(shù)創(chuàng)新，加速我國人形機器人產(chǎn)業(yè)化落地進(jìn)程。

  三是參考“首臺套”政策加大支持。曹正、游瑋等建議，可以參考“首臺套”政策，對早期應(yīng)用場景提供補貼，從而降低企業(yè)試錯成本，加速技術(shù)迭代與場景驗證。同時，政府在加大資金支持的同時，牽頭制定安全標(biāo)準(zhǔn)等規(guī)范，深度牽引人形機器人進(jìn)入公共養(yǎng)老服務(wù)機構(gòu)等應(yīng)用場景。

  “具身智能的爆發(fā)離不開政策支持、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與人才培養(yǎng)的長期投入。”穆堯認(rèn)為，“對于人形機器人產(chǎn)業(yè)不應(yīng)過度炒作，技術(shù)應(yīng)用需要分階段突破。核電站高危環(huán)境作業(yè)、柔性生產(chǎn)線分揀等任務(wù)復(fù)雜度適中且人類參與風(fēng)險高的領(lǐng)域，或成為人形機器人三年內(nèi)規(guī)?；瘧?yīng)用的突破口。但技術(shù)突破僅是起點，行業(yè)生態(tài)的共建更為關(guān)鍵。”