来源:互联网 更新时间:2026-06-01 16:32
最近,高盛发布了一份关于中国人形机器人的专题报告,题目就叫《年中复盘,向商业化落地更近一步》。说实话,这份报告的价值,在于它是在大量实地调研基础上得出的判断。
今年5月,高盛的团队在北京、深圳、香港三地,一口气跑了14家机器人相关公司,从具身智能模型到数据工厂,从触觉传感器、灵巧手到整机厂,几乎涵盖了产业链的每个关键环节。结论倒是给当下的局面泼了盆温水:行业确实比年初更接近商业化了,但离大规模部署,还得再等等。多数玩家自己给出的时间表是——
这14家公司里,既有已经上市的老面孔,也有大量一级市场的创业新锐。从调研来看,整个行业的核心共识和技术焦点,基本上都集中在这几个方向。
先说最核心的技术层面。人形机器人的“大脑”,已经从单一的VLA模型(视觉-语言-动作),全面转向了
在这个体系里,VLA或VTLA负责“思考”和“动手”,也就是策略生成和动作执行;世界模型则负责“预判”——它会先模拟动作结果,再优化执行逻辑。这样一来,机器人在复杂环境里的稳健性和适应性,有了质的提升。
模型规模的增长也相当惊人。行业里讨论的焦点,已经从几亿参数跳到了
硬件这边,大家倒是务实了很多。受限于模型能力和成本压力,
如果说大模型是机器人的“大脑”,那高质量的真实世界数据,就是驱动大脑运转的“血液”。高盛的调研里明确点出了这一点:
问题不只是数据总量不够。质量参差不齐、场景覆盖有限、交互数据稀缺——这些短板直接导致模型在复杂任务里成功率偏低,很难稳定适配工业现场。行业里的共识已经变了,大家不再争论“什么数据配方更好”,而是转向了如何构建一套可扩展的高质量数据采集架构。现在基本形成了
集中式这边,某家国内头部厂商已经在天津、宿迁、武汉等5个城市建了专用数据工厂,专门采集不同行业的垂直数据,还拿到了地方政府的支持。这些数据主要拿来训练垂直模型、供应给大模型厂商,或者做定制化的机器人应用。2026年,数据相关的收入占比预计会继续提升。
分布式采集则更灵活。有家企业推出了可穿戴的数据采集设备,通过运营商的网点租给用户,在家庭场景里付费采集数据,目标是攒起百万小时级的分布式数据集。还有一家部署了800多台机器人,远程监控同时持续采集真实场景数据,用户那边也会回流付费数据,2026年底的目标是累计100万小时真实数据。
现在的人形机器人商业化,给人的感觉是“场景聚焦、小步快跑”。落地主要集中在
工业场景的落地路径,已经非常清晰:先是3到6个月的概念验证阶段,平均要经历2到3轮优化;然后进入小批量测试,单个工厂的订单规模通常不到50台;再经过大约12个月的长期验证,进入试点部署,单客户订单才能提升到50到100台;最后,才有望实现大规模商业化放量。
已经有标杆案例了。某厂商的人形机器人进入了上市公司的电池检测环节,覆盖高/低压、泄漏和电源供应检测,一台机器人就能顶一个工位,相当于2到3个人力班次。目前已经通过了POC,开始小批量采购。还有一家头部机器人厂商,2026年的交付指引是1万台左右,工业和商用家用各占一半,汽车行业依然是最大的工业垂直客户。另一家头部厂商2025年卖了200到300台,2026年目标300到500台,工业人形机器人的平均售价约30万元,毛利率达到45%——说明这个赛道确实有盈利潜力的。
尽管现在还是小规模验证阶段,但行业对未来的拐点已经有了高度共识:
站在2026年年中这个节点上,中国人形机器人产业正处在技术迭代加速、数据攻坚突破、商业化蓄力的关键阶段。短期看,POC验证和小批量试点依然会是主流,轮式夹爪形态加工业结构化场景将继续主导市场;长期看,随着多模态模型走向成熟、高质量数据不断积累、成本持续下降,2027到2029年的拐点完全可以期待。对投资者来说,这个赛道长期前景光明,但现阶段需要的,是耐心——真正值得重点关注的,是数据采集、核心零部件(执行器总成、谐波减速器)以及头部整机企业的成长机遇。等到规模化放量的确定性信号出现,那就是该出手的时候了。
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