既能打工又能跑马拉松？2025年人形机器人或迎“量产潮”

21世纪经济报道记者赵云帆 上海报道

2025年以来，人形机器人正以更丰富的表现和更多元的应用场景加速融入人类社会。而在这个被普遍认为将是人形机器人量产“元年”的一年里，究竟能有多少人形机器人，被摆上货架，或走进应用场景？

4月16日，据21世纪经济报道记者获悉，国内头部人形机器人企业优必选规划，2025年人形机器人产能1000台，预计交付几百台；2025年，在各个场景都顺利落地的情况下，乐观估计2026年人形机器人交付将达数千台；2027年有望实现万台级别的交付。

这也是继乐聚机器人、智元机器人等玩家给出“预测”数据后，又一个明确公开量产计划的头部人形机器人企业。

另据高工机器人产业研究所（GGII）最新发布的《2025中国人形机器人产业发展蓝皮书》预测，2025年，全球人形机器人市场销量有望达到1.24万台，市场规模63.39亿元。其中，中国人形机器人的销量或将达到7300台。

该机构还预测，到2030年，全球人形机器人市场销量将接近34万台，市场规模将超过640亿元；到2035年，全球人形机器人市场销量将超过500万台，市场规模将超过4000亿元。

然而，在人形机器人商业化的初级阶段，再乐观的预期，都有些“镜花水月”的意味。横在从业者面前的现实问题，比如如何进入商业化场景，如何提升人形机器人效率和经济性等，都是以上这些“预测”兑现前需要解决的问题。

商业化落地的瓶颈

4月19日，全球首个人形机器人半程马拉松即将在北京亦庄鸣枪。

据悉，截至目前，已有超过20个来自不同地区的人形机器人企业、团体报名参赛，包括宇树科技、松延动力、小米机器人与优必选共同投资的北京人形机器人创新中心等主体也即将现身。而除去一些赫赫有名的人形机器人企业外，玄晶科技、魔法原子机器人、灵宝等初创企业也将参与此次盛会。

马拉松赛道上的热闹，背后是人形机器人融资市场的活跃。

根据GGII不完全统计，2024年，中国人形机器人领域共发生71笔融资，涉及金额约84.5亿元，与2023年相比，融资案例数量同比增长274%，融资金额同比增长226%。

与此同时，除本体涌入的企业和资本外，科技AI企业阿里、字节、华为，原生机器人厂家遨博、埃斯顿、埃夫特、越疆、节卡等，也在依托自身优势，尝试进入这个尚未开始“切蛋糕”的行业。

然而，一个月前，金沙江创投管理合伙人朱啸虎引发的人形机器人投资退出风波和“泡沫论”，在行业“一石激起千层浪”，将人形机器人应用场景的缺失问题，摆到了最前面。

星海图联合创始人虞磊表示：“目前人形机器人能够做的工作有限，尤其在对复杂度和精度要求非常高的场景，我们认为短期内是无法落地的。加上目前人形机器人产业尚未成熟，导致硬件成本居高不下，所以人形机器人仍然难以大规模应用到生产制造或商业服务中。”

“尽管当下资本市场火热，但我们仍需抱有理性态度。”虞磊指出。

人形机器人虽然在今年以来持续大火，但视频遥控摆拍、端到端能力的缺失等问题，仍然一直被业界诟病为具身智能发展瓶颈。

开普勒副总裁宋华则认为，对于机器人而言，它不需要在所有泛化的场景中应用，只需要在丰富的场景中完成个别工位的工作就可以了。“要追求有条件的泛化，而不是无条件的泛化。机器人自己能够智能化解决出现的问题，做到这一点就可以在工业中运用了。”

工业场景的探索

GGII发布的蓝皮书指出，“大脑+小脑+肢体”的技术处于高速迭代状态，多领域玩家集结赋能行业，同时政策支持与资本加码，令人形机器人行业飞速挺进。但同时，多模态融合感知方面能力不足、泛化能力较差，在面对新环境和任务时，无法灵活应用已学到的知识和技能等，也体现出具身智能大模型技术存在的不成熟之处，包括但不限于视觉、听觉、触觉等多模态数据不足，无法适应所有场景通用模型的需求。

此外，目前人形机器人在工业场景竞争力不足，其能力尚未在真实现场得到验证，并且与传统工业机器人在精度、成本上也无法竞争。同时，人形机器人在服务场景技术成熟度低，尚未实现落地。

记者了解到，相比车厂斥巨资和多人团队培育自己的智驾系统，目前人形机器人企业也将大部分精力聚焦于机器人本体的集成和运动控制算法。而由于商业化前景的不确定性，决定人形机器人能力“上限”的大脑与小脑具身智能，反而是人形机器人企业投入最少的部分。

而在类似“进厂打工”的场景下，人形机器人的商业化，还面临着客户与人形机器人企业之间的互信问题。

比如，有业内人士告诉记者，目前，人形机器人进入工业场景所面临的最大问题，可能是企业或工厂需要向人形机器人企业开放其SOP（标准化作业程序）流程，人形机器人企业必须根据SOP调试人形机器人，才能正确并高效地执行作业。

然而，由于企业级SOP又涉及大量商业机密，因此是否向人形机器人企业开放SOP，很大程度上能决定人形机器人是否真正得到大范围的推广和应用。

不同于传统工业机器人在设定程式下对流水线目标作出有限动作，人形机器人在感官能力、推理能力上已经超过了传统意义上的自动化设备，但这反而增加了工厂客户使用人形机器人的顾虑。在端到端的模式下，人形机器人供应商也难以对在敏感地区获得的数据进行脱敏。

随着人形机器人走入商业化场景，越来越多的现实问题也将逐步呈现在从业者面前。即便如此，如智元、优必选等企业已经开始由车厂总装车间开始进入车厂“打工”。机器人与B端客户的试水与互信，也势必在经历磨合之后，迎来爆发之日。