走出春晚舞台，谁在为中国人形机器人的“野心”搭台子？

2025年1月28日，宇树科技的人形机器人登上春晚，那段魔性的“扭秧歌”让它一夜之间成为顶流。

384天后的2026年春晚，舞台上已经是四家企业同台竞技。

机器人登上2025年春晚截图

当人们惊叹于人形机器人的进化速度，在另外一群人眼里，这段时间却格外漫长。

在春晚的直播镜头下，机器人任何微小的误差都会被放大成事故。台上是光影与科技，台下是无数制造者屏住呼吸的心跳，直播镜头没有“返工键”，每一个动作、每一处连接都不能出错。那几分钟，像被拉长了一样。

直到最后一个镜头结束切走，制造者们才终于松了一口气，群里弹出一句句刷屏的——“成了。”

这种兴奋不喧哗，却足够滚烫，是因为自己手里的零件、自己守过的工艺、自己卡过的每一道关，真的托住了舞台上的那束光！

左上松延动力，右上宇树科技

左下魔法原子，右下银河通用

真正决定机器人能不能走到大众面前的，不是一次惊艳，而是无数次不出错。

创新的故事，大多可以归为两种。第一种，是通过天才的灵感与突破，变不可能为可能，创造出前所未有的从0到1；第二种，是日复一日地与成本、良率、耐用性等枯燥的问题打交道，把一次成功变成一百次、一千次都成功。

前者在商业舞台上永远不缺观众，人们津津乐道于乔布斯的“One more thing”或马斯克的火星移民计划；但后者，常常被聚光灯遗忘，隐身在产业链的毛细血管里，却决定了创新能否真正落地、能否普及。

今天，当人类科技史再次站在AI与人形机器人爆发的节点上，所有的目光都集中在算法与大模型之上时，而我们看到的是，一场属于中国制造业的革命正在发生。

在2026年的这个春节，中国人形机器人之所以能够蓬勃发展，不仅是因为有顶尖的算法团队，更因为背后有强大的中国供应链，有其中无数中小工厂的共同托举。

一、舞台上的光芒来自舞台下

十几年前，人形机器人还是昂贵的奢侈品。

2011年，日本本田推出的人形机器人Asimo，成本达250万美元（约合人民币1735万元），甚至与2014年访问日本的奥巴马一起踢过足球，但因为造价昂贵只能作为“吉祥物”；2013年美国波士顿动力发布人形机器人Atlas并以193万美元（约合人民币1340万元）出售给香港大学；

左Asimo机器人，右Atlas机器人

即便到2025年末，马斯克在特斯拉股东大会上谈到的成本降至2万美元（约合人民币14万元），也建立在2026年启动量产、未来年产百万台的假设之上。

而在中国，2024年宇树科技G1人形机器人售价就已经下探到9.9万元。

G1人形机器人

这种价格断层，仅仅是因为我们的人工更便宜吗？

如果放在几十年前，这个结论可能会被很多人认可。30年前，微波炉是进口的高档家电，中国工厂把它做到了几百块；15年前，盾构机是昂贵的“洋装备”，中国工厂把它做到了全球第一。

摩根士丹利的数据显示，2025年利用中国供应链制造一台人形机器人的物料清单（BOM）成本，是脱离中国供应链的1/3。

这种成本差异的背后，是供应链效率的差异。当一整套供应链就在家门口时，意味着研发工程师上午改完的图纸，下午就能发给几公里外的中小工厂，晚上就能拿到上机床切出来的样件。在其他国家需要几周甚至几个月走完的供应链流程，在中国只需要24小时。正是这些分布在长三角、珠三角、京津冀等产业带里密密麻麻的中小工厂，用极度灵活的响应能力，把硬件研发跑出了“软件更新”的速度。

在2026 CES展的机器人展区中，中国机器人企业占据一半以上的席位，数量约为美国同行的4倍。如今，中国人形机器人的关节灵活度、手指灵敏度及复杂任务执行能力已全球领先。没有人会再认为，中国人形机器人企业之所以能与全球顶尖企业同台竞技，只是因为价格更低。

2026 CES展中国人形机器人亮相

1973年日本早稻田大学研发了世界第一个人形机器人WABOT-1，到2000年国防科大才研发出中国第一台仿人机器人，再到现在2026年2月2日“Bolt”机器人峰值速度达到10米/秒，创下世界纪录。我们起步虽晚，却在短短20多年间完成了从追随到并跑、再到局部领跑的跨越。

一台人形机器人，全身上下有几百个零件。每一个零件的成型，背后都是一叠叠反复修改的图纸。这些图纸能不能变成真的机器人，靠的是无数个中国中小工厂日夜倒班，在机台前把科幻的想法，一点点磨成实体。那些看似不起眼的厂房，那些老旧机台边深夜亮着的灯光，支撑起了中国人形机器人的快速迭代。

二、打破物理极限

在具身智能的浪潮中，我们往往习惯于仰视那些算法突破，例如视觉模型如何识别物体，以及语言、动作模型如何规划路径。上海一家诞生于硅谷的机器人公司正是这一领域的佼佼者。然而，当这些顶尖的算法试图走出实验室，进入真正的工厂产线时，它们面临的第一次考验往往不是代码，而是如何制造。

该公司要造出一种像人一样的双臂机器人，能像熟练工一样在流水线前，去完成手机、医疗器械等精密产品的组装。

市面类似双臂机器人示例

但在实际落地时，这张完美的图纸却成了制造的难点。这个核心部件制造难度极高，不仅表面要像镜面一样光滑，哪怕涂上一层保护膜后，间隙误差也要控制在一根头发丝的四分之一以内。

在这个阶段，工厂不再仅仅是按图施工的劳动力，而是帮助创新企业解决物理上可行性的关键伙伴。

海智在线在基于数据驱动的设备与工艺标签进行筛选后，发现上海一家工厂完美契合该公司的需求。这家工厂此前服务的行业虽然看似与高精尖机器人毫不沾边，但数据表明，该工厂具备这种高精度加工的能力。

在通过平台快速报价后，该公司与工厂深入交流技术难点，解决了研发阶段的核心技术难题。有时候，超前科技想法落地的关键，就藏在一个个不起眼的车间里。

三、如何替研发减负

在杭州，一家全球足式机器人领域的头部企业，曾面临着成长的阵痛。该公司虽然有数百人，但是却没有专职采购，随着业务版图的极速扩张，技术经理发现自己陷入了分身乏术的困境。他本该专注于技术，但现实却逼着他不得不兼职去做采购。

这种“研发兼职采购”的模式，在很多研发型企业中并不罕见。一家连续两年全球控制器销量第一的领军企业，正站在产业升级的十字路口。作为人形机器人行业最强大脑的拥有者，该公司想要实现完全的“轻资产运营”，将精力全力聚焦于核心算法与控制系统的研发，而将生产、加工、组装等制造环节全部外包。

然而现实挑战随之而来。对于一家顶尖机器人公司而言，他们需要的不是简单的零件加工厂，而是一个具备设备整机生产能力的超级工厂。该工厂不仅要具备独立做钣金、机加工、喷涂、装配全流程的能力，更要具备组装调试的专业能力，最重要的是能理解机器人控制系统技术逻辑。

海智在线的一站式服务，恰恰是为这种“找谁来造”的效率难题而生。平台贯通供需匹配、协同生产、即时交互、快速验证、交付管控、支付结算等关键环节，让企业不必把“供应链管理能力”全部押在少数几个人身上，而是把它沉淀为可复用的数字化能力，同时通过结构化的工厂产能数据库与系列AI工具，把“谁能做、谁更适合做、谁更能配合做”从经验判断，变成更可量化、更可追溯的决策过程。

在传统的制造业里，工厂的技能点通常是“偏科”的。做钣金的工厂，能把铁壳子做得漂亮，但不懂电路和装配；做组装的工厂，能把线接好，但没有大型机床来生产外壳。

平台将关键点聚焦于工厂的综合能力，最终锁定了南京的一家工厂。该工厂各种工艺都不是最顶尖的，但它集研发设计、多工序生产、装配调试于一体，能够实现从零散零件到整机系统的一次性交付。

当供应链不再靠人肉筛选与反复试错，创新企业才真正有机会把有限的时间投入到把技术做深，把产品迭代得更快，把想象力更稳地落到现实里，让创新的胜负，不被琐碎的寻源成本与协同摩擦所决定。

四、速度生死线

当“找谁来做”这件事被系统化解决，供应商是否能跟得上创新研发的速度就至关重要。

在不久前结束的第十届海智在线千人会的机器人论坛上，魔法原子机器人科技有限公司供应链总监殷程香分享了具身智能项目的一个现实。

项目节奏极快，对供应商的响应速度和服务能力要求极高。许多新方案必须在打样阶段迅速送样、完成测试验证。“急的时候，今天给图纸，恨不得明天就能拿到加工件”。上游供应链能否在资源投入、响应机制上及时跟上，直接关系到项目能否按节奏推进。

千人会现场图片

这种对速度的极致追求并非个例，而是行业的生存常态。

对于另一家由清华大学智能产业研究院（AIR）孵化的具身智能初创企业而言，速度不仅仅是效率，更是生死线。

处于技术爆发前夜的他们，为了验证最新的产品构想，面临的需求全是验证件，批量极小、品种繁杂、设计图纸变动极快。

对于习惯了规模流水线作业的工厂来说，这种订单既干扰正常的排产计划，又没有利润空间。因此，大部分工厂的回复要么是直接拒绝，要么是漫长的排期等待。

这种供需不匹配的代价就是，顶尖的科学家团队和极其昂贵的AI算力，常常因为缺几个非标结构件而被迫停工等待。在那段时间里，硬件的交付速度成了制约公司研发进度的最大瓶颈。

破局的关键，不在于寻找技术最顶尖的大厂，而在于匹配最合适的工厂。海智锁定了几家年产值只有千万左右的中小工厂，规模虽小，却擅长柔性生产，不仅能够接受研发件的特殊需求，更具备快速切入生产能力，加上同城协作的地理优势，链条被彻底打通，最终实现了一周甚至更短交期的稳定交付。

五、新物种的跨界解法

当前的机器人行业正经历着一场“寒武纪大爆发”，就像生物进化一样，机器人的形态正在突破双足行走的限制，应用场景也不再停留在实验室。有贴地爬行的“蜈蚣”机器人，有水上作业的仿生“水黾”，甚至还有当街巡逻的球形警卫。2025年7月，顶级期刊 Science 子刊《Science Advances》的一期封面展示了一只由弹性树脂打印而成的大象机器人。

弹性树脂打印而成的大象机器人

想象力在加速，制造难题也在同步升级。

很多企业在遇到新形态需求时，第一反应仍然是在机器人行业内部寻找答案。但真正的新物种，往往并不诞生在单一行业内部，而诞生在能力的交叉地带。

创新被卡住，未必是因为缺少“新材料”或“新工艺”，而往往是因为供应链无法理解这种跨界需求。关键在于谁能把这些中小工厂高效地聚在一起，组织起来。

华东某知名机器人企业在开发新一代产品时，就遇到了这样的现实问题。为了让机器人具备更好的交互感与防护性，公司希望打造一套兼具科技感与实用性的“皮肤与战衣”系统：既要贴合多自由度关节运动，又要耐磨、可量产，还要在视觉与触感上完成升级。但需求落到现实，他们却发现这既不是传统机器人供应链能够直接解决的，也不是简单纺织品工厂可以胜任的。

市面人体触感皮肤机器人示例

真正的突破，不在材料本身，而在需求被重新拆解之后。

当问题从“我要一种新型机器人皮肤材料系统”，转变为“我需要复杂曲面贴合能力”“我需要高精度长期摩擦场景下的耐久能力”时，路径被重新打开。答案不再局限于机器人行业，而延展到更广阔的供应链能力版图。

最终，海智为这个项目组织的，并不是某个“机器人专用工厂”。而是一家长期服务户外品牌的工厂，他们熟悉这类高弹材料在复杂外形上的处理方式；以及一家主要服务医疗护具的企业，在长期使用场景中积累了关于耐用性和连接稳定性的经验。

每一家工厂只负责自己最熟悉的一段环节，但通过数字化供应链的整合，这些分散的经验被重新组合在一起。

这不是材料层面的科技革命，而是组织方式的数智革命。

过去，科技产品的制造仍然沿用传统行业边界划分能力。认为做汽车的只理解汽车，做医疗的只理解医疗，做家电的只理解家电。但新物种本身就是跨界的——现在的机器人里同时存在汽车逻辑、医疗逻辑、户外装备逻辑、消费电子逻辑等，未来还可能融入更多领域的经验。如果供应链仍然按行业标签运转，就必然无法匹配这些复合需求。

中国能够承接新物种的关键，不在于某一种材料或某一家头部工厂，而在于拥有完整而细密的工业门类基础。当需求被拆解为能力节点，当这些节点被数字化、被识别、被快速组织，跨界新物种的落地，就不再是偶然，而是一种可以持续复制的系统能力。

六、尾声

1920年，卡雷尔·恰佩克发明了“Robot”这个词，翻译成中文就是“苦力”。在随后近一个世纪的时间里，机器人确实忠实地扮演着工业流水线上不知疲倦的劳动力。

但在今天，从仿生机器人到陪伴机器人，从桌面机器人到服务机器人，我们对智能机器人的定义早已超越了单纯的替代人工，它承载了人类对智慧生命更复杂的想象与投射。

除了AI赋予的聪明大脑，机器人也需要一个强健灵活的身体。新材料的适配、新工艺的探索，这些物理世界的难题，往往比虚拟世界的代码更难攻克。

在过去的一年里，海智致力于帮助全球各地的机器人创新图纸找到落地的土壤，并成立了人形机器人专项小组。我们看到了无数核心零部件在中国工厂里从概念变为实体，更见证了许多传统工厂因为承接了这些前沿需求，而找到了新的生机。

春晚的大幕渐合，属于AI+机器人的时代大幕才刚刚拉开。我们相信，随着AI与制造的深度融合，人形机器人终将从舞台上的惊艳走向日常。这条路上，不只是更强的模型、更快的算力，还要有一张足够厚实的制造供应链网络。