智元新增人形机器人生产订单超万台，具身本体路线还能卷多久？ | 独家

4月28日，我们从接近智元机器人内部人士处获悉，智元向供应链新增了超过1万台人形机器人的生产订单，智元远征系列和灵犀系列人形机器人占大部分。

根据市场研究机构Omdia此前发布的《通用具身机器人市场雷达》报告，2025年全球人形机器人总出货量达1.3万台，中国厂商领跑全球。智元（AGIBOT）以超 5100 台出货量及39%市场份额，拿下全球出货量与份额双第一。报告预测，该品类将迎指数级增长，2035年出货量有望达260万台。

这意味着，智元今年前4个月人形机器人的量产规模已经较2025年全年翻番，并接近2025年全球人形机器人总出货量。

其中，远征系列是智元的主力旗舰品牌，定位为“通用具身智能机器人”，主要包含 A2、A2-W（轮式足融合）、A2-Max 以及最新交付的远征 A3 系列，广泛应用于文娱表演、工业制造及实验室场景。

灵犀定位为“交互与科研教育”品牌，包含灵犀 X1（全栈开源系列）和灵犀 X2（全智能灵巧人形系列），主打 To C 场景、养老辅助及文娱商演。

承接超万台人形机器人生产订单的，则是智元此前的合作方领益智造。其中，领益智造位于东莞的生产基地，主要将生产智元人形机器人的相关结构件，机器人的组装主要在郑州、成都两地的工厂。

对此，我们向智元和领益智造方面进行了求证，截至发稿未得到明确回应。

用“轻资产”模式，快速打开销路

根据公开信息，2025年10月，领益智造与智元合资成立了东莞领智创新机器人科技有限公司，领益智造持股比例占80%。双方的合作中，智元机器人输出本体方案设计，领益智造负责精密制造与量产交付。

“领益智造几乎承接了除宇树科技之外的，其他所有主流人形机器人厂商的量产订单。”

上述人士表示，目前的具身行业，只有宇树科技有自己独立的机器人规模化生产能力，并坚持机器人本体自研、自产、自销的模式。相比之下，智元则更希望通过轻资产的方式运营，借助供应链的能力实现产品快速迭代和提升机器人产品销量。

智元机器人成立于 2023年2月。当年8月，成立仅半年的智元，便发布了首款通用人形机器人“远征 A1”。2年后，智元宣布收购上纬新材63.62%股份，后者二级市场股价在2个月时间涨超10倍。

同年，智元机器人和宇树科技还一度在“全球人形机器人出货量榜首”排名上，展开角逐。

智元援引研究机构Omdia的报告数据称，公司以超 5100 台出货量及39%市场份额，拿下全球出货量与份额双第一。

宇树科技则发布澄清公告称，“目前各种机器人形态多样，建议大家请勿把不同类型的机器人数量，直接合并在一起对比。 ”

宇树科技披露2025年人形机器人实际出货量超5500台（指实际出售发货给终端客户的数量，并非订单数量，订单数量更高），2025年本体量产下线超6500台，且均为宇树纯人形机器人的数量，不含双臂轮式等其他机器人产品。

当纪录被轻易打破，具身本体路线还能卷多久？

结束与宇树科技的排名争夺之后，智元在2026年的扩张速度再度加快。

组织架构层面，智元分拆旗下四足机器人（机械狗）业务，成立独立子公司智元酷拓，目标是2026年营收达到5亿元，并计划在2030年实现100亿元营收。

同时，智元成立了控股子公司觅蜂科技，由高级副总裁姚卯青担任董事长，该公司专门负责具身智能所需的数据基座。在此之前，智元还推出了机器人租赁平台擎天租，由联席总裁姜青松领导，旨在通过“订阅式服务”降低企业的采购门槛。

在合作伙伴大会上，智元集中发布了四大本体新品。智元创始人、董事长兼CEO邓泰华还表示，截至 2026 年 3 月，智元已达成全球首个通用具身智能机器人 10000 台下线交付，计划 2027 年实现营收达 100 亿元，2030 年挑战 1000 亿元。

可以说，智元试图通过各种方式来拉升机器人的出货量，以此扩大营收。但是，随着具身本体能力走到尽头，具身大脑的技术收敛路径仍不清晰的情况下，智元既定的营收目标将变得难以实现。

一个可以支撑的事实是，2026年的人形机器人马拉松比赛上，荣耀旗下“闪电”机器人的半马成绩，已经大幅超越了宇树。并且，荣耀机器人从立项到大幅超越宇树科技，只用了不到一年的时间。而宇树走到今天，花了10年。

这意味着，当机器人供应链逐渐走向成熟，不同厂商的具身智能本体水平会被迅速拉平。

而另一方面，机器人除了运动能力在快速提升之外，更多涉及“真实干活”的灵巧操作仍进展缓慢。

软件模型上，VLA（视觉-语言-动作）端到端模型、世界模型（World Model）、分层控制（大脑-小脑协同）、多模态大模型+原子技能库等多种技术路径仍在并行发展，尚未形成统一共识。

硬件设计方面，关节构型、灵巧手设计等存在显著差异，成本与性能的跨度依旧很大。

更重要的是，与依赖互联网海量文本的大语言模型不同，具身智能需要的是机器人与物理世界交互产生的“任务级、过程级”多模态数据，其采集面临成本极高、效率极低、标准缺失、质量不均等多重挑战。

“目前，各家强调的出货量、订单量，其实意义不大。”相关行业人士表示，在真正能指导干活的具身智能基础模型还没有出现之前，所有厂商的宏大计划都是一个美好的故事。（文 | 科技潜线，作者 | 饶翔宇 编辑 | 杨林）