车企不“造人”，就出局？

来源 | 伯虎财经（bohuFN）

作者 | 楷楷

2026年的全球车圈，都将目光投向了一个全新的赛道——具身智能。

近日，比亚迪执行副总裁李柯在近期访谈中提到，比亚迪正在开发人形机器人；几乎在同一时间，小鹏集团CEO何小鹏发布内部信，宣布亲自兼任机器人业务“CEO”。

此前，赛力斯的人形机器人“小赛”正式亮相；今年初，理想汽车宣布将在年内发布双轮机器人，内部代号Nexus。

据不完全统计，海内外已有特斯拉、比亚迪、小鹏、理想、广汽、长安等近20家主流车企入局人形机器人赛道。

进入2026年后，车企的投入节奏开始明显加快。如果说去年大家还是朝着技术创新的方向进行探索，今年则已经进入到量产竞速的阶段：小鹏喊出2026年底量产，特斯拉Optimus第三代今年夏季启动生产，广汽将在2026年实现GoMate整机小批量生产……

从“四个轮子”到“两条腿”，车企跨界“造人”已经成为车圈共识。只是，面对这条可能比造车投入更大、回报周期更漫长的赛道，车企们究竟能走多远？

01 车圈“绝地求生”

车企扎堆造机器人，最直接的原因是汽车越来越难卖了。

据乘联分会初步统计，2026年1-5月，全国乘用车累计零售715万辆，同比下降19%。而在2025年，国内乘用车零售量同比下降8.2%，创下近十年来的最大跌幅。

当前，车圈已经进入白热化的淘汰赛阶段，但行业回暖的拐点却还未出现，在这一背景下，内卷也开始蔓延至整个汽车产业链的每一个角落。

前段时间，理想汽车董事长李想发文指出车圈当下的痛点：“行业出现了一种‘发布会通胀’的现象，发布会越开越多，信息密度却越来越低”。

据博主“万万_ECC”统计，仅在今年1-5月，中国市场上市或改款的新车达544款；另据不完全统计，同期车圈召开的发布会超过了400场。

为什么汽车越来越密集推新？在这背后，是汽车行业的集体焦虑。

新能源汽车行业在高速发展的同时，供应链集中化趋势也越来越明显，汽车更像一个标准化的“智能硬件”，同质化已经成为行业通病。

于是，车企只能通过越来越频繁的发布会来吸引消费者的注意，甚至不得不将“低价”作为为数不多的差异化卖点。

但结果并不乐观，降价不仅没能推动销量，乘联分会秘书长崔东树发文指出，今年1-4月汽车行业销售利润率进一步降至3.4%，较去年全年的4.1%进一步下滑。

大家都知道“降价”不算好招，但也只能抓住一切可以使出的手段。就在这时，具身智能的全面爆发，让机器人成了车圈转型的新突破口。

首先，机器人这个新故事有更多的想象空间，能带来更多融资机会与品牌溢价。

中国信通院报告显示，2025 年全球人形机器人市场规模达170 亿元，中国市场规模突破 85亿元；摩根士丹利预计，到2050年全球人形机器人市场规模可能达到5万亿美元。

另外，在汽车行业高度内卷的当下，机器人有望成为车企的“第二利润”。

小鹏集团董事长何小鹏在5月的财报电话会上表示，“机器人一旦进入量产阶段，由数据飞轮驱动的技术迭代和规模增长速度将超过同期的新能源汽车，人形机器人的硬件收入和AI模型收入将会是小鹏收入和毛利增长的重要驱动力之一。”

最后，车企本身就有现成的落地场景，搬运、贴标、巡检等都是人形机器人可以率先替代的环节，能帮车企找到降本增效的可能。

对于目前商业化前景还不算非常明朗的人形机器人赛道而言，这种“自产自用、内部消化”的模式，可以降低车企前期的商业化压力。

车企“造人”是一项回报长、不确定性高的投资，但对于大部分掌握机器人“供应链-技术研发-落地场景”闭环的车企而言，这也不过是顺势而为的事情。

既然“顺势”就能占住一个未来的赛道，车企又何乐不为？

02 卡位“物理AI”

还有更深层的逻辑是，大家都在押注一个新概念——物理AI。

物理AI包含两层核心内涵：一是AI能够理解物理定律，包括掌握重力、摩擦力等物理世界基本常识；二是AI能够基于这种常识，与现实世界进行交互。

然而，AI要进入物理世界，就必须有一个“身体”，可以是搭载传感器（眼睛）、机械臂（手脚）的人形机器人，也可以是汽车、飞行器这类集成感知、控制、执行系统的大型智能终端。

在现阶段，智能汽车就是那个最成熟，能够承载物理AI的“身体”。

一方面，智能驾驶的“大脑”与机器人“大脑”本就技术同源。

从底层的技术逻辑来看，智能汽车和机器人同属于“感知-决策-执行”三层架构，技术重合度超过70%，人形机器人研发就像是在智能汽车技术基础上的自然延伸。

而且，这两个“大脑”也在彼此互补。过去，自动驾驶一直存在着VLA和世界模型两条技术路线的争议，但现在两条路线融合的趋势已愈发清晰：

世界模型承担物理世界建模、轨迹规划、底层数据训练的“基建”角色；VLA则主攻复杂道路社交、非标突发路况，做出贴合人类习惯的柔性决策。

两种技术互补融合起来，为物理AI落地提供了从“理解世界”到“交互世界”的技术闭环，这也让车企在通往物理AI的道路上，比别人更近了一步。

另一方面，供应链和场景同源，让车企“造人”的门槛比想象中更低。

比如造车所需要的电池、电机、电控、传感器、芯片等核心零部件，机器人同样需要。这意味着，车企长期形成的供应链资源和经验，都可以平移到机器人领域。

另外，车企还提供了广泛的数据收集场景，不仅有千万辆新能源汽车在路上收集行驶数据，当机器人进入自家工厂后，还能在真实的工业环境中积累物理交互数据。

从某种角度来看，车企造机器人不是“跨界”，而是“扩界”。

进入AI时代，汽车的使命已经从“出行工具”变成了“智能硬件”，与其说车企是在重新做一台机器人，更像是将智能汽车打造成一辆“能走、会干活”的机器人。

比如李想曾表示，理想全新推出的L9，其定位为“具身智能机器人开山之作”，理想打造的不仅是一辆车，更是一个汽车机器人。

从智能汽车到机器人，再到家庭服务终端，一条贯穿“车人家”全生态的物理AI链路正在形成，这也将成为车企进入物理AI世界的“入场券”。

03 还要迈过几道坎？

畅想未来，汽车能在物理世界移动，机器人能执行不同任务，还能跟家居设备能联动响应，这才是科幻电影中刻画的智能生活图景。

届时，车圈将不再是单纯的车与车之争，而是向“物理AI生态”的全面跃迁。

一部分车企已经率先完成转身，主要分为自研派和合作派：

以小鹏、理想、广汽、长安等为主的车企，已经全面布局了品牌转身，或孵化出独立的机器人子公司，掌握从底层算法到整机集成的全链条能力。

以蔚来、宝马、现代、上汽为代表的“合作派”，则通过投资、孵化等方式布局。此外，还有像比亚迪这类同时在自研和合作两边“下注”的企业。

入局者已有近20家，但谁能笑到最后？

最大的挑战依然在“大脑”，车企的智驾算法虽然可以复用在机器人身上，但自动驾驶面对的是相对规则的驾驶环境，而机器人应对的是千变万化的物理环境，研发难度远超自动驾驶。

目前，机器人行业仍处在“手脚发达，大脑迟缓”的阶段，能让车企发挥规模优势的阶段还没到来，如何造好“大脑”依然是行业的共同挑战。

自动驾驶第一梯队车企，也在努力打破“大脑”和“身体”之间的这堵墙。

特斯拉、小鹏都主张通过同一套基座模型，为智能驾驶、机器人等物理AI应用提供技术支撑，理想则将研发体系重组为基座模型、软件本体、硬件本体三大团队。

虽然路径不同，但大家的主张都是相似的，即通过基座模型来驱动更多智能终端。本质上，它们都在争夺同一个东西：定义物理世界交互规则的底层话语权。

其次，核心零部件依然是有着较高门槛，虽然汽车和机器人的产业链有较高的可复用率，但真正决定人形机器人能否做出精细化动作的核心零部件，却无法通用。

马斯克在去年公开承认，Optimus团队尝试过电机、执行器、传感器等汽车零部件，但没有一款现成的零件可适用，必须从物理学原理出发，重新设计适用于人形机器人的零部件。

对国内车企而言，能否绑定技术和稳定性过硬的供应链企业，将是确保量产节奏与成本可控的关键一步。

最后，商业化落地场景仍有待挖掘。除了为自家工厂打工之外，车企能否在这场商业化竞速中跑通更多元的盈利模式，这些都是车企需要探索的落地路径。

在这背后，能否打通机器人和汽车的生态非常关键。硬件和技术都可以再造，但场景数据和用户习惯却需要时间积累，一旦形成壁垒，生态的护城河往往比单点技术更深、更宽。

从“四个轮子”到“两条腿”，是整个中国汽车产业在存量竞争时代的集体突围。

它们围绕已有的技术资产与供应链能力寻找新的增长极，而“具身智能”这个下一代AI硬件载体，则被视为通往万亿级新市场的大门。

然而，站在人形机器人量产和商业化的前夜，车企转型的窗口期正在加速收窄。

没人知道谁能笑到最后，但可以肯定的是，有人已经拿到了入场券。

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