【艺恩观察】从 $38B 到 $7T：读懂具身市场的三套口径

核心摘要

同一个市场，高盛说380亿美元，摩根士丹利说5万亿美元，花旗说7万亿美元。相差近两个数量级——但它们可能都没错。

这不是统计口径的「罗生门」，而是一道理解整个产业结构的入门题。市场规模数字是产业叙事的锚点，也是最容易被误读、被滥用的部分。围绕具身智能，机构给出的预测之所以天差地别，根源在于：它们衡量的根本不是同一件事。

图1:全球/中国/美国三套权威口径的市场规模里程碑(对数刻度)

三套口径，三种「产业边界」

第一套是全球口径。高盛预测，全球人形机器人本体市场到2035年约380亿美元——请注意，这里只算机器人本体硬件这一件「身体」。摩根士丹利给出2050年5万亿美元，因为它把供应链与维修服务一并计入，是「整体TAM」口径。花旗更进一步，预测2050年达7万亿美元、对应6.48亿台设备，因为它连非人形的AI机器人也纳入了统计。

第二套是中国口径。IDC测算中国具身机器人市场到2030年约770亿美元，复合年增速高达94%——这是「用户支出」口径。中金公司则从本体销售角度，预测2030年约581亿元人民币，对应259%的复合增速。两者口径不同，不可简单并列。

第三套是美国口径。摩根士丹利的美国分项预测，到2040年美国人形市场约2400亿美元，2050年达1万亿美元。

三者均为具身/人形机器人产业规模，但定义层层放大：本体硬件<含服务的TAM <含非人形的AI机器人整体——因此不可横向相加。

把这三套口径混为一谈、甚至相加，是市场分析中最常见、也最危险的错误。它们描绘的是同一头大象的不同部位：有人摸到腿，有人摸到身躯，有人摸到整个象群。正确的读法只有一条——先问清楚「这个数字到底在数什么」。

被低估的细分：数据层

在所有这些宏大数字中，有一个细分往往被忽略，却可能是确定性最高的一环：数据层。如果说本体硬件是机器人的「身体」，那么数据就是塑造其「大脑」的原材料。沿着「采集→标注→治理→仿真增广→训练评测→资产化」这条价值链，毛利率呈现出清晰的逐级递增。

图2:数据价值链各环节相对毛利率—价值持续向上游数据层迁移

据测算，最上游的数据资产化环节，毛利率显著高于本体硬件制造（白皮书测算口径，视商业模式而定）。这意味着，价值正沿价值链向上游的数据层迁移，而掌握全链路闭环的数据公司，将在未来的利润分配中占据主导地位。换句话说，卖铲子的，未必比淘金的赚得少。一个旁证是：自动驾驶仿真公司Applied Intuition估值已达150亿美元——数据与仿真基础设施的高估值逻辑，正在具身赛道重演。

估值竞赛：中美各自的「军备赛」

如果把镜头拉到头部公司，一场中美估值竞赛已然白热化。美国一侧，Figure AI在2025年9月完成超10亿美元C轮，估值飙至390亿美元——较18个月前的26亿美元暴涨约15倍；Skild AI2026年1月估值突破140亿美元；Physical Intelligence则被彭博报道正洽谈约10亿美元新融资、估值或超110亿美元（洽谈中，尚未落定）。

中国一侧，打法不同但热度不减。2026年3月，银河通用完成25亿元新一轮融资（国家人工智能产业基金等领投），完成后估值约225亿元，为国内估值最高的未上市具身公司；星海图、千寻、自变量、星动纪元、帕西尼等七家公司在2026年初先后突破百亿估值。最具标志性的事件发生在2026年6月1日——宇树科技正式通过上交所科创板上市委审议（「过会」），从受理到过会仅73天，拟募资约42亿元、对应发行市值约420亿元，有望成为「A股人形机器人第一股」（注：截至本文成稿，宇树尚待注册生效、尚未挂牌交易）。

图3:中美头部公司估值梯队(币种与时点不同,不可直接横向比较)

一句必要的冷静：估值领先于商业化

热潮之中，冷静与热情同样珍贵。瑞银证券中国工业行业分析师王斐丽一针见血地指出：当前行业的订单仍以「验证性采购」为主，而非基于生产力需求的扩张性采购——换言之，超过半数所谓「商用」订单，实质是公关展示与数据采集。这意味着，即便今年多家厂商冲刺万台出货，人形机器人也未必真正迈过商业化的拐点。

监管层亦罕见发声。中国国家发展改革委已就人形机器人的泡沫风险提出警示，指出国内超过150家厂商、需防止高度雷同的机型挤占研发空间。对投资者而言，比追逐单点估值更重要的，是判断哪些环节具备可持续的现金流与护城河——而数据层，恰恰是这条价值链上少数「下雨天也有人买伞」的生意：无论哪家本体公司胜出，它们都需要数据。下一篇，我们将走进这片「卖铲人」的赛道，盘点全球约50家具身数据公司的真实格局。

-全文完 · 数据来源见文中标注-

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