机器人卖出去4万台之后，供应链能接住万亿市场需求么？

这两个月两场有关具身智能的大会集中召开。从上海到北京，我们看到最大的不同是：行业已经不在乎那些“炫技”的Demo，而是开始更关心如何在商业场景中落地应用。

这个过程中，一个显著的变化是，减速器、电机、灵巧手、传感器、数采设备等上游厂商开始独立设展，数量多了起来，不再只挂在整机厂商展位的角落。这些展台背后，是一条正在加速扩张的产业链。

WRC期间发布的数据显示，2026年上半年，中国人形机器人出货量已超4万台，全球占比提升至97%。这个数字似乎预示着机器人行业真的“跑起来了”。但跑起来之后，供应链跟得上吗？

热闹背后的供应链真相

《2026具身智能产业发展洞察报告》数据显示，2025年，中国具身智能广义市场规模达到9150亿元，2026年预计突破1.09万亿元。全国具身智能相关企业数量已突破万家。今年上半年，国内具身智能赛道融资超过935亿元，是去年同期的五倍。

8月19日，宇树科技在科创板挂牌，当日市值一度突破4000亿元。但宇树科技创始人王兴兴在大会主论坛上全程没有谈股价，而是把重点放在了另一个问题上：机器人离真正大规模应用还有多远。

“行业目前最大的瓶颈是泛化能力。”王兴兴一语道破了挡在具身智能商业化面前最大的阻碍是什么。机器人在固定场景下可以通过训练把成功率做到很高，但一旦更换物品或环境，表现就会明显下降。宇树从2024年起已将机器人放进汽车工厂产线，但至今没有大规模推广。

问题出在哪？安富利亚洲销售及供应商管理副总裁钟侨海在大会期间表示，“7月底我们去美国参加展览时，关注到了很多国外的机器人产品。但这次来北京参加世界机器人大会，我由衷觉得我们国家的机器人在技术和应用层面具备显著的领先优势。"

但领先不等于成熟，从技术领跑到产业成熟之间尚有一段进阶之路要走。钟侨海观察到，一台机器人里面整合了运动控制、处理器、嵌入式计算、算法、AI、通信、传感器乃至物理设计等诸多技术模块，如此广泛而深入的技术跨度，几乎没有任何一家企业能够独自全面掌控。这一现实，使得供应链的角色被推至前所未有的关键位置，以技术驱动发展并提供创新供应链服务的整体方案提供商成为具身智能产业化进程中不可或缺的力量。

而供应链面对的核心挑战就是，从原先机器人时代的自动化，到如今具身智能时代的智能化，底层逻辑已经发生了根本性转变。对此，钟侨海指出，以前的机械臂偏重自动化，编好程序之后，在同一个应用场景环境、同一个运动模式下不停地重复作业。但现在的机器人需要面对不确定性的环境，在随时会变化的真实场景和环境中更安全、更可靠、更稳定地工作。

这意味着供应链不能再用老办法。以前一家公司专门做硬件，另一家专门做软件，整合在一起相对容易。但现在，一个机器人需要运动控制、处理器、AI算法、传感器、通信，这其中的技术跨度太大，单打独斗几乎不可能。

这种整合的难度远超想象。以安富利支持的华沿机器人为例，其高精度七轴人形手臂的每个关节都包含运动控制单元和可编程逻辑单元。这意味着同一个手臂可以根据不同场景加载不同算法，实现从自动化到智能化的跃迁。但这种灵活性也带来了供应链的复杂性：三个独立运作的关节需要协调控制，灵巧手还要能完成精细抓取，每一个环节都对零部件的选型、集成提出了全新要求。

更棘手的是，很多机器人今天还停留在实验室的测试和演示阶段，而客户希望探索如何从实验室走向市场，从几台走向几千台、几万台。“从实验室到量产，供应链面临的不只是技术问题。”钟侨海总结道。

供应链面对的结构性矛盾

行业数据显示，人形机器人的核心零部件（减速器、伺服电机、传感器、灵巧手等）占整机BOM成本的70%以上，毛利率高达40%-65%。这既是利润最丰厚的环节，也是国产化替代最集中的战场。

2023年，日本哈默纳科还占据着中国谐波减速器市场40%的份额，绿的谐波只有18%。但到了2026年8月，绿的谐波的国内市场占有率已突破60%，在人形机器人细分市场的市占率更是超过60%，客户覆盖特斯拉、宇树、优必选、智元等头部厂商。RV减速器方面，环动科技（双环传动子公司）国内市占率约25%，产能利用率已达108.41%，根本不够用。

然而，减速器的快速国产化并不能掩盖整条供应链的结构性矛盾。“我们目前正在跟一家专注于机器人、机器狗研发的公司深度合作，对方的科学家分享的观点令我印象深刻，其反复强调最重要的一点是：今天打造出的任何一款机器人，都无法同时满足所有应用场景的需求。”钟侨海回忆道。这位科学家在跟客户探讨方案时，会首先了解客户究竟希望将机器人应用到哪些场景，在仓库拣选货物和在芯片厂取放晶圆这两个场景相比，虽然同样都是搬运的动作，但对机器人动作的精准度、容错空间等方面的实际需求截然不同。

这种应用场景驱动的差异化需求，使得供应链无法像传统工业机器人那样形成标准化、强绑定的体系。相反，它需要一个更加丰富、灵活的生态系统。而这正是安富利作为技术分销商和解决方案提供商的价值所在：他们所扮演的角色远不止于物流桥梁，更是深入产业链的技术和生态整合者，帮助客户在器件选型、研发、量产等环节获得全链路支持，作为可靠的合作伙伴持续为客户创造价值。

但问题在于，这种整合能力并非一朝一夕可以建立。从安富利的实践来看，他们会在客户还只有一个初步构想时就提早介入，从器件选型、设计、研发到小批量测试，最后到量产，全程陪伴。这种深度参与的模式需要大量的技术积累和行业经验，为此，安富利在亚太区成立了专门的安富利设计服务中心（ADS），里面聚集了不同领域的专家，能够将各方经验进行整合，帮助客户在最短时间内开发出所需的产品。

这也折射出了整个行业对供应链服务商角色转变的期待：从单纯的物料供应，升级为技术赋能和生态连接合作伙伴。

然而，这种转型并非没有代价，考验的是一家企业的远见与定力。随着AI浪潮的推进，安富利在2026财年实现了业务的显著增长。钟侨海认为，AI的第一波浪潮以数据中心、GPU和大模型为代表，而第二波浪潮则指向Agentic AI和物理AI。“过去一年，AI 算力基础设施和数据中心的快速建设是推动安富利业务增长的重要驱动力。展望未来，我们相信下一波 AI 浪潮，尤其是 Agentic AI和 物理AI，将为包括机器人在内的众多行业创造广阔的新发展机遇，“他表示。从行业共识来看，第一波AI浪潮的红利窗口期正在收窄，已经开始从技术攻坚走向产业深耕和应用场景的价值落地；由此做好迎接第二波AI浪潮的准备就显得尤为关键。但重点在于，第二波浪潮带来的不仅仅是机遇，还有前所未有的挑战。

单点技术仍需突破

如果说减速器和伺服电机的国产化已经取得阶段性胜利，那么灵巧手、高端传感器和行星滚柱丝杠则是当前供应链上最后的“硬骨头”。

在WRC展台上，华沿机器人的灵巧手能够轻松抓起两瓶水。这个看似优雅的动作背后，恰恰是对当前具身智能一系列技术难题的集中检验。在具身智能的硬件体系中，不同零部件的成熟度存在巨大差异。关节模组可能已经做到商业化级别，但灵巧手仍处于研发阶段。

这种不平衡在整个行业中普遍存在。根据行业分析，单个灵巧手的BOM成本高达3000-5000美元。以特斯拉Optimus Gen3为例，其灵巧手从Gen2的11自由度跃升至22自由度，是整机升级幅度最大的模块。但这只手内部包含了120个运动部件，其中仅轴承一项就需要84个。假设每个部件的平均无故障时间（MTBF）为20000小时，那么整只手的MTBF约为333小时，几乎每14天就需要维修一次。

在工业部署场景中，这样的可靠性几乎不可接受。更棘手的是，灵巧手面临着“不可能三角”的制约——自由度、控制复杂度和可靠性难以兼得。全驱动型方案（如Optimus Gen3采用的前臂电机+线绳传动外置驱动）虽然灵活度最高，但手指尺寸受限；欠驱动型结构简单、成本低，但自由度上限低；半驱动型则在成本和功能间取得平衡，但控制复杂度居中。

如果说在某些场景中，可以回避使用灵巧手，以钳式或者夹爪代替，那么传感器则是所有具身智能都必需的零部件。以高端六维力传感器为例，其是机器人实现精细操作的核心部件，能够感知六个方向的力和力矩。目前，该领域的国产化率尚不足30%，高精度力矩传感器和触觉反馈阵列仍长期依赖进口。

但变化正在发生。坤维科技的六维力传感器技术已达到国内乃至世界领先水平，晶智感、清工开物的电子皮肤和触觉传感器已在WRC大会上展出。蓝点触控的六维力传感器单一客户订单已达千台级，今年传感器整体订单量远超去年全年。

在WRC现场，某位展台负责人对我们表示，“力传感器正在从高配变成标配。”

传感器和灵巧手还只是具身智能众多零部件中最具代表性的两个，像这样的零部件在一台具身智能上存在成千上万个，这些“瓶颈”环节的突破速度，直接决定了具身智能产业化的进程。

从成本角度来看，核心零部件的国产化已经带来显著成效。2023年，一台人形机器人整机还要百万元，而到了2026年，宇树科技G1基础款售价已降至7-8万元，乐聚M3更是直接杀到8888元。这背后，是核心零部件国产化率在2026年8月突破85%、零部件成本压到进口三分之一的结果。

但成本下降并不意味着所有问题都已解决。“最重要的考量因素还不是成本，而是机器人的稳定性、可靠性、安全性，以及它是否能够真正契合和满足应用场景的需求。”钟侨海强调，“这些硬指标反而比成本更重要。”

以家庭环境为例，若机器人进入有孩童的居住环境，用户的首要关切并非价格，而是其运行过程中是否存在倾倒伤人的安全隐患。因此，安全性对用户决策而言远比成本更重要，“厂商能否打造出客户真正需要的产品，同时使其具备可靠性和可依赖性，这才是关键。”钟侨海指出。

虽然当前行业对于具身智能大规模商业化的时间节点还存在分歧，但随着具身智能核心零部件供应链日趋成熟，整机成本从百万元级下探到20万元级，具身智能已经从“能不能造”走向了“能不能用”的阶段。当然，正如钟侨海所说，在这个过程中，没有人能独自成功，只有通过生态系统的协作，推动技术创新与经验共享，才能真正跨越从实验室到量产的那道鸿沟。

（文｜Leo张ToB杂谈，作者｜张申宇，编辑丨杨林）