四足机器人告别“走秀”，加速进入工厂

曾经频繁出现在科技展会、短视频和舞台表演中的四足机器人（俗称机器狗），正在加快进入安防巡逻、工业巡检等领域。

9月21日，研究机构Counterpoint Research发布的最新数据显示，2026年上半年，全球四足机器人出货量约3.5万台，其中四成来自行业应用，中大型四足机器人装备的需求有显著增长。

伴随着需求结构的变化，四足机器人市场的竞争格局也开始出现分化。整体市场中，依靠文娱、科教等领域率先实现规模化的宇树科技以37.0%的份额排名第一，脱胎于智元灵犀产品线的智元酷拓以16.3%的份额位居第二，智身科技以12.6%的份额位列第三。

但如果聚焦到行业应用市场，厂商座次已经发生变化：智元酷拓、云深处、智身科技的市场份额分别达到27.8%、26.0%和18.9%，宇树科技则为17.6%。

Counterpoint Research预测，今年全年，全球四足机器人出货量将突破9万台，其中B端（企业端）行业应用贡献的营收规模将继续高于文娱与科教场景。长期来看，尽管文娱、科教和家庭消费赛道仍具备可观的增长潜力，但行业应用成为拉动产业规模增长的核心引擎。

这意味着，当跑、跳、翻越障碍已经不再是少数厂商才能展示的能力，四足机器人的下一轮竞争正从谁的机器狗更灵活、卖得更多，逐渐转向谁能够进入真实业务场景，并持续替人“干活”。

约四成出货量 流向行业市场

四足机器人并不是一个新物种。早在2015年，波士顿动力就对外展示过四足机器人在室内外环境下稳定行走、跟随人类慢跑以及穿越障碍物的能力。此后的十余年里，电机、减速器、传感器以及运动控制算法持续成熟，四足机器人逐渐从实验室走向商业市场。

但在相当长一段时间里，这个市场首先解决的仍然是“机器人能不能卖出去”的问题。相比工业场景，科研教育、商业表演等市场进入门槛更低，产品也更容易标准化。厂商将运动控制能力和机器人本体做得相对标准化，再交给高校、开发者以及科研机构进行二次开发，这成为过去几年四足机器人比较成熟的商业模式。

这也是宇树科技实现规模化的市场基础之一。

Counterpoint Research的数据显示，2026年上半年，宇树科技以37.0%的市场份额继续排名全球第一。其四足机器人中，文娱、科教应用占比超过七成。不过其在行业应用市场增速偏弱，份额为17.6%，位列全球第四。

随着四足机器人市场规模持续扩大，上述机构认为，相较于文娱、科教等市场，行业应用将成为未来的发展趋势。但进入工业场景后，市场对四足机器人的要求也明显更高，机器人不仅要“能走”，还要适应复杂环境，并完成特定的行业任务。

以工业巡检为例，机器人需要长时间运行在工厂、电站、矿山、地下管廊等复杂环境中，不仅要求更高的耐久性、负载能力和防护等级，还可能要搭载激光雷达、气体检测仪、热成像摄像头等多类传感器。

需求已经开始反映在出货结构上。今年上半年，约3.5万台的全球四足机器人出货量中，约1.4万台已经进入行业应用，工业巡检、安防巡逻、消防应急和物流运输等过去相对零散的需求，正在成为四足机器人市场新的增量来源。

这一变化也导致头部企业间的竞争正从单纯比拼本体的运动性能，转向重视垂直场景解决方案的交付能力。

在行业应用四足机器人市场中，智元酷拓今年上半年出货量位居第一，主要覆盖工业巡检、园区巡逻等场景，海外出货量占比接近四成。份额紧随其后的云深处则主要布局电力、消防应急等领域，其“山猫”系列采用轮足复合设计，以满足户外长距离巡检需求。智身科技则通过重载产品切入电力、消防等复杂作业场景，其“铜锤”系列今年上半年出货量超过千台。

从会走路到会干活 下一道门槛是智能化

如果说过去几年四足机器人解决的是“身体”的问题，那么接下来的竞争越来越指向“大脑”。

对于一台用于科研教育或者商业表演的四足机器人来说，人可以实时控制机器人，甚至提前编写动作程序，但行业客户真正希望得到的，是机器人能够自主完成任务。

以电力巡检为例，目前四足机器人已经能够按照既定路线巡视设备，并通过视觉识别技术发现温度异常、仪表异常等问题，但这仍然只是更接近一台“会走路的传感器”。从长远看，该场景对四足机器人的期待是具备“跨域感知—推理—执行”的独立作业能力，即需要自己判断“去哪里”“看什么”“发生了什么”，甚至在发现异常以后决定“接下来应该怎么办”。这也是为什么感知运控、自主导航等正在成为今年四足机器人厂商集中投入的方向。

今年7月，智元酷拓发布感知运控模型“灵越”和自主导航模型“灵途”；进入9月，智身科技、伽利略等厂商也陆续发布各自的感知运控模型。“智能化已成为四足机器人的核心演进方向，也是企业构筑长期技术壁垒、提升产品差异化竞争力的关键抓手。”Counterpoint Research在报告中表示。

不过，从巡检到机器人自主决策，中间仍有相当长的距离。机器人偶尔一次成功完成复杂动作，与连续数月在无人值守环境下稳定运行，并不是同一个技术问题。与此同时，不同行业、不同工厂甚至不同设备之间环境差异巨大，这也意味着四足机器人仍需要大量工程化适配。

对此，Counterpoint Research在报告中称，未来四足机器人的技术底座演进重点是在小脑控制层之上叠加大脑侧VLA（视觉—语言—动作模型）、通用具身模型，同时赋予四足机器人多模态感知、空间语义理解、自主任务推理与专业作业技能，提升环境理解和运动规划的泛化能力，只有这样，四足机器人才能更好地应对开放环境与未知异常带来的挑战。