經濟觀察報記者 鄭晨燁

“現在機器人（工作）的效率差不多是人類的40%左右。”7月25日，優必選（09880.HK）副總裁、研究院執行院長焦繼超在接受經濟觀察報采訪時給出了這個數據。

他具體所指的是這樣一個場景：在一家頭部新能源車企的總裝車間里，來自優必選的工業人形機器人WalkerS2，正在進行物料搬運實訓，它的任務是將零部件從料箱取出，放置到AGV（自動導引運輸車）上。整個過程沒有失誤，但相較產線上的人類工人，機器人的每一個步驟都顯得格外謹慎，需要短暫停頓進行計算和定位。

“這樣的效率雖然聽起來不高，但難度非常大。”焦繼超向經濟觀察報表示，他和他的團隊正在試圖把機器人的工作效率進一步提高。

事實上，在焦繼超們努力提高機器人工作效率的同時，人形機器人的商業化落地也在加速。

根據中國招標投標公共服務平臺7月18日的公示信息，優必選已中標覓億（上海）汽車科技有限公司的機器人設備采購項目，金額高達9051.15萬元；6月25日，智元機器人與宇樹科技成功中標中移（杭州）信息技術有限公司面向2025年至2027年的人形雙足機器人代工服務采購項目，中標總金額約為1.24億元。其中，智元機器人獲得7800萬元訂單，宇樹科技中標金額為4605萬元。

在資本市場，人形機器人公司近期亦動作頻頻：宇樹科技已正式開啟其在科創板的IPO輔導；智元機器人則一度被傳出“借殼”上市消息；7月30日，主營諧波減速機的四川天鏈機器人股份有限公司也官宣已啟動科創板上市輔導。

從年初的各種扭秧歌、跳舞、翻跟頭的“斗秀表演”到年中的商業大單頻現、融資加快、上市沖刺，人形機器人行業正從技術展示的“上半場”，全面轉向商業化落地的“下半場”。

不“跳舞”改“打工”了

在中國移動為智元機器人和宇樹科技開出的總額1.24億元的采購說明書上，有一條要求格外嚴苛——單臺日均作業時長不低于16小時。在工業領域，這意味著機器人需要具備接近不間斷的作業能力。那么，如何滿足這一要求？

7月17日，優必選發布了其最新一代工業人形機器人WalkerS2，其核心技術之一，便是全球首創的熱插拔自主換電系統。根據優必選方面的介紹，該系統可以讓機器人在無需人工干預的情況下，3分鐘內自主完成換電，從而實現7x24小時的連續工作。

解決連續作業的續航問題是機器人進入工廠的“入場券”，而能否勝任多樣化的任務，則是它們證明自身價值，并說服更多客戶掏錢包的關鍵。

在最近召開的世界人工智能大會（WAIC）上，多家人形機器人廠商就將工廠產線、服務吧臺、康養中心等場景搬到了展會現場。

經濟觀察報記者在現場看到，從模擬汽車零部件的高精度分揀到不間斷地碼垛搬運，再到精準地為觀眾沖調一杯咖啡，幾乎所有頭部廠商都在極力證明，自己的機器人已經具備了在真實崗位上“打工”的能力。

“我個人感覺今年上半年全國智能機器人行業平均達到50%到100%的增長。去年起，每天至少有一款新的機器人發布，行業落地的推動速度以及出貨量的節奏都非常快。”7月27日，宇樹科技創始人王興興在世界人工智能大會上如是表示，盡管他同時亦稱，“人形機器人領域是當下全球關注的熱點，但目前仍處于相對比較早期的階段”。

7月18日，中國證監會官網披露了宇樹科技的IPO輔導備案信息，根據其最后一輪融資估算，這家因春晚“秧BOT”而名聲大噪的公司市值已超過120億元；數天后，已在港股上市的優必選完成了超24億港元的配售融資；上緯新材（688585.SH）的控制權變更事項更是引發了市場對智元機器人“借殼”的猜想，其股價在一個月內暴漲十倍，最終被停牌核查。

同時，資本也正從扎堆“明星整機廠”開始向產業鏈的上下游進行更精準、更縱深的布局。專注于觸覺傳感器的帕西尼便是一個典型案例，據記者從該公司了解到的信息，4月29日，帕西尼獲得了新能源汽車巨頭比亞迪超億元戰略投資；6月18日，該公司再度宣布完成一輪數億元的A系列融資，投資方名單中包括了TCL創投、上汽旗下的尚頎資本等。

另外，來自應用端的產業資本也正在加速入場。5月12日，越疆科技宣布與騰訊云深化戰略合作，聯合打造“云端大模型+人形機器人終端”的一體化解決方案；7月21日，逐際動力宣布獲得京東戰略領投，以探索其在零售、物流等場景的落地；7月23日，該公司又與上汽集團簽約，宣布共建具身智能聯合實驗室。

無論是云計算巨頭騰訊、零售巨頭京東，還是汽車巨頭上汽，這些新入局的產業資本，其共同特征是擁有龐大的、可供機器人落地的真實應用場景。

這也意味著資本不再僅僅是提供財務支持，更是帶著未來的應用場景和潛在訂單而來。而當資本的“彈藥”已經備足，所有人的目光都聚焦到了一個更現實的問題上——如何打好接下來的“落地第一槍”？

商業化“第一槍”指向何方

在告別了單純追求技術指標的“秀肌肉”階段后，人形機器人行業里的多數頭部玩家，其商業化戰略往往是多元且動態演進的。比如，一家以工業場景為核心的公司，可能同時也在布局平臺生態；而一家看似專注垂直領域的企業，其底層技術也可能具備通用化的潛力。

圍繞著不同的企業基因、技術積累和市場判斷，眼下整個人形機器人行業呈現出打法各異、百家爭鳴的多元探索局面。

第一類是平臺派，賣鏟子，而非自己挖礦。與外界普遍預期的、各家都急于推出完整解決方案不同，一批頭部玩家選擇了更具開放性的平臺化戰略，即成為產業的賦能者。

逐際動力是這一打法的典型代表之一。7月30日，該公司正式發布其全尺寸通用人形機器人LimXOli，并公布了15.8萬元起的預訂價，其目標客戶并非尋求直接投資回報的工廠，而是AI科研人員、機器人開發者及系統集成商。

“具身智能的產業化需要生態協同，逐際動力的目標是為‘IDS（創新者、開發者、系統集成商）伙伴’提供強大的技術底座，讓創新更高效地轉化為實際應用。”逐際動力方面向記者表示。其邏輯很清晰——與其自己去啃下每一個垂直行業的硬骨頭，不如先打造一個穩定、開放、易用的通用平臺，讓成千上萬的開發者在上面構建針對不同場景的解決方案。

優必選也在一定程度上流露出了相似的戰略意圖。“優必選未來希望打造這樣一個面向客戶的生態，客戶在我們的這一套網絡平臺上能夠根據需求去做二次的開發。”在焦繼超看來，隨著機器人數量的增加，優必選的“群腦網絡”將成為一個基礎平臺，讓客戶可以根據自身需求，訓練和定義機器人的新技能。

焦繼超介紹，“群腦網絡”是優必選自研的一套“云端大腦+本體大腦”的協同智能架構。其核心邏輯在于分工：“云端大腦”作為中央指揮官，負責多臺機器人的任務分配、路徑規劃等需要全局視角的“慢思考”；而每臺機器人搭載的“本體大腦”則是一個輕量化模型，負責執行具體指令、理解并處理抓取失敗等突發情況的“快思考”。這一架構的目標是讓每一臺機器人既具備高度的單機自主能力，又能無縫融入集體，實現人形機器人之間乃至與工廠里其他自動化設備（如AGV）的高效協同。

這種平臺化的戰略也為一種新興的商業模式——“機器人即服務”（RaaS）鋪平了道路。在這種模式下，客戶無需一次性買斷機器人，而是按需租用服務。

第二類是垂直深耕派，先在一個方向上打透。與平臺派的開放思路不同，另一批玩家選擇了截然相反的路徑，將所有資源聚焦于一個自己最熟悉的垂直行業，先在一個方向上構筑起壁壘。

例如傅利葉智能的人形機器人戰略從誕生之初就很清晰——深耕康養領域。“傅利葉深耕康養領域十年，積累了豐富的人機交互技術與臨床實踐經驗。”該公司相關負責人向記者表示，其旗下的“智能康復港”解決方案已在全國范圍內落地超過300家案例科室。

這種深厚的行業認知積累也直接體現在產品定義上。其最新發布的GR-3引入了“柔膚軟包覆材料”和莫蘭迪暖色調設計。傅利葉的目標不是打造一個無所不能的通用工人，而是一款能進行導診咨詢、輔助康復、提供情感陪伴的“Care-bot”（關懷型機器人）。

如果說傅利葉的垂直深耕源于自身基因，那么越疆科技則通過戰略合作，走出了一條“技術+渠道”的垂直落地之路。

6月3日，越疆科技與院外醫藥產業平臺藥師幫達成戰略合作，共同探索人形機器人在智慧醫藥零售場景的應用。根據合作協議，藥師幫負責研究應用場景、匹配需求，并承擔后續的產品推廣和銷售；越疆科技則專注于技術研發和產品生產。雙方的首個落地部署項目已完成可行性論證，并開始搭建測試平臺。

這一打法的核心是以開放的姿態，與一個垂直行業的“地頭蛇”深度綁定，將自身的技術優勢，與合作伙伴的場景理解、渠道資源相結合，共同將一個行業“打透”。

第三類則是務實工業派，不求炫酷，但求好用。這也是最多廠商聚焦的方向，它們均將目光投向了需求最明確，也最龐大的工業制造領域。在這一派別中，一股務實主義的浪潮正在興起，即產品的迭代不再由技術參數驅動，而是由真實場景中的客戶痛點來定義。“在硬件層面，我們堅持‘因智能而生，為服務而造’，硬件要滿足大模型的能力，滿足場景應用的需求，用最合適的硬件形態與設計推動商業化，不過于追求硬件性能的酷炫。這也是智平方作為產業派的思考，硬件應該‘做到恰到好處’。”智平方副總裁莫磊說。

秉持這一理念，智平方的機器人愛寶（AlphaBot），除了在備受關注的汽車產線進行應用探索外，也已悄然進入了其他更細分的工業場景。

據莫磊介紹，在生物科技領域，智平方正與華熙生物（688363.SH）合作，部署愛寶在無菌車間執行物料轉運、視覺檢驗等操作。在半導體制造中，愛寶也已進入吉利旗下的晶能微電子，執行上下料、產線間物料轉運等任務。

優必選的產品迭代邏輯同樣體現了這種應用驅動的務實性，其最新一代工業人形機器人WalkerS2的諸多改進，都源于上一代產品在工廠實訓中發現的痛點。

“在執行搬運和分揀任務時，我們發現人形機器人的操作空間需要覆蓋從地面到一米八的高處。”焦繼超介紹，為此，WalkerS2特別增加了可±162°旋轉的腰部自由度。

另一家新銳公司跨維智能將務實的重點聚焦于高精度，其在WAIC上發布的第二代人形機器人DexForceW1Pro強調的正是通過全身諧波關節等核心零部件與算法的深度耦合，實現亞毫米級的精準作業能力。跨維智能相關人士告訴記者，高精度才是機器人在智能制造等真實場景中創造價值、區別于“實驗用”或“展示用”機器人的根本。

無論是平臺派的開放、垂直派的專注，還是務實派的深耕，其共同點都指向了同一個方向——告別過去單純追求技術指標的“軍備競賽”，開始真正思考商業模式、客戶價值和投資回報。

成本、數據和異質整合

“目前廠商沒有大規模導入（人形機器人）的主要原因，不是覺得它沒用，而是性價比較低。”TrendForce集邦咨詢資深研究經理曾伯楷的觀點，直指人形機器人商業化道路上橫亙在所有玩家面前的第一座大山——成本。他將成本的本質總結為一個更深層次的概念——異質整合。“最重要、最需要突破的問題就是異質整合，特別是軟硬件的異質整合。”曾伯楷認為，機器人是一個高度復雜的系統，即便MCU（微控制單元）、電機、減速器等關鍵零部件的成本都在快速下降，但要把這些來自不同供應商的零件，高效、穩定、低成本地組合成一臺整機，其整合成本和工藝難度，下降的速度要慢得多，“所以整機廠商其實很難做”。

焦繼超也提到：“目前，人形機器人的供應鏈還沒有真正成熟。現在的情況是企業自己去設計，去找供應商，讓對方按照要求去加工一些零部件，我們有自己的工廠，然后進行組裝。”

當整個產業鏈尚未標準化、成熟化時，每一家整機廠商都不得不承擔起部分“鏈主”的角色，這無疑大大抬高了隱性成本。也正因如此，一位長期關注機器人領域的職業投資人告訴記者，比亞迪戰略投資帕西尼的意義遠不止于財務層面，“看比亞迪投什么，不能只看技術本身，更要看它有沒有可能用自己的體系，把這個東西的價格‘打下來’”。

除了成本與整合這兩大硬件挑戰，數據也正在成為制約人形機器人產業發展的另一個核心瓶頸。“最核心的難題可能還是數據。”焦繼超認為，許多在互聯網數據上訓練的開源大模型，對于工業場景的任務“泛化性非常差，幾乎沒法用于工業場景的實際應用”。

不過，已經有企業開始探索解決方案了。6月23日，帕西尼在天津啟動了全球最大規模的具身智能數據工廠，其核心目標之一就是解決行業內“帶有稀缺觸覺模態的大規模數據”的空白。據該公司相關負責人介紹，其數據采集體系不依賴特定機器人本體，可廣泛適配不同構型，旨在為整個行業提供高質量的數據。

為何真實世界的數據如此關鍵？曾伯楷用“Sim2RealGap”（模擬與現實的差距）的概念解釋稱，單純的模擬訓練無法復現真實世界的所有突發情況，“假設一陣風吹過來，整個受力跟參數都變了，這對目前的廠商來說是比較麻煩的”。而高質量、多模態的真實數據，正是填補這一差距的關鍵。

曾伯楷認為，人形機器人大規模應用的終極障礙，與L5級自動駕駛（完全自動駕駛）類似，涉及法規、倫理、隱私和責任歸屬等一系列復雜的社會性問題，“在法規沒有跟上的情況下，我覺得大家不太敢把人和機器人放得那么近”。

至于人形機器人從“進工廠”到“進家庭”，莫磊也表達了審慎的看法。“核心的要素還是模型的能力提升，當然還包括硬件成本的下降，以及考慮更多人機交互倫理的問題。”他認為，這是一條需要逐步過渡的漫長道路，“智平方堅持用一個相對通用的形態從工業場景切入，過渡到公共服務場景，之后再走進家庭”。

這也意味著，人形機器人的大規模商業化依然是一場需要足夠耐心的長跑。

（作者 鄭晨燁）