人形机器人，进入淘汰赛

本文来自微信公众号： 海克财经 ，作者：许俊浩

落地为王。

AI浪潮席卷之后，具身智能迅速成为全球科技产业竞逐的主战场，而人形机器人，正是这场竞逐中最受瞩目、最具想象空间的焦点。

聚光灯下的两场机器人盛会即是明证。先有8月19日至23日举办的2026世界机器人大会（WRC），以“人机共生，产需共融”为主题，有373家企业的超过3000个产品参展；后是8月22日至26日举行的第二届世界人形机器人运动会（WHRG），设有赛跑、跳远、拳击等51个竞赛项目，有16个国家的超过2000台机器人参赛。

相较之前，这两场盛会均更强调真实应用场景。大家逐渐对空翻、跑酷等表演式展示习以为常，更关注的是展台上拧螺丝、物料搬运、仓储分拣等可落地的真实作业。参展的优必选、乐聚、星动纪元等企业，甚至将机器人在工厂产线的情况一比一复刻到展会现场。机器人运动会则把体现实际应用能力的场景作为比赛项目，覆盖了家庭服务、酒店运维、工业生产、商超零售、应急救援等真实场景，比拼工厂装配、超市拣货、消防救援等具体任务。

随着运动控制技术的持续进步，对人形机器人能不能动起来的疑问成为过去式，大家的目光转向务实与落地，希望看到人形机器人能在真实场景中发挥出像人一样的作用。但从目前机器人的表现与有限的出货量来看，它远未达到成熟工业产品的程度。

据调研机构Counterpoint Research数据，2026年上半年，全球人形机器人出货量突破2.2万台，同比2025年增长近300%；位列全球出货量第一的厂商是智元（9700台），市场份额为43%，之后依次是占比31%的宇树科技（7000台）、占比5%的银河通用（1100台）、占比4.4%的优必选（1000台）和2.9%的乐聚（650台）。

以汽车行业来对比，调研机构GlobalData数据显示，2026年上半年，全球轻型车销量约为4270万辆。2.2万与4270万之间的悬殊，说明人形机器人还处在行业的极早期阶段，相当于汽车20世纪初的产量水平。这种落差也意味着巨大的想象空间，如果人形机器人真能替代人类承担从工厂到家庭的广义劳动，潜在需求将以千万乃至亿为单位计算。

资本为人形机器人行业定价的依据并非不到5万台的年出货量，而是潜在市场规模超过万亿元的宏大故事。由此，机器人行业头部玩家的市值以千亿元计——宇树科技8月19日在上交所上市，首日收盘价每股845元，对应市值3418亿元，盘中最高市值达4449亿元，之后股价下滑至8月28日收盘每股585元，市值仍有2366亿元；海外机器人公司Figure AI，估值390亿美元（约合人民币2621亿元），是目前机器人赛道估值的全球榜首。

资本不会永远加码，乐观预期终须落地，泡沫的挤出与破裂已悄然开始。这条路还很长，而波动、回撤与洗牌的过程一步都不会少。

01

离量产还很远

即便是光环加身的业内头部玩家，商业闭环仍未完全得到市场认可，技术成熟度也尚未达到规模化落地所需的水平。

已上市的优必选与宇树科技都是如此。2023年12月，优必选在港交所上市。财报显示，2025年，优必选营收20.01亿元，同比增长53.3%；其中全尺寸具身智能人形机器人产品及解决方案收入8.21亿元，占比41.1%，其他智能机器人产品及解决方案收入6.28亿元，占比31.4%，其他智能硬件设备收入4.99亿元，占比24.9%，非具身智能人形机器人产品及解决方案收入4796万元，占比2.4%，其他业务收入461万元，占比0.2%。

需要看到的是，优必选的增长迅猛，是低基数下的倍数放大。单论人形机器人，从2024年的3台到2025年的1079台，交付量膨胀数百倍，但2025年底时年化产能仍仅在6000台级别，距离真正的规模化有显著差距。同样不容忽视的是亏损，据财报，优必选2024年净亏损11.6亿元，2025年净亏损7.9亿元。

优必选着力于制造业车间，Walker系列工业人形机器人已进入比亚迪、吉利、奔驰、富士康等头部企业产线。这种路线代表着客户要求严苛、部署周期漫长、定制化成本高昂。在规模化尚未实现的情况下，成本自然居高不下，离盈利颇有距离。

再看宇树科技。财报显示，2025年，宇树科技营收16.99亿元，同比增长332.64%；其中人形机器人收入8.68亿元，占比51.8%，四足机器人收入6.98亿元，占比41.6%，机器人组件收入1.04亿元，占比6.2%，其他业务收入691.6万元，占比0.4%。

较优必选更亮眼的是，宇树科技2025年人形机器人出货量约5500台，全年扣非净利润达5.91亿元。但财报提及，宇树科技人形机器人收入中超过90%卖给了科研机构、高等院校和科技企业客户。换言之，宇树科技交付的并非面向工厂作业的生产工具，而是可以奔跑、跳跃、空翻的硬件平台，供大学教授做研究、科技公司做二次开发、研究所训练算法。这些客户对价格不敏感、对耐用性要求不高，本质上是B端研发采购，而非真正的工业量产需求。

股价波动情况颇能反映市场对两者的不同预期。优必选发行价为每股90港元（约合人民币77.1元），2026年8月28日的收盘价为每股83.5港元（约合人民币71.6元），市值大体稳定在400亿港元（约合人民币343亿元）量级。宇树科技的股价则一路下滑，上市之后连续5个交易日股价收跌，目前市值较最高点已蒸发2000亿元。

人形机器人赛道此前被一级市场推高的估值，正在二级市场接受重新定价。优必选长期徘徊在发行价下方，市场对其重资产路径的盈利前景仍有质疑；宇树科技首日冲高后的连续回落，也让外界对预期驱动的估值逻辑多了几分谨慎。泡沫的挤出正在成为整个人形机器人赛道一次系统性的估值重塑与集体降温。

即便是原本生产能力极强的特斯拉，亦受限于种种现实的技术难题。特斯拉的人形机器人Optimus，量产时间一直在跳票。2025年初，特斯拉创始人兼CEO埃隆·马斯克还信誓旦旦地预测年底前将生产约1万台；到了2026年1月，他不得不承认，工厂里还没有一台Optimus在做有用的工作；如今原本承诺7、8月启动产线的计划，在特斯拉2026年第二季度财报中已模糊为预计年内启动。在2026年7月22日特斯拉2026年第二季度财报电话会议上，马斯克提及，这是特斯拉历史上最复杂的制造过程。

02

泛化问题难解

任何具备革命潜力的新兴产业，起步初期都难以避免资本的过度追捧与估值的阶段性透支，而人形机器人领域的症结不止在于量产，更在于智能本身。

热捧来自公众对智能机器人的过高期待。受科幻影视作品影响，人们极易将机器人等同于无所不能的万能助手，走进任意陌生家庭就能收拾房间、照顾老人、修理家电，但现实与理想之间还存在着巨大的技术鸿沟，比如业内常常提及的泛化问题。

所谓泛化，通俗讲就是举一反三的能力。据海克财经了解，一个机器人在固定场景中经过充分的数据采集和专项训练后，完成特定任务的成功率可以接近100%，但只要更换操作物品或稍微改变环境，比如把牛仔裤换成连衣裙、把充电线从硬的换成软的、把货架上的商品从外侧移到内侧，机器人的任务成功率就会出现断崖式下跌。

单一动作泛化已有相当难度，执行长程任务则难上加难。长程任务指的是机器人需要连续执行多个步骤、持续较长时间并应对途中动态变化的任务类型。与抓取一个物品、拧紧一颗螺丝这类单步操作不同，长程任务考验的是规划的连贯性、错误的自我纠正能力以及对环境的持续记忆。以收拾房间为例，机器人需要先识别散落的衣物和杂物，再判断每件物品的归属，依次完成拿起、搬运、放置，中途若碰倒了杯子，还必须调整后续动作以免造成更大混乱。任何一个环节的偏差都可能在后续步骤中被逐级放大，最终导致整个任务失败。

以第二届世界人形机器人运动会的餐饮场景比赛为例，据海克财经了解，机器人需要根据现场语音指令，依次完成餐品夹取、加热和饮料制作这3项连续任务，拆解来看，机器人要从热食柜中锁定正确餐品，手持食品夹完成夹取，再操作微波炉加热，然后接取饮料并将食物平稳送至交付区。最终获得冠军的是以全自主模式操作的银河通用机器人，以6分55秒完赛，全程无失误。

对机器人来说，光操作食品夹就是难题。食品夹无法像专用工具那样固定安装在机械手上，机器人必须像人一样实时调节夹取力度，既要夹得稳，又不能因用力不当造成掉落。这类动作对人类而言是本能，对机器人却是需要反复训练的精细控制。而6分55秒的冠军成绩效率对比真实世界也有差距，普通店员完成同样操作或许只需一两分钟，而近7分钟的成绩已是全球最先进的全自主机器人之一在赛场上交出的答卷。

在打包入库项目中夺冠的智元机器人情况类似。这一项目要求机器人依次完成药盒抓取定位、药片装盒、柔性说明书折叠置入以及软质盒盖封装闭合等操作。针对软质盒盖这一难点，团队设计了柔性接触末端结构并反复改型，最终依靠力控硬件与精细化作业能力完成整套任务，夺冠成绩为8分32秒。同样的任务，人类可能只需要两三分钟。

更关键的是，赛场虽模拟了现实环境，但物品摆放相对规整，环境变化不大，任务边界清晰，整体仍属标准化场景，真实的出餐后厨或药店，订单随机、动线交错、环境多变，复杂度远非赛场可比。

而泛化是涉及数据、模型、具体任务等多重因素的系统性问题。

据海克财经了解，大模型可以从互联网免费取用海量文本，机器人训练数据却只能靠真实机器人在物理世界中通过遥操作逐条采集，成本高、效率低，且难以跨硬件复用；训练泛化模型需要千万小时级真实数据，而行业共识是目前的高质量数据仅50万小时。

此外机器人领域的主流模型主要是VLA模型（视觉-语言-动作模型）和世界模型，但两者目前都还缺乏对物理规律的理解与因果推理，与现实物理世界有一定鸿沟。再加上真实场景的任务极少单步操作，多是连续的长程任务，任何一个环节的微小偏差都会被逐级放大，实现泛化的难度又进一步提升。

03

未来道阻且长

从产业演进的视角观察，机器人的泛化能力大致可分为三个阶段，第一阶段是跨对象泛化，即机器人在同一任务中能够处理不同类型的对象，无需为每种对象重新编程，这一能力已在分拣、物流等结构化场景中得到初步验证；第二阶段是多任务智能，统一平台可以根据需求切换不同的能力组合；第三阶段则是系统级自适应，机器人进入任意陌生环境后，仅凭语音或文字指令就能在80%的陌生场景中完成约80%的任务。

在WRC 2026上，宇树科技创始人王兴兴将系统级自适应的实现节点称为具身智能的ChatGPT时刻，并判断乐观情况下还需2至3年，保守估计则要5到10年。

如果将人形机器人与大模型的发展进度并列观察，两者的发展历程颇有相似之处。大模型从2020年5月GPT-3发布引爆学术界，到2022年11月ChatGPT上线引发全民热议，用了两年半时间；再到如今成为大众日常常用工具，又走过近4年。然而，大模型能力至今仍未完全兑现大众对智能的预期，也尚未达到移动互联网那样深度嵌入社会运行、让人无法轻易抽离的程度。人形机器人自2022年9月特斯拉Optimus原型机亮相至今，也已走过4年，却还远未达到大模型当前的普及程度，而后续的进程很难更快。

通用人形机器人短期内难以走进千家万户，于是行业正转向一个务实共识，也就是先做专用，再谈通用。与其在实验室死磕泛化难题，不如把机器人放进具体场景，用结构化环境、标准化任务和可控变量，先做出真正能胜任实际工作的机器人。在WRC 2026的展台上，后空翻、舞蹈等炫技展示不再是主角，取而代之的是拧螺丝、物料搬运、乱序分拣等真实作业。WRC 2026还首次设立采购日，49家央企带着电网、航天、矿冶等12个真实工程场景集体寻找解决方案。产业呈现出垂直专用机器人优先落地的分化格局。

新的变化正在密集涌现。WRC 2026上，星海图搭建了全球首个支持在线下单、全自动闭环履约的机器人前置仓，用户在小程序下单后，机器人自主完成从识别、拣选到打包的全流程；傅利叶则在现场打造了机器人管家的沉浸式居家空间，其人形机器人依托自研语义地图技术，自主拆解并执行安防巡检、物品取送、访客接待等任务；灵境智源则复刻了真实电力巡检场景，搭载自研架构的人形机器人全程自主完成跨越挡鼠板、登阶、折返等高难度动作。

而留给后来者的窗口正在收窄。人形机器人正在从概念验证迈向量产交付，资本市场的耐心有限，二级市场对讲故事的容忍度也在降低。以海外为例，2025年11月，美国人形机器人企业K-Scale Labs宣布关停；2026年2月，明星初创Cartwheel Robotics因融资失败倒闭，该公司创始人Scott LaValley曾在波士顿动力参与Atlas人形机器人研发，履历不可谓不亮眼。

海通国际8月26日发布的研报提及，机器人量产临界点已至，产业链正从讲故事进入验兑现阶段，行业长期可能形成少数综合平台、垂直场景龙头与核心零部件供应商并存的格局，而大量缺乏差异化技术、制造体系或客户资源的概念型企业，最终或将逐步退出市场；2026年上半年，中国具身智能融资额约1000亿元，预计全年有望达到约1500亿元；行业正在从小批量验证向规模化交付过渡，AI机器人销量有望由2025年的约2万台提升至2026年10万台、2027年35万台、2028年60万台，对应同比增速分别为400%、250%和71%。

国内政策已转向审慎。8月28日，国家发展改革委政策研究室副主任李超在例行发布会上提醒，机器人产业涉及AI、先进制造、新材料等众多前沿技术，必须因地制宜、健康有序发展，各地应立足本地资源禀赋和产业优势找准定位，避免盲目跟风、一哄而上。

如今国内社交媒体的机器人视频下方，最常见的追问已经从它还能做什么，变成了它什么时候才能真正干活。这种追问本身，就是行业从狂热回归冷静的注脚。任何一场伟大的技术革命，都必然经历从狂热到冷静、从喧嚣到沉默的周期，人形机器人赛道也不例外。泡沫的破裂只是开始，真正漫长的，是此后一步一个脚印走向真实世界的路。