文章核心观点 - 人形机器人行业近期因宇树科技的公开表演获得全球关注，展现了技术进步，但行业在走向大规模实用化和量产过程中，仍面临核心技术瓶颈、算法不统一及高昂成本等多重挑战，距离大规模商业化尚有距离 [1][3][7][8] 行业关注度与技术进步 - 宇树科技G1人形机器人在王力宏成都演唱会上完成高难度“韦伯斯特”空翻，打造全球首个演唱会机器人舞台，相关视频获特斯拉CEO埃隆・马斯克转发并评价“令人印象深刻”，海外传播量超4000万次 [1] - 宇树机器人此前已在中国春晚上表演，并在首届世界人形机器人运动会上以33.71秒赢得100米跨栏金牌，这些“炫技”表演背后是机器人运动控制能力的显著提升 [3] 面临的技术瓶颈 - 数据采集方法的局限性是主要制约因素之一，影响了机器人的学习和适应能力 [4] - 机器人的“大脑”（智能）与“小脑”（运动控制）发展不均衡，运动控制发展停留在初期，导致机器人能听懂指令却难精准完成动作 [4] - 底层算法模型尚未统一，精细操作中不同任务需对应不同的奖励函数，无法设置统一的奖励函数进行强化学习，导致需为每个具体任务单独开发和调校算法，影响整体性能和效率 [6] - 文中列举了部分精细动作执行的底层算法研究方向，包括生成式模仿学习、Affordance（可供性）、大模型问答、大模型Prompt规划及Language TE [7] 量产前景与成本挑战 - 特斯拉提出2026年实现百万台产能的目标，国内厂商也接连公布“亿元订单”，但高盛最新调研数据显示，全球头部厂商试产规模尚不足千台，预计2026年全球实际产能仅为1.2万台，离大规模量产仍有距离 [7] - 量产的核心目标是降低成本，但目前单台人形机器人的物料成本在40万元左右，行业共识是需降至5万元以内才能实现盈利，减速器、灵巧手、传感器、AI芯片等是成本大头 [8] - 宇树科技创始人王兴兴认为，人形机器人走进千家万户尚有很长的路要走，最大阻碍在于机器人的AI水平不够，尚未突破临界点，但技术跃迁时有发生，未来有无限可能 [8]