人形机器人规模化落地的核心瓶颈 - 技术瓶颈是决定人形机器人能否规模化渗透部署到各种场景、实现真正落地的关键[1] - 制造业节点未被完美攻克导致人形机器人整机成本依旧偏高[1] - 数据、模型等“大脑”问题使机器人面对非结构化环境和工作任务时力所不及，尤其难以满足进入个人和家庭场景“干活”的期待[1] 行业发展的商业化路径与策略 - 行业玩家在加紧人形机器人业务的同时，并未放弃推动“非完全人形”机器人业务[1] - “非完全人形”机器人正成为进入消费者家庭个人场景的“先锋”[1] - 机器狗（四足机器人）通过B端场景验证和数据训练后，正逐渐向C端扩展渗透[4] 机器狗（四足机器人）的竞争优势 - 技术要求相对更低：聚焦四足控制与地形适配，平衡难度低于人形机器人两足平衡，并规避了灵巧手困局[3] - 具有成本优势：功能简化及人机交互设计简单，使得量产成本大幅降低，而人形机器人因部件（如灵巧手）成本高企导致整机售价无法打开消费市场[3] - 用户心理接受度高：人类习惯犬类等四足动物的陪伴，对其功能和工具属性有清晰的锚定认知[2][3] - 产业链成熟度更高：核心零部件国产化率更高，量产能力得到更稳定保证[4] - 市场规模快速增长：该市场整体正以每年超过60%的速度增长[4] 国内机器狗赛道的发展模式 - 主要玩家如宇树、云深处、蔚蓝等均同时拥有机器狗和人形机器人产品[5] - 这些公司均先以机器狗产品打开市场[5] - 机器狗功能的延展帮助公司完成场景和技术验证，并取得用户口碑和商业化回报[5] “非完全人形”机器人的另一种形态：以Sunday Memo为例 - Sunday公司推出的家庭场景机器人Memo采用类人轮廓，但底盘为轮式设计并搭配升降柱，上肢末端采用夹爪而非灵巧手[6] - 该设计规避了人形机器人的双足平衡稳定性、灵巧手耐用度和成本等问题[6] - Sunday配套推出单价400美元的Skill Capture Glove（技能捕捉手套）采集真人做家务数据，用于训练Memo[6] - 通过Skill Transform技术对原始数据进行校准对齐，能以近90%的成功率将手套数据转换为等效的Memo数据，形成高保真训练集[7] - 在此基础上推出ACT-1模型，使Memo具备零样本泛化能力，能在未进入过的新家正常完成家务[7] - 目前Memo每台成本约为2万美元，团队表示未来成本还能再降接近一半[8] - Memo计划量产时间约在2027年到2028年[8] 打开消费级机器人市场的关键要素 - 必须克服人形机器人在部件和整机层面存在的成本-售价难题，路径包括通过设计规避某些部件、核心技术的自研迭代以及对供应链的整合把控[8] - 技术表层要求：机器人在家庭场景中具有高适应度，能执行各种符合用户需求认知的精细化任务[9] - 技术深层要求：机器人最终需实现对真实物理世界的理解并与之进行有效交互[9] - 能力覆盖要求：机器人需从单一能力场景升级到“能尽可能多的干不同的活”，这要求其大脑模型具有很强的泛化能力，能在未见过的新数据上进行预测[9]