文章核心观点 - 中国人形机器人行业正经历从追求通用能力向聚焦专用场景落地的战略转型 行业结合运动控制能力的显著进步和快速迭代周期 推动主要厂商设定了2026-2027年出货量相对2025年数倍增长的激进目标[1] 行业战略与趋势 - 行业重心从追求通用能力转向安防巡逻、公共场所引导服务、工厂物流分拣等可利用现有任务规划、移动和交互能力的垂直场景[1] - 领先开发商优先发展“专用”商业部署 以绕开高度灵巧操作的复杂性和“模拟到真实”的差距瓶颈[4] - 世界模型方法的提及度越来越高 可能赋予机器人关于环境的常识 使其从反应性行为转向能进行复杂规划和适应的主动智能体[6] 市场规模与出货预期 - 高盛预计2025年全球人形机器人出货量约达1.5万至2万台 中国企业贡献了大部分出货量[1] - 头部制造商对2026-2027年设定了雄心勃勃的增长目标 预期从2025年的数百到数千台规模提升至数千到数万台 意味着数倍增长[1][2] - 2026年可能成为关键的“放量验证+预期重置”之年 投资者将关注“百万台机器人”等里程碑预期是否得到修正[1] 技术进展与迭代 - 人形机器人在运动控制方面取得实质性进展 展现出更强的鲁棒性和灵活性 相比前一年有显著提升[3] - 有制造商声称实现“小脑级别”全身控制能力 标准包括能在未预先建图的地形上导航以及实现全身远程控制[3] - 产品迭代周期已缩短至约6-8个月一代 这很大程度上归功于80%-90%的零部件自主设计能力[3] 应用场景与商业化 - 当前需求主要来自科研、机器人AI训练、教育、娱乐演出和数据工厂[2] - 在工业应用中 需要灵巧手或夹具的人形机器人目前仅限于搬箱和简单物品分拣等物流任务[5] - 在分拣和物流应用中 当机器人达到人类工人约50%的产能时 客户就愿意投资 可带来约两年的回本周期（假设每天运行约10小时）[5][7] 核心竞争力与数据策略 - 专有数据引擎成为开发可部署机器人智能的关键差异化因素 各公司正展开“数据配方”军备竞赛[6] - 高质量真实世界数据是弥合成熟硬件技术与可扩展实用应用之间差距的主要制约因素[6] - 公司采用不同组合的数据输入：远程操作的人类或专家演示数据、模拟数据、真实世界视频数据集[6] 商业模式分化 - 面向2C应用的公司聚焦提供差异化功能和增强用户体验 强调“情感价值”并捕捉专业化垂直细分市场以获得溢价[7] - 面向2B应用的公司将定价策略锚定在客户的投资回报率上 通过展示机器人如何提高产能、增强效率或降低人工成本来实现[7] - 在劳动力特别紧缺的环境中 三年回本期也被认为可以接受[7] 面临的挑战 - 实现增长目标将面临生产一致性保障和新兴行业固有的多阶段测试流程等挑战[2] - “模拟到真实”的差距仍是行业瓶颈 模拟环境中80%-90%的准确率在真实场景中往往跌至50%以下[4] - AI在处理工厂环境中不可预测的边角案例方面存在局限性[5]