行业技术路径分化 - 人形机器人行业当前存在三种主要技术路径，分别押注长期通用性、当下可用性以及工程交付确定性 [2][3] - 第一种路径以自变量机器人为代表，押注端到端具身大模型，目标是实现通用劳动力，但该路径依赖大规模真实世界交互数据，工程调试复杂，商业兑现周期长 [1][2] - 第二种路径以速腾聚创为代表，采用VTLA-3D等多模态感知方案，融合激光雷达3D点云、视觉及触觉信息，以提高信息密度，其模型达到展示能力所需有效训练数据量仅约200小时，训练收敛更快 [2] - 第三种路径更偏工程与交付导向，不追求早期解决通用智能，而是通过规则拆解与模块化组合，在工业、巡检等半结构化场景中实现稳定落地与交付，这是当前出货确定性较高的路径 [3][4] 公司动态与进展 - 宇树科技、魔法原子、银河通用、松延动力等具身智能企业宣布即将在春晚亮相，维持高曝光度 [1] - 自变量机器人开年官宣完成10亿元融资，并发布了基于自研VLA端到端模型的机器人全程自主配送外卖的实拍视频 [1] - 速腾聚创展示了机器人在无人工干预下，连续完成近20个步骤的配送场景任务，时长100分钟，重点验证了长时间运行的稳定性与动作一致性 [2] 产业挑战与前景 - 人形机器人从演示走向大规模部署，需同时解决安全共存、持续运行、灵巧操作及成本控制等现实门槛 [4] - 在系统性突破之前，各类技术路线是分段推进，短期内人形机器人更可能以能力边界清晰、场景明确的方式进入生产与服务，而非一步成为通用劳动力 [4] - 行业对“质变”预期趋于理性，有观点认为具备真正泛化能力的人形机器人突破仍需时间，但未来五年内相关核心能力有望出现阶段性突破 [5]