行业现状与市场预期 - 人形机器人行业面临普遍不及预期的状况，国外公司的表现和专家预言均不乐观 [4][5] - 特斯拉Optimus Gen2因发热、灵巧手短命问题暂停今年量产计划，Gen3再次跳票至明年第一季度 [5] - Figure 03被爆出存在多次拍摄剪辑问题，Meta首席AI科学家LeCun认为机器人行业远未实现真正智能，Google DeepMind负责人预计人形机器人进入家庭市场还需5-10年 [6] - 国内市场呈现虚假繁荣，订单多为左手倒右手、无需交付的框架订单或远期订单 [7] 技术瓶颈与核心挑战 - 硬件繁荣带来误区，误以为软件跟进是迟早之事，但过去50年硬件虽经翻天覆地变化（如宇树电驱打败波士顿动力液压技术）却仍未实现机器人大规模实用化普及 [8][9] - 本质卡点在于当前AI技术能否让人形机器人行业涌现智能仍存巨大疑问 [10] - 现有技术多基于VLA在特定场景下训练，可完成叠衣服、分拣包裹等任务，但缺乏泛化能力，无法适应家庭环境 [13][14] - 视频学习技术虽被特斯拉AI负责人及科研论文强调，但尚无公司能证明其可实现灵巧手的泛化操作，技术卡点包括强化学习奖励函数设计、手部识别精准度、逆动力学模型准确率等 [15][17] - 视频学习和世界模型仍处于大公司预研阶段，远未到落地阶段，多数公司（包括谷歌DeepMind）仍采用真机采集操作 [19] 潜在机遇与发展路径 - 行业存在两个不确定因素：特斯拉Optimus Gen3是否可超预期，以及硬件极致化能开拓何种市场 [19][24] - 特斯拉Optimus Gen3被寄予厚望，马斯克称其为无与伦比的产品，若明年第一季度展示失败则行业预期可能消耗殆尽 [20][21][22] - 宇树科技通过将硬件做到极致，走出泛娱乐化机器人道路，为行业提供了卖铲子式的发展路径，即使通用AI遇冷，泛娱乐路线研究仍会持续 [25][26] - 参考新能源汽车早期寒冬后的技术迭代与爆发，当前人形机器人的不及预期可能是一种蓄力 [27]