行业当前面临的挑战 - 特斯拉Gen2因发热和灵巧手短命问题暂停今年量产计划，Gen3推迟至明年Q1发布[3] - 国外公司表现不及预期，如Figure03被爆出视频多次拍摄剪辑，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负责人称人形机器人进入家庭市场还需5-10年[4] - 国内行业存在虚假繁荣，订单多为左手倒右手、无需交付的框架订单或远期订单[5] - 硬件发展迅速（如宇树通过电驱技术超越波士顿动力液压系统），但过去50年仍未实现机器人大规模普及[7] 技术发展的核心瓶颈 - 当前AI技术能否让人形机器人涌现智能存在重大疑问，截至2025年底尚未出现令人惊叹的通用智能[8][9] - 现有技术（如VLA）仅在特定场景下有效，缺乏泛化能力，无法适应家庭等复杂环境[11][12] - 视频学习技术仍处于大公司预研阶段，尚未落地，例如特斯拉Optimus虽宣称能用视频学习在工厂行走，但无公司能证明通过视频学习实现灵巧手泛化操作[13][15][17] - 技术环节存在多个卡点，如强化学习的奖励函数设计、手部识别精准度、逆动力学模型准确率等，任一问题都可能成为致命伤[15][16] 潜在的超预期因素 - 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Q1展示成功可能扭转行业预期，若翻车则可能导致行业进入寒冬[18][19][20][21] - 硬件极致化开辟新市场，宇树通过泛娱乐路线（如售价9998元的小机器人）吸引企业跟进，即使通用AI发展遇阻，泛娱乐领域的研究仍会持续[22][23] 行业长期展望 - 人形机器人当前的不及预期可能类似新能源汽车早期的蛰伏期，是技术迭代蓄力的阶段[24]