每经记者｜刘艳美 每经编辑｜杨欢 陕西日报消息，1月6日至7日，陕西省省长赵刚到榆林市调研并主持召开座谈会。他强调，要立足带动全省发展的"增长极"定位，落实稳增长各项措施，壮 大特色产业链群，狠抓各类反馈问题整改，坚定不移走好转型发展之路，为谱写陕西新篇、争做西部示范作出更大贡献。 报道显示，赵刚分别前往榆林"时光天街"购物中心，榆林恒神新材料公司、榆林科立科盈科技公司，西安交通大学第一附属医院榆林医院，陕煤曹家滩煤矿 采煤沉陷区治理现场等点位调研。 座谈会上，赵刚要求榆林明确目标、抢抓机遇，大力抓项目、扩投资、促消费，努力实现"十五五"良好开局。要聚力推进榆林能源革命创新示范区建设，充 分利用丰富应用场景和良好产业基础，着力推动科技创新和产业创新深度融合，加快构建特色现代化产业体系，更好助推陕西高质量发展。 解读：公开信息显示，这是陕西省省长新年调研的"第一站"，选择榆林，无疑有着重要深意。 此前，陕西"十五五"规划建议首次明确提出西安和榆林"双极"格局—— "十五五"期间，陕西将实施"双极带动、多点支撑、三区协同"战略，强化西安、榆林两大增长极对全省发展的带动作用。 当地学者分析指出，陕西的区域经济发展呈 ...

1月9日，人形机器人板块盘中强势拉升，随后震荡回落。截至收盘，上纬新材（688585.SH）报143.99元/股，涨8.75%，总市值为580亿元。 此外，Omdia采用热力图模型，对全球主流厂商的人形机器人产品进行了综合评估，涵盖产品形态、负载性能、灵巧操作、感知导航、AI学习、定制便 捷、规模量产、规模商用共八项维度。 其中，智元在六项评估维度中获得最高评级（Advanced Capability），是本次评估中获得最多最高评级的厂商。宇树科技在产品形态、负载性能、感知导 航、规模量产、规模商用五项评估维度中获得最高评级；优必选则在负载性能、感知导航、规模量产和规模商四项评估维度中获得最高评级。 报告指出，生成式AI与机器人技术的深度融合，正推动机器人从执行预设任务向具备自主学习和环境适应能力的"通用具身智能"方向演进。Omdia预测， 未来十年人形机器人市场将迎来指数级增长，到2035年全球出货量有望达到260万台。 消息面上，1月9日，智元机器人官方公众号发文称，近日，全球权威市场研究机构Omdia正式发布《通用具身机器人市场雷达》报告，系统分析了2025年 全球人形机器人的市场趋势、关键商用指标与综 ...

记者丨叶映橙 见习记者林健民 编辑丨刘巷 1月9日，人形机器人板块盘中强势拉升，随后震荡回落。截至收盘，上纬新材（688585.SH） 报143.99元/股，涨8.75%，总市值为580亿元。 消息面上，1月9日，智元机器人官方公众号发文称，近日，全球权威市场研究机构Omdia正式 发布《通用具身机器人市场雷达》报告，系统分析了2025年全球人形机器人的市场趋势、关键 商用指标与综合技术实力。 报告显示，中国厂商整体领跑全球， 仅智元机器人、宇树科技两家便占2025年全球人形机器 人市场份额的71%。 | Table 1: Robotics shipments by vendor, 2024 and 2025 | | | | --- | --- | --- | | Vendor | 2024 | 2025 | | AGIBOT | 600 | 5,168 | | Unitree | 800 | 4,200 | | UBTECH | 250 | 1,000 | | Leju Robotics | 100 | 500 | | Engine Al | 0 | 400 | | Fourier Intelligence ...

全球人形机器人市场格局与竞争态势 - 根据Omdia报告，2025年全球人形机器人出货量达到13,318台，较2024年的2,300台大幅增长 [2] - 中国厂商在出货量方面占据绝对主导地位，2025年全球出货量前六名均为中国企业，合计占全球出货量的86.9% [1] - 智元（AGIBOT）以5,168台的年度出货量位居全球第一，占据全球39%的市场份额 [1][2] - 出货量排名第二至第六的中国企业依次为：宇树科技（Unitree，4,200台）、优必选（UBTECH，1,000台）、乐聚机器人（Leju Robotics，500台）、众擎机器人（Engine AI，400台）、傅利叶（Fourier Intelligence，300台） [1][2] - 美国主要厂商Figure AI、Agility Robotics和Tesla在2025年的出货量均为150台 [2] 行业发展趋势与市场前景 - 生成式AI与机器人技术的深度融合，正推动机器人向具备自主学习和环境适应能力的“通用具身智能”方向演进 [6] - Omdia预测未来十年人形机器人市场将迎来指数级增长，到2035年全球出货量有望达到260万台 [6] - 智元、宇树科技、特斯拉等厂商被Omdia视为全球人形机器人领域的“第一梯队”，正在积极推动产业加速发展 [6] - 高工机器人产业研究所预测，2026年中国人形机器人出货量有望攀升至6.25万台 [7] - 行业观点认为，2026年或将成为人形机器人的真正交付元年，头部企业及垂直领域领跑者有望实现交付规模的阶梯式跃升 [7] 主要厂商动态与产品发布 - 在2025年1月的拉斯维加斯消费电子展（CES）上，多家人形机器人中国企业集中亮相并发布产品 [4] - 智元在CES上发布了其通用具身机器人全产品矩阵，并推出大语言模型驱动的开源仿真平台Genie Sim 3.0，其产品已在文娱商演、工业智造等多个核心场景商用落地 [4] - 宇树科技在CES现场展示了Unitree G1的拳击格斗技能 [4] - 众擎机器人展示了轻量级通用具身智能体PM01和全尺寸人形机器人众擎T800 [4] - 傅利叶展示了新一代全尺寸人形机器人“Care-bot”GR-3及多款行业解决方案 [4] - 北京人形机器人创新中心携“具身天工2.0”等多款机器人亮相CES，并现场展示全自主分拣零部件场景 [5] 产能规划与量产进程 - 智元此前披露，其2026年量产规模有望增至数万台 [7] - 小鹏汽车董事长何小鹏宣布，将于2026年规模量产人形机器人 [7] - 特斯拉宣布其人形机器人Optimus V3将于2026年量产，目标年产100万台 [7] - 松延动力计划在2026年走向海外市场，并计划在2025年第二季度力争实现千台量级规模的市场拓展 [4] 资本市场与产业链反应 - 2025年1月9日，A股人形机器人板块走强，人形机器人指数上涨1.66% [3] - 相关上市公司股价表现活跃，例如集智股份涨超16%，弘讯科技、旭升集团、金发科技涨停 [3] - 多家上市公司正积极布局人形机器人赛道 [7] - 宏润建设投资了镜识科技和矩阵超智，并与矩阵超智合资成立机器人公司 [7] - 国机精工表示，人形机器人轴承等产品有望在3—5年内形成公司新的利润增长点 [7] - 双林股份表示，其滚柱丝杠已形成10万套产能，并布局100万套扩产规划；机器人模组试制产线可满足年产12万套产能需求 [7]

2025年，人形机器人企业出货量有多少？ 1月8日，市场分析机构Omdia发布报告称，2025年全球人形机器人市场迈入快速增长阶段，全年总出货量预计达1.3万台。 报告指出，中国厂商在规模化量产与出货量方面表现突出，其中智元以超过5100台的年度出货量，占据全球39%的市场份额，在出货量与市场份额两项关 键指标上均位居全球第一。 | Table 1: Robotics shipments by vendor, 2024 and 2025 | | | | --- | --- | --- | | Vendor | 2024 | 2025 | | AGIBOT | 600 | 5,168 | | Unitree | 800 | 4,200 | | UBTECH | 250 | 1,000 | | Leju Robotics | 100 | 500 | | Engine Al | 0 | 400 | | Fourier Intelligence | 0 | 300 | | Figure Al | 50 | 150 | | Agility Robotics | 50 | 150 | | Tesla | 50 | 150 ...

报告指出，生成式AI与机器人技术的深度融合，正推动机器人从执行预设任务向具备自主学习和环境 适应能力的"通用具身智能"方向演进。智元、宇树、特斯拉等厂商作为全球人形机器人领域的"第一梯 队"，正在积极地推动产业加速发展。Omdia预测，未来10年人形机器人市场将迎来指数级增长，到 2035年全球出货量有望达到260万台。 智元机器人创立于2023年，公司总部落地上海浦东张江科学城，其人形机器人产品已销往全球多个国家 和地区，量产下线的人形机器人数量快速增长。(完) （文章来源：中国新闻网） 中新社上海1月9日电 (记者李姝徵)记者9日获悉，全球市场研究机构Omdia发布了《通用具身机器人市 场雷达》报告，系统分析了2025年全球人形机器人的市场趋势、关键商用指标与综合技术实力。该报告 显示，中国厂商整体领跑全球，其中智元(AGIBOT)在2025年出货量与市场份额均位列全球第一。 报告指出，2025年全球人形机器人市场迈入快速增长阶段，全年总出货量预计达1.3万台。中国厂商在 规模化量产与出货量方面表现突出，其中智元以5168台的年度出货量，占据全球39%的市场份额，在出 货量与市场份额两项关键指标上均位居全 ...

展望未来，报告预测人形机器人产业将迎来指数级增长，预计到2035年，全球人形机器人出货量有望达 到260万台。 Omdia在报告中分析认为，生成式AI与机器人技术的深度融合，正在加速机器人从单一任务执行向具备 自主学习能力的"通用具身智能"方向演进。目前，智元、宇树、特斯拉等企业被视为全球人形机器人领 域的"第一梯队"。 新华财经上海1月9日电（记者杜康）全球知名市场研究机构Omdia近日发布《通用具身机器人市场雷 达》报告显示，2025年全球人形机器人市场正式迈入快速增长阶段，中国厂商在规模化量产与出货量方 面整体领跑全球。其中，智元（AGIBOT）在2025年出货量与市场份额两项关键指标上均位列全球第 一。 报告显示，随着技术成熟度的提升，2025年全球人形机器人全年总出货量预计达1.3万台。其中，智元 年度出货量超过5100台，占据全球39%的市场份额，位居榜首。这一数据表明，中国头部企业已初步完 成从实验室技术验证到商业场景批量交付的跨越。 （文章来源：新华财经） ...

本文由公众号IPO早知道（ID：ipozaozhidao）原创撰写，如需转载请联系C叔↓↓↓ 领衔全球商用部署。 本文为IPO早知道原创 作者｜ Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据IPO早知道消息，全球权威市场研究机构Omdia日前正式发布《通用具身机器人市场雷达》报告， 系统分析了2025年全球人形机器人的市场趋势、关键商用指标与综合技术实力。 报告显示，2025 年全球人形机器人市场迈入快速增长阶段，全年总出货量预计达 1.3 万台。中国 厂商在规模化量产与出货量方面表现突出，其中智元以超过 5100 台的年度出货量，占据全球 39% 的市场份额，在出货量与市场份额两项关键指标上均位居全球第一。 目前，智元已构建覆盖全尺寸、半尺寸及轮式的多形态产品，并已在文娱商演、导览导购、工业智 造、科研教育、数采训练等多个核心场景实现商用落地，完成从技术验证到批量交付的阶段性跃迁。 同时，Omdia采用热力图模型对全球主流厂商进行了综合评估，涵盖产品形态、负载性能、灵巧操 作、感知导航、AI学习、定制便捷、规模量产、规模商用共八项维度。智元在上述六项评估维度中获 得最高评级（Advanced ...

文章核心观点 - 第五届ATEC科技精英赛（真实世界极限挑战赛）通过在全户外真实场景中设置高难度任务链，旨在推动机器人技术从实验室演示走向实际应用，暴露并试图解决当前具身智能在环境感知、智能决策和硬件算力三大核心瓶颈，是衡量“通用具身智能”发展现状的关键测试 [26][28][31][32][124] 赛事概况与核心理念 - 赛事名称为第五届ATEC科技精英赛（线下赛）· 真实世界极限挑战赛，由香港中文大学主办，ATEC前沿科技探索社区、北京大学、北京师范大学和蚂蚁集团共同承办 [26][30][112] - 赛事根本目的是回答行业核心问题：机器人能否真正走出实验室，进入并适应复杂的人类世界 [31] - 赛事理念是打破机器人演示的“舒适区”，通过设置真实、极限的挑战，让机器人在碰撞中暴露真正弱点，以牵引真实的技术进步 [30][32] - 蚂蚁集团作为发起单位之一，长期支持该赛事，源于其相信AGI技术发展的未来是实现机器智能与物理世界的深度融合 [32] 赛事设计的“真实”与“极限”特点 - **全户外真实场景**：比赛场地设在香港中文大学岭南体育场及小桥流水生态区，包含拱桥、山地、缓坡、石阶等多样化地形，并面临光照变化、风力波动等真实环境扰动 [36][37][38] - **强激励“无遥操”**：赛事首次在全户外真实场景中探索“无遥操”技术路径，评分规则明确奖励全自主方式，可获得10-25分的额外加分，倒逼团队开发机器人的自主决策能力 [40][44][45] - **复杂任务链设计**：赛事包含垃圾分拣、自主浇花、定向越野、吊桥穿越四大任务，考验机器人“多模态感知融合与连续决策”能力，旨在形成完整的“感知-规划-执行-反馈”闭环 [47][48][50] 暴露的三大核心技术瓶颈 - **环境感知与认知之困**：真实环境充满不确定性和高动态性，非结构化因素对算法构成巨大挑战，例如在“垃圾分拣”任务中，机器人需识别可能被油渍沾染、压变形或堆叠的物品，而不仅限于“看图识物” [52][53][54][59] - **智能决策与响应之困**：机器人缺乏“举一反三”和适应新场景的能力，例如在“吊桥穿越”任务中，木板位置每场不同，机器人需自主决策使用工具改变环境，这体现了包含判断、使用工具和规划步骤的“高级智能”需求 [60][61][64][65][67] - **硬件与算力之困**：存在“身体跟不上脑子”的问题，一方面部署LLM的高性能专用芯片不成熟，制约了大脑的实时处理能力；另一方面实现精细抓取和灵活操作的硬件技术难度高、成本高昂 [69][71][72][73] 参赛队伍表现与技术路线 - 全球共有396支队伍参赛，最终13支顶尖队伍进入线下赛，覆盖QS百强高校及985/211顶尖学府 [77] - 冠军由wongtsai（旺财）团队以434分获得，该团队由浙大学霸组成，在四个任务中均发挥超预期 [78][79][97][99] - 冠军团队技术路线未选择主流的视觉语言动作模型，而是采用传统的“视觉识别+压线规划”方案，并为机器人大脑配备了三台电脑（CPU+2个GPU），参赛设备花费高昂 [99] - 技术路线呈现多元化，端到端的大模型方案与经典的模块化方案并行推进，许多团队为保险起见会准备传统控制算法作为“兜底” [102][104][107] - 参赛队伍普遍感受到硬件能力边界成为算法发挥的瓶颈，如防水性不足的机械臂、抓地力不够的足端、算力受限的机载电脑等，迫使他们在算法上做极致优化 [108][109] 行业背景与赛事意义 - 根据国际机器人协会《2025世界机器人报告》，2024年全球共有54.2万台机器人“上岗”，其中中国以29.5万台占全球总量的54% [115][116] - 当前机器人热潮背后暗藏核心技术瓶颈，许多演示依赖后台遥控或预设程序，离“自己搞定一切”的智能相距甚远 [116][117] - 赛事是对“物理图灵测试”（即机器人在真实世界中无缝操作并展现与人无异的能力）的真实写照，清晰丈量了“无遥操”技术的现实距离 [120][121][122] - 赛事中机器人暴露的“翻车”瞬间，恰恰揭示了具身智能从“演示可行”走向“应用可靠”之间必须跨越的鸿沟，比赛过程中产生的代码、调试数据和失败经验，成为通往通用具身智能道路上的宝贵路标 [124][126]

赛事概况与核心理念 - 第五届ATEC科技精英赛线下赛以“真实世界极限挑战赛”为主题，旨在测试机器人在复杂户外环境中的自主能力，暴露技术弱点以推动行业进步[18][20][22] - 赛事由香港中文大学主办，ATEC前沿科技探索社区、北京大学、北京师范大学和蚂蚁集团共同承办，蚂蚁集团技术战略部负责人表示其长期支持源于对AGI技术与物理世界深度融合的信念[21] - 比赛场地设在香港中文大学岭南体育场及小桥流水生态区，全户外场景包含拱桥、山地、缓坡、石阶等多样化地形，并伴有光照变化、风力波动等真实环境扰动[25] - 赛事设计了四大任务链：垃圾分拣、自主浇花、定向越野、吊桥穿越，旨在考验机器人“多模态感知融合与连续决策”的能力，形成完整的“感知-规划-执行-反馈”闭环[30][31][32] 技术挑战与瓶颈 - 第一大挑战是环境感知与认知，真实环境的不确定性和高动态性对算法构成巨大挑战，例如“垃圾分拣”任务中，物品的油渍、变形或堆叠会干扰机器人的识别[34][35][36][40] - 第二大挑战是智能决策与响应，机器人缺乏“举一反三”和适应新场景的能力，例如“吊桥穿越”任务要求机器人能自主判断木板位置、使用工具铺路，体现了包含判断、使用工具和规划步骤的“高级智能”[41][44][46] - 第三大挑战是硬件与算力承载，存在“身体跟不上脑子”的问题，包括部署LLM的高性能专用芯片不成熟制约实时处理能力，以及精细抓取和灵活操作的技术难度与高成本[47] - 评分规则强力引导“无遥操”的全自主方式，完成任务可获得10-25分的额外加分，以此倒逼团队开发机器人的“AI大脑”和自主决策能力[29] 参赛队伍表现与结果 - 全球共有396支队伍参赛，最终13支队伍进入线下决赛，覆盖QS百强高校及985/211顶尖学府[48] - 总榜冠军由wongtsai（旺财）团队以434分获得，IRMV战队以363分位列第二，CyberPrime战队以357分位列第三[48] - 参赛队伍普遍感受到真实户外环境最大的挑战在于“不确定性”，如物品堆叠、吊桥晃动、水壶重量变化等，远比实验室条件复杂[49] - 在执行任务时，许多队伍在“无遥操”任务上做出了取舍，部分队伍在如“吊桥穿越”、“定向越野”等任务中切换至远程操控模式，也有如wongtsai、CyberPrime等团队坚持全自主并成功完成了部分任务[50][52][53] 行业洞察与未来展望 - 根据国际机器人协会《2025世界机器人报告》，2024年全球共有54.2万台机器人“上岗”，其中中国以29.5万台占全球总量的54%，但行业仍存在核心技术瓶颈，许多演示依赖遥控或预设程序，离完全自主的智能相差甚远[59][60] - 赛事被视作“物理图灵测试”的真实写照，系统性地检验机器人跨越环境感知与认知、智能决策与响应、硬件与算力承载这三大技术瓶颈的能力[61] - 冠军团队wongtsai队长朱承睿预测，大约20年后机器人可以真正走进人类生活提供服务[54] - 参赛队伍技术路线呈现多元化，既有采用传统“模块化”方案（分工负责感知、运动控制），也有探索“端到端”大模型方案，但硬件能力边界（如防水性、抓地力、算力）普遍成为制约算法发挥的瓶颈[57][58] - 赛事暴露了具身智能从“演示可行”到“应用可靠”之间的鸿沟，比赛中留下的代码、调试数据和失败经验被视为通往通用具身智能道路上的宝贵路标[63]