以下文章来源于天南AI茶馆 ，作者天南 天南AI茶馆 . 全网最有趣的全栈人形机器人博主，擅长给技术圈讲产业，给产业圈讲技术。 作者 | 天南 来源 | 天南AI茶馆 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 最近，见证了人形机器人行业太多的不及预期。很多人问我，从技术角度上来看，人形机器人行业是否要进入一段寒冬了。 今天我们通过理性的逻辑分析，来看目 前行业发展的真实情况。 导读 最近看到了太多的不及预期。 国外公司的表现和大牛预言都不是很乐观： 特斯拉Gen2 因为发热、灵巧手短命的问题，被迫暂停今年的量产计划。而Gen3再次跳票，推迟到明年Q1。 Figure03 本来 万分期待，但 被时代周刊爆出来多次拍摄剪辑。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun ，说 机器人行业远未实现真正智能。而 Google deepMind负责人 最近也提到：人形机器人进入家庭市场至少还要5- 10年。 反观国内，倒是有些虚假的繁荣： 订单飞起 ，但被爆出多数为左手倒右手 ...

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]