为什么中国的类人机器人产业在抢占早期市场
Source: TechCrunch
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中国的人形机器人浪潮
中国的人形机器人在全国春节联欢晚会上以功夫翻转抢夺了 全球关注,而中国手机制造商 Honor 将在西班牙的 MWC 上 首次亮相其人形机器人。
机器人技术被列为国家 “中国制造 2025” 计划的重点,最初侧重于工厂自动化而非人形机器人。多模态 AI 的快速进步正加速 具身 AI——在真实世界中自主运行的机器——官方称这将有助于缓解劳动力短缺并提升生产率。
“中国拥有更为强大的硬件供应链——大部分是通过电动汽车行业构建的,从传感器到电池——以及全球最强的制造基底,使企业的迭代速度远快于西方竞争对手,”
— Selina Xu,Eric Schmidt 办公室中国 AI 政策负责人,TechCrunch 引用
市场概览
- 全球出货量(2025 年): 13,317 台(Forbes)。
- 增长前景: 行业预计每年几乎翻倍,至 2035 年将达到 260 万台。
- 注意事项: 这些数字混合了商业销售、演示模型和试点部署,反映了该行业仍处于早期阶段。
领先的人形机器人厂商(按 2025 年出货量)
| 排名 | 公司(国家) | 代表型号 |
|---|---|---|
| 1 | Agibot(中国) | – |
| 2 | Unitree(中国) | – |
| 3 | UBTech(中国) | – |
| 4 | Leju Robotics(中国) | – |
| 5 | Engine AI(中国) | – |
| 6 | Fourier Intelligence(中国) | – |
“越来越多的客户在问:机器人能否在真实环境中稳定运行,真正减轻人们的工作负担? 这种实际需求在中国被政策和产业战略所强化,制造生态系统让迭代速度极快。”
— Yuli Zhao,Galbot 首席战略官,TechCrunch 访谈
从演示热潮到运营驱动的采纳
- Galbot 的 G1 在今年的春节联欢晚会上与 Unitree、Noetix 和 MagicLab 的机器人同台亮相。
- 这一转变反映了更广泛的行业趋势:在生产或服务运营中提供可靠、可重复的价值 已成为关键的采纳驱动因素。
融资格局
| 公司 | 最近估值 | 融资亮点 |
|---|---|---|
| Unitree | 约 30 亿美元(Series C,2025) | 目标在未来 IPO 中筹集 70 亿美元(Reuters)。 |
| Galbot | 约 30 亿美元(2025) | 新增融资 超过 3 亿美元(Yahoo Finance)。 |
| Foundation(美国) | – | 计划在 2027 年底前制造 5 万台 人形机器人(Forbes)。 |
中美竞争动态
- 速度与规模: 中国企业的出货量约是美国竞争对手(如 Figure、Tesla)的 36 倍(Selina Xu)。
- 硬件供应链: 中国的电动汽车驱动生态(传感器、电池等)在快速迭代方面拥有决定性优势。
前景与趋势
- 大众市场与高端混合: 中国正面向消费者推出价格亲民的型号,同时向工业、康复及其他高价值应用拓展(TrendForce,2025 年 12 月)。
- 政策支持: 持续的政府激励措施进一步加速各行业的自动化升级。
TechCrunch 活动(参考)
| 地点 | 日期 |
|---|---|
| 美国波士顿,MA | 2026 年 6 月 9 日 |
Bottlenecks to China’s Dominance
当谈到 AI 系统和集成软件时,中文类人机器人企业到底处于何种水平仍不明朗。行业主要押注 vision‑language‑action models 和 “world models”,但这两项技术仍处于早期阶段。
- 硬件领先: Nvidia 目前凭借其端到端类人机器人软件栈领跑市场。因此,大多数中国类人机器人初创公司都使用 Nvidia 的 Orin 芯片。
- 国产替代: 中国芯片厂商正在研发自主方案,虽尚未达到 Nvidia 的成熟度。
核心技术挑战
-
预测“下一个物理状态”
- 类人机器人需要能够在不可预测环境中预判未来物理状态的基础模型——类似大型语言模型预测下一个词的方式。
- 与 LLM 不同,机器人无法仅通过抓取互联网来获取训练数据。
-
数据稀缺
- 大多数公司依赖 simulation environments 生成合成数据。
- 真实世界的数据采集仍然必不可少,但受限较大。
“因为数据稀缺问题,类人机器人仍然离自主很远。硬件目前领先于软件——机器人本体今天能够实现比几年前多得多的灵活度(尽管存在可靠性问题,正如我们在类人马拉松中看到的机器人故障),但大脑仍处于萌芽阶段,” — Analyst Xu。
安全与监管
- 安全顾虑 是一大障碍;一次高调事故就可能引发公众强烈反弹。
- 中国可能在快速部署与防止走得太快之间进行权衡。
- 随着行业成熟,更多监管 预计将会出台。
市场前景
鉴于数据缺乏,Zhao 认为类人机器人的需求将首先出现在相对封闭的工作场所:
- 工业制造
- 仓储物流
- 零售
“早期的动力很可能来自工业制造、仓储物流和零售,这些领域任务重复、工时长、流程明确——能够创造真实需求并为类人机器人在规模化交付价值提供理想条件,” — Zhao。
这些行业提供了 重复、明确的任务,正是早期类人机器人展示价值并推动采纳的理想场景。
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亚太其他玩家
类人机器人研发并非两国之间的竞争。日本的机器人生态系统——涵盖从初创企业到半导体巨头——正 目标在2027年前实现类人机器人的大规模生产【[Japan Forward]】。日本长期以来通过本田的 ASIMO、村田制造的 Murata Boy、以及软银机器人公司的 Pepper 等项目走在前列,依托精密工程和先进控制技术。该国独有的一个领域是:类人机器人正日益用于养老护理。
“日本机器人采纳的三大驱动因素:
1️⃣ 劳动力短缺以及希望降低对大规模移民的依赖。
2️⃣ 把机器人视为朋友的文化观念——更像《哆啦A梦》而非《终结者》。
3️⃣ 日本在机器人供应链诸多环节的主导地位。”
— James Riney,Coral Capital 首席执行官【source】
韩国(现代汽车 & 波士顿动力)
- 新款 Atlas 类人机器人 已宣布将在2028年前用于工厂【Hyundai press release】。
- 生产目标:在美国每年产量最高可达30,000台【Bloomberg】。
- 这属于现代汽车更广泛的 AI 驱动机器人推进 计划的一部分。
中国
政府政策、产业战略、劳动力短缺以及民间资本正汇聚,推动中国的类人机器人加速发展。
“中国的领导力可以用 规模化速度优势 来最好地解释,”赵先生说。“这里的生态系统将整个周期——研发、供应链、制造、集成以及客户部署——压缩成一个非常紧凑的循环。这意味着类人机器人公司可以更快地从原型走向真实场景部署,从实际运营中学习,并以其他地区难以匹配的速度迭代。”
关键要点
| 国家 | 时间线 | 产量目标 | 独特驱动因素 |
|---|---|---|---|
| 日本 | 2027 年实现大规模生产 | — | 老年护理采纳、文化亲和力、成熟供应链 |
| 韩国 | 2028 年推出 Atlas | 30 千台/年(美国) | 以 AI 为中心的工厂自动化 |
| 中国 | 持续快速扩张 | — | 政府支持、生态系统整合、劳动力压力 |