今年人形机器人赛道已涌进超180亿元，50万亿级的“太空竞赛”正蓄势待发
2025-6-3 来源： 作者：
中国、美国正在竞争下一个未来：AI+人形机器人。
5月下旬，上海浦东张江的一座大型仓库里，数十台人形机器人在人类操控下反复执行折叠 T 恤、制作三明治和开门等任务，每天数据采集高达17个小时，目标是生成大量数据，以此提升智元人形机器人的操作准确性。
相较于国内，美国特斯拉公司的人形机器人“擎天柱”（Optimus）近期公布了多条视频，展示“擎天柱”能跳舞、能听从人类语言命令执行日常任务等，像学徒工一样一门心思在工厂或家庭干活。据美国机器人公司Figure AI透露，其人形机器人Figure 3将年产12000个，并计划未来四年内产能达到年产10万个机器人。
事实上，近两年随着ChatGPT等AI大模型技术迅猛发展，人形机器人产业迎来新的发展机遇，包括智元机器人、宇树机器人、傅利叶、银河通用、Figure AI、1X Technologies等企业都在加速人形机器人产业化落地，数十万款人形机器人竞争走向工厂、家庭，并且希望不断改变人类的生活、工作和娱乐方式。
据花旗预测，到2050年，全球人形机器人市场规模将增长至7万亿美元（约合人民币50万亿元），届时世界上将有近6.5亿台人形机器人。而未来20年，中国将拨款近1400亿美元用于机器人和相关高技术领域，这一数字远高于美国和欧洲，从而将人形机器人从科幻领域带入现实世界。
然而，人形机器人领域仍处于早期阶段，呈现出“非共识”状态，市场对于人形机器人能否成为通用人工智能（AGI）目标下的最佳路径存有争议。
5月下旬清华大学举办的一场学术会议上，中国科学院院士、清华大学计算机系教授张钹表示，人形机器人不是“具身智能”和AGI技术的最佳路径，而走向通用机器人硬件要多样性、软件要通用性。马斯克说法是不对的。
“不同的应用场景必须用不同的硬件，一个人形机器人去干活、加工生产中间用两只手就可以了，我们为什么非得给它安两条腿进去，不仅价格贵了，而且可靠性弱了下来。这么干肯定不对的，现在慢慢改了过来，人形要做，飞行、四足都要做。大家想一想，动物一生下来就能跑，我们人类都经过很长时间才学会用腿走路，所以两条腿走路绝对不是最优的，最优的是4条腿走路。”张钹称，走向通用AI需要更多打破局限性、反思和迭代AI技术。
而马斯克则担忧中国人形机器人热潮对“擎天柱”的威胁，他在一次财报电话会上表示，“关于人形机器人，我不认为任何国家、任何公司能与特斯拉匹敌，但我有点担心，人形机器人排行榜上第二到第十名将是中国公司。”
200亿涌进人形机器人赛道
“现在是资本狂热期，大家都在往这个方向涌。”国投招商投资管理有限公司董事总经理曹正这样形容人形机器人赛道现状。
今年以来，从宇树科技机器人在蛇年春晚上扭秧歌，到社交媒体上人形机器人展示前空翻、后空翻、骑自行车等绝技的爆款视频，再到全球首个人形机器人半程马拉松赛上的“人机共跑”，中国人形机器人正加快迭代进化，热度不断攀升。
目前，从地方到企业都在加快布局具身智能和人形机器人赛，北京、上海、深圳、重庆等地的十多个地方政府纷纷出台相关规划或者建立和筹备建立产业基金。
据不完全统计，相关国资基金总规模已超过700亿元，投向机器人本体、产业链零部件、具身智能、创新应用等方向。
天眼查数据显示，截至2025年5月，中国现存“机器人”相关企业近90万家。其中，2025年1-5月，新增相关企业10万家。与2024年同期相比增长44%。
具身智能和机器人产业链的企业，也受到投资者的青睐。
据烯牛先见数据显示，截至5月30日，2025年以来全球机器人相关投资事件超过300个，融资总规模超过200亿元，其中国内机器人产业投资活跃度占全球82%以上；另据IT桔子最新数据，2025年至今，全球人形机器人相关投资金额已达到186.51亿元，接近200亿元，超过2024年全年。
据彭博统计，今年全球生产的1万台人形机器人中，预计一半以上将来自中国。
例如，国内银河通用机器人公司单笔天使+轮获融资5亿元人民币，成立约两年累计融资超13亿元，IDG资本、经纬创投、蓝驰创投、美团战投、北汽产投、商汤国香资本、讯飞创投、中国互联网投资基金、北京人工智能产业基金、北京机器人产业基金、上海人工智能产业基金、深创投等都参与其中。此外，红杉资本中国、启明创投、京东等机构也已经涌进机器人相关赛道。
海外方面，人形机器人公司Apptronik单轮融资超4.03亿美元，创下新纪录；Figure AI和1X Technologies已分别完成融资6.75亿美元和超过1亿美元。
傅利叶创始人、CEO顾捷近期表示，智能机器人行业相对技术壁垒较高，涉及的技术领域众多，是一个全栈技术整合的领域。中国具有强大的制造业基础，在材料、芯片等方面，产业上下游需要紧密合作，共同推动机器人产业的发展。
“从 AI 能力和本体硬件能力来看，有些部分是我们自己研发，有些部分则需要与合作伙伴共建。例如在传感部分，包括力传感器和视觉传感器等，公司会提出相应的标准，然后与合作伙伴共同制造出适合批量化生产的传感器；大模型方面，我们会与像商汤这样的公司合作，也会关注英伟达等公司在大模型领域的进展。我们会利用开源或地缘的大模型，构建独特的数据源，对模型进行微调，使其适应不同的场景，这需要与合作伙伴紧密配合。”顾捷称。
智元机器人灵犀业务线总裁魏强对笔者表示，当前人形机器人应用到文娱等场景时，同质化问题严重，基本上只能通过遥控操作，完成挥手、握手等简单的动作，容易使用户丧失新鲜感，为持续吸引眼球，厂商可以不断迭代升级人形机器人的展示技能，目前尚难以判断文娱商演、展览讲解这几类场景的市场“天花板”高低。因此，人形机器人需要在交互、运动控制以及作业这三个维度上面不断迭代，这将是一个比较健康的环境。
业内人士普遍认为，尽管人形机器人应用前景广阔，但目前在工业领域还处于小规模试验阶段，真正走进家庭为时尚早，推进规模化应用面临的瓶颈比较突出。比如，技术路线尚未收敛，核心零部件亟待提升，高质量训练数据不足，采集成本居高不下，底层生态薄弱，算法生态开发有待加强等。
人形机器人落地应用的关键在于自主智能，这需要海量的高质量数据进行训练学习。与自动驾驶通过日常行驶自然积累数据不同，人形机器人需依赖人工操作或仿真环境采集数据。家庭场景中，用户往往难以接受“边用边学”的模式，而工业场景中数据采集依赖较高精度的设备，成本居高不下。
谈到最近具身智能数据集开源热潮，美的集团蓝橙实验室运动控制部门负责人侯澈对笔者表示，目前机器人领域的应用数据获取比较困难，方法主要包括两个部分：一是通过开源、行业等多种数据；二是需要从模拟到现实（Sim to Real）的方式获取仿真数据，并将训练好的模型迁移到机器人。他进一步指出，对于开源数据集，更多是大众型任务执行数据，不太适合当前专业机器人的任务执行。
曹正表示，利用虚拟仿真场景收集数据成本较低，但仅可用于人形机器人预训练场景。要进一步落地应用，必须要在更多实际应用的真实场景中来进行后训练，还需要熟练的操作者来获得高质量数据。同时，后续人形机器人的发展重点是提升“大小脑”的智能化水平，依赖于先进的模型算法与实际制造业场景海量数据的结合。
多位业内专家指出，中国需加速弥补底层技术短板，发挥场景与产业链优势，分阶段推进自主生态建设，包括联合推进关键共性技术研发、挖掘场景优势加速积累数据等。
“具身智能的爆发离不开政策支持、产业链协同与人才培养的长期投入。”上海交通大学人工智能研究院助理教授穆尧表示，对于人形机器人产业不应过度炒作，技术应用需要分阶段突破，在任务复杂度适中且人类参与风险高的领域或成为人形机器人三年内规模化应用的突破口。但技术突破仅是起点，行业生态的共建更为关键。
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