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一，人形机器人

现在有个标志性事件是宇树机器人就是它上春晚，然后后面就是行业6小龙热搜不断，宇树今年可能上市这一切都是预热；机器人公司不盈利也上市不奇怪优必选就是先例都是政府布局而已；

目前机器人企业的产品路线主要有两条

一是自上而下，以通用化智能化的人形机器人为目标，该类机器人核心出发点是能与人类环境及生产生活工具直接对接，其量产合一路径会经历小规模工厂训练、特殊场景应用，最后到工厂和民用场景大规模应用；

二是自下而上，即垂直化应用领域机器人产品，如搭配五轴机械臂的清洁机器人和搭配机械臂的轮式机器人，它们可在特定场景中执行取货、送货等任务。

提到这个，说一下现在的国内机器人比较火的企业；

①宇树科技H1和G1人形机器人

两款人形产品核心参数如下：

1、G1 人形智能体：23-43个电机（自由度），最大关节扭矩120N.M，3指力控灵巧手（7自由度，选配），续航2h。

2、H1：18自由度，单腿5（胯关节3+膝关节1+踝关节1），单手臂4（可扩展），最大关节扭矩360N.M，电池容量15Ah，最大电压67V，3D激光雷达+深度相机，灵巧手选配。

宇树核心供应链如下：

- 宇树产品线：消费/科研级机器狗：Go1、Go2；行业级机器狗B1、B2；轮足机器人：Go2-W、B2-W；人形机器人H1、G1；三指手Dex3-1；零部件：激光雷达、关节电机等。

- 核心零部件构成：1）传感器：激光雷达、深度相机；

2）关节：无框电机、行星减速器、轴承；3）芯片：SoC、GPU、CPU等。

- 相关供应商：长盛轴承（自润滑轴承）、瑞芯微（端侧算力）、卧龙电驱（参股）、凌云光（动捕设备）、道通科技（解决方案合作）、速腾聚创（激光雷达）等。

具体来说，

1、减速器：公司方案全行星，采用外购齿轮+自己组装设计方式，目前齿轮外购供应商预计为中大力德，同时豪能等也在对接中。

2、电机：目前基本自制，信质对接中。

3、电芯：供应商松下、三星、蔚蓝，蔚蓝供货份额60%。

4、激光雷达：部分自制，部分外采，外部供应商包括大疆及速腾；

根据现阶段信息看，其实宇树优点与缺点常明显。优点是它跌倒后能够爬起来；其实，整理一下这波热度，其实不难猜想；真正获得认可的（营销上）本体就是宇树科技和特斯拉，他们背后代表的是极致的成本和极致的性能。如完全不用丝杠、力传感等高成本方案。

②云深处科技的核心竞争力在工业领域。

③塞力斯也是扣成本做人行，这类本来也擅长，车企不就是降本的鼻祖吗？后面比亚迪、小鹏，其中小鹏的核心是模仿特斯拉也就是极致的性能，基本都会操盘特斯拉路线；塞力斯25年出货约2k台机器人，人形预计年底前准备，交付主要在26年。背后主要是重庆市政府的大力支持和产业链上自身拥有大规模量产交付和品控能力；关于赛力斯人形机器人业务，早期的时候几个院士、重庆大学和两江新区政府在撮合这个事情，赛力斯下面有个科技公司后来承接了这个任务。赛力斯目前资金实力不错，政府也给了很多研发补助。需要机器人的场景包括园区工厂还有很多政府场景。我们规划了包括人形机器人和机器狗。目前，买了个基于英伟达 Orin、可以快速原型验证的平台，团队已有一百多人，现在整体参与项目的有大概 200 多人，目前整个项目已经点亮，还邀请了微软研究院 AI 团队的原成员张博士来牵头这个团队。目标明年底量产。

还有大家不要总是看热门的了，低调的机器人行业也很多

④恒立液压在布局人形机器人布局，目标不希望单独只是提供产品、做代工，而是给客户提供方案。

⑤国茂股份和云深处合作机器狗，云深处机器狗用的精密行星减速，全部用国茂的，24年销售额大几十万，今年云深处民用方面也会放量；除云深处，其他客户也在对接。

人形方面：和云深处深度合作，已开始送样，国内其他客户也在对接；产品方面，规划以总成方式，一是执行器，而是灵巧手。

⑥爱柯迪最早是以车用铝合金小件起家，并且可以称为铝合金小件全球隐形冠军。这类业务具有小批量多品种的特点，对管理能力要求非常高，管理能力强的公司2020年后，公司跟随新能源汽车发展趋势，产品拓展至汽车三电壳体、车身结构件等大件领域，2024年大件收入占比达到25%，小件占比仍占70%以上。目前通过三条腿跑人行机器人；

一是成立了机器人外骨骼等相关产品研发和制造公司，计划深入布局人形机器人产业链；

二是拟收购微型电机公司卓尔博，以扩充业务布局并参与人形机器人产业成长；

三是铝合金压铸业务有望拓展到人形机器人结构件领域。

此外，车企相关的各类企业均开始布局人行机器人了；这背后的逻辑就是无人驾驶技术中的视觉技术开发，而这与人形机器人有强相关性。汽车工业已积累大量成熟数据，而机器人保有量不足导致真实数据匮乏，这增加了训练难度。短期内，VRM(基于规则与基础控制模型结合)可加速产业落地；

⑦互联网大厂如蚂蚁等等都在组建团队思路是买方案

⑧安克的人形机器人已经暂停（投入高，不理想，跨境短平快基因）

⑨小米实验室项目停滞不前(没想明白怎么发展和方向趋势）

⑩创业公司，宇树，智元国家扶植；剩下的创业公司找钱找出路；

回归，逻辑热度也好，炒作也好，今年政府导向就是人形机器人行业，宇树科技作为代表与科技互联网企业家共同参与这次民营企业座谈会，突出了人形机器人产业的战略地位，考虑到近期Tesla的Gen3、Figure的训练进展以及NV的GTC大会等催化，国产机器人企业在迅速崛起。

机器人行情，大体可以分成两个阶段：

1. 2022-2023年，围绕Tesla的供应链展开，主要是是减速机、丝杠、传感器的发展；

2. 2024年开始向国产品牌倾斜，国内华为下场，宇树科技等发布惊艳的机器狗产品，市场开始充分重视国产机器人变化；因此，2025年将是量产元年，国内外争相进入产业化落地阶段。

人行机器人商业化

优先选择的场景是工厂，但工厂其实并不是最适合人形机器人的场所但是没地方去。工厂可能考虑成本，优先选择工业机械臂和AGV会比人形机器人效率更高；

人形机器人的意义在于作为AI人工智能的实际载体，可以满足AI和人的交互要求。但是，说实话，真的是没地方用且工厂是最好的试金石；现阶段往工厂推广只是因为机器人大脑能力还不能满足通用场景的泛化要求，所以先送往工厂进行训练最终是要往家庭端推广，其实服务类和家庭消费端场景才是人形机器人能放量的关键。特斯拉的Grok3的发布是很有意义的事件，更强的大模型能支撑机器人往更多泛化场景去做应用。

还有一个场景就是养老；腾讯2019年就开始下场了，机器人“小五”，可以实现推轮椅、搀扶老人、陪伴互动、监察健康状态等功能，初步对接场景是To B端的养老院，后面也会逐步往个人消费端推广。当前在小批量生产阶段；腾讯在关键硬件（电机、减速器等）都做了自研，也找了供应商对接，后续大批量之后考虑本体外包代工生产，但零部件供应商会指定还是豪能，绿的，鸣志，鼎智，兆威，舜宇。

再或者就是门店讲解机器人。应用场景主要是门店做销售讲解和展示，这其实也是一个很好的场景，后续可以扩展到商场、酒店、展厅做互动讲解，目前酒店送物机器人其实已经获得很好的应用，下一步就是在简单送物基础上；

技术趋势

人形机器人发展主要分为VTM(视觉-语言模型)和VRA(视觉-语言-动作模型)两种模式。VTM通过大模型决策，调用传统算法或小模型，实时性强但有理解误差；VRA实现视觉、语言到动作闭环，决策全局最优，但算力要求极高，实时性差。VTM适用于复杂场景，短期商业化落地较优，准确率超80%;VRA拟人化发展受限于算力，目前仅用于封闭环境简单劳动。自动驾驶技术向人形机器人迁移存在难度，因端到端信息传递定义不同，机器人信号转换更抽象，需更高水平数据训练与计算能力。短期内，VTM方式加速人形机器人产业落地，中长期依赖海量数据和算力驱动。

自动驾驶与人形机器人都依赖于感知、决策和运动三个模块；然而，长期来看，在数据采集、处理和算力提升需要加大投入且在不同应用场景下的技术需求存在显著差异，这些差异决定了其设计和开发的重点方向。因此，关键供应链最后又成核心能力；

供应链部件

①灵巧手会自由度增加：人的灵巧手有27个自由度，机器人灵巧手自由度越高，越能精准模仿人类手部动作、执行复杂任务，且从趋势看，机器人灵巧手自由度在不断增加。从驱动源数量划分，有全驱动和欠驱动，目前市场以欠驱动为主，优点是系统简洁、体积小、质量轻，但精准度比全驱动稍欠。

这就是涉及到了驱动方式；它有电机驱动、液压驱动、气压驱动以及形状记忆合金驱动4种，电机驱动是当前主流方案，是精准度、成本以及输出功率综合指标下的最优解。相比液压驱动，电机驱动精密度高、无爆缸漏油问题、维护成本适中；气压驱动可操作性不强、精度不够；形状记忆合金驱动精度高但无法长时间工作。Boston Dynamics液压版机器人退役，推出电驱版，让厂家更坚定电驱方案。用于人形机器人的电机主要有空心杯电机、无框力矩电机、无刷有齿槽电机。

其中，中国电机出口规模和数量多于瑞士、德国、日本等国，但产品单价低，中高端竞争乏力；

②传动结构：早期灵巧手采用的齿轮连杆等传动机构因尺寸和质量大、运动不灵活等问题被淘汰，目前主流传动方式是模仿动物肌腱的腱绳传动，但在负载力和精度方面有缺陷，齿轮丝杠正成为发展趋势。特斯拉新一代灵巧手将手部模组移到前臂，采用齿轮箱加丝杠加腱绳结构，丝杠用于二级传动，实现更高精度和承载力，腱绳用于三级传动连接模组和手指，兼顾重量与灵活性。

减速器：应用于人形机器人的减速器主要有行星减速器、谐波减速器和RV减速器。RV减速器用于负载重的基座、大臂、肩部等关节；谐波减速器传动精度高、重量体积小，用于负载小的小臂、手腕等关节，但价格较高；行星减速器用于手指、手腕等，价格较低，现在也用于替代谐波减速器；

③传感器：灵巧手通过内部和外部传感器感知外界变化并反馈自身状态，力传感器和触觉传感器受关注，其数量和种类不断增多。力传感器按测量维度分为1 - 6维，六维传感器能全面测量力觉信息，技术壁垒和使用难度大，适合人形机器人。触觉传感器主流方案有电子皮肤和MEMS传感器，MEMS应用较多，因电子皮肤存在形变后灵敏度降低和老化问题。特斯拉Optimus人形机器人迭代中，手部功能完善，自由度增加，传感器种类和数量增多，如触觉传感器面积增大，手腕可能采用两个力传感器，且已能接住并放下抛来的网球。 六维力传感器目前价格仍贵，按人形机器人量产价格估算，单个灵巧手价格一两万左右，六维力传感器需大幅降本才能大规模应用，部分场景定制化应用或率先商业化。竞争格局上，六维力传感器主要以国外企业为主，国内部分企业实现小规模生产和送样。

大模型影响

大模型发展阶段：分为Generative AI（生成式AI）、agent的AI（可执行动作的AI）、physical AI（具身智能机器人）三个阶段，2025年AI应用的核心关键词是agent，其加载到机器人载体上可执行动作，但难度较大，需要机械零组件配合。

大模型与机器人结合进展：大模型加快了端侧AI的节奏，2025年大模型和机器人结合可能会比过去两年更快。

机器人大模型开发面临的问题：

一是端侧算力问题，目前机器人的整个模型架构还不清晰，端侧模型和云端模型的方案不成熟且更复杂；

二是数据问题，大模型训练需要真实数据，云端大模型可用的公开互联网数据已基本用完，而机器人大模型缺乏真实物理数据，谷歌通过自己收集物理数据库和搭建现实物理场景来解决，特斯拉通过实际使用机器人收集数据，英伟达通过仿真提供数据。

最近DeepSeek开源的低价大模型在市场中引起了巨大反响，这个开源模型在端侧应用上表现出更好的效果，能够显著提升人形机器人在大脑部分的思考能力；但核心还是在感知和认知技术（如视觉、定位）、轨迹规划与落地智能是重要的应用和落地方向。整体下来，大模型影响有限；因为，人形机器人行业与新能源汽车行业类似，可能存在多种赢者通吃的局面。在细分领域如医疗、工业、商业等落地才可以出现巨头和真正的商业降本。在实际使用过程中仍存在缺陷。大模型导入对机器人大脑的复杂任务泛化能力的理解和落地确实能带来一定提升，特别是在常规任务的转化能力和理解上。然而，对于训练数据量的需求减少这一问题，目前来看并非主要影响因素。尽管部分机器人采用端到端的训练方式，但其基础模型和特定机械结构的设计依然要求使用特定的数据集进行训练和落地。

其中，最核心的技术方案面临的主要问题包括控制和稳定性不足，尤其是在特定应用场景中保持稳定运行的能力有待提高。此外，能源和续航问题是决定人形机器人能否广泛应用的关键因素，其自身的重量、结构以及运行状况都会影响到电池性能和续航能力。同时，感知与认知能力也是制约因素，需要稳定的传感器（如激光、雷达、3D视觉等）配置以及强大的边缘计算能力来支持空间感知和其他相关任务。

那么在这个赛道上未来到底谁真正能够做起来？我觉得做整套解决方案的，做全品类的肯定是有更大的机会。

①、人形机器人进入家庭场景现阶段是个彻底的伪命题。TOC的话就要考虑，进入家庭场景的ROI和安全问题；当前的消费品的思路都是不会因为使用某个产品带来其他额外的成本负担。但人形机器人移动和操作，都很容易给消费者带来损失附加；

举个例子，扫地机器人需要人去解救机器人。这种场景下，消费者成了服务者，付出了时间和精力成本；

因此，人形机器人进入家庭，只能以潮流科技小单品的形式出现，技术本身落地应用就需要成本，只是必须要考虑成本摊分这个问题。

②,制造工厂或许是还可以看到落地的场景之一。标准化&定制化。客户学习成本也更低。实际上，人形机器人现阶段要落地工厂，本质上是在解决传统机械臂迁移成本高这个命题，以及进入一些小批量制造的场景。

不是之前某独角兽声称量产人形机器人主要是采集数据，学习人类操作行为的工具，并没有落地到场景里解决生产制造的某个问题。这与工业界的量产相差甚大。该独角兽确乎拿了巡检订单，并且计划将原有的另一条业务线从母公司独立。

人形机器人&具身浪潮火起来的原因

1，政策驱动因素很大，高校教授创业。基本思路就是通过做硬件来采集数据，一个问题是，硬件的研发、可靠性、量产，再到部署、采集和数据分析，换句话说还是软件思路做机器人；

2、行业跟随策略，占个萝卜坑。战略正确；赌赢了就一本万利加名誉光环。

3、创业公司拿钱，在自身商业模型都没跑正的情况下，就开始募基金搞投资；目前多数人形&具身公司，都是变相成立了一个研究院，追求落地的公司一定会碰到各种障壁，反而在资本市场上举步维艰。前者的被投逻辑是“前沿技术”，后者的逻辑是“产品”，人形显然当前不是产品；

4，未来人形机器人发展到一定阶段，肯定也会进入陪伴型的家庭使用硬件；肯定会推出个低价硬件通过二次开发赚钱；核心是吸引开发者或创业者进行二次开发，服务生活场景。

家庭场景能彻底打开想象空间，但为家庭工具属性，情感陪伴等功能需要很长时间。5到10年。没有那么快。

5、科技大厂布局机器人

科技大厂对这一块非常关注，他们成立基建公司也是为此做准备。因为这些大厂本身没有做机器人和硬件的基础，所以他们先成立实验性质的公司，由悉这一领域的人带队，开始探索。当时机成熟时，他们肯定会大规模投入资金和资源，组建团队，进行大规模的开发。

其实他们现在都已经布局好了，包括字节跳动、阿里、华为，蚂蚁等。至于什么时候全面入局并大规模投入，还要看行业的发展情况。比如说人形机器人，目前的市场规模可能一年只有几千到几万台，这个规模他们还看不上。但一旦市场规模达到千亿级别，他们肯定会进来。

陪伴类机器人

最新趋势：AI陪伴产品赛道正在持续遇冷。头部产品在月新增、DAU、留存率等指标上已开始出现较为明显的下滑，市场整体数据从略有波动转为整体下降，多款推出的新品也很难达到之前产品的热度。

AI陪伴应用最核心的挑战，还是二次变现增长乏力。AI陪伴？其实就是赛博“语c+剧本杀”在那些比较优秀的故事被创作出来之后，也会被用户放到社区中供大家一起体验。但是，底层都是训练数据都是来自于质量参差不齐，暗含色情、擦边以及暴力内容的小说，所以此类AI陪伴应用，无论在国内还是国外，其实都在一定程度上挑战着已有法规的底线。且变现基本集中在仅凭会员收费这一单一收入来源；

但是，硬件行业切入的话，强大的互联网运营能力是个短板，目前软硬结合的基本没有出现；

从产品形态来看，主流 AI 陪伴玩具主要包括「玩偶/毛绒玩具」、「智能硬件」、「机器人」三个方向，说实话，核心功能基本一致，包括语音识别、自然语言处理和机器学习。

但价格方面，不同产品之间的差距非常大。从 10 元到 3 万元的 AI 机器人，中间涉及了许多因素，除了产品技术成本的差异外，更重要的是玩具行业本身就存在因IP受欢迎程度产生溢价的传统，这导致 AI 陪伴玩具的定价也是天差地别，功能与价格之间存在一定程度的脱钩。这后面的思路不管是硬件公司也好还是大厂也好，基本都是按照智能手表、电视、眼镜、智能音箱、学习机等一系列硬件上进行了 AI 化改造。其实就是在各种形态的硬件上搭载软件，通过 API 的调用方式接入大模型，实现与用户互动。有些企业的大模型是靠自研，有些则是采用第三方合作伙伴的技术。虽然蛋糕足够大，不代表所有人都能吃饱；

在技术方面，背后调用的大模型都需要进行垂直领域的训练会涉及到纯端侧、纯云侧，甚至是混合大模型方案的选择，如何平衡算力、成本多方面因素硬件公司现在估计都没想明白；这些数据需要专业团队进行筛选、清洗和标注；

其次，用户体验的关键在于玩具是否能真正理解和回应用户情感，也就是如何在交互过程中保证信息的准确性也是一大技术难题。

在商业模式方面，TOC订阅服务模式。TO B 端市场，将成熟的 AI 解决方案出售给其他玩具公司。

整体看，技术创新、用户体验和商业模式之间难平衡；

其实，AI陪伴的思路如下

 25年机器人会通过AI agent在爆发一下。

2025年应该是AI agent广泛应用的开始。

几个原因：

1. 大模型的能力已经提升到一定的智能级别

2. 大模型开始卷价格，推动了更多的需求产生

AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构，通过自主感知、决策和执行能力，实现对现有软件的智能化改造和升级，从而改变业务流程和用户交互方式。

AI Agent 的发展趋势是其逐渐成为 AI 应用的核心架构，通过自主感知、决策和执行能力，实现对现有软件的智能化改造和升级，从而改变业务流程和用户交互方式。