人形机器人，拼脑子的时候到了

文 |清波

编辑 | 王动

视觉设计：星船知造

正文共计：7634字

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2026年7月22日，包括Proton（宝腾） 和Y Combinator在内的近200家硅谷初创企业，联名致信白宫——希望政府不要切断美国企业获取中国开放权重（open-weight）AI模型的渠道，否则后果严重。

“会有数百家公司瞬间完蛋。这对Anthropic来说是好事，因为我们所有人都不得不花钱购买Anthropic的服务。”

两天后，2026年7月24日（当地时间），英伟达CEO黄仁勋发布人生第一条推文。全文如下：

“我的第一条帖文，分享一封英伟达签署的关于为什么开源模型如此重要的联名信。人工智能将改变各行各业，赋能每家公司，并由各个国家共同构建。开源模型能够增强安全性和网络安全，加速创新和普及，并保障国家主权。世界既需要前沿的闭源模型，也需要前沿的开源模型。”

两件事的引爆点被指向同一处——中国AI公司月之暗面（Moonshot AI）发布的Kimi K3。

这款2.8万亿参数的开源大模型，原生支持视觉理解，拥有100万token上下文窗口，在多项权威测评中得分超过GPT-5.6和Anthropic的Fable 5。更关键的是，它将于2026年7月27日完整开放权重——成为全球参数最大的开源模型。

《星船知造》注意到另一个细节：仅仅一个多月前，2026年6月1日——黄仁勋宣布英伟达和宇树科技联合推出人形机器人参考设计H2+（Isaac GR00T系统）。彼时，外界普遍将这解读为人形机器人领域的强强联合——最强的“中国躯体”+最强的“美国大脑”。

但仅仅一个多月后，Kimi K3的发布、硅谷的联名上书都已经实际改写了上述认知。

中国“大脑”丝毫不弱。

且中国大模型走的是和美国不同的路线——美国以闭源为主，技术集中于少数巨头。中国以开源为主，技术普惠全球开发者。中国大模型已深度嵌入全球AI创新生态，成为全球AI开发者生态中不可或缺的基础设施。

回到人形机器人领域——

它需要的是“大脑”与“躯体”的深度融合——目前中国依托全球最完整的制造业体系与供应链，正在运动控制、硬件量产与成本控制上建立优势。

大模型层面，中国也已经具备了与美国并跑甚至局部超越的实力。当前的核心差距，主要在AI芯片的产能和算力供给上。

01 “小脑”优势，一张有期限的船票

人形机器人的竞赛，并非始于今日。过去近一个世纪里，这个赛道经历了从美国独舞、日美争锋，到中美双雄的格局演变。

日本人形机器人在近年已经查无此人——昔日的本田ASIMO机器人2022年3月就已退役，其22载的职业生涯从未走出过实验室。

相比之下，中国人形机器人起步晚，但供应链效率、进化速度都很强。

总体看，2017-2022年这六年是中国人形机器人产业发展终于迈过蹒跚期，开始走向成熟期的产业爆发“前夜”。

产品端大量成熟——优必选、达闼等企业持续优化人形机器人技术，在人形机器人的行走上，逐渐从缓慢静态行走进步到连续动态行走，这已经是进步了一个台阶，只是还做不到高动态运动。科技领域企业跨界而来，如小米在2022年8月发布全尺寸人形仿生机器人“Cyber One”，从手机跨界到人形机器人。

部分央国企成立子公司，为人形机器人的研发做好充足准备。比如2019年5月成立的中电科机器人，其第一款产品电科机器人1号（由中国电科21所机器人工程中心研发），到2024年首次亮相。

2023至今是爆发期。

既有创立于前夜期然后产品在爆发期才面世的企业，也有刚刚创立就有产品亮相的新锐企业。

比如，星动纪元于2023年8月在北京成立，由清华大学交叉信息研究院孵化，致力于具身智能以及人形通用机器人技术和产品的研发。

人形机器人公司星尘智能（Astribot）今年4月展示的AI机器人Astribot S1，是拥有全能操作能力的具身人形机器人，在多模态大模型的支持下，S1通过智能人机交互，可以自主完成叠衣、分拣物品、颠锅炒菜、吸尘清洁、竞技叠杯等各项复杂任务，还具有泛化与迁移能力，全面覆盖各类复杂场景。

逐际动力也在日前公布了全尺寸人形机器人CL-1全身移动操作的最新技术进展。这次CL-1身处模拟仓库，在堆满货物的多重货架之间，全程连续无间断地完成一系列大负载、大范围的搬运任务，也标志着逐际动力具身智能技术的进一步提升。

CL-1将4.1kg的汽水从下层货架抬到上层 source：逐际动力

我国目前在人形机器人的“运动控制”上领先，是“硬件红利”和“供应链红利”的集中兑现。

2024年3月，宇树科技的人形机器人Unitree H1取得了一项突破性成就：首次在不依赖液压系统的情况下，成功完成了站立式的后空翻动作，这展示的是中国电机驱动技术的实力，也标志着人形机器人技术的一个新里程碑。

从伺服电机、减速机、控制器到机器人整机，中国供应链为人形机器人产业的大爆发奠定了产业链基础。

当供应链能够提供足够低成本的零部件时，人形机器人整机企业才能推出更具性价比的成品方案。

以机器人的电驱关节为例，其单价已经从最初的小一万块钱，下降到如今低于一千块，降低了九成多。

2025年8月，天太机器人发布新一代驱控一体化关节模组，单价首次降至三位数；灵足时代更是推出了定价仅299元的一体化关节模组。

还有被称为人形机器人‘神经末梢’的六维力传感器安装在手腕、脚踝等执行器末端，负责感知来自多个方向的力与力矩。其价格已从原先的数万元级大幅降至数千元级，背后是中国供应链从传统贴片式工艺向光学式结构跃迁的成果。传统工艺依赖人工标定，而光学式方案可直接在自动化设备中完成标定，大幅降低了制造成本。傅利叶、优必选、北京人形机器人等整机厂商均已开始加装国产六维力传感器。

谐波减速器和伺服电机同样迎来了大幅降本——绿的谐波精度已对标国际顶尖水平，价格却只有日本哈默纳科的一半。伺服电机作为人形机器人运动的动力来源，汇川技术等企业已将成本压至日系产品的三分之一。

我国人形机器人在运动控制、关节灵活度、硬件量产能力与成本控制上表现突出——依托全球最完整的制造业体系，在运动控制、关节灵活度、成本控制和量产能力上表现出色。宇树H2完成站立后空翻、众擎T800凌空飞踢、荣耀“闪电”半马夺冠、智元远征A3全程自主乒乓球对抗、“具身天工3.0”在2026年2月成功完成“托马斯回旋”等……都是上述实力的集中体现。

这些“极限动作”背后，都沾了中国制造业“门类齐全、产能充足、核心零部件快速国产化”的光。

中国在人形机器人硬件端的成本控制能力，全球独一无二。这种核心零部件能够迅速实现国产化、精密化，同时保持成本优势，让我们的机器人得以在最短的时间内和美国齐头并进。

美国人形机器人领域，英伟达占据全球GPU市场超90%的份额，CUDA生态构筑了深厚的软件护城河；OpenAI、Google DeepMind不断迭代大模型能力，形成“芯片+模型+仿真训练”的闭环。这套组合让美国产品在复杂任务推理与精细操作决策上实力强劲，并孕育出Anthropic、OpenAI等AI领军企业。

在应用层面，特斯拉Optimus、Figure 03、Agility Robotics的Digit等主流机型，都依托Meta、OpenAI、英伟达等企业的底层大模型技术，基本都具备了较强的视觉-语言-动作（VLA）映射能力。Figure AI的Helix模型和特斯拉端到端神经网络，能通过自然语言指令理解任务意图，结合视觉识别物体，实现“听懂指令→规划动作→执行操作”的闭环，具备更强的长序列任务规划与跨场景泛化能力。

在AI芯片方面，美国实力强大。依托特斯拉FSD纯视觉方案、英伟达Project GR00T等底层技术，实现从芯片、仿真训练到本体控制的垂直整合，加速数据采集—模型训练—现场反馈的闭环优化。

AI芯片方面，中国主要是产能仍有结构性短缺，同时先进设备受限。算力需求的爆发式增长也一定程度上加剧了供给压力。当然，在中低端市场，国产算力芯片的产能并不低。

不过，大模型层面，我们取得了不容忽视的进展。

月之暗面（Moonshot AI）发布的Kimi K3参数规模达2.8万亿，是全球参数最大的开源大模型，在多项权威测评中超越美国顶尖闭源模型，展现出强大的认知能力。在具身智能专用模型领域，无界动力MWA™、智平方NeuroVLA、北京人形机器人创新中心Pelican-Unify 1.0等也在国际权威评测中登顶或夺冠——这些成果意味着，中国在“大脑”层面已经形成了从通用基座到具身专用的完整模型矩阵。

02 新战场，从资本盛宴到场景落地

2026-2027年是人形机器人产业的关键节点

特斯拉Optimus V3计划2026年年中亮相、7-8月启动投产，弗里蒙特工厂Model S/X生产线已改造为Optimus专用产线，长期设计年产能达1000万台。

宇树科技以创纪录速度获科创板注册，成为“A股人形机器人第一股”。近50家企业排队IPO，资本正在推动产业从“实验室炫技”走向“规模化量产”。

而随着市场越来越聪明，人形机器人已经不能只靠“身体”吃饭——跑跑步、翻翻跟头，将越来越让人审美疲劳。

高质量具身数据稀缺、泛化能力弱、大脑与小脑协同不畅——这些“大脑”层面的短板要抓紧补上——2026-2027年的量产验证窗口，将决定谁能在这一轮竞赛中率先越过商业化临界点。

《星船知造》看来，为“大脑”争取时间，绝不仅是技术人员只争朝夕、攻坚克难的努力就够了——资本的持续投入同样重要。

source：unsplash

从当前的市场操作来看，注入巨额研发资金、打通 IPO 进退通道、加速供应链国产替代是国内资本常用的三大核心方式。

这三点对于推动中国人形机器人确立全球产业枢纽地位起到了至关重要的作用 。

那么，资本正在为我们的人形机器人造一条什么样的路？

钱从哪里来？钱往哪里投？成本怎么降？市场又会为什么买单？

目前国资与产业资本正形成一种“配合”——首先是资金供给与研发加速。

2026 年一季度行业披露融资超300 亿元（部分统计口径达 681 亿），单笔平均额升至 5.5 亿元

相关数据统计显示：1-4月，国内具身智能领域披露的融资事件达269起，总融资金额超345亿元。这些资金直接支撑了具身大模型与精密执行器等高成本环节突破。

这其中，人形机器人头部企业的融资尤其密集

鹿明机器人：A1+A2轮累计近10亿元，由三菱电机、恒生电子等产业巨头领投 。

星动纪元：2026年完成超2亿美元（约14.5亿元）新融资，估值突破百亿 。

银河通用：2026年3月完成25亿元融资，投资方包括国家大基金三期、中国石化、上汽金控等 。

千寻智能：2026年初完成20亿元融资，股东含Synstellation Capital、TCL创投等 。

前10家头部企业占据2026年（截至四月末）融资总额的约40%，中腰部企业融资窗口快速收窄 。

这其中产业资本占据了主导地位：三菱电机、宁德时代、京东、上汽、中车、百度战投等深度参与。

国资也是投资的主力：国家大基金三期、亦庄国投、无锡创投等地方政府基金广泛入场，推动“返投+产业协同” 。

公开市场信息显示，2026年7月1日，中国证监会正式批复，同意宇树科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市的注册申请。这标志着公司上市进程取得了最关键的法律许可，距离正式挂牌交易仅差最后的发行环节。

而在获得注册批复后，宇树科技进入发行阶段。根据规定，公司需要在批复后的12个月内完成股票发行与上市工作。因此，公司目前处于“即将上市”的状态，正在为最终的股票发行和登陆科创板做准备。

与此同时，乐聚机器人、云深处、星海图等企业均已完成股改，筹备上市。在这其中，估值超过百亿元的已有近20家，这里面就包括了宇树科技、智元机器人、银河通用、星动纪元等 。

由此不难发现，进入2026年之后，国内人形机器人企业的IPO速度明显加快。而在获得了大批资本的垂青和高估值溢价之后，各大人形机器人企业在“拿到钱”之后，又呈现两个趋势：

一是一级市场的资金洪流、二级市场的理性回归，都表明市场估值逻辑已从“技术参数”转向“商业化落地与盈利确定性”。人形机器人企业正加速要在工厂、仓库、家庭中证明自己的价值。

二是在研发上的投入呈现不断提高之势。而且研发方向的转变一定程度上意味着“硬件红利”见底。未来，“运动炫技”的审美疲劳会只增不减——提高人形机器人的“认知能力”才是最热赛道。

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2026年，人形机器人企业研发投入普遍高昂，占营收的比例基本在20%–60%，但商业化收入仍以整机（尤以四足/轮足为主）支撑，全尺寸人形机器人多数处于“战略卡位+小规模试产”阶段

优必选：

2025年研发投入5.08亿元（占营收25.4%），其中2.7亿元专项用于全尺寸人形机器人（Walker系列），聚焦具身大模型、工业泛化与硬件可靠性；累计研发支出近19亿元，授权专利超2985项（含1742项发明专利）。

云深处：

2023–2025年研发投入分别为3220万、3820万、8420万元（占营收64.2%、37.0%、25.0%），虽人形机器人（DR01/DR02）仅贡献82万元收入（2025年），仍持续投入“具身大模型+作业机器人”研发。

宇树科技：

2022年约2998.48万元；2023年约4995.18万元；2024年约7001.70万元；2025年前三季度：约9020.94万元（占当期营收比例 7.73%）。2022年至2025年前三季度，累计研发费用超2.4亿元。公司拟募资42.02亿元，其中约 85%（即 35.7亿元）将用于研发投入，重点投向：具身智能大模型及核心软硬件研发：计划投入超 20亿元，旨在补强机器人“大脑”（认知与决策能力）；机器人本体及核心零部件持续迭代。

银河通用：

2026年初完成25亿元融资（投后估值225亿），资金明确指向“具身大脑”大模型与工业级整机（如Galbot S1），但未公开具体研发费用；成立不足三年已实现春晚级动态任务与工厂部署。

领益智造（代工/零部件）：

计划 三年每年投入人形机器人研发≥2亿元，聚焦结构件、灵巧手与整机组装，非纯整机企业但深度参与产业链研发。

行业整体来看，2025年国内人形机器人赛道融资超511亿元（同比3.5倍），2026年仅上半年就预计会远超以上数字，资本显著向“具身大脑”（AI决策）与高性价比执行器（如灵巧手、关节模组）倾斜。

研发投入核心方向则已从“运动能力炫技”转向具身智能大模型、工业场景泛化、硬件可靠性与成本控制（如电机/减速器国产化使单关节成本从数万元降至千元级）。

不过，多数企业尚未依靠人形机器人实现盈利（优必选2025年人形收入8.2亿/总营收20亿为特例），研发仍依赖四足/轮足业务现金流或融资输血。

总之，“量产验证”的时刻已经到来——能否将高投入转化为可重复交付的订单，决定未来企业的研发可持续性。

source：优必选

人形机器人产业已从初期的概念炒作转入当前的业绩兑现周期。

当前国内人形机器人企业上市首选科创板，兼顾创业板港股，形成多层次资本化路径：

科创板（核心通道）：硬科技属性匹配度高，审核效率提升。以宇树科技为例，从受理到过会仅70余天，成为A股首家以整机为主营业务的“人形机器人第一股”，募资主要用于模型研发与智能制造基地建设 。

创业板：适合具备一定营收规模、成长性强但硬科技指标略逊于科创板的企业，如乐聚智能等已获受理。

港股：作为补充通道，适合国际化布局或VIE架构企业。卧安机器人（2025年12月）、乐动机器人（2026年5月）已登陆，阿童木机器人等正在排队

尽管企业们对上市趋之若鹜，争先恐后，但市场在经历过太多的人形“李鬼”之后也变得越来越理性，告别了纯题材溢价和炒作，估值核心锚点出现了根本性转移：

呈现出“大脑>肢体”、“盈利>故事”的特征。

说到底，以前的市场是只要一听跟人形沾边就炒作，不管这个企业自身有没有技术，能不能盈利，会不会持续……而如今，市场关注的核心锚点是具身智能“大脑”与商业化闭环。

从技术端看，估值权重从自由度、奔跑速度等“肢体”指标，转向世界模型、VLA（视觉-语言-动作模型）及算法迭代速度。

从商业端看，量产交付能力、在手订单、毛利率成为定价基石。比如宇树科技2025年的毛利率达60.13%、实现规模化盈利，这就是优秀的行业榜样。

从当前的市场估值分化逻辑来看，具备全栈自研能力（核心部件自产）、稳定B/C端场景落地（如赛力斯进入工业制造与服务接待）及持续盈利的企业，享受技术驱动溢价才能落到高估值区间。而无实质营收、仅靠概念炒作的标的，在缺乏业绩支撑和技术背书的情况下估值持续承压，最终被市场和机构逐步抛弃。

产业链重构与降本方面，资本重仓上游的核心零部件（伺服电机、减速器、传感器）企业，推动国产化率提升与供应链协同，利用新能源汽车的成熟产线将样品交付周期从欧美“惯例”的“数月”压缩至国内“通行“的"三天"，大幅降低了整机和核心零部件成本 。

2026年，国内人形机器人的产业链正经历从“定制化研发”的小众模式向标准化量产的“大生产”模式重构，降本核心驱动力已从单一硬件替代转向构型收敛、工艺革新与规模效应的三重叠加共同作用。整机价格正从“百万元”级快速下探至“十到二十万元”区间，小部分消费级的轻量机型已突破万元大关。

source：卧安机器人

降本仍然是一场系统战：

第一是技术路线的收敛与标准化。

行业正从多方案并行转向主流构型定型（如全旋转关节或少数几种混合构型）。构型收敛使得上游零部件复用度大幅提升，模具分摊成本显著降低，解决了此前因频繁迭代导致的非标定制高成本痛点 。

第二是制造工艺升级（MIM工艺普及）。

金属注射成型（MIM）成为关键转折点。相比传统CNC加工，MIM实现近净成形，材料利用率提升且生产周期压缩至秒级，综合成本降低了30%-70%，尤其适用于灵巧手齿轮、减速器壳体等复杂精密件的大规模量产 。

第三是供应链垂直整合与国产化。

头部整机厂通过投资并购向上游延伸（如自研电机、丝杠），实现80%以上核心零部件自研或深度绑定。同时国产供应链在伺服电机、减速器等领域国产化率突破70%，规避了进口授权成本，源头硬件成本较市面方案降低了30%左右 。

在整个降本过程中，主要核心零部件的进展如下：

一体化关节模组（占整机BOM成本超50%），通过电机、减速器、编码器的高度集成，良性率从85%提升至98%以上，26年成本同比下降10%-15%；

六维力/力矩传感器，降幅显著，国产头部厂家单价已从2万-3万元降至5000-8000元，一年内降幅超过60%；

灵巧手仍是降本难点，但随着自由度设计标准化及电子皮肤成本下降，高端灵巧手价格从近10万元逐步下探，目标是将单只成本压至1万元以内以支撑整机进入10万级市场；

其他核心件方面，能量密度电池包成本下降约25%；

3D视觉相机受益于消费级规模化，入门级深度相机降至千元级别。

按照目前的发展速度，随着年出货量突破万台级，预计到2026年下半年至2027年，莱特定律（产量翻倍成本降15%）将在工业级机器人中生效。当整机使用成本低于制造业工人年均成本（约8万元）时，能够实现商业化闭环。

也就是说，在消费级轻量机器人已出现“万元机”的背景下，工业级全尺寸机器人本体价格正从百万级向50万-70万元区间下探，最终的长期目标是将全尺寸机器人成本控制在15万元以内 。

尾声

目前人形机器人“大脑”都存在的问题主要有：高质量真机数据稀缺、泛化能力弱、多模态融合尚未成熟等

泛化能力弱，难以适应非结构化环境。现有VLA（视觉-语言-动作）模型多依赖特定场景训练，面对家庭等开放环境中物体位置、材质、光照的微小变化时，推理失效率高。模型缺乏对物理因果和空间关系的深层“理解”，导致新任务需重新训练，无法实现零样本或少样本迁移。

高质量具身数据匮乏。大语言模型可复用互联网文本，但具身智能需包含力反馈、触觉、关节力矩的“交互者视角”数据。且数据存在硬件依赖性，不同构型机器人间数据难以复用，采集成本高昂且效率低。

端侧算力与实时性矛盾突出。复杂大模型参数量达数十亿至千亿级，而人形机器人端侧芯片受功耗（通常<20W）和散热限制，难以支撑毫秒级多模态实时推理。模型压缩（剪枝、蒸馏）往往牺牲精度，导致控制延迟增加，影响动态平衡与操作安全。

“大脑”决策与“小脑”控制协同不畅。大模型负责高层任务规划，底层运动控制需高频响应（kHz级）。目前两者技术栈未完全打通，指令下发存在时滞，且大模型生成的动作轨迹在真实物理世界中易因摩擦、惯性等扰动而失稳，Sim-to-Real（仿真到真实）迁移成功率低。

人形机器人产业正处在一个关键的分水岭：

当“躯体”的技术成熟度已逼近量产门槛，“大脑”的智能水平正在成为决定谁能真正兑现具身智能商业价值的关键变量。

人形机器人作为“具身智能”的载体，需要在非结构化环境中实现感知、决策与执行的毫秒级闭环，最终达到物理控制高维耦合与通用智能泛化瓶颈的完美融合。其复杂和精密程度远非普通工业机器人可比。

只有“物理智能”与“认知智能”深度融合，到那一刻，人形机器人的价值才能真正显现出来——不是替代人类的物理劳动，那是工业机器人的逻辑。人形机器人终究要在人类设计的物理世界里，用人的形态去执行一切。

本文基于访谈及公开资料写作，不构成任何投资建议

本文为星船知造原创内容

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