翟威锋 王 玮
精华速览：
当前，我国人形机器人产业虽在政策、资本、需求等多重驱动下高速发展，但仍面临技术成熟度不足、商业化落地缓慢、资本短期逐利催生泡沫、产业链生态还不完善等制约因素。本文建议从加快关键核心技术攻关、商业化应用场景创新、大模型训练场建设、培育耐心资本等四方面助力人形机器人产业快速发展。
2025 年可谓是人形机器人的“破圈” 之年。从蛇年央视春晚舞台的机器人秧歌舞，到北京亦庄马拉松赛道上的机器人，再到在杭州进行的CMG 世界机器人大赛，人形机器人正从“实验室”走向各类“应用场”。当前，我国人形机器人产业在政策、资本、需求等多重驱动下高速发展，但仍面临技术成熟度不足、商业化落地缓慢、资本短期逐利催生泡沫、产业链生态还不完善等核心问题。建议从加快关键核心技术攻关、商业化应用场景创新、大模型训练场建设、培育耐心资本等四方面推动行业快速发展。
人形机器人赛道崛起，资本加速布局
（一）市场规模不断增长，未来发展前景可观
从当前来看，根据毕马威发布的报告，2024 年全球人形机器人市场规模达到20.3 亿美元。据第二届中国人形机器人与具身智能产业大会发布的《2025 人形机器人与具身智能产业研究报告》预测，2025 年我国人形机器人产量将超万台，市场规模有望达到82.39 亿元。从中期看， 根据高工机器人产业研究所（GGII）发布的《2025 年人形机器人产业发展蓝皮书》，到2030 年全球人形机器人市场销量将接近34 万台，市场规模将超过640 亿元；到2035 年，全球人形机器人市场销量将超过500 万台，市场规模将超过4000 亿元。从远期看，中国信通院发布的《人形机器人产业发展研究报告（2024 年）》预测显示，2045 年后， 我国在用人形机器人整机市场规模可达约10 万亿元级别。
（二）国内龙头企业成长迅速，行业处于“资本狂热期”
一方面，龙头企业凭借全栈技术整合和各自独特优势占据市场高地。特斯拉链（T 链）、华为链（H 链）、宇树链（Y 链）等领先供应链已成为推动人形机器人产业发展的关键力量。同时还有诸多潜力巨大的市场参与者待挖掘，如小米链、智元链等。其中，杭州宇树科技股份有限公司于2025 年7 月启动上市辅导， 计划10 月提交IPO 申请。智元机器人有限公司以21 亿元收购上纬新材63.62% 股权，通过“协议转让+ 要约收购”实现曲线上市，规避盈利要求限制。另一方面， 特斯拉、苹果、英伟达、Meta、Open AI 等全球头部科技企业纷纷发力， 京东、美团、阿里、腾讯等国内互联网领军企业密集布局，多家上市公司跨界投资，资本热度持续攀升，融资规模与频次显著提升。IT 桔子数据显示，2025 年1 月1 日至7 月10 日， 国内的具身智能及人形机器人领域共发生141 起投融资事件，其中121 起来自机器人整机厂、20 起来自机器人零部件企业。北京银河通用机器人有限公司2025 年6 月获得11 亿元新一轮融资（由宁德时代战投、溥泉资本领投，国家开发银行国开科创、北京机器人产业基金、纪源资本等跟投）， 这笔融资刷新了2025 年以来我国人形机器人行业的单笔融资额纪录，该公司两年内累计融资24 亿元。
（三）支持政策陆续出台，形成全链条协同发展模式
据不完全统计，2025 年，20 余个省份将具身智能纳入重点工作，政策覆盖“技术研发→标准制定→场景开放→ 商业化”全链条，呈现“国家战略+ 地方试点+ 资本支持”的特征，形成“目标—路径—资源”闭环。比如，2025 年2 月，北京市科学技术委员会等印发《北京具身智能科技创新与产业培育行动计划（2025—2027 年）》， 提出到2027 年底，突破百余项关键技术，产出不少于10 项国际领先的软硬件产品；培育产业链上下游核心企业不少于50 家，形成量产产品不少于50 款，量产总规模率先突破万台，培育千亿级产业集群。上海浦东发布《具身智能产业支持16 条政策》， 对核心技术攻关给予最高2000 万元支持，场景落地项目最高补贴可达亿元级。广东通过“战略定位+ 资金激励+ 场景开放+ 技术攻坚”四维政策组合，系统性推动具身智能产业发展。浙江将具身智能写入人工智能创新发展政策，要求建设行业基地、开放50 个以上应用场景。
当前人形机器人产业发展面临的挑战
（一）技术成熟度不足，关键技术突破有待加快
一是智能化水平不够高。人形机器人在执行大多数任务时，更多依赖人工操作或预编程，特别是对复杂环境中的任务或长周期任务执行能力不足。根据Gartner 技术成熟度曲线，当前的具身智能仍处于技术萌芽期。智驾和人形机器人则是具身智能最重要的两个方向，参照技术同源的自动驾驶等级分类标准（L0—L5），人形机器人智能化水平还停留在L0—L1 的初级阶段。
二是核心硬件的可靠性仍待突破。虽然核心部件的国产化率持续提高，但柔性触觉传感器、射频滤波器、高精度减速器、耐极端环境电机等关键部件仍依赖进口，导致整机成本居高不下。国产传感器在分辨率、抗干扰性等性能上亟待提升，智能芯片自主化亟待突破。硬件性能不足导致机器人运动精度受限， 影响工业场景的精细化操作。
三是软件算法在关键领域存在短板。特别是人形机器人的运动控制、环境感知、实时决策等底层技术仍处于从实验室向产业化过渡的阶段，动态平衡算法、多模态感知融合（视觉、语音、力控） 等关键技术尚未完全达到工业场景的可靠性要求。
（二）商业化落地缓慢，成本与场景适配性制约规模化应用
一是制造成本高企，投资回报周期长。从成本看，人形机器人单台成本普遍超过10 万元，而且短期内难实现成本大幅下降，远超一般中小型企业的采购与应用预算。从回收期看，当前机器人ROI（投资回报率）周期普遍超过3 年， 一定程度上影响了企业的采购意愿。
二是工业场景适配性不足，缺乏规模化验证。当下大多数具身智能公司处在Demo 演示阶段，在工业、商业等场景下的落地方案趋同，差异化不足，难以有效完成真实任务并实现高质量的商业化收入。现有人形机器人仅能完成固定工位搬运等结构化任务，在非结构化环境（如柔性生产线和物料分拣等）中故障率较高。比如在物流仓储领域，亚马逊Kiva 机器人仅支持执行“货到人” 的标准化流程，复杂包裹处理仍需人工干预。
三是消费场景渗透率有限，难以满足用户预期。对比扫地机器人的千万级出货量，家庭服务机器人年出货量偏少， 且主要提供基础对话等较为单一的功能， 与开展多任务协作的用户需求错配。
（三）资本短期逐利催生泡沫，影响产业长周期发展
一是资本密集涌入，催生估值泡沫。目前，多数初创公司虽营收不足1 亿元， 但估值普遍超营收50 倍，技术兑现能力存疑。部分企业过于依赖融资生存，融资节奏快于技术迭代速度，与营收增长存在背离，可持续性待验证。
二是缺少耐心资本，导致研发投入持续性不足。科技创业公司前期的研发投入强度显著超出传统行业，但是人形机器人技术门槛高、产业化周期长，一旦技术进步有限、无法实现产品应用场景落地，那么资本市场热度将回调。资本退出机制与技术产业化周期的不匹配是制约科技创业公司长期发展的关键瓶颈。“快进快出”的市场化风险投资虽然在某些情况下能快速实现资本增值，但对于需要长期投入的科技创业公司而言， 可能导致研发资源中断、产业化进程受阻。
三是资本结构失衡， 加剧资源错配。硬件投资过热存在风险，多数国资基金明确聚焦硬件领域，强调“投早、投小、投硬”策略。部分市场化风险投资基于商业回报和风险考量会跟投国资基金，进而导致赛道拥挤、硬件产能局部扩张。软件领域投资不足，使得企业在商业化过程中面临更大的挑战，进一步加剧了技术兑现的难度。
（四）产业链生态还需完善，数据供给瓶颈亟待突破
一是上下游产业链协同不足。由于缺乏统一的行业标准，不同厂商之间在设备接口、通信协议等方面存在兼容性问题，不利于形成开放协同的产业生态。比如， 伺服驱动器通信协议存在EtherCAT、Profinet 等并行体系，缺乏跨平台接口规范。标准化缺失导致重复开发、定制化适配等问题，压缩了企业利润空间。根据Wind 产业数据，2024 年工业机器人产业总毛利率仅25%，显著低于其他高端装备领域。
二是高质量、多样化的人形机器人数据集稀缺。不同于语言大模型可以将互联网的海量信息作为训练数据，机器人所用的具身智能模型没有现成数据可以使用。真实环境交互数据耗时且昂贵， 而仿真数据难以解决Sim-to-Real（模拟到现实）挑战，已开源的机器人数据集数据质量参差不齐且缺乏数据采集基准， 无法实现跨场景、跨任务的通用机器人训练。
三是专利壁垒可能引发侵权纠纷。根据江苏省知识产权局、江苏省知识产权保护中心共同发布的《江苏人工智能产业专利白皮书》，截至2025 年4 月9 日，全球具身智能领域的专利申请超83.13 万件，其中我国具身智能专利申请超21.99 万件，位居全球第一。但是， 日、韩、美等国家早期在工业机器人等领域有大量专利积累，在驱动系统、感知系统等领域均具有先发优势，这些国家在专利申请人排名榜单上位居前列， 这些专利壁垒可能引发侵权纠纷，需要建立专利预警机制，推动核心技术自主可控。
推动人形机器人产业高质量发展的对策建议
（一）加快关键核心技术攻关
一是加速高端核心零部件国产化步伐。聚焦规模化应用与产业链国产化， 短期内以材料创新和关键零部件可靠性为攻关核心， 加大对本土关键零部件企业的扶持力度， 降低产业链的对外依存度和生产成本， 实现从基础硬件到系统软件的自主可控和成本可控。中长期以实现智能系统的全链条突破为目标。
二是加快以人工智能芯片（AI 芯片） 研发为代表的算法突破。人形机器人的“大脑”灵活性取决于高算力、高带宽的AI 芯片与多模态大模型，要基于人形机器人特性开发专用芯片，满足“算得快” 与“传得快”的实际需求。人形机器人的“小脑”直接影响其动作是否生硬卡顿，要在运动控制技术方面下足功夫， 以实现精确控制、快速响应、动作连贯性与极端可靠性之间的平衡。
（二）加快商业化应用场景创新
一是人形机器人在复杂工业环境中的稳定性和经济性决定了其商业化进程。要不断提升技术迭代和场景适配能力， 确保人形机器人能在不同环境中自主完成高阶操作、复杂交互等多类任务。
二是充分发挥我国场景开发领域潜力巨大的优势，鼓励推动人形机器人的应用场景从工业制造向医疗护理、家庭服务、教育陪伴、养老照料等领域拓展。支持企业和用户开展场景应用探索，推动具身智能产品在智慧工厂、智慧城市、智能安防等多场景规模化落地， 全面提升人形机器人产业在国内外市场的竞争力。
（三）加快人形机器人大模型训练场建设
一是鼓励地方政府和龙头企业把训练真实、有效、好用的具身智能数据作为新型基础设施建设的重要组成部分， 因地制宜建立人形机器人大模型训练中心。开发适用于模拟真实环境的操作数据采集方案， 降低数据获取成本， 推动人形机器人实现“从1 到N”的深度应用。
二是数据是推动人形机器人技术快速突破和落地应用的关键， 要推动操作系统、通信协议、数据接口、数据分级等技术标准相统一， 实现运动控制数据与感知数据跨系统流通， 不同厂家的产品之间可以轻松实现数据交换。
（四）加快培育耐心资本
一是充分发挥国家人工智能产业投资基金等国家级基金的引领作用，引导社会资本围绕人形机器人全产业链开展投资布局，发挥耐心资本作用，提供长期稳定的资金支持，更好地匹配产业化周期。
二是在投资领域适当引导资本流向， 合理调整硬件与软件的投资比例，以确保人形机器人技术的全面发展和行业的健康运行。对估值泡沫、资本回调等可能存在的风险隐患，企业应提前作好预案，及时防范化解。
作者单位：工业和信息化部电子第五研究所