人形机器人是一种具备人类尺寸、外形特征和行动能力的智能机器人,以双腿行走或轮式底盘驱动为主要的移动方式、通过手臂和身体的协调完成功能,同时能够基于通用型算法和生成式 AI,具备语义理解、人机交互、自主决策等能力。人形机器人因其仿人结构为具身智能提供了最适配人类环境的交互接口,被认为是具身智能的最优载体,即通过将人工智能 AI 融入人形机器人物理实体,使得人工智能实现与真实世界动态感知、交互、执行的能力。在智能机器人领域中,人形机器人也因所需的人工智能技术及应用泛化度均显著高于其他类别的机器人,被认为是智能机器人的最高级形态。
科研教育 | 在人形机器人发展的初期阶段,产品功能性、可靠性存在较大进步空间,商业化应用场景尚未清晰成熟,整个行业也未进入工业化大规模批量生产阶段。在此阶段,软件算法迭代优化、核心硬件性能突破、场景应用落地等行业发展的各类关键问题有待破解。基于行业前景的乐观估计,以及抢占前沿技术高地、开展核心课题研究的需求,诸多企业和科研院校会采购行业内技术领先、具有代表性的人形机器人,用于基础理论研究和技术攻坚,从而产生科研教育的应用场景。 人形机器人在高等院校、科研院所作为科研教具使用,为研究者提供可编程、可拆解、可二次开发的开放式验证平台,尤其是面向高端科研需求的人形机器人往往搭载多模态传感器、高算力主控芯片,通过高精度仿生关节与实时力学反馈系统,不仅能够完整复现人体动力学模型,还可支撑双足步态规划、复杂环境感知、人机协同决策等前沿算法的验证与迭代,成为连接理论研究与工程实践的有效载体。
商业服务 | 在具身智能大模型技术持续提升人形机器人人机交互能力的背景下,人形机器人已在商业服务领域逐步落地。目前商业服务人形机器人主要应用在特定环境下的迎宾接待、导览讲解、互动娱乐等场景,此类场景环境复杂度低、任务流程标准化程度高,对人形机器人的运控精度和鲁棒性要求不高,且部署周期短、运营成本可控。人形机器人现阶段的运动性能、感知能力等能够匹配上述类别商业服务应用,商业服务领域已成为继科研教育场景之后出现的具有一定规模的商业应用场景。目前国内主要人形机器人厂商已实现产品在展览展厅、商超酒店等商业服务场景的应用。然而,现阶段人形机器人在该领域应用整体上仍然存在阶段性瓶颈,主要表现在功能较为单一、跨场景泛化能力相对不足,以致下游客户分布分散,商业订单多以小批量、定制化为主,未能形成规模化放量。 从未来发展来看,商业服务场景市场空间的拓展,还需具身智能模型持续升级,通过融合更强的环境感知、意图理解与自主决策能力,突破现有局限,逐步拓展至酒店智能接待、展厅智慧导览、零售门店服务、餐厅自动送餐、仓储货架分拣、商品配货等需求量更大、品类更丰富的商业场景,实现更广泛的规模化应用。值得关注的是,现阶段行业内人形机器人数据采集中心逐步投入运营,有望通过复刻标准化场景、采集高质量真机数据,持续升级运控和感知能力,提升人形机器人对多样化场景的适应性,加速在商业服务场景中的泛化应用。。
数据采集 | 数据采集的应用领域源于具身智能模型训练的需求。数据训练对于人形机器人发展的重要性具有深刻的底层逻辑——人形机器人是“在真实非结构化物理环境中自主完成类人任务”的智能工具,其自主作业能力的实现,高度依赖 AI 大模型能力。而无论 AI 模型的框架和范式如何,其“输入—输出映射关系”的建立,都离不开海量数据训练的支撑。 模型训练的数据来源可分为互联网数据、仿真数据与真实世界数据三大类,人形机器人的物理实体属性,以及需适配多样化真实场景的任务目标,决定了互联网数据与仿真数据不足以支撑人形机器人对丰富广泛的物理规律的学习,因此,构建大规模、高质量、跨场景的真机数据生态,是人形机器人走向实用化、落地多样化场景的关键路径。
工业制造 | 人形机器人应用于工业制造领域,是社会规模化生产从“结构化自动化”向“非结构化自主化”跨越的必然选择,有望成为破解工业生产全自动化“最后一公里”难题的最有效路径。现代社会生产一直在追求自动化和智能化,以期持续提高生产效率。在此过程中,各生产主体在标准化作业场景中已实现自动化生产设备以及工业机器人、协作机器人的规模化使用,而非结构化、高动态、多任务协同的作业场景则成为企业实现全面柔性制造的核心瓶颈和全自动化生产最后的“盲区”。人形机器人恰好能凭借全域移动能力、全向灵巧操作能力、多模态环境自适应能力填补这一空白。人形机器人在工业场景普及和应用,与工业机器人、协作机器人协同合作、融合互补,将成为完成工业生产全流程的自动化、智能化闭环的关键步骤。
家庭服务 |家庭服务场景,将成为人形机器人应用数量最多、覆盖范围最广、市场容量最大的领域。人形机器人的技术特性与物理属性,决定了其有望成为家庭服务场景最具通用性与适配性的智能工具。全球老龄化进程持续加速,家庭劳务缺口持续扩大,传统家电及专用服务机器人(如扫地机器人、清洁机器人等)仅能完成单一、固定任务,而具备强泛化能力的人形机器人具备多任务集成的能力,匹配家庭“一站式服务”的核心需求。例如,面向独居老人群体,人形机器人可同时实现服药定时提醒、跌倒智能监测、日常情感陪伴、家务辅助执行等复合功能,这项综合服务能力,是任何单一功能专用设备都无法替代的。家庭场景用户需求呈现高度的广谱性与多样性:从儿童教育陪伴、成人家务减负、病患康养护理、老人健康照料,不同年龄层、不同家庭结构的用户均存在明确且差异化的需求。家庭任务的“碎片化、非结构化、多类型”特征,对人形机器人提出了通用感知、智能决策、灵活执行的全方位能力要求;而家庭场景的独特性,还在于其不仅需要机器人完成物理层面的服务任务,还需满足自然交互、情感陪伴的深层需求。人形机器人的类人形态设计,结合面部表情模拟、自然语音交互等技术,更契合人类的社交认知习惯,能够实现更高效的沟通与互动。这些优势,是受形态限制的专用服务机器人难以比拟的。
其他领域 | 随着人工智能技术的持续迭代与深度赋能,人形机器人的应用边界将进一步拓展,深刻重塑人类社会的生产组织模式与生活服务形态。除上述主要的应用领域外,人形机器人的核心价值还体现在高重复性、高危险性劳动场景的人力替代上,可广泛覆盖消防救灾、电网巡检、应急救援、安防巡逻等传统人力难以胜任或风险极高的领域,这些领域属于有别于常规场景的特种场景。特种场景对人形机器人的环境适应性、任务可靠性、极端工况耐受能力提出严苛要求——不同于常规场景的温和环境,特种场景中常面临高低温、易燃易爆、高空作业、复杂地形等极端条件,而人形机器人凭借类人运动结构、多模态感知能力与自主决策体系,能够深度适配此类复杂环境的非结构化场景,展现出专用设备或一般服务机器人难以比拟的特殊场景执行优势。例如,在工业园区运维中,人形机器人可替代人工进入有毒害、高电压等风险区域,完成设备巡检、异常排查等任务;在消防救灾场景中,可深入火场核心区域,实现火情探测、被困人员搜救等高危作业,大幅降低人员伤亡风险等。
借助人工智能技术,构建出四大核心模型:
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应用场景持续探索和拓展,商业化进程加速
在人工智能技术持续发展、算力基础设施加速完善的趋势下,人形机器人在2022 年后迎来快速发展期,国内外企业在运动控制算法、多模态大模型和硬件结构等核心领域持续探索突破,推动行业快速发展。总体来看,在行业产品的初代阶段,人形机器人以科学研究为主要落地场景,客户主要是从事人形机器人相关软硬件研究的高校和科研机构,随后逐步渗透至结构化程度较高的特定商业服务场景。 在技术发展和场景应用需求的双重推动下,国内外部分主要企业平均以每年一次的速度进行产品迭代,目标指向工业生产的应用场景,加快在工业场景的探索和应用尝试。譬如,特斯拉通过官方渠道展示其旗下 Optimus Gen2 在汽车超级工厂内以“正式员工”身份自主完成领取工牌、分拣电芯及搬运物料等任务;FigureAI 亦在官网宣称其旗下 Figure 02 在宝马工厂实现了连续 10 个月的金属板装载作业。 此外,国内各级政府纷纷出台具身智能、人形机器人相关产业支持政策。在真机数据对行业技术发展、产业生态演进的重要作用日益凸显的背景下,2025年以来多地政府建设人形机器人数据采集中心,并将其作为行业发展的基础设施开展运营。数据采集中心成为人形机器人行业新的市场采购力量,不仅在产业链创造了增量市场空间、激发了市场活力,也从数据供给侧激活产业创新活力,加速人形机器人技术发展及在更广阔市场的场景落地应用。 随着运动稳定性、灵活度、负载能力、感知能力等方面的提升,人形机器人在多种应用场景持续探索,在科研教育场景之外,目前也已逐渐进入商业服务、数据采集、工业制造等更多领域,行业覆盖面持续拓宽,商业化订单数量也随之增加。从国内主要厂家公开宣告及行业公开的中标信息来看,2025 年人形机器人行业订单数量与订单规模均有大幅增加。2025 年被普遍认为是人形机器人行业商业化“元年”,期间行业的各项突破为后续发展奠定了坚实基础。随着技术进步和场景应用探索的深入,未来商业化进程有望持续提速,迎来规模化发展新阶段。
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生产成本持续降低,行业量产推进加速
2019-2023 年,人形机器人行业整体处于研发攻坚和小批量试产阶段,由于核心零部件缺乏规模化生产支撑,全球人形机器人厂家普遍面临零部件成本较高的问题。对于国内人形机器人厂家来说,该阶段伺服电机、精密减速器、六维力矩传感器等核心零部件高度依赖进口,进一步推高生产成本;叠加初期研发成本较大,企业运营成本居高不下,一定程度上阻碍了人形机器人的商业化和产业化进程。 得益于我国完备的工业基础和齐全的产业链体系,人形机器人核心零部件具备良好的发展基础。2024-2025 年,国内供应链相关企业与人形机器人厂商深度协同,在关键零部件研发与选用、软硬件整合、本体设计以及应用场景开拓等方面实现突破,基本上打破供应链上游核心零部件的进口垄断格局,同时下游需求增加开启量产规模效应,使得成本大幅下降。 从行业主要厂家的产能和出货量来看,2025 年相比 2024 年均有大幅增加,2025 年被普遍认为是人形机器人行业的产业化“元年”。未来,随着技术持续迭代升级、生产成本进一步下行、应用场景不断开拓,预计人形机器人行业量产进程将持续加速。
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行业技术体系逐渐完善,全栈技术布局构建竞争壁垒
人形机器人的技术竞争已从单一环节突破转向全栈体系化比拼,头部企业正构建涵盖运动控制、硬件结构、感知决策、人机交互等多维度的核心技术体系,推动行业持续向前发展。“大脑—小脑—本体”的全栈技术布局成为头部企业构筑竞争壁垒的关键。 在运动控制领域,企业通过迭代步态规划算法、优化关节驱动方案,持续提升人形机器人的运动稳定性与环境适应能力,夯实多场景商业化应用基础。运动控制技术的成熟,需长期的技术积累与丰富的真机实测验证,是行业企业核心竞争力的重要基石。硬件层面,在产业链协同发力下,核心零部件加速技术迭代与国产化水平提升,性能亦稳步提高,有效带动整机综合性能优化与生产成本下行,助力产品规模化落地。 感知决策与人机交互领域,多模态融合感知技术成为主流方向,通过多类传感器协同工作,结合大模型的决策能力,实现对环境多样信息的理解和决策。同时,多模态大模型通过真机数据训练升级,深度赋能人形机器人的任务理解与泛化能力,大幅提升人机交互体验。 随着 AI 大模型与机器人本体的深度融合、运动控制算法持续迭代,人形机器人将实现“感知—决策—执行”全方位升级,企业核心竞争力将从单一维度的技术比拼转向“软硬协同+场景适配”的综合能力较量,为行业高质量发展注入持续动力。在此趋势下,行业头部企业也纷纷抓紧全栈技术布局,抢占未来市场竞争先机。公司在巩固运动控制算法领先优势的同时,深入关节模组和本体结构设计的研发,持续推动降本,并强化具身智能大模型链路优化与开发,推进具身智能数据生态体系建设,通过全栈技术能力的系统性构建,为未来参与市场全面竞争奠定坚实基础。
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产业链深度协同,行业生态布局成为长期竞争关键
人形机器人行业的发展已从单一企业的技术攻坚,迈入全产业链协同共进的新阶段,“上下游联动、跨领域融合、生态化布局”成为行业普遍现象。当前,以人形机器人本体厂商为核心,上游核心零部件供应商、中游软硬件集成商、下游应用场景方已形成紧密的协同网络,围绕技术研发、产品迭代、集成量产、场景落地等深度合作,加速产业资源的优化配置。 从产业链协同来看,与上游核心零部件企业的深度合作,加速了国产化进程,不仅降低了本体厂商的成本压力,还通过联合研发模式,推动关键零部件的性能迭代与定制化适配。与下游企业的深入合作,使人形机器人切实深入应用场景、获取真实场景数据、把握实际需求,推动解决方案落地。软硬件企业的协同也在发力,AI 算法厂商与机器人本体厂商深度合作,将多模态感知、决策等技术快速集成应用至本体厂商,推动“大脑”技术进步;同时,政府发起设立数据采集中心,打造行业数据生产的基础设施,为行业长期发展夯实数据底座。 生态化布局已成为头部企业抢占竞争高地的核心策略。国内外主流厂商不再局限于人形机器人整机产品的研发与产销,而是积极构建涵盖算法、硬件、场景、数据的全生态体系,通过开放算法及数据平台、提供开发者工具包,吸引第三方开发者参与任务场景的应用开发,丰富人形机器人的产业生态;通过与场景方建立长期合作,打造标准化的解决方案并快速复制推广;通过布局数据采集与训练中心,积累多场景数据资源,为技术迭代提供支撑。 长远来看,行业竞争将从单一产品性能比拼,逐步转向产业链整合、生态构建及长效运营能力的综合竞争。公司通过供应链协同、多元场景实测、开源数据生态共建,系统性打造生态化竞争壁垒,持续巩固并扩大竞争优势。


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