人形機器人未來十大趨勢

2025年人形機器人產業大爆發，正加速從技術探索邁向商業化應用階段，市場預測到2030年其規模有望達到千億元級別，前景無限廣闊，屬於第四次科技革命的引領力量之一。行業正進入規模化落地的前期。
人形機器人產業化基石是核心硬件降本加速，成本是規模化的核心前提。當前，產業鏈在電機、減速器等核心硬件上的降本進程正在加速，整機廠商更能在產品性能與市場可接受價格之間找到平衡點。
人形機器人產業應用雙線並行：B端率先落地，C端培育市場。B端在工廠、商用服務等場景率先突破，尤其是在汽車製造和3C電子等工業領域，以優必選為代表的廠商已進入工廠進行實訓，從測試走向小批量應用。C端消費市場隨着「萬元級」產品的出現開始被激活，雖然現階段主要滿足用户的情感和新奇體驗，但已有效激發了市場的長期潛力。
人形機器人技術研發的焦點正在變化，從單體智能到多機器人協同。一方面，行業從追求單體機器人的智能化，轉向探索多機器人之間的協同作業與羣體智能。另一方面，「類人」靈巧手的高精度操作與全身運動控制算法的優化，依然是提升機器人實用性的核心技術挑戰。
隨着產業的成熟，人形機器人的商業模式也在進化，未來從銷售硬件到提供綜合服務。類似於汽車行業的「4S店」綜合服務模式開始出現，標誌着行業正從單純的機器人設備銷售，向提供包括維護、培訓、內容更新在內的全周期服務轉型。
人形機器人企業「百花齊放」，市場競爭格局初步形成。整機廠商在京、滬、深等地已形成三大產業高地，同時，資本市場成為競爭的關鍵變量，繼優必選上市后，宇樹科技、智元機器人等企業也開啟了IPO進程，資本的注入將直接影響各廠商的研發投入和市場擴張速度，從而決定未來的行業排位。
本報告深度剖析了未來人形機器人產業的十大關鍵趨勢。

第一大趨勢：人形機器人關鍵模組優化、產業降本提速

長期看，人形機器人的商業化鋪開，核心硬件工程進步和降本是關鍵。
目前的人形機器人工作效率低，在操作精度、靈活度和協調程度方面遠不及人類，且成本高昂。以特斯拉Optimus為例，一臺價格在5～6萬美元，在汽車車間工作的平均速度只有人類的20%～30%，簡單動作上勉強能到人類速度的60%，但長時間后也會因關節過熱而降頻。雖然通過複雜的設計協同人形機器人可以完成各種動作，但以目前的工程水平和靈巧手技術，在自由度、複雜度和平滑程度方面還遠達不到要求。
突破應用場景鋪開瓶頸的關鍵在於核心部件優化和降本，材料、傳動、傳感是具身智能體的三要素。
具體來看核心部件分為六大類：關節模組與驅動系統（無框電機、空心杯電機）、靈巧手、輕量化材料（PEEK樹脂、鎂合金）、減速器（諧波減速器）、感知系統（視覺、激光雷達、慣性測量）、計算平臺（又分為基礎控制和高性能模塊），其中前三者合計成本佔比超 60%。
從設計角度看，降本的實質是平衡性能、重量、使用壽命等重要因素的過程。從產業發展角度，實現關鍵部件降本加速首要是供應鏈進步：
先有標準化的自主部件供應體系建成，從源頭降低供應鏈的整體成本。再是從製造工藝角度優化，優化關節內部結構設計，採用模塊化和通用化的設計思路，提高集成度，保障關鍵部件的質量和可靠性、才能使落地進程加快。

第二大趨勢：B端工廠、商業等服務場景大定開啟，各種應用場景加速探索

工廠場景是最先可能大規模商用的場景，仍然在不斷探索中，長期看，是人形機器人在B端最大的營收來源。工業落地的邏輯日益清晰:以優必選為例，其將當下重點攻克的工種技能收斂為搬運、分揀和質檢三個，即瞄準員工流失率高、管理難度大，工作重複且環境相對艱苦的痛點崗位，作為人形機器人的優先試水點位。
中美人形機器人在B端的落地進展，車廠、物流廠、3C製造廠是業內共同瞄準的場景。
美國Agility拿到工廠場景的實質訂單。2024年6月，Agility與全球物流巨頭GXO簽署了一份多年期合作協議，正式商業化部署人形機器人，該協議也成為業界首個機器人即服務（RaaS）人形機器人部署。
中國的優必選工業人形機器人Walker S系列已進入吉利汽車、一汽-大眾青島分公司、比亞迪、北汽新能源、東風柳汽、極氪、一汽紅旗、奧迪一汽等工廠進行實訓和應用，主要執行搬運、分揀、螺絲擰緊等任務。優必選旨在通過在汽車廠等高端製造業的實訓，解決勞動力短缺問題，並探索人形機器人在供應鏈中的大規模協同應用，還正在推出面向智能製造場景的工業人形機器人Walker S2，搭載智能體技術Co-Agent，集成靈巧手與仿生手臂，支持自主換電等高難度動作。

相比於工廠場景，商業服務也是人形機器人的一大場景。利用到的是交互屬性，價值點在於眼球經濟，吸引顧客、提升留存時間和到店體驗感等，商業服務訂單正在成為我國人形機器人企業在B端的重要營收點。
今年，我國人形機器人企業的商業服務場景訂單迎來了初步爆發。2025年6月，智元機器人和宇樹科技共同中標中移（杭州）信息技術有限公司2025年至2027年人形雙足機器人代工服務採購項目，預期將用於營業大廳的客户接待等營銷類場景；中標金額1.24億元，目前在國內人形機器人企業訂單中是較大的一筆。

第三大趨勢：C端價格下探，以撬動海量市場，情緒價值暫且是最大賣點

消費級人形機器人定價來到4萬以內，政策補貼同步啟動催化C端消費。
相比於數十萬元級別的面相科研端和企業端的人形機器人，整機廠開始推出萬元級的型號以撬動C端市場，定價已進入3-4萬區間。以松延動力、宇樹科技和天鏈機器人為例，這些直接面向C端的人形機器人產品具備小型化的特徵，站立高度約1.2米、重量約25kg。其中宇樹科技7月份發佈的第三款人形機器人Unitree R1，以3.99萬元售價開啟預售，而前兩代人形機器人產品H1系列和G1的定價基礎分別為65萬和9.9萬。
政策端，北京經開區在8月2日-17日舉辦全球首個機器人消費節「E-TOWN機器人消費節」，推出包括機器人4S店等四大消費場景，推動機器人面向B端和C端的銷售，其中C端消費者最高可獲1500元購買補貼。

To C，人形機器人實用屬性尚不完全成熟，但情緒價值創造了賣點。儘管人形機器人面相C端的終極願景是成為家居生活及養老陪護的實用幫手，但目前在技術成熟度上尚不足支撐，按業內説法，可預期的時間需要3-8年。
雙足人形天然具備更強的互動感與科幻感，在實用性不足的當下，對C端消費者而言其定位更像高科技玩具。短期，人形機器人將繼續以動作表演、情感陪伴和社交互動為主打，通過情緒價值帶動C端市場。長期來看，隨着硬件本體的成熟以及AI泛化能力的提升，其實用屬性將逐步兑現，最終在C端實現從玩具到家庭幫手的轉型。

第四大趨勢：多機器人智能體協同工作

從第一性原理出發來看，人類社會的分工和協作帶來了效率提升，機器人在各場景替代人的過程中，也勢必會形成集羣、分工、協作的特性。這一趨勢正在形成，背后不僅是單一機器人能力瓶頸的凸顯，更是需求場景的複雜化所導致。現實中的各類任務，比如：機器人有望最先推廣的精密裝配製造、大型倉儲物流、災害現場搜救，通常都具有空間分佈廣泛、工序流程漫長、動態變化迅速、操作類型繁雜的特徵。
單個機器人受限於活動範圍、感知視角以及算力負載上限等因素，難以完成複雜度高的任務。因此，通過多臺機器人深度配合形成「機器人羣體智能」，實現更高層次的自主性是生產場景應用的趨勢。
在技術層面，多機協作的挑戰在於打造羣體智能的「認知對齊」與「行動協同」。這要求單個機器人不僅能借助多模態感知（如視覺、力覺、空間聽覺等）精準理解自身任務與局部環境，還能通過抗干擾通信和分佈式計算框架，實時共享環境認知、任務進度與異常事件，達成羣體層面的共識。
共識能從根本上減少「溝通成本」。體現在機器人應用的技術層面，就是能在無集中式調度的情況下，依據預設規則、強化學習策略或即時協商來自主分解任務、角色，再精確協調運動軌跡並同步操作節奏，最終實現 「1+1>2」 的總體效率提升。
人形機器人從單體智能邁向羣體智能是重大產業轉折點，最終將導向深度協同、高效自主的人機協作新生態。長期來看，多機協同的發展要面臨的主要問題還是大規模系統調度的複雜性。人可以實現這一點是因為「生物智能」存在，生物智能具有通用性，而「人工智能」還不具備完全通用性，因此對複雜任務的集羣協作只能採取預設規則和強化學習來實現。這大幅限制了多機協作的應用場景，目前從產業落地角度看，多機協作的價值還是在於限定空間的領域，比如倉儲物流、電力巡檢、危化品處理、精密製造。

第五大趨勢：靈巧手需要達到「類人」級別

靈巧手是人形機器人直接執行「類人操作」的核心部件，對響應精度和速度、重量、體積、流暢性等各個方面要求極高。
對比來看，由於人手構造與運作極為複雜，目前尚無法完全解析和精準複製，且人與機器在運動、感知、控制的根本方式上存在差異，導致過去的機器人手難以達到人手般小巧靈巧、適應多樣環境。
當前靈巧手的技術難題主要集中在硬件和軟件兩大維度。
硬件方面，高自由度設計與緊湊結構之間存在衝突：一方面需要在有限的空間內整合傳感、驅動等大量必要組件，實現足夠的力量與快速精準動作的精妙平衡。同時還要對重量和體積進行有效控制，確保靈巧手符合「靈巧」標準。業內選擇之一是採用特斯拉靈巧手方案，將電機后置以緩解空間壓力；或者是採用自主方案，對廠商的集成能力要求更高。
在軟件層面，靈巧手需要實現高自由度的運動控制與精準的力反饋調節，這對算法的實時性、可靠性提出了極高要求。特別是在複雜環境下，如何實現多指協同、自適應抓取與精細操作，成為關鍵挑戰。當前主流方案依賴深度學習與強化學習技術，但數據獲取困難、訓練成本高昂，同時面臨泛化能力不足的問題。此外，硬件與軟件之間的協同優化也亟需突破，以實現更高水平的靈巧操作與自然交互。
靈巧手的技術路線分為以特斯拉Optimus為代表的傳統路線，採用 "蝸桿 + 腱繩" 方案；以及未來可能是發展"絲槓 + 腱繩" 方案。技術方案的迭代遵循的是兼顧結構強度、重量、精度控制、使用壽命這四大核心要素，目前來看國內廠商在多技術方案嘗試上取得了成果，如因時機器人、靈心巧手、曦諾未來三家或成長為產業上游供應商。

第六大趨勢：克服數據障礙，運動算法迭代

在長期層面，人形機器人發展最大的阻礙是訓練數據瓶頸和運動控制算法的不成熟。在這兩方面的進步依賴於多模態的視覺模型發展，以及VR技術進步帶來的訓練數據。
人形機器人的AI訓練難度遠超大模型，大模型可以通過數據集擴大實現「舉一反三」，但人形機器人需要和物理世界交互的稀缺多維數據，通常由人為穿戴VR設備來採集，效率低且成本高。
在人形機器人訓練數據採集領域，當前存在兩種典型模式的突出問題。一方面，依賴人類穿戴 VR 設備進行動作捕捉的方式效率極低：單套高精度動捕設備成本就超過百萬元，且只能採集預設動作，難以覆蓋摔倒、突發碰撞等關鍵的長尾場景；更關鍵的是，這種方式因缺乏真實物理反饋，極易導致採集的數據出現失真問題。
另一條路線是仿真模擬訓練，通過讓AI學習互聯網數據來生成視頻訓練機器人。但這條路線的難度也高於VR採集，雖能在一定程度上規避硬件設備的限制，卻陷入了「真實性陷阱」：現有物理引擎對柔性物體、流體和非剛性接觸的模擬精度明顯不足，而基於視頻生成的3D 場景往往只是外觀逼真，其核心物理參數與現實通常存在嚴重偏離，這直接導致通過此類數據訓練出的策略，可能在仿真環境中表現優異，但在真實世界中卻會完全崩潰。
長期看，構建仿真環境所必需的精準物理參數是最關鍵因素，也是未來打破訓練數據制約的攻堅點。

第七大趨勢：機器人綜合服務模式4S店興起

「4S 店」代表的是一種綜合服務模式，涵蓋從整體銷售（Sale）、零配件（Spare part）、售后服務（Service）、反饋（Survey）四個維度。人形機器人從部署、使用，到維護、升級的複雜性遠超汽車，也因此對服務體系的專業化、標準化、場景化要求也更高。例如，優必選設立的體驗店就是一種原型，通過場景化演示直觀展示Walker X能力。
可以預見的是，人形機器人的大規模應用離不開這樣的綜合服務模式興起和渠道擴張，甚至是打造「5S」的渠道服務（包含軟件生態訂閲Subscription）。傳統的汽車研發、銷售和售后分離的模式，是無法滿足今后用户對機器人的精細化、定製化場景需求，尤其是在C端市場。因此，對「4S 店」生態的升級，融入定製化的軟件需求，或許是打通產業鏈閉環、放大機器人產品價值的關鍵。
這種綜合服務模式興起的意義不僅是渠道延伸，更是一種交付模式的革新。汽車只覆蓋了生活的部分場景，而人形機器人或許能覆蓋方方面面，因此人形機器人的全生命周期價值和服務更重要，通過訂閲制或新的付費模式形成和用户的深度綁定，形成「售賣單一設備」進化為「交付未來和體驗」成為一種心智上的變革，為萬億級市場的爆發奠定生態基石。
從產業格局來看，除了主機廠自建渠道體系外，第三方專業服務商、區域性運維開發者或加入新生態。類似於汽車后市場的獨立維修認證和第三方配件體系，可能也會在機器人領域出現。
目前面臨的挑戰主要在於C端市場還未興起、品牌服務標準的缺失。而值得關注的是政策層面也開始重視機器人標準制定、檢測認證與回收體系的構建。這一進程不僅將加速機器人的普及滲透，還將孕育出一個涵蓋硬件維護、技能開發、數據運營的龐大智能體經濟新生態。

第八大趨勢：競技賽事成為人形機器人性能驗證的關鍵舞臺

競技賽事正日益成為驗證人形機器人性能不可或缺的關鍵舞臺。人形機器人賽事的價值遠超「競技秀」，它們提供了在實驗室難以復現的、公開透明的標準化測試環境，其產生的海量性能數據是迭代優化的寶貴資產。
同時，賽事也揭示了明確的技術攻堅方向，是推動人形機器人從實驗室走向規模化應用的強大催化劑。
2025年4月亦莊人形機器人半馬開啟了人形機器人從實驗室到競技賽場接收壓力測試的性能驗證新階段。彼時僅6臺機器人完賽的結果，清晰揭示了在電池能量密度、硬件可靠性和複雜環境自主決策方面的瓶頸。
而WRC大會后於8月14到17號緊接着舉辦的世界人形機器人運動會則將競技維度全面拓寬。16個國家280支隊伍、500余臺機器人蔘賽，比拼從耐力延伸至速度、爆發力、精準操作與協同協作等多元層面。宇樹科技的機器人在1500米項目中以6分34秒40的成績碾壓奪冠，並創造了4.78米/秒的速度紀錄；北京人形機器人創新中心的「具身天工Ultra」則以21.50秒的成績斬獲全球首個百米冠軍，其全程無需人工干預的全自主導去航模式尤為亮眼。此外，立定跳遠1.25米、原地跳高95.64釐米、機器人足球賽中的自主對抗以及物料分揀誤差小於0.1毫米等表現，均從不同角度印證了算法優化、傳感器融合和精細控制方面的進步。

第九大趨勢：整機廠百花齊放，產業格局初現雛形

中國人形機器人產業正迎來一個「百花齊放」的繁榮發展期。儘管產業整體仍處於商業化早期，核心技術路線尚未完全收斂，但這並未阻擋各類玩家的積極湧入。從科研機構到初創公司，再到跨界巨頭，不同背景的參與者紛紛佈局，共同繪製出一幅多元化、競爭與機遇並存的產業全景圖：
一方面，多元化參與主體，背景各異、優勢互補，入局的整機廠商背景極為豐富。
一是學院派與科研派代表，以國家級創新中心（如北京、上海人形機器人創新中心）和頂尖高校科研團隊為代表，他們在運動控制、人工智能等底層核心技術上擁有深厚積累，是原始創新的重要策源地。
二是明星初創公司，如智元機器人、宇樹科技、逐際動力等，這類通常由行業領軍人物或資深技術專家創立，特點是技術路徑清晰、融資能力強、產品迭代速度快，是推動產業加速發展的中堅力量。
三是傳統機器人企業，部分在工業機器人或服務機器人領域已有建樹的企業，利用自身在供應鏈、工程化和市場渠道上的優勢，切入人形機器人這一新賽道，尋求新的增長曲線。
四是跨界科技巨頭，如小米、華為等科技公司也在積極佈局。它們憑藉在AI、操作系統、硬件生態和品牌影響力上的優勢，試圖重新定義人機交互的未來。
另一方面，人形機器人企業在地理分佈上呈現出高度的集聚性，形成了以北京、上海、深圳（大灣區）為核心的三大產業高地。
北京依託頂尖高校和科研院所的密集優勢，成為人形機器人「大腦」（AI算法、操作系統）的研發重鎮，創新資源和人才儲備充足。
上海：憑藉其雄厚的工業基礎、豐富的應用場景，在機器人的「身體」（精密製造、關鍵零部件）和商業化落地方面具備獨特優勢。
深圳及大灣區： 擁有全球領先的電子信息產業鏈和硬件供應鏈生態，為機器人產品的快速迭代和成本控制提供了土壤，成為硬件創新的高地。

第十大趨勢：第一梯隊開始衝刺IPO，未來競賽下半場的關鍵門票  

2025年成為人形機器人整機廠登陸資本市場的關鍵窗口期。
繼優必選2023年登陸港交所成為中國人形機器人第一股之后，隨着年初以來具身智能產業的空前熱度，宇樹科技、智元機器人兩大第一梯隊整機廠開始衝刺A股IPO。其中宇樹科技於今年7月開啟IPO輔導，智元機器人也於7月宣佈將收購科創板上市公司上緯新材63.62%股份，被市場認為是其獲取A股上市平臺的舉措。   
同屬第一梯隊，宇樹科技和智元機器人在技術重心上有所不同，但在商業化方面都有亮眼表現。
宇樹科技的技術重心在對硬件本體的自研開發，而智元機器人的技術重心在於對機器人「大腦」部分，即對大模型的研究。宇樹科技出色的硬件能力從機器狗時代延伸到人形機器人時代，其自研電機、減速器、控制器、激光雷達等機器人核心零部件和感知及運動控制算法，機器狗以約70%的市場份額領先全球；而這波人形機器人浪潮中，宇樹的H1和G1兩款產品的硬件本體性能也很突出，成為眾多科研教育機構二次開發的主要選擇。智元機器人則具備突出的大模型能力，其通用具身基座大模型GO-1，在倒水、清理桌面等五種任務中成功率較行業平均提升32%。
在商業化方面，宇樹科技2024年人形機器人交付量達1500台；工廠方面與吉利、蔚來達成試點合作。智元機器人的人形機器人產品形態有足式和輪式兩種，其中輪式的商業化較快，已與富臨精工簽署數千萬元合作訂單。足式方面，與比亞迪、上汽達成合作。

風險提示: 投資涉及風險，證券價格可升亦可跌，更可變得毫無價值。投資未必一定能夠賺取利潤，反而可能會招致損失。過往業績並不代表將來的表現。在作出任何投資決定之前，投資者須評估本身的財政狀況、投資目標、經驗、承受風險的能力及瞭解有關產品之性質及風險。個別投資產品的性質及風險詳情，請細閲相關銷售文件，以瞭解更多資料。倘有任何疑問，應徵詢獨立的專業意見。