一臺人形機器人，到底要工作多久才能回本？

來源：虎嗅網

本文來自微信公眾號： 具身志 ，編輯：|仲慶元，作者：越十三

報道提要

人形機器人公司開始公佈價格、工時和任務量，但這些數字還沒有在同一個真實項目里組成一張完整的經濟賬，換言之，機器人有了考勤表，還沒有工資表。

近日，美國人形機器人公司Agility Robotics在一份上市文件中，進一步拆開了下一代人形機器人產品Digit的成本。

機器人本體約20萬美元，一次性部署約2萬美元，此后軟件和維護每年約3.6萬美元。按照五年使用期計算，一臺機器人的總成本約為40萬美元。

Agility還給出了一個更吸引人的答案：按照公司的規劃模型，客户大約1.1年可以收回前期資本投入。

一家準備上市的人形機器人公司，開始把機器人的勞動能力寫進上市文件，試圖證明機器人不僅能工作，還想告訴大家這份勞動究竟值多少錢。

不過，支撐這個答案的，是一張寫進模型的未來考勤表：Digit每周工作約120小時，連續使用五年，最終提供約31000個小時的工作時間。

與此同時，過去幾個月里，人形機器人Figure在寶馬工廠公佈了1250多個運行小時，星動紀元的機器人把物流處理效率從約100件提高到1200件每小時，智元和優必選也開始公佈機器人連續作業和累計工時。

人形機器人正在留下越來越詳細的考勤記錄。但價格、有效工時、人工介入和實際節省，仍然沒有在同一個項目里同時出現。

換言之，機器人有了考勤表，還沒有工資表。

上市文件里的一張理論工資表

Agility走到上市門口，是這筆賬得以被看見的背景。

今年6月，Agility宣佈與特殊目的收購公司合併，交易給予公司25億美元的交易前股權估值。交易完成后，合併后的公司計劃以「AGLT」為股票代碼上市。

按照Agility當時披露的數據，Digit已經在9個客户設施相關的部署中累計運行超過65000小時，Digit v5還獲得了超過3億美元的多年訂單。

對一家準備接受公開市場審視的機器人公司來説，機器是否能夠移動料箱已經不是唯一的問題。投資者還需要知道，它將如何定價，又能為客户創造多少經濟價值。

Agility在6月的投資者材料中給出了1.1年的回本測算，9月4日提交的證券文件則進一步拆開了成本。

按照公司的直接購買方案，一臺Digit本體約為20萬美元，一次性部署費用約2萬美元，此后軟件和維護每年約3.6萬美元。按五年使用期計算，客户總支出約為40萬美元。

作為對照，Agility假設一名工人的完全用工成本為每小時30.5美元，並且每年上漲5%。如果Digit每周工作120小時，五年下來可以提供約31000個小時的勞動，對應的等價人工成本約為110萬美元，潛在淨節省約67萬美元。

但這些數字都是示意性估算，建立在公司對產品性能、商業模式和未來事件的假設上，實際合同仍需單獨談判。

1.1年的算法也比表面看起來簡單。

如果Digit每周工作120小時，並且每一個小時都能替代30.5美元的人工，它第一年對應的人工價值約為19萬美元。Agility用約20萬美元的機器人前期資本支出與這部分勞動價值比較，得到約1.1年的回收時間。一次性部署費用，以及軟件和維護等后續支出，並沒有被完整納入這項回本口徑。

所以，1.1年不是客户已經跑出來的成績，31000小時也不是Digit已經完成的職業生涯。它們共同構成的是一張未來排班表：機器人必須穩定上班，並且把這些時間真正變成人力替代，這套模型才能成立。

Agility已經提供了一張相當具體的理論工資表。現在缺少的，是一名真實客户把採購支出、停機記錄、有效工時和實際節省一起擺上桌。

機器人的考勤記錄越來越長

如果只看機器人的工作記錄，行業確實已經向前走了一步。

今年2月，寶馬公佈了Figure 02在美國南卡羅來納州工廠的生產數據。整個部署項目採用每天10小時、周一至周五的運行安排，累計留下超過1250個運行小時，搬運了9萬多個鈑金件，參與超過3萬輛BMW X3的生產。

機器人什麼時候上班，上了多少小時班，搬了多少零件，都開始被一項項記錄下來。工廠對它的要求，也不再只是完成一次漂亮的演示。

Figure披露，這項任務的總節拍目標是84秒，其中上料環節為37秒；每個班次的正確放置率目標超過99%；人工暫停或重置機器人的目標，則是每班0次。

這組指標解釋了為什麼「運行時間」並不天然等於「有效工作時間」。

機器人即使在工位前站滿10個小時，只要跟不上節拍、放錯零件，或者需要人反覆處理異常，這10個小時就不能被算作10個小時的合格勞動。

需要注意的是，這1250多個小時是整個部署項目的累計口徑，不能直接理解為某一臺機器人已經獨立工作1250小時。

中國機器人公司也開始提供類似的數據。今年4月和6月，智元先后公佈了8小時產線作業和6天集群連續直播記錄；優必選則把Walker系列機器人的累計作業時間推進到萬小時級。

從動作展示，到班次、節拍、任務量和故障記錄，人形機器人越來越像真正進入了工廠的考勤系統。

但考勤表只能證明機器人來上過班，還不能證明這份勞動值多少錢。

寶馬告訴外界Figure參與了多少生產，卻沒有公佈爲了獲得這些工作時間一共花了多少錢，又最終節省了多少錢。

Figure的考勤表已經越來越詳細，但它仍然不是一張能夠被客户複覈的工資表。

從100件到1200件

更何況，一臺機器人真正進入現場以后，同樣一個小時的價值也並不相同。

今年5月28日凌晨1點，深圳龍崗一座接近6000平方米的中國郵政物流中心里，6台星動紀元機器人正在上夜班。

傳送帶不斷送來新的快遞，機器人需要從堆在一起的包裹中抓起一件，再把它放到下一條輸送線上。

據媒體報道，進入物流中心以前，星動紀元的機器人已經在北京公司內部做過測試，一小時可以處理約600件快遞。可真正來到深圳，效率卻一度只剩約100件。

原因在於真實世界對機器人來説過於殘酷一些。實驗室燈光穩定，物流中心夜間卻昏暗、容易反光；測試使用的快遞相對規整，現場則有軟袋、紙盒和各種尺寸、形狀不同的異形件；實驗室一次面對上百件，真實網點則是上萬件包裹不斷湧入。

再加上，機器人本身也會斷聯、停住和出現異常。

於是，機器人開始上夜班，工程師也跟着一起上夜班。

項目人員白天調試設備、訓練模型、採集數據，晚上繼續盯着機器人運行。機器人的主要工作時間是19點到凌晨2點，一旦停下來，現場人員就要找到問題，再把它送回工位。

星動紀元從2025年11月開始駐場，到今年一季度才完成初步驗證。3月，機器人的處理效率提高到約900件每小時；到了5月底，深圳場地已經可以穩定達到約1200件每小時。

同一座物流中心里，人工平均處理效率超過1000件每小時，熟練工最高約1200件。經過半年調試，這批機器人終於在處理量這個指標上追到了熟練人工。

如果只看運行記錄，從機器人被推進物流中心的第一天起，它已經開始上班了。

但最初的一個小時里，它可能突然停機，可能需要工程師接管，也可能只能完成熟練工人十分之一的工作。半年以后，同樣一個小時，它已經可以交付接近熟練人工的處理量。

這半年並不是免費的。機器人效率曲線向上爬的同時，工程師的工時、現場調試和模型迭代也在不斷累積。計算機器人最終節省了多少人工，不能只減掉被替代崗位的工資，還要加回那些爲了讓它真正能夠替人工作而投入的人。

機器人運行了一小時，並不等於交付了一小時勞動。

到5月底，星動紀元已經在全國10多個物流中心部署了上百臺機器人。部分物流中心採用兩班倒，高峰期三班倒，覆蓋24小時。公司也把延長倒班時間與縮短客户回本周期直接聯繫起來。

但只要售價、駐場成本、人工介入和實際節省沒有同時出現，外界就只能看到機器人怎樣學會上班，還算不出它什麼時候開始為客户掙錢。

數字還沒有落在同一行

今天的人形機器人行業並不缺少數字。

Agility公佈價格、生命周期成本和理論回本周期；Figure和寶馬公佈運行小時、生產任務與工廠考覈指標；星動紀元則讓人看見，一臺機器人進入真實現場以后，效率如何從低谷一點點追上人工。

問題是，這些數字不能彼此拼接。

Figure的1250小時無法驗證Digit的1.1年，星動紀元的1200件每小時也不能直接換算成另一座工廠里的勞動價值。

即使Agility披露Digit在9個客户設施相關部署中累計運行超過65000小時，公司也沒有同步公佈其中多少時間真正完成了客户需要的任務，多少時間達到規定的節拍和質量，又有多少時間需要人工介入。

目前，還沒有一家公司在同一個真實項目里同時公開這些數據：機器人和部署花了多少錢，實際上線了多少小時，其中多少時間完成了合格任務，停機多久，需要多少人工接管，最終干了多少活，又為客户節省了多少錢。

這纔是企業真正需要的「機器人工資表」。它不是用來給機器人發工資的，而是回答一個採購者最關心的問題：我為它花了多少錢，它每小時又替我創造了多少錢？

實際上，這張表迟迟沒有出現，也不只是因為企業不願公開商業數據。

更深一層的問題是，不同場景里的「一小時勞動」本來就不一樣。

在汽車工廠里，一小時可能意味着按節拍放對多少零件；在物流中心里，它意味着穩定處理多少包裹；換到質檢、物料配送或者商業服務，同樣一個小時又會對應完全不同的質量要求、人工成本和經濟價值。

機器人可以按小時打卡，客户最終購買的卻不是時間，而是任務被穩定完成以后產生的價值。

因此，機器人售價下降，也不必然意味着更快回本。一臺價格更低、卻只能斷斷續續工作的機器人，可能比一臺價格更高、能夠穩定輪班的機器人擁有更昂貴的有效工作小時。

Agility的上市文件，讓人形機器人行業的經濟賬變得更具體了一些。但從一張理論工資表，到一份客户能夠複覈的真實回報記錄，中間仍然隔着機器人的整個職業生涯。

這個行業的下一張重要成績單，可能是第一次有企業能夠把一臺機器人的完整工作記錄擺在桌上，然后告訴外界：

它花了多少錢，上了多少小時班，停了多久，干了多少活，又真正省下了多少錢。

到那一天，人形機器人行業才真正擁有自己的工資表。

而那張工資表，纔會告訴我們，一臺人形機器人究竟值多少錢。

END

資料來源：Agility Robotics公開投資者材料及SEC申報文件、BMW、Figure AI、星動紀元、智元、優必選等公開資料

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