從機器狗到手術機器人 人形機器人迎來規模化前夜
中國人形機器人產業鏈正快速成形，從消費娛樂到工業與醫療場景持續擴張，但真正規模化商業落地仍面臨效率、數據與工業適配挑戰 財聯社Marketwatch專欄 當前，人形機器人正成為全球科技競爭的新焦點。隨著人工智能、高端製造、新材料等技術的加速融合，人形機器人已從實驗室走向多元化應用場景。中國憑借完整的製造體系、活躍的應用市場以及持續的研發投入，已逐步構建起從核心零部件到整機集成的產業鏈雛形。然而，儘管市場預期高企，商業化落地仍面臨效率、數據生態與適配度等真實挑戰。 機器人開始進入真實場景 當前的中國機器人產業鏈呈現多元發展態勢。各廠商正基於自身優勢探索各大細分應用場景，覆蓋從娛樂消費到工業特種應用，差異化特徵明顯。 在消費與服務場景，低成本產品已開始進入大眾可負擔的市場。比如，售價150元的智能AI機器狗具備語音互動、唱歌、跳舞、翻跟頭等功能，反映出微型機器人已具備量產商業性。與之形成對比的高價值醫療場景同樣取得了進展，正如典型例子植髮手術機器人已在民營及公立醫院使用，針對民營機構售價約120萬元。 同時，工業和商業服務場景則呈現出更深入的應用。在以「無人化工廠」、「智慧零售」、「智慧廚房」的三大代表性場景中，機器人承擔起零售取物、導購講解及烹飪作業等不同維度的專業角色。而面向水下探測、海洋科考、水利巡檢的潛水機器人預計2026年下半年量產，整套售價約60萬元。 此外，娛樂展示場景亦值得關注。一個典型的例子是宇樹科技推出的能進行「拳擊格鬥」表演的人形機器人，在娛樂觀眾的同時也反映其動態平衡與實時交互控制技術的進步。有趣的是，機器人租賃模式正在興起。以全球首個開放式機器人租賃平台——機時租為例，其面向企業客戶與個人用戶提供機器人租賃服務，日租金為5,299元至11,900元，大大降低了普羅大眾對前沿機器人技術的試用門檻。 上游零部件率先受惠 當前人形機器人產業鏈中，上游核心零部件環節成為熱潮下最顯著的受益板塊。精密減速器、靈巧手、伺服驅動等關鍵部件訂單飽滿，產能持續擴張。 精密減速器領域的主要企業綠的諧波（688017. SH）披露，其2025年全年出貨量達到50萬台，2026年目標提升至80萬台。目前該企業每月產能均在持續擴大，訂單已排期至2027年，直接反映了下游整機的旺盛需求對上游部件的強力拉動。 靈巧手作為人形機器人的關鍵末端執行器，同樣呈現量增價降的良性趨勢。因時機器人最新發佈的仿人五指靈巧手，具備15N拇指主動輸出力及8KG單指靜態被動載荷，售價為1.8萬元，較去年同期同類產品售價下降一倍，主要得益於行業整體出貨量提升。 另一方面，3D打印技術開始切入人形機器人產業鏈上游。由於當前人形機器人爆發背後存在研發迭代慢、小批量成本高、設計受限、供應鏈分散等製造挑戰，而3D打印在生產批量零部件方面相比傳統工藝具備顯著的成本與效率優勢。 此外，整體生產排期持續緊張。上游核心零部件環節受益於整機需求釋放，呈現出貨量攀升、訂單高漲、價格優化及製造工藝創新等多重特徵，是當前人形機器人產業鏈中受益最顯著的受益環節。 規模化落地仍有距離 儘管IDC預測2030年全球人形機器人出貨量將突破51萬台，年復合增長率接近95%，呈現全面樂觀預期態勢，但業內普遍認為機器人商業化落地仍面臨效率、數據生態與工業現場適配三大核心挑戰。 首先，機器人作業效率差距顯著，目前在實際作業中的綜合效率普遍低於人類。同時，數據生態成為當前制約行業發展的最大問題，而非硬件。由於整個數據生態仍處於初級階段，因此當前核心目標是通過數據使用者的持續迭代，以及數據的生產與交互不斷完善基礎設施，最終塑造穩定的產業優勢。 另外，工業場景應用仍面臨系統性適配難題，因為具身智能走進工廠不能簡單移植實驗室算法，而需要從工業的底層邏輯出發重構架構。最顯著的挑戰包括工業領域的成本、效率、可靠性的不可能三角；以及當廠房內數十台甚至上百台機器人同步運行時，任務種類、工作節奏及效果要求的增加會指數級升高系統複雜程度等。 總的來說，展望未來，人形機器人不應僅被視為一個產品，而是引領未來科技發展的技術母體。其技術突破將產生強大的溢出效應，帶動人工智能、新材料、量子計算、腦機接口、物聯網、大數據等一系列高新技術和產業的快速發展。 財聯社Marketwatch專欄提供有關中國各行業的洞察與分析。他們的聯絡方式：liujingyi@cls.cn 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
簡訊：人形機器人放量 優必選去年虧損收窄至7億元
機器人公司深圳市優必選科技股份有限公司（9880.HK）宣布，2025年實現收入20.01億元（2.9億美元），按年增加53.3%，虧損則由上年度11.24億元，收窄至7.03億元。 公司稱，年內全尺寸具身智能人形機器人產品及解決方案收入增長22倍至8.21億元，成為公司第一大收入來源；銷量1,079台，同比暴增358倍。公司毛利4.48億，同比增長15.6倍，毛利率37.7%，提升9個百分點。 另外，公司2025年完成三輪H股配售，合計募資約58.79億港元，期末現金及現金等價物約48.88億元，較年初的11.9億元大幅增加。同期研發投入超5億元，佔收入比重達25.4%，近四年優必選累計研發投入已達19億元。 業績公布後，優必選股價周三高開，至中午休市報97.5港元，升14.17%。年初至今該股仍跌約23%。 李世達 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
機器人股繼續熱炒 優艾智合趕風口上市
在國家致力扶持下，機器人產業成為資本市場關注焦點，優艾智合也不甘後人申港上市 重點： 公司今年上半年收入同比升27.6% 過去三年半累計虧損近8.4億元 劉智恒 股票市場從來不缺故事，去年炒賣熾烈的人工智能，今年這股熱風已吹到機器人股，幾家業內龍頭已接連在港上市，股價亦節節高升。看到這個風口，專注於移動操作機器人的合肥優艾智合機器人股份有限公司，近日已遞交香港上市申請。 優艾智合是工業具身智能科技公司，所謂「具身智能」，是指有行動的一種智能系統，主要基於物理實體，能夠與物理世界進行感知和交互。 在「具身智能」下，又分為智能機器人及人形機械人，前者主要是具有物理的身體，並能夠與物理世界構成感知、思考、交互和行動的能力。它可以是輪式、輪帶式、復合型、甚至機械臂類型的機器人。後者是除了製造得像人外，功能和思考行為都模擬人的一種機器人，是具身智能的最佳載體。 按功能區分，機器人又可分為三大類，一是自主移動機器人，主要負責移動和感知，在環境中自主穿梭。二是移動操作機器人，即在自主移動機器人的基礎上，增加機械臂的操作功能。第三類是協作機器人，專注於與人類協同，強調在安全前提下的互動和協作。 投資者星光熠熠 優艾智合則主力發展具身智能的移動機器人，主攻工業範疇。公司由90後的張朝輝成立，張是西安交通大學博士畢業生，2017年帶著幾位師弟南下深圳創業。經過一番探索，張朝輝決定主力針對智能製造領域和智能巡檢領域，成為半導體及電子製造、電力行業、能源冶煉等多個場景的解決方案供應商。 花了四年時間，優艾智合成為國內工業移動機器人行業其中一家頭部企業，期間又獲得眾多星級投資機構入股，分別有海納華、藍馳創投、孫正義的SBVA、SOSV 、深圳松禾、IDG旗下的Sharp Dynasty等。 收入上升虧損擴大 2022年至2024年，公司收入由7,790萬元增至2.55億元，但虧損持續不斷，分別為2.35億元、2.6億元及2億元。今年上半年公司收入1.27億元，同比上升27.6%，卻虧損高達1.4億元，同比擴濶36%。即過去三年半，收入縱使持續上升，虧損卻遲遲未能改善，累計虧損達8.4億元。 公司的負債情況也在持續擴大，負債淨額由2022年的8.59億元，增至去年的13.74億元，今年上半年更上升至15.4億元。 期內，經營活動亦持續錄得現金流出，雖然去年經營現金流出情況已有改善，從2022年的負1.73億元降至負7,946萬元，但今年上半年又再回升，出現經營現金流走1.06億元，同比擴大67%。 毛利率改善行業前景佳 優艾智合雖持續虧損，負債高企及現金流走，但好消息是公司的毛利率逐漸改善，過去三年分別是11.2%、26.1%及35.2%。今年上半年更升至38.1%，同比上升1.7個百分點，反映公司能將製造成本調低，以及漸發揮規模經濟效應。 公司所在行業的發展前景理想，據弗若斯特沙利文報告，去年全球移動操作機器人解決方案市場規模為92億元，預計到2030年將增至1,569億元，期內複合年增長率為60.4%。中國的市場規模在2024年為34億元，預計到2030年將達620億元，期內的複合年增長率為62.3%。 從報告所示，反映市場正處高速發展，而去年在中國，按收入計算，優艾智合在該業務領域位居第一，市場佔有率達7.1%。當市場在持續向上，作為龍頭的優艾智合肯定可以成為一大受惠者。 現時香港上市的機器人股中，幾乎全部處於虧損狀態，若按市銷率計算，最高為越疆（2432.HK）的72倍，優必選（9880.HK）與地平線（9660.HK）均在55倍水平，黑芝麻智能（2533.HK）約28倍，極智嘉（2590.HK）為17倍。我們可剔除估值過高的越疆，而優必選與地平線的規模遠大於優艾智合，因此以黑芝麻及極智嘉為參考，取其中位數約22倍計算，估值可超過50億港元。 當然，今年香港新股市場熱爆，加上優艾智合又在市場的風口，有國家政策扶持，成功上市應無懸念，只要定價不過份高，短炒獲利機會甚高。 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
為何人形機器人無法承受智慧的重量？
人形機器人被視為具身智能實現的核心形態之一，但其與AI大模型的結合，仍有一段路要走 頭豹研究院 在生成式AI快速演進的當下，人形機器人被視為具身智能的最佳載體，但將AI大模型真正落地至這一複雜平台，卻遠比想像中困難。頭豹研究院綜合行業分析師饒立杰指出，儘管政策支持與產業資本逐漸聚焦，大模型與人形機器人結合仍面臨明顯技術與商業挑戰。 硬件是最直接的限制。以GPT-4等千億級參數模型為例，其推理過程需數十GB記憶體與上百TOPS（萬億次運算/秒）算力支援，而現階段多數人形機器人所採用的嵌入式運算平台（如輝達Jetson系列），算力僅介於10至50 TOPS，遠不足以應對大型語言模型的運算需求。這迫使機器人需仰賴雲端處理，但無論是5G或6G模組，每小時約消耗5至10W電力，加上傳輸延遲與失效風險，都不利於機器人進行實時決策。 此外，若選擇本地運行大模型，則需搭載高階AI處理器如輝達Orin，其典型功耗達15至30W，配合目前1至3kWh的機器人電池容量，將導致續航力大幅縮減，甚至縮短75%以上。對一台設計用於長時間自主工作的機器人而言，這是致命短板。 控制反應落差大 即使克服算力問題，傳感器與大模型的數據鏈整合也非易事。人形機器人在環境感知與動作控制上需在100至300毫秒內完成感知—理解—行動的反饋閉環，然而目前大型語言模型推理延遲往往達秒級，在實際應用中無法滿足即時控制需求。 舉例來說，當機器人接收到語音或視覺輸入後，需即刻決定「是否行動」、「如何行動」，但大模型計算延時過高，容易導致行動滯後甚至錯誤，特別在高風險或複雜環境中，更難以保證操作安全性與精準性。 除了技術問題，商業落地也是目前尚未解決的核心挑戰。高算力需求意味著高硬件成本，若需搭載如輝達A100等GPU，其單顆售價高達1.5萬美元，使整機成本輕易突破數萬美元，遠高於消費市場可接受的人形機器人理想價位（約為10,000美元以內）。這也直接壓縮了商用部署的投資回報率空間。 即便勉強部署，大模型在人形機器人上的應用場景仍以倉庫、工廠等半封閉環境為主，對如家庭看護、零售接待等開放性場景仍難以實現靈活適應。此外，AI模型在不同空間、語義與行為需求的泛化能力不足，也讓人形機器人的商業化缺乏穩定成長基礎。 人形機器人要真正搭載並運行AI大模型，需要算力、電源管理、控制延遲與場景泛化等多重技術突破同時發力。短期內，垂直領域的小模型或中型模型更具可行性，能在工業檢測、醫療輔助等場景中先行落地。未來隨著輕量化AI晶片與邊緣運算架構進一步成熟，AI大模型或可真正成為人形機器人的「大腦」，引領具身智能邁向更廣闊的商業前沿。 頭豹研究院中國是行企研究原創內容平台和創新的數字化研究服務提供商，擁有近百名資深分析師，聯繫方式：CS@leadleo.com 原文刊登於《時代周報》，記者為朱成呈 本文內容純屬作者個人意見，不代表咏竹坊立場 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
