（来源：中国经济导报）

转自：中国经济导报

张守营

    有人说，今年夏天，机器人“很忙”，是的。8月19日，宇树科技作为A股“人形机器人第一股”，正式上市；8月19~23日，2026世界机器人大会（以下简称“大会”）在北京举行；8月22~26日，第二届世界人形机器人运动会燃情开战……世界机器人大会的展馆里，373家企业、3000多件展品堆得满满当当，311件新品首发；30多公里外，国家速滑馆“冰丝带”的跑道上，人形机器人“天卓队”跑出9秒39——比博尔特的9秒58还快。几天后的决赛，这个数字被刷新到了8.64秒。

    如果你走马观花地转一圈，很容易产生一种错觉：机器人的时代已经来了。但如果你坐下来，跟展台后面那些眼睛里布满血丝的工程师聊几句，听到的可能是另一个版本的故事。

数字的狂欢

    先看一组漂亮的数据。

    中国电子学会数据显示，今年上半年，中国人形机器人出货量超4万台，全球占比高达97%。工信部统计的数据显示，去年我国机器人产业规模以上企业营业收入突破3000亿元，近五年年均增速超20%；今年上半年达1655亿元，同比增长24.5%。

    这些数字放在一起，确实震撼。深圳中亿集团董事长、深圳市南山区具身智能机器人产业协会会长彭长江说得直白：“近几十年来，没有看到任何一个行业比机器人的估值速度、融资速度、产业发展速度跑得更快。”

    数据背后是具体的玩家。美国市场调研机构Smart Analytics Global（SAG）发布报告显示，今年上半年，智元机器人以8400台出货量、44%的全球份额超过宇树科技。宇树也没闲着——8月19日登陆科创板，发行价150.8元，募资60.99亿元，成了“A股人形机器人第一股”。宇树创始人王兴兴持股约30%，上市后身家超1300亿元，“90后”首富的名头算是坐实了。

    大会上，北京亦庄（北京经济技术开发区）还发布了一个叫“北京机域”的构想：打造100款可落地的特色产品，推动1000种细分领域应用，实现10万台套级规模量产。

听起来一切仿佛都在“狂奔”。但如果你稍微凑近一点看，会发现“狂奔”的姿势如同在“冰丝带”奔跑的某些机器人，并不那么稳当。

热闹背后的三个追问

    第一个追问：出货量到底去了哪里？

    4万台人形机器人——如果都进了工厂、商场、家庭，那确实是个里程碑。但事实是：相当一部分出货流向了高校实验室、科研机构和企业的研发部门。它们被买来不是为了干活，而是为了做实验、写论文、跑demo（示范、展示、原型/小样）。

    星动纪元联合创始人席悦在大会期间表示，国内外已有不少具身智能企业在汽车、3C、零售等场景开展POC（概念验证），但从公开信息看，大规模、批量化部署仍然较少。2026年开始认真计算ROI（投资回报率）。换句话说，客户变精明了。他们不再满足于看机器人走两步、挥挥手，而是问：你一天能稳定干几个小时？人工干预率多少？什么时候能把成本收回来？

    第二个追问：资本的钱去了哪里？IT桔子数据显示：今年上半年，国内具身智能赛道融资322笔、总额935亿元，较去年同期暴涨5倍，半年就超过了去年全年570亿的规模。但细看流向，会发现一个有趣的结构性变化：融资重心从“硬件本体”转向了“机器人大脑”，超一半的钱涌向VLA模型（42%）、世界模型（27%）、数据基础设施（20%），本体厂商拿到的不足20%。

    这是一个耐人寻味的信号。资本似乎在说：身体已经够多了，现在缺的是脑子。

    但“大脑”的尴尬在于——没有足够的数据，再好的模型也训不出来。而数据从哪里来？从大规模部署中来。可没有好用的“大脑”，又没法大规模部署。

    墨奇智能CTO黄青虬管这叫“鸡生蛋”困局，机器人能自主工作之前，没有人会去“开”机器人，只能自己采集数据做冷启动。所以，数据获取成本更高，采集方式也需要精细设计，大家在寻找的是成本和质量可控之间的甜点。他还补了一句更扎心的：今天行业接触到的具身数据“质量是不够高的”，且缺乏统一标准。

    第三个追问：各地的热度和资源禀赋之间，差距有多大？

    国家层面，工信部和国务院国资委6月印发《关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知》，要求10个工业强省市全年落地不少于20个实景作业场景。地方上，浙江杭州出台了全国首部具身智能机器人地方性法规，安徽计划每年统筹5亿元财政资金支持。

    政策不可谓不密集，力度不可谓不大。但北京市社科院研究员王鹏提醒了一个风险：各地扎堆布局，存在同质化、低端重复建设的隐忧。国内超150家人形机器人企业，半数以上是初创或跨界入局，资源集中于表层功能研发——这让人想起几年前的新能源造车潮。

    8月28日，国家发展改革委在举行8月份新闻发布会时，国家发展改革委政策研究室副主任、委新闻发言人李超指出，机器人产业涉及人工智能、先进制造、新材料等诸多前沿技术，必须坚持因地制宜、健康有序发展。各地应立足本地资源禀赋和产业优势，找准定位、发挥优势，防止盲目跟风、一哄而上，推动相关行业行稳致远。

从“能动”到“能干”中间隔着什么

    王兴兴在大会上讲了一段话，值得反复琢磨。

    他说，目前最大的瓶颈是AI模型的输入输出与真实物理世界的“对齐偏差”——固定场景训练成功率可以接近100%，但换一个物品或者换一个环境，成功率就骤降。误差集中在抓取、装配的最后几毫米、几厘米。

    说白了，机器人在实验室里是“天才”，出了门就变“笨小孩”了。

    他给了一个判断标准：如果哪一天，一台机器人进入陌生环境，通过语音指令能完成大约80%的任务，那就差不多是具身智能的“ChatGPT时刻”了。至于这个时刻什么时候来，他的判断是：最快两三年，最慢5~10年。

    这个时间窗口不算短，也不算长。但关键是，在这之前行业怎么“活”？

    宇树的答案是：把AI模型投入作为最大的资金和人力投入方向，同时推进“物理AI机器人自进化”——让AI自己检索论文、生成代码、仿真验证、真机测试，形成正向循环。

    特斯拉的答案是：先别急着往外卖，先在自家工厂里把活干明白。其Optimus人形机器人已经部署了约1000台在弗里蒙特工厂内部测试，规划年产能100万台。马斯克甚至痛斥行业“表演式”演示乱象。

    两种路线，殊途同归——都在指向同一个方向：机器人得从“能走能跑”变成“能干能扛”。

中国机器人vs.美国机器人

    这场竞赛里，中国和美国走的是两条不太一样的路。

    中国的优势在供应链和量产能力。特斯拉Optimus核心零部件约70%来自中国供应商。深圳有个“72小时打样圈”，从设计到3D打印样机最快3天。这种产业链协同效率，全球找不到第二家。

    中国的出货量也是“遥遥领先”——全球97%的人形机器人出自中国厂商之手。

    但美国阵营在“大脑”层面的积累不容小觑。Figure AI估值已达390亿美元；波士顿动力有30多年的运动控制经验；特斯拉的AI算力和数据闭环能力更是独一档。

    一个形象的比喻是：中国在造“身体”上遥遥领先，美国在造“脑子”上仍有优势。而最终的胜负手，是谁先把“身体”和“脑子”真正“捏”在一起。

    回到亦庄的展会现场。

    那些跑出8.64秒的机器人、那些首发的新品、那些穿梭在展台之间的投资人——热闹是真热闹。但热闹之外，行业正在经历一场新的转型：从“会动”到“会干”，从demo到订单，从讲故事到算ROI。

    无界动力创始人张玉峰表示：“去年是人形机器人量产元年，今年是操作智能的量产元年。”

    量产元年，意味着产能爬坡、成本下降、供应链成熟。操作智能的量产元年，意味着机器人得真正进厂、进店、进家，得真正干活。

    后者的难度，比前者大不止一个数量级。

    但方向是明确的，路径是清晰的，钱是充裕的，人是奋力拼搏的。剩下的，无非是时间问题。

    至于这个时间要多久——王兴兴说2~10年，银河通用创始人兼CTO王鹤说是要到2028年。我们大可不必纠结具体年份。重要的是，这个行业正在以肉眼可见的速度，从科幻走向现实。

    而我们都是见证者。