摘要：人形机器人的产业化路径，或许是进厂、进店、进户的路径，每一步都离普通消费者越来越近，也就意味着技术越成熟、成本越来越低，规模越来越大。目前人形机器人已经能初步应用于教育、医疗、工业等行业，但目前来看，人形机器人的核心价值依然在工厂，特别是汽车、3C等高价值工厂

2025年，人形机器人已经基本度过了技术研发期，开始向商业落地早期迈进。产业也将在商业落地早期，完成技术的成熟化和规划化降本。

人形机器人的产业化路径，或许是进厂、进店、进户的路径，每一步都离普通消费者越来越近，也就意味着技术越成熟、成本越来越低，规模越来越大。目前人形机器人已经能初步应用于教育、医疗、工业等行业，但目前来看，人形机器人的核心价值依然在工厂，特别是汽车、3C等高价值工厂，这对机器人的运控、位控、灵巧手、任务理解能力提出了很高的要求。

国内外主要厂商积极布局，已涌现出一批以特斯拉、优必选为代表的主机厂，在视觉识别、语言模型、电驱伺服等多项软硬件技术上取得突破。随着AI通用大模型的进步，人形机器人技术路线融合及产业化有望迎来加速，未来有望覆盖几乎所有涉及人类作业的下游场景。

汽车工厂作为人形机器人落地的首要场景，部分公司公司已经率先布局。一方面汽车工厂同时具备规模大和标准化程度高的特点，赋予人形机器人实训条件，如果人形机器人能稳定执行重复生产任务，就能快速从搬运、质检等简单任务开始，随后再过渡到更复杂的分拣、装配、精密操作等工作，这对于人形机器人的双手负载，灵巧作业能力提出了更高要求。

另一方面汽车产业的自动驾驶、传感器、机器视觉等方面的技术与人形机器人具有共通性，车厂和人形机器人厂商的深度合作可以发挥二者的协同效应，因此国内外头部企业厂商的首要落地场景均为汽车工业，人形机器人如果能够与各类厂内设备打通，未来很容易实现全厂智能制造，建立全厂数据闭环。

具体到汽车生产工序来看，冲压、焊接以及涂装的自动化率都已非常高，仅有质检返修等工作需要依赖人工，总装环节虽然需要完成安装非标零部件、车辆点检、路试等工作，自动化率仅有10%左右，但如果未来在大模型加持与持续训练下，人形机器人能够完成泛化任务，就有了切入更多场景的可能性。

目前，部分头部企业已经率先实践人形机器人进工厂。

▍Digit（支持RaaS）

Agility Robotics公司近年来在人形机器人领域取得了显著进展，其研发的Digit机器人正逐步从实验室走向全球工业场景。作为源自卡内基梅隆大学实验室的独角兽企业，Agility Robotics以仿生学为核心突破，从鸵鸟的运动机理中汲取灵感，独创机械弹性理论，将双足设计与工业环境深度结合。Digit机器人身高1.8米，操作半径达1.68米，可覆盖90%的人工作业范围，16公斤的负载能力与可更换的末端执行器（如抓取器、吸盘）使其能灵活适配搬运、设备操作等任务。此外，其单次充电续航时间提升至5小时，配合自动充电接口与可视化控制面板，可实现7×24小时无人值守运行，综合效率较传统AGV提升40%。

在产能与成本优化方面，Agility Robotics于2023年9月投产全球首座人形机器人工厂RoboFab，占地7万平方英尺，首年产能达数百台，并计划扩展至年产能1万台。通过“手工组装+模块化产线”的轻资本支出模式，单台Digit成本从早期的50万美元降至25万美元，大幅降低了规模化应用的壁垒。与此同时，公司积极拓展商业合作：2024年6月与物流巨头GXO达成战略合作，在佐治亚州SPANX工厂完成超1万个订单搬运及10万小时产线任务，效率达到人类的75%；同年11月，获得德国汽车零部件巨头舍弗勒集团战略投资，加速向宝马等车企供应链渗透，标志着跨行业扩张的开端。

商业模式上，Agility Robotics采用“机器人即服务（RaaS）”的创新模式，客户可按需租赁设备并支付软件管理费用，每小时收费30美元，投资回报周期缩短至两年以内。这一模式不仅降低了客户初期投入门槛，也推动了公司从硬件销售向服务收入的转型。面对全球物流业超百万岗位缺口与人力成本攀升的痛点，Digit突破了传统轮式机器人在复杂仓储环境中的限制，计划于2025年推出全球首个免安全隔离的工业级人形机器人，实现开放工作区的人机协作。目前，其安全认证已取得重大进展，为大规模部署铺平道路。

从战略层面看，Agility Robotics的进展标志着人形机器人正式进入工业实用化阶段。通过仿生技术创新、产能扩张与灵活的商业策略，公司不仅重塑了制造业与物流业的效率标准，更为全球人形机器人“进厂潮”树立了标杆，预示着智能化生产场景的革命性变革。

▍优必选（群脑网络+先发优势）

优必选在工业领域的应用展现出显著优势，优必选工业人形机器人Walker S1通过强化关节驱动模组、仿生运动算法及多模态传感器融合系统，解决了复杂地形自适应行走、恶劣环境稳定作业等关键技术难题，结构设计和双重冗余控制系统保障了7×24小时连续作业能力，电池续航、定位导航等性能的突破进一步提升了工业场景下的可靠性与稳定性。

得益于技术突破与高可靠性，Walker S1已成功应用于汽车制造场景的多个环节，包括安全带检测、车门锁检测、搬运、精密装配等，覆盖质检、分装、刷写等全流程。在奥迪一汽、东风柳汽、吉利极氪等工厂中，机器人不仅能执行单一任务，还能通过“群体智能”技术实现多机协同作业，例如协同分拣、搬运及精密装配，显著提升产线效率与智能化水平。

目前，优必选已与比亚迪、吉利、富士康等多家行业龙头企业达成合作，并实现全球首次人形机器人批量进入汽车工厂。20台优必选工业人形机器人Walker S1将于今年上半年在东风柳汽的汽车制造工厂完成部署，应用于汽车整车制造，提升该工厂的智能化和无人化水平及效率。

其技术应用不仅限于工业制造，还延伸至智能家居领域，彰显了技术通用性与商业化潜力。优必选在财报发布还透露，居然智家拟于 2025 年底前采购部署 500 台优必选仿真人形机器人，合作期内计划销售 10000 台。

更值得关注的是，优必选研发的全球首个人形机器人多模态推理大模型及“群脑网络”软件架构，为复杂产线任务提供了高维决策支持，推动群体智能技术持续进化。超级大脑用到了优必选基于DeepSeek-R1深度推理技术研发的人形机器人多模态具身推理大模型。搭载这一具身推理大模型的Walker S1通过在多个车厂一线实训任务积累，可以构建亿级高质量工业数据集。这种技术迭代能力使其在工业机器人领域具备长期竞争力，为规模化应用奠定基础。

▍Figure（自有工厂）

Figure公司被认为是国外落地较好的企业，此前，Figure 02在宝马工厂的实际应用已成功验证技术可靠性，其搬运、摆放等任务表现吸引了包括潜在客户亚马逊在内的行业巨头，进一步推动商业化落地的加速。

为了提升产能，Figure公司正在开发一座全新的高产量的BotQ人形机器人制造工厂。通过其BotQ工厂构建了一套高效且灵活的制造体系，展现出多重核心优势。BotQ工厂采用人机协作的混合劳动力模式，将人类的灵活决策与机器人的精准操作相结合，显著提升了生产速度和自动化水平，为未来人形机器人在工业、物流等多领域的应用提供了可扩展的基础。在产能规划上，工厂第一代生产线年产能已达1.2万台，并计划四年内扩展至年产能10万台，这一目标得益于成熟的供应链团队与外部供应商的深度合作，可支撑未来四年内量产300万套执行器的需求，充分满足市场快速扩张的规模要求。

工厂的垂直整合制造模式进一步强化了生产可控性，从原材料采购到最终组装的全程自主把控，不仅确保了产品的高质量标准，还能快速响应设计变更或质量问题。同时，数字化与智能化技术的深度融合成为另一亮点，MES、ERP、PLM等系统的引入实现了生产流程的全面数字化管理，显著提升了资源利用效率。制造工艺的革新则是降本增效的关键，Figure 03通过简化设计减少零部件数量，并将传统的CNC加工替换为注塑、压铸等高效工艺，将零部件制造时间从数周压缩至几秒，大幅降低材料浪费与单件成本，为工业化量产扫清了障碍。

Figure更具突破性的是“机器人制造机器人”的实践。BotQ工厂部署人形机器人参与组装、搬运等生产环节，不仅减少了对重复性人力的依赖，还通过提升自动化水平增强了生产灵活性。这一创新与公司自研的AI软件Helix系统相辅相成，后者整合了多模态语言模型和高频动作控制模块，能够直接指挥生产线上的机器人，减少对传统输送系统的依赖，为规模化生产提供了技术保障。综合来看，Figure通过技术、工艺与模式的系统性创新，构建了一个兼具高效产能、成本优势与智能化的工厂体系，为其在人形机器人领域的领先地位奠定了坚实基础。

▍开普勒（续航+负载）

开普勒K2大黄蜂人形机器人在工业场景的优势十分显著，其中续航能力便是一大亮点。开普勒人形机器人充电 1 小时就能连续工作 8 小时，远超同行，这得益于其独特的低能耗设计。小导程方案让机器人运动时更节能，自锁的特性让关节在静止或承受反驱负载时，不供电也能牢固锁住位置。此外，开普勒的独家控制算法可实时监测关节状态与外力，机器人能自主判断何时 “无电自锁” 节能，何时启动执行器，实现能量合理分配。

K2的负载能力同样出色。常见的人形机器人虽然多擅长灵活动作，却难以胜任工厂重体力工作，因其链式串联结构刚性不足、不耐用。工厂的大型机械臂虽抗干扰能力强，但自由度低、活动受限。开普勒和特斯拉的人形机器人采用 “串并联结构”，兼顾负载能力与灵活性。同时，开普勒人形机器人通过自研行星滚柱丝杠执行器提供强大动力，双臂负载可达 30 公斤，直线执行器推力峰值 8200N，是普通电机的 3 - 5 倍，搭配自研旋转执行器，定位精度达 0.01 度，能进行毫米级精细操作。

在装配线柔性化方面，开普勒人形机器人也有着优势明显。汽车制造中，传统机械臂需在固定工位编程才能工作，而开普勒人形机器人能适应无固定结构的环境，可完成冲压收料、零部件装配等任务。它的自研力触觉灵巧手，能通过多模态灵巧操作完成精细工作。传统自动导引车（AGV）进工厂需铺设磁轨或改造环境，成本高昂，开普勒人形机器人依靠视觉 SLAM 和红外双目 3D 摄像头就能自主导航，在复杂环境中也能安全稳定地搬运 30kg 的料箱或托盘，K2 型号在实际仓库搬运料箱的执行成功率超 99%。

▍特斯拉（架构领先+自有工厂）

特斯拉由于自有特斯拉汽车工厂，这使其落地进程虽然后发，但未来有望超越。在特斯拉工厂，此前特斯拉Optimus Gen3已经能执行电池分拣、设备调试、工具操作等任务，替代人工效率提升30%，未来他们可以在车间完成如焊接、喷涂等危险或重复性工序。

Optimus最值得关注的是，其在工厂内采用完全自主、全程没有人为干预的端到端系统架构，特斯拉给Optimus部署的是一个端到端的神经网络来训练分拣电池的任务。Optimus所用到的数据仅来自2D摄像头和手部的触觉、力度传感器，并直接生成关节控制序列。这个神经网络完全是在机器人的嵌入式FSD计算机上运行，并且由机载电池供电，特斯拉在其中一家工厂已经部署了几个机器人，它们每天正在真实的工作站接受测试并不断改进。

埃隆・马斯克（Elon Musk）近日透露，Optimus 机器人已在北美弗里蒙特工厂的试点生产线上成功制造。标志着 Optimus 正式迈入量产阶段。其中包括配备 22 自由度灵巧手版本的机器人，展现了特斯拉在机器人灵巧操作方面的技术突破。特斯拉计划在 2025 年生产约 5000 台 Optimus 机器人，这一目标对应着 1 - 1.2 万台整机的零部件需求，为后续大规模生产奠定基础。到 2026 年，特斯拉的生产目标提升至 5 万台 Optimus。并且在 2026 年下半年，Optimus 将开启外销之旅，率先面向特斯拉员工供应，逐步扩大市场覆盖范围。未来目标是实现每年生产数千万台甚至高达 1 亿台 Optimus 机器人，志在引领全球人形机器人产业迈向新高度。

▍Apptronik（远程遥操作）

Apptronik是一家总部位于美国得克萨斯州的公司，成立于2016年，目前正与特斯拉以及得到英伟达支持的人形机器人公司Figure AI等展开竞争，以扩大人工智能驱动的人形机器人的生产规模。目前，奔驰公司已向Apptronik投资了数千万欧元。

Apptronik开发的人形机器人Apollo专为量产场景打造，其身高约1.73米，体重约73kg，续航达到4小时，负重可达25公斤。具体来说，Apollo不仅可在无需改造生产线的前提下，快速切换物流搬运、质检、组装等任务。

最值得关注的是，人们还能通过增强现实（AR）眼镜和远程操控技术，实现人类工人实时指导Apptronik机器人学习技能，并在初期由人类“手把手”教学，后期由机器人逐步自主完成任务。当电量低于20%时，Apollo还能自动返回充电站。

在柏林-马林费尔德工厂，Apollo已开启“实战模式”，参与汽车制造的物流搬运、质量检查、组装协作等多个关键环节。在物流搬运中，Apollo能将发动机组件从仓库精准配送至生产线，并将误差控制在1毫米以内。在质量检查环节，Apollo能用视觉传感器扫描零件表面，10秒内完成裂纹、划痕检测，替代人工重复性劳动。对于相对复杂的组装协作，Apollo也在今年3月首次通过转动伺服手腕连接部件，自主完成了发动机零件组装，并将成品递给人类同事。奔驰匈牙利工厂的试点数据则显示，Apollo将零部件配送效率提升40%，人力成本降低32%。

来源：机器人大讲堂