具身智能元年：人形机器人创业公司最新进展

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技术路线收敛：从”能站立”到”能干活”

硬件迭代进入快车道

2024年被业界称为具身智能元年，这一年人形机器人领域的突破集中体现在硬件性能的快速提升。以宇树科技为例，其H1人形机器人在2024年实现了从原型机到商业化产品的跨越，关键零部件的国产化率提升至85%以上，供应链成本显著下降。H1的身高约180厘米，体重47公斤，全身运动自由度超过20个，关节峰值扭矩达到360Nm，这一参数已经可以支撑机器人在工业场景中完成基本的搬运和装配任务。

无独有偶，Figure AI在2024年展示了其与OpenAI合作研发的Figure 01机器人。这台身高170厘米的人形机器人能够理解自然语言指令、识别物体、并执行复杂的双手协作任务。当研究人员说”给我苹果”时，Figure 01能够自主规划路径、抓取苹果并递交给研究人员，整个过程无需人工干预。这种端到端的视觉-语言-动作控制能力，标志着人形机器人从预设程序控制向智能化自主控制的关键转折。

端到端大模型重塑控制范式

传统工业机器人依赖预设程序和固定轨迹，无法适应非结构化的真实环境。具身智能的核心突破在于采用端到端的大模型控制架构，将感知、理解、规划、执行整合在统一的神经网络中。这种方法让人形机器人能够在真实场景中处理复杂任务，比如在工厂环境中自主识别工件、规划抓取顺序、调整力度等。

智元机器人的”天枢”大模型是这一趋势的代表。该模型将视觉、语言、动作三种模态统一建模，使机器人能够理解”把蓝色的盒子放到红色盒子旁边”这样的自然语言指令，并自主完成整个操作流程。这种泛化能力是传统工业机器人无法企及的，也是具身智能被视为通用人工智能重要方向的原因。

商业化元年：工厂里的”新工人”

制造业成为首个规模化应用场景

人形机器人从科研实验室走向真实生产环境是2024年的重要转折。在汽车制造领域，Figure AI与宝马的合作已进入第二阶段，其机器人开始在总装车间从事车门线束连接、零件搬运等任务。宝马的评估报告显示，在试点工位上，Figure机器人的任务完成率达到92%，单件作业时间较人工缩短15%。

国内企业同样进展迅速。宇树科技的人形机器人在2024年与多家3C电子代工厂达成合作试点，从事精密零部件的装配和检测工作。3C产品的迭代周期短、柔性化要求高，恰好适合人形机器人的灵活特性——当产品型号切换时，只需更新软件参数而无需重新布置产线。

智元机器人的远征A1则选择了更差异化的路线，聚焦汽车总装、3C装配、生物医药等场景。其与比亚迪合作的项目中，远征A1已经在零部件分拣工位进行试点，单台机器人可替代1.5个工位的人力，按三班倒计算，年均可节省人力成本约40万元。

从试点到复制的关键门槛

然而，工厂场景的真实挑战也暴露无遗。目前人形机器人在工厂的规模化部署仍面临几个核心问题。

首先是任务泛化能力不足。虽然机器人在特定工位表现稳定，但换一个工序或产品型号往往需要重新训练，实际部署成本仍然偏高。其次是可靠性与节拍的矛盾。工业生产对节拍要求严格，而人形机器人受限于双足运动的能效比，在需要快速移动的场景中优势不明显。再次是初期投资与回报周期。一台人形机器人的成本仍在30-80万元区间，对于大多数制造业客户来说，投资回报的测算还不够清晰。

资本热潮：估值逻辑与泡沫风险

融资规模创历史新高

具身智能赛道的资本热度在2024年达到顶峰。Crunchbase数据显示，全球人形机器人相关企业在2024年获得的风险投资超过80亿美元，同比增长超过200%。其中，Figure AI单轮融资达到6.75亿美元，估值达到26亿美元；Physical Intelligence完成3.5亿美元B轮融资，估值超过20亿美元。

国内市场的融资同样活跃。智元机器人在2024年完成超30亿元人民币A轮融资，背后站着高瓴资本、比亚迪、宁德时代等战略投资者。星动纪元完成超10亿元A轮，逐际动力完成数亿元A+轮。值得注意的是，比亚迪、宁德时代等产业资本的入局，意味着下游应用场景的对接已经在资本层面提前锁定。

估值逻辑正在发生分歧

资本的涌入加速了行业发展，但市场对具身智能的估值逻辑存在明显分歧。乐观派认为，人形机器人将复制智能手机的路径，从早期市场逐步渗透，最终成为十万亿级别的通用平台。悲观派则指出，当前的技术成熟度与商业化进度远未达到支撑高估值的要求，存在较大的泡沫风险。

这种分歧体现在投资机构的策略上。一部分机构选择重仓头部项目，等待长期回报；另一部分则开始关注应用层的机会，比如具身智能的垂直场景解决方案商、核心零部件供应商等。两种策略的分化，预示着行业可能即将进入整合期——没有核心技术或明确商业化路径的企业，将面临融资困难的局面。

冷思考：理想与现实的距离

技术瓶颈仍然突出

尽管进展显著，但人形机器人在关键技术指标上仍有明显短板。以运动控制为例，当前最好的人形机器人在复杂地形上的行走成功率约为85%，而人类接近100%。在精细操作方面，即使是表现最优异的遥操作演示系统，其操作速度也只有人类的30-50%。这些差距意味着，在很多需要高精度或高速度的场景中，人形机器人仍然无法完全替代人工。

数据稀缺是另一个核心瓶颈。具身智能的训练需要大量真实的物理交互数据，而这类数据的采集成本极高、效率很低。与语言模型可以从互联网海量文本中学习不同，机器人技能的学习需要真实的物理环境交互。OpenAI解散机器人团队后又重启、英伟达投资物理仿真平台Cosmos，都说明行业正在探索通过仿真环境、遥操作数据等方式突破数据瓶颈。

商业模式的可持续性待验证

从商业模式角度看，目前大多数人形机器人企业仍处于”项目制”阶段，靠大客户定制、科研合作、政府项目维持收入。这种模式的问题在于：收入规模有限、难以复制、过度依赖核心客户。一旦失去某个大客户，公司的现金流可能立即陷入困境。

真正可持续的商业模式，应该像工业机器人领域的”四大家族”（发那科、ABB、库卡、安川）那样，通过标准化的产品、完善的售后、持续的软件升级来建立客户黏性。目前还没有人形机器人企业真正建立起这样的模式，这也是行业走向成熟需要跨越的关键一步。

总结

2024年作为具身智能元年，见证了技术从实验室向产业端的加速渗透。Figure AI、宇树科技、智元机器人等企业的产品开始进入工厂试点，端到端大模型让机器人在复杂任务中的泛化能力显著提升。资本市场的热情也为行业发展提供了充足的资金弹药。但我们也要清醒看到，人形机器人在运动控制的精度与效率、任务泛化能力、数据采集效率、商业模式可持续性等方面仍面临突出瓶颈。行业的真正成熟，需要技术、工程、商业三个层面的协同突破。对于从业者和投资者来说，这既是一个充满机遇的黄金窗口，也是一个需要耐心与理性的长期赛道。

整理自公开资料 | 2026年06月01日