10万台：人形机器人仍需跨越3座大山

2026-09-29 08:53:37

　　央广网北京9月28日消息（记者 傅天明）2026年国内人形机器人整机产量有望突破10万台。该判断出自今年7月世界人工智能大会新闻发布会，由工信部科技司副司长甘小斌提出。伴随着人形机器人百米测试成绩刷新人类纪录，多重信号预示行业迈入“量产元年”。

　　但产能与运动性能的突破，并不直接等同于商业化走向成熟。当机器人走出实验室、走进工厂和机场，一个更具体的问题浮现出来：在真实场景中，机器人每天实际运行多久？故障率多少？单台产出能否覆盖成本？在9月24日于长沙举办的2026岳麓大会上，多位企业嘉宾从不同角度对上述问题展开剖析。

　　“今天的机器人在运动性能上面超过了人。”北京人形机器人创新中心总经理熊友军给出了一组数据：在今年运动会上，机器人第一次以8秒64的成绩完成百米测试，超过博尔特；跳高最新达到3米4，跳远近8米。

　　但熊友军随即把话题拉回产业现实。他将人形机器人的核心能力拆解为三层：运动智能解决“走得稳、跑得快”；操作智能解决“能干活”；学习智能解决“举一反三”。运动智能已相对成熟，操作智能和学习智能仍在持续突破。其国家平台“慧思开物”已实现“一脑多机、一脑多能”，并自建国家级数据训练平台打造数据飞轮。

　　智平方创始人郭彦东从另一个维度补充了技术进展。他提到，GPT-6接入国产人形本体后，在未经后训练的基础上已展现出“非常强的泛化能力”。但他同时给出限定条件——完成任务速度不够快、功耗高。“看到了非常了不起的技术变革的火花。”

　　泛化能力是机器人从专用走向通用的关键门槛。多位企业负责人推测，这一门槛正在被跨越。但跨越不等于成熟——技术能不能干活，和能不能稳定地、低成本地干活，是两个问题。

　　核心智能尚未形成统一范式，也给产业化进程带来不确定性。这意味着技术路线本身仍存在变量。

　　郭彦东的答案是把机器人放进真实场景里。他提出“模型、硬件、场景”三位一体的方式去协同发展，强调“一个不能量产的硬件设计方案，很难真正达到产业效益和产业规模”。

　　他透露，智平方已布局第一个数千台产能的产线，据其规划，今年下半年将有上万台稳定量产的机器人产线能够给客户提供服务。他有一个值得注意的判断：机器人产线柔性程度高，远未达到汽车产线的自动化水平，特别适合机器人自己进厂打工。

　　在文旅零售领域，机器人从去年的卖咖啡到今年的冰淇淋、奶茶，再到兰桂坊做鸡尾酒、啤酒。他特别提到，“人和机器人共同做店员的方式，其实比机器人单独做店员产生的效益更高，比人单独做店员产生的效益也更高”。目前智平方已在十个省以上完成常态化运行，并在北京、广州、深圳等多个机场帮助旅客收推车、拿行李。

　　曾光所在的中联重科走的是另一条路。中联智慧产业城应用了3000余台各种智能机器人，获评中国首批领航级智能工厂。

　　更值得关注的是，中联重科已向西门子能源输出智能工厂解决方案，帮助其规划、改造、建设上海、武汉、杭州等多个智能工厂，大客户复购率约达100%，均是老客户介绍新客户。这标志着传统制造企业正在从“卖机器人”转向“做智能制造生产性服务”。

　　邓文平则把问题拉回到技术本身。他直言：“物理AI并没有迎来ChatGPT时刻。”他提出的三座大山——复合误差、物理幻觉、环境建模——仍是产业必须跨越的门槛。视比特的路径是“通用预训练+专用机理化”两条腿走路，在工程机械切割下料分拣领域做到全球覆盖率80%，船舶领域处于行业第一梯队。

　　三条路径，三种逻辑。郭彦东在回答“机器人怎么落地”，曾光在回答“能力怎么输出”，邓文平在mk体育官方网站回答“技术瓶颈怎么突破”。

　　业内人士认为，三条路径没有绝对高下，只是产业攻坚的侧重点各有不同。场景牵引路线考验单店经济模型能否复制，能力输出路线考验跨行业迁移能力，技术攻坚路线考验三座大山能否系统性突破。

　　而无论何种技术路线与落地模式，最终都要经受商业化成本的检验。量产元年的判断，最终需要回答一个财经问题：账算得过来吗？

　　郭彦东算了一笔账：GPT-6完成端一杯水的任务需花费10元，“谁愿意花10元调用GPT的模型端一杯水？”

　　他通过“内脑”架构，将模型做小、跑在端侧，才把成本降下来——用十几秒钟完成GPT-6要几分钟才能完成的任务，同时不需要大量调用云端数据。

　　他同时给出一个更宏观的测算：如果继续沿用世界模型架构，“人类的所有电力叠加到一起，很有可能都不足以支撑具身大模型真正进入AGI阶段”。

　　这笔账的意义在于，它把问题从“能不能干活”推进到了“以什么成本干活”。但端一杯水的模型调用成本，只是总成本的一部分。一台人形机器人的综合成本至少包括：硬件本体成本、部署成本、运维成本、模型调用成本，以及它替代的人工成本。目前公开信息中，仅有模型调用成本一项有具体数字，其余各项尚未有企业清晰披露。

　　曾光提到，中联重科的智能工厂解决方案，大客户复购率约达100%，背后反映的正是客户对投入产出比的认可。但服务模式能不能复制到更多行业，决定了这条路径的市场空间。

　　邓文平所说的复合误差、物理幻觉、环境建模“三座大山”，其系统性解决方案仍有待行业进一步突破，投资标的筛选因此存在诸多变量。

　　而这些变量，恰恰代表产业多元探索的空间。从岳麓大会上披露的信息看，三条路径都已进入真实场景的验证阶段：智平方在十个省以上完成常态化运行，中联重科的智能工厂方案被西门子能源复购，视比特在工程机械和船舶领域做到行业头部。这些进展本身说明，量产元年的第一道门槛——从实验室走向真实场景——正在被跨过。

　　在多位企业家看来，接下来的考验，是从“能干活”到“算得过账”。这个爬坡期不会短，但路径已经清晰，节奏正在加快。当更多企业披露成本结构、更多场景跑通单位经济模型，量产元年的真正价值才会被完整验证。