人形机器人进入“百花齐放”时代

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通过对比中美机器人厂商技术路径，卢瀚宸发现国内企业在硬件集成方面优势显著，如宇树科技的 H1 机器人已实现 47kg 轻量化设计，而美国厂商更聚焦于基础模型与操作系统开发。

软件层面 ，AI技术的飞速发展为人形机器人注入了智能的灵魂，大语言模型、视觉算法、运动控制算法等协同作用，使人形机器人具备了感知、思考和决策的能力。卢瀚宸强调，软件与硬件的深度融合是人形机器人发展的关键，只有两者协同优化，才能实现真正的智能化。

但AI模型与数据集仍是技术跃升的瓶颈。数据显示，机器人领域最大数据集规模仅为240万场景，远低于文本（15万亿Tokens）和图像（60亿图文对），模型训练效率（如OpenVLA仅1/2916）也亟待突破。随着端到端模型（如特斯拉 Optimus Gen2）与分层决策模型（如智元远征 A1）的并行发展，具身智能有望从实验室走向商业化。

市场格局：全球出货量激增，中国厂商加速追赶

2024年全球机器人市场呈现爆发式增长：工业与协作机器人出货量超50万台，物流机器人20万台，扫地机器人1900万台，四足机器人3万台。人形机器人虽处于早期阶段，但应用场景正逐渐从工业制造、物流等B端场景向家庭服务、教育科研等C端场景拓展。

在B端，人形机器人可应用于物料搬运、工业巡检、高危作业等场景，有效提高生产效率、降低人力成本并保障作业安全。在C端，人形机器人有望在家庭服务、教育辅导、陪伴娱乐等领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多便利和乐趣。

目前涉足人形机器人的厂商数量已超140家，中美日德为主要竞争阵地， 国内厂商正快速缩小差距 。

优必选Walker S、小米CyberOne、傅利叶QR系列等产品在运动控制与交互能力上对标国际巨头。 从关键能力对比表可见，特斯拉、波士顿动力在“基础模型”与“平台系统”上占优，而华为、优必选等国内企业在“零部件”与“智能技术”领域逐步建立优势。

卢瀚宸指出：“国产供应链的成熟，为人形机器人降本提供了可能，2024年本土核心部件成本已降低30%。”

应用场景：从“实验室”到“规模化”的路径博弈

人形机器人的应用目标已形成共识，但落地路径仍存变数。一方面，技术成熟度不足，尤其是在复杂环境下的自主决策和运动控制能力有待进一步提升；另一方面，成本居高不下，限制了其大规模普及。

卢瀚宸将人形机器人的落地路径划分为短期与长期两大阶段：

• 短期（2025-2027 年）： 聚焦 To B 场景，如工业搬运（如 Digit 物流机器人）、特种作业（如电力巡检）和商业服务（如导览讲解）。GGII 预测，2026 年 To B 市场将迎来首批万台级订单。

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