人形机器人2026：AI的下一个主战场？

2026-10-12

人形机器人2026：AI的下一个主战场？

前两周我跟一个做投资的朋友吃饭，他问我最近在看什么方向。我说人形机器人。他愣了一下，说这不就是春晚扭秧歌那个吗，还能真干活？我当时没多解释，只给他看了两段视频：一段是Figure 02在宝马工厂里分拣零件，一段是宇树G1在展厅里被人踹了一脚之后自己站稳继续走。他看完沉默了几秒，说了句“这玩意儿好像确实不太一样了”。

这种“不太一样”的感觉，2025年下半年开始变得特别明显。如果说2023年大家还在争论人形机器人是不是伪需求，2024年是在实验室里秀肌肉，那2025到2026年这个窗口期，赛道正在从“能不能做出来”切换到“能不能用起来”。而这个切换背后，真正被推到台前的，其实是AI。

钱和订单，都在往这个赛道涌

先看几组数字。根据公开融资数据，2025年全球人形机器人领域融资总额超过120亿美元，比2024年翻了将近一倍。Figure AI在2025年初拿到6.75亿美元B轮，估值冲到26亿美元；国内的宇树科技、智元机器人、银河通用也都完成了大额融资，智元在2025年那轮投前估值已经到了70亿人民币级别。

但比融资更值得看的是订单。特斯拉Optimus在2025年Q3的财报电话会上，马斯克提到Optimus已经在弗里蒙特工厂内部执行一些简单的物料搬运任务，2026年的目标是“数千台级别”的内部部署。宝马和Figure的合作从2024年延续到2025年，Figure 02在斯帕坦堡工厂的测试从最初的几个工位扩展到了更多场景。亚马逊也没闲着，2025年10月宣布在仓储测试中引入Agility Robotics的Digit机器人。

国内这边，比亚迪、蔚来、吉利都跟人形机器人公司签了试点协议。我认识一个在深圳做产线自动化的朋友，他说2025年下半年开始，至少有五家客户主动来问“人形机器人能不能替代部分工位”，这在两年前根本不可想象。

AI才是这波行情的底层推手

很多人把人形机器人当成硬件赛道，我觉得这个理解有点偏。硬件固然重要，但真正让2025年这波人形机器人跟2015年那波“波士顿动力炫技”区别开的，是AI。

具体来说，是三个东西的成熟：

第一，大模型让机器人能“听懂人话”了。 以前的机器人编程是写死的，你让它拿杯子，它只会按预设轨迹走。现在接入视觉语言模型（VLM）之后，你可以直接说“把桌上那个红色的杯子拿给我”，它能理解语义、识别物体、规划动作。Google的RT-2、Figure自己的Helix模型，都是这个思路。

第二，强化学习让运动控制不再靠手工调参。 宇树、特斯拉、Agility的机器人能走能跑能保持平衡，背后大量用的是sim-to-real的强化学习训练。在仿真环境里跑几百万次，再迁移到真机。这个路子2023年之后才真正跑通。

第三，数据闭环开始形成。 特斯拉有FSD积累的视觉数据能力，Figure有宝马工厂的真实场景数据，这些都是护城河。谁的数据多，谁的模型迭代就快。

但别急着喊“元年”

我特别怕看到“2026是人形机器人元年”这种标题。说实话，现在离真正大规模商用还有距离，几个现实问题绕不开：

成本还是太高。 Optimus的目标售价是2-3万美元，Figure 02的成本据传在10万美元以上，国内宇树G1卖9.9万人民币已经算很激进了，但这个价格对大部分工厂来说还是不如雇人划算。真正要打平，业内普遍认为需要降到2万美元以内。

可靠性不够。 我那个做产线的朋友说得很直白：“机器人坏一次，停线损失比省下的人工费多得多。”目前人形机器人的MTBF（平均无故障时间）跟工业机械臂比还差一个数量级。

场景还没跑通。 现在大部分部署都是“试点”，真正24小时连续干活的案例很少。哪些工位适合人形、哪些适合专用机械臂，行业还在摸索。

我的判断

如果非要给2026年定个性，我觉得它是“验证年”而不是“爆发年”。真正值得盯的信号有三个：一是特斯拉Optimus的产能爬坡数据，二是国内厂商的订单交付量，三是有没有出现第一个“人形机器人比人工更划算”的标杆案例。

一旦第三个信号出现，这个赛道的逻辑就彻底变了。到那时候，讨论的就不是“人形机器人有没有用”，而是“哪家的AI更聪明、哪家的成本更低”。

对普通人来说，现在倒不用急着焦虑“机器人抢饭碗”。但如果你是做AI、做投资、做制造业的，2026年确实值得认真看一眼这个方向。我自己的判断是，这一轮跟2015年那波最大的区别在于——这次背后站着的是真正能泛化的AI，而不是精心编排的demo。

至于我那个投资圈的朋友，上周他发消息说约了两家国内人形机器人公司去尽调。看来那两段视频，还是挺有说服力的。