机器人进厂：具身智能的商业化新路径

进军工厂：机器人发展的关键机遇

01 机器人公司倒闭潮揭示商业路径缺失

在最近的一次讨论中，知名投资人朱啸虎表示，具身智能当前备受关注，但商业可行性仍不清晰，尤其是人形机器人领域。他戏称，如今的人形机器人几乎都能表演翻跟头，然而商业化落地在哪里？朱啸虎坦言，他们正在从多家人形机器人公司撤资，因为行业虽然形成共识，商业化却进展缓慢。

朱啸虎的言论犹如一盆冷水，引发了行业内的热烈辩论，但火爆的市场背后，是众多机器人企业面临生存危机，稍有不慎就可能倒闭。

K-Scale Labs开发的机器人 K-Bot

今年，硅谷明星企业K-Scale Labs耗尽了400万美元融资，创始人不得不向客户退款并关闭业务。美国儿童陪伴机器人公司Embodied直接停止产品服务，员工全部失业。

被誉为全球机器人先驱的法国公司Aldebaran，专注于人形机器人研发十余年，最终仍以失败告终。供应链问题导致成本高昂，产品价格昂贵且性能不佳，去年巨额亏损2900万美元后破产清算，最终被中国公司收购以求生存。

高盛近期的报告更为尖锐，调研团队深入调查9家中国机器人核心供应商后指出，这些企业基于对行业爆发的预期，在国内外 aggressively 布局生产线。这种“产能先行”策略体现了中国制造业典型的赌徒心理——不惜投入巨资押注未来，试图通过规模优势掌控供应链主动权。

高盛认为：中国机器人供应链企业已规划出年产10万至100万台的庞大产能，但没有任何一家公司获得大规模真实订单。

那么高盛的报告是否属实？是否有夸张之处？这取决于如何定义大规模真实订单。

截至2025年上半年，从国内公开的人形机器人订单来看，高校、科研院所和职业院校等教育科研机构的采购量占总订单量的75%。企业类订单规模在数千台到几百台之间，且多数并非今年交付。对于具体落地场景和效率提升，产品市场契合度验证方面基本没有正面回应。因此，业内人士认为，过早释放“大批量订单”信号，无异于在产业尚未成熟时提前制造泡沫。

最典型的案例是上半年特斯拉与美国制药公司PharmAGRI签署意向书，计划在自营农场运营、原料药合成及处方药生产环节部署多达10000台Optimus V3人形机器人。除了马斯克直接否认其真实性外，这个案例也值得深入分析。

首先，Optimus V3目前尚未显示大规模量产迹象，突然出现万台订单令人怀疑其真实性；其次，在资金方面，PharmAGRI的规模和财务能力与如此大规模的采购不匹配，因为这至少需要数亿美元支出。

这份PharmAGRI提出的“万台订单”本质上是一份意向书，而非正式合同。从法律角度，它没有强制约束力，也未明确采购金额、交付时间、付款条件等关键要素。这类“模糊订单”在近期行业宣传中常见。PharmAGRI既未回应也未质疑，令人深思。

业内专家指出，这相当于将手机和汽车行业的不良风气带入具身智能领域，具身智能行业仍处于早期阶段，过度营销和宣传，吹高估值，只会损害用户和产业信任基础。应通过对比订单与实际交付数量、完税数据等方式核查企业真实交付情况，并对数据严重偏差的企业进行惩罚。

02 机器人进厂已成为现实

但具身机器人真的没有商业化落地的途径吗？相比进入家庭场景执行复杂多样任务，“进厂”确实是当前最佳选择之一。

对于中小机器人企业，唯一出路是进入工厂，在工业场景中竞争落地。行业内在发展初期就签订大量项目合同，甚至包括低利润、要求苛刻的项目，随后发现难以消化，导致产品迭代和融资陷入困境。因此，机器人产业链企业不应只看估值高低，而应关注成为细分市场第一所需时间。

目前进入B轮及后期的企业大多具备两个特征：一是有明确的商业化场景（如宇树专注于物流仓储，银河通用深耕工业巡检），二是已实现小批量交付（年营收超过5000万元），例如智元机器人2024年营收达1.2亿元，成为少数有稳定营收的具身智能企业。

那么实现这两个目标需要克服哪些困难？

通用型机器人为适应多种任务，必须保留大量冗余自由度、传感器和计算资源，这在工业场景中是成本浪费。且客户更倾向于“专机专用”，针对特定任务进行最小闭环优化，而非为通用能力付费。

首先需要为客户定制模型和硬件，工业场景数据封闭难以共享，即使说服客户，还有定制化生产机器人，针对特定任务做最小闭环优化，而不是为通用能力买单。定制化优化听起来简单，但实际操作中挑战巨大。以汽车装配线为例，机械臂需要以毫米级精度执行螺栓拧紧，并具备微秒级响应速度。更大挑战在于动态环境适应：当传送带速度变化或工件位置偏移时，机器人必须实时调整动作。某头部企业测试显示，其最新型号在静态环境下成功率高达98%，但在引入动态干扰后，成功率骤降至67%，突显了实际应用中的技术瓶颈。

其次，工业场景对机器人稳定性的要求达到六西格玛水平，对应99.99966%的合格率，意味着每百万次机会中缺陷不超过3.4次，几乎零缺陷。从当前通用人形机器人的技术路径看，依靠生成式AI训练的抓取动作成功率在80%-90%。这对工业场景而言完全无法接受，可能导致每天上千万元的损失。

对此，深度参与具身智能业务的依柯力信息科技在行业内部沙龙分享，目前工业场景下机器人只能执行固定任务，无法有效高效执行动态任务。而且，具身机器人有明确参照对象，如工业机器人和协作机器人，而具身机器人硬件负载能力处于初级阶段，速度比工业机器人慢5倍。此外，当前大模型生成代码精度达不到工业要求，无法应对突发情况，在无法联网时模型精度进一步下降。

业界权威人士认为，当公司年度出货量超过5万台时，不仅意味着成本下降，也代表行业对解决方案的认可度发生重大变化。目前，只有物流机器人接近这一目标。而通用机器人仍未见拐点，或许在工业细分场景下，会出现足够高效和低成本的机器人公司。

总结

高盛报告警告虽有夸张，但揭示短期内具身机器人尚未达到替代人工的程度。头部制造企业的订单更多是“基于未来的战略布局+在自动化基础上试错”以及未来话语权争夺，而非商业模式跑通的理性交易。

当前不必对泡沫过度担忧，从经济长周期看，历史经验表明技术革命浪潮中，适度泡沫正是推动文明进程的特殊催化剂。

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参考资料：

千万级人形订单扎堆，泡沫有多少 来源：人形机器人发布

万亿机器人赛道，谁是背后金主 来源：财经杂志

120天变身人形机器人第一股 来源：腾讯财经