车企加速布局人形机器人：驱动因素、挑战与标准化进程

在第23届广州国际汽车展览会上，小鹏、广汽等众多汽车制造商竞相展示了自家研发的人形机器人产品，这些创新装置吸引了不少原本聚焦于汽车展品的目光。

到了11月28日，小米集团CEO雷军在接受采访时宣布，未来五年内，人形机器人将大规模进入小米的智能工厂参与工作，这一表态让公众的注意力从该公司今年备受关注的汽车业务短暂转向了机器人领域。

随着特斯拉Optimus机器人试产线的逐步启动，汽车企业似乎都在给人形机器人业务按下加速键，形成了一股新的研发热潮。

车企“纷纷造人”的原因

汽车企业涉足机器人领域并非新鲜事——早在1986年，日本企业本田就启动了人形机器人研发项目，直到32年后的2018年才正式宣告终止。在此期间，包括丰田、现代在内的多家车企都曾尝试进入机器人赛道。

但2025年的这一波车企“造机器人”热潮与以往截然不同。

分析认为，车企在这个时间点上不约而同加快机器人研发步伐，主要有以下四个方面的原因：

首先最直接的是新的市值叙事需求。

11月初，小鹏汽车旗下人形机器人IRON亮相后，其港股股价迎来了一轮显著连续上涨。而在大洋彼岸，特斯拉CEO马斯克的万亿薪酬计划获得通过，该计划的落实与公司未来的市值目标紧密绑定。

这种由“机器人概念”引发的市值提升，无疑对许多身陷同质化竞争的车企具有巨大吸引力——在11月26日的理想汽车财报电话会上，CEO李想也提出了公司未来向具身智能机器人方向发展的目标。

这种时间点的“巧合”，难免让人怀疑有点蹭“机器人热”的嫌疑。

小米汽车生产线

第二个需求源自车企对提升未来生产力的迫切渴望。

回到雷军的访谈，他举例说：“以小米汽车工厂为例，大型压铸件用人眼很难完成检测，但通过X光机和AI视觉大模型判定，可在2秒内完成检测，效率是人工的10倍，精度是人工的5倍以上。”

这种生产力上的巨大差距，是驱动车企如今争相加码机器人的关键因素。AI大模型的出现和持续训练，使得未来机器人可能具备的智能决策与高精度操作能力，远超过传统的机械设备。

尤其对许多传统车企而言，拥有具身智能的机器人，已经比较适合在结构化程度较高的工业场景中落地应用。

如果说前两点只是车企对机器人的需求，那么接下来的则是让这种产业加速成为可能的现实条件，这也是促使车企愿意“赌一把”的原因。

其一就是车企手中可复用于机器人制造的多方面能力，因为从底层逻辑看，具身智能机器人与近年火热的智能驾驶，在本质上都是载体“感知—决策—执行”的过程。

例如在供应链层面的软硬件能力。

从硬件上看，在“智能驾驶”领域探索多年的车企，可以将自动驾驶涉及的传感器、激光雷达，以及续航相关的电池等诸多技术应用于机器人硬件。

而自动驾驶积累的算法能力，可在软件层面迁移到机器人上。这方面的典型案例是结合了FSD自动驾驶算法模型的特斯拉机器人，据称，其在智能驾驶和机器人上的算法相似度超过六成。

此外，车企在制造业供应链上的多年历练，使他们在成本控制和质量管控上拥有过硬能力，这被认为有助于整合形成可量产的机器人方案。

除了能力复用，还有场景的复用和渗透。例如小米这样兼具消费属性的企业，如果未来其机器人能进入家庭等消费场景，可与智能家居产品形成联动，在丰富功能的同时降低使用门槛。

其二，与政策及正在形成的产业布局相关。

随着经济发展阶段变化，无论是国家还是地方层面，不同方向的指导和政策都在推动产业结构和布局调整。这种变化一方面体现在制造业被重新重视，另一方面则是AI算力等前沿技术得到重点支持。

汽车工业一直是制造业的重中之重。如果说过去十年，汽车工业的“主旋律”是电动化带来的电动汽车革命，那么接下来就是以智能驾驶为代表的汽车智能化阶段。

在这一产业进化过程中，已经或即将加速形成包括电池、电芯、算力等产业链的集聚布局以及人才吸引现象。而具身智能机器人的制造，恰好依赖这些产业资源因素。

面临的困难和希望

但车企想做好机器人，面临的挑战并不少。

首当其冲的是资金问题，这也是机器人赛道所有玩家都要面对的难题。

11月中旬，硅谷机器人创业公司K-Scale Labs宣布倒闭，未能跨越商业化门槛被认为是其失败主因。而再往前一个月，国内被认为是吉利系生态的一星机器人也关门解散。

作为一个烧钱的赛道，在商业化探索过程中，如何确保机器人研发项目能承受资金和成本压力，是每个玩家必须面对的现实。

其次是看似依旧不低的技术门槛和更广泛场景下的数据积累问题。

具身智能人形机器人的运动控制能力目前仍处于持续提升阶段，但从特斯拉Optimus量产时间数次跳票推迟，以及小鹏IRON亮相后需再等一年才能量产的消息，都能感受到机器人还有不少技术难题待解。

正如上文提及，除了工业场景，与机器人行业的其他玩家一样，机器人的使用场景丰富度目前前景尚不明朗。这种丰富度的缺失正影响着机器人在消费级等场景中的有效数据积累。

但也有业内人士认为，相比于其他玩家，在智能驾驶研发过程中已积累一定经验的车企，能在技术迭代与产品商业化之间找到合适的平衡点。

进一步说，车企可以通过先工厂自用等方式消化机器人产能，并积累技术迭代经验，再借助外部合作的开源模型数据等方式，逐步提升机器人的智能化水平，直到其成本和能力在消费级场景下都具有竞争力。

同时，车企通过生产供应链上的系统性降本，以及企业内部资源整合，也被认为能有效缓解机器人研发过程中的资金等成本压力。

人形机器人标委会中的车企身影

随着机器人行业快速发展，产业规范与标准化成为节点性的必然事件。

11月底，国家工信部公示了“人形机器人标准化技术委员会”名单。其中，奇瑞和小鹏汽车两家企业成为名单中的车企“跨界”代表。

与机器人产品知名度较高的小鹏汽车相比，奇瑞汽车其实已入局机器人赛道一段时间：去年奇瑞与Aimoga共同研发的机器人Mornine，已在一些门店承担导购工作；而在今年10月，旗下机器人公司“墨甲智创”又推出了名为“墨茵”的人形机器人。

这两家车企入选标委会名单，标志性地表明车企近年来在机器人赛道的投入、进展和重要性，已获得行业认可。

分析认为，车企加入标委会的影响力可进一步分为以下三个方面：

首先是车企为机器人产业标准化带来了行业能力。

车企将自身在制造品控、车机互联以及智能驾驶相关的技术能力，迁移到机器人移动和系统交互等功能上，这种技术输出加速了机器人行业在这些功能上的研发进度和成熟度。

其次是为机器人赛道提供的生态价值和用户潜力。

车企在机器人场景落地上的探索，如进工厂、进门店等，对于机器人行业拓展使用场景和构建行业生态均有助益。

而不同车企这些年积累的用户群体，在机器人成本及售价降低到一定程度后，也有可能成为新机器人业务或服务的“早期体验者”。

第三是确保机器人的未来应用能与数字社会的基础设施顺利融合。

汽车作为一种交通载具，已成熟使用很长时间，在此基础上变得更智能的智能驾驶汽车，也因形态和基本功能的继承，能很好适应配套的社会基础设施。

而具身智能机器人其实与具备智能驾驶能力的汽车一样，都可视为某种移动智能终端触点，通过持续采集数据、反馈信息、机器学习等步骤，构建起覆盖广泛的数字化社会数据交互底层，未来社会的基础设施建设标准离不开这种底层数据参考。

车企参与机器人赛道，从长远看，是出于企业在战略窗口期和时代浪潮下的综合考量，无论对自身还是行业都有诸多可预见的助益。但从智能汽车到具身智能机器人，车企的业务转型过程仍需时间检验。

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