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佐思汽研發(fā)布《2024-2025年具身智能與人形機器人市場研究：產(chǎn)品技術(shù)前瞻與供應(yīng)鏈分析》。
2025年全球人形機器人產(chǎn)業(yè)處于從技術(shù)驗證向場景滲透的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折期，工業(yè)、服務(wù)、特種、家庭等多種場景的潛在市場超過數(shù)十萬億元。然而，人形機器人市場規(guī)?；涞厝悦媾R三大核心瓶頸：一是人形機器人產(chǎn)品成本體系尚未突破臨界點，二是智能化水平存在代際差距，三是數(shù)據(jù)要素供給嚴重不足。佐思汽研通過深入剖析 21 家中美頭部廠商及其代表產(chǎn)品的技術(shù)路線與產(chǎn)品矩陣，對標各家人形機器人產(chǎn)品競爭力、解答新一代產(chǎn)品的降本路徑及產(chǎn)品演進方向等問題。
趨勢一：人形機器人市場歷經(jīng)三次技術(shù)發(fā)展更迭
人形機器人產(chǎn)業(yè)的演進史，本質(zhì)上是人類對“智能生命體”認知的深化過程。從早期的機械骨架實驗，到如今依托AI大模型的自主決策能力，技術(shù)突破正逐步消弭“機器”與“人”的邊界。截至目前，人形機器人行業(yè)的發(fā)展可以分為三個重要節(jié)點，分別是初步探索期、技術(shù)積累期以及AI大模型重構(gòu)認知決策體系時期。
初步探索期（20 世紀 60 年代末 - 90 年代末）：動態(tài)行走理論構(gòu)建機械骨架
20世紀60年代末至90年代末是初步探索期，在此階段，美國、歐盟和韓國紛紛投入相關(guān)研究，重點聚焦雙足行走的運動學與動力學原理，美國Marc Raibert教授提出的“動態(tài)行走理論”，為后續(xù)發(fā)展勾勒出基礎(chǔ)技術(shù)輪廓。此階段的代表廠商為元老級廠商Boston Dynamics（1992）。
技術(shù)積累期（21 世紀初 - 2022 年）：傳感控制賦能物理世界交互
在 21 世紀初至 2022年的技術(shù)積累期，行業(yè)著力于傳感與智能控制技術(shù)的深度融合及系統(tǒng)集成。此階段，機器人不僅實現(xiàn)了基礎(chǔ)運動控制的優(yōu)化，更在周圍環(huán)境基本信息感知層面取得突破，能夠基于簡單判斷做出相應(yīng)動作調(diào)整。這些技術(shù)積淀為后續(xù)人形機器人的飛速發(fā)展筑牢根基，典型代表廠商如 Boston Dynamics，于2013年展示的雙足 Atlas 機器人，具備在復雜地形中行走、奔跑、跳舞、搬運乃至完成高難度動作的卓越能力，標志著人形機器人向更復雜、更智能的應(yīng)用場景邁出關(guān)鍵一步。中美眾多廠商紛紛入局，包括優(yōu)必選（2012）、Agility Robotics（2015）、宇樹（2016）、Apptronik（2016）。
具身智能新紀元（2022 年至今）：AI 大模型重構(gòu)認知決策體系
2022年后，人形機器人產(chǎn)業(yè)迎來歷史性轉(zhuǎn)折——OpenAI GPT-4、谷歌RT-2等AI大模型的突破，首次賦予機器人語義理解、任務(wù)分解與自主決策能力，推動行業(yè)正式邁入具身智能（Embodied AI）新紀元。特斯拉Optimus通過端到端大模型，僅需人類示范數(shù)據(jù)即可自主學習復雜任務(wù)（如物體分類、路徑規(guī)劃），其決策準確率提升60%，人工編程成本大幅降低。與此同時，英偉達Omniverse平臺構(gòu)建的物理仿真引擎，通過精確模擬真實場景的動力學特性，支持“虛擬訓練-實體驗證”閉環(huán)，將機器人開發(fā)效率提升3倍，試錯成本降低80%。
技術(shù)革新浪潮下，F(xiàn)igure AI（2022）、逐際動力（2022）、智元機器人（2023）、銀河通用（2023）等初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)勢而起，精準錨定工業(yè)制造、物流倉儲、家庭服務(wù)等垂直場景持續(xù)深耕。與此同時，豐田、現(xiàn)代、廣汽、奇瑞等傳統(tǒng)主機廠，特斯拉、小鵬、小米等新勢力車企，以及英偉達、DeepMind、華為等 AI基礎(chǔ)設(shè)施廠商紛紛加速戰(zhàn)略布局，依托技術(shù)研發(fā)、制造工藝或生態(tài)資源優(yōu)勢搶占市場高地，多方協(xié)同共進，為人形機器人產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展注入強勁動能。
趨勢二：人形機器人包含4類玩家，運動、場景、制造、AI 成破局關(guān)鍵因子
人形機器人本體設(shè)計、制造與集成是人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)，是人形機器人產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化的關(guān)鍵，目前人形機器人本體行業(yè)仍處于探索階段。人形機器人本體玩家，根據(jù)其原有屬性大致可分為元老級機器人企業(yè)、原生機器人企業(yè)、車企跨界布局企業(yè)和初創(chuàng)型企業(yè)四類。四類玩家正以不同路徑攻克產(chǎn)業(yè)化難題 —— 元老級企業(yè)突破運動極限，原生派夯實場景根基，車企重塑制造范式，初創(chuàng)者引領(lǐng) AI 融合 —— 共同推動人形機器人產(chǎn)業(yè)跨過 “0-1” 拐點，開啟 “人機共融” 的萬億新藍海。
圖片來源：佐思汽研
趨勢三：全身自由度方面，星動 STAR1與小鵬 Iron處于領(lǐng)先地位
從運動能力對比來看，在全身自由度方面，星動 STAR1（55 DoF）與小鵬 Iron（62 DoF）處于領(lǐng)先地位，具備更強的運動靈活性。宇樹 H1 為 19 DoF，Walker S1 達 41 DoF，遠征 A2 為 40+ DoF，而 Figure 02 僅 16 DoF，差異顯著。關(guān)節(jié)扭矩額定值上，星動 STAR1 達 400 N?m，展現(xiàn)出強大的力量輸出；宇樹 H1 為 360 N?m，CyberOne 為 300 N?m，Galbot（G1）相對較低，僅 120 N?m。
綜合來看，星動 STAR1 與小鵬 Iron 憑借頂尖的自由度及關(guān)節(jié)扭矩，具備最強運動靈活性與負載能力，擅長復雜高負載任務(wù)；遠征 A2 自由度較高（40+ DoF），運動靈活性突出，且關(guān)節(jié)扭矩平衡，適用于中等復雜度任務(wù)；宇樹 H1 及 CyberOne 關(guān)節(jié)扭矩優(yōu)勢明顯但自由度相對低，更適配大負載、動作較簡單的場景；Digit-4 與 Figure 02 自由度及扭矩均處較低水平，主要適配基礎(chǔ)簡單任務(wù)；CL-1 與 GoMate 自由度和關(guān)節(jié)扭矩中等，具備基礎(chǔ)運動靈活性與任務(wù)執(zhí)行能力，適配常規(guī)性作業(yè)場景。
人形機器人產(chǎn)品全身自由度對比
備注：Optimus Gen2未包含手部自由度，每只手自由度為11，圖片來源：佐思汽研
人形機器人產(chǎn)品關(guān)節(jié)扭矩額定對比
圖片來源：佐思汽研
趨勢四：多數(shù)人形機器人續(xù)航在 2 小時左右，少數(shù)達到8-12小時
人形機器人產(chǎn)品續(xù)航里程對標分析
圖片來源：佐思汽研
通過對人形機器人核心產(chǎn)品續(xù)航里程的對標分析可見，多數(shù)機型續(xù)航集中在 2 小時左右，如宇樹 H1 續(xù)航 1 小時，優(yōu)必選 Walker S1、小鵬 Iron 均為 2 小時，這主要受制于電池能量密度不足與關(guān)節(jié)驅(qū)動高能耗。部分廠商通過結(jié)構(gòu)優(yōu)化或電池技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)突破，樂聚 KUAVO-MY、Apptronik Apollo 單次續(xù)航達 4 小時；Agility Robotics Digit - 4 續(xù)航 8 小時，其下一代新品更有望達12小時；銀河通用 Galbot（G1）憑借輪式雙臂與全向移動底盤設(shè)計，續(xù)航長達12小時，適配工業(yè)場景需求。從行業(yè)趨勢看，短期可通過算法優(yōu)化與模塊化設(shè)計降低能耗，長期則依賴固態(tài)電池、鈉離子電池等高能量密度技術(shù)突破瓶頸。
工業(yè)場景對續(xù)航要求嚴苛（需 8-12小時），目前僅部分產(chǎn)品接近標準；家庭服務(wù)類因任務(wù)碎片化，續(xù)航壓力較小，如小米CyberOne家庭實測續(xù)航3.5小時，廣汽GoMate采用全固態(tài)電池與可變輪足設(shè)計，能耗降 80%，續(xù)航提升至 6小時。未來，續(xù)航技術(shù)的進步將為人形機器人拓展更廣泛的應(yīng)用場景奠定基礎(chǔ)。
趨勢五：人形機器人未來演進方向——輕量化、感知多維化、運動性能擬人化
Tesla Optimus Gen 1→Optimus Gen 2技術(shù)演進方向
圖片來源：佐思汽研
特斯拉Optimus通過打造具備 “類人靈活性、工業(yè)可靠性、AI 自主性”的通用人形機器人，成為特斯拉 “硬件即服務(wù)” 戰(zhàn)略的核心終端，Optimus產(chǎn)品演進趨勢總結(jié):
（1）輕量化設(shè)計: Gen2 體重從 73kg減至 63kg，采用鎂合金（密度 1.72g/cm3）與碳纖維復合材料，在保證結(jié)構(gòu)強度的同時減輕重量，提升能源利用效率與運動靈活性，符合機器人長期運行與敏捷操作的需求，也為后續(xù)更多場景應(yīng)用（如家庭服務(wù)）奠定基礎(chǔ)
（2）感知能力多維化：觸覺與力感知上增加手指尖壓力傳感器、腳底觸覺矩陣、腳踝 6 維力傳感器及手腕多維力傳感器，實現(xiàn)更精準的接觸力感知與平衡控制，適應(yīng)復雜場景；力/力矩：腳踝 6 維力傳感器（動態(tài)平衡控制）+ 手腕多維力傳感器（操作力度實時調(diào)節(jié)）
（3）運動性能優(yōu)化：步行速度從約 6km/h提升至約8km/h（提高 30%），平衡感和身體控制能力顯著改善。通過優(yōu)化執(zhí)行器配置（旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)從 20 個增至 28 個、線性關(guān)節(jié)從 8 個增至 14 個）與運動算法，使機器人運動更敏捷、穩(wěn)定，可完成深蹲、單腿瑜伽等復雜動作，向更接近人類運動模式演進。
（4）智能化與算法進步：
算力：搭載 Dojo D1 芯片（362 TOPS 算力），支持端到端訓練（視頻輸入→控制輸出）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：從預(yù)設(shè)動作編程進化到 AI 自主決策，通過視覺信號直接生成關(guān)節(jié)控制指令
訓練方式：基于特斯拉工廠數(shù)據(jù)的強化學習，動態(tài)優(yōu)化行走步態(tài)與操作策略
（5）執(zhí)行器系統(tǒng)升級：數(shù)量與復雜度：旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)、線性關(guān)節(jié)數(shù)量增加，手部執(zhí)行器從簡單抓取結(jié)構(gòu)升級為 11 自由度靈巧手（每指 3 自由度 + 拇指 2 自由度），提升運動靈活性、多樣性與操作精度。
Optimus Gen 2 VS. Optimus Gen 1:產(chǎn)品參數(shù)對標
圖片來源：佐思汽研
趨勢六：2025是結(jié)構(gòu)化場景量產(chǎn)元年，未來 5 年攻堅家庭場景
2025年成為工業(yè)制造、汽車制造規(guī)?；慨a(chǎn)元年
從市場需求端，人形機器人可高效承接工業(yè)制造中自動化設(shè)備難以完成的高精度、重復性作業(yè)，推動工業(yè)生產(chǎn)全自動化。技術(shù)壁壘方面，工業(yè)制造、物流倉儲等結(jié)構(gòu)化場景規(guī)范性強，模型訓練難度較低。基于此，多數(shù)人形機器人企業(yè)將工業(yè)制造、汽車智能制造、倉儲物流、安防巡檢等結(jié)構(gòu)化場景，作為商業(yè)化落地的 “第一戰(zhàn)場”。
人形機器人代表產(chǎn)品規(guī)模化落地時間預(yù)研對標分析
來源：佐思汽研
人形機器人場景滲入遵循“從結(jié)構(gòu)化→半結(jié)構(gòu)化場景→非結(jié)構(gòu)化場景→通用場景”進程，家庭場景將成為2025-2030階段人形機器人代表廠商的布局焦點
家庭場景以全球16億家庭戶的龐大基數(shù)、老齡化催生的護理陪伴剛需，以及日均超10小時的家務(wù)勞動需求，構(gòu)成萬億級消費市場的核心增量空間。作為智能家居生態(tài)的終極交互入口，其布局本質(zhì)是對未來 “人機共融” 生活方式定義權(quán)的戰(zhàn)略爭奪。無論是美國工業(yè)機器人巨頭的技術(shù)下沉路徑，還是中國全場景玩家的生態(tài)延伸策略，均將家庭環(huán)境下的復雜人機協(xié)同視為核心賽道 —— 盡管非結(jié)構(gòu)化場景對機器人語義理解、動態(tài)決策的苛刻要求，使得規(guī)?；慨a(chǎn)尚需 5-10 年技術(shù)迭代，但這一領(lǐng)域早已成為兵家必爭的未來智能終端戰(zhàn)略要地。
?從工廠到家庭：人形機器人廠商雙輪驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)變革之路
來源：佐思汽研
