01 视觉-语言-动作模型在物理人工智能中的应用日益广泛 人形机器人市场正通过视觉-语言-动作(VLA)模型快速发展,该模型使机器人能够将视觉感知和语言指令与物理动作联系起来。与严重依赖预定义程序的传统工业机器人不同,采用VLA技术的人形机器人能够解读周围环境、理解指令、调整动作,并学习日益复杂的操作任务。这些能力对于开发能够在不断变化的环境中运行而非仅仅执行单一重复性流程的机器人至关重要。 2025年3月,NVIDIA推出了Isaac GR00T N1,这是一个开放且可定制的人形机器人推理和技能基础模型。其双系统架构将视觉和语言理解与连续的物理动作相结合,支持操作、移动和通用机器人任务。 随着制造商寻求提高机器人的自主性、学习能力和适应性,基础模型的发展正成为人形机器人市场的主要趋势之一。
02 人形机器人从飞行员阶段迈向商业工业部署 人形机器人正日益从实验室演示和短期试验走向实际制造和物流运营。汽车工厂正成为一个重要的早期应用环境,因为人形机器人可以利用原本为人类设计的办公空间、容器、工具和生产基础设施。成功的部署正在帮助制造商在实际运行条件下评估生产效率、可靠性、安全性和投资回报率。 2026年6月,Figure公司在宝马集团斯帕坦堡工厂部署了其Figure 03人形机器人,用于一项复杂的物流排序应用。 向重复性工业应用的进展表明,商业应用对于人形机器人行业来说变得越来越重要。
01 随着科技公司、制造商、风险投资公司和政府竞相将具身人工智能商业化,对人形机器人的投资正在加速增长。资金正越来越多地流入人工智能基础模型、执行器、传感器、电池、机器视觉、仿真平台、自主导航和大规模机器人制造等领域。 例如,2025年2月,Apptronik完成了3.5亿美元的A轮融资,旨在加速其Apollo人形机器人的研发和部署。本轮融资由B Capital和Capital Factory领投,谷歌和其他投资者也参与了投资。 大规模融资表明投资者越来越相信人形机器人能够走出研究环境,在制造业、物流、仓储和其他劳动密集型应用领域获得商业用途。
02 2025-2026年人形机器人市场主要投资和融资活动 公司 资金/投资(美元) 细节 神经机器人 14亿美元 2026 年 6 月,该公司获得资金,用于扩大人形机器人制造和 Neuraverse 人工智能生态系统。 听啊 7亿美元 2026 年 5 月,该公司筹集资金,以推进具身人工智能硬件和机器人技术的发展。 Apptronik 5.2亿美元 2026 年 2 月,该公司筹集资金,以扩大 Apollo 人形机器人的生产、部署和培训基础设施。
01 劳动力短缺和对柔性工业自动化的需求 制造商和物流运营商越来越需要能够执行重复性、体力劳动强度大、人体工程学要求高或劳动密集型活动的自动化设备。与固定式设备不同,自动化设备能够执行重复性、体力劳动强度大、人体工程学要求高或劳动密集型活动。工业机器人人形机器人旨在适应以人为本的环境,这使得企业无需彻底改造工厂或仓库即可实现任务自动化。因此,劳动力老龄化和持续存在的劳动力短缺问题正在推动人形机器人市场需求的增长。商业租赁和机器人即服务模式可以进一步促进机器人技术的普及,使企业无需预先承担全部设备成本即可引入人形机器人。劳动力需求和灵活部署模式的结合正在推动人形机器人市场的增长,因为各公司都在评估机器人作为现有工业劳动力的补充。
01 高昂的开发成本和组件成本 制造具有商业价值的人形机器人仍然成本高昂,因为这些系统需要先进的执行器、电机、减速器、力传感器、摄像头、电池、处理器、机械手、人工智能模型和复杂的控制软件。制造商必须将这些组件集成到机器中,使其能够保持平衡、操作不同物体、在动态空间中导航以及在人群周围安全运行。高昂的研发、工程、测试和零部件成本会限制人形机器人市场规模,尤其是在制造商尚未实现规模经济之前。人工智能的持续发展也增加了大量的计算和训练需求。领先的人工智能和机器人公司之间所需的合作规模表明,要使通用人形机器人具备商业可靠性,仍然需要大量的技术资源。
01 拓展至航空航天和高价值制造业 航空航天制造业代表着一个新兴机遇,它与目前主导人形机器人应用的汽车和仓储领域截然不同。飞机制造涉及复杂的装配流程、物料搬运、检验以及在以人为本的设施中执行的重复性体力劳动。能够在现有设备周围安全运行的人形机器人,可以让制造商在无需彻底改造生产环境的情况下,实现部分流程的自动化。拓展到航空航天和其他高价值制造领域,可能会为机器人制造商和执行器、传感器、人工智能软件、机器视觉、电池和安全系统的供应商创造新的收入机会。
01 在保持安全性和可靠性的前提下扩大生产规模 人形机器人行业正面临着从小批量生产向大规模商业化生产的艰难转型。规模化生产需要可靠的精密执行器、电机、减速器、传感器、电池、半导体和机械手等零部件供应,同时还要保持产品质量的稳定性。制造商必须同时提高可靠性、延长运行时间、降低维护需求并降低单位成本。实际部署还要求机器人能够在数千小时的运行时间内展现出可重复的性能。硬件故障或不可预测的运动会导致生产中断和安全隐患,因此,在大型机器人群与工人协同工作之前,必须进行广泛的验证。从成功部署少量机器人到可重复的大批量生产,对于寻求增强其人形机器人市场份额的公司来说,仍然是一个重大挑战。