文章核心观点 - 海外人形机器人产业已迈入智能化发展阶段，技术研发、量产落地及商业应用迎来跨越式发展 [2][7] - 大模型深度赋能人形机器人突破感知-决策-执行闭环技术瓶颈，应用落地聚焦工业制造、物流仓储及家庭服务三大场景 [7][33] - 特斯拉Optimus引领产业化趋势，软件与硬件端同步突破，2025年有望成为量产元年 [4][8][44] - 头部厂商如Figure AI、Boston Dynamics等产业化进展加速，多元化技术路线并行 [3][9][18] 发展历程 - 萌芽探索阶段（20世纪60年代末至90年代）：以实现双足行走为目标，代表为日本早稻田大学WABOT系列，运动能力较弱 [11][42] - 集成发展阶段（21世纪初至2010年）：整合感知和智能控制，本田ASIMO实现环境交互与动作预测 [12][42] - 高动态发展阶段（2010年至2022年）：控制理论进步提升运动能力，本田ASIMO和波士顿动力Atlas分别实现电驱与液压复杂操作 [13][42] - 智能化发展阶段（2022年至今）：大型语言模型赋能智能化感知与决策，电驱动成为主流，特斯拉Optimus为代表 [14][42] 技术路线 - 日本侧重仿生模拟与服务应用：早稻田大学WABOT实现双足行走，本田ASIMO提升行走与交互能力，索尼开发娱乐机器人 [18][42] - 美国侧重功能学习与复杂环境操作：Willow Garage的PR2执行复杂操作，NASA的Robonaut 2执行太空任务，波士顿动力Atlas展示动态平衡 [19][42] - 欧洲等国多元化创新：法国Aldebaran开发NAO和Pepper，德国DLR开发TORO，意大利iCub研究认知，英国Engineered Arts开发Ameca [21][22][23][25] 竞争格局 - 科技巨头通过全栈布局、内生发展及外延拓展加速入局：谷歌投资Apptronik，微软投资Figure AI，英伟达发布GR00T模型，特斯拉自研Optimus [28][43] - 美国凭借AI积累领跑赛道：初创公司数量与中国持平（13家），过去10年融资总额达13.7亿美元 [30][43] - 头部企业注重技术融合与场景落地，通过资本绑定创新主体，行业处于资源整合与技术验证阶段 [29][43] 发展趋势 - 具身大模型赋能技术突破：Figure AI的Helix模型实现跨场景泛化，1X Technologies强化具身学习，Physical Intelligence的Hi Robot提升指令跟随准确率40% [33][44] - 应用落地加速：工业制造场景中Figure AI与宝马合作目标交付10万台，物流分拣场景中Figure 02实现零样本到应用突破，家庭服务场景中1X的NEO Gamma目标进入10万家庭 [35][36][37] - 技术路径分层架构为主流，端到端模型推动执行效率质变，2025年成为智能化跃迁关键拐点 [33][44] 特斯拉Optimus进展 - 软件端：2024年具备上肢重物搬运与动态抓握、下肢复杂地形自主运动能力，2025年将优化步态与跌倒恢复功能 [8][44] - 硬件端：Optimus 3预计2025年底推出，2026年量产，搭载22自由度灵巧手（微型丝杠+腱绳传动），采用轻量化方案 [8][50] - 量产计划：2025年出货量预计5千-1万台，2027年目标百万台级别，售价预估2-3万美元 [8][56] - 轻量化材料可能采用铝/镁合金或PEEK材料，以提升运动性能、工作效率和续航能力 [53][54] 其他头部厂商动态 - Figure AI：推出VLA模型Helix支持双机协作，全球融资最多（B轮6.75亿美元，C轮洽谈15亿美元），与宝马合作目标年产能扩展至10万台 [64][70][73][75] - Boston Dynamics：从液压转向电驱，电驱版Atlas成本降至几十万人民币，与英伟达、丰田研究所合作提升学习能力 [76][82][83] - 1X Technologies：发布NEO Gamma家庭机器人，采用肌腱驱动和自研LLM，获OpenAI和英伟达支持，计划2025年家庭测试 [84][86][90][91] - Sanctuary AI：Phoenix 8集成新型触觉传感器，提升操作精度与适应性，融资超1.4亿美元 [93][96][97] - Agility Robotics：Digit机器人年产1万台，与亚马逊合作物流自动化 [61][35] - Apptronik：谷歌参投3.5亿美元A轮融资，与奔驰合作推动Apollo商业化 [62][28]