正文 01 引言 本篇报告为《人形机器人系列深度报告》第四篇，详细解读海外人形机器人产业化发展历程，梳 理拆解多元化技术路线探索，分析研判海外科技巨头、头部初创 公司技术布局与商业化路径 。我们认为，当前人形机器人产业化奇点已至，看好海外机器人产业链长期增量空间。 摘要 海外人形机器人产业化加速，迈向量产新纪元。 海外人形机器人产业历经萌芽探索、集成发展、高动态发展及智能化发展四大阶段，技术路线呈现仿生模拟与功 能学习双轨并行格局。日本侧重形态仿生与服务应用，而美国引领功能学习与复杂环境操作产业化。欧洲多国则多元化创新。竞争格局上，科技巨头通过全栈布 局、内生发展及外延拓展三线并进，美国凭借AI积累强势领跑，初创公司数量与中国持平，近10年融资额达13.7亿美元居全球首位。发展趋势凸显大模型深度赋 能，Figure AI的Helix VLA模型突破跨场景泛化，Physical Intelligence的Hi Robot分层架构提升指令跟随准确率40%，端到端模型加速执行效率质变；应用落 地聚焦工业制造、物流仓储及家庭服务三大场景，产业化拐点已至，建议关注强客户卡位与量产能力的汽配供应链企业。 ► 引言：大模型 ...

行业概览与市场数据 - 2025年上半年全球人形机器人赛道融资额达140亿元人民币 其中国内市场贡献84亿元 Pre-IPO轮融资占全球融资额比例升至30% [1] - 2025年全球人形机器人市场销量预计达1.24万台 市场规模63.39亿元 2030年销量预计接近34万台 市场规模超640亿元 [1] - 行业面临商业化挑战 包括应用场景单一、核心部件依赖进口及盈利困难等问题 [1] 竞争格局与梯队划分 - 全球人形机器人市场形成四大梯队：第一梯队包括波士顿动力、本田、Agility Robotics等企业 凭借技术积累和产业化进展成为行业先驱 [2][3] - 第二梯队包括特斯拉、优必选、宇树科技等企业 通过技术路线或应用场景定位崭露头角 [3][4] - 第三梯队包括智元机器人、银河通用、Figure AI等企业 虽进入行业较晚但发展迅速 [3][5] - 第四梯队包括动易科技、九光智能等初创企业 为行业带来创新活力 [3][5] 代表企业技术进展 - 特斯拉Optimus第二代原型机搭载自研FSD芯片与端到端控制算法 实现流畅关节运动及接近人类水平的动作完成度 [5] - 波士顿动力Atlas机器人通过液压驱动与动态平衡算法实现高难度动作 2024年升级为全电动系统提升灵活性与静音性能 [5] - Agility Robotics双足轮式机器人Digit已部署于亚马逊15个仓储中心 全球装机量超12万台 成为物流场景规模化落地案例 [6] - 宇树科技H1人形机器人采用电机驱动方案 最大负载8公斤 续航2小时 是国内首个实现量产交付的产品 [6] - 智元机器人远征A1搭载自研大模型 支持自然语言交互与自主路径规划 可完成无预设程序的物流操作流程 [7] 订单与商业化现状 - 订单呈现头部大单与中小规模订单分层格局 智元机器人量产超2000台 2026年预计量产上万台 优必选合同金额达4亿元但规模不足700台 [8] - 订单类型分为高端资源型（如乐聚机器人、星动纪元）、科研与区域需求型（如众擎机器人、加速进化）、常规商业服务型（如开普勒、优理奇） [9][10] - 2025年上半年全球融资事件超80起 金额突破140亿元 但可量产能力仍稀缺 [10] - 高校采购订单占比高 单笔金额多在10-50万元区间 多用于科研验证和教学演示 [11] 行业痛点与挑战 - 核心零部件占生产成本40%以上 国产化使整机成本下降但单机成本仍居高不下 价格战压缩利润空间 [11] - 2024年全球已落地的机器人中72%用于高校科研、15%用于商业表演 仅13%进入工业和服务等实用场景 [12] - 国内超800家人形机器人企业中70%以进口零部件组装为主 缺乏自主核心技术 [12] - 技术协同不足 感知系统环境适应性缺陷导致控制系统决策滞后 [12][13] 技术发展与突破路径 - 行业破局需聚焦刚需场景 如工业高危作业和服务领域老龄化照护需求 [14] - 银河通用与美团合作的智慧药房解决方案使取药准确率从85%提升至98.7% 越疆科技医药配送机器人分拣效率提升40% [15] - 端到端大模型推理成为技术关键 如自变量机器人WALL-A系列模型实现多模态输入输出闭环 智元机器人灵犀X2在复杂环境中无故障运行时间突破1000小时 [16][17] - 2025年谷歌、微软、华为等推出千亿参数级别机器人专用大模型 推动端到端自主决策 [23] 应用场景拓展 - 工业场景在高危、高重复性劳动环节率先爆发 服务场景在医疗康复、养老陪护、物流配送等领域潜力巨大 [25] - 数字华夏仿生机器人夏澜S01应用于政务大厅和商用服务 智元机器人灵犀X2青春版适配文娱文旅场景 擎朗智能XMAN-R1可完成餐饮服务长任务闭环 [25] - C端市场逐步开拓 万元级产品出现（如松延动力、宇树科技产品定价3-4万元） 情感陪伴成为核心卖点 [26][27] 未来发展趋势 - 人形机器人有望成为继PC、智能手机和新能源汽车后的新一代智能终端 [20] - 发展趋势体现在技术融合（具身智能与大模型结合）、场景多元（工业和家庭场景渗透）、C端需求满足（情绪价值与实用功能结合）三大维度 [21][25][26]

– NOT FOR DISSEMINATION IN THE UNITED STATES OR THROUGH U.S. NEWSWIRE SERVICES –Vancouver, BC & Salem, Oregon, Sept. 16, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Humanoid Global Holdings Corp. (“Humanoid Global” or the “Company”) (CSE:ROBO, FWB:0XM1, OTCPK:RBOHF), a publicly traded investment issuer focused on building and accelerating a portfolio of pioneering companies in the humanoid robotics and embodied AI sector, is pleased to announce that it has committed to an indirect strategic investment of US$ 145,000 into Agil ...

Vancouver, BC & Salem, Oregon, Sept. 16, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Humanoid Global Holdings Corp. (“Humanoid Global” or the “Company”) (CSE:ROBO, FWB:0XM1, OTCPK:RBOHF), a publicly traded investment issuer focused on building and accelerating a portfolio of pioneering companies in the humanoid robotics and embodied AI sector, is pleased to announce that it has committed to an indirect strategic investment of US$ 145,000 into Agility Robotics, Inc. (“Agility Robotics”), via a fund that holds shares of Agility ...

AI在财富构建中的应用现状 - 人工智能正成为个人理财讨论的前沿工具 ChatGPT等AI模型被广泛用于提供非官方财务建议 特别是在削减家庭预算和培育被动收入流方面[1] - 高收入人群(年收入10万美元以上)更倾向于认为AI或技术解决方案有助于财富构建目标 46%认为AI有帮助 仅16%认为有损害[2] AI对金融知识普及的促进作用 - AI可能在一定程度上实现金融建议的民主化 麻省理工学院金融学教授Andrew Lo指出 可访问的AI模型可能引发金融参与方式的根本性变革[3] - AI为低收入人群(年收入低于5万美元)提供高质量的免费财务建议 这在未来数月和数年将实现重大突破[4] - 金融类AI应用如Digit能自动分析消费行为并将少量资金转入储蓄账户 该应用在短时间内为用户节省了数千美元[5] AI在金融素养教育中的具体应用 - AI工具有助于建立金融素养基础 聊天机器人可即时教育用户金钱话题 同时充当回音板和教师角色[6] - AI通过多种游戏形式指导财富构建 包括知识问答 债务偿还竞赛 预算挑战和投资模拟器等 以强化财务理解基础[6] AI在投资领域的应用发展 - AI驱动的投资组合服务正在快速增长 Betterment和Wealthfront成为中等收入人群(年收入5万至10万美元)的首选平台[7]

融资与合作 - Agility Robotics在C轮融资中获得英伟达风险投资部门NVentures的投资 具体金额传闻为2000万至3000万美元但未获证实 [1] - 公司与英伟达不仅是技术合作 更将共同开发下一代AI加速机器人技术 [1] - 英伟达通过AI基础设施和开发框架助力公司实现双足人形机器人的AI与自主性突破 [1] 公司业务与产品 - 公司专注于双足移动操纵机器人(MMR)领域 创造了全球首款商业化人形机器人Digit [1] - 主要客户包含电商巨头Amazon等企业 [1] - 公司目标是制造能在动态环境中与人类协同工作、移动和适应的机器人 [1] 行业前景 - 2025年被业界视为人形机器人元年 [1] - 通过感测器数据实时处理与强大模型训练 人形机器人自主性技术持续突破 [1]

行业与公司 * 物流机器人行业 包括人形机器人 AMR 无人叉车 AGV 智能搬运车等自动化设备[1][2][6] * 智能物流行业 涵盖数据驱动型 生态协同型 资本加产业联动型 技术突破型 全球生态型等多种商业模式[3][10][11] * 涉及公司包括 Agility Robotics 亚马逊 京东 GXO 舍弗勒 德玛科技 智元机器 北自科技 星动纪元 千寻智能 顺丰 白犀牛 中利股份 Finger公司 吉士佳 安徽合力 杭叉集团 诺力股份 中力股份等[3][6][10][11][15] 核心观点与论据 * 人形机器人商业化以工业场景为主 物流仓储简单搬运契合当前技术能力 工作简单重复 对精度要求不高[1][2] * 人形机器人可降低仓储物流运营成本和投资成本 美国仓储工人年薪约5万美元 2023年存在约100万个物流搬运用工缺口[1][4] * 具身智能推动"货找人"发展 通过AMR无人叉车和双足双臂机器人实现流动式仓储管理 易于部署 节约改造费用[1][4] * 仓储物流数据采集处理相对简单 封闭结构化环境降低训练难度 协作机器人和AGV积累数据可复用于训练 亚马逊已部署超百万台机器人[1][5] * Agility Robotics估值超10亿美元 客户仅需两年即可收回投资成本 其产品Digit配合AMR进行装卸货[3][6] * 京东智狼系列物流机器人应用于北京大兴机场亚一服装仓库 使每单物流成本下降约50%[7] * 全球约有18万个仓库 传统自动化解决方案渗透率仅20%左右 潜在市场规模超过2万亿美元[8] * 通过无人叉车 AMR等设备运输商品到固定窗口 再由人工或人形机器人完成工作 可提高两到三倍拣选效率 节省约20%运营成本[9] * 智能物流商业模式成功关键因素包括数据掌握与采集速度 下游客户资金实力及需求差异 场景适配能力 协调成本与投入要求[12][13] 其他重要内容 * 人形机器人终端售价目前在3万至15万美元之间 有望逐步降至5万至6万美元[7] * 集中式购物节如618 双十一或黑五 以及终端消费者次日送达需求 加剧仓储物流领域用工矛盾[4] * 企业在仓储环节投入成本占总运营成本18%至25% 管理不当造成隐性损耗可能达到37%以上[4] * 德国凯傲集团新签订单从去年同期50亿欧元增长至今年62亿欧元 供应链解决方案订单增长显著[13] * 值得关注公司包括传统系统集成商 新型仓储履约软件开发商 偏叉车类公司[15] * 未来关注细分方向包括机器人 工程机械 通用设备 能源设备以及出口链等[16]

人形机器人发展新态势 - 人形机器人作为人工智能与物理世界深度融合的前沿范式，通过"人形"设计实现从信息处理到物理交互的本质跨越，成为智能技术突破虚拟边界的关键支点 [1][14] - 全球人形机器人市场呈现爆发式增长：GGII预测2025年销量1.24万台（市场规模63.39亿元），2030年销量34万台（640亿元），2035年销量超500万台（4000亿元）；高盛预测2035年全球市场规模达1540亿美元 [2][25][27] - 各国战略布局差异显著：美国聚焦AI基础研究，欧盟强调安全伦理框架，日本侧重老龄化场景（2022年投入1057亿日元），韩国推进核心部件突破 [23][29] 技术演进路径 - **整机智能化**：特斯拉Optimus Gen2重量降至63kg，步行速度提升30%，配备触觉传感器灵巧手，计划2026年以2-3万美元量产；波士顿动力电动版Atlas可搬运14kg物体，采用MPC控制器实现自主路径规划 [33][34] - **大脑层级**：多模态大模型技术形成四条演进路径（LLM+VFM融合/VLM/VLA/多模态大模型），MIT与IBM的MultiPY通过3D环境特征构建全维度感知 [36][37] - **小脑控制**：运动控制从模型驱动转向数据驱动，Language Plan利用GPT-3解译任务序列，CLIP-ASAP融合视觉语言模型预测动作帧 [38][39] 典型应用场景 - **工业制造**：特斯拉Optimus应用于电池分拣，波士顿动力Atlas完成汽车支柱搬运，Figure 02在宝马工厂测试零件装配 [31][33] - **物流运输**：亚马逊测试Digit机器人卸载货车/搬运箱子，敏捷机器人Digit在GXO仓库实现码垛作业 [4][31] - **家庭服务**：1X公司EVE机器人执行居家任务，优必选Walker系列提供教育/消费定制服务 [4][31] 未来发展方向 - **硬件标准化**：推动统一硬件使用标准与数据集共享，增强运营通用性 [5][35] - **技术融合**：突破全模态感知与端云协同瓶颈，构建产学研协同生态 [5][41] - **平台生态**：建立国际通用开发平台，实现多机器人协同调度与标准化接口 [5]

人形机器人行业现状 - 当前限制规模化落地的两大因素：泛化能力不足导致技术迁移困难，以及制造成本过高（主流产品价格50万-百万级）[1] - 商业产品与研究原型存在价格壁垒（数万美元级）和制造门槛（依赖CNC加工等专业设备）[3] Berkeley Humanoid Lite创新突破 - 采用3D打印+现成电子元件实现低成本（BOM成本5000美元/3.5万人民币，仅为市场同类产品1/10）[2][8] - 开源硬件/软件设计提供完整设计文件、嵌入式代码及训练框架，支持深度定制化[5][6] - 模块化结构实现易制造（全部部件可桌面3D打印）和易升级（电子元件可主流渠道采购）[8] 技术细节与性能 - 机械设计：0.8米身高/16kg体重，摆线齿轮箱关节（机械效率90%+）搭配铝型材躯干框架[10][12][14] - 电子系统：Intel N95迷你PC控制+CAN总线通信+手机级IMU姿态反馈[16] - 实测表现：复杂地形行走（斜坡/台阶）、遥操作任务（书写精度±1mm、抓取成功率95%）[20][22][24] 产业链相关企业 - 人形机器人代表厂商：优必选科技、宇树科技、逐际动力等32家[32] - 核心零部件供应商：绿的谐波（谐波减速器）、思岚科技（激光雷达）等25家[35]

人形机器人安全挑战 - 人形机器人因类人形态存在独特安全挑战 物理不稳定性导致巨大安全隐患 如Agility Robotics的Digit机器人(身高1 8米 体重65公斤)在演示中突然倒地[1][2] - 动态稳定设计使安全机制复杂化 传统工业机械臂可紧急断电 但人形机器人急停可能导致二次伤害[3] - 金属机械臂撞击人体脆弱部位(如喉咙)风险极高 轻微碰撞也可能造成严重伤害[3] 应用场景风险升级 - 从受控仓库迁移至医院 养老院等场景时安全挑战陡增 80kg机器人可能不适合老年人护理场景[8][9] - 弱势群体(老人 儿童)交互存在次生风险 老人恐惧被机器人抱住可能引发扭动伤害[10] - 类人外观与基础功能错位导致信任危机 用户易对形似店员但功能单一的机器人产生厌恶[10] 拟人化认知陷阱 - 公众对人形机器人交互能力(表情识别 手势 语音)期望远超当前技术水平 在养老 陪护场景易引发挫败感[12] - 现有指示灯和语音提示在嘈杂环境中有效性不足 意图传达不清可能导致混乱或事故[12] - IEEE报告警示人类易将机器人拟人化 导致高估能力并低估风险[12] 安全标准探索 - ISO工作组提出"主动控制稳定性"框架 覆盖Spot四足和Atlas双足机器人 强调目标标准化而非技术路径固化[15] - Agility Robotics为Digit设计新型急停机制 感知到人靠近时尝试减速 放下负载并进入低姿态支撑[15] - IEEE建议放弃"人形"标签 按能力 行为 用途建立分类体系 医疗辅助机器人需保持外观-功能一致性[15][19] 产业发展路径 - 在监控环境中小步快跑迭代 摸索共性规律是当前养老机器人进入市场的可靠路径[13] - 需建立动态平衡安全规范 人机交互协议 心理影响评估等多维度标准作为技术发展"安全护栏"[12] - 安全标准制定需平衡创新空间与基础原则 不同场景可有差异标准但需确保公众能预判机器人行为[16][18] 行业参与者 - 人形机器人代表企业包括优必选科技 宇树 逐际动力等 医疗机器人领域有天智航 精锋医疗等企业[25] - 核心零部件企业涵盖绿的谐波 思岚科技等 具身智能领域有跨维智能 银河通用等创新公司[25][26]