2025第27期 总第69期
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当前是验证人形机器人本体企业产品化与市场化能力的关键窗口，可验证指标是评估甄别潜力企业的重要抓手，可以借助五维雷达图模型可高效捕捉指标缺口。笔者认为需重点关注：
1. 人形机器人赛道已过PPT验证期，2025年是“去伪存真”的关键年份，在肢体可靠性、大脑精准敏捷决策、成本控制等方面建立壁垒的企业，将率先跨越规模化落地的关键阶段。
2. 具备“芯片-算法-硬件”全栈研发能力的团队享有显著估值溢价，有望主导未来3-5年市场，纯软件或纯硬件公司面临整合风险。
3. 本文构建了“肢体/小脑-大脑-市场化-团队-生态”评估体系，发现企业能力呈非均匀分布是常态，需警惕单点冒进风险。
4. 目前人形机器人行业投资窗口期明确，当前关注点应由“技术噱头”转向“硬指标验证”（如复购率、第三方测试视频、BOM成本拆解），重点布局已通过试点验证经济模型的头部玩家。
人形机器人从PPT和视频走进现实、从实验室走向产业化，被视为人工智能发展的“终极形态”。我国产业链配套成熟与政策强力驱动，为本土企业提供了快速迭代的独特土壤。然而，企业能力分化严重，通过对大量机器人企业的共性梳理，优质的机器人项目的关键技术、商业逻辑一脉相通，无外乎是筑牢“大脑、小脑、肢体”技术三角和用好“商业、政策”双轨燃料。本期旨在拆解人形机器人本体企业关注的技术本质和量产落地的商业逻辑，凝练出一套可量化、可验证的评估体系，为投资者甄别潜在龙头、规避“PPT造机”风险提供辅助。
技术本质：拆解人形机器人
三大关键技术及团队基因
人形机器人三大关键技术“大脑、小脑、肢体”构成技术能力基准框架，当前人形机器人整机产品推介呈现高度趋同：聚焦于人形机器人的行动力和脑力，证明其通用性与智能化，行动力主要聚焦下肢运动表现、手部操作精度、续航能力以及人机协同工作能力，脑力体现于机器人的多模态自主推理、动态抗干扰能力等。例如，优必选新一代工业人形机器人Walker S2宣传视频显示，其搭载了自研的全球首个专用于工业人形机器人本体的智能体技术Co-Agent以及热插拔自主换电系统，直击制造业24小时连续作业刚需、构建“永不停机的新质生产力”范式。
图表1：优必选Walker S2宣传视频截图
（资料来源：公开资料整理）
1. 灵巧的“肢体”和控制运动的“小脑”
人形机器人的“肢体”集成了人体运动力学、机械结构设计、新材料、传感器等诸多技术，包括仿人机械臂、灵巧手、腿足等关键结构，协同负责控制机械运动位置、速度和转矩功能的“小脑”，通过驱动系统提供澎湃动力、传动系统保障精度传递、传感系统赋予敏锐感知的三方协同模拟人体关节，从而实现高动态、高爆发、高精度运动，比如走、跑、跳、踢、抓取等动作，并通过集成长续航动力单元，实现能源结构感知一体化。
1）运动可靠性：人形机器人投入实际应用的基本要求就是四肢运动的可靠性和稳定性，直接关系到其使用寿命、工作效率以及用户满意度。考核人形机器人的运动可靠性实际上就是考验机器人电机、传感器、减速器及齿轮、丝杠等核心零部件的质量、结构设计合理性，以及“小脑”运控算法路径规划及内外部感知能力，硬件与算法的集成情况决定了机器人的行动、执行能力。
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2）续航能力：人形机器人由于类人外形，需要在有限的空间内容纳足够的能量以支持复杂的运动和智能操作，空间限制与重量分配的矛盾、安全与性能的悖论以及热管理问题都是限制人形机器人续航性能的系统性挑战。
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3）操作精度：机器人上肢终端主要有夹持器和灵巧手两种方案，夹爪凭借其高稳定性和低成本优势在工业应用场景中更为多见，相比之下，多指灵巧手具有更强的适应性和操作精度，能完成对复杂形状的目标进行抓持、对目标物体实施操作等拟人交互任务，有望成为最终解决方案。灵巧手为高度集成化的机电一体化模组，由驱动单元、减速机构、传动系统、感知组件四大模块构成。造成夹持器和灵巧手的操作能力差异的核心是自由度（Degrees of Freedom, DoF）数量，
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此外，想要达到和人一样能用钉子触碰气球而不破这种精准度，除了灵活的抓握能力还要保证操控精度，这就需要依赖于感知组件性能，
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4）远程操控：人形机器人远程操控是指通过各种接口设备，将人类操作包含在控制回路中，让人类操作者能够远程控制人形机器人的上层规划和认知决定，并通过机器人感知远程环境信息。
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2. 基于AI大模型的“大脑”
在本专题往期中，笔者对人形机器人的“大脑”的能力要求、技术路线、发展挑战已展开较为详细的梳理，总结来说，当前市面上人形机器人已基本完成从算法驱动的“部分自主”发展到能够感控一体、自主行为、定位导航的“条件自主”，处于探索自主推理完成任务、知识图谱构建等“高度自主”能力的阶段，待环境感知、人机交互、上层规划的能力进一步提高，未来有望实现“完全自主”。
目前大模型技术较为常见的方案是“多模态大模型+传统控制算法”分层耦合方案，潜在主流方案“一体化的VLA大模型”涉及各个部分/各类任务进行联合训练和优化，训练难度相对较大、尚在持续探索中。尽管二者决策流程存在差异，但最终目标都是提升机器人在不同场景和任务下执行的成功率，因此“大脑”的能力均体现在自主推理决策、实时精准决策等关键功能。
以主流层级控制方案为例，大模型指挥人形机器人完成动作主要经过理解需求、分解任务、路径规划、生成指令的决策流程。
图表6：机器人层级控制框架
（资料来源：王文晟等《基于大模型的具身智能系统综述》）
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机器人能否成功执行任务不仅依赖于系统计算的逻辑结果，还会受到产生逻辑结果的时间的影响，即“迟到的结果非正确的结果”，前者体现在机器人是否具备分别在静态环境和动态干扰状态下完成任务的能力，后者体现在机器人能否快速响应并完成任务。
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3. 团队技术背景
产品技术水平主要取决于公司研发团队的能力。人形机器人产业参与者背景复杂，可以主要分为机器人企业（如优必选、宇树等）、跨界汽车企业（如特斯拉、小鹏等）、跨界消费企业（如小米、追觅等）、科技企业（如科大讯飞、百度等）和科研院校孵化（如银河通用等），若从企业基因来看，初创企业又可进一步细分为硬件派和软件派，即硬件背景出身的创始团队和大模型、算法背景出身的或者参与了上一波AI热潮后转向人形机器人的创业者。
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当技术三角构建人形机器人的“生理基础”，商业化落地的生死考验则取决于场景与政策的“生态输血”能力。当前行业正经历从实验室炫技到工厂量产的惊险跨越：一方面，应用场景验证是技术迭代的淬火场，通过刚需场景反哺运动可靠性与成本管理优化；另一方面，中央与地方的政策杠杆为人形机器人规模化落地铺设缓冲带。
1. 市场化能力
1）应用试点：中国人形机器人行业正通过“应用验证-技术突破”的双向循环模式加速发展，处于专用场景规模化落地与通用场景技术突破的关键节点，通常需要通过试点环节向客户证明其产品在落地应用中的安全性与规范性，试点过程中机器人厂商需向客户提供全周期运营维护服务，包括但不限于：
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2）模块化销售：考虑到某些只需在平坦地面上进行或者是无需复杂手部动作的任务，对客户来说人形机器人的腿部或者灵活手并非必需的，通过轮子或者夹持器就足够完成任务，客户无需完整但高价的人形机器人，意味着机器人厂商有机会在全人形机器人的基础上提供模块化定制的选项，满足客户多样的需求。
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3）生产成本：人形机器人生产成本由物料成本（BoM）和软件成本组成。
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2. 生态协同力
从政策图谱来看，国家已形成“中央统筹+地方突破”的立体化布局，通过技术攻关、产业链协同、金融扶持和场景开放，加速人形机器人从实验室走向量产。
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通过归纳总结机器人产业核心、共性的关键技术和商业逻辑，并结合产业现状及发展阶段，本文构建五维评估模型为投资者评估人形机器人本体企业提供工具。具体的评价模型及结果如下图所示：
维度（0-1分） |
子指标 |
子指标0-1分，平均分逻辑 |
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0分 |
0.5分 |
1分 |
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灵巧的“肢体” 和控制运动的“小脑” |
运动可靠性 |
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续航能力 |
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操作精度 |
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远程操控 |
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基于AI大模型的“大脑” |
自主推理决策 |
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实时精准决策 |
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团队技术背景 |
研发全栈性 |
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市场化能力 |
模块化销售 |
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应用试点 |
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生产成本 |
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生态协同力 |
地区政策扶持 |
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人形机器人本体企业能力 评价结果（示例） |
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图表10：人形机器人企业能力评价模型
（资料来源：公开资料整理）
该模型不仅关注技术前沿性，更重在评估技术可实现性与商业可行性。
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人形机器人正经历从“技术炫技”到“商业务实”的关键转折，亦庄马拉松暴露的续航与平衡缺陷，恰是行业去伪存真的催化剂。在国家和地方专项政策的扶持下，那些在肢体可靠性、大脑精准敏捷决策、成本控制等方面建立壁垒的企业，将率先跨越规模化落地的关键阶段。投资者需要聚焦硬指标而非技术噱头，把握好当前的战略布局窗口，在软硬件融合的革命中捕获下一代产业领袖。
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