人形機器人自20世紀70年代發展至今,一直是人類致力于突破的重要技術領域。由于其外觀與行為高度擬人化,人形機器人能夠在許多領域替代人類完成任務,尤其是在高危行業,如消防救火、礦井巡查與作業、高架橋檢修、有毒有害環境檢測等。近年來,隨著人工智能和硬件技術的突破性進展,人形機器人有望為各行各業帶來新質生產力變革。然而,該技術仍面臨軟硬件協同創新、成本控制、倫理規范與行業監管等多重挑戰。
一、行業概況
1、人形機器人的定義與發展
人形機器人是一種外觀與行為高度擬人化的智能機器人,具備部分或全部人類特征,如軀干、頭部、四肢,以及語言、動作和基礎智力能力。其發展歷程可追溯至20世紀70年代,早稻田大學推出的WABOT-1和本田公司的P2標志著早期探索階段;2020年至今,隨著人工智能技術的突破,人形機器人進入高度智能化階段,已能夠實現語義識別、情緒感知、平穩行走及復雜動作控制。
2、核心技術模塊
現代人形機器人主要依賴三大核心技術模塊:
環境感知模塊:通過視覺、聲學、雷達、壓力及光學傳感器等,實現環境數據采集與動態認知。
運動控制模塊:涵蓋高精度電機、控制器、減速器、絲桿傳動及能源管理系統,確保靈活穩定的運動能力。
人機交互模塊:基于高性能芯片與AI算力系統,支持自然語言處理、決策學習及情感交互。
3、應用場景與發展階段
目前,人形機器人主要應用于工業領域,如貨物搬運、質量檢測及數據采集。未來,隨著軟硬件技術的迭代,其應用將向家庭服務(健康監測、家務協助、餐飲制作)和商業場景拓展。然而,技術壁壘(如運動控制精度)、資金投入、高端人才短缺及市場接受度等問題,仍制約其大規模商業化落地,行業尚處于初步發展階段。
二、行業分析
看經濟:電子信息制造業快速發展,為人形機器人發展創造良好環境
2024年,我國電子信息制造業生產增長較快,出口持續回升,效益穩定向好,投資增勢明顯,行業整體發展態勢良好。
看政策:技術攻關+產業協同+金融扶持+場景開放
明確人形機器人行業發展路徑,以 2025年關鍵技術突破并量產、2027年形成規模化產業生態為目標,推動其在制造業、服務業及特種領域的深度融合。采用 “中央統籌+地方競賽” 模式,通過技術攻關、產業鏈協同、金融扶持和場景開放,加速人形機器人從實驗室走向量產。
看技術:硬件、軟件、算法、能源技術驅動人形機器人發展
近年來,在軟硬件核心技術的協同突破下,人形機器人行業進入高速發展階段,主要體現為三大技術維度的進步:
一、硬件技術,高精度執行器,例如無框力矩電機、諧波減速器能提升關節靈活性和負載能力;六維力傳感器、電子皮膚、3D視覺等感知模塊,負責數據采集與環境認知(視覺、聲音、雷達、壓感、光感)。
二、軟件與算法方面,運動控制算法、AI與認知智能、通過人類動作捕捉數據訓練等。
三、能源與能效優化,包括固態電池、快充技術,仿生步態設計減少能耗等。
看社會:人口老齡化,合格勞動力日益減少,城鎮化水平提高,機器人勞工廣受歡迎
全球勞動力人口(15-64歲)占比預計從2020年的65%降至2050年的58%,其中日本下降27%,中國下降22%,德國下降6%,巴西下降3%。中國60歲以上人口占比已超22%,老齡化加劇,疊加城鎮化加速和新生代職業觀念轉變(更追求“工作-生活平衡”),制造業、能源、建筑等高危行業面臨招工難、流失率高的挑戰。人形機器人可替代重復性、高危或高強度作業,成為應對勞動力短缺的關鍵解決方案。
看市場:市場潛力巨大
2023年全球人形機器人達到21.6億美元規模,隨著2025年各大廠產品量產,未來預計人形機器人將有望滲透B端各行業領域,快速形成商業化。預計到2029年,全球市場規模將達到206億美元,年復合增長57%。中國人形機器人同樣具有巨大增長潛力,2024年中國人形機器人達到27.6億元市場規模。到2029年,產業加速規模化發展,應用場景滲透,有望達到750億元,年復合增長超過90%。
看競爭:技術?量產?場景角逐
波士頓動力機器人
以自動化傳感、檢查、抓取搬運為核心能力
波士頓動力機器人無人類遙控完成任務
(資料來源:波士頓動力官網)
波士頓動力公司(Boston Dynamics)成立于1992年,致力于研發能夠豐富人類生活的先進機器人。其核心產品包括:
Spot——敏捷移動機器人,具備自動化傳感與檢測功能,廣泛應用于制造業、能源、建筑及安防巡檢等領域。
Stretch——倉庫自動化機器人,專為物流搬運優化設計,可顯著提升倉儲作業效率。
Orbit——機器人車隊管理與數據分析平臺,提供智能化運維支持。
Customer Success——為客戶提供定制化機器人解決方案,涵蓋技術支持、培訓及部署服務。
2025年5月,波士頓動力發布Atlas機器人最新進展,該機器人可自主感知地面物品,完成彎腰拾取并精準插入貨柜的動作(全程無人工遙控),展現了其先進的全身協同運動控制算法。
特斯拉人形機器人
通過人戴上模擬器收集數據訓練機器人
資料來源:特斯拉官網2025年5月相關報道
特斯拉(Tesla)成立于2003年7月,是美國領先的電動汽車及可再生能源企業,核心業務涵蓋純電動車、太陽能板、太陽能屋頂及儲能系統。
2025年5月,特斯拉人形機器人Optimus展示了流暢的舞蹈動作。其技術原理為:工程師通過動作捕捉設備采集人類舞蹈數據,經算法模型訓練后,使機器人通過強化學習實現目標動作。目前特斯拉機器人月產能達1000臺,預計經過2-3代產品迭代后,年產量將突破100萬臺。
據預測,到2030年,單臺特斯拉機器人的生產成本將低于其電動汽車售價,標志著人形機器人規模化商用邁入新階段。
宇樹科技
為科研平臺提供教具,逐步拓展到消防、應急等領域
宇樹科技消防救援機器人
(資料來源:宇樹科技官網)
宇樹科技機器人以清晰的路線圖推進多領域應用拓展。
第一階段,面向科研院所、高校及中高職院校,化身科研平臺與教具,為技術研發和人才培養提供支持。
第二階段(當前),機器人進軍警用、消防、應急領域,憑借手動遙控實現全地形移動的特性,滿足復雜環境下的作業需求。
第三階段,聚焦能源行業,在電力、火力、水利、核電等場景,新增自動巡檢功能,提升作業效率與安全性。
第四階段,針對石油、化工等高風險領域,機器人在保留原有功能基礎上,強化防爆性能,適應特殊作業環境。
第五階段,拓展至工廠類場景,如鋼鐵廠、煤炭廠等,在集成過往功能優勢的同時,實現成本可控,推動機器人規模化應用。從科研走向產業,宇樹科技機器人持續解鎖新場景,彰顯出強大的行業適配與創新發展能力。
優必選
應用到倉庫檢測、搬運領域
優必選新一代工業版人形機器人Walker S1
(資料來源:優必選人形機器人產品手冊)
優必選成立于 2012年3月,是人形機器人和智能服務機器人領域的領先企業。目前,其機器人已應用于六大工業場景,包括搬箱子、質量檢查、化學品操作、螺絲擰緊、零件安裝和 SPS 分揀。
人形機器人要做好這些精細工作,需要進一步解決“大腦”與“四肢”協同問題,從而為工業生產智能化助力。
三、產業鏈分析
人形機器人產業鏈如下圖所示,上游產業鏈涵蓋零部件和基礎軟件供應,包括電機、減速器、傳感器、控制器、芯片,以及基礎軟件等核心技術支持;中游主要由整機系統制造商構成,負責機器人本體的研發設計、組裝、測試和系統集成;下游聚焦于終端應用場景,覆蓋工業制造、家庭服務、醫療康養、高危作業、教育培訓等多個領域。
上游:高精度減速器(如諧波)、高性能伺服依賴進口,國產替代加速但仍有差距;傳感器技術待突破。核心部件成本高、壽命不足,算法與硬件協同優化難。上游核心零部件技術挑戰見下表:
中游整機廠家:以宇樹科技、優必選、達闥等為代表,主打服務、工業機器人。產品功能迭代快,但運動控制、環境交互能力不足、整機技術整合能力待提升、成本高制約商業化。
下游應用:現集中于倉儲物流、教育、巡查等場景。未來將應用于向家庭服務、醫療康養、商業服務、高危作業、教育培訓。
四、困難與挑戰
綜上所述,近年來在人工智能、軟硬件技術共同推動下,人形機器人不斷取得進步,已邁入初步商業化落地階段。然而,由于核心技術瓶頸待突破、市場培育周期長、供應鏈存在短板及人才爭奪白熱化等問題,人形機器人量產商業化路徑初見曙光,但道阻且長。
與此同時,在人形機器人加速落地的今天,企業主們既面臨技術革命的機遇,也深陷轉型期的多重壓力。
一、經營壓力:利潤越攤越薄
市場壓力:品牌內卷加劇,新渠道拓展緩慢,增長陷入瓶頸;
成本壓力:原材料漲價,降本與品質的平衡成難題;
人效壓力:人工成本持續攀升,但自動化升級投入大、周期長。
二、技術壓力:創新卡在“最后一公里”
核心算法、硬件迭代遇瓶頸,供應商協同效率低下,技術突破總慢競爭對手半步。
三、戰略迷茫:在十字路口徘徊
產品線雜亂無章:80%都是定制化訂單,工程師淪為"救火隊員";
市場洞察失靈:看不懂消費者,抓不住下一個增長點。
四、管理壓力:團隊“形散神也散”
管理層各自為政,流程標準化不足,員工因混亂執行頻頻離職;
團隊年輕化但經驗斷層,銷售新人培訓后仍難獨當一面。
五、品質壓力:返工吞噬利潤
產品一致性差,客訴率居高不下,修修補補擠占本已緊張的現金流。
五、百思特賦能企業發展
面對人形機器人產業加速落地與上述系統性挑戰交織的復雜局面,百思特咨詢憑借在機器人、高端制造、半導體及ICT行業的深厚積累,以及對人形機器人領域的前瞻洞察與豐富實踐經驗,為企業提供全鏈條咨詢服務,助力把握產業變革機遇,實現高質量發展。
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