量产新纪元+DeepSeek成功，人形机器人从理想走进现实

在科技浪潮的推动下，人形机器人成为未来最为确定的方向之一，获得了国内外顶级政策、政企资金以及科技龙头的 全方位加持，产业进入快速发展期。预计25年人形机器人产业可总结为2大关键词：（1）量产。过去2年，国内外 众多科技及初创企业如璀璨星辰，纷纷切入人形机器人新赛道，2024 年是国内外人形机器人的原型机发布大年，如 1XTech 的 NEO、开普勒的先行者K2、小鹏的Iron，经过半年到一年的技术优化与调试，2025年有望成为真正的量产 元年。国际巨头特斯拉一马当先，预计25年生产1万台Optimus，26年年中开始量产1万台/月，27年达50万台。2 月6日，特斯拉发布招聘机器人生产制造工程师，再次强化其机器人量产进程。1月30日，figureAI公司中标第二 个大客户、并表示未来4年将量产10万台人形机器人。国际巨头人形机器人的量产是产业从概念到应用现实的重大 跨越，对发掘人形机器人通用应用场景具备战略指导意义，产业进入“chatGPT”时刻前夕。（2）DeepSeek。DeepSeekAI 成功突破AI 发展的高昂成本问题，凭借降本、开源的优势，在人形机器人领域展现出强大的赋能能力，有望助力机器人在环境感知、任务规划与决策、持续进化等大模型方面实现质的飞跃。此外，DeepSeek也让国产厂商在AI领域 看到希望，强化国产机器人在软件端持续深耕和突破的信心。

一、人形产品：群星璀璨&政策加持

随着AI时代的到来以及人口老龄化加剧，人形机器人有望成为面向未来的黄金赛道。在这一波人形机器人浪潮中，以特斯拉、1X、FigureAI为首的多家科技明星公司及无数初创 团队犹如璀璨星辰，纷纷切入人形机器人新赛道，为人形机器人产业注入了源源不断的活 力与希望。从产业发展节奏看，人形机器人产业25年有望进入量产元年，26年则迎来商 业化爆发。

1.1产业节奏：24年原型机元年，25年量产元年

预计25年是人形机器人量产元年、26年产业商业化爆发。从国内外人形机器人厂商研发 进展上看，国内外厂商进展几乎处于同一起跑线。2024年是全球人形机器人原型机发布 元年，例如1XTech发布双足人形机器人NEO、开普勒发布先行者K2、波士顿动力发布电 动版人形机器人进入atlas等。2025年，人形机器人产业有望进入量产、集中功能测试阶段，马斯克表示，特斯拉25年将生产1万台Optimus机器人，如果一切顺利，特斯拉可能26年中开始量产1万台/月机器人。

根据人形机器人的形态，可以将其分为轮式人形机器人、足式人形机器人、通用人形机器 人。人形机器人相比其他机器人，对智能感知、运动控制、智能决策、人机交互的综合能 力要求更高，具体包括：

 智能感知方面：需要配备多种传感器，能够感知非结构化场景并根据不同情况做出相应反应。

 运动控制方面：需要人形机器人具备高度的精确性和灵敏度、良好的稳定性和平衡控制能力，精确地模仿人类的行走、跑步、抓取等动作，实时响应各种传感器的输入和环境变化。

 智能决策方面：可通过人工智能技术，根据环境、任务和目标等信息，自主地做出最优的决策，以实现自主导航、任务执行、人机交互等功能，需要高效的算法和强大的计算能力，以处理大量的信息和数据。

 人机交互方面：需要对自然语言进行识别与处理，以便机器人能够理解用户的指令、问题或指导，需要具备情感识别技术，识别用户情感状态，提供更人性化的互动体验。此外，对手势与动作的识别、多模态交互等方面也有着较高的要求。

各国政府推动“机器人”战略，中国重视程度更高

各国政府持续推进“机器人战略”，中国近两年连续颁布机器人相关政策，重视程度更高。美国、日本、欧美对机器人产业的政策布局较早，美国从2011年开始提出《国家机器人 计划1.0》、日本2014年提出《机器人白皮书》、欧盟2014年提出《民用机器人项目》， 并持续推出新政策。中国产业布局较晚，但连年发布政策从产业规划、资金支持等多方面 推动机器人产业发展，未来中国有望依靠供应链和技术整合优势成为全球机器人新高地。

国内产业政策加速落地，驱动机器人产业发展驶入快车道

2024年国内机器人产业政策数量更多、目标也更为具体，驱动机器人产业发展驶入快车 道。22、23年北京、上海、深圳等一线城市率先出台机器人相关产业政策，2024年以来 江苏、山东、广东、湖北、安徽等多省市跟进发布机器人产业政策。从数量来看，2024年 产业政策落地数量比23年更多；从政策内容来看，24年的机器人产业政策更加具体，北 京、黑龙江等地区明确提出突破机器人“大脑”、“小脑”、“肢体”技术，浙江、四川、河南等多地对整机产品、整机企业给出明确目标。各地政府更加重视和细化对机器人产业链的孵化、引导、扶持，有望驱动人形机器人产业加速发展。

二、软件：“大脑”进步飞速，“小脑”或为量产痛点

2.1机器人逻辑架构由“大脑”+“小脑”+肢体组成

机器人逻辑架构：由“大脑”+“小脑”+肢体组成。人形机器人大致分为三大部分：人形本体、高动态性能的控制算法（小脑）、具有泛化性的具身智能及非常接近人的通用人工智能（机器人“大脑”）。从底层算法模型来看，机器人的软件可以分为“大脑”与“小脑”，对机器人大小脑的划分不是完全按照人类大小脑工作的机理，而是在一个物理世界去应对不同层次的问题的一种策略。“大脑”负责感知外界并模拟人类思维决策过程，“小脑”则模仿生物进行复杂的运动控制，即运动控制。

 大脑：负责感知外界并模拟人类思维决策过程，主要职能是环境理解、智能交互与认知推理，基础是机器视觉、大语言模型的发展。

 小脑：模仿生物进行复杂的运动控制，主要职能是运动控制、路径规划和步态平衡。

 本体（硬件）：包含机器人的物理结构和执行器，它根据小脑层的运动规划，来进行精确的伺服闭环控制每个电机高效精准地执行，完成既定的任务。

伴随着大模型的进展，人形机器人“大脑”智力快速提升，而“小脑”能实现的灵巧操作 能力却急需加强，主要受制于现实世界的多模态数据的采集能力，以及灵巧操作的软件泛 化能力较弱。供给端硬件的生产制造及成本早已不再是约束条件，当前，软件算法进步才 是推动人形机器人自主能力提升和应用场景拓展的关键。

2.2 具身智能技术为人形机器人最具突破性进展

具身智能是人工智能的一个发展方向，指一种智能系统或机器能够通过感知和交互与环境 进行实时互动的能力。具身智能不等于“大模型+机器人”，准确来说是人工智能+机器人 等物理实体，同时链接物理和虚拟两个世界，具身智能需要同时具备“本体+环境+智能” 三要素。

 首先强调要具身本体，通常是机器人等物理实体。

 其次强调要能与环境交互：能主动感知环境，还能通过行动改变环境，并能在与环境 的交互中不断学习和适应。

 最后强调要有智能的提升：不仅通过算法和计算实现智能，还通过本体与物理世界的 交互来展现和发展智能。

具身智能技术的发展对人形机器人最具突破性意义。具身智能技术体系可分为“感知— 决策—行动—反馈”四个模块，四个模块形成一个闭环，在与环境的不断交互中，实现对 环境的重构映射、自主决策和自适应行动，并从经验反馈中不断学习进化。伴随着硬件制 造和软件技术等方面的进步，具身智能将赋予机器人更多的智慧，不断拓宽机器人的智能 边界和自主行动能力，使其更好地理解世界、自然化人机交互和高效执行任务，应对长尾 的能力，跨场景、跨行业、跨任务的能力能够进一步的提升。而人形机器人是具身智能的 一种形态，也被广泛认为是最理想的应用形态。因此，具身智能技术的突破对人形机器人 的量产与广泛应用具备关键性意义，有望引领人形机器人进入通用智能新代际。

2.3“大脑”：受益于大模型进步，已备初阶人类脑力

大模型是现阶段“大脑”的最佳解决方案。伴随着AI大模型的发展，机器人大脑实现产 业实现跨越式发展，智能化程度有望提升。目前人形机器人“大脑”技术以大模型为核心， 为人形机器人提供任务级交互、环境感知、任务规划和决策控制能力。

 在环境感知方面：视觉大模型赋能人形机器人识别更精确，场景更通用；

 在任务交互方面：基于大模型的语言/视觉运行处理方式可为人形机器人提供任务级 交互入口。

 在任务规划方面：大型潜在的真实世界知识学习能力、强大的思考、推理和生成能力 为“大脑”的任务规划提供基础。

 在决策方面：通过多模态统一建模，整合环境、运动等多样化信息，使得机器人能综合视觉、语音、文本多维度信息，实现决策控制功能。目前大模型可以分为非具身和具身大模型两类，他们本质的区别在于服务的对象不同。非具身大模型服务的对象是人类，如GPT-4、GPT-4V、Sora等，它输出的内容是给人看或者给人读，更多还是在人机交互、内容生成等方面展现价值。而具身大模型的特点服务对象 是机器，其输出的内容是需要机器人能够理解、并最终要转化为具体可执行动作的控制指 令，以机械臂为例，最终输出可能就是对电机的控制信号。具身智能大模型被称作为机器 人的“大脑”，搭载具身智能大模型，赋予人形机器人“最强大脑”，已成为人形机器人发展的必然趋势。

人形机器人“大脑”仍需向更高级的智能化和自主化进化。当前，人形机器人“大脑”刚 刚具备初阶人类脑力，无法形成人类大脑全能力闭环。然而，要实现真正的智能化和自主 化，现有的大模型仍需在多个方面重点发力。

 一是在感知模态维度方面形成突破。当前的人形机器人大模型主要依赖于视觉或语 音感知，这种单一的感知模态在处理复杂环境时显得力不从心。未来的大模型需要整合视觉听觉、触觉等多种感知模态，能够提供更丰富的环境信息使机器人在复杂场景中做出更准确的决策。

 二是在指令生成速度与复杂性方面形成突破。现有的大模型在生成指令时速度较慢， 且生成的结果往往过于简单。这在需要快速反应的场景如紧急救援或复杂操作任务中，可能导致机器人无法及时作出正确响应。目前主流机器人大模型偏向于任务理解 和拆分，对于机器人运动控制的涉及较少，只是用预设的端到端的训练方式生成了简 单且离散分布的机械臂末端位置和底盘移动指令，未渗透到连续路径和轨迹规划等 更偏机器人领域的内容。

 三是在泛化能力提升与模型架构优化方面形成突破。泛化能力是大模型在新环境和 新任务中表现的关键。当前的模型在泛化能力上仍有待提高，尤其是在面对未知环境 和任务时，模型的表现往往不尽人意。为了提高泛化能力，未来的大模型需要在架构、 训练方法和数据集方面进行创新。例如，通过引入元学习、迁移学习等技术，可以使模型更好地适应新任务。

三、硬件：技术路线趋于收敛，核心环节产能是关键

3.1 硬件方案趋于收敛

“肢体”是人形机器人实现所有拟人载体和基础，主要包含执行器、传感器、灵巧手、电 源、芯片、新材料结构件等方面。

 执行机构对比：各家设计方案百花齐放、各具特色

关节执行器即机器人一体化关节，是影响机器人硬件成本和运动性能的关键部分。关节执 行器是驱动机器人执行机构（手臂、腿部等）运动的组件，安装在机器人关节处，通过将 电机的旋转运动转化为驱动连杆机构运动，又被称为（关节）驱动器或关节模组。按照运 动类型，执行器可分为旋转执行器、线性执行器。

 旋转执行器多用于人形机器人关节处，如手腕、膝关节，主要由电机和减速器组成，核心零部件是无框力矩电机、行星减或速器和谐波减速器等。目前主流的技术路线有两条。从代表厂商披露的执行器方案来看，主要以刚性驱动器方案和准直驱驱动器方案为主。刚性驱动器主要包括无刷电机+高传动比减速器（谐波）+高刚性力矩传感器。准直驱驱动器主要包括高扭矩密度电机（无框力矩电机）+低传动比减速器（行星）。

 线性执行机构多安装于机器人上臂、大腿及肘部，可理解为旋转执行器的线性转换，通常实现伸展、推拉等直线运动，主要通过梯形丝杠、滚珠丝杠或行星滚柱丝杠实现。其中，行星滚柱丝杠具有更高承载力、更小的体积和更高的寿命，或为未来发展趋势。

 灵巧手：美国相对领先，国产灵巧手快速崛起

人形机器人是模仿人类手部结构与功能的高复杂度机械装置，灵巧手需要具备像人手一样 的灵活性、精巧性和功能多样性。这需要从外形、内在结构、驱动和传动原理等多个方面 进行深度仿生，使机器手能够模拟人类手指的复杂运动，实现抓取、操作和感知等多种功 能。当前美国在机器人灵巧手技术上处于领先地位，美国的许多公司和研究机构在灵巧手 的硬件设计和智能化控制系统方面积累了大量的技术经验。国内市场上，因时机器人、傲意、腾讯RoboticsX实验室等企业也在积极布局，且具有低成本供应链优势，未来国产灵巧手有望占据更多市场份额。

 传感器配置对比：各家设计方案百花齐放、各具特色

机器人对环境的感知大多通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、GPS这五 类传感器及其之间的组合来实现。机器人感知方案或如同自动驾驶，分为纯视觉感知与激 光雷达两大路线。纯视觉方案利用摄像头和视觉算法进行环境感知，其优势为成本低且符 合人眼逻辑，在数据积累达到一定规模后能够超越激光雷达方案的表现，但在恶劣环境下，摄像头完成感知任务的难度也会随之提升。激光雷达方案可以在现有技术条件下实现快速 3D 建模，比较精准的还原路况信息，目前的痛点在于成本高昂、且对芯片算力需求大。

当前，人形机器人感知方案主要分为纯视觉感知与多传感器融合两大路线。人形机器人视 觉方案目前主要以结构光、双目或多目RGB、TOF等的组合方案为主；算法基础强的厂商 会采用更为简单的传感器方案，而算法相对薄弱的厂商会选择更为核心的硬件。纯视觉方 案典型代表如特斯拉、小鹏。特斯拉Optimus采用纯视觉传感器方案，搭载了2D视觉传 感器和与特斯拉车辆相同的FSD技术以及Autopilot相关神经网络技术。大多数多传感器 融合方案主要结合深度相机与摄像头进行感知，代表公司有智元、宇树等厂商。

 电池：动力电池为人形机器人提供所需的能量，对机器人的性能、续航能力、安全性 以及成本等方面具有重要影响。FigureAI发布的Figure02人形机器人搭载2.25KWh 的电池组，一次充电可以运行5小时。我国目前大部分人形机器人的运行时间通常为 2-4小时。电源包括电池和电源管理系统两部分。电池方面，目前锂离子电池是主流，但其在能量密度、循环寿命等方面仍无法满足未来人形机器人长时间、高负荷工作的要求。国内企业如宁德时代等正在研发更高性能的电池技术。电源管理系统方面，主要用于监控电池状态，优化能源使用，确保人形机器人在各种工况下都能稳定运行。国内在电源管理系统的研发方面也在不断加强。

 新材料结构件：人形机器人的新材料主要应用在骨骼、外壳等方面。该部分是支撑人 形机器人进行各种行动的基本框架，其应用场景包括外壳标料脊椎、大臂、小臂、大 腿、小腿等结构件。目前人形机器人"朋支体"骨骼的常用材料包括钢材、铝合金、镁 合金、碳纤维、工程塑料等。在保证机器人功能的先进性、稳定性、使用可靠性和服 役安全性的前提下，采用轻量化材料，结合结构优化设计、先进制造工艺，可使机器人构件轻量化，能够提高机器人的机动灵活性，保证机器与人类一起协作工作时不会 受到机器的伤害等问题。目前，聚醚醚酮(PEEK)在人形机器人"肢体"方面具有较大的应用潜力，可以满足人形机器人本体轻量化的要求，大幅提高人形机器人灵活性和工作效率，减轻其运动惯性，提高安全性。采用了PEEK材料的特斯拉OptimusGen2较上一代减重10kg。

 综上，结合各家人形机器人具体方案对比，可见，在硬件方案设 计上，各家方案趋于收敛，人形机器人硬件不再是本质约束条件，难点主要体现在设计、规模制造及降本上。

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