在特斯拉工厂里，Optimus原型机用仿生的灵巧手臂，完成了分拣电池、插入托盘的精细任务，整个过程仅用了几十秒的时间。
远在中国的小鹏智造基地，小鹏AI机器人IRON也已经进入工厂实训，已经可以熟练地拧螺丝、整理物料。
这些机器人不会知道，自己每一次无声的抓取、每一次平稳的移动，都在为一场正在全球汽车产业蔓延的豪赌添加筹码。
根据公开信息统计，过去几年内，有超过20个主流品牌将人形机器人列入战略级项目，无论是年销千万的车企巨头，还是仍在为盈利发愁的新势力，都无一例外。
其中，中国车企占据了大多数，小鹏、小米、比亚迪、上汽、北汽、长安、理想等玩家，统统榜上有名。
它们采用不同的形式押注此，包括自研、收购、投资、合作，算下来，这一轮“机器人”潮流已经撬动了上百亿元美金投入，这还不包括难以量化的市场投入、营销投入与生产线改造。
这波操作堪称汽车圈的跨界大赛，连不少车企高管都调侃，现在发布会没个机器人站台，都不好意思说自己懂智能科技。
车企的热情还带动了机器人产业链的崛起，截至2025年11月，就有近30家机器人产业链企业陆续递表港交所。
拟人化的具身机器人，第一次与百年汽车工业产生共振。
以前车企卷续航里程、补能速度，后来卷辅助驾驶、智能座舱，现在扎堆卷机器人，难道是新能源赛道卷不动了，才转头开辟第二战场？
事实上，车企造机器人，从来都不是心血来潮的跨界玩票，而是智能时代的顺势而为。
在每一台机器人里，都藏着汽车产业的进化密码。
01
车企造机器人的三重“复利”
机器人，看似是车企偶然的集体行动，实则是多重力量叠加的必然结果，而这一切的根源，都藏在它们刚刚耗资万亿打造的“智能电动汽车”中。
这不是一场从零开始的创新，而是一场基于巨大沉没成本的、教科书般的“复利”。
“复利”这个概念来自经济学，指的是计算利息时，某一周期的利息是由本金加上先前周期所积累的利息总额来计算的，也就是所谓的“利滚利”。
车企在智能汽车时代的积累，刚好可以帮助它们在机器人赛道的实现“技术复利”，因为二者技术同源。
在特斯拉官网的AI与机器人页面写道：“我们在车辆、机器人领域大规模开发和部署自动驾驶。我们相信基于先进人工智能进行视觉和规划，并高效利用推理硬件的方法，是实现全自动驾驶、双足机器人及其他领域通用解决方案的唯一途径。”
这是因为智能汽车的辅助驾驶与机器人的运行逻辑都是“感知-决策-执行”。
以一辆纯视觉辅助驾驶的特斯拉汽车为例，在摄像头等传感器拍到画面后，特斯拉的神经网络会通过处理摄像头输入的2D图像，在数字世界中实时构建车辆周围的3D矢量空间，创建高保真的世界模型，并规划该空间的轨迹，解决从感知到控制等问题，整个过程由FSD芯片来运行，最终实现避让、变道、行驶等决策。
而机器人的运行逻辑与汽车是相同的，这意味着特斯拉花费昂贵成本训练出的AI模型可以直接复制到机器人身上。
这种复利在中国车企中也成为共识，如小鹏汽车就将自研的AI技术直接用于IRON机器人研发，并针对机器人的使用场景进行了特定优化。
放到搭载激光雷达的自主品牌车型上也是如此，无非就是把激光雷达从车辆移植到机器人头部，把各个传感器和AI芯片移植到机器人身体里，进行的同样是“感知-决策-执行”的逻辑。
如小鹏图灵AI芯片就是小鹏为AI大模型定制的，可以跨界应用于小鹏P7+等智能汽车、AI机器人IRON、飞行汽车等领域。
所以车企布局机器人，并不是在新的赛道教机器人看世界，而是把已在车轮上验证了数十亿公里的“AI大模型”，直接装入了一具新的躯壳。
除了“技术复利”，“供应链复利”同样是车企布局的重要原因，拆解任何一台主流人形机器人，其核心部件的供应商名单，都与智能电动汽车的名单高度重叠，重合度甚至超过了60%。
禾赛科技、 速腾 （ 参数 丨 图片 ）聚创等企业不仅是许多车企的激光雷达供应商，还是宇树科技机器人的供应商；
小鹏机器人IRON的驱动电机，采用的是方正电机的关节驱动系统，其也是许多车企电驱技术的供应商；
机器人的电池包则来自车规级动力电池的技术降维，可以直接应用在机器人身上；
一位机器人供应链从业者曾提到过一个生动的比喻，现在来谈采购的，很多就是以前车企的老熟人。
更关键的是，汽车行业严苛的品控标准更加可靠，车规级零部件移植到机器人上，既能提升可靠性，又能缩短验证周期，省掉大量研发成本。
对于车企来说，供应链还是熟悉的味道，对于供应商来说，还开辟了除汽车外的第二赛道，这哪里是跨界，分明是车企把为“四个轮子的汽车”准备的豪华供应链套餐，简单调整了一下摆盘，就端给了“两条腿的机器人”。
“数据复利”是车企造机器人的第三环，它们拥有绝佳的训练场所。
机器人的背后是AI大模型，需要大量的物理场景来获取训练数据，车企的工厂就是天然的训练场景之一。
现如今的汽车工厂已经从“制造”转变为“智造”，在任何一个工厂内，机械臂、机械运输车都非常常见，这些都可以看做人形机器人的初级阶段。
无论是特斯拉的Optimus，还是小鹏的IRON，都参加过工厂的实训，其产生的每一个动作数据，都将反哺其算法模型，形成从实战到优化，再到更完美的实战的数据训练闭环。
车企旗下的工厂，不仅仅是制造机器人的“产房”，也是它们学会走路的天然“训练场”。
在“技术复利”“供应链复利”“数据复利”的三种叠加之下，车企的机器人从“研发”到“实战”，进化十分迅速。
在2025年1月，奇瑞就成立了墨甲智创机器人公司，不到三个月的时间，就研发出了首款人形机器人“墨茵”，并迅速进入奇瑞4S店，负责迎客、讲车等功能。
因此，这场看似不务正业的造人运动，其内核反而是保守的，它是对智能电动车时代所形成的庞大技术资产、供应链资产、数据资产的一次深度套现。
02
让“造人”运动走向高潮的推手
三重“复利”解释了车企为何能造机器人，但真正让这场造人运动走向高潮的，是其背后的产业驱动。
这份产业驱动来自两个方面，对内与对外。
车企近年来始终陷入在“价格战”“内卷”“利润低”的困境中，根据乘联会数据显示，2025年我国汽车行业收入约11.2万亿元，同比增长7.1%。
但汽车行业销售利润率却仅为4.1%，远远低于下游工业利润率5.9%的平均水平，尤其是2025年12月，汽车行业利润率更是低至1.8%。
盈利难，已经成为许多车企需要面对的问题。
在这种情况下，车企必须寻找新的增长曲线，来解决“增长但不增收”的困境，三重“复利”叠加之下的机器人，显然就是一个高价值赛道。
对内，车企的机器人能大量节省车企的制造成本。
它们可以应用于工厂的装配、焊接、涂装，甚至是卫生清洁、运输等领域，这些可以连续工作24小时的钢铁机器，能节约大量人工成本，符合当下降本、增效、提质的汽车制造主旋律。
1913年，福特创立了全世界第一条汽车流水装配线，这种做法被所有车企应用，是一种劳动生产率极高的生产方式。
车企的机器人智造一旦成熟，甚至可以向其他工业制造企业输出这套生产体系，构建全新的增长来源。
也就是在流水线上不仅能生产汽车，还能生产“流水线”本身，形成商业套娃。
这就好比一家餐馆，在餐饮行业竞争激烈时，老板突然宣布，我们不只卖菜，还开始卖自己研发的炒菜机器人了，故事立刻得到了升华。
对外，机器人未来的增长故事将成为下一代智能终端的竞争焦点。
在电影《我，机器人》中，机器人成为了主要的劳动力，取代了许多人类的工作岗位，电影中的车辆也已经实现了自动驾驶，车主上车后只需要睡觉，车辆就可以自动将其送到目的地。
在游戏《底特律：化身为人》中，上百万有着人类外貌的智能仿生机器人，更是在城市里扮演着保姆、建筑工、保安、销售、画家助理等角色。
在文学作品中，这样的形象更是数不胜数，众多点子王都在为我们描绘一种可能出现的未来生活方式。
现在，这样的梦想已经在照进现实，此前，特斯拉官方账号就展示了Optimus在家庭环境中的能力，包括扔垃圾、做菜、打扫卫生等日常家务。
根据高盛的报告，全球人形机器人市场规模将在2035年达到1540亿美元，机器人可以进入商场、仓库、医院，甚至是私密的个人家庭，成为我们生活中的一部分。
种种迹象显示，在手机、汽车之后，机器人将成为下一个万亿级智能终端，车企布局机器人，是在抢占“车、机器人、智能家居”的生态入口，对业务边界进行史诗级扩张。
当一家车企掌握了具身智能机器人技术时，这个故事的想象空间，将彻底颠覆我们的认知。
因此，技术、供应链、数据的三重“复利”，只是车企的底牌与先天优势，产业的内卷焦虑与第二增长曲线的饥渴，才是车企真正拧紧发条，将机器人从实验室和PPT里驱赶到聚光灯下的推手。
03
尾声
当我们将目光从特斯拉工厂、小鹏智造基地、奇瑞4S店的机器人转回整个汽车产业，这场造人运动的本质，才愈发清晰地浮现出来。
过去百年，车企的核心能力是技术、生产、供应链管理与品牌营销，到了新能源汽车时代，车企开始研究起电动化、智能化的考题。
现如今，每个机器人都带着智能汽车的基因，每辆智能汽车都藏着机器人的生态密码。
车企是否具备前沿AI大模型、算法的研发与迭代能力？车企是否具备成熟的辅助驾驶技术？以及是否有布局机器人这个尚未完全实现商业落地的赛道的远见和魄力？
在经过梳理与反问之后，不难看出，这从来都不是“造机器人”的故事。
而是车企巨头将自己在智能电动车时代积累的数据、算法、技术、供应链优势，进行一场面向未知场景的能力转化，并争夺下一个移动终端竞争焦点的故事。
造智能汽车，只是车企的入场券。
“造人”，或许才是决赛的开始。
资料：
【1】《特斯拉发布人形机器人年度报告：Optimus已学会功夫与家务》，凤凰网科技
【2】《车企集体入局机器人》，财联社
【3】《一文看透全球19家车企的人形机器人布局！》，机器人前瞻
【4】《车企造人真相：不造，才是不务正业》，汽车人大讲堂
【5】《2025年汽车行业利润率4.1%、汽车行业收入达11万亿元增7%、成本增8%、利润增0.6%》，崔东树
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