1月17日晚，“2026奇瑞汽车AI之夜”技术发布会的舞台上，奇瑞墨甲机器人系列首款量产人形机器人产品墨茵，以开场主持人的身份完成了自己的主持首秀。
这位被奇瑞官方正式任命为“001号AI员工”的人形机器人，之前曾经在奇瑞全球创新大会、大国工匠大会等场合屡次亮相，完成了300多台量产交付，并已经应用于工厂巡检、展厅服务等多个场景。
小鹏IRON、小米铁蛋、长安小安、广汽GoMate、奇瑞墨茵们的闪亮登场，标志着勤奋的中国车企正携数十年积累的深厚家底，成建制地跨入人形机器人领域。
在泡沫化严重的本土机器人领域，车企造人不算什么炸裂的消息，关键的地方在于，这些卷生卷死的本土车企将迅速成为这片新兴战场上的一股不可忽视的核心力量，这才是真正值得关注的重要趋势。
曾几何时，智能电动汽车被喻为“轮子上的智能手机”，那是因为华为和小米这些产业巨擘希望可以将在智能手机领域积累的技术体系平移和复用到电动汽车里。
时过境迁，近一两年来，转型AI科技公司的车企们纷纷将电动车喻为“四个轮子上的机器人”。
这是因为，伴随着自动驾驶技术的成熟落地，车企们热切地盼望可以将自动驾驶车辆的核心技术平移和复用到人形机器人里。
当然，自动驾驶车辆和人形机器人技术的同根同源，已经成为一个重要的时代共识。
根据行业标杆特斯拉的课后笔记，汽车和人形机器人共享的核心技术主要体现在三电（执行器、电力电子器件、电池）、物理AI（摄像头、AI芯片、训练集群、基于神经网络的世界模拟器、现实世界AI）、人机交互（数据通信、音频系统、摄像头）三个层面。
三电层面，电动汽车的三电系统（电池、电机、电控）直接对应着人形机器人的核心能源和动力驱动单元。
高性能高能量密度的电池包、高转矩密度且响应迅速的电机、复杂的电力分配与热管理系统，都是车企的看家本领。
物理AI层面，感知系统是物理AI的“眼睛”和“耳朵”。
自动驾驶车辆上的激光雷达、毫米波雷达、摄像头、麦克风同样可用于机器人所需的环境建模、动静态障碍物识别。
奇瑞墨茵机器人能在展厅自主导航、避障，其底层感知算法，正是源于数百万量产车上路验证过的技术。
决策与规划是物理AI的“大脑”。
自动驾驶车辆历经数亿公里训练出的场景理解、意图预测和轨迹规划能力，可以迁移到人形机器人的移动与作业中。
无论是与行人共享空间时的避让逻辑，还是在拥挤走廊中的路径规划，其底层的时空推理模型均可保持高度一致。
特斯拉前自动驾驶负责人Andrej Karpathy曾经表示，擎天柱的早期版本直接运行FSD的神经网络识别可驾驶空间，其强大的泛化能力证明了“大脑”迁移的可行性。
再看控制技术的正向迁移。
汽车的整车控制器、底盘域控制器所处理的路径规划、运动控制、实时响应等任务，其复杂性与实时性要求，丝毫不亚于双足机器人。
对车身稳定、扭矩分配的精确控制，可直接迁移为对机器人关节电机、平衡姿态的精密调控。
虽然从“轮式”到“足式”存在运动控制的升维挑战，但其底层算法框架与工程经验是高度共享的。
技术迁移的本质，是车企将已验证的车规级技术栈应用于一个自由度更高、交互更复杂的全新载体上。
与其它参赛选手相比，这意味着车企这帮新势力并非从零开始，而是发起了一场高起点的降维打击。
经历过 Model 3 （ 参数 丨 图片 ）的产能地狱，见证过Space X一次又一次的爆炸，没有人比马斯克更懂得“原型设计容易，规模量产是地狱”这句话的千钧分量了。
老马之所以在多个场合反复强调这个观点，是因为他深切地体会到，将实验室里能够工作的原型变成千万个质量稳定、成本可控的商品，才是创新的过程中最为艰巨的挑战。
如果说技术迁移和复用解决的是从0到1的原型设计问题，那么，供应链与大规模工程化能力，则决定了能否以可靠的品质和可接受的成本，实现从1到100万/1000万的大规模量产落地。
这是很多专注算法的机器人公司面临的终极瓶颈，却是车企碾压级的绝对主场。
一家成熟的车企管理着由成千上万家供应商构成的、极其复杂的全球供应链体系。
从高强度钢、铝合金等基础材料，到芯片、线束、轴承、减速器等核心零部件，车企拥有无与伦比的采购议价能力，建立了一套严苛的质量管控标准和高效协同开发流程。
所以，当特斯拉、奇瑞、小鹏这些车企造机器人时，它们面对的不是一个全新的BOM表，而是一份熟悉的元件清单。
为人形机器人寻找合适的关节电机或传感器，不过是在车企供应链数据库中进行一次精准的检索与适配而已。
Andrej Karpathy曾经表示，“Optimus启动的速度给我留下了非常深刻的印象。
埃隆（马斯克）一说出我们要做这个，人们就带着所有合适的工具出现了，它们只是像变形 金刚 一样，被重新配置和重新组合。
”让算法大神为之击节赞叹的，正是成熟车企那无敌的供应链和工程能力。
再来看成本控制与规模制造。汽车行业是规模经济的极致体现。
车企精通如何通过设计优化、工艺创新与供应链管理，将复杂产品的成本降至令人惊叹的水平。
这种刻入基因的成本控制能力，正是破解人形机器人当前天价成本困局的关键钥匙。
同时，那些高度自动化、精益化的整车制造工厂，其成熟的产线规划、质量控制和测试标定体系，稍加改造即可复用于机器人产线的搭建，实现快速的规模化落地。
这个维度的迁移，意味着车企可以运用其强大的垂直整合与系统工程能力，及其对从原材料到最终产品整个链条的深度控制力和协同能力，实现成本、可靠性、一致性的极致平衡，推动着机器人产业跨越从百/千台级展示到百/千万台级应用的巨大鸿沟。
小米、奇瑞、小鹏等车企们带来的不仅是技术方案和供应链清单，更是一整套经过大规模制造验证的产品化方法论与工业化纪律。
车企可以将管理万级零部件、协调全球研发、贯彻车规级质量体系的复杂系统工程能力，以及面对量产地狱锤炼出的极限成本控制与精益生产文化，完整注入机器人的开发和制造中。
当人形机器人的竞争从扭秧歌跳舞的炫技，转向能否造得物美价廉、在各行业发挥真正价值的的硬核较量时，拥有有形的技术与供应链能力、兼具无形的软实力的车企才是最可怕的正规军呐！
热门跟贴