寫在前面：

汽車制造商正以獨特的工業基因，為人形機器人產業注入新的發展范式。

人形機器人正成為全球科技競爭的新焦點，車企的紛紛入局更是讓這一賽道充滿了活力與挑戰。

從特斯拉的Optimus到小鵬的IRON，從廣汽的GoMate到小米的CyberOne，車企正以前所未有的力度切入人形機器人賽道。這一現象背后，既有技術發展的必然性，也有市場擴張的迫切性。

本文將從技術、市場、產品、政策等多個維度，深入分析車企進入人形機器人賽道的現狀與進展。

技術遷移與融合

車企跨界布局人形機器人，本質上是智能技術從移動載體向物理交互載體的自然延伸。智能駕駛的底層技術架構包括環境感知、決策規劃、運動控制三大模塊，與人形機器人的核心技術需求高度重合。

特斯拉Optimus的研發路徑即是一個典型案例：其視覺感知系統直接復用了特斯拉電動汽車的FSD（完全自動駕駛）技術棧，通過多攝像頭融合與BEV（鳥瞰圖）感知架構，實現了動態環境下的實時避障與路徑規劃。這種技術復用不僅縮短了研發周期，更將單車智能的算法訓練數據池擴展至機器人領域，形成數據閉環的協同效應。

國內車企的技術實踐同樣印證了這一趨勢。

小鵬汽車的Iron機器人搭載了與XNGP智能駕駛系統同源的決策算法，其運動控制模塊基于車輛底盤動力學模型優化而來。在工廠執行零部件抓取任務時，Iron通過融合激光雷達與視覺傳感器的多模態數據，實現了毫米級定位精度。這一技術路徑與小鵬G9車型的自動泊車系統高度相似，體現了從“輪式運動”到“雙足步態”的技術遷移邏輯。

廣汽第三代GoMate機器人則采用了輕量化鎂合金骨架與800V高壓電驅系統，其材料科學與能源管理技術直接源自埃安Hyper系列電動車的研發成果。通過將車規級電控系統移植至機器人關節模組，廣汽成功將整機功率密度提升40%，續航能力突破8小時，展現出車企在動力總成技術上的先天優勢。

更深層的協同體現在數據閉環構建上。

長安汽車開發的“云-邊-端”一體化訓練平臺，將超過200萬輛智能網聯汽車的行駛數據用于優化機器人運動算法。通過強化學習框架，機器人可在虛擬環境中模擬10萬次跌倒場景，最終實現復雜地形下的動態平衡能力。這種基于海量真實場景數據的算法迭代模式，與其L3級自動駕駛系統的開發方法論如出一轍。

市場邏輯重構

全球汽車產業正經歷從“電動化”向“智能化”的二次躍遷，傳統車企在電動化賽道的先發優勢逐漸消弭。

高盛研究報告指出，到2035年人形機器人市場規模可能突破380億至2050億美元，這一增量市場對營收增速放緩的主機廠構成強烈吸引力。梅賽德斯-奔馳投資Apptronik的戰略決策即基于此邏輯——通過將人形機器人引入柏林數字工廠，其單車制造成本有望降低15%，同時開辟B端機器人租賃服務新業務線。

中國市場的競爭格局更具典型性。據中國信通院數據，2024年國內人形機器人市場規模已達27.6億元，預計2030年將突破千億。

車企的入局正在改寫產業生態：奇瑞與AI公司Aimoga聯合開發的Mornine機器人，已實現從4S店銷售導購到家庭養老陪護的場景跨越。其采用的“硬件代工+軟件訂閱”模式，將汽車行業成熟的供應鏈管理經驗移植至機器人領域，使得單臺成本控制在20萬元以內，較同類產品降低30%。這種基于汽車產業規模效應的成本控制能力，正在重塑人形機器人的商業化路徑。

資本市場的反饋進一步強化了這一趨勢。自2024年Q3以來，涉足機器人業務的車企平均估值溢價25%。

小鵬汽車因其Iron機器人與智駕系統的協同效應，獲得摩根士丹利“超配”評級。分析師認為，機器人業務不僅可貢獻直接營收，更能通過技術復用降低整車研發費用率，形成“雙輪驅動”效應。長安汽車宣布未來五年投入500億元布局人形機器人領域后，其股價單日漲幅超過7%，反映出資本市場對車企技術溢出效應的強烈期待。

產品落地圖譜

當前車企機器人產品的商業化路徑呈現清晰的階梯性特征。

在工業端，廣汽GoMate已在其廣州工廠完成涂膠、質檢等18個工位的替代測試，單工位效率提升3倍，錯誤率降至0.02%以下。該機器人采用模塊化設計，機械臂末端可快速更換焊槍、吸盤等工具，這種柔性生產理念直接繼承自廣汽傳祺的柔性生產線經驗。通過將汽車制造中的工位標準化流程遷移至機器人操作，廣汽實現了從“機器換人”到“智能協同”的跨越。

消費級產品的探索則更具想象力。小米CyberOne通過整合小愛同學語音交互系統與米家IoT生態，實現從智能家居控制到老人跌倒監測的全場景覆蓋。其手部關節采用仿生肌腱結構，抓握力度可精確調節至0.1牛·米，該技術源自小米電動汽車電控踏板的力反饋算法優化。蔚來汽車秘密研發的“NIO Bot”項目，試圖將換電站運維經驗轉化為家庭服務能力——機器人可自主識別并更換家用凈水器濾芯，這一場景化創新或將重新定義家用服務機器人的價值邊界。

醫療等專業領域也在加速破冰。上汽集團投資的智元機器人，已開發出可完成靜脈穿刺的醫療輔助機器人，其7自由度機械臂搭載了與飛凡F7同源的觸覺傳感陣列，能實時感知0.1毫米級的血管位置偏移。這種“汽車級”可靠性標準（故障間隔時間達5萬小時）使其率先通過國家藥監局二類醫療器械認證。長安汽車與協和醫院合作的康復機器人項目，則通過移植汽車碰撞測試中的生物力學模型，實現了對患者步態康復訓練的精準力控。

產業化瓶頸

盡管前景廣闊，行業仍面臨嚴峻的技術天花板。

小鵬汽車何小鵬提出的“機器人L3困境”理論指出：當前主流產品的智能水平僅相當于自動駕駛L2階段，要實現L3級（自主任務規劃）需突破三大瓶頸——多模態感知融合、小樣本強化學習、動態環境建模。

以特斯拉Optimus為例，其雖能完成工廠零部件分揀，但遇到未訓練過的異形零件時，錯誤率驟增至35%，暴露出泛化能力不足的缺陷。長安汽車的測試數據顯示，其機器人對非結構化環境的適應能力每提升10%，算法訓練成本將增加3倍，這凸顯出數據獲取與算力消耗的指數級增長難題。

成本控制則是另一大攔路虎。人形機器人核心部件如諧波減速器、力矩傳感器的國產化率不足40%，導致整車廠難以發揮供應鏈優勢。

長安汽車通過自研準雙曲面齒輪減速器，將關節模組成本從8萬元壓縮至3萬元，但該方案犧牲了30%的扭矩密度，反映出性能與成本的艱難權衡。廣汽在GoMate機器人上采用車規級IGBT模塊替代工業級產品，雖將電控系統成本降低45%，卻面臨散熱效率下降導致的續航縮減問題。

倫理與社會接受度問題日益凸顯。當廣汽GoMate在4S店承擔銷售顧問角色時，引發消費者對數據隱私的擔憂——機器人內置的微表情識別系統，是否構成對用戶心理狀態的過度采集？

歐盟最新發布的《人形機器人倫理白皮書》要求，任何情感交互功能必須獲得用戶明示同意，這對車企的產品設計提出新的合規挑戰。

更深遠的影響在于就業替代效應：梅賽德斯-奔馳柏林工廠引入機器人后，生產線人員縮減了12%，如何在技術創新與社會責任間取得平衡，已成為車企必須面對的公共議題。

未來演進方向

下一階段的技術突破將圍繞“具身智能”（Embodied AI）展開。

理想汽車李想提出的“三維空間認知引擎”，試圖將機器人的物理交互能力與元宇宙數字孿生系統結合。在常州工廠的試驗中，機器人通過AR眼鏡接收虛擬裝配指令，實際作業精度達到0.05毫米，這種虛實融合的訓練方式使學習效率提升60倍。

比亞迪聯合華為開發的“云稷”機器人操作系統，整合了鴻蒙分布式架構與車規級實時內核，可實現100臺機器人的協同作業。在西安工廠的試點中，機器人群體通過聯邦學習共享裝配經驗，使新工位調試時間從72小時縮短至8小時，這種群體智能模式可能重塑未來制造范式。

產業生態的構建呈現跨界融合特征。

北京亦莊的“機器人谷”已吸引北汽、小米等企業入駐，其打造的“研發-測試-量產”閉環生態，涵蓋從精密減速器測試平臺到10萬級無塵組裝車間的基礎設施。這種產業協同效應或將催生中國版的“波士頓動力”。

政策層面，《人形機器人產業三年行動計劃》明確提出，到2027年建成3-5個國家級產業集群，推動核心部件國產化率突破70%。上汽集團與中科院合作的“靈犀”計劃，正在攻關仿生肌肉纖維材料，試圖將關節模組重量再降低40%，為消費級產品普及掃清障礙。

國際競爭格局

全球人形機器人賽道已形成鮮明的區域特色。

美國以特斯拉Optimus為代表，強調通用型AI與大規模量產能力，其第二代Optimus采用全視覺方案，舍棄激光雷達以追求極致成本控制。歐洲車企如梅賽德斯-奔馳則聚焦工業場景，通過與Apptronik合作開發專用型機器人，在柏林工廠實現每小時120臺發動機的精準裝配。日本本田的ASIMO路線雖已暫停，但其積累的仿生運動控制技術正通過專利授權方式向亞洲車企擴散。

中國車企則展現出“場景驅動”的獨特優勢。小鵬Iron機器人針對中國制造業的柔性生產需求，開發出快速換裝夾具系統，可在30秒內切換不同工具頭。奇瑞Mornine機器人依托東南亞市場布局，在高溫高濕環境下仍能保持95%以上的運行穩定性，這種地域適應性創新正在形成差異化競爭力。比亞迪秘密研發的“堯舜禹”項目，試圖將刀片電池技術應用于機器人能源系統，通過CTP（Cell to Pack）集成方案將續航時間延長至12小時，這或將改寫人形機器人的能源標準。

產業鏈重構

傳統汽車供應鏈正在經歷價值重塑。

寧德時代開發的固態電池模組，已適配廣汽GoMate機器人，其能量密度達到400Wh/kg，較常規方案提升60%。華為的MDC計算平臺被小鵬Iron機器人用于實時運動規劃，算力利用率從車載場景的70%提升至機器人場景的92%。

這種技術復用不僅降低了供應鏈企業的研發風險，更催生出新的利潤增長點。據測算，2024年汽車零部件企業來自機器人業務的營收占比已從2022年的3.8%攀升至11.6%。

新興產業集群加速成型。在蘇州機器人產業園，超過60家汽車 Tier 1 供應商設立機器人事業部，博世力士樂的諧波減速器產線已實現90%國產化。

更為深遠的影響在于人才流動：小鵬汽車機器人團隊中，超過30%的工程師來自原自動駕駛部門，這種跨領域的技術遷移正在催生新一代“復合型研發人才”。教育部最新增設的“智能機器人工程”專業，已與廣汽、上汽等企業建立聯合實驗室，標志著產學研協同進入深度整合階段。

社會影響評估

人形機器人的普及正在引發勞動力市場的結構性變革。

廣汽廣州工廠引入GoMate機器人后，質檢崗位人員需求減少40%，但同時新增了“機器人訓練師”等新興職業，要求從業者兼具機械工程與AI算法知識。

這種“替代-創造”的就業效應，與19世紀（參數丨圖片）工業革命時期的紡織機械革新具有歷史相似性。歐盟委員會的研究表明，到2035年，人形機器人可能取代全球15%的制造業崗位，但同時將創造超過2000萬個與機器人運維、數據標注相關的新職位。

更具爭議的是情感勞動的自動化。

小米CyberOne在養老院進行的陪伴測試顯示，78%的老年人更傾向于接受機器人提供的定時服藥提醒服務，但對情感交流功能接受度不足35%。這種“效率優先、情感保留”的用戶偏好，提示著技術應用的倫理邊界。日本經濟產業省已出臺《人形機器人社會融入指南》，要求企業明確區分工具型機器人與陪伴型機器人的功能范疇，這一政策動向值得中國車企借鑒。

政策與法規

各國對人形機器人的監管呈現分化態勢。

美國聯邦貿易委員會（FTC）近期將Optimus納入“通用AI設備”監管范疇，要求其決策算法必須保留人類否決權。中國《人形機器人安全管理條例（征求意見稿）》則側重數據安全，規定任何搭載視覺識別功能的機器人需通過國家AI倫理審查。歐盟的《人工智能法案》最為嚴格，將醫療輔助機器人列為“高風險AI系統”，要求上市前通過第三方認證。這種監管環境的差異，迫使車企開發區域性產品版本，特斯拉已為歐洲市場推出禁用微表情識別功能的Optimus E型機器人。

標準制定權的爭奪日益激烈。

國際標準化組織（ISO）正在加快制定人形機器人安全標準，中國專家組提出的“動態平衡測試規范”已被納入草案。在專利領域，豐田持有的雙足步態控制專利族已達1.2萬項，形成嚴密的技術壁壘。中國車企通過組建“人形機器人專利聯盟”，交叉許可核心專利，試圖打破國際巨頭的封鎖。這種“標準-專利”雙軌競爭，將成為影響全球產業格局的關鍵變量。

展望

當人形機器人逐漸融入社會生產體系，其角色將超越工具屬性，向“協作者”乃至“伙伴”進化。

理想汽車正在試驗的“車-機器人互聯生態”，允許用戶通過車載系統遠程操控家庭機器人完成取物、清潔等任務。這種跨場景的服務連續性，預示著“移動空間+固定終端”的新型人機交互范式。蔚來汽車的“腦機接口輔助控制”項目，通過非侵入式EEG設備，實現人類意念對機器人抓取力度的直接調控，這項技術有望在2030年前后進入臨床測試階段。

在這場技術革命中，車企的角色正在從“交通工具提供商”向“智能體生態運營商”躍遷。小鵬汽車提出的“三維智能”戰略——即智能汽車、飛行汽車、人形機器人的數據互通與能力共享，勾勒出未來十年的進化藍圖。

當算力、能源、運動控制三大技術支柱實現深度融合，人類或將見證首個跨形態智能物種的誕生。