文章作者丨羅蘭貝格：朱濤、王星、楊炯

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引言

人形機器人是人類一直夢寐以求的技術突破，正逐步從科幻走向現實。近年來，人工智能和硬件技術的突破或許能補上實現夢想的最后一塊拼圖。隨著人形機器人距離走進日常生活僅有一步之遙，其應用有望給全社會和各行各業帶來新的生產力變革，同時也將不可避免地面臨諸多挑戰。

基于此，羅蘭貝格最新發布報告《人形機器人的崛起》，深入剖析人形機器人發展的各類驅動因素，描繪出該行業的兩種未來場景，同時指出了潛在挑戰。此外，羅蘭貝格還對該行業的競爭格局走向進行預測，并為有意參與該領域的廠商提出了發展建議。

一

驅動因素

01

市場需求的拉力

人口老齡化程度加深，合格勞動力日益減少，市場向機器人勞工敞開大門

全球勞動人口占比正經歷歷史性坍縮，聯合國數據顯示適齡勞動力比例將從2020年的65%銳減至2050年的58%，日、中、德三國分別面臨27%、22%、6%的下跌。這種結構性短缺在制造業、醫療護理、建筑業等三大領域尤為突出。

人形機器人憑借靈活可編程、高環境適應性等特點，正在重構勞動力供給體系：既能承擔高危作業（建筑高空巡檢）、重復勞動（產線裝配）等，又可突破生理極限（醫療24小時看護）。人形機器人的加入將提升各產業的生產力和安全性，降低勞動力成本，減少對外國勞工的依賴。

有鑒于此，人形機器人公司正處在需求大漲的風口之上，這也在激勵各產業鏈參與者加快開發，全速生產和部署產品，以應對正在發生的全球勞動力短缺危機。

02

技術突破推力

在生成式人工智能、軟件和硬件創新的共同推動下，人形機器人行業不斷取得進步

研究機構和企業競相發布突破性創新成果，不斷打破人工智能和硬件技術的邊界。技術突破推力與市場需求拉力互相配合，共同推動人形機器人的發展和普及。

人形機器人配備先進部件，如骨骼、關節執行器、傳感器和電池等，使其能夠模仿人類的動態和運動，適應各種地形，熟練運用工具，高效完成任務。除了硬件，其還需半導體芯片和先進軟件，包括AI訓練、軟件協作及邊緣計算，以實現低延遲高帶寬通信。這些技術可以幫助機器人應對突發情況，識別聲音和人臉，解讀姿勢，推測意圖并迅速做出反應。

近年來，該領域的突破層出不窮，尤其是生成式人工智能和大語言模型的進展，使得人形機器人能夠更自然、智能地與人類及周圍環境互動。

二

適用所有行業的萬金油？

還是垂直領域的小眾高手？

人形機器人行業的兩種發展場景

人形機器人的技術開發一直存在著不確定性，這也讓該行業走到了關鍵性的十字路口：要么贏者通吃，要么血本無歸。在不久的將來，我們可能看到重大技術創新引爆一個巨型市場，也可能看到因為受制于始終無法突破的瓶頸，導致人形機器人的產業規模無法做大。我們通過下面的兩種假設場景來對照分析行業的不同走勢。

• 積極樂觀場景

該場景假設到2030年，人形機器人技術已經達到了普遍通用的程度，并且成為了廣泛場景下的可靠選擇。如果能做到這兩點，幾乎所有適合人類工作的環境和場景下都可以看到人形機器人的身影。基于這種假設，到2050年時，由于部分國家和地區的勞動力人口不斷下降，全球人形機器人的需求將持續上升，年產量或將達到5,000萬臺左右，整個行業有望實現1.5萬億美元的年收入。人形機器人將提高生產力、改善產品質量，與人類同事無縫合作，有效緩解全球勞動力危機。機器人的廣泛使用還將可能為制造業、醫療保健、教育和娛樂等諸多行業帶來革命性的改變，創造出新的價值定位和商業模式，催生一批新的企業甚至構建出新的行業。

• 保守謹慎場景

如果軟硬件的技術瓶頸始終無法突破，人形機器人的使用將被局限在小眾領域里，只能在受到嚴格控制的場景下工作，或是在危險的環境中完成特定任務。基于這一假設，2050年時，全球人形機器人的年產量將不會超過200萬臺/年，全行業收入規模也會止步于2,000億美元/年。人形機器人生產商不得不艱難應對沉重的開發成本、復雜的技術挑戰和充滿不確定性的監管環境等。開發投入不足也會導致機器人之間的互通性有限、用戶界面難用等，機器人將更多被用于研究、探險和搜索營救工作，或是完成高度專業化的生產任務。

三

會行走的人工智能？

目前的局限與技術瓶頸

人形機器人產業騰飛需要核心技術突破與生態體系協同發展。當前，技術已跨越基礎運動能力門檻，機器人能完成奔跑、跳躍等高難度動作，但在工業應用層面仍面臨雙重挑戰：硬件上需攻克精密運動控制和實時響應難題，軟件端亟待構建可自主進化的人工智能內核。

真正智能的人形機器人應具備三大核心能力：硬件與軟件的無縫協同、基于深度學習的性能優化機制，以及應對復雜場景的自主決策系統。這不僅要求突破傳統機械工程界限，更需要建立人機交互的全新范式——讓機器人從舞臺上的“炫技者”真正轉變為可深度融入生產流程的智能體。

• 硬件挑戰

人形機器人的硬件面臨雙重考驗：既要構建類人的運動系統，又需突破執行器性能天花板。當前，通過液壓/電動/氣動等多模態驅動系統模擬人體動力學，但關節執行器在能效比、靜音性及耐久性等核心指標上仍存代差。更棘手的是一臺機器人需協調數十個精密關節，這對實時運算能力提出極限要求——只有當執行器技術實現革命性突破，才能真正解鎖復雜場景下的擬人化運動能力。

• 軟件挑戰

軟件系統的終極目標是賦予機器人類腦級的認知交互能力。雖已突破基礎感知功能（如視覺識別、語音交互等），但現有AI在動態決策、主動學習等高級智能維度仍顯稚嫩。下一代軟件體系需深度融合生成式AI與大模型技術，構建可自主進化的認知框架——這不僅能讓機器人理解深層意圖，更能實現創造性問題解決，最終達成真正意義上的人機共融。

四

行業競爭格局現狀與展望

一個垂直整合的行業正在浮現

到目前為止，大多數人形機器人公司的總部都位于中國和美國，歐洲則出現了許多研發機構。日本和韓國是產業發展的另一片熱土，同樣涌現了大量學術機構和產業公司，為行業發展做出了重要貢獻。各地區的監管環境有所不同，有些國家更加傾向自由主義立場，愿意為企業提供更多支持政策；另一些國家則出臺了較為嚴格的管控要求。事實上，這些因素對于行業的發展同樣重要：除了純粹的技術突破之外，人形機器人的未來也取決于社會的接受程度，以及法律框架和倫理標準的完備水平。

當前賽道呈現垂直整合型創業公司主導的卡位戰，但隨著技術代際躍遷，產業分工將深度裂變：上游涌現專業級執行器供應商，中游孵化AI中間件平臺，下游則催生場景化解決方案商。傳統工業企業或轉型核心部件智造，或通過產能共享切入生態鏈，最終形成共生型產業矩陣。

五

戰略機遇

工業企業應當在何處落子？

隨著人形機器人主機廠產能擴張需求顯現，傳統工業企業迎來關鍵窗口期。工業機器人產業鏈企業可依托精密制造技術積淀，以核心部件供應商或代工方身份切入產業鏈。對于運動控制系統制造商而言，這更是關乎存亡的戰略選擇。若錯失早期布局機遇，或將面臨被顛覆性技術替代的風險。

所有相關企業都需明確自身定位：是自主研發人形機器人，或與頭部企業戰略聯姻，還是通過并購整合創新資源，抑或專注成為專業化供應商？即便主機廠試圖自建供應鏈，其技術壁壘與規模效應仍將倒逼產業協作，包括運動控制系統企業在內的供應商將與工業機器人廠商成為不可或缺的生態伙伴。

決策需審慎但必須迅速。羅蘭貝格建議企業從三個維度評估機遇：技術替代風險系數、現有產能轉化潛力、戰略投資回報周期。我們可協助制定個性化轉型路線，在萬億級產業爆發前鎖定先發優勢。

編輯 | Noah

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