汽車廠商集體殺入機器人賽道 但商業落地依然遙遙無期

【CNMO科技】如果說過去幾年新能源汽車是全球科技產業最炙手可熱的賽道，那么進入2026年，人形機器人正接過接力棒，成為資本市場和科技企業競逐的新焦點。

小米機器人

從特斯拉、小鵬汽車、比亞迪，到小米、奇瑞、現代汽車，再到寶馬、奔馳等傳統車企，越來越多汽車企業開始將目光投向人形機器人產業。一時間，汽車企業集體“跨界”機器人似乎成為行業共識。

然而，熱鬧背后，一個更值得思考的問題也隨之浮現：汽車企業為什么都開始造機器人？這一市場究竟是真正的下一個萬億產業，還是又一場技術競賽？

汽車企業為何集體押注機器人？

乍看之下，汽車制造與機器人似乎屬于兩個完全不同的行業，但事實上，兩者之間擁有極高的技術重疊度。對于新能源汽車企業而言，進入機器人賽道并不是一次徹底跨界，而更像是在已有技術基礎上的自然延伸。

首先，新能源汽車與人形機器人共享大量核心零部件。無論是驅動電機、電池系統、減速器、傳感器，還是計算芯片、視覺系統、人工智能算法，這些都是智能汽車發展過程中積累下來的核心能力。

業內普遍認為，兩者供應鏈重合度超過60%，部分企業甚至表示，機器人能夠直接復用大量汽車平臺的軟件架構和AI模型，這意味著研發成本和產業化成本都能得到有效控制。

小鵬機器人

更重要的是，自動駕駛的發展也為機器人奠定了技術基礎。近年來，各大車企持續投入自動駕駛技術，本質上就是讓汽車能夠理解環境、識別目標、規劃路徑并自主執行任務。而人形機器人則是在此基礎上進一步升級，不僅要“看得懂”，還要“動得了”“干得好”。因此，不少業內人士將自動駕駛視為具身智能發展的第一階段，而機器人則是具身智能真正走向現實世界的重要載體。

除了技術上的優勢，市場環境也是推動汽車企業布局機器人的重要原因。近年來，新能源汽車市場競爭愈發激烈，價格戰持續不斷，不少企業利潤率不斷承壓。在這樣的背景下，尋找新的增長曲線已經成為幾乎所有車企共同面對的課題。相比利潤空間有限的整車業務，人形機器人不僅擁有更高的附加值，也能夠充分利用企業現有制造能力，因此自然成為不少車企重點投入的新方向。

可以說，對于今天的汽車企業而言，機器人不僅是一項新業務，更是一場關于未來產業主導權的競爭。誰能夠率先完成技術突破，誰就有機會在下一輪產業革命中占據主動。

誰跑在最前面？全球汽車企業機器人競賽全面提速

雖然幾乎所有頭部汽車企業都開始關注機器人產業，但不同企業的發展策略卻存在明顯差異。目前來看，大致可以分為自主研發、合作應用以及戰略投資三條路線。

自主研發陣營中，小鵬汽車無疑是目前推進速度最快的代表之一。其推出的人形機器人IRON已經具備較高完成度，不僅采用了與智能汽車相同的視覺感知系統，還大量復用了自動駕駛算法和自研AI芯片。按照官方規劃，小鵬希望在2026年底啟動量產，并逐步應用到自身銷售門店及更多商業場景中。

Optimus人形機器人

特斯拉則是全球最受關注的玩家。Optimus最大的優勢在于能夠共享FSD自動駕駛積累的大規模數據和AI訓練體系。不過，與外界預期相比，Optimus的發展節奏依舊相對謹慎，靈巧手、復雜動作控制以及成本控制仍然是其需要突破的重要環節。盡管馬斯克多次描繪機器人未來將成為比汽車更大的業務，但真正實現大規模量產仍需時間。

國內另一家中國汽車巨頭比亞迪則顯得更加低調。雖然官方公開信息并不算多，但業內普遍認為，比亞迪已經在內部持續推進機器人研發，并開始在部分工廠進行測試。依托全球領先的新能源汽車制造體系，比亞迪擁有規模化生產機器人所需的完整供應鏈，這也是其最大的競爭優勢之一。

相比自主研發機器人，另一部分車企則選擇了一條更加務實的道路——率先將第三方機器人引入工廠，在真實生產環境中驗證技術成熟度。

寶馬便是其中的代表。近年來，寶馬已經與機器人企業展開合作，將人形機器人部署到部分生產基地，承擔搬運、物料配送等重復性工作，以降低人工勞動強度，并持續測試機器人在復雜制造環境中的穩定性。奔馳同樣在德國數字化工廠開展了人形機器人試點項目，重點應用于零部件運輸、倉儲物流以及基礎質量檢測等環節。

現代汽車則屬于另一種模式。早在數年前，現代便完成了對波士頓動力（Boston Dynamics）的收購，將全球最具代表性機器人企業之一收入麾下。Atlas等機器人產品已經在工業領域積累了豐富經驗，未來也將率先進入現代汽車自己的生產基地。

商業化仍有漫長道路要走

盡管機器人產業正迎來前所未有的發展熱潮，但如果將視角拉回現實，就會發現如今的人形機器人距離真正走進千家萬戶，還有很長一段距離。

首先，機器人最大的挑戰并不是“站起來”，而是“真正干活”。近年來，人形機器人已經能夠完成穩定行走、上下樓梯、跑步甚至翻跟頭等動作，但這些更多屬于運動能力的展示。真正進入工廠、商場或家庭之后，機器人需要面對的是遠比實驗室復雜得多的環境：如何準確識別各種形狀不同的物品？如何在狹小空間中靈活操作工具？如何與人安全協作？這些問題遠比走路困難得多。

其中，靈巧手被普遍認為是目前最大的技術瓶頸之一。人類雙手擁有二十多個自由度，能夠完成拿起雞蛋、系鞋帶、擰螺絲、折疊衣物等極其復雜的動作，而機器人要實現類似能力，不僅需要更加精密的機械結構，更依賴AI對環境、力度和動作的實時理解與控制。直到今天，大多數機器人依舊只能完成高度標準化的任務，一旦環境發生變化，成功率便會明顯下降。

機器人

除此之外，機器人還需要面對軟件能力不足的問題。雖然大模型的發展極大提升了機器人理解語言和執行任務的能力，但目前AI仍然存在幻覺、推理錯誤、長時間任務穩定性不足等問題。對于工業生產而言，一次判斷失誤就可能導致設備損壞甚至安全事故，因此企業對于機器人的可靠性要求遠高于普通AI應用。這也是為什么當前多數車企更愿意先在自己的工廠內部進行長期測試，而不是急于推向市場。

因此，從整個產業的發展節奏來看，未來三到五年，人形機器人的主要應用仍將集中在工業制造領域。汽車工廠既擁有標準化生產流程，又能夠持續優化機器人算法，是最適合作為商業化起點的場景。只有當硬件成本持續下降、AI能力進一步成熟、產業鏈形成規模效應之后，機器人才有可能真正進入商業服務、醫療護理乃至家庭生活等更廣闊的市場。

今天的機器人產業仍然處于從實驗室邁向產業化的關鍵階段，真正決定勝負的，不是誰最早發布產品，而是誰能夠率先實現穩定、可靠且具有成本優勢的商業落地。