全球首套！中國人形機器人“國標”落地，華為、小米、優必選集體表態2026年2月28日，北京亦莊，一場關乎中國人形機器人產業未來的盛會如期舉行。在人形機器人與具身智能標準化（HEIS，Humanoid Robot and Embodied Intelligence Standardization）年會上，工業和資訊化部人形機器人與具身智能標準化技術委員會（以下簡稱“標委會”）正式發佈《人形機器人與具身智能標準體系（2026版）》。這一瞬間，被業界公認為中國人形機器人產業的“分水嶺”——從此，行業告別“野蠻生長”，邁入規範化、規模化發展的全新階段。一、繁榮背後的隱憂：沒有標準，何談規模化？在此之前，中國的人形機器人產業已展現出強勁活力。資料顯示，國內人形機器人整機企業超140家，發佈產品超330款，產業規模成功邁入“萬台級”門檻。看似一片繁榮的背後，卻暗藏諸多亟待解決的痛點。各家企業閉門造車，介面不統一、安全無底線、性能虛標、倫理缺失、重複研發等問題突出。這直接導致機器人場景適配率低，核心零部件依賴進口，商業化落地難如登天。“標準化是產業暴發的前夜，沒有標準就沒有規模化落地。”標委會專家在發佈會上直言。（來源：人形機器人與具身智能標準化HEIS年會現場發言）據悉，這份新發佈的標準體系，由標委會聯合120余家單位歷時數月編制而成。參與者涵蓋高校、科研院所以及優必選、小米、華為、宇樹科技、中科院自動化所等產業鏈龍頭企業，覆蓋面極廣、專業性極強。它首次建構了覆蓋六大核心部分的頂層框架，形成“技術 - 部件 - 整機 - 應用 - 安全”的全鏈條規範，為行業發展劃定清晰路徑。二、六大“鐵律”：從“大腦”到“四肢”，全維度規範這份被譽為“行業憲法”的標準體系，到底給人形機器人立下了那些規矩？簡單來說，就是六條不可踰越的“鐵律”，覆蓋從硬體到AI、從技術到倫理的每一個環節。1. 基礎共性：統一行業“通用語言”徹底終結了行業長期“各說各話”的局面。標準統一了術語定義、參考架構、介面協議和測試方法。未來，A家的機械臂能直接插上B家的控制系統，就像USB介面一樣通用，將大幅降低企業間的協作成本，加速技術融合。2. 類腦與智算：規範機器人“大腦”針對具身智能的核心——AI模型，標準明確規定了泛化能力、多模態感知、決策邏輯等關鍵指標。這意味著，機器人的“智商”有了可量化的考核標準，徹底拒絕“人工智障”，讓機器人真正具備適應複雜環境的能力。3. 肢體與部元件：強化機器人“四肢”對精密減速器、力矩感測器、伺服電機等核心零部件，標準制定了嚴格的性能和可靠性門檻。這將倒逼供應鏈升級，加速核心零部件的國產化替代處理程序，打破國外技術壟斷。4. 整機與系統：確保機器人“協調穩定”標準明確了整機的運動控制、軟硬體協同、系統穩定性等要求。確保機器人不僅能走能跑，還能在工業製造、家庭服務等複雜場景中穩定作業，避免出現“掉鏈子”的情況。5. 應用場景：推動機器人“落地實戰”針對工業製造、家庭服務、醫療康養等不同場景，標準制定了具體的應用規範和驗收標準。這讓機器人不再是展廳裡的“花瓶”，真正能走進工廠、走進家庭，發揮實際價值。6. 安全與倫理：守住技術“底線”這是本次標準體系的一大亮點。“安全倫理”作為獨立模組被納入，強調技術演進中隱私保護、資料安全和倫理合規的剛性約束。機器人不能傷人、不能洩露隱私、必須符合人類價值觀——這些不再是道德呼籲，而是必須遵守的強制標準。三、巨頭集體“調頭”：優必選、小米、華為搶先適配標準發佈的當天，國內頭部企業的反應速度令人咋舌，紛紛第一時間表態，調整發展方向，全力適配新標準。作為標委會副主任委員單位，優必選率先宣佈，將依據新標調整其Walker系列機器人的產線。“新標準讓我們有了更清晰的研發方向，”優必選負責人表示，“我們將重點攻關標準中提到的‘靈巧操作’和‘多機協同’技術，確保產品符合最高等級的安全規範。”小米機器人團隊迅速召開內部會議，決定暫停部分非標的預研項目，將資源集中到符合“基礎共性”標準的通用架構上。雷軍在微博上轉發相關新聞並配文：“標準化是規模化的前提，小米將全力推動人形機器人進入千家萬戶。”（來源：雷軍個人微博）華為則從底層算力與作業系統入手，宣佈其昇騰算力平台和鴻蒙OS將全面適配新標準中的“類腦與智算”及“整機與系統”要求，打造符合國標的具身智能底座，為全行業提供技術支撐。此外，宇樹科技、三花智控、恆立液壓等核心供應鏈企業也紛紛表態，將依據新標準最佳化產品設計，提升零部件的互換性和可靠性，共同推動行業升級。四、深度影響：從“野蠻生長”到“中國領跑”的跨越這份“國標”的發佈，不僅改寫了中國人形機器人產業的發展格局，更在全球範圍內掌握了行業話語權，其影響深遠且重大。1. 標誌著產業走向成熟正如高鐵、核電等行業一樣，只有建立完善的標準體系，才能實現大規模、高品質的產業化。新標準解決了長期困擾行業的痛點，為資本投入、技術研發和市場應用提供了明確指引。2. 成為全球競爭的“利器”當前，中美歐在人形機器人領域的標準之爭已白熱化。特斯拉Optimus計畫於2026年量產，美國也在緊鑼密鼓地制定相關標準。中國此次搶先發佈全球最系統、最全面的國家級標準體系，不僅填補了國內空白，更在全球範圍內掌握了話語權，為“中國智造”出海奠定了堅實基礎。3. 加速商業化落地處理程序有了統一的標準，下遊客戶（如汽車工廠、物流公司）在採購機器人時將不再有後顧之憂。互操作性（interoperability）的提升將極大降低部署成本，加速人形機器人在B端和C端的普及。五、未來展望：2027年，躋身世界先進水平根據《人形機器人創新發展指導意見》，中國計畫在2025年建立初步創新體系，2027年綜合實力達到世界先進水平。此次“國標”的發佈，正是實現這一目標的關鍵一步。業內預測，隨著標準的落地執行，2026年下半年起，中國人形機器人產業將迎來一波“合規化”洗牌。那些技術落後、不符合標準的小廠將被淘汰，而擁有核心技術、符合國標要求的頭部企業將獲得更大的市場份額，行業集中度將進一步提升。同時，標準中特別強調的“安全倫理”，也將引導行業健康發展，避免技術濫用，確保人形機器人真正成為造福人類的工具。中國智造，開啟機器人新時代從實驗室裡的“玩具”，到推動產業升級的“新引擎”，中國人形機器人產業走了很久。今天，隨著《人形機器人與具身智能標準體系（2026版）》的發佈，我們終於迎來了規範化、規模化發展的新紀元。對於優必選、小米、華為等企業而言，這既是技術落地的加速器，也是商業化競爭的起跑線。而對於整個行業來說，這更是一次從“跟隨”到“領跑”的歷史性跨越。中國智造，未來已來；機器人時代，正向我們加速走來。 (智嶼未來)

當機器人真的開始進場打螺絲，這場競速才真正開始。剛過去的春節，最破圈的應該就是馬年春晚上，比真人演員更多更吸引人的機器人演員軍團了。中國機器人公司在春晚上的表演，多少讓外媒感受到了「文化衝擊」。相比於國內近乎激進的，讓機器人進入大眾視野的努力，國外競品們，想的更多的是，先讓機器人進入生產線。例如，當年花大價錢買下了波士頓動力的韓國現代集團，就正式宣佈，在今年 CES 上亮相的 Atlas 機器人，將在 2 年後的 2028 年，正式進入工廠「打螺絲」。無獨有偶，世界首富馬斯克，也將 Optimus 機器人正式售賣的時間，定在了 2027 年末。2028 年，或許是現在爆火的人形機器人的決定性時刻？01「2028」的賭注今年 1 月的 CES，現代汽車執行主席鄭義宣，帶著 Boston Dynamics 的 Atlas 登台。這已經不是他第一次把機器人當做現代集團的名片——2022 年的 CES，他帶來的是機器狗 Spot，更多像是一場技術秀。四年過去，氣氛完全不同了。這一次，現代汽車給出了一個明確的時間節點：2028 年，Atlas 將正式承擔汽車裝配任務。不是「正在探索」，不是「計畫測試」，是裝配線上的實際工位。為了這個目標，現代自 2021 年以超過 110 億美元收購 Boston Dynamics 以來，已經累計向機器人業務投入了數十億美元。這個 2028 的時間節點，正在成為整個行業的參照坐標。Atlas 的技術規格，在這一代人形機器人裡相當突出——50 公斤的有效負載，意味著它是目前少數能夠，真正勝任重型汽車製造場景的機器人之一。Hynudai 在 CES 上展示的 Atlas 使用場景｜圖片來源：Hyundai同類競品中，無論是 Figure AI 的 Figure 02 還是 Agility Robotics 的 Digit，負載能力都只有 20 公斤左右。Macquarie Securities Korea 的分析師 James Hong 評價說，現代汽車「擁有合適的條件，和一支懂得如何執行的管理團隊」——這句話的關鍵詞不是「技術」，而是「執行」。對面的特斯拉，Elon Musk 給出的時間線是，2027 年底開始向公眾銷售 Optimus。他還在今年 2 月的達沃斯論壇上說，Optimus 將成為「第一台馮·諾依曼機器」，能夠在任何可居住的行星上自行建設文明。依然是馬斯克式的豪情壯志。02看起來很美有一個細節值得放大。Atlas 今年已經開始向現代汽車運送，並整合了 Google Gemini 的 AI 能力，還拿到了 CES 最佳機器人獎。它不只是一個展台上的展品，而是一個已經在真實環境中執行任務的系統。馬斯克的 Optimus 呢？截至目前，它最廣為人知的「公開表演」，仍然停留在特斯拉自己拍攝的視訊裡，從未進行過一次無爭議的完全自主公開演示。Samsung Securities 的分析師 Kang Hee-jin 注意到一個「值得注意的遺漏」——在特斯拉最近的相關表態中，完全沒有提及工廠部署的具體時間表，儘管 Musk 之前做過承諾。她的判斷是，「要麼完全自主位元斯拉預期的更遠，要麼人形機器人在近期內可能不適合工業使用」。不是技術上做不到，而是商業化落地的節奏，遠比 PPT 裡的時間表更複雜。當然，特斯拉陣營也有它的邏輯。Optimus 的目標定價在 2 萬到 3 萬美元之間，走的是大眾化路線；Atlas 的企業級定價則在 130 萬美元以上，面向的是工業使用者。馬斯克的 Optimus 瞄準的是更廣大的市場｜圖片來源：BI這不是兩款產品在爭同一個市場，而是兩種完全不同的商業哲學在押注不同的未來。DS Investment & Securities 的分析師 TaeYong Choi 提供了一個更樂觀的框架——「即使特斯拉到 2030 年每年生產 1000 萬台人形機器人，也不足以滿足全球需求。市場需要一個大型第二名來填補空缺。」這個邏輯的潛台詞是，Atlas 和 Optimus 的競爭，並不一定是零和博弈。但這個框架成立的前提，是兩家都能真正把機器人送上生產線。03馬斯克的願景和現實MIT 機器人學家、Roomba 創始人 Rodney Brooks，把人形機器人作為通用助手的理念，稱為「純粹的幻想思維」。這話刺耳，但背後有紮實的技術邏輯。人形機器人的困難，從來不在於「能不能站起來走路」——這個問題 Boston Dynamics 十年前就解決了。真正的難點在於「非結構化環境中的泛化能力」，也就是說，當機器人離開它被專門訓練過的場景，面對一個它從未見過的物品擺放方式、一個略微不同的地面坡度、一個突如其來的干擾，它是否還能完成任務。這個問題，沒有任何一家公司今天給出了令人信服的答案。現代汽車選擇的策略是「先窄後寬」——把 Atlas 部署在自己的汽車工廠裡，那是一個相對可控、可重複、可標準化的環境。在這個特定場景裡把機器人做到足夠好，再談擴展。這個路徑穩健，但也意味著「通用」的夢想要推後很久。特斯拉的方向則更激進——馬斯克想要的是一台真正的通用機器人，能進廚房、能當保姆、能去火星建城市。這個願景的商業價值毫無疑問是巨大的，但每一個宏大願景，都需要無數個平庸的執行步驟來支撐，而特斯拉在這件事上「長期承諾未兌現」的歷史記錄，讓投資者越來越難以給予足夠的耐心。與此同時，特斯拉自己的基本面並不輕鬆。中國市場的銷售資料顯示，Model 系列的零售銷量從 2024 年 1 月的近 4 萬台跌至 2026 年 1 月的不足 1.9 萬台，兩年跌幅超過 54%。為了維持市場份額，特斯拉已經連續兩次延長超低息融資計畫。核心業務承壓，給 Optimus 的資源和時間窗口，並不是無限供給的。04被忽視的第三股力量所有關於 Atlas 和 Optimus 的討論，都有意無意地繞開了一個更大的變數——中國。2025 年，全球出貨的人形機器人裡，有 90% 來自中國製造商，總量約 1.3 萬台，定價激進地壓在 1.5 萬美元以下。這個數字和規模，讓 Atlas 與 Optimus 之間的競爭，在某種程度上，顯得像是兩個高端選手，在爭論誰的西裝剪裁更好，而旁邊的工廠已經把量產款賣到了整個市場。Atlas vs Optimus 的故事，可能從一開始就不是這場戰爭真正的主線。當然，性能差距目前依然存在。Unitree 宇樹科技的 H2 機器人｜圖片來源：宇樹機器人中國製造商在魯棒性、負載和在複雜場景下的自主能力上，和 Boston Dynamics 的積累仍有代差。但這個代差會持續多久，歷史已經給過我們足夠多的提示——中國製造業在電動汽車領域，用了不到十年完成了這種追趕，人形機器人沒有理由會更慢。2028 年，如果一切按計畫推進，現代汽車的裝配線上會有 Atlas 在工作。那將是人形機器人產業化處理程序裡真正意義上的第一塊里程碑。但那個時候，站在旁邊虎視眈眈的，未必只有 Optimus。 (極客公園)

穩住！別慌！冷靜！有影響，但不大。2025下半年以來，一場席捲全球的儲存晶片“超級漲價周期”愈演愈烈，其烈度遠超以往。DDR4 16Gb晶片價格漲幅高達1800%，DDR5 16Gb漲幅也達到500%。相關市場研究資料顯示，2026年第一季度DRAM合約價預計上漲90%-95%，NAND合約價上漲55%-60%。儲存巨頭SK海力士在2026年初的投資者會議上緊急警告：當前DRAM及NAND庫存僅剩約4周，處於歷史極低水平，所有客戶均無法獲得足額供應。幾乎同時，三星電子將一季度NAND快閃記憶體供應價格上調超100%，DRAM價格漲幅接近70%。美光更是預警記憶體晶片短缺將持續到2026年之後。這場漲價潮的背後，是AI伺服器需求的爆發式增長。單台AI伺服器對DRAM的需求是普通伺服器的8-10倍，巨頭們爭相建設AI資料中心，導致儲存晶片供需嚴重失衡。而儲存晶片原廠紛紛將產能轉向HBM等高利潤產品，傳統DRAM產能遭到擠壓，進一步加劇通用儲存晶片供應緊張。SK海力士DRAM庫存周由AI算力需求引爆的漲價潮，正從雲端算力中心迅速蔓延至每一個智能終端。這場風暴中，一個關鍵問題浮出：作為人形機器人即時感知與自主進化的記憶中樞，儲存晶片漲價潮是否會波及到這條發展正熱的賽道？人形機器人量產元年剛過，時值產能爬坡期，儲存漲價是否會進一步擠壓人形機器人在產業初期極其微薄的利潤空間？儲存漲價，對人形機器人造成實際影響了嗎？對於已進入小批次出貨或早期商用階段的人形機器人廠商而言，成本壓力與供應鏈穩定性是其必須面臨的課題。人形機器人的“大腦”、“小腦”及各類感測器等均需配套儲存晶片。行業資料顯示，單台人形機器人至少需搭載48顆以上的各類儲存晶片。其中包括用於快速啟動的NOR Flash、用於臨時資料快取記憶體的DRAM，以及用於儲存作業系統、AI模型和日誌資料的大容量NAND Flash。頻寬不足會導致“大腦”資料飢餓，延遲過高會使動作僵硬，可靠性差則可能在關鍵時刻引發系統故障。儲存晶片的性能直接決定了人形機器人“感知-思考-行動”閉環的流暢度與智能水平。高工人形機器人製圖如此重要的零部件漲價，對人形機器人影響如何？我們圍繞該話題和國內兩家頭部儲存晶片企業聊了聊。佰維存儲方面回應稱：“這波儲存漲價對人形機器人產業確實有成本端的傳導影響，因為上游NAND和DRAM晶圓是共通的。但我們觀察到，對於人形機器人廠商而言，選型的核心矛盾不在於短期價格波動，而在於能否找到真正滿足其場景需求的方案。”上游晶圓因供需緊張漲價，下游所有的儲存產品成本都將對應增加。在機器人廠商的採購考量中，價格的優先順序相對靠後。因為對尚處發展初期的人形而言，技術可行性遠比成本最佳化更重要。而人形機器人對儲存晶片有非常特殊且嚴苛的需求，這也就導致標準品難以滿足，比如用在USB 隨身碟或手機裡的儲存晶片。“特殊需求包括空間極度受限，需要高抗震性，同時還要兼顧高頻寬與低功耗，這些都不是標準化產品能直接解決的。”佰維存儲方面進一步解釋。在滿足系列技術需求的過程中，儲存晶片面臨著多重技術難點。比如，提高儲存晶片的性能通常意味著更高的功耗，而人形機器人對功耗有嚴格要求。如何在性能和功耗之間找到最佳平衡點，是儲存晶片設計的重要挑戰；又如人形機器人內部空間有限，尤其是關節部位，需要超小型封裝的儲存晶片。但小型封裝通常意味著容量受限，如何在有限的空間內提供足夠的儲存容量，也是一大難題。更別提機器人在運行過程中，電機和驅動器產生大量熱量，導致內部溫度升高。儲存晶片需要在寬溫度範圍內穩定工作，這對晶片的設計和製造工藝提出了更高的要求。另一家儲存晶片企業則表示，當前漲價的儲存品類並非人形機器人常用，波動較小，對人形機器人影響不大。人形機器人的核心算力主要依賴主控晶片（MCU/SoC）和邊緣計算單元，而非大容量儲存。其運行側重於即時運動控制、感測器融合和本地化AI推理，對DDR5、HBM等高規格儲存晶片的需求遠低於AI伺服器。當前人形機器人更依賴利基型儲存，比如中小容量NOR Flash、NAND Flash、DRAM等，這類產品雖然也有所提價，但並非本輪漲價的核心品類。相比儲存佔成本10%-30%的手機或AI伺服器，人形機器人BOM成本中儲存晶片佔比微乎其微。從原廠的反饋來看，對於絕大多數仍處於原型研發和演算法驗證階段的國內人形企業，儲存漲價潮對其確實有影響，但影響相對有限。且遠期威脅不容忽視，當前人形機器人對儲存的採購量小，多通過分銷商或現貨市場獲取樣品，對價格波動的承受能力稍強。但它們共同面臨的是一個未來確定性可能降低的供應鏈環境。巨頭們的產能轉向，意味著長期來看，適合人形機器人應用的、在性能、功耗、可靠性上取得平衡的利基型儲存晶片，其產能保障和價格穩定性將面臨更大挑戰。人形機器人賽道內，出現中國國產儲存晶片身影隨著越來越多人形機器人原型機陸續展示出驚人的運動與互動能力，行業意識到專用化、高性能的人形機器人儲存方案成為剛需。而供應緊張與價格上漲，也在倒逼下游更加積極地評估和匯入國產儲存方案，以建構多元化的供應鏈體系。這為已在人形機器人領域有所佈局的一眾國記憶體儲晶片玩家，提供了加速產品驗證、切入主流供應鏈的寶貴窗口期。綜合各家資訊、投資者關係記錄、產業鏈資訊來看，目前國內領先的人形機器人企業在儲存晶片供應商選擇上，已出現國產晶片的身影，但整體仍處於驗證與早期匯入階段。如，國記憶體儲與MCU雙龍頭兆易創新將其車規級高可靠性NOR Flash/Nand Flash產品線，以全容量覆蓋、極致性能、高可靠性及超小封裝，為人形機器人提供從核心到末梢的全方位“記憶”護航。目前已成功匯入國內多家頭部人形機器人廠商的人形產品上，確保機器人在各種嚴苛環境下穩定運行。江波龍在年初的CES2026上推出覆蓋AI機器人等前沿領域的AI-Grade儲存產品矩陣，並佈局UFS 4.1、LPDDR5x等儲存晶片，為AI機器人的小型化、輕量化發展提供更多可能；佰維存儲的LPDDR4X和eMMC，也已實現在宇樹科技Go2上的應用，滿足其高動態環境下的資料吞吐需求。下面，我們詳細盤點國內已在人形機器人領域明確落子、具備產品適配性或正積極佈局的儲存晶片廠商及代表產品。他們的產品路線、技術突破與市場進展，不僅勾勒出當前國產儲存衝擊高端應用的技術高地，也預示了在這場具身智能革命中，中國供應鏈的未來格局與走向。兆易創新在儲存產品上，兆易創新主要提供NOR Flash/Nand Flash解決方案。其為人形機器人“大腦”提供高速儲存支援的核心產品GD25/55 X/LX系列SPI NOR Flash。該系列快閃記憶體擁有400MB/s的資料吞吐量，能夠滿足即時啟動及即時響應的需求。高速的資料讀取能力對於執行AI決策的機器人大腦至關重要，可保障系統快速載入程式碼、模型和指令，實現即時響應。事實上，作為人形機器人控制-儲存-模擬一站式方案提供商，兆易創新基於人形機器人感知、決策、控制、執行的核心技術鏈路，建構了覆蓋MCU、儲存、模擬晶片的全端解決方案。整個方案以高算力MCU為核心中樞，協同高速儲存晶片與高可靠性模擬晶片，形成從關節驅動、感測器訊號處理、通訊互動到電源管理的端到端技術閉環，精準匹配機器人大小腦、靈巧手、手臂關節、腿關節、IMU模組等關鍵部位的晶片需求。尤其在MCU上，兆易創新針對人形機器人不同關節的差異化需求，推出了多款高性能產品。針對靈巧手等空間受限、電機密集的場景，GD32G553採用Arm® Cortex®-M33核心，主頻高達216MHz，單晶片可同時驅動3至4個電機，其WLCSP81封裝尺寸僅4×4mm，可有效節省空間。針對腿部關節等需要支撐動態平衡、即時計算步態的高算力場景，GD32H7系列搭載600MHz Cortex®-M7核心，配備雙精度FPU、TMU及濾波演算法加速器，整合CAN-FD、乙太網路等工業介面，能夠在單晶片上完成多感測器資料融合。該系列是國內率先基於M7核心實現量產的MCU，已廣泛應用於國內人形機器人及機器狗中。在需要精密運動控制的手臂關節中，GD32H75E在GD32H7基礎上整合倍福正版授權的EtherCAT® IP，內建2顆百兆乙太網路PHY，滿足複雜運動場景下高速、低延遲通訊需求。該晶片支援105℃環溫運行，有效解決了機器人關節空間狹小、運行溫度較高的痛點。佰維存儲目前，佰維存儲面向人形機器人領域推出了多款高性能儲存晶片產品，建構了完整的儲存解決方案。核心產品系列包括eMMC、UFS、BGA SSD、LPDDR4X/5/5X等產品。這些產品針對機器人對高頻寬、低延遲、大容量儲存的需求進行了專門最佳化。公司創新性地提出了“內建+外擴”一體化儲存架構——BGA SSD作為內建儲存方案，採用PCIe 4.0×4介面，順序讀取速度高達7350MB/s，最高2TB容量，可實現作業系統與AI模型"秒級啟動"，滿足機器人高頻資料寫入需求；Mini SSD作為外接可擴展儲存，採用類似SIM卡槽式設計，實現一插即用的擴容體驗。產品尺寸小至SIM卡，重量僅1g，採用PCIe 4.0×2介面，讀/寫速度分別達3700MB/s、3400MB/s，無需拆機即可擴展高達2TB儲存空間。據佰維存儲方面介紹，依託研發封測一體化的能力，其推出的ePOP、BGA SSD、Mini SSD等面向具身智能場景的小型化儲存方案，在宇樹科技等頭部人形機器人企業上已有落地應用。目前，公司正持續積極拓展具身智能領域頭部客戶，推動儲存產品在機器人行業的規模化落地。江波龍在MWC 2026上，江波龍展示了面向具身機器人的全維度儲存產品佈局，包括QLC eMMC、UFS 4.1、LPDDR5x等多款產品，以及Lexar雷克沙品牌的AI-Grade SSD、AI-Grade Storage Stick等創新形態產品，全面覆蓋AI PC、智慧型手機器人等多元場景。UFS4.1高端嵌入式儲存是江波龍可應用於人形機器人上的旗艦級產品。該產品搭載自研WM7400主控晶片，採用先進Foundry工藝，順序讀取速度高達4350MB/s，隨機讀寫性能達750K/630K IOPS，容量最高支援2TB。公司通過蘇州封測製造基地的創新封裝工藝，將產品尺寸最佳化至9×13mm，較主流方案面積減少18%，滿足機器人內部空間對輕薄化、高整合度的嚴苛要求。mSSD高速儲存介質則是是江波龍專為端側AI裝置推出的創新產品，採用Wafer級系統級封裝技術，將主控、NAND、PMIC等元件整合進單一封裝體內。基於mSSD衍生的AI Storage Core產品矩陣，具備大容量、熱插拔、AI應用定向韌體最佳化等特性，可廣泛適配智慧型手機器人等前沿領域。此外，江波龍的FORESEE品牌儲存產品已實際應用於機器人領域。公司去年在投資者互動平台確認，宇樹Go2機器狗拆解視訊中顯示的FORESEE儲存器屬實。該品牌產品具備高速資料儲存和讀取能力，能夠支援機器人在避障、導航和圖像識別等複雜任務中的即時資料處理需求。科美存儲科美存儲是國內專注於高可靠工業儲存解決方案的廠商，目前已針對人形機器人及具身智能領域推出了系列儲存產品，主要聚焦於嵌入式儲存和工業級固態硬碟兩大方向。在嵌入式儲存方面，科美存儲推出了BGA SSD系列產品，這是其面向人形機器人領域的重要佈局。BGA SSD採用球柵陣列封裝，具有體積小巧、抗震性強、可靠性高等特點，適用於空間受限且對穩定性要求極高的機器人內部儲存場景。公司還推出了工業級eMMC嵌入式儲存（如Jupiter EWP 703XT系列），該產品搭載國產自研主控和長江儲存快閃記憶體顆粒，採用SLC快閃記憶體，支援-40℃至+85℃寬溫工作，適用於機器人等工業裝置的系統程式碼儲存和資料記錄。在工業級固態硬碟方面，科美針對機器人應用推出了加固M.2 2248 NVMe固態硬碟。該產品搭載3D TLC快閃記憶體顆粒，支援NVMe 1.4協議和PCIe 3.0x4介面，順序讀寫速度分別高達3399MB/s和3140MB/s，容量覆蓋128GB至1TB。產品採用加固連接器設計，MTBF（平均無故障時間）高達200萬小時，並可在-40℃至+85℃寬溫環境下穩定運行。該產品已實現100%全國產化配置，並已成功應用於機器狗等智慧型手機器人項目。總體來看，科美存儲面向人形機器人的產品佈局以高可靠性、全國產化、寬溫適應為核心特色，通過BGA SSD、eMMC、M.2 NVMe SSD等產品組合，滿足人形機器人在程式碼儲存、資料記錄、運行記憶體等方面的多樣化儲存需求。除上述幾家外，更多儲存玩家也在同步發力。北京君正針對人形機器人對高整合度、低功耗儲存方案的需求，推出3D DRAM技術，並通過近存計算架構最佳化儲存與計算的協同效率。其研發的智慧大腦晶片將儲存單元與AI計算模組深度融合，顯著提升機器人在環境感知、多模態決策中的即時資料處理能力。曙光儲存在2025中國人形機器人生態大會上提到的“超級隧道 HyperTunnel”技術，通過硬體與軟體的深度協同最佳化，建構高效、低時延的資料傳輸路徑。其分佈式全快閃記憶體儲ParaStor、集中式全快閃記憶體儲FlashNexus兩大產品線均應用該技術，針對演算法模型訓練場景，以高性能分佈式全快閃記憶體儲加速具身智能大腦升級。目前，其技術方案已應用在智元機器人等頭部人形企業產品中。小結儲存晶片的超級漲價周期，如同一面棱鏡，折射出AI時代算力需求對硬體基礎設施的深刻重塑。對於方興未艾的人形機器人產業，這既是短期成本與供應鏈的壓力測試，更是加速核心部件自主創新的催化劑。短期來看，漲價潮確實給機器人企業帶來了影響，儘管程度有限，這也促使產業界更早、更嚴肅地思考供應鏈安全與成本最佳化路徑。中長期而言，危機中孕育著巨大的戰略機遇。人形機器人對儲存晶片提出的低延遲、高可靠、小尺寸、低功耗等需求，恰恰是國產儲存晶片實現高端突破、擺脫中低端內卷的理想賽道。產能傾斜的同時，也留下了寶貴的市場縫隙。從本次盤點可以看出，以兆易創新、佰維存儲、江波龍等為代表的一批國產儲存晶片企業，已經深入佈局。儘管整體上國產份額仍小，生態仍在建構，但已在頭部人形機器人客戶中實現從樣品到量產的突破。當前這場由外部市場環境變化所引發的產業鏈躁動，或許正是中國儲存晶片企業，在人形機器人這一未來核心場景中，從備用選項邁向主流選擇，乃至參與定義技術標準的關鍵轉折前夜。 (高工人形機器人)

2月27日，寶馬集團正式宣佈，首次將“物理人工智慧”（Physical AI）引入其歐洲生產體系，在德國萊比錫工廠啟動了人形機器人試點項目。寶馬此舉是將人形機器人技術整合到現有汽車量產流程的開端，並旨在探索其在電動汽車高壓電池和零部件生產中的更多應用潛力。此次試點項目中，寶馬選用了一款名為Aeon的黑白機器人，該機器人由瑞典公司Hexagon開發。它身高1.65米（約5.4英呎），重60公斤（約132磅）。根據相關資料，Aeon機器人具備高度擬人化的機械結構，支援快速更換不同功能的末端執行器與高精度感知模組，能夠靈活適應多種工序任務。同時，其整合的輪式動態移動能力顯著提升了作業覆蓋範圍和響應效率。AEON機器人將主要用於高壓電池裝配和精密零部件製造等環節，這些崗位通常環境嚴苛，需要員工穿戴笨重的防護服進行高強度勞動。據悉，該機器人的電池續航時間約為3小時，但開發商表示，機器人可以使用充電站，在大約30秒內給自己更換電池。Hexagon Robotics總裁表示，這個型號的機器人能憑藉其帶有的22個感測器和各種類型的攝影機，實現對其周圍環境的充分感知。他還拒絕透露機器人的價格，但表示每台的價格在數十萬歐元左右。機器人將遵循每周工作五天、每天十小時的節奏，以毫米級精度執行重複性任務，其目標並非替代人類，而是作為現有自動化系統的補充，以減輕員工負擔、改善工作條件。寶馬此次在歐洲的佈局並非從零開始，而是基於其在美國南卡羅來納州斯帕坦堡工廠的成功試點經驗。在那次為期約10個月的測試中，Figure公司（與海克斯康為不同供應商）的Figure 02人形機器人參與了超過3萬輛寶馬X3的生產，完成了約9萬次精準零部件搬運，累計運行1250小時，證明了此類機器人能夠安全、精確地執行高負荷工作。彼時，Figure公司創始人曾表示：“Figure 02已成功用於將鈑金零件放置到專用夾具中。在後續工序中，這些部件將被組裝成機器人身體的一部分。在測試過程中，該機器人展現出了卓越的觸覺能力。”此次萊比錫試點規模與之相似，但目標更進一步，側重於測試AEON機器人在多種任務場景下的適應性和多功能性。寶馬的人形機器人部署計畫將分三個階段實施，旨在系統性應對歐洲製造業日益嚴峻的勞動力挑戰。寶馬生產負責人、即將於5月出任首席執行長的Milan Nedeljković表示，數位化正在提升寶馬全球生產體系的競爭力。未來，寶馬還可能利用人形機器人承擔目前由供應商完成的更多工。寶馬流程管理負責人表示，“這讓我們有機會把更多生產環節轉移到內部完成。”寶馬的舉動是當前汽車行業擁抱人形機器人浪潮的一個縮影。行業巨頭們正積極利用機器人工程能力，以期在降低人工成本、提升效率的同時，開闢新的增長點。摩根士丹利曾預測，到2050年，人形機器人市場規模可能達到5兆美元（約合34.26兆元人民幣）。在寶馬宣佈此消息前，豐田汽車也已宣佈將在加拿大工廠引入人形機器人，而奔馳、奧迪、現代、福特等車企也均有類似的合作或試點計畫，汽車製造已成為人形機器人商業化落地的前沿戰場。根據規劃，AEON機器人的試點項目已於2025年12月完成首輪產線實測，計畫於2026年4月進行二次測試，部署後正式實施，並預計在夏季進入規模化試點階段。人形機器人將作為現有自動化系統的補充，有助於減輕員工負擔並改善工作環境。當前，在歐洲，工廠自動化（包括機器人和AI）的發展引發了人們對潛在失業問題的擔憂。對此，寶馬集團數位化負責人邁克爾·斯特羅貝爾在周五表示，公司目前“沒有計畫”通過引入新機器人來取代工人，以減少員工人數。 (科工力量)

《人形機器人的訊號：機器人“大腦”將如何演進？》核心內容：一、發展路徑：VLA為主流，世界模型為前沿，中國廠商務實推進當下，人形機器人“大腦”的主流走向是VLA（視覺 - 語言 - 動作）模型。此架構具有徑直嫁接大語言模型以及多模態視覺模型的能力，機器人能夠領會自然語言指令，進而對應為具體動作，讓其擁有比傳統分層模型更強的互動能力和泛化潛力。具有代表性的玩家涵蓋Figure、Physical Intelligence、Galbot、X Square Robot等。然而，VLA可不是終點。報告表明，Nvidia的Jim Fan等專家對VLA提出過質疑，認為其本質依舊是“語言優先”，對物理世界的建模能力不夠，致使機器人在複雜物理互動裡表現欠佳。所以，研究機構著手探索世界模型等新型架構，像Nvidia的DreamZero、1X的世界模型、Robbyant的LingBot VA。這類模型，借助對物理世界動態之規律的學習，具備“想像”未來狀態之舉，進而提升泛化能力以及任務適應性。在國內市場範疇之內，廠商選取了更為講求實際的路線：短期內持續對VLA予以最佳化，借由強化基礎模型（像阿里的RynnBrain）、引入推理模組、融合強化學習等途徑逐步提升能力；長期則著重於世界模型等前沿方面，不過更側重於“場景逐個實現突破”——先於具體任務當中部署機器人，憑藉真實資料回饋模型迭代，建構起“硬體迭代+資料積累+模型最佳化”的正向循環。這種漸進式智能化路徑更貼合當前技術約束，也更具落地可行性。二、核心瓶頸：資料稀缺與算力不足，制約模型能力躍遷具身智能規模化落地面臨兩大硬約束，一是資料質量和規模不足，二是邊緣算力瓶頸。資料瓶頸是阻礙VLA模型發展的最大難題。不同於LLM能夠借助網際網路文字資料，機器人訓練所需的是“視覺-狀態-動作-獎勵”相互對齊的多模態資料，而這種資料的採集成本極其高昂。存在三條主要的當前資料來源路徑，一是遙操作，其資料質量高，然而效率低且成本高；二是模擬資料，其數量大，不過存在Sim2Real gap，因接觸物理、感測器噪聲等致使難以完美建模；三是人類視訊，其資料廣度大，可是與機器人控制不對齊，並且缺乏力覺、深度等資訊。報告提出了“資料金字塔”概念，即越高品質的資料越稀缺，真實世界運算元據是難以獲取的“金礦”。此行業正於多個方面尋求突破困局：其中，模擬最佳化（像Nvidia Isaac Sim這般）會使之對真實資料的依賴得以減少；資料工廠（於中國諸多地方所建立的狀況）借由規模化遙操作來採集具備高品質的資料；跨本體資料通用性（例如Nvidia GR00T N1.6能夠支援多種型號機器人的情形）可實現資料復用率的提高；高精度動捕加第一視角視訊（就如Paxini那樣）會促使資料採集效率獲得提升標點符號。算力瓶頸，同樣是十分嚴峻的情況。人形機器人，需要進行即時互動，沒辦法依賴於雲端大模型推理。縱然Nvidia最新Thor晶片能提供2070 TFLOPS算力，還是被多家廠商認定為不足以去支撐複雜模型推理。因而，在短時間之內，機器人模型參數的規模依舊會被控制在百億等級的範圍之內，也就是大約在~10B這個數值以內，而這同樣表明了通用智能的“湧現”還需要一段時日。三、未來格局：規模遊戲開啟，頭部優勢持續放大報告針對未來格局作出的判斷為，人形機器人會逐漸演變成一場“規模遊戲”，並且結構性優勢會使領先者和追趕者之間的差距被拉大。資料飛輪效應促使頭部玩家加快勝出的速度。那些擁有大規模佈局機器人的廠商，能夠拿來更多發生在真實世界裡互動所需資料，並據此塑造出更為優質高端先進完備的策略模型，進而對產品自身性能予以提升，從而吸引到更多的客戶，最終形成一種正向的循環。與此同時，模擬這類預訓練以及世界模型，是需要大規模算力來進行投入的，頭部公司具備的在算力以及資料方面的結構性優勢，將會持續不斷地被放大。模型供給端會分化成兩類玩家，一類是獨立模型提供商，也就是類似機器人界的“Android”，它們由科技巨頭主導，會提供通用機器人作業系統以及模型介面，另一類是全端整合者，它們依靠自有大規模機器人叢集形成資料閉環，進而持續最佳化模型能力。報告覺得，2026年在這一方向上會看到更多進展，不過依舊處於早期階段。總結：具身智能所處的階段是在“由VLA主導，在接下來的三到五年時間裡，行業將會呈現出“具有漸進式智能化的態勢，頭部加速朝著集中方向發展，模型供給出現分化。於從業者來講，資料採集能力以及算力部署能力會成為核心競爭力。(TOP行業報告)

2026年初，中國人工智慧與先進製造深度融合的最前沿——具身智能（Embodied Intelligence）領域迎來爆發式增長。隨著技術突破、資本湧入與場景落地同步加速，一個由至少六家估值超百億元人民幣的獨角獸企業組成的“百億俱樂部”已然成型。這不僅標誌著中國在全球人形機器人競賽中從“跟跑”轉向“並跑”甚至“領跑”，更預示著智能體即將從實驗室走向工廠、辦公室乃至千家萬戶。圖片來源自宇樹科技官微一、百億不是終點，而是入場券過去三年，中國具身智能企業經歷了從概念驗證到商業閉環的躍遷。2025年被稱為“人形機器人量產元年”，而2026年則成為“規模化放量與估值兌現之年”。據公開融資資訊與行業信源交叉驗證，截至2026年2月，以下六家企業已明確邁過百億人民幣估值門檻，構成中國具身智能第一梯隊：銀河通用（Galaxy General） —— 估值約211億元智元機器人（Agibot） —— 估值約150億元宇樹科技（Unitree Robotics） —— 估值約120–150億元千尋智能（Qianxun Intelligence） —— 估值超100億元星海圖（StarMap AI） —— 估值超100億元智平方（AI² Robotics） —— 估值超100億元這一“六強格局”打破了早期“四小龍”的侷限認知，展現出中國在該賽道上的叢集式創新優勢。二、六強各有所長：技術路線多元，商業化路徑清晰銀河通用：估值第一，生態最強作為目前中國估值最高的人形機器人公司（30億美元），銀河通用憑藉其輪式+雙足融合的產品策略、自研具身大模型和強大的產業資源，迅速打開市場。2025年底獲中國移動鏈長基金領投超3億美元融資，股東陣容包括寧德時代、美團、央視融媒體基金等。其機器人已進入豐田、博世、寧德時代產線，並拿下百達精工超1000台訂單。2026年央視春晚亮相，進一步確立其“國家隊”地位。智元機器人：IP驅動，雙足先鋒由前華為天才少年彭志輝（“稚暉君”）聯合創立的智元機器人，以極強的技術傳播力與工程實現能力著稱。其雙足人形機器人“遠征A2”兼具靈活性與穩定性，在電力巡檢、科研教育等場景試點應用。2025年完成多輪融資後估值達150億元，投資方包括比亞迪、高瓴、聯想創投等，是“技術網紅+硬科技”結合的典範。宇樹科技：硬核製造，性價比破局者杭州宇樹原以四足機器人聞名全球，後快速切入人形賽道。其核心優勢在於全端自研高功率密度電機、減速器與力控系統，實現關鍵零部件國產化與成本控制。H1人形機器人在2025年世界人形機器人運動會奪冠，G1售價不到10萬元，成為中小企業可負擔的商用選擇。雖未高調融資，但憑藉持續盈利與出口優勢，穩居百億行列。千尋智能：開源引領，工業閉環驗證千尋智能以“任務導向”訓練範式打破傳統演示資料依賴，其開源模型Spirit v1.5在2026年1月登頂全球權威評測RoboChallenge，成為首個任務成功率超50%的系統。更關鍵的是，在寧德時代電池PACK車間內，面對多型號電池的連續生產任務，其人形機器人“小墨”單日工作效率實現三倍提升，且在一致性與穩定性方面表現卓越，驗證了具身智能在高精度製造中的真實價值。2026年2月完成近20億元融資，估值破百億。星海圖：閃電崛起，端到端革新者成立僅兩年半的星海圖，是“六強”中最年輕的成員，卻也是成長最快的黑馬。2026年2月完成10億元B輪融資，累計融資近30億元，估值迅速突破百億。其發佈全球首個開箱即用的端到端VLA模型（如G0/G0 Plus），跳過中間符號系統，直接實現“看-想-做”一體化。客戶包括華為、比亞迪，已獲數千台訂單，老股東如美團龍珠、螞蟻、高瓴全部追投。智平方：科學家軍團，全域智能探索者深圳智平方匯聚5位史丹佛全球前2%科學家，被業內稱為“最像特斯拉的中國機器人公司”。其GOVLA具身大模型強調全身協同與長期任務規劃，在汽車製造、半導體面板等柔性及公共服務場景批次部署AlphaBot系列。雖低調行事，但憑藉頂尖人才密度與工程化能力，穩居百億陣營。三、為何是中國？三大引擎驅動叢集崛起中國能在短短三年內孕育出六家百億級具身智能企業，源於技術積累、產業需求與資本生態的深度共振。技術底座堅實：中國在電腦視覺、大模型、強化學習等領域已具備全球競爭力，為具身智能提供演算法支撐。製造場景豐富：新能源、汽車、電子等產業對柔性自動化需求迫切，為人形機器人提供了全球最大、最複雜的試驗場。資本空前活躍：中東主權基金（如Prosperity7）、產業巨頭（京東、美團、比亞迪、寧德時代）及本土頂級VC紛紛重倉，推動企業快速迭代與擴張。政策強力引導：國家“十四五”機器人規劃明確支援人形機器人研發，北京、上海、深圳等地建設專項產業園，加速技術轉化。四、挑戰猶存：通用性、安全與倫理需協同突破儘管進展迅猛，行業仍面臨深層挑戰。當前具身智能系統多在特定任務上表現優異，但在開放環境中的長期自主決策、異常處理、多工切換等方面仍有瓶頸。此外，人形機器人一旦進入公共或家庭空間，其行為安全性、資料隱私與倫理邊界亟需建立統一標準。對此，頭部企業普遍採取“場景收斂、逐步擴展”策略——先聚焦工業、倉儲等封閉高價值場景，再向零售、醫療、家庭延伸，以控制風險、積累資料、迭代模型。結語：兆賽道啟航，中國定義下一代智能體2026年被視為人形機器人“規模化放量元年”。2月2日國際投行摩根士丹利發佈最新行業研報，大幅上調2026年中國人形機器人銷量預測，預計銷量將達2.8萬台，較此前1.4萬台的預測值翻倍，同比2025年實現133%增長。同時大摩指出，中國人形機器人銷量將呈指數級增長，2030年銷量預計將達26.2萬台。行業普遍認為，隨著成本下降（部分機型已低於10萬元）、性能提升與生態完善，未來3-5年，人形機器人有望成為繼智慧型手機、新能源汽車之後的又一兆級新賽道。而在這場全球競賽中，中國憑藉“演算法+硬體+場景+資本”四位一體的優勢，已從技術追隨者轉變為規則共建者。銀河通用、智元、宇樹、千尋、星海圖、智平方等企業的集體崛起，不僅代表商業成功，更像征著中國在下一代智能基礎設施上的戰略佈局初見成效。當機器人不再只是執行指令的工具，而是能理解意圖、適應環境、完成複雜任務的“具身智能體”，人類與機器的關係將迎來根本性重構。正如中國著名人工智慧專家李德毅院士所言：我們正努力讓無“生命”的機器“活”起來，使其成為在時序更迭中持續計算、思考的“活機器”。這場變革，中國已站在潮頭。 (具身智能觀察室)

在 AI 算力與模型能力吸走全部注意力的當下，這份 Nomura 報告把焦點拉回到更“殘酷”的現實：人形機器人進入工業化擴張期後，勝負不在“模型多強”，而在“能否規模化量產並在工廠高利用率跑起來”。因此，早期價值更偏向擁有工廠測試場、供應鏈一體化與資本耐力的平台型整機廠（汽車 OEM），零部件放量與利潤改善往往更滯後。本文梳理了 58 家相關企業，並在正文中逐一呈現。我們的核心觀點如下：第一，整機廠（OEM）具備結構性優勢。類似電動車早期的發展歷史，定價權和學習曲線帶來的收益，最先會集中到掌握平台、掌握內部需求和製造規模的整機廠手中。第二，人形機器人是“執行問題”，而不是 BOM 問題。 在成本結構中，執行器和運動系統佔比最高，且短期內很難被快速商品化；真正有意義的拐點，必須依賴規模化製造和高利用率，而不僅僅是單個零部件成本下降。第三，關注企業：KIA、HMC、Mobis、奧比中光 Orbbec、雙環傳動 。第四，策略催化劑：預計 Boston Dynamics 於 2027–2028 年 IPO，有望成為板塊的重要事件催化。從代表性機型來看，Boston Dynamics 的 Atlas、Tesla 的 Optimus Gen-3、優必選 Walker S2、宇樹 G1 和 Figure 03，在價格、自由度、負載和續航等方面差異明顯：Atlas 的目標售價約為 13–15 萬美元，自由度達到 56DoF，負載約 50kg，續航約 4 小時；Optimus Gen-3 的目標售價僅約 2–3 萬美元，自由度 40+DoF，負載 20kg，續航時間可達 12 小時；優必選 Walker S2 約 6.8–12 萬美元，52DoF、15kg 負載、續航 2 小時；宇樹 G1 定價約 1.6 萬美元，自由度 23DoF，負載 2kg、續航 2 小時；Figure 03 目標價格約 2 萬美元，30+DoF，負載 20kg，續航約 5 小時。* 以上價格/參數為報告口徑或目標價/公開口徑彙總，隨版本迭代可能變化，僅供參考。在供應鏈上，Atlas 主要依託韓國系供應商，例如 Hyundai Mobis（執行器）、LG Innotek（視覺）、NVIDIA（算力）、DeepMind（AI 模型）、Samsung SDI（電池）；Tesla Optimus Gen-3 的供應鏈更偏向中日韓協同，執行器與減速器由 拓普、三花、雙環傳動、日電產 Nidec 等 提供，電機由 猛獅電機、豐光科技 等供貨，扭矩感測器來自 凌雲，相機模組由 SEMCO 供應，算力與電池分別由 Samsung Electronics / xAI / LGES 承擔；優必選主要採用自研執行器，算力用 NVIDIA，AI 模型由華為提供；宇樹則自研執行器，配套 Intel 處理器與攝影機、Livox 雷射雷達、Orbbec 視覺、NVIDIA 算力與 DeepSeek 模型；Figure 03 採用自研執行器，LG Innotek 攝影機模組，NVIDIA 算力與 OpenAI 模型。在整車合作方面，Atlas 對接現代汽車集團（HMG）；Optimus 為 Tesla 內部配套；Walker S2 重點對接比亞迪、吉利、蔚來；宇樹 G1 對接東風汽車；Figure 03 則與 BMW 合作。按硬體物料成本（BOM）拆分，執行器/運動系統約佔整機成本的 50%，是最核心、也最難迅速降本的部分；視覺系統約佔 20%；電源系統約佔 15%；結構件框架約佔 15%。整體來看，“能動起來”的那一半（執行器）才是真正的成本重心，遠高於視覺和結構等模組。在人形機器人關鍵子系統中：運動系統 / 執行器的價值驅動主要是：精度、耐久性、自由度（DoF）、可擴展性以及車規級質量控制。核心供應商包括：Hyundai Mobis、HL Mando、浙江三花智能、Innocence Technology、寧波拓普集團、日電產 Nidec 以及 Harmonic Drive Systems（哈默納科）。視覺系統 / 感測器強調 精度、延遲、魯棒性和大規模生產能力。主要供應商有：Sony Semiconductor、基恩士 KEYENCE、奧比中光 Orbbec、Teledyne、SEMCO 和 LG Innotek。智能系統 / AI 晶片的核心指標是 能效、時延、生態鎖定能力以及即時推理性能。代表性廠商包括：NVIDIA、Intel、Qualcomm、Tesla、華為和地平線 Horizon Robotics。電源系統關注 功率密度、能量密度、熱穩定性與安全性。關鍵供應商為：LG Energy Solution、Samsung SDI、Panasonic 以及寧德時代 CATL。整體來看，執行器與 AI 晶片分別鎖定了“硬體成本”和“智能溢價”兩大價值高地，視覺與電源則更多依託傳統消費電子和動力電池供應鏈。當前全球機器人 / 人形機器人板塊在估值上呈現出明顯的區域差異。報告將代表性公司分為韓國、美國和中國三組，對比了市值、本地股價以及 2025–2027 年的市盈率、每股收益增速、營業利潤率、EV/EBITDA、P/S、P/B 和 ROE 等核心指標。整體來看，韓國組合（現代汽車、Kia、現代摩比斯、HL Mando 等）盈利能力與 ROE 相對穩健，但估值折價明顯，整體 P/E 和 EV/EBITDA 低於全球平均；美國組合（例如 Tesla、Teradyne、Rockwell Automation 等）則在自動化和實體 AI 上享受更高成長預期與更高估值溢價；中國組合（匯川技術、浙江三花、寧波拓普、奧比中光、優必選、雙環傳動等）一方面受益於製造能力和本土人形機器人放量預期，另一方面也反映出市場對盈利波動和政策不確定性的不同定價。 表格下方給出了韓國平均值、中國平均值和全球平均值，方便對比各區域在估值與盈利質量上的相對位置。從競爭格局看，人形機器人玩家大致可以分為三大陣營：汽車 OEM、中國機器人製造商以及人形機器人專業初創公司。 汽車 OEM 陣營的代表是Tesla、現代汽車集團和梅賽德斯-奔馳，它們在人形機器人所需的零部件和技術路徑上，與 EV/ADAS 有大量重疊，能夠復用既有的供應鏈規模和製造體系，並將自有工廠與物流網路用作內部測試場和首批應用場景，因此在規模化部署和質量管控上具有結構性優勢。中國機器人製造商陣營代表包括優必選、宇樹、Agibot 等，依託強製造能力和政策紅利，走的是“低價快速放量 + 本土密集部署”路線，再逐步向海外擴張。人形機器人專業廠商陣營則以 Figure AI、Apptronik、Rainbow Robotics 為代表，它們專注於端到端學習與實體 AI，在軟體和控制演算法迭代上更加敏捷，強調通過與 B 端大客戶或平台企業的試點合作，建構平台和生態能力。中國人形機器人廠商：在成本和速度上佔優，並受益於政策驅動部署按 Nomura 的估算，Boston Dynamics 的 Atlas 與 Tesla 的 Optimus 在硬體 BOM 上有明顯差異：Atlas 的運動系統（執行器）約佔整機 BOM 的 60%，Optimus 約為 45%；Atlas 其餘“其它”結構件（骨架、手部等）約佔 19%，Optimus 則高達 34%；智能層（晶片 + AI 模型）在 Atlas 中約佔 10%，在 Optimus 中約佔 9%；視覺系統（相機、視覺感測器、感知模組）在 Atlas 中約 6%，在 Optimus 中約 8%；電源系統（電池包 + BMS）兩者均約為 5%。整體來看，Atlas 更像“執行器堆料型”，而 Optimus 在結構件與外形上的成本佔比更高。執行器 / 運動系統：硬體 BOM 的核心成本驅動執行器是硬體 BOM 中最大的一塊成本， 因為每增加 1 個自由度（DoF），都需要一整套精密減速器、大扭矩電機與編碼器的組合。 當前商業化人形機器人多集中在30–40 個自由度區間，而 Atlas 和 Optimus 這類下一代平台正衝向更高的關節自由度，意味著 BOM 成本將呈現“非線性上升”。因此，供應鏈經濟高度依賴執行器架構的標準化、模組化，以及在廠內完成更多一體化設計，才能支撐真正的規模化生產和更快的降本週期。感測 / 視覺系統：從“視覺中心”走向“觸覺前沿”在硬體 BOM 中，視覺棧大約佔 15–20%。這一部分明顯受益於汽車 ADAS 產業鏈的技術溢出，通過出貨量拉動與學習曲線，成本正在隨著向“以視覺為中心”的方案遷移而下降，對高成本雷射雷達的依賴在減弱。 隨著人形機器人朝著精細操作與長期互動演進，對力矩感測器、IMU 以及觸覺感測器（電子皮膚）的需求正在上升。但觸覺感知仍然是門檻極高的細分領域，在小型化、耐久性與時延方面的嚴格要求，使得供應高度集中在少數專業公司手中。電源系統：在能量密度與智能熱管理之間找平衡電源系統當前在 BOM 中大約佔 8–12%，卻對裝置可用時長與可靠性起到“槓桿性”作用。 核心挑戰在於如何在能量密度與系統質量之間找到平衡：更大的電池容量會顯著增加整機重量與執行器負載。 除電芯與電池包之外，電池管理系統（BMS）的戰略地位日益提升：幾十個執行器帶來高度波動的功率需求，必須在有限空間內兼顧電壓穩定與熱量堆積控制。 因此，在報告看來，電源系統正在從“被動供能模組”，演變為保障整機安全性與可靠性的關鍵層。軟體構成：從一次性開發投入走向持續性服務模式儘管硬體成本更多發生在前期，Nomura 估計軟體相關費用最終會佔到整個系統生命週期成本的約 50%。這一“對半開”的格局，源於行業從傳統“硬編碼機器人”轉向“Physical AI”範式：需要持續的大規模資料處理、即時推理以及長期模型維護。在智能側內部，算力與軟體的成本大致按 3:7 分配：計算 / AI 晶片約佔智能預算的 30%。 隨著人形機器人演化為需要在本地進行多模態大模型即時推理的邊緣 AI 平台，算力硬體在 BOM 中的重要性會持續上升。軟體 / AI 棧約佔智能預算的 70%。 這一部分是單項投入最大的領域，因為它承擔著持續模型演進與營運支撐的角色——包括 AI 模型訓練、數字孿生開發，以及與 RaaS（Robot-as-a-Service）模式的整合。領先的人形機器人廠商，正在圍繞各自的戰略優先順序——比如 AI 泛化能力、控制精度、成本可及性、部署就緒度——搭建差異化的供應商生態。 這些不同的取捨，直接反映在執行器、算力、感測器和電源系統的選型與整合方式上，形成截然不同的平台級供應鏈路徑。Tesla Optimus：雙軌整合（“AI 優先 + 硬體簡化”）Optimus 體現的是 Tesla 的“雙軌戰略”：一方面在垂直整合算力和資料流水線的基礎上，長期押注 AI 泛化能力；另一方面主動做“硬體簡化”，為放量和降本騰出空間。在執行器架構上，Tesla 更強調 標準化而非極致靈巧性；而在電源與控制電子部分，則儘量復用Tesla 既有的電動車供應鏈。 這套思路，本質上是用規模化和軟體槓桿，換取更長週期的商業化空間。為此，Tesla 在平台內部自研了若干關鍵部件：包括機器人上約 28 個機電一體化執行器，以及靈巧手的感測系統，這些“核心子系統”都是內部開發，目的是在性能最佳化、系統級整合和資料效率之間做到最佳平衡。同一套架構也讓 Tesla 能夠 把自家 FSD（全自動駕駛）計算晶片和 AI 軟體棧直接塞進機器人平台， 在實現軟硬體協同最佳化的同時，降低對外部晶片廠商毛利的長期依賴。與此同時，要實現 Tesla 心目中的 單機 2 萬美元長期售價目標，離不開中國具備成本優勢的製造生態。報告指出，Tesla 已經與數百家中國供應商合作，搭建所謂 “Optimus Chain”，圍繞關鍵零部件建立大規模本地採購關係。Boston Dynamics Atlas：專家主導，控制優先相較之下，Atlas 的供應鏈傳統上更偏“專家型 + 控制優先”路線， 長期依賴一批高端運動控制廠商，採購頂級精密執行器與運動部件，以追求 極致可靠性和動態控制性能，代價是整體 BOM 明顯偏高。在被 現代汽車集團（HMG） 收購之後，Atlas 的供應鏈正在向“更高標準化 + 車規級驗證”演進，從過去的小批次定製組裝，逐步轉向可規模複製的模組化方案，同時儘量保留其在運動性能上的領先優勢。報告還按 BOM 子系統對全球關鍵零部件與供應商做了梳理：在 運動系統 / 執行器環節，核心部件包括 精密滾柱絲槓、大型關節的 RV 減速器、緊湊關節的諧波減速器、一體化執行器單元（電機 + 減速器 + 編碼器）、編碼器和力矩感測器， 價值驅動因素是 精度、耐久度、自由度可擴展性以及“車規級”質量控制，代表供應商有 Hyundai Mobis、HL Mando、三花智能控制、Inovance（英威騰）、寧波拓普和 Harmonic Drive Systems 等。在 視覺系統 / 感測器 環節，關鍵部件是CMOS 圖像感測器、深度感測模組（雙目 / ToF）、IMU（陀螺儀 + 加速度計）以及觸覺 / 壓力感測器（手部與身體接觸）， 價值點在於 精度、時延、可靠性和大規模可製造性，供應商包括 Sony Semiconductor、KEYENCE、奧比中光、Orbbec、Teledyne、SEMCO、LG Innotek 等。在 智能系統 / AI 晶片環節，重點是 邊緣 AI 計算平台（SoC/GPU/NPU）、機器人軟體棧與 RTOS、支援即時推理的儲存體系， 價值驅動是 功耗效率、時延、生態鎖定能力以及即時推理性能，代錶廠商有 NVIDIA、Intel、Qualcomm、Tesla 自研平台以及華為、寒武紀等。在 電源系統環節，則由 鋰電芯、電池模組與電池管理系統（BMS）、熱管理部件 組成，考驗的是 能量密度、熱穩定性與安全性， 供應商包括LG Energy Solution、Samsung SDI、Panasonic、CATL 等。 (AI工業)

2026年的“春晚”，人形機器人無疑是舞台上最耀眼的“明星”。從宇樹科技的“武BOT”，到松延動力的仿生機器人，人形機器人在2025年的春晚上，還只是扭秧歌的“大玩具”，而在2026年的春晚舞台上，人形機器人已經開始舞棍、弄劍、打醉拳。眾多網友感嘆：“很難想像，它們一年前還在晃晃悠悠轉著手絹，今年直接練武、演小品、唱歌跳舞，進化之快、變化之大令人咂舌。”據悉，2026年春晚，登場的機器人超200台，宇樹、松延動力、魔法原子、銀河通用等，國內多家機器人企業同台競技，儼然一場“中國具身智能閱兵式”。業內人士指出，機器人能夠走上春晚，意味著它們已經從實驗室樣機階段，進入到可以穩定運行、可規模複製的工程化階段。不過，真正決定機器人未來的，不是它能否完成一場表演，而是能否進入真實場景、走進工廠和千家萬戶。過去一年，人形機器人電池暗戰已經打響人形機器人今年春晚突然走紅的背後，是硬體基礎的全面強化。業內分析認為，從春晚舞台上的表現來看，人形機器人技術的成熟度，從“能演”進化為“能幹”，為進一步商業化落地夯實了基礎。高盛日前發佈研報，預測2026年全球人形機器人出貨量將達5.1萬台，較2025年的1.5萬至2萬台，將實現倍數級增長。但人形機器人能否真正大規模商業化，仍受制於其核心動力——電池的制約。儘管在電動汽車產業的催化和帶動下，目前的電池技術已經比較成熟，但對於人形機器人這一場景而言，當下的電池技術和成本效應，還不足以支撐這一產業的快速崛起。人形機器人與電動汽車，在結構和空間上存在顯著差異。相較於電動汽車，人形機器人內部空間狹小，且要替代人類承擔體力勞動，動作頻繁複雜，這對人形機器人用電池的能量密度、倍率放電、環境適應性、壽命和安全等多個維度，提出了更高的要求。另外，人形機器人電池單體用量相較於電動汽車，規模要小得多，這對電池企業來說，前期屬於高投入、低產出，經濟帳目前算不划算。不過，隨著人形機器人商業化路徑逐漸清晰，產業化速度越來越快，以及其對電池技術和市場的影響存在巨大變數，具備技術和資金實力的電池企業已經率先搶跑，意在人形機器人高速成長期佔據先機，掌握主動權。2025年，包括寧德時代、億緯鋰能、孚能科技、睿恩新能源、欣旺達、LG新能源、瑞浦蘭鈞、蜂巢能源、松下能源、比克電池等多家電池企業，都已經展開對人形機器人電池的深度佈局。作為動力電池龍頭，寧德時代已經直接投資人形機器人企業。銀河通用成立不足三年，已完成多輪融資，累計金額超過50億元人民幣，是人形機器人領域估值最高的獨角獸之一。寧德時代就是其主要的投資方之一。這種戰略投資，無疑會讓寧德時代在銀河通用人形機器人電池採購中，佔據有利地位。而在產品應用環節，去年8月，孚能科技透露，“公司已完成向某頭部人形機器人客戶送樣硫化物全固態電池；公司亦與其他幾家頭部人形機器人公司持續對接固態電池需求，項目進展順利。”億緯鋰能去年推出了G26P功率型和G26Q能量型電芯，以滿足人形機器人市場需求，前者支援 9 分鐘極速補能，可滿足機器人高負載作業需求；後者以 310Wh/kg 的高能量密度，可滿足機器人長時間持續工作的動力需求。睿恩新能源也於2025年推出21700-6.0Ah 無極耳大圓柱電芯，採用無極耳結構設計，結合9系高鎳正極與矽碳復合負極體系，實現了300Wh/kg+的能量密度，並支援≥50A 連續放電與≥30C 秒級脈衝放電，可滿足人形機器人高功率、高能量和寬溫域需求。寧德時代、億緯鋰能、比亞迪等，在研發、生產人形機器人用電池的同時，也在積極推進人形機器人進入電池工廠，從而推動更高效、更高品質的電池生產。例如，去年12月，寧德時代宣佈，全球首條實現人形具身智慧型手機器人規模化落地的新能源動力電池PACK生產線，已在其公司的中州基地正式投入運行。據寧德時代透露，其產線人形機器人，已能精準完成電池包下線前帶有高壓風險的最終功能測試工序，“其插接成功率穩定在99%以上，作業節拍已達到熟練工人水平，並且單日工作量實現了三倍提升。”億緯鋰能已經完成雙足人形、輪式人形、輪式懸臂等三款機器人的研發與測試應用，同步自研機器人Co-TEE大模型，目標是達成“用機器人給機器人造電池”、全端智能體工廠的應用落地。在訂單合作方面，海外電池企業也已經切入人形機器人領域。據LG新能源透露，該公司已開始向全球六家機器人企業供應電池，以加快在人形機器人市場的佈局。有消息稱，LG新能源正與特斯拉就其人形機器人 Optimus 的電池供應事宜展開洽談。人形機器人將成固態電池大型試煉場電池作為支撐人形機器人運行的關鍵環節，其所涉及的材料體系、製程一致性和高倍率設計等技術，具有高度複雜性，技術和製造難度非常高。當前人形機器人產業，仍面臨一些共性挑戰。據行業資料，主流具身機器人的連續作業續航僅約2-4小時，難以適配工業、物流等24小時作業需求。開源證券表示，機器人用電池需要具備超高能量密度、高放電倍率、高安全、長壽命和寬溫域適應性，已成普遍共識，“電池技術的突破，將是開啟人形機器人未來的關鍵鑰匙。”全固態電池，是下一代電池的重大戰略方向。從人形機器人對電池的續航、安全、功率、循環、環境適應性等性能匹配要求來看，目前多數企業都將固態電池，作為人形機器人的高適配產品去開發。事實上，對電池行業來說，人形機器人這一全新且高確定性場景的爆發，帶來的是兩層結構性的“範式改變”：首先，固態電池的產業化應用，不必再死磕新能源車這一條賽道，完全有可能在機器人這一高端領域率先落地，從而不必過度擔心固態電池成本問題；其次，固態電池的材料體系、封裝形式、製造工藝，不必再拘泥於電動汽車這一場景，可以圍繞機器人這一新場景重新定義，進而催生出一批技術壁壘更高、護城河更深的細分賽道。過去很長一段時間，動力電池的技術路線和競逐方向，主要是圍著電動汽車展開：核心邏輯是在成本、性能與安全性之間，努力找尋極致平衡點。在這套框架下，液態鋰電池靠著規模化、體系化和材料精細化迭代，早已發展成為一條高度成熟、但又高度內卷的產業鏈。可以看到，現在的人形機器人產業的發展，給電池業出了一套全新考題：極致能量密度、極致安全、在嚴苛空間與重量限制下的超長續航——這已經不是傳統液態鋰電池，通過參數微調、微升級就能滿足的，而是底層邏輯的替換。站在電池產業的視角看，人形機器人的爆發和產業化，意義遠不只為鋰電池打開了一個全新的增量市場。更關鍵的是：它給固態電池率先開啟了一個高度適配的“現實應用場景”，短期就可以帶來真實的訂單需求。從孚能科技公佈其全固態電池已經送樣測試，可以預見進入2026年，會有更多電池企業，為人形機器人提供固態電池樣品驗證。 (電池中國)