【CES 2026】美國製造業回流可能性增強？看CES!

2026年1月，拉斯維加斯的CES展會上演了兩場看似無關、實則呼應的發佈會。

1月5日，波士頓動力CEO羅伯特·普萊特（Robert Playter）站上舞台，身後那台藍色的Atlas機器人並未進行標誌性的後空翻表演，它只是安靜地走動、轉身、揮手——動作平實卻穩定，像一位等待上崗的工人。

兩天后，輝達的黃仁勳用90分鐘演講闡述了“物理AI”（Physical AI）的願景：讓AI不再侷限於理解語言和生成內容，而是真正感知、理解並改變物理世界。

這兩場發佈構成了一個完整的敘事：Atlas代表著具身智能的“身體”，輝達的Vera Rubin平台和Cosmos模型則是“大腦”與“訓練場”。當硬體能力與軟體平台開始深度融合，一個新的命題正式浮現：AI正在從虛擬世界走向車間、工廠和物流倉庫。

這個轉變背後隱藏著一個更深層的問題：如果具身智能真的開始大規模進入工廠，美國製造業回流最難跨越的那道門檻——勞動力短缺，是否正在被技術手段繞過？

長期以來，關於美國製造業回流，流行著一個看似直觀的判斷：美國是“律師治國”，中國是“工程師治國”，因此美國既缺工程師，也缺熟練工人，製造業難以回流。但這個論斷抓住了表象，卻忽略了本質。

美國真正要解決的問題從來不是“如何找到足夠的工人”，而是“如何建立一個不依賴工人的製造體系”。

01 被誤讀的勞動力困境

美國真正的問題不是“有沒有人”，而是人力成本的結構性矛盾。美國卡車運輸業僱傭354萬名司機，重型卡車司機的年薪中位數為57440美元——這是美國收入最高的藍領群體之一。

製造業同樣如此：工資高昂、工會力量強大、法律風險複雜、人員流動性大。一條生產線的穩定性往往取決於勞動力管理而非裝置性能，這種狀況使得在美國的成本結構下，人已經不再是一個值得長期依賴的生產要素。更深層的矛盾在於，美國企業需要的不是更便宜的工人，而是更穩定、更可預測、更易於規模化的生產要素——這恰恰是技術替代獲得政策空間的根本原因。

川普政府的移民政策恰恰印證了這一邏輯。川普政府計畫將年度驅逐人數提高到100萬，川普簽署的法案向移民執法注入1500億美元，其中465億美元用於增加1萬名ICE特工，450億美元用於擴大移民拘留中心容量。如果真的擔心“沒人幹活”，這樣的政策在邏輯上無異於自殺。

國家美國政策基金會研究預測，到2028年美國勞動力將減少680萬，到2035年減少1570萬。大規模驅逐預計將使建築業減少150萬工人，農業減少22.5萬，酒店業減少100萬，製造業減少87萬，運輸倉儲減少46.1萬。這些數字觸目驚心，但政策底氣來自何處？

答案在於技術替代的預期正在為政策提供空間。當自動化和智能化被視為可行路徑時，政策制定者敢於切斷對低端勞動力的路徑依賴。賓夕法尼亞大學沃頓商學院分析發現，四年內每年驅逐10%非法移民將使聯邦赤字增加3500億美元，GDP下降1%，但關鍵在於這些成本是短期的，而技術替代的收益被認為是長期且結構性的。

去年聯邦移民執法部門突襲了現代在佐治亞州的電池工廠，拘留了300名韓國工人——這個插曲極具諷刺意味，因為同一家公司既在遭遇移民執法的衝擊，又在大規模部署人形機器人。

這不是政策失誤，而是美國製造業轉型的真實寫照：在主動承受勞動力衝擊的同時，押注技術替代能夠填補空缺。

02 特斯拉無人卡車

在討論工廠之前，美國已經在“路上”開始了勞動力結構的重構。美國卡車運輸業僱傭354萬名司機，這一行業在物流中扮演核心角色，卡車運輸佔美國地面貿易價值的85%。長途運輸中，司機成本通常佔總成本的30%～40%，而且司機短缺一直是困擾美國物流業的頑疾。美國面臨持續的卡車司機短缺，2024年估計缺口為6萬名司機，預計到2025年底將上升至超過8萬。

特斯拉Semi和Robovan的意義，不僅在於節省運輸成本，更在於物流這個“隱形製造環節”正在被自動化剝離人力需求。雖然完全無人駕駛的商業化營運仍需時日，但即使是部分自動化（如高速公路自動駕駛+人工接管最後一英里），也能顯著降低對司機數量的需求。

一旦長途運輸進入自動駕駛時代，美國將釋放出一批具備工業紀律、適應長時間操作、可再培訓的勞動力。這將會是意義重大的勞動力結構再分配——從低效率的運輸環節轉向高附加值的製造環節。卡車司機群體的特點是紀律性強、能夠適應重複性工作、具備基本的機械操作能力，這些特質使他們成為理想的工廠工人候選人。

更重要的是，自動駕駛技術的部署不需要等待技術完美，漸進式的替代就能逐步釋放勞動力。當354萬司機中即使只有30%被自動化替代，就意味著超過100萬名潛在的製造業工人進入勞動力市場，而這個過程可能在未來5～10年內逐步實現。

物流自動化還有一個更隱蔽的戰略意義：它降低了製造業對地理位置的敏感度。傳統上，製造業需要靠近港口或交通樞紐，以降低物流成本。但當自動駕駛大幅降低運輸成本並提高效率時，工廠可以更自由地選址，甚至可以回歸到勞動力成本較低、土地資源豐富的內陸地區。這種靈活性進一步增強了製造業回流的可行性，使得“在那裡生產”不再受制於“在那裡能找到足夠的工人”。

03 具身智能的工業化突破

真正的質變發生在工廠內部。CES 2026上的Atlas代表了一個關鍵轉折：人形機器人從“技術演示”進入“工業部署”階段。Atlas配備56個自由度和全方位旋轉關節，能舉起50公斤重物，在零下20°C至40°C的極端溫度下穩定運行，防水等級達到IP67，配備兩塊可熱插拔電池，單次續航4小時。這些參數的設計邏輯不是為了模仿人類，而是為了在性能上超越人類——機器人不需要休息、不受情緒影響、不會因疲勞而降低效率，更重要的是可以在人類無法忍受的環境中工作。

GoogleDeepMind的Gemini Robotics基礎模型與波士頓動力的合作意味著機器人不再需要為每個新任務編寫複雜程式碼，而是可以通過自然語言理解指令、自主規劃路徑、從經驗中學習——這是從“執行工具”向“智能體”的根本性跨越。

更關鍵的是成本曲線的急劇下降。高盛報告顯示，人形機器人製造成本年降幅達40%，遠超此前預期的15%～20%，當前成本範圍從3～15萬美元。優必選表示，得益於中國供應鏈快速轉向人形機器人生產，製造成本預計每年下降20%～30%。

美國銀行研究所預測，人形機器人的材料成本將從2025年的3.5萬美元降至未來十年的1.3～1.7萬美元。當我們計算總擁有成本（TCO）時，一台3萬美元的機器人如果能工作5年，每年的資本成本僅6000美元，加上維護、電力等營運成本，總成本可能不到1萬美元/年——遠低於美國藍領工人的年薪加福利成本。更重要的是，機器人沒有工傷風險、不需要醫療保險、不受勞動法限制、可以24小時三班倒工作，這些“隱性收益”使得經濟帳算得通。

量產能力的突破帶來了成本的下降，並迅速推動了產品的商業化。現代汽車宣佈計畫在生產線上增加3萬台機器人，其中包括波士頓動力的Atlas人形機器人；上海的Agibot目標2025年生產5000台；Agility Robotics建成年產能1萬台Digit機器人的專用工廠。這些產能承諾代表著從“實驗室規模”向“工業規模”的根本性轉變。現代計畫2028年在其佐治亞州電動車工廠部署Atlas執行零件排序任務，到2030年擴展至更複雜的元件裝配工作。這種漸進式部署策略非常務實：先從簡單、重複性高的任務開始，積累經驗和資料，然後逐步擴展到更複雜的工序，最終實現全面覆蓋。

全球競賽的加速正把技術成熟度與成本曲線同時推向拐點。中國製造商宇樹科技在2025年7月發佈的R1人形機器人直接把價格打到5900美元，比業界原先預期的2～3萬美元底線提前了至少五年，瞬間點燃市場。

2025年前三季度，中國人形機器人賽道公開融資事件已接近歷史總和，Figure AI、智元、宇樹等單筆融資連創紀錄，產業熱度空前。多家機構同步上調預測：全球人形機器人市場預計從2025年的29.2億美元膨脹至2030年的152.6億美元，年複合增長率高達39.2%。但數字只是表象，真正的拐點在於製造業開始以“零人工”為默認前提重新設計產線——這是一次生產範式的根本切換。

04 製造業回流為了就業？

需要明確的是，美國製造業回流不會回到20世紀50年代的樣子。它將是高度資本密集、技術密集、自動化程度極高、就業拉動極其有限的“新製造業”。工廠裡的人越來越少，資本密度和技術密度越來越高，但產出穩定性反而上升。

這種轉型有兩個關鍵特徵：第一，製造業成為戰略資產，而非就業工具；第二，自動化程度與國家安全直接掛鉤。在半導體、電池、關鍵材料、精密製造等領域，美國追求的是“產能安全”而非“就業最大化”——即使一家工廠只僱傭幾百人，只要掌握關鍵技術和產能，就具有戰略價值。這種邏輯在地緣政治競爭加劇的背景下尤為明顯：供應鏈韌性、技術主權、快速響應能力，這些都比就業數字更重要。

在這種模式下，“缺工人”不再是致命問題。一家高度自動化的半導體工廠可能只需要200～300名技術人員和工程師，就能實現過去需要2000～3000名工人才能達到的產能。這些技術人員的主要工作是監控裝置、處理異常、最佳化參數、進行預防性維護——這些都是高技能工作，需要的是工程師思維而非體力勞動。美國在這類高技能人才的培養上有優勢，頂尖工程院校的畢業生、退役軍人中的技術兵種，甚至是從其他行業轉型的工程師，都可以填補這些崗位。更重要的是，這種工廠對勞動力的需求是穩定且可預測的，不會因為訂單波動而需要大規模招工或裁員，這極大降低了勞動力管理的複雜度。

自動化程度與國家安全的關聯在當前時代變得日益緊密。高度自動化的工廠在面對供應鏈中斷、貿易戰，甚至軍事衝突時，具有更強的韌性。它不依賴大量外來勞動力，減少了移民政策的制約；它不需要複雜的人力資源管理，降低了勞工糾紛和罷工風險；它可以快速調整產能，從民用轉向軍用生產——這些都是傳統勞動密集型工廠難以做到的。在極端情況下，一座完全自動化的彈藥廠可以在沒有工人進入的情況下持續運轉，這種能力在戰時具有決定性價值。因此，我們看到美國政府對先進製造技術的投資不僅僅是經濟政策，更是國家安全戰略的一部分。

05 中國能學到什麼？

美國的這一轉型對中國意味著什麼？眾所周知，中國在人形機器人製造成本和供應鏈方面具有顯著優勢。優必選計畫2026年生產5000台人形機器人，2027年翻倍至1萬台，得益於中國供應鏈快速轉向人形機器人生產。中國製造商能以5900美元的價格推出人形機器人，這個價格點此前被認為數年內不可能實現。

中國在電機、減速器、感測器、電池等核心部件的生產上擁有完整產業鏈，這使得成本控制具有結構性優勢。但成本優勢不等於戰略優勢，如果美國的製造業回流不以吸納就業為目標，而以“消除對勞動力的依賴”為目標，那麼中國的人口紅利和製造業規模優勢就會被部分抵消。

這對中國提出了三個緊迫課題。第一，加速具身智能的核心技術突破。雖然在硬體製造和成本控制方面有優勢，但在AI基礎模型、具身智能演算法、多模態感知、人機互動等軟體層面，中國仍需加大投入。當前中國在大語言模型上已經取得顯著進展，但如何將這些能力轉化為機器人的“大腦”，讓機器人能夠理解複雜指令、自主學習、適應動態環境，仍有差距。

第二，重新定義製造業競爭力。當勞動力成本不再是決定性因素時，供應鏈效率、技術迭代速度、系統整合能力將成為新的競爭維度。中國需要從“製造大國”向“智造強國”轉型，這不僅是口號，而是需要在研發投入、人才培養、標準制定等多個層面實現突破。

第三，平衡自動化與就業，這是中國面臨的獨特挑戰。美國可以接受“少就業、高技術”的製造業，因為其服務業足夠發達，社會保障體系相對完善，而且政治體制對就業壓力的敏感度相對較低。但中國仍需考慮就業容納能力，製造業是吸納勞動力的重要部門，快速自動化可能帶來結構性失業問題。

如何在推進自動化的同時保持社會穩定，需要政策智慧：可能的路徑包括加速服務業發展、推動職業教育轉型、建立更完善的社會保障網路，甚至探索縮短工時等新型勞動制度。更長遠看，中國需要思考的是：在一個自動化程度越來越高的世界裡，如何重新定義“工作”的意義，如何讓技術進步的紅利更公平地分配給全社會。

06 結語

CES的舞台上，Atlas沒有說一句話，但它已經回答了那個老問題：美國製造業回流，最難的那一關真的還是“沒人幹活”嗎？答案是，我們需要回答的不是這個問題。

波士頓動力CEO普萊特說：“Atlas將徹底改變工業的運作方式，這標誌著我們朝著一個自童年起就夢想的長期目標邁出了第一步”。這個夢想不是讓機器人更像人，而是讓工廠不再需要人。在這個新的範式下，真正稀缺的不再是工人，而是能讓機器持續、高效、安全運行的系統能力——這包括AI演算法、感測器網路、能源管理、安全協議、供應鏈協同，這些才是未來製造業的核心競爭力。

對於全球製造業格局而言，這意味著一次深刻的重構。不是簡單的“回流”或“外遷”，而是生產方式本身的革命。在這場革命中，誰能率先掌握“無人化生產”的系統能力，誰就將在下一個時代的製造業競爭中佔據優勢。

2026年的CES，或許將被歷史記住——不是因為又一個機器人學會了後空翻，而是因為製造業開始認真思考一個問題：當工廠不再需要工人，我們需要什麼？這個問題的答案，將重塑未來數十年的全球經濟秩序。 (秦朔朋友圈)