佐思汽研发布《2024-2025 年具身智能与人形机器人市场研究：产品技术前瞻与供应链分析 》。
2025 年全球人形机器人产业处于从技术验证向场景渗透的关键转折期，工业、服务、特种、家庭等多种场景的潜在市场超过数十万亿元。然而，人形机器人市场规模化落地仍面临三大核心瓶颈：一是人形机器人产品成本体系尚未突破临界点，二是智能化水平存在代际差距，三是数据要素供给严重不足。佐思汽研通过深入剖析 21 家中美头部厂商及其代表产品的技术路线与产品矩阵，对标各家人形机器人产品竞争力、解答新一代产品的降本路径及产品演进方向等问题。
趋势一：人形机器人市场历经三次技术发展更迭
人形机器人产业的演进史，本质上是人类对“智能生命体”认知的深化过程。从早期的机械骨架实验，到如今依托 AI 大模型的自主决策能力，技术突破正逐步消弭“机器”与“人”的边界。截至目前，人形机器人行业的发展可以分为三个重要节点，分别是初步探索期、技术积累期以及 AI 大模型重构认知决策体系时期。
初步探索期（20 世纪 60 年代末 - 90 年代末）：动态行走理论构建机械骨架
20 世纪 60 年代末至 90 年代末是初步探索期，在此阶段，美国、欧盟和韩国纷纷投入相关研究，重点聚焦双足行走的运动学与动力学原理，美国 Marc Raibert 教授提出的“动态行走理论”，为后续发展勾勒出基础技术轮廓。此阶段的代表厂商为元老级厂商 Boston Dynamics（1992）。
技术积累期（21 世纪初 - 2022 年）：传感控制赋能物理世界交互
在 21 世纪初至 2022 年的技术积累期，行业着力于传感与智能控制技术的深度融合及系统集成。此阶段，机器人不仅实现了基础运动控制的优化，更在周围环境基本信息感知层面取得突破，能够基于简单判断做出相应动作调整。这些技术积淀为后续人形机器人的飞速发展筑牢根基，典型代表厂商如 Boston Dynamics，于 2013 年展示的双足 Atlas 机器人，具备在复杂地形中行走、奔跑、跳舞、搬运乃至完成高难度动作的卓越能力，标志着人形机器人向更复杂、更智能的应用场景迈出关键一步。中美众多厂商纷纷入局，包括优必选（2012）、Agility Robotics（2015）、宇树（2016）、Apptronik（2016）。
具身智能新纪元（2022 年至今）：AI 大模型重构认知决策体系
2022 年后，人形机器人产业迎来历史性转折——OpenAI GPT-4、谷歌 RT-2 等 AI 大模型的突破，首次赋予机器人语义理解、任务分解与自主决策能力，推动行业正式迈入具身智能（Embodied AI）新纪元。特斯拉 Optimus 通过端到端大模型，仅需人类示范数据即可自主学习复杂任务（如物体分类、路径规划），其决策准确率提升 60%，人工编程成本大幅降低。与此同时，英伟达 Omniverse 平台构建的物理仿真引擎，通过精确模拟真实场景的动力学特性，支持“虚拟训练-实体验证”闭环，将机器人开发效率提升 3 倍，试错成本降低 80%。
技术革新浪潮下，Figure AI（2022）、逐际动力（2022）、智元机器人（2023）、银河通用（2023）等初创企业应势而起，精准锚定工业制造、物流仓储、家庭服务等垂直场景持续深耕。与此同时，丰田、现代、广汽、奇瑞等传统主机厂，特斯拉、小鹏、小米等新势力车企，以及英伟达、DeepMind、华为等 AI 基础设施厂商纷纷加速战略布局，依托技术研发、制造工艺或生态资源优势抢占市场高地，多方协同共进，为人形机器人产业的蓬勃发展注入强劲动能。
趋势二：人形机器人包含 4 类玩家，运动、场景、制造、AI 成破局关键因子
人形机器人本体设计、制造与集成是人形机器人产业链的核心环节，是人形机器人产业化、商业化的关键，目前人形机器人本体行业仍处于探索阶段。人形机器人本体玩家，根据其原有属性大致可分为元老级机器人企业、原生机器人企业、车企跨界布局企业和初创型企业四类。四类玩家正以不同路径攻克产业化难题 —— 元老级企业突破运动极限，原生派夯实场景根基，车企重塑制造范式，初创者引领 AI 融合 —— 共同推动人形机器人产业跨过 “0-1” 拐点，开启 “人机共融” 的万亿新蓝海。
图片来源：佐思汽研
趋势三：全身自由度方面，星动 STAR1 与小鹏 Iron 处于领先地位
从运动能力对比来看，在全身自由度方面，星动 STAR1（55 DoF）与小鹏 Iron（62 DoF）处于领先地位，具备更强的运动灵活性。宇树 H1 为 19 DoF，Walker S1 达 41 DoF，远征 A2 为 40+ DoF，而 Figure 02 仅 16 DoF，差异显著。关节扭矩额定值上，星动 STAR1 达 400 N・m，展现出强大的力量输出；宇树 H1 为 360 N・m，CyberOne 为 300 N・m，Galbot（G1）相对较低，仅 120 N・m。
综合来看，星动 STAR1 与小鹏 Iron 凭借顶尖的自由度及关节扭矩，具备最强运动灵活性与负载能力，擅长复杂高负载任务；远征 A2 自由度较高（40+ DoF），运动灵活性突出，且关节扭矩平衡，适用于中等复杂度任务；宇树 H1 及 CyberOne 关节扭矩优势明显但自由度相对低，更适配大负载、动作较简单的场景；Digit-4 与 Figure 02 自由度及扭矩均处较低水平，主要适配基础简单任务；CL-1 与 GoMate 自由度和关节扭矩中等，具备基础运动灵活性与任务执行能力，适配常规性作业场景。
人形机器人产品全身自由度对比
备注：Optimus Gen2 未包含手部自由度，每只手自由度为 11
图片来源：佐思汽研
人形机器人产品关节扭矩额定对比
图片来源：佐思汽研
趋势四：多数人形机器人续航在 2 小时左右，少数达到 8-12 小时
人形机器人产品续航里程对标分析
图片来源：佐思汽研
通过对人形机器人核心产品续航里程的对标分析可见，多数机型续航集中在 2 小时左右，如宇树 H1 续航 1 小时，优必选 Walker S1、小鹏 Iron 均为 2 小时，这主要受制于电池能量密度不足与关节驱动高能耗。部分厂商通过结构优化或电池技术创新实现突破，乐聚 KUAVO-MY、Apptronik Apollo 单次续航达 4 小时；Agility Robotics Digit - 4 续航 8 小时，其下一代新品更有望达 12 小时；银河通用 Galbot（G1）凭借轮式双臂与全向移动底盘设计，续航长达 12 小时，适配工业场景需求。从行业趋势看，短期可通过算法优化与模块化设计降低能耗，长期则依赖固态电池、钠离子电池等高能量密度技术突破瓶颈。
工业场景对续航要求严苛（需 8-12 小时），目前仅部分产品接近标准；家庭服务类因任务碎片化，续航压力较小，如小米 CyberOne 家庭实测续航 3.5 小时，广汽 GoMate 采用全固态电池与可变轮足设计，能耗降 80%，续航提升至 6 小时。未来，续航技术的进步将为人形机器人拓展更广泛的应用场景奠定基础。
趋势五：人形机器人未来演进方向——轻量化、感知多维化、运动性能拟人化
Tesla Optimus Gen 1→Optimus Gen 2 技术演进方向
图片来源：佐思汽研
特斯拉 Optimus 通过打造具备 “类人灵活性、工业可靠性、AI 自主性”的通用人形机器人，成为特斯拉 “硬件即服务” 战略的核心终端，Optimus 产品演进趋势总结:
（1）轻量化设计: Gen2 体重从 73kg 减至 63kg，采用镁合金（密度 1.72g/cm³）与碳纤维复合材料，在保证结构强度的同时减轻重量，提升能源利用效率与运动灵活性，符合机器人长期运行与敏捷操作的需求，也为后续更多场景应用（如家庭服务）奠定基础
（2）感知能力多维化：触觉与力感知上增加手指尖压力传感器、脚底触觉矩阵、脚踝 6 维力传感器及手腕多维力传感器，实现更精准的接触力感知与平衡控制，适应复杂场景；力/力矩：脚踝 6 维力传感器（动态平衡控制）+ 手腕多维力传感器（操作力度实时调节）
（3）运动性能优化：步行速度从约 6km/h 提升至约 8km/h（提高 30%），平衡感和身体控制能力显著改善。通过优化执行器配置（旋转关节从 20 个增至 28 个、线性关节从 8 个增至 14 个）与运动算法，使机器人运动更敏捷、稳定，可完成深蹲、单腿瑜伽等复杂动作，向更接近人类运动模式演进。
（4）智能化与算法进步：
- 算力：搭载 Dojo D1 芯片（362 TOPS 算力），支持端到端训练（视频输入 → 控制输出）
- 神经网络：从预设动作编程进化到 AI 自主决策，通过视觉信号直接生成关节控制指令
- 训练方式：基于特斯拉工厂数据的强化学习，动态优化行走步态与操作策略
（5）执行器系统升级：数量与复杂度：旋转关节、线性关节数量增加，手部执行器从简单抓取结构升级为 11 自由度灵巧手（每指 3 自由度 + 拇指 2 自由度），提升运动灵活性、多样性与操作精度。
Optimus Gen 2 VS. Optimus Gen 1:产品参数对标
图片来源：佐思汽研
趋势六：2025 是结构化场景量产元年，未来 5 年攻坚家庭场景
2025 年成为工业制造、汽车制造规模化量产元年
从市场需求端，人形机器人可高效承接工业制造中自动化设备难以完成的高精度、重复性作业，推动工业生产全自动化。技术壁垒方面，工业制造、物流仓储等结构化场景规范性强，模型训练难度较低。基于此，多数人形机器人企业将工业制造、汽车智能制造、仓储物流、安防巡检等结构化场景，作为商业化落地的 “第一战场”。
人形机器人代表产品规模化落地时间预研对标分析
来源：佐思汽研
人形机器人场景渗入遵循“从结构化 → 半结构化场景 → 非结构化场景 → 通用场景”进程，家庭场景将成为 2025-2030 阶段人形机器人代表厂商的布局焦点
家庭场景以全球 16 亿家庭户的庞大基数、老龄化催生的护理陪伴刚需，以及日均超 10 小时的家务劳动需求，构成万亿级消费市场的核心增量空间。作为智能家居生态的终极交互入口，其布局本质是对未来 “人机共融” 生活方式定义权的战略争夺。无论是美国工业机器人巨头的技术下沉路径，还是中国全场景玩家的生态延伸策略，均将家庭环境下的复杂人机协同视为核心赛道 —— 尽管非结构化场景对机器人语义理解、动态决策的苛刻要求，使得规模化量产尚需 5-10 年技术迭代，但这一领域早已成为兵家必争的未来智能终端战略要地。
从工厂到家庭：人形机器人厂商双轮驱动的产业变革之路
来源：佐思汽研
END
作者：佐思汽研
来源：佐思汽车研究
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