最近，人形機器人又掀起了一波熱潮。

2026世界機器人運動會上，人形機器人已經展現出了碾壓人類的統治力！

100米短跑僅8.64秒，比「飛人」博爾特快了1秒多；

400米用時僅38.15秒，比人類紀錄快了近5秒；

1500米2分21秒，比人類紀錄快了超過1分鐘；

原地跳高3.4米，超越人類紀錄近1米……

這和去年走路都走不穩相比，進步速度絕對稱得上坐火箭起飛了。

視角回到汽車圈，會發現越來越多的車企，也開始不約而同地朝着人形機器人領域大步邁進。

2025年初，零跑汽車董事長朱江明就已對外透露，公司組建了數十人的機器人預研團隊，開始對具身智能機器人方向進行前期調研和技術儲備。

7月份，便火速成立了湖州凌升精密製造有限公司，經營範圍明確涵蓋工業機器人制造與智能機器人研發。

2026中期業績會上，零跑已經確認規劃具身智能機器人業務，直接納入與一汽的戰略合作體系。

小鵬這邊顯現出的態度，則比以往更加激進：

在2026年中業績會上，何小鵬稱自6月起就已經親自兼任機器人業務CEO，已將人形機器人業務抬升至集團最高戰略優先級。

雷軍則在微博上分享了小米新一代人形機器人的互動視頻，可以在不依賴遠程操控的情況下，完成遞花、握手、碰拳、比心等動作。

此外，包括一汽、長安、東風、比亞迪、賽力斯等車企的機器人，也都相繼亮相，有的已經可以進工廠實習打螺絲釘、搬東貨了。

要知道，早年間特斯拉和小鵬每次公布有關人形機器人的最新進展時，都會被外界認為是「不務正業」。

但如今，幾乎整個汽車行業都開始將機器人提上日程。我們就藉此機會來分析一下，這一現象背後，究竟蘊藏着怎樣的邏輯。

01. 機器人，車企的翻盤點？

一直關注車圈的朋友應該知道，早在前幾年智能電動汽車尚處萌芽階段時，就已經有不少業內人士構想，智能電動汽車是智能機器人實現落地的絕佳載體。

包括將輔助駕駛比作專屬司機，將車載AI大模型比作私人助理，本質上都是將智能汽車向着機器人的概念去靠攏。

但正所謂隔行如隔山，既然車企們有機會把車做成所謂「四個輪子的機器人」，為何還要選擇更進一步，造兩條腿或四條腿這樣，模樣跟車八竿子打不着的機器人呢？

社長認為，原因主要有兩點：

一是優化利潤，二是產業鏈趨同。

首先說說利潤方面，車企從機器人市場尋求第二增長曲線，是一大核心驅動力。

公社之前出過一篇文章分析過《銷量利潤齊暴跌！車企真的扛不住了？》，隨着這幾年汽車行業越來越卷，賣車是真的很難賺到錢了。

據國家統計局數據，2021-2025年汽車製造利潤率出現了連年直線下跌，6%、5.7%、5.0%、4.3%、4.1%……到今年1-7月份已經降至3.6%，刷新了同期歷史新低。

相比之下，全國規模以上工業企業的平均利潤率為5.4%左右。

也就是說，家大業大的汽車行業，已經淪落到拖製造業「後腿」的地步了。

與其在汽車行業這個已經逐漸「僵化」的利潤絞肉機中拼個你死我活，不如徹底放飛自我，另闢蹊徑尋求生機。

何小鵬在今年二季度財報會上，就已經明確將未來機器人創收提到了明面上：

「每一台IRON在全生命周期的收入和毛利貢獻，包含硬件銷售和軟件AI模型能力升級帶來的持續性收入，將會大幅高於當前汽車業務的單車均價和毛利。」

「機器人規模量產後，可能比汽車業務更快實現盈利。」

馬斯克對機器人的預期，則更為激進：

「Optimus機器人有潛力創造超10萬億美元收入，未來可能超越特斯拉汽車業務，成為公司主要營收來源。理想情況下，未來特斯拉約80%的價值將來自Optimus機器人。」

因此，特斯拉在2026年初乾脆直接停掉了加州弗裏蒙特工廠Model S/X的產線，改建為Optimus生產線，用實際行動全力進軍機器人領域。

02. 造車與「造人」並無二致？

除了改善盈利結構以外，車企們進軍機器人產業還有一個重要的底層因素：

機器人產業與智能電動汽車產業有着非常高的重合度，無論硬件、軟件，還是生產製造鏈條。

就拿機器人的關節、靈巧手等運動器官來說，本質上就是由「電機+電控+減速器」組成的動力鏈，只是部件大小、功率、精度要求有所差異。

而維持機器人平衡性的控制算法，也與智能車身扭矩控制算法邏輯相通。

機器人活動所需的能量來源，也是要靠動力電池供給的。儘管電壓、電池包規格存在一定差異，但熱管理系統本質上也和新能源汽車相通。

兩個典型的例子就是，新能源汽車熱管理市佔率接近30%的龍頭供應商「三花智控」，推出了機器人專用的循環液冷熱管理方案。

另一大汽車電子龍頭「均勝電子」，基於自家車用BMS系統，開發出了面向機器人的BMS模塊，不僅支持插線快充，還支持無線充電甚至換電。

接下來，就是智能汽車與機器人重合度最高的部分了，感知與決策。

機器人進行空間感知時，所需的激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等等，基本上可以直接從汽車智駕系統那邊搬過來用。

不僅僅是特斯拉Optimus機器人，沿用了FSD的純視覺架構。

就拿禾賽和速騰聚創兩家激光雷達龍頭企業來說，今年上半年出貨的激光雷達中，賣到機器人領域的佔比已經快速提升到了23%和39%，成為了營收的重要增長點。

軟件算法層面的相通性，更是當前車企造機器人最得天獨厚的優勢之一。

目前的智能駕駛算法，無論端到端、世界模型還是VLA動作語言模型，哪條技術路線都是基於AI大模型做出來的，與機器人採用的是同一套物理世界認知體系，僅僅是執行終端上存在差異。

這也是為什麼，這幾年力推物理AI概念的小鵬，可以做到用同一套基座模型，分別嵌入車和機器人中，均可正常運行。

大模型想要不斷進化，必須依賴大量的數據作為「養料」投餵，而這恰恰是機器人是否真的聰明的決定性因素。

在路上每一台行駛的智能汽車，都可以被認為是人類行為和空間感知數據的「記錄器」，而車企恰恰手握着海量且不斷膨脹的數據。

這是其他白手起家的創業型機器人公司所無法比擬的巨大優勢，不僅進化迭代速度更快，起跑線還比別人靠前一大截。

正因機器人與智能電動汽車二者存在高度趨同，使得車企想要將汽車產線改造成機器人產線，有不少可以複用的設備。

就拿特斯拉基於Model S/X產線改造的Optimus機器人產線來說，只用了4個月就完成了產線切換，設備複用率接近40%。

包括焊裝車間的工業機械臂、場內物流AGV運輸車、視覺檢測系統、自動化裝配平台、多自由度動態負載平台等等，都是稍作參數調整直接複用的。

新設備方面，原本的大型一體化衝壓設備，改為了3D打印和高精度注塑區，塗裝線改為局部噴塗單元，靈巧手、關節等對精度要求較高的部件，則引入了亞微米級激光焊接機、行星齒輪磨削中心等設備。

總結起來就是，機器人在硬件、軟件上與智能汽車呈現出高度趨同，且車企掌握着海量的數據資源作為機器人的「進化養料」，同時產線改裝設備複用率較高，這些都為車企進軍機器人領域打下了堅實的基礎。

03. 能賺錢嗎？

說完了車企做機器人的核心驅動力，再來說說車企怎麼才能靠機器人賺錢。

大家有沒有發現一個現象，雖然機器人的形態五花八門，有四條腿走路的「機器狗」，有海底撈、酒店運東西的帶輪小車，有固定式的機械臂，甚至還有類似章魚觸手之類的「軟體機器人」。

但為何偏偏兩條腿走路的人形機器人，這幾年受關注度尤其之高，且大多數車企都選擇了這條路線呢？

原因歸結起來為三個字——通用性。

進一步來說，機器人必須像汽車、電腦、空調、洗衣機一樣，大規模的進入尋常百姓家，滲透到工作、生活的方方面面，機器人市場的潛力纔算被真正挖掘出來。

近幾年全球人口增速逐年放緩，老齡化趨勢持續加劇，在這種大背景下，全球勞動力的缺口會被逐步放大。

這其中，勞動力缺口不止有工業、農業層面，還有服務業。

儘管這幾年，專用機器人已經能在特定領域發光發熱了，但這還遠遠不夠。

想要讓機器人大規模接替人類勞動，讓人類從繁雜重複的勞動中解放出來，機器人的進化路線幾乎只有一個方向——無限接近於人。

或許早期的人形通用機器人，會率先在工廠、種植等封閉場景進行試點應用，理想狀態下，在一定時間之後會展現出超越人類的生產力和生產精度。

隨着大模型的持續進化，人形通用機器人的思維邏輯會逐步達到融入人類社會的程度，應用場景會向家政、餐飲、維修施工等工作滲透。

正因人形機器人是個可以兼具多項工作的「多面手」，相比專用機器人更容易把「量」走起來。

在規模效應的影響下，人形機器人的生產製造成本將大幅下降，最終讓每個普通人都有機會買到屬於自己的、為自己服務的人形機器人。

再疊加「腦機接口」技術的成熟，未來還會有不少人會選擇利用機器人零件（義體），對自己的身體進行機械化改造。

總之，想象力有多豐富，人形機器人的市場就有多大。

04. 寫在最後

毫無疑問，進入機器人時代後，全人類社會的生產力將會迎來又一次質的飛躍。

但在此之前，我們還有不少法律與倫理的問題需要解決。

比如，機器人一旦違法犯罪，應當由誰來承擔責任？

再比如，當機器人擁有了超越人類的智慧，人類是否有對機器人足夠強的控制手段？

從更宏觀的角度來說，當物質極大富足之後，如何防止價值富集於少部分人手中，讓全人類更好地創造價值？

若這些問題能充分解決，人類必將徹底從繁雜的勞動中解放出來，藝術、文化、頂層科技將會再次實現新的突破。