據鑫鼎晟分析，在科幻作品中，人形機器人常被描繪爲未來社會的重要成員，而如今，這一設想正逐步成爲現實。2022年，馬斯克在特斯拉AI Day上第一次公開展示人形機器人“擎天柱”（Optimus）時，全球的注意力瞬間被拉向這個仍顯稚嫩的“新物種”。它步伐緩慢、動作生硬，但背後卻連接着龐大的未來世界：將AI裝進類人的身體裏，類似於《星球大戰》中的R2-D2，讓它擁有感知、思考和行動的能力，最終取代人類執行那些“危險、重複、無聊”的工作。彼時，質疑與嘲諷聲不絕於耳。但短短兩年後，技術正在快速追趕想象。Figure AI的Figure 01已能完成咖啡下單、遞送工具等任務，隨着宇樹科技在中國春晚的亮相、優必選的Walker S在國內頭部車廠試點實訓，以及智元機器人、鹿明機器人等一批中國企業也陸續發佈通用型產品，2025年的開年，機器人賽道的投融資熱度從未停止。通用型人形機器人，正從科幻走向現實，從實驗室走進生產車間、園區工地和城市街道。它是AI產業鏈最複雜的落地形態，也是人工智能從“雲端”走向“物理世界”的臨界點。在這場集AI大模型、伺服控制、多模態交互、機器人整機工程於一體的產業競賽中，我們希望提供一個既立足當下又面向未來的觀察視角，回答三個關鍵問題：通用型人形機器人到底是什麼，它的邊界在哪裏？誰有可能率先實現技術突破與商業閉環？在這個變革早期階段，什麼樣的項目值得被關注與投資？行業定義與邊界：從幻想走向現實在過去的幾十年中，人形機器人一直是技術理想主義的象徵。從阿西莫夫筆下的“機器人三定律”到《機械公敵》中的人機共存，通用型人形機器人始終承載着人類對未來社會形態的深度想象。而如今，這一想象正逐步落地，走出實驗室，邁向真實世界。所謂“通用型人形機器人”（General-purpose Humanoid Robot），是指具備類人結構設計、類人感知系統以及多功能操作能力，能夠在非結構化環境中自主完成複雜任務的智能體。這類機器人不僅形似人，更力圖在動作協調、感知認知、行爲決策等方面模仿人類，成爲一個能夠真正“協同工作”的智能夥伴。不同於搬運、迎賓、清潔等任務單一的服務機器人，或依賴結構化環境、路徑固定的工業協作機器人，通用型人形機器人強調“通用性”與“泛環境適應能力”。其目標是：一個機器人可以完成多個崗位的任務，適應多種複雜場景——無論是家庭陪護、工廠搬運、災害救援，還是未來的星際探索。這一概念的爆發性傳播，源自2022年特斯拉Optimus原型機的發佈。在發佈會上，馬斯克用一套不甚優雅但極具象徵意義的展示，向全球科技界宣告：人形機器人，已進入工程實現的階段。其後，Figure AI、Agility Robotics等創業公司紛紛獲得鉅額融資；谷歌母公司Alphabet也重啓人形機器人項目；國內的優必選、宇樹科技、智元機器人、鹿明機器人、智平方、衆擎機器人等企業也持續迭代自己的人形機型，中國與海外展開了罕見同步的“科技追逐賽”。從產業視角看，通用型人形機器人被視爲繼個人電腦、智能手機之後的“下一代通用計算平臺”。它並非僅僅是一個硬件終端，更是人工智能大模型的“具身化載體”、人與機器協作的操作系統、信息與現實世界的交互接口。正如智能手機釋放了移動互聯網的算力紅利，人形機器人也被預期將在未來承擔起物理世界中“AI代理人”的角色，成爲推動人類社會工作方式、服務模式、組織結構重構的關鍵變量。在全球政策紅利與資本熱情加持下，通用型人形機器人正站上新時代技術變革的浪潮之巔。它不再是實驗室裏昂貴的玩具，而是萬億級新興產業的入口，是AI能力實體化、泛在化、場景化的先鋒。核心技術棧：以多學科融合驅動具身智能與傳統機器人相比，通用型人形機器人不僅要形似人，更需神似人。這一目標決定了其技術體系的複雜程度遠超一般機器人，其核心構成融合了人工智能、機械工程、控制理論、材料科學、電子電氣、傳感系統等多個前沿學科，是典型的“技術交叉產物”。我們可以從六大技術維度來拆解人形機器人如何構建“類人智能”與“類人能力”。（一）感知系統：構建對物理世界的認知入口人形機器人必須具備類人的感官能力，能夠實時感知外部環境與自身狀態。其主要包含：視覺感知：通過雙目攝像頭、3D深度傳感器實現對空間結構、物體類別與運動軌跡的識別，是導航、抓取和交互的基礎。聽覺系統：麥克風陣列結合語音識別模型，用於理解人類語言，實現自然語言交互。觸覺與力覺：在手掌、手指、足底等部位部署多點壓力傳感器與力矩傳感器，輔助精細操作與運動控制。本體感知：慣性測量單元（IMU）、角度編碼器、溫度電流傳感器等，用於實時監測機器人自身狀態，是實現動態穩定的關鍵。（二）動力結構：實現類人軀體的骨骼與肌肉具身智能的實現依賴高自由度、高功率密度的運動系統。不同企業在結構設計上略有差異，但核心趨勢已較爲明確：電驅動主導：絕大多數通用型人形機器人採用全電驅方案，替代液壓與氣動裝置，實現更輕量、低噪音與可控性強的優勢。自研一體化伺服模組：如Figure AI與特斯拉均採用自研關節電機模組，以提升系統集成度與扭矩密度。中國企業如智元機器人推出的PowerFlow模組，已達到350Nm峯值扭矩。高自由度設計：一般具備30~50個自由度，以模擬人類步態、手部精細操作和複雜姿態控制。如宇樹科技G1具備43自由度，具備自然行走與雙臂操作能力。（三）控制系統：實現複雜運動的穩定協調通用型人形機器人需要在非結構化環境中完成平衡行走、上下樓梯、抓取搬運等複雜動作，控制系統的技術挑戰極高。實時控制架構：多線程實時操作系統（RTOS）與高頻閉環控制算法用於協調數十個伺服關節的協同動作。動力學建模與優化：融合逆運動學與動力學建模，實現對重心、步態、支撐相位等核心參數的動態調節。智能規劃與避障：結合視覺輸入與環境建圖，實現自主路徑規劃、動態避障與任務執行序列優化。（四）AI大模型融合：從運動執行到認知交互AI技術尤其是大模型的發展，使得人形機器人從“控制機器”邁向“交互智能體”。語言模型集成：GPT類語言模型可實現任務理解、語義推理、自然交互，Figure 01已展示其在Prompt指令下完成任務的能力。多模態融合能力：將圖像、語音、語言、動作等不同模態統一處理，實現更自然的交互與行爲規劃。場景大腦：通過上下文理解與指令分解，將通用語言轉化爲操作行爲，實現“所見即所得”的具身智能。（五）軟件中臺與決策系統：人機協同的“操作系統”如同智能手機的iOS和Android，人形機器人也需要軟件操作系統來承載任務調度、感知融合、模型管理等能力。任務編排與操作API：構建通用的接口層，方便第三方開發者在不同場景中快速部署。數字孿生系統：部分廠商（如優必選）已部署基於物理引擎的仿真平臺，用於訓練策略、優化運動模型。持續學習機制：通過在實際使用中的數據迴流與模型優化，使機器人具備一定“進化能力”。（六）能源管理與系統集成：從實驗室走向現實世界的前提通用型人形機器人系統複雜度極高，功耗管理與整機集成難度巨大：高密度電池方案：目前多使用定製鋰電池，目標是實現2~4小時以上的續航。熱管理系統：伺服電機、高功率處理器密集部署帶來的熱量需通過主動散熱系統有效控制。系統穩定性與安全性：在保證動力輸出的同時，確保人機接觸安全、運動路徑可控、應急制動可靠。通用型人形機器人代表着從“軟智能”邁向“具身智能”的關鍵躍遷。它不僅要求AI模型在認知層面的演進，更依賴底層硬件架構、驅動系統和控制技術的協同發展。在這個領域，單點突破遠遠不夠，只有實現“軟件+硬件+算法”的一體化閉環，纔有機會打造真正可落地的人形機器人。應用場景與趨勢：從實驗室步入現實社會通用型人形機器人之所以備受關注，關鍵在於其應用潛力橫跨多個行業，具備廣泛的場景泛化能力。儘管當前尚處於早期階段，部分應用仍在“Demo”驗證與場景共創期，但已有多個方向呈現出從“能做”向“可用”“好用”發展的趨勢。（一）工業製造：解放勞動力的“通用工人”製造業是人形機器人最優先落地的主戰場。其高度標準化的場地、重複性任務以及普遍存在的“用工荒”問題，爲通用機器人提供了現實應用窗口。場景類型：物流搬運、上料裝配、質檢巡檢、倉儲分揀等，尤其適用於“人型”動作的崗位替代。典型實踐：Figure AI已與寶馬達成合作，在其美國工廠部署Figure 01用於物流轉運；中國廠商如宇樹、智元、優必選、鹿明也在與車廠、3C組裝廠等開展試點。技術訴求：機器人需具備在動態環境中避障、導航、多任務執行能力，並適應各種複雜操作檯高度與作業方式。這一領域的關鍵，是打造出“人力工位無改造”的替代方案，儘可能減少對現有生產線的適配成本。（二）商業服務：未來的“服務員”與“導購助手”在服務場景中，人形機器人具備天然的親和性和交互優勢，能夠勝任一些基礎的接待、引導、展示、諮詢等任務，提升服務標準化水平。應用場景：酒店前臺、商超導購、展會講解、銀行接待等，強調人機交互與品牌形象輸出。現階段形態：多爲“僞人形”機器人或固定底盤移動機器人，但已逐步引入雙臂、頭部、語音對話等能力。發展方向：實現“能聽、能說、能動”的三位一體能力，成爲泛服務行業中的“通用助手”。服務機器人市場儘管規模較大，但對產品成本、交互體驗與穩定性的要求極高，是對“可商用性”的第一輪大考。（三）特殊環境作業：進入人類難以涉足的場所通用型人形機器人也被寄予厚望，用於替代人類執行高風險、極端環境下的任務。例如：危險巡檢與應急救援：如核電站、化工廠、火災現場、災後廢墟等，人形機器人可進入複雜環境完成檢測、操作與救援。太空探索與遠程作業：NASA與波士頓動力、Apptronik等開展合作，探索其在月球基地建設與太空維護中的遠程操控能力。軍事與安全應用：儘管爭議較大，部分國家正在測試其在戰場偵察、安防巡邏等方向的適配性。這一類場景對機器人穩定性、越障能力、遠程操控和故障容錯率提出極高要求，目前大多仍在試驗和政策博弈階段。（四）家庭與個人場景：終極目標仍遠，但不可忽視在科幻作品中，人形機器人最具想象力的場景來自“家庭陪伴與家務助理”。儘管當下技術遠未達到理想狀態，但已有部分企業邁出探索第一步。典型設想：日常掃地、做飯、照顧老人、教育陪伴、健康監測等，以“擬人化”形態參與家庭生活。現階段代表：Tesla Optimus被Elon Musk多次描繪爲“未來每個家庭一臺”，可完成疊衣服、收餐盤等動作；優必選也推出了面向教育場景的智能陪伴機器人Walker。制約因素：成本、續航、安全、語義理解能力等，都是限制家庭端爆發的核心門檻。我們判斷，家庭場景雖遠，但其潛在市場將極其龐大。一旦實現關鍵技術突破，有望複製智能手機、掃地機器人式的快速普及曲線。總結：從“剛需可替代”到“增強生產力”的躍遷路徑綜合來看，通用型人形機器人的場景發展將經歷從“剛需+低頻+封閉場景”向“泛用+高頻+開放環境”的路徑演進：第一階段：工廠+園區內試點（2023-2025）以工業物流、搬運爲主，驗證硬件可靠性和任務通用性。第二階段：服務場景探索（2025-2027）進入商場、寫字樓等半結構化環境，強調人機交互能力與場景柔性。第三階段：複雜任務協作+泛在應用（2027-2030）通過大模型融合與學習能力提升，完成多任務、多場景、泛場所部署。正如PC和智能手機的普及需要合適的“應用場”，人形機器人也需找到適配其價值與成本的“場景入口”。當“通用”逐步走向“有用”，再到“必需”，通用型人形機器人的落地週期將逐步壓縮，真正實現從實驗室走向日常生活。全球與中國競爭格局：競速起跑，路徑分化通用型人形機器人正處於早期技術落地期，全球範圍內呈現出“巨頭領跑 + 創業公司突破 + 中美競速”的產業格局。各國廠商在技術路線、產品定位、產業協同上選擇不同，但目標一致：率先打造出可量產、可商用、可替代的“通用勞動力”。—— 美國：科技巨頭領跑，資本驅動產品化美國無疑是當前通用型人形機器人創新最爲集中的國家，既有以特斯拉、Figure AI、Apptronik 爲代表的明星項目，也有以波士頓動力爲核心的傳統強者。Tesla（特斯拉）Optimus進展：2021年首次官宣，2022年亮相第一代，2024年春季發佈Gen-2版本，展示步行、搬運、折衣服等能力。優勢：整合FSD感知系統與Tesla Dojo訓練平臺，直接繼承其AI能力；量產與成本控制能力突出，目標售價