具身人工智能与部署优先型机器人：人工智能拥有了实体——为什么人形机器人正在征服我们的工厂

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发布日期：2026年6月8日 / 更新日期：2026年6月8日 – 作者： Konrad Wolfenstein

具身人工智能与部署优先型机器人：人工智能拥有了实体——为什么人形机器人正在征服我们的工厂

具身人工智能与部署优先型机器人：人工智能拥有了实体——为什么人形机器人正在占领我们的工厂——图片来源：Xpert.Digital

每小时仅需 2 美元：“具身人工智能”如何革新全球就业市场

部署优先：为什么中国在新一轮机器人竞赛中领先西方

具身人工智能：德国企业不容错过的万亿美元科技趋势。

人工智能正走出屏幕，开始学习行走。曾经遥不可及的科幻设想，如今已在宝马的工厂车间里组装真实的汽车零部件。随着所谓具身人工智能（即融入物理系统的人工智能）的飞速发展，我们正经历一场远超新机器部署的技术革命。在成本大幅降低、新型基础模型以及日益严峻的劳动力短缺的推动下，人形机器人即将突破瓶颈，进入工业化大规模生产领域。.

然而，当西方企业专注于追求完美和专有数据时，中国已经凭借激进的“先部署后应用”战略，正在创造实实在在的现实。本文探讨了未来万亿美元人形机器人市场的经济逻辑，分析了机器人劳动力与最低工资相比的真实成本，并阐述了自动化为何很快将不再是企业的战略选择，而是确保其生存的唯一途径。.

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有些技术飞跃是逐渐显现的，而有些则在事后看来像是突如其来的变革。所谓具身人工智能（即人工智能以物理形式存在于机器人、自动驾驶汽车和工业机器等物理系统中）的发展就属于后者。几年前还被视为遥远愿景的技术，到2026年已成为切实的经济现实。据估计，2025年全球具身人工智能市场规模约为34.8亿美元，预计到2035年将增长至143.4亿美元，年增长率超过15%。其他方法更为多元化的市场预测（包括工业软件生态系统和物理人工智能平台）则预测，到2030年市场规模将达到230亿美元，年增长率高达39%。.

这些数据令人印象深刻，但它们并不能说明全部问题。真正相关的经济问题并非具身人工智能产品的市场规模会有多大，而是它们的应用将在工业、物流、医疗保健以及最终整个劳动力市场引发怎样的变革。这项技术的价值不在于机器人制造商的收入，而在于使用这些机器人的人们所获得的生产力提升。而初步可靠的现场数据显示，这些生产力提升是巨大的。.

从实验室到装配线——第一个真实世界的证明

Figure AI与宝马集团位于南卡罗来纳州斯帕坦堡的工厂合作，提供了具身人工智能从演示阶段迈向实际生产的最有力证据。在为期11个月的时间里，人形机器人Figure 02被部署在一条正在运行的装配线上——结果显而易见：该机器人装载了超过9万个钣金零件，累计运行时间超过1250小时，并参与生产了超过3万辆宝马X3汽车。其所需的放置精度为每周期不到2秒内达到5毫米——这一要求在最初看来，在测试项目的范围内几乎是难以想象的。.

这个案例的价值不仅在于其技术成就，更在于其背景。它涉及一个持续的系列生产项目，并设定了明确的工业绩效指标（KPI）：周期时间、定位精度以及每班次的人工干预次数。这三个参数都得到了系统性的监控和改进。宝马并非该试点项目的被动观察者，而是积极的知识合作伙伴——早在2026年，该项目就已扩展到宝马位于莱比锡的工厂，标志着物理人工智能在欧洲的首次生产性应用。拥有波士顿动力公司的现代汽车在2026年国际消费电子展（CES）上展示了其人工智能驱动的Atlas机器人，并立即承诺将其应用于位于格鲁吉亚的电动汽车工厂。.

趋势显而易见：如今汽车行业在人形机器人领域扮演着与当年在传统工业机器人领域相同的先锋角色。试点项目正逐渐演变为标准部署，而标准部署又正演变为规模化战略。.

物理智能的经济学——机器人工作的真实成本

这场辩论的关键经济角度在于机器人和人类每小时工资的比较。罗兰贝格的一项分析显示，先进人形机器人的每小时运营成本约为2美元。这与美国仓库工人每小时28美元的工资形成鲜明对比。在德国，由于产业工人的平均成本更高，这种成本差异更为显著。专注于技术颠覆性创新的分析公司RethinkX更进一步预测，人形机器人将在不久的将来以低于每小时10美元的价格进入市场，到2035年甚至可能降至每小时1美元以下，长期来看，其成本甚至有可能低于10美分。.

目前，先进系统的购置成本在每台2万至5万美元之间，特斯拉的目标是将其Optimus机器人的中期价格控制在2万至3万美元以下。2023年至2024年间，人形机器人的制造成本已下降了40%，从5万至25万美元降至3万至15万美元。这一成本下降速度远超最初预计的每年15%至20%，其方法论上与太阳能行业或锂离子电池的早期学习曲线类似。.

花旗银行的一项分析计算得出，一台价值 2.5 万美元的人形机器人，如果每天工作 16 小时，每周工作 6 天，仅需 36 周即可收回成本——这是基于美国最低工资标准计算的。在工资水平更高的地区，这个时间甚至更短。波士顿咨询集团估计，工业机器人化项目的投资回报率在第一年为 10% 至 15%，三到五年内为 20% 至 25%。除了这些保守的估计之外，RethinkX 的长期计算结果更为惊人：投资 2800 亿美元用于人形机器人，可以带来 66 万亿美元的生产力增长——这一计算出的投资回报率打破了传统的估值框架。.

罗兰贝格在其2035年基准情景预测中指出，OEM（整车制造商）市场规模将达到3000亿美元，乐观情景下则高达7500亿美元。到2050年，该预测认为整个市场规模可能接近当今汽车行业的规模，这意味着每年市场规模将高达4万亿美元。.

以部署为先的战略——中国的工业化飞轮

“先部署后优化”并非指技术特性，而是一种战略方针：先推广，后优化。与西方以人工智能为驱动、力求在量产前开发出尽可能通用且稳健的模型不同，中国奉行的是以产量为中心的战略。到2025年，中国将生产超过15000台人形机器人——至少是北美产量的30倍，是欧洲产量的150多倍。仅在2026年上半年，中国机器人企业就通过176轮融资筹集了56亿美元的风险投资——相当于上一轮融资高峰期（2021年）全年的融资总额。.

2025年，中国生产了约12800个人形机器人，约占全球总产量的90%，并主要部署在培训中心、研究实验室、物流和制造领域。像TARS Robotics、X Square、Spirit AI和Galaxea AI这样的公司在短短几个月内就通过多轮融资筹集了数亿美元。这背后的战略逻辑十分精妙：每台部署的机器人都会生成真实世界的运行数据，这些数据用于改进人工智能模型。运行的机器人越多，软件改进的速度就越快——形成了一个自我循环的数据飞轮。.

这一发展具有重要的地缘政治意义。中国在电动汽车供应链中的主导地位也使国内制造商在机器人领域拥有成本优势：据MERICS统计，中国控制着该供应链中63%的关键企业。西方国家的监管——尤其是美国的出口管制（ICTS）——正日益迫使北美和欧洲的制造商使用成本更高的非中国零部件供应商，导致关键零部件的成本增加两到三倍。因此，全球实际上正在发展两个并行的技术生态系统，二者之间的互操作性有限。.

西方——尤其是北美，例如估值达390亿美元的Figure AI和特斯拉Optimus——正专注于深厚的AI专业知识和专有数据战略。目前的瓶颈不在于机械设计，而在于缺乏适用于真实生产环境的高质量训练数据，以及如何将技术规模扩展到工业化生产。北美拥有一个初创企业生态系统，旗下有25家公司，风险投资总额达38亿美元，但预计到2025年，其产量仅为500台左右。.

技术基础——物理人工智能和基础模型

“具身人工智能”这一概念代表了人工智能架构的一次深刻范式转变。传统的工业机器人是程序控制的机器：它们能够高精度、高重复性地执行预先编码的运动序列，但无法适应不断变化的环境。而具身人工智能系统则将感知、推理和运动操作融合在一个学习循环中。它们利用多模态输入——视频数据、语音指令、本体感受传感器数据（关节位置、力测量）——并持续地从中生成动作序列。.

NVIDIA 在此开发的基础架构中扮演着关键角色，其贡献远不止于提供 GPU。随着 Isaac GR00T N1 于 2025 年 3 月发布，以及 N1.5 于 2025 年 5 月更新，NVIDIA 推出了全球首个面向通用型人形机器人的开放式基础模型。这些模型采用双系统架构：一个慢速的、基于规划的系统分析环境并制定策略；一个快速的、反应灵敏的系统将这些策略转化为精确的运动指令。至关重要的是，合成数据的生成是关键：借助 GR00T Dreams Blueprint，NVIDIA 可以从单个真实世界记录中生成海量的合成训练数据集——这一过程使得 GR00T N1.5 的开发仅需 36 小时，而通常情况下，手动生成数据需要近三个月的时间。.

NVIDIA 首席执行官黄仁勋在 2025 年台北国际电脑展 (Computex 2025) 的主题演讲中精辟地指出：“物理人工智能和机器人技术将引发下一场工业革命。” Agility Robotics、Boston Dynamics、NEURA Robotics 和 XPENG Robotics 等机器人开发商已将 NVIDIA Isaac 平台集成到其开发基础设施中。该技术层的关键在于其横向影响：基础模型显著降低了新应用场景的准入门槛，因为基本功能不再需要从头开始训练，而是可以通过针对特定领域的微调，利用相对较小的数据集进行调整。.

机器人即服务——自动化民主化

具身人工智能普及过程中最具结构性意义的发展之一是机器人即服务（RaaS）模式的出现。与软件即服务（SaaS）类似，RaaS允许企业按订阅或使用量租赁机器人系统，而不是一次性购买。这使得投资从资产负债表（资本支出）转移到运营支出（运营支出），并大幅降低了准入门槛，尤其对中小企业而言更是如此。.

根据国际机器人联合会的预测，全球机器人即服务（RaaS）市场规模预计将从2025年的161.8亿美元增长到2034年的1251.7亿美元，年均增长率达25.52%。其他市场调查则更为保守，估计目前的市场规模约为22亿至48亿美元，但也预测到2030年代中期将强劲增长至80亿至270亿美元。这些预测范围反映了这个新兴市场固有的不确定性，但并不代表市场趋势本身。.

实际案例印证了这一逻辑：美国公司DNX以每小时约50美元的价格出租工业机器人——远低于高工资国家雇佣一名工人的总成本（包括福利），而且还具有灵活的可扩展性。Knightscope公司以订阅模式提供安保机器人，每小时收费75美分。Scythe Robotics公司则采用按英亩付费的模式，为农业领域的自动割草机提供服务。机器人即服务（RaaS）的战略意义在于，它将自动化技术的适应成本分摊到更广泛的用户群体中，从而加快了其在整个经济体系中的普及速度。.

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从硬件障碍到数据垄断：机器人热潮背后的真相

人口结构变化的必然性——为什么自动化不是一种选择

如果仅仅基于效率提升来论证具身人工智能的经济合理性，那么其论证力度就会不足。它真正的力量源于结构性劳动力短缺，这种短缺在发达经济体中已经显现，并且到2050年将急剧加剧。德国就是一个典型的例子：就业研究所（IAB）预测，婴儿潮一代将在2035年退休，这将造成劳动力市场出现巨大的缺口，而仅靠移民和劳动力参与率的变化无法填补这一缺口。罗兰贝格咨询公司的数据显示，约45%的德国制造业企业已经面临合格人才短缺的问题，超过85%的企业已经开始感受到劳动力短缺带来的运营影响——平均而言，职位空缺长达四个月之久。.

整个欧盟面临着更为严峻的问题：到2050年，德国的劳动年龄人口将减少24%，罗马尼亚减少25%，波兰减少25%，匈牙利减少17%。中国也面临着同样的问题——受独生子女政策长期影响——到2050年其劳动年龄人口也将下降24%。日本和韩国作为工业机器人领域的先驱，多年来也一直在应对同样的人口结构限制。.

其结果并非机器人可以完全弥补人口下降——其社会影响远比这复杂得多。但这表明，在这些情况下，自动化并非可有可无，而是维持经济运转的结构性必要条件。如今不投资自动化的企业，十年后将无法维持其生产能力——并非因为缺乏资金，而是因为劳动力短缺。.

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技术局限性和对成熟度的客观评估

对这一发展进行严肃的经济分析离不开批判性评估。目前的系统距离大规模取代人类还相差甚远。主要的限制因素包括硬件耐用性、软件成熟度和生态系统基础设施。.

在硬件方面，目前高产量应用中先进机械手的寿命不足一年，这是影响总拥有成本的重要因素。目前电池续航时间为2至8小时，不足以满足多班次运行的需求；行业目标是到2028年将续航时间提升至16小时。作为人形机器人最关键的部件，执行器在实现量产前，成本仍需降低50%至90%。.

软件差距可能更为严重。罗兰贝格估计，软件生态系统的发展比硬件发展滞后三到五年。视觉语言模型（VLM）在受控环境中正变得越来越可靠，但在开放的、非结构化的环境中，现有系统至少在未来五到十年内仍将面临巨大挑战。根本问题在于数据匮乏：与基于数万亿文本字符训练的语言模型不同，几乎没有公开可用的高质量机器人操作任务数据集。真实世界的训练数据收集成本高昂、所有权私有，并且正在成为市场领导者的决定性竞争优势。.

此外，监管方面也存在相当大的不确定性。现有的工业机器人安全标准是为固定式、区域性机器制定的，并不适用于在人类工作环境中动态运行的移动式人形系统。目前缺乏统一的全球标准；美国、欧盟和中国正在推行不同的监管路径。对于欧盟人工智能法案的合规性而言，这意味着法律不确定性风险的增加，尤其是在人工智能引发的物理错误相关的责任问题上。.

围绕人形机器人的投资热潮让一些观察人士想起了Gartner技术成熟度曲线：估值远超当前供应能力，未来几年很可能出现一段幻灭期——这与自动驾驶汽车的情况类似，尽管多年来人们一直承诺自动驾驶，但至今仍无法在没有人类监督的情况下运行。例如，Waymo目前每三辆车就需要一名远程操作员——这说明从演示到真正实现自动驾驶的道路有多么复杂。.

行业颠覆——谁受益，谁受损

对于投资者和企业战略家而言，人工智能浪潮中哪些行业将成为赢家、哪些行业将成为输家至关重要。美国银行预测，仅2026年一年，人形机器人的出货量就将达到9万台，到2030年将增至120万台。2026年，全球人形机器人市场规模为62.4亿美元，预计到2034年将增长至1651.3亿美元，年均增长率高达50.6%。.

初步来看，赢家显而易见：NVIDIA 作为人工智能训练平台的基础设施提供商，专业组件制造商（执行器、传感器、高性能夹爪），拥有早期实施经验的汽车制造商，拥有可扩展试点项目的物流公司，以及拥有专有数据飞轮的科技公司。机器人即服务 (Robot-as-a-Service) 提供商也在为此前自动化程度较低的中小型企业打开新的大门。.

对于传统劳动者而言，情况则更为复杂。美国的学术研究表明，1993年至2014年间，工业机器人化导致男性就业率下降3.7个百分点，非白人就业率下降幅度比女性或白人高出4.5个百分点——这清楚地表明了颠覆性负担分配不均。结构性失业对体力劳动强度大的日常工作岗位的影响尤为严重——而这恰恰是人工智能主要针对的群体。如果没有相应的技能发展和社会政策，机器人化的生产力红利很可能转化为资本所有者的利润，而部分劳动力却因此遭受结构性失业。.

另一方面，世界经济论坛预测，到2025年，自动化虽然将取代8500万个工作岗位，但同时也会创造9700万个新的就业机会——尽管失去的岗位和新增岗位之间存在显著的技能差距。社会面临的挑战与其说是就业岗位的总体平衡，不如说是颠覆性变革和新就业岗位创造在空间、时间和技能方面的分布问题。.

欧洲在雄心壮志与结构性弱点之间摇摆不定

具身人工智能对欧洲经济，尤其是德国经济，构成了一项特殊的战略挑战。尽管德国在机器人自动化密度方面领先欧盟，但其国内人形机器人初创企业生态系统按国际标准衡量却十分薄弱。整个欧洲、中东和非洲地区仅有22家初创OEM厂商，融资总额为8亿美元，预计到2025年产量约为100台。相比之下，中国仅对TARS Robotics公司就进行了5.13亿美元的种子轮投资，其融资规模就超过了整个欧洲一年的融资规模。.

2025年10月，欧盟委员会发布了“应用人工智能战略”，旨在降低欧洲对人工智能技术的依赖，并构建自身能力。计划中的人工智能超级工厂原则上为德国提供了机遇。然而，德国信息技术协会（Bitkom）警告称，美国和中国正在规划规模更大的基础设施项目——投资额达5000亿欧元甚至更多——如果没有大量的私人投资，欧洲将难以与之竞争。.

欧洲面临的特殊风险在于其对两方面的依赖：对中国硬件的依赖和对美国人工智能软件的依赖。这种双重依赖唯有通过战略性地投资国内数据和培训基础设施，以及扶持专业硬件供应商才能克服。机械工程、汽车工业和电气工程——这些都是德国的核心优势——非常适合作为机器人原始设备制造商（OEM）的数据合作伙伴，从而为知识循环做出贡献。.

近期投资逻辑

综上所述，一幅清晰的经济图景逐渐显现：具身人工智能和部署优先型机器人技术并非投机性趋势，而是由人口结构变化和成本平衡驱动的、根植于结构性基础的经济转型。这项技术尚未成熟——硬件差距真实存在，软件依赖性显著，监管方面的不确定性也相当大。但转型方向不可逆转，因为其他替代方案——持续的劳动力短缺、生产力停滞、国际竞争劣势——在经济上都比承担转型风险更为糟糕。.

2023年至2025年间，风险投资对人形机器人领域的投资额超过70亿美元。截至2026年5月中旬，仅中国就已通过176笔交易投资了56亿美元。工业机器人整体市场预计将从2025年的227亿美元增长到2035年的576.7亿美元，年均增长率达9.77%。据国际机器人联合会（IFR）统计，已安装工业机器人的市场价值已达到165亿美元的历史新高。.

战略建议并非盲目投资于所有机器人技术热潮。相反，应客观地监测发展动态，尽早启动试点项目，将数据视为竞争优势，并构建必要的组织能力，以高效整合物理人工智能系统。像宝马这样如今投资于实地试验的公司，未来将拥有难以匹敌的数据优势。因此，先部署后应用并非仅仅是中国的产业战略——对于一项学习曲线远比最复杂的模拟更为陡峭的技术而言，这才是经济上合理的策略。.

工业界和政界的领导者们现在必须扪心自问的问题不再是人形机器人是否会到来。它们已经到来。问题在于，谁来设计它们，谁来管理它们。.