工作即软件：为什么人形机器人如今正成为经济中最难获取的货币
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发布日期：2025年11月30日 / 更新日期：2025年11月30日 – 作者：Konrad Wolfenstein
工作即软件：为什么人形机器人如今正成为经济中最难获取的“货币”——图片来源：Xpert.Digital
新作品的剖析：对美国机器人领域人形机器人先锋技术的经济评估
制造业变革：谁将赢得自动化竞赛——专业型企业还是全能型企业？
全球经济正不可避免地走向人口结构临界点，这将使现有的工业价值创造规律失效。随着发达国家劳动年龄人口的萎缩和供应链日益动荡，人形机器人正从未来愿景转变为迫切的经济需求。我们目前见证的不仅是技术进步，更是一个全新资产类别的诞生：劳动力正在软件化，变得可扩展且摆脱了生物限制。
但通往自动化未来的道路并非铁板一块。对美国六家领先企业——从特斯拉激进的垂直整合到Figure AI专注于纯粹智能——的深入分析揭示了它们对制造业未来六种截然不同的押注。硬件正不可避免地走向商品化，面临价格大幅下跌，而数据正成为物理世界的“新石油”。问题不再是机器人是否会到来，而是哪家企业的商业模式能够率先突破资本支出（CapEx）和运营效率（OpEx）之间的关键门槛。
以下分析剖析了美国“人形机器人先锋”的战略。它揭示了特斯拉为何致力于制造比小型汽车更便宜的机器人，敏捷机器人公司为何刻意省略头部，以及放弃液压系统为何对波士顿动力公司的生存至关重要。究竟是务实的专业型机器人主导市场，还是富有远见的通才型机器人主导市场？欢迎来到新工作时代。
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为什么硬件正在变成一种商品（大规模生产的产品），而数据却成了物理世界的新石油？
全球经济正逼近人口结构临界点，这将不可逆转地改变工业价值创造的基础。随着工业化国家人口老龄化，重复性、危险性或体力劳动强度大的岗位劳动力迅速减少，劳动力成本和供应链波动性日益加剧。在这种宏观经济真空下，人形机器人的愿景已从科幻幻想转变为严峻的经济现实。我们目前不仅见证了技术的突破，也见证了一种全新资产类别的出现：劳动力即软件。然而，对美国六大领先企业的分析表明，市场并非铁板一块，而是六家企业对制造业未来发展方向的截然不同的押注。问题不再是机器人是否会到来，而是哪家企业的经济模式能够率先突破关键的成本效益阈值。以下分析将深入剖析这些先行者的战略、优势和风险状况。
垂直一体化作为经济护城河
当规模经济遇上神经网络
特斯拉进军人形机器人市场的策略并非传统意义上的机器人公司，而是以一家恰好生产机器人的大规模制造商的身份。Optimus（第二代及未来几代）背后的经济战略完全基于垂直整合和通过规模化生产大幅降低成本的原则。竞争对手通常依赖昂贵的采购组件，例如谐波传动装置或专用传感器，而特斯拉则自主研发执行器、电池和推理芯片。这并非技术细节，而是关键的经济杠杆：这是实现单价低于2万美元这一长期目标的唯一途径。如果达到这一价格点，客户的投资回报率（ROI）计算方式将发生根本性改变。即使生产力不高，如果一台成本低于小型汽车的机器人能够替代一个工作班次，那么它也能不到一年就收回成本。
然而，真正的颠覆性变革并非源于硬件，而是源于其激进的软件架构。特斯拉依赖于端到端的神经网络，该网络能够直接将视频数据转化为控制指令，无需任何基于规则的中间启发式算法。这种方法借鉴了汽车完全自动驾驶（FSD）的开发，对数据的需求极其旺盛，但理论上可以无限扩展。当Optimus学习到一项任务后，所有单元都可以通过“空中下载”的方式获得这项功能。然而，量产的延迟——目前仅生产了数百台，而此前承诺的2025年产量将达到数千台——表明原型机与生产流程的稳定性之间存在巨大差距。从经济角度来看，Optimus目前仍然是对未来的一次押注：埃隆·马斯克声称该领域可能占公司价值的80%，与其说是对资产负债表的预测，不如说是试图重新评估特斯拉作为一家人工智能基础设施公司的价值。风险在于“通用”陷阱：一款旨在包揽一切的机器人往往一开始就无法在任何一项功能上做到足够出色，从而无法提供任何具体的经济附加值。尽管如此，特斯拉仍然是唯一一家拥有清晰的大规模量产路径的公司，从长远来看，这可能转化为难以逾越的成本优势（销售成本）。
身体与大型语言模型的共生关系
OpenAI能否像控制语言一样控制身体？
Figure AI 代表了近几十年来缓慢而学术化的机器人发展模式的反面。据报道，Figure 的估值接近 400 亿美元，并拥有微软、英伟达和杰夫·贝佐斯等投资者，体现了“硅谷速度”的理念。Figure 的核心经济假设是，限制因素在于智能，而非机电一体化。通过与 OpenAI 的合作，Figure 致力于将 ChatGPT 的语义理解直接转化为物理动作。这将大幅降低编程和交互的门槛：当工厂工人能够用自然语言向机器人发出指令时，部署成本将大幅下降。
Figure 02 在宝马斯帕坦堡工厂的部署提供了首个确凿的数据。在为期 11 个月的试点项目中，机器人参与了 3 万辆汽车的生产，这有力地证明了其技术可行性。然而，“干预次数”这一指标在经济上更具意义。只要需要频繁的人工干预，机器人就无法替代人工，而只是一种昂贵的工具。宝马工厂报告的效率提升表明，Figure 实现自动化这一关键节点的速度超出了预期。Figure 的战略目标是通过与行业巨头合作来快速渗透市场，以满足其巨额资本需求。风险在于其估值与收入的比值。在投资者失去耐心之前，Figure 必须证明其能够从备受赞誉的试点项目过渡到大规模车队部署。与特斯拉不同，Figure 缺乏自身的制造能力，这使其更容易受到供应链问题的影响，但也使其能够更灵活地应对新的硬件技术。他们购买创新是为了获得速度。
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劳动力通缩：人工智能人形机器人如何改变生产力和工厂规划
内部物流中，利润优先于完美
为什么两条腿就足够了，而不需要头？
凭借其 Digit 型号，Agility Robotics 正在推行一种可以说是目前该领域最务实、最具经济效益的策略。当其他公司梦想着将机器人变成管家或通用工人时，Agility 却专注于一个价值数十亿美元的细分市场：在内部物流中搬运标准化集装箱（周转箱）。早期型号放弃人头或五关节手的设计并非技术上的缺陷，而是为了降低成本和提高机器人的耐用性而做出的深思熟虑的选择。在物流领域，机器人的价值不在于美观或拟人化，而在于“每小时拣货量”和正常运行时间。
Agility 的决定性经济突破在于“机器人即服务”（RaaS）模式的建立。通过与 GXO Logistics 的合作以及在 Spanx 的部署，Agility 成为该集团首家获得可观且不依赖于研发资金的经常性收入的公司。RaaS 模式将客户的风险从资本支出 (CapEx) 转移到运营支出 (OpEx)，从而大幅降低了准入门槛。当 Agility 能够证明其投资回报期 (ROI) 比每小时 30 美元的人工成本短于两年时，物流公司的首席财务官 (CFO) 只需简单计算即可做出决定。Agility 面临的挑战在于如何守住这一市场定位。随着特斯拉或 Figure 等公司的“通用”机器人不断改进，它们有可能取代 Digit 的专业化任务。然而，Agility 认为，在未来五年内，专业化和可靠性（“棕地整合”）将比通用智能的承诺更具盈利潜力。他们专注于解决当下的具体问题，而不是试图解决未来的所有问题。
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从研究实验室到电气商业化
资产负债表上液压技术的痛苦告别
多年来，波士顿动力公司一直是病毒式传播视频和技术卓越的代名词，但也与经济效率低下密切相关。老款液压Atlas卡车堪称工程奇迹，但对于商业应用而言，其成本过高、维护成本过高且噪音过大。2024年4月，波士顿动力公司彻底转型为全电动Atlas卡车，标志着其从一家研究机构最终转变为现代集团旗下的盈利性公司。这一转变在经济上至关重要：与液压系统相比，电动机更便宜、更可靠、更清洁、更易于维护。
融入现代集团为波士顿动力公司带来了一项无可估量的优势：一个有保障的核心客户。现代集团承诺采购“数万台”机器人，这为供应链规划带来了初创公司梦寐以求的保障。新型Atlas机器人拥有360度自由度的关节，能够完成人类无法完成的动作。从经济角度来看，这意味着该机器人可以比人类更高效地利用工作空间——它无需转身，只需旋转躯干即可。这有望显著缩短汽车生产的周期时间。波士顿动力公司面临的挑战是如何将巨大的技术复杂性和高昂的研发成本转化为具有竞争力的市场价格。他们必须证明，其卓越的移动性足以支撑其相对于Apptronik或Agility等更简单系统的更高价格。这是波士顿动力公司进军高端机器人市场的一次尝试。
以人为本的设计和协作安全
安全是最终卖点
Apptronik 将其 Apollo 机器人定位为硬件领域的“iPhone 时刻”：一个标准化的平台，众多合作伙伴可以在其上开发各自的应用程序 (App)。其背后的经济逻辑在于构建平台生态系统。Apptronik 无需自行开发每项软件解决方案，而是提供硬件和操作系统。与梅赛德斯-奔驰合作，实现零部件搬运等低技能任务的自动化，这在德国和匈牙利的高薪行业验证了这一模式的可行性。
与NASA（瓦尔基里机器人）的合作经验是其差异化优势所在，该合作项目高度重视安全性和协作设计。在工厂环境中，“安全成本”往往被低估。如果机器人需要防护笼或复杂的安全屏障，安装成本和空间需求都会增加。Apollo的设计旨在与人类安全协同工作，因此无需对现有生产线进行昂贵的改造即可投入使用。Apptronik的目标是占据“易于使用的全能型机器人”市场。然而，与Figure或特斯拉相比，Apptronik的资金似乎较为有限，因此必须极其高效地运营。他们同时采用直销和租赁模式的策略，展现出降低中型企业市场准入门槛的灵活性。如果Apptronik无法在性能方面建立清晰的独特卖点，则可能面临被价格极其低廉的大规模生产商（特斯拉）和高度智能的AI机器人（Figure）挤压的风险。
触觉智能与通往普遍自主之路
为什么真正的自主只能通过人类之手实现
Sanctuary AI 从机器人技术中最具挑战性的角度——手部——着手解决难题。其他公司专注于移动技术，而 Sanctuary 则认为，人类的经济价值主要体现在其手部的灵巧性上。一个会走路但无法抓握任何东西的机器人，只不过是一个昂贵的信使而已。Phoenix 机器人的双手拥有接近人类的活动范围，并由名为“Carbon”的人工智能系统控制。
Sanctuary 的经济策略独树一帜，专注于将远程操控作为一项桥梁技术。Sanctuary 并不承诺立即实现完全自主，而是利用虚拟现实设备中的人类远程操控机器人，并在这一过程中生成海量的训练数据。这使得每一小时尚未实现自主完成的工作都转化为宝贵的资产（数据）。与全球最大的汽车供应商之一麦格纳的合作，为其提供了海量的数据。从经济角度来看，这是一种“数据引擎”策略。机器人远程工作的时间越长，人工智能学习的速度就越快，自主化的边际成本下降得也越快。如果 Sanctuary 能够解决通用抓取问题，他们将拥有潜在的最大市场，因为他们的机器人可以执行一些运动技能不够完美的机器人（例如 Digit）无法完成的任务（例如，扣上按钮、整理软线）。风险在于盈利前的漫长延迟期：远程操作成本高昂（人机比例为 1:1），而且押注人工智能能够快速学习到足以取代人类的程度是冒险的。
标准化之争
对比这六家厂商，我们可以发现一个根本性的分歧：市场正在分裂为“硬件优先”的大众市场厂商（特斯拉）、“软件优先”的智能厂商（Figure、Sanctuary）以及“实用工具优先”的专业厂商（Agility）。从经济角度来看，我们将见证残酷的整合。硬件不可避免地会受到商品化价格压力的影响——就像智能手机或个人电脑一样。真正的经济价值将转移到软件和集成能力上。
短期内（1-3年），像Agility Robotics这样的务实派公司最有可能产生真正的现金流，因为它们降低了复杂性。中期来看（3-7年），特斯拉可能凭借强大的生产能力和成本优势主导通用硬件市场，将其他公司挤到利基市场或纯软件公司。最大的未知数仍然是人工智能模型的学习速度。如果Figure或Sanctuary在运动技能方面取得像ChatGPT那样的突破，硬件将不再是关键，“机器人大脑”的授权模式将成为未来十年最赚钱的商业模式。对全球经济而言，这意味着我们正处于体力劳动需求下降的开端，这将重新定义生产力指标。
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