中国的机器人泡沫即将破裂吗？机器人领域的“死亡谷”：中国激进的人形机器人计划

不是工厂，而是数据：这才是中国机器人创业公司真正赚钱的方式。

泡沫警告：西方现在必须从中国的机器人战略中学到什么

数十亿美元的投资、淘金热潮，以及突然出现的泡沫警告：中国的人形机器人产业正处于一个关键的转折点。尽管初创企业正以惊人的速度筹集资金，几乎每周都会推出新的原型产品，但工厂的实际测试却揭示了一个残酷的现实：这项技术尚未成熟，无法实现完全自主的大规模生产。该行业目前正经历着令人恐惧的“死亡谷”——在这个关键阶段，研发资金枯竭，而真正的市场收入似乎仍然遥遥无期。为了生存，最精明的中国制造商正在进行战略的彻底变革。他们不再等待工厂人工智能的完美实现，而是通过全新的商业模式来创造急需的现金流：他们将机器人出租用于各种活动，建造巨型中心来收集宝贵的训练数据，并在高风险行业中占据利润丰厚但技术难度较低的细分市场。这种务实的生存策略不仅确保了单个公司的生存，而且还可能使中国获得西方几乎无法超越的结构性数据和市场优势。.

单靠科技是不够的——那些不赚钱的人终将死亡。

在淘金热心态和监管失望之间

中国的人形机器人产业正处于一种既繁荣又分裂的状态。一方面，资本涌入的速度即使以中国标准来看也非同寻常：仅2024年，该行业就通过89轮融资筹集了约480亿元人民币（约合67亿美元）。另一方面，2025年11月，中国最高经济规划机构——国家发展和改革委员会（发改委）公开警告称存在泡沫——这对于一个通常扮演战略产业推动者角色的机构来说实属罕见。发言人李超​​简洁地概括了问题所在：超过150家公司正在生产人形机器人，其中超过一半是新成立的创业公司或来自其他行业的、缺乏机器人领域经验的新企业。.

结果是，市场上充斥着技术几乎完全相同的原型机，它们能在灯光完美的演示中折叠衬衫、挥手致意，但在实际生产环境中，最多40分钟后就需要人工干预。尽管工业和信息化部设定了雄心勃勃的目标——到2025年实现量产，到2030年实现工厂完全自主运行——但“十五”规划却将人形机器人的真正商业化设想在规划期末期才能实现。政治愿景与商业现实之间的差距，正是该行业目前面临的真正考验。.

这种情况可以被描述为“死亡谷”：技术成熟与经济可行性之间的关键阶段，企业仅靠研发资金已无法生存，但市场收入又不足以支撑其发展。对于中国的人形机器人初创企业而言，这个“死亡谷”有着非常具体的体现：预计到2026年，市场规模将达到约104.7亿元人民币（约合14亿美元）——这听起来很惊人，但却要被150多家竞争对手瓜分。因此，成功的企业已经开始进行战略范式转变：不再等待完美的机器人问世，而是利用现有资源创造即时现金流。.

从舞台到固定运营资产——娱乐业成为主要现金流引擎

最显而易见的过渡方案是娱乐产业，但要从短期吸引眼球转变为可持续的商业模式，需要企业家思维的重大转变。在初期阶段，人形机器人主要作为贸易展览会、盛会和开幕式上的一次性表演而受到追捧——新鲜感很快消退，成本效益比也始终不尽如人意。决定性的转变源于产品化：机器人不再被视为技术演示工具，而是可长期整合到现有商业结构中的可管理资产。.

这些数据令人印象深刻地展现了这一转变。中国机器人租赁市场规模在短短一年内从约1.4亿元人民币增长到超过10亿元人民币，实现了12个月的十倍增长。像AgiBot这样的公司推出了专门的租赁平台：AgiBot运营的“青天租”是一项覆盖全国的服务，目前已在50个城市投入运营，连接了1000多台机器人和600多家服务提供商。优利机器人和AgiBot表示，他们的机器人租赁服务已预订一空，用于企业活动、婚礼和贸易展览，日租金从基本型机器狗的200元人民币到复杂的人形机器人的1万元人民币不等。此外，中国首个开放式机器人租赁平台BOTSHARE的推出，构建了一个类似市场平台的基础设施，进一步扩大了这一模式的规模。.

然而，这种方法的真正经济优势远不止于直接的租赁收入。首先，与工业生产相比，娱乐行业对技术可靠性的要求要低得多：在盛大晚会上偶尔出错的机器人或许还能博得观众一笑；但在汽车装配线上，同样的错误却会降低效率和质量。其次，短期租赁（通常为一到三天）能够产生大量真实环境下的使用数据，这对于控制算法的进一步开发至关重要。第三，该模式的运作逻辑与基础设施投资类似：与其将资金投入到仓库里积灰的机器人上，不如在实际目标应用仍在开发的同时，从简单的用例中获得收益。从活动机器人到将机器人永久集成到主题公园、博物馆和展览馆中，并拥有自己的IP节目，标志着该模式进入了下一个成熟阶段：不再是临时预订，而是签订多年合同，并按门票收入分成或支付固定租金，从而创造投资者所需的稳定现金流。.

数据作为一种战略资源——“物理人工智能”生态系统的发展

任何关注全球人工智能竞赛的人都知道其基本原则：谁掌握了最多、最高质量的训练数据，谁就能赢得人工智能发展的下一阶段。在语言模型领域，互联网就是关键所在。而在物理人工智能领域——即控制现实世界中真实物体的人工智能——则是来自远程操控机器人的高质量运动和交互数据。正是基于这种认识，中国催生了一个全新的产业：建设国家资助的数据采集中心，并将其打造为具有商业可行性的基础设施。.

这项战略的规模令人瞩目。中国已建成超过40个专业的机器人训练中心，配备VR头显和外骨骼的训练员引导人形机器人完成日常任务，并将每一个动作记录下来作为训练数据。其中规模最大的中心位于北京石景山区，由中国与乐举机器人合作建设，占地超过1万平方米，设有16种不同的训练场景。位于四川自贡的中心设计占地6000平方米，满负荷运转后预计每天可产生1.5万个数据集，每年可产生300万条高质量数据。从北京到上海、郑州和自贡，各大城市都在竞相争取建设此类基础设施，就像当年各城市争相引进半导体工厂一样。.

该模式的盈利逻辑是多方面的。首先，机器人制造商直接向这些数据中心销售机器人：仅优必选一家就通过向江西、广西和四川的三个数据中心销售机器人获得了5.66亿元人民币（约合8000万美元）的收入。中国移动的订单总额也达到了1.24亿元人民币（约合1760万美元）。其次，由此产生的数据集成为一种可交易的商品：标准化的“运动语料库”，不仅服务于数据采集公司自身，也为外部人工智能开发商和技术公司提供机器人控制模型的训练基础。因此，商业模式从纯粹的硬件生产转向混合模式，硬件用于生成数据，而数据本身则作为一种可扩展的产品进行销售。.

一个结构性的关键因素是将职业学校和大学整合起来，使其成为合格且经济高效的远程操作员的提供者。在一个青年失业率居高不下的国家——最近城市青年失业率超过18%——这创造了对国家具有社会效益、对企业具有经济优势的就业机会。一个全新的职业应运而生：人工智能机器人训练员，他们集编舞、数据科学家和指导员于一身。训练一个简单的抓取装置需要数万次重复动作；一次数据采集的成本可能超过1000元人民币——这充分凸显了高质量、标准化数据集的价值。那些今天就构建可扩展数据基础设施的人，将获得结构性的竞争优势，这种优势可以持续多年。.

高风险而非高销量——利基市场作为经济桥梁

第三种生存策略旨在解决人形机器人商业模式中的一个根本矛盾：最显而易见的市场——大规模生产线——对当前一代技术而言要求仍然过高，而看似规模较小的市场却更适合当今机器人的能力。汽车生产要求周期时间在几秒以内，且误差率接近于零；目前最先进的技术通常可以实现20到40分钟的连续运行，无需人工干预。然而，对于电网中的高风险巡检而言，首要考虑的是机器人是否比人类更安全，而不是其运行速度是否达到工业级水平。.

这一原则已在中国能源领域得到大规模应用，可为整个行业提供借鉴。中国国有电网运营商国家电网宣布采购8500台人工智能机器人，总预算为68亿元人民币（约合10亿美元）。尤其值得注意的是高压带电作业领域：国家电网斥资25亿元人民币（约合3.7亿美元）采购500台人形机器人，用于替代人工在配电网络和特高压工程等高风险作业中执行任务。这项决策的经济效益显而易见：据国家电网称，每部署一台人工智能机器人，预计每年可节省50万至80万元人民币（约合7万至11万美元）的人工成本，投资回收期约为两到三年。检查效率提高了五倍，错误响应时间减少了 60%，超过 90% 的人员暴露于高风险操作中的风险得以消除。.

这些数据说明了为什么高风险的细分市场比直接瞄准大众市场更具经济吸引力：由于风险降低的价值对客户而言立竿见影，因此客户的支付意愿异常高。采矿、化工厂、核设施和灾害救援都遵循同样的逻辑。由于安全优先于速度，与汽车制造业相比，技术门槛要低得多，利润率也高得多。因此，这种模式的关键在于精准的市场定位：不是与最强大的竞争对手对抗，而是首先开发最容易进入、利润最高的市场。.

在教育领域，中国制造商正奉行一种平行的、经典的“铲子推销”模式：高校、职业院校和科研机构采购人形机器人用于教学和实验室应用。例如，优必选科技已将其Walker系列机器人整合到比亚迪、蔚来和吉利等汽车制造商提供的培训项目中。与工业试点项目相比，教育市场能提供更稳定的现金流，因为教育预算受经济周期的影响较小，且机构买家的采购周期较长。优立科技也推出了专为科研和教育设计的G1人形机器人，售价39900元人民币（约合5500美元）——这清晰地表明，教育市场的规模化战略是其大规模商业模式的基础。.

中德合作平台是一个总部位于中国和德国的平台。

Sino-Cooperation 是一个总部位于中国和德国的平台，旨在促进德国和中国企业之间的交流与合作，特别是通过举办活动、采用数字化形式以及进行在线合作交流，以促进市场准入和建立合作伙伴关系。.

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谁能幸存——对首批赢家的实证调查

这些战略考量背后隐藏着一个问题：哪些公司已经初步且可靠地证明了这些生存策略的有效性？优必选科技目前被视为一个明确的标杆。这家总部位于深圳的公司被誉为中国首家上市的人形机器人公司，其2025年总营收预计为20.01亿元人民币，同比增长53.3%。其中最引人注目的一项数据是：全尺寸具身人工智能人形机器人的营收从2024年的3560万元人民币跃升至2025年的8.21亿元人民币，增幅高达2203.7%。Walker S系列机器人的累计销量达到1079台，同比增长35866%，尽管这一数字反映了其极低的初始销量。毛利率从28.7%提升至37.7%。净亏损下降31.9%，至7.9亿元人民币。.

这些数据既反映了该行业的进步，也揭示了其仍然存在的不足。尽管营收增长显著，优必选科技仍未实现盈利，应收账款增至13.02亿元人民币——部分原因是政府客户付款延迟，这表明订单兑现存在结构性风险。公司正通过垂直整合来应对这一挑战：收购伺服电机制造商浙江丰隆电气29.99%的股份，巩固了与战略供应商的关系，并降低了对供应商的依赖。.

年轻的机器人公司Noetix Robotics很好地诠释了这种投资逻辑：创始人蒋哲远在完成超过3亿元人民币的B轮融资后强调，人形机器人仍需“寻找新的应用场景”，面对日益激烈的竞争，拓展到合适的细分市场至关重要。这并非营销噱头，而是对生存之道的清晰阐述：那些早期占据正确细分市场并积累数据和运营经验的公司，能够建立起难以撼动的结构性优势。优尼特（Unitree）凭借其高性价比的H1和G1机型，面向更广泛的市场，正在迅速扩大市场份额，尤其是在科研和教育领域——这种模式让人想起特斯拉早期的战略：利用低成本、高产量的机型为更高价值的细分市场构建基础设施。.

国家生态系统既是生存的保障，也是一种结构性风险

若不深入分析支撑众多企业生存的国家扶持体系，对中国人形机器人的全面了解便是不完整的。国家扶持体系在多个层面同时发挥作用：一方面，国家通过直接补贴和税收优惠进行推动（迄今为止，地方政府已投入约1200亿元人民币）；另一方面，国家提供免费或大幅补贴的办公和生产用地；此外，国家还通过向政府机构和国家电网等国有企业采购，率先采用新技术；最后，国家通过建立国家标准化体系进行监管。.

国家主导的早期采用机制尤为有效。当政府机构和国有企业采购人形机器人用于博物馆导览、交通监控或工业巡检时，它们实际上承担了在生产环境下进行实际测试的成本——这是西方私营竞争对手无法享受的特权。在中国蓬勃发展的机器人中心，例如深圳的“机器人谷”，数十亿美元正被投入到人工智能模型和机器人硬件的研发中。此外，买家有时还能获得高达10%的购置成本退款，进一步降低了采购门槛。.

这种扶持体系既是该行业的优势，也是其弱点。优势显而易见：中国初创企业可以不断迭代，即使失败也不会立即受到市场惩罚，这显著加快了技术学习曲线。弱点在于市场信号的扭曲：当政府采购和补贴构成大部分需求时，企业开发的产品往往是为了满足政府要求，而非真正的市场需求。国家发改委对泡沫的警告，在很大程度上承认了其扶持体系导致了同质化、缺乏市场需求的产品过剩。此外，政府客户拖欠优必选的款项也表明，即使是政府需求也无法为短期流动性提供可靠的保障。.

中国与世界其他国家——全球竞争中的结构性不对称

对比中西方在人形机器人领域的发展路径，我们发现二者在经济逻辑上存在根本差异，而不仅仅是技术层面。像波士顿动力、Figure AI 和特斯拉 Optimus 这样的美国公司依赖于专有技术、高价吸引早期用户以及其在资本市场的历史地位——这是典型的硅谷模式。而中国公司则采取了一种类似于电动汽车成功产业化的策略：大规模生产、降低成本、政府支持早期市场渗透以及积极实现规模经济。.

中国制造商的决定性结构优势在于其本土化的供应链。传感器、电池、伺服电机和执行器等关键部件几乎完全可以在国内采购，从而最大限度地缩短响应时间并显著降低开发成本。自2022年以来，全球61%的人形机器人概念源自中国——这既体现了中国技术的广度，也反映了其活跃开发者的数量之多。到2025年，中国在全球人形机器人市场的份额将超过全球总装机量的80%，全球收入也将首次突破5亿美元。中国公司优必选（UBTech）在全尺寸人形机器人的收入方面位居全球人形机器人公司之首。.

对欧洲和德国而言，这一评估揭示了一个令人不安的事实：它们在人形机器人基础设施领域建立自身市场地位的窗口正在关闭。梅里克斯研究所（Merics Institute）在其2026年4月发布的关于中国具身人工智能战略的分析报告中指出，中国正以其工业机器人基础为跳板，尽管公开展示令人印象深刻，但其在实际生产场景中的能力仍然局限于试点和示范项目。国际机器人联合会（IFR）也务实地评估认为，人形机器人作为通用工厂助手的广泛应用在短期或中期内难以实现——这凸显了上述战略转变的重要性。.

转型经济学——哪些因素将塑造行业的长期发展

上述三种生存策略的真正价值不仅在于短期现金流的创造，更在于它们对中期竞争力的影响。娱乐和租赁业务能够产生真实的运营数据并提升品牌知名度。数据收集中心则为训练下一代模型创造了战略资源。在高风险行业中开展的利基应用项目能够打造标杆案例，从而助力企业进军更大的市场。这三种策略都遵循一个共同的原则：充分利用现有技术，而非等待未来的技术发展。.

这种务实的做法相比叙事型方法（主要基于投资者故事，并将商业现实推迟到未来）具有切实的经济优势。如今，​​那些能够找到付费客户购买临时解决方案的公司，正在同时积累三种类型的资本：金融资本（现金流和降低资本依赖性）、技术资本（用于人工智能训练的真实运营数据）和机构资本（客户关系、参考项目、市场知识）。而那些主要依赖融资的公司，则缺乏这三种类型的资本。.

国家发改委积极推动的市场整合很可能遵循这样的分界线：拥有稳定收入来源（无论是租赁、数据销售还是利基应用）的公司将在整合压力下生存下来；而那些仅仅依赖示范技术和投资者资金的公司则会在整合浪潮中被收购或破产。这归根结底只是产业成熟过程中众所周知的逻辑，只不过应用于一个仍处于极早期阶段的行业。这一成熟进程的速度——以及市场整合的速度——将在很大程度上取决于领先企业能否迅速将其真实运营数据的质量转化为卓越的人工智能模型，从而将自主性和可靠性提升到工业可行的水平。.

技术知识是必备的，商业头脑才是真正的加分项。

上述中国类人机器人领域的发展并非孤立的行业现象，而是中国技术产业化进程中一个更广泛的模式的体现：早期政府大力扶持，泡沫破灭后则采取务实的市场结构调整。所提出的三种生存策略——娱乐租赁、数据生产和利基应用——并非中央计划的结果，而是创业者针对所有初创行业都面临的相同经济制约因素而做出的适应性应对。.

中国案例之所以格外引人注目，在于国家基础设施与私营部门务实精神的交汇。公共资金资助的数据收集中心、国家主导的早期采购以及对供应商的补贴，构建了一个有利于西方竞争对手的结构性劣势框架。然而，在这个框架内，与其他任何市场一样的基本创业原则最终决定着企业的成败：那些能够及早获得付费客户、系统性地积累数据并与高价值客户建立关系的企业，将为真正的产业突破奠定基础。考虑到所有技术和监管发展，这一突破很可能将在本世纪后半叶到来。届时，那些已经跨越“死亡谷”的企业，很可能将处于一个几乎无法逾越的结构性劣势。.

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当行之有效的策略失效时：数字化转型中组织在双元性方面的适应能力 - 图片来源：Xpert.Digital

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