新火種
2025-05-23 
多家車企跨界人形機器人賽道不務正業還是追逐風口？
【CNMO科技】2025年，人形機器人從科幻電影中的虛構形象，真切地走進了現實生活。在蛇年春晚的舞臺上，一群身著花棉襖的機器人歡快地扭起“秧歌”，讓更多人開始關注人形機器人這一領域。
如今，眾多行業巨頭紛紛投身其中，圍繞人形機器人展開的激烈競賽已然拉開帷幕。英偉達更是早已敏銳捕捉到這一新興賽道的巨大潛力，欲將人形機器人領域打造成公司市值增長的下一個萬億級突破點。
與此同時，手機廠商們不再滿足于在智能手機市場的激烈競爭，憑借在智能交互與硬件制造方面積累的優勢，紛紛將目光投向機器人新賽道。車企們也不甘落后，紛紛將人形機器人設為“下一站”。 此外，在AWE 2025上，海爾智家、追覓科技、石頭科技等多個家電企業也帶來了機器人產品。
對此，CNMO推出“人形機器人'新事重重'”專題報道，本文將和大家討論的是“車企加碼人形機器人”。
隨著電動化競爭進入白熱化階段，價格戰與技術內卷不斷壓縮車企的利潤空間。在此背景下，車企們開始尋找新的增長點，人形機器人領域似乎成為了新的目標。
角逐人形機器人賽道
目前，全球已有多家車企跨界入局人形機器人賽道，如小鵬、特斯拉、蔚來、小米、奔馳、奧迪等。
特斯拉無疑是進展最快的車企之一。2022年10月，特斯拉人形機器人擎天柱（Optimus）原型機首次正式亮相，它重73公斤、高1.72米。特斯拉展示了人形機器人在汽車工廠搬運、澆水植物、移動金屬棒等場景的視頻。馬斯克當時表示，公司目標是盡快制造出有用的仿人機器人，最終將生產數百萬臺Optimus，并且預計成本將遠低于汽車。
馬斯克甚至認為大眾對Optimus的需求會超過汽車，未來機器人的數量可能是人類數量的一半，長期來看，特斯拉未來的價值可能會來自于Optimus。今年3月21日，馬斯克在社交平臺發視頻稱，擎天柱今年將進入試生產階段，特斯拉計劃生產5000臺擎天柱機器人，已訂購1萬至1.2萬臺組件，目標2026年達5萬臺。
小米也在較早的時候就布局了人形機器人賽道。2022年，小米推出首款全尺寸人形仿生機器人CyberOne，也叫“鐵蛋”。鐵蛋身高177CM、體重52KG，由小米機器人實驗室全棧自研完成，小米官方將其稱為“更像人的機器人”。當時小米SU7仍處于早期研發階段，但小米對人形機器人賽道的看好可見一斑。雷軍也表示未來會加大在人形機器人上的關注。
其他國內車企也不甘落后。去年底，小鵬汽車發布全新一代人形機器人“Iron艾倫”。該機器人以仿人結構設計為特點，身高達到了1.78米，體重70公斤，并配備了62個主動自由度，使其動作更加靈活自然。奇瑞汽車則聯手一家AI公司共同研發了人形機器人Mornine，其一大亮點是能夠準確地理解人類語言交互意圖，并將其轉化為具體的行動策略和語言輸出。
去年11月，長安汽車表示，公司未來五年內計劃投入超500億，布局海陸空立體交通方案和人形機器人領域，2026年前推出長安飛行汽車產品，2027年前發布人形機器人產品。比亞迪在人形機器人領域的布局也早有跡可循，2023年8月，比亞迪入股了智元機器人，成為其股東之一，認繳出資額為191.497萬，持股比例達到3.76%。
跨界的底氣在哪？
從以上動作可以看出，車企對于“人形機器人”這一賽道的布局速度之快令人矚目，但這一舉動似乎偏離了汽車制造的主業，究竟是跟風炒作還是真有前景？CNMO認為，跟風的可能性不大，車企造車本就投入巨大，若僅為跟風而分出大量精力，顯然得不償失。每個車企都會根據自身能力在市場上展開競爭，既然投入如此巨大，肯定是看好這個賽道前景，并且對自身發展有益。事實上，汽車和人形機器人具有“關聯性”。
特斯拉在自動駕駛領域的領先技術成果，為人形機器人Optimus的研發提供了有力助力。Optimus能夠依靠類似的智能決策算法，在復雜環境中自主判斷并執行任務。例如，在展示中它可以憑借自身的平衡能力在覆蓋著護根物的山丘斜坡上穩健行走，不需要依賴視覺系統，這背后離不開特斯拉自動駕駛技術中對姿態控制、平衡調節等算法的積累與遷移應用。
此外，車企入局人形機器人領域可以實現技術同源，將車端算法復用到人形機器人上。龐大且成熟的供應鏈優勢，將使企業快速獲取制造人形機器人所需的零部件如芯片，大幅降低采購成本和周期。人形機器人可以廣泛應用于智慧工廠，這已經部分成為現實，提升生產效率和質量，減少人工成本。
總之，車企布局人形機器人賽道，并非簡單的跨界試水，而是一場基于技術同源性與產業鏈協同的戰略轉型。通過復用自動駕駛技術與汽車供應鏈資源，車企將得以快速切入這個萬億級市場，并構建由智能汽車、人形機器人組成的生態網絡。當然，這一成功與否，將取決于車企能否突破成本與技術瓶頸。
技術為王
在2024理想AI Talk上，理想汽車CEO李想回應是否會做人形機器人時表示，概率上肯定是100%，但節奏不是現在。他認為，如果連L4級自動駕駛汽車都解決不了，更難以解決更復雜的人形機器人問題。因為車是個無接觸機器人，而且道路是標準化的，包括道路上的提示和參與者都是標準化的，并且每個人都受交通規則的訓練，這已經是最簡單的機器人場景了，如果車都沒法實現，其他人工智能機器人的發展也會非常有限。李想的言論表明，車企造人形機器人是在造車的基礎上，若連車都做不好，人形機器人更是無從談起。
人形機器人的制造成本居高不下，也是其大規模普及的一大障礙。馬斯克表示，人形機器人的成本至少要控制在2萬至3萬美元之間才能實現量產，這意味著人形機器人的降本之路還有一段路要走。對于大部分還在持續虧損的新造車企業來說，這將構成較大的資金負擔。
同時，在何小鵬看來，大模型數據的積累，會成為人形機器人產業的一個門檻，其中涉及的研發投入和研發強度要遠高于汽車產業。“人形機器人的數據門檻遠高于汽車，兩者都面臨數據來源的挑戰，汽車通過駕駛員日常行駛能自然產生海量數據，但人形機器人內部并沒有人。”
對于汽車企業來說，如果研發能力強，自動駕駛技術做得好，溢出一些技術做人形機器人，這是可行的。但如果自己的自動駕駛汽車還沒做好就直接研發人形機器人，大概率不會成功。
寫在最后
總之，人形機器人賽道充滿機遇與挑戰，車企們能否在這片新藍海中乘風破浪，讓我們拭目以待。
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