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③使用下载资源

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更新内容

一、

1月22日，开卷机器人产品公司维他动力（Vita Dynamics）宣布完成种子轮亿元融资 。车企场规其中 ，人形人赛公司创始人兼CEO余轶南是机器地平线的创始团队成员 ，曾担任副总裁及软件平台产品线总裁，道百主导了地平线征程系列（J系列）智能驾驶和智能座舱产品的亿市开发与落地 。此外，模背两位联合创始人宋巍和赵哲伦曾分别任地平线软件平台总架构师和理想汽车智能驾驶产品总监
。后成

值得注意的本仍是
，在余轶南创业之前，挑战人形机器人赛道已经吸引了众多车企和行业人士的开卷关注。例如 ，车企场规华为车BU前首席科学家陈亦伦、人形人赛Momenta前量产研发负责人高继扬等个人也纷纷入局；丰田 、机器北汽 、道百上汽、比亚迪、小鹏、理想等车企也已开启投资或自研相关技术。

对于车企纷纷入局人形机器人赛道 ，北方工业大学汽车产业创新研究中心主任 、教授纪雪洪对《每日经济新闻》记者表示：“近两年来，包括特斯拉在内的不少企业发布的机器人取得了较大突破 。”他指出，特斯拉的智能汽车本身具备感知、决策、执行等能力 ，在此基础上
，结合算法、大算力芯片以及相应的软硬件，机器人的未来发展将拥有更大的可能性。从战略布局来看，车企在机器人领域发力也是可以理解的。

图片来源
：AI生图

车企卷入“具身智能”赛道

公开资料显示，“具身智能”是指将AI融入机器人等物理实体 ，赋予它们像人一样感知、学习和与环境动态交互的能力 
。

当前 ，在车企布局人形机器人的领域中，参与方式主要分为自研和投资两种。其中，“自研派”以特斯拉 、小鹏汽车 、小米 、广汽集团等车企为代表。特斯拉的Optimus人形机器人计划在2025年小规模生产
，并有望在2026年实现大规模量产；小鹏汽车于2024年11月发布了自主研发的AI人形机器人Iron；广汽集团在2024年底发布了第三代具身智能人形机器人GoMate；小米则已在2022年就发布了CyberOne人形机器人，目前已进入在制造产线上分阶段落地阶段 。

“投资派”则以上汽集团和北汽集团为代表。北汽产投在2024年投资了银河通用和帕西尼感知两家机器人公司；上汽集团的布局更为广泛，智元机器人和逐际动力两家公司在2024年三次获得上汽旗下投资机构的投资。此外，比亚迪采取了“两手抓”的策略
，一方面投资机器人企业如智元机器人 ，另一方面加大自研力度。2024年12月 ，比亚迪官方微信公众号发布“比亚迪25届具身智能研究团队专场招聘”信息 ，招聘方向涉及人形机器人 。

图片来源 ：AI生图

截至目前
，车企布局方向大致可分为两类
：一类是将核心聚焦于造车本身 ，希望通过人形机器人提升工厂生产效率 、优化人工成本。例如，广汽集团的GoMate人形机器人，就计划在广汽传祺、埃安等主机厂车间生产线和产业园区率先开展整机示范应用。

另一类车企的理念与特斯拉相似
，将造车的技术积累复用于机器人的研发，旨在打造一个全新的科技产品。这类车企的目标是随着技术的不断升级和成本的降低，让人形机器人从工厂走向家庭 ，成为日常生活中的重要助手。例如 ，特斯拉计划将Optimus人形机器人应用于护理、餐饮、清洁和教育等多个场景 ，推动其从工业工具向家庭服务机器人的转变 。

软硬件多链条复用，应用场景具备优势

车企“造人”看似没有相关性，实际上两者在技术层面高度相通。中科院战略咨询院产业科技创新中心汽车行业特聘研究员鹿文亮指出，由于机器人在技术上与自动驾驶有许多相同之处 ，机器人的研发对推进汽车自动驾驶有较大帮助 。

从软件方面来看 ，车企在自动驾驶领域积累的算法能力，可以很好地迁移到人形机器人开发中 。人形机器人自主处理任务与汽车自动驾驶的本质都是“感知—决策—执行”的过程，两者在模型层面具有显著的互通性。例如
，路径规划 、运动轨迹预测等关键算法 ，可以直接复用智能驾驶领域的成熟技术 。

在硬件构成上
，人形机器人与自动驾驶系统的方案类似 ，主要包括以下几大组成部分 ：首先是感知系统，涵盖摄像头 、麦克风、距离感应器和压力感应器等
，这些传感器技术已经相对成熟；其次是运算系统及其软件 ，用于理解环境、感知任务 、拆解指令以及进行路径规划等；接着是能源供应系统，主要依靠电池供电。

图片来源：AI生图

得益于软硬件层面的高度重合，车企布局人形机器人时，硬件架构无需推倒重来，可以直接共享汽车零部件供应体系 ，包括自动驾驶软件（如自动驾驶算法）、自动驾驶硬件（芯片、传感器 、激光雷达等） 、动力电池等。以特斯拉为例，其人形机器人Optimus在硬件和软件方面大量复用了汽车制造中的技术成果 。

硬件上 ，特斯拉Optimus配备了2.3kWh的电池组 ，类似于特斯拉汽车的动力电池，并搭载8个自动驾驶摄像头 ，与特斯拉Autopilot视觉系统相似；软件方面
，采用特斯拉的FSD超级计算机芯片 ，并复用了多摄像头视频神经网络、神经网络规划和自动标注技术，实现了环境感知
、决策和路径规划等功能 。

而在应用场景方面 ，汽车企业也展现出独特的优势。万联证券在其研究报告中指出，车间工厂是机器人的重要应用场景之一
。车企在人形机器人的制造与应用方面具有天然的先发优势 ，尤其是在总装环节
，目前该环节的自动化率不足30% ，传统工业机器人难以满足复杂的装配需求 。相比之下
，人形机器人凭借其智能决策和高精度操作能力，能够有效提高生产效率，降低废品率，并优化整体能源管理 。此外 ，人形机器人还可以执行高风险任务，提供柔性操作。

百亿规模市场背后
，成本与智能化存挑战

实际上，人形机器人并非一个全新的赛道 。国际上已有波士顿动力、Figure等厂商入局，国内也有优必选 、宇树科技、智元机器人等第一梯队玩家。根据中商产业研究院发布的《全球及中国人形机器人市场前景及投资机会研究报告》 ，预计到2028年，市场规模将增至138亿美元，5年内年均复合增长率达50.29%
。

尽管市场前景广阔且附加值较高 ，但行业仍处于发展初期 ，面临诸多严峻挑战。目前 ，人形机器人的应用主要集中在高校研发定制、车企战略协议试用以及工业测试和科研场景中
。在纪雪洪看来 ，人形机器人发展面临两大核心挑战，一是如何实现类似人类的感知能力
、二是高昂的成本问题仍未得到有效解决 。

从成本角度来看，人形机器人的定价普遍较高。例如
，特斯拉的Optimus人形机器人预计售价在2万至3万美元之间（约合人民币14万至21万元） ，马斯克表示未来其成本有望降至1万美元 。而Figure的人形机器人Figure 02通过技术升级和AI深度融合 ，提升了实用性和智能化水平 ，但其具体成本尚未明确 。

值得注意的是
，随着人工智能算法和芯片技术的快速迭代
，人形机器人有望通过结合大语言模型 ，显著提升自然语言交互和自动化决策能力，从而加速其商业化进程。据安信证券研报显示 ，特斯拉正是通过结合FSD自动驾驶系统的算法模型和大语言模型，构建了其人形机器人的算法系统，目前智能驾驶与人形机器人在算法上的相似度已达到约60%。

但是 ，部分业内人士对于机器人的产业发展也有担忧。深度科技研究院院长张孝荣认为，人形机器人市场前景很好
，但是产业尚处于萌芽期
 ，市场需求存在较大不确定性，越来越多的企业加入布局，存在泡沫化的风险。

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