股票机构账户开户要多少钱:散户买股票怎么买-人形机器人“吸金”潮起：资本押注未来 量产之问待解
来源：tianshengyoupei
网站：天盛优配
日期：2025-07-27 22:30:54
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“虽然说不应该在一个赛道很热时投资，但现在不投机器人就再也赶不上了 ，今年必须投上几家公司。”今年年初 ，一位资深投资人曾这样向财联社记者直言不讳 。
正如其所言，近期 ，国内人形机器人赛道迎来史无前例的“吸金 ”热潮 ，头部厂商屡获巨额资本注入，上市公司也争相入局 ，行业热度甚至超越了上半年的新品发布“狂欢 ” 。
“市场非常大 ，订单非常多，目前我们在手的订单已经有4个多亿。”数字华夏公共关系总监吴为此前告诉财联社记者 。但另一边，智平方副总裁莫磊博士也向财联社记者坦言 ，“我们也要认识到 ，当前具身机器人处于商业化的早期 。 ”
在资本蜂拥而至的兴奋与产业化落地的冷静之间，人形机器人行业或许正经历着一场前所未有的“冰火两重天 ”式博弈。
百亿资本涌入
今年以来 ，人形机器人赛道无疑是资本市场上最耀眼的那颗星 。仅仅是过去的一周内 ，多家人形机器人企业的大额融资消息接踵而至，头部公司估值水涨船高 。
财联社记者从国内协作机器人龙头越疆（02432.HK）方面获悉 ，公司在日前完成了定向增发 ，募资总额达10.37亿港元，净募资10.22亿港元。越疆方面告诉记者 ，这笔巨额资金将专项用于智能机器人研发创新 、寻求机器人价值链投资以及深化全球化布局。据了解 ，越疆已在今年6月实现了人形机器人Atom的批量交付 ，并推出了全球首个融合“机械臂+人形机器人+六足机器狗”的具身智能平台 。越疆方面告诉财联社记者 ，目前其人形机器人已获得了超出预期的市场关注和全球交付速度 。
众擎机器人亦在7月21日表示 ，公司在近期连续完成了Pre-A++轮以及A1轮融资，融资金额近10亿元人民币。此轮融资阵容豪华，Pre-A++轮由小鹏汽车发起设立的星航资本投资 ，A1轮则由京东领投 ，宁德时代旗下溥泉资本 、银泰集团、华控基金 、达晨财智旗下国晨基金 、黄浦江资本等知名机构共同参投 。更重要的是，中东资本、国香资本 、弘晖基金等早期投资方也积极选择了连续增资 ，展现出对众擎机器人长期发展的坚定信心 。众擎方面向财联社记者透露 ，这笔资金将助推公司在量产交付 、产品矩阵拓展、具身智能应用落地等方面实现强劲发展。
资本的狂热远不止于此 。逐际动力、云深处 、帕西尼.....多家知名人形机器人企业在7月官宣了最新融资消息，据IT桔子数据 ，截至目前 ，今年国内人形机器人领域共发生99起投融资事件，已经远超过了去年全年的67起 。
资本蜂拥而至 ，到底什么样的机器人厂商更获机构看好？
半山创投董事长戴福全告诉财联社记者 ，在投资人形机器人整机时，他们更看重团队的软件控制能力 ，即在机器人大脑（具身智能）和小脑（运动控制）上的掌控力 ，并更看好应用于特定场景的垂直类模型；其次是硬件成本控制能力。他认为，中短期更看好类人形模式，比如人形上肢加其他的非足式底盘设计 ，在特定商业场景的使用 。他预计 ，这种机器人在未来三五年就会有一些细分市场的龙头跑出来，可以期待未来在不同场景产生多个百亿级市值企业 。
此外 ，除了VC/PE的积极押注 ，各界传统上市公司也展现出对人形机器人赛道的浓厚兴趣，纷纷跨界或深化布局。
主营电机方向的兆威机电（003021.SZ）近日拟筹划发行H股 ，并明确表示将持续聚焦于灵巧手产品及其关键部件 ，进一步融入人形机器人产业链；新能源车厂赛力斯（601127.SH）也已悄然布局机器人赛道，申请注册了ROBOREX商标 ，同时在公开平台上发布了与具身智能 、人形机器人相关的招聘信息；主营智能包装装备的东方精工(002611.SZ)日前发布公告表示 ，公司已与乐聚机器人签订战略合作协议，共同聚焦具身智能机器人发展 。
政策、技术与万亿美元级市场“引爆 ”风口
人形机器人领域之所以能在短短数月内成为资本竞逐的“新宠 ” ，背后是政策 、技术和市场前景的强劲推动 。
首先是政策的支持。TrendForce集邦咨询分析师乔安然告诉财联社记者 ，政策的密集出台是人形机器人赛道爆发的重要驱动力。工信部等部门此前发布《人形机器人创新发展指导意见》，明确提出到2027年形成国际竞争力的产业生态 。地方政府也积极响应，相继发布激励政策 ，设立百亿级产业基金 ，推动人形机器人应用场景落地 。
例如，北京市发改委发布的《北京具身智能科技创新与产业培育行动计划（2025-2027年）》中 ，明确提出到2027年要培育具身智能机器人产业链上下游核心企业不少于50家 ，形成量产产品不少于50款，在三大场景实现不少于100项规模化应用 ，量产总规模率先突破万台 ，培育千亿级产业集群。
其次是AI技术突破带来的“想象空间” 。 戴福全告诉财联社记者，AI突破临界点带来的认知能力跃升 ，显著提升了机器人自主决策能力 ，是促使上市公司争相入场的重要因素 。智平方副总裁莫磊博士也向财联社记者表示，这次技术变革的核心是物理世界大模型技术 ，也就是具身大模型技术 ，大模型技术的发展是最核心的要素。
最后是万亿美元级市场的巨大诱惑 。行业研究机构普遍预测，未来人形机器人市场规模将达到万亿美元级别 。摩根士丹利更是大胆推测到2050年全球人形机器人市场规模将突破5万亿美元，并预测中国可能会有3.023亿个人形机器人投入使用。其中 ，To B场景被视为人形机器人核心落地领域 ，在制造业 、服务业、物流仓储等场景，需求缺口显著 。这种对未来巨大市场的憧憬 ，成为吸引海量资本涌入的根本动力 。
目前 ，标志性的大额采购订单已经频现，近日 ，智元机器人和宇树科技成功中标中国移动（600941.SH）旗下公司“人形双足机器人代工服务采购项目” ，总金额达1.24亿元。
万创投行研究院院长段志强向财联社记者坦言，投资机构关注人形机器人 ，一部分是出于追逐热点 、提升行业影响力的考量 ，另一部分则是的的确确看好其未来的发展，希望选取能够更好地实现商业化应用的项目 。这种既有“短线热点 ”考量 ，又有“长线价值 ”追求的资本心态 ，共同促成了当前人形机器人赛道的“狂热” 。
量产“卡点 ”与场景“博弈 ”仍待解
然而，在这片资本的沸腾和市场的高预期背后，人形机器人行业离真正的商业化落地 ，似乎仍有一段距离。量产能力 ，正成为决定人形机器人能否真正走入现实的终极考验。
“做一个Demo很简单，但要做量产却非常困难 。”吴为表示 。一位人形机器人企业人士向财联社记者直言 ，如果只是偏硬件本体的交付 ，相对容易；但如果是具有具身大模型 、软硬一体的交付，则非常困难 ，这对整个行业都是一个很大的挑战。
他强调 ，真正具有大脑、具身大模型的机器人，交付几百台在行业来说都是很大的事了 。吴为此前也透露 ，“量产不是简单复制 ，目前我们大多数产线依然依赖研发人员手工完成 。虽然一些小批量的生产不会有太大问题，但一旦进入大规模生产 ，就会遇到很多困难 ”。
财联社记者了解到 ，目前大多人形机器人企业所说的“实现量产 ”往往是百台级别，“实现千台交付”已成为多家人形机器人企业公开的目标 。
除了生产工艺的挑战，关键零部件的产能瓶颈也日益凸显 。众擎机器人相关负责人告诉记者 ，行星滚柱丝杠等关键零部件的生产工艺复杂 、技术门槛高 ，且具备规模化生产能力的供应商数量有限，导致产能爬坡速度难以跟上市场需求增速。TrendForce集邦咨询分析师乔安然也指出 ，当前整机制造成本仍然较高 ，是制约产业发展的重要因素 。
值得一提的是，随着近日特斯拉CEO埃隆·马斯克在财报会议上表示 ，今年年底将推出人形机器人 Optimus第3版原型机 ，预估2026年开始量产Optimus，目标5年内年生产100万台 。或将为行业的大规模量产带来新的风向标。
此外 ，财联社记者注意到 ，不同企业间对人形机器人未来可能落地的场景有着不同的看法，行业仍处于一场激烈的“路线之争 ” 。
以特斯拉 、优必选（09880.HK）为代表的厂商 ，明确表示产品目标工业场景 。优必选今年以来已在多家车厂完成了其工业人形机器人的实训；智平方副总裁莫磊博士也表示 ，公司的节奏是先从半结构化场景切入，逐步拓展到非结构化场景，例如工业服务 ，目前已与头部车企、半导体企业以及生物科技达成了合作。
然而 ，也有厂商认为C端的交互场景才是人形机器人“打开的正确方式 ”。深圳一家人形机器人企业市场负责人向财联社记者坦言，“工业制造领域切入非常难 。进工厂要先考虑能否真正实现功能 ，比如能不能把螺丝打进去 ，精度要求非常高 。相比之下，交互的机器人容错程度更高 ，说错话大不了被批评 ，但工厂不能容忍错误。”
但是就目前产业的进程而言，人形机器人落地到交互场景仍是任重道远 。
万创投行研究院院长段志强将人形机器人应用场景分为“与人接触类 ”和“与人非接触类 ” 。他向财联社记者表示 ，当前最成熟的“与人接触类”应用实际上是展示 ，例如宇树机器人在春晚上的表演，更多是为了吸引眼球而非实际商业价值；而更具想象空间的“功能型”人形机器人 ，例如照看失能人士或老人 ，虽然是未来的重要方向，但目前在技术 、场景应用 、成本和经济性方面都尚未达到大规模投放的条件。乔安然亦表示，C端家用场景要求功能多元 ，对机器人数据处理和自主交互能力要求较高 ，需要政策、法规、技术等多方面共同努力，商业化落地仍任重道远 。
尽管挑战重重 ，但摩根士丹利在最新报告中对中国人形机器人产业抱有极高预期 ，认为2025年下半年人形机器人将在中国“被广泛采用 ”，中国有望在该赛道持续扩大领先优势 ，与美国等其他国家的差距将逐步拉开 。摩根士丹利分析师指出 ，“下游应用 ”将是今年剩余时间机器人行业的主要关注点，推动实际应用 ，从真实工作场景中收集数据 ，有助于形成研发和应用的良性循环。
（文章来源：财联社）
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