TechWeb 文/卞海川

近期有报道称，理想汽车正在研发首款人形机器人，内部代号“Nexus”，并规划双轮与双足两种机器人形态。事实上，这一动向并非个例，从特斯拉的Optimus，到小鹏的IRON，再到现代、丰田、宝马以及国内多家车企的相关布局，人形机器人正在成为汽车产业新的战略和竞争焦点。

车企集体转向人形机器人，压力与趋势下的选择

回顾过去十年汽车产业的发展路径，我们可以发现一个清晰的演进逻辑，那就是汽车正从机械产品逐渐转变为高度依赖软件与人工智能的智能终端，尤其是随着当自动驾驶、大模型以及AI计算能力不断提升，越来越多企业开始意识到，汽车并非人工智能的终点，仅是阶段性的载体。而具身智能，尤其是人形机器人，才是AI进入真实物理世界的重要下一站。

那么问题来了，为何偏偏是车企扎堆人形机器人呢？

首先从技术角度看，智能汽车与人形机器人之间存在高度共通的底层逻辑。

众所周知，自动驾驶系统需要通过摄像头、雷达等传感器感知环境，再通过算法进行决策规划，最后控制车辆完成加速、转向等动作。相比之下，人形机器人同样需要视觉、触觉等多模态感知系统，通过AI模型进行判断，并驱动电机与执行机构完成动作。

更重要的是，汽车行业本身正处于竞争高度激烈的阶段，最典型的表现就是新能源汽车在全球范围内快速普及，但行业利润率却在持续被压缩，特别是对许多新势力车企而言，单纯依靠汽车业务很难形成稳定的长期增长曲线。正是在这样的背景下，寻找新的技术方向和产业空间，成为不少车企的必然选择。

此外，大模型时代的到来也让机器人产业进入新的阶段。过去几十年里，机器人更多依赖预先编程来执行固定任务，而随着人工智能的发展，机器人开始具备一定的学习与决策能力，这使得其应用边界大为扩展，此时，对于那些已经在AI领域持续投入的车企而言，人形机器人无疑成为一种能够承载AI能力的重要终端。

技术、供应链与场景，车企“造人”的天然优势

在人形机器人赛道上，车企子所以敢于扎堆入局，很大程度上是因为它们在多个维度上拥有天然优势，尤其是与传统机器人创业公司相比，汽车企业不仅拥有雄厚的制造能力，也掌握着成熟的供应链体系和丰富的应用场景。

以制造与供应链能力为例，众所周知，汽车工业是现代工业体系中最复杂、最成熟的产业之一从电机、电池到传感器、减速器，汽车产业已经形成了完整且高度协同的供应链网络。而这些组件恰恰也是人形机器人的核心构成部分。对此，业内人士普遍认为，智能汽车与机器人之间超过一半的产业链环节可以共享，包括计算平台、感知硬件、电池系统以及通信技术等。

因此，当车企进入机器人领域时，往往可以迅速整合既有资源，在核心零部件采购、整机制造和成本控制方面形成明显优势。这一点对于仍处于早期阶段的机器人产业来说尤为重要。事实是，当前不少机器人企业仍停留在小批量制造阶段，而车企一旦推动规模化生产，其成本下降速度可能会远超预期。

又如在应用场景方面，人形机器人产业一直面临一个关键问题，即真正有价值的应用场景并不多。例如许多机器人产品在展会上表现惊艳，但一旦进入真实环境，往往会遇到各种复杂问题。相比之下，汽车工厂却为机器人提供了天然的训练和试验场。比如生产线上的搬运、分拣、装配和质检等环节，大量存在重复性高、劳动强度大的任务，非常适合机器人参与。

基于此，一些车企的人形机器人已经开始在工厂中进行试运行，从零部件搬运到生产巡检，机器人逐渐承担起部分简单任务，并在实际工作中不断积累数据和经验。这种“边应用边迭代”的模式，有助于机器人技术快速成熟。

此外，车企在AI算法和数据方面的积累同样不可忽视。智能汽车每天都在采集大量真实世界的数据，这些数据不仅可用于自动驾驶算法训练，还能帮助机器人理解复杂环境。

挑战犹存，商业化及应用场景亟待落地和拓展

尽管车企入局为机器人产业注入了新的动力，同时具备一定的天然优势。但从整体来看，人形机器人仍然处于产业发展的早期阶段，要真正实现规模化应用，还需要跨越多重技术与商业门槛。

其中最突出的挑战来自人形机器人技术本身。人形机器人要想像人类一样灵活地完成各种任务，需要在运动控制、感知系统和智能算法等方面实现高度协同。例如，机器人的“灵巧手”需要兼顾灵活度和耐用性，但当前触觉传感器良率较低，成本居高不下；在行走稳定性方面，人形机器人在真实环境中的跌倒概率仍然较高，复杂地形和动态障碍物都会带来额外挑战。与此同时，机器人在执行复杂任务时需要同时处理视觉识别、动作控制和力反馈等多种信息，而现有AI算法在实时协同方面仍存在不足。

其次是成本问题。目前一台人形机器人的成本仍处于较高水平，远高于传统工业机械臂。所以惟有成本大幅下降、生产规模提升，人形机器人才能在商业上具备竞争力，但这一过程仍需要时间。

更为重要的是应用场景的拓展。虽然人形机器人理论上能够进入家庭、商业和公共服务等多个领域，但在当前技术条件下，工业场景仍被普遍认为是最有可能率先实现规模化落地的领域。毕竟生产线环境相对可控，任务标准化程度较高，更适合机器人参与。相比之下，家庭环境复杂多变，对机器人的安全性和智能水平要求更高，真正普及尚需更长时间。

尽管挑战犹存，但鉴于人工智能逐渐渗透到现实世界，汽车、机器人与AI之间的边界正在不断模糊，未来的科技公司，很可能既生产交通工具，也生产智能机器人，甚至构建覆盖家庭、工业和城市的完整AI生态。所以对于车企来说，谁能够率先实现机器人在真实场景中的规模化应用，谁就可能在下一轮技术革命中占据更有利的位置。

此外，根据摩根士丹利等机构的预测，到2050年，人形机器人市场规模可能达到5万亿美元，部署量将达到10亿台级别。这意味着，未来人形机器人的拥有量可能与今天的智能手机或汽车相当。而面对这样一个万亿级的蓝海，拥有深厚制造积淀和AI算法储备的车企入局也自在情理之中。