人形機器人產業鏈現狀

目前人形機器人產業正站在 “從技術驗證走向規模化量產” 的歷史轉折點。2025 年，中國商用人形機器人市場規模達到 82.39 億元，佔全球市場份額的 50% 左右。其中，工業場景貢獻了 60% 以上的需求，家庭服務場景佔比逐步提升至 25%。人形機器人國外主要玩家特斯拉，國內主要是宇樹、智元、優必選、樂聚等。

特斯拉$特斯拉(TSLA.US) 

特斯拉最新產品是 Optimus Gen 3（擎天柱第三代），是面向量產的通用人形機器人，最先用於特斯拉工廠裝配/物流等工業場景，再拓展至商業服務。量產前主要有審廠—定點（供應商選定和訂單鎖定）—設計凍結—發佈—爬坡的過程。

2025 年初至今，特斯拉進行多輪審廠，最新一次是 12 月初，有 7 家中國上市公司通過特斯拉 OptimusGen-3 審廠，涵蓋執行器、靈巧手、關節模組、觸覺傳感器及液壓系統等核心模塊，分別是藍思科技$藍思科技(06613.HK) 、三花智控$三花智控(02050.HK) 、拓普集團$拓普集團(601689.SH) 、長盈精密$長盈精密(300115.SZ) 、卧龍電驅$臥龍電驅(600580.SH) 、五洲新春$五洲新春(603667.SH) 、恆立液壓$恆立液壓(601100.SH) 。

產品發佈大概率在 26 年一季度，產能目標是 2025 年試產幾百台（因為手部部件容易磨損，比原計劃的 5000 台少很多），2026 年全球合計產能 10 萬台，2030 年衝擊 100 萬台。長期目標是千萬台級。

特斯拉 Gen3 是量產規模最大，節點最前的機器人產品，所以在機器人方向，確定進入特斯拉產業鏈的相關標的是優先考慮的方向之一。

Figure 機器人

2025 年 5 月，第三代機器人 Figure 03 正式推出。2025 年 9 月 16 日，Figure AI 宣佈完成 C 輪融資，籌集資金超過 10 億美元，其中 60% 用來擴建 BotQ 產線（讓產能提升到每年 1.2 萬台），30% 研發 Helix VLA 大模型（機器人的 “大腦”），10% 用來測試家庭場景的使用效果。產能目標是 2025 年產能 1.2 萬台，2026 年向寶馬、UPS 交付 500 台 Figure 03，發佈 Figure 04，把續航提升到 8 小時，2029 年累計產能規劃 10 萬台，其中 60% 用於工業場景。

優必選$優必選(09880.HK) 

11 月，優必選首批數百台全尺寸工業人形機器人 Walker S2 正式開啓量產交付，分批投入產業一線應用，包括汽車製造、智能製造、智慧物流、具身智能數據中心等重點領域。公司計劃投入逾 30 億港元併購及擴產，進一步綁定汽車、物流、口岸等場景，目標 2026 年工業人形機器人年產能翻番，並探索海外哨兵與公共服務市場。

2025 年，優必選工業人形機器人產能超過 1000 台，交付超 500 台；預計到 2026 年，工業人形機器人年產能將達萬台規模。優必選正和汽車工廠開展實訓，不過更多是車廠為了提前佈局，陪着機器人廠商一起跑通數據，距離大規模替代人力還有很長的路要走。

智元機器人

2025 年 12 月 8 日，第 5000 台通用具身機器人正式量產下線，成為國內首個突破 5000 台量產規模的企業。不過裏面接近 4 成（大概 1800 多台）是 “靈犀” 系列。是給高校和科研機構用的教具或者開發套件。説白了，目前的出貨主力，還是賣給同行或者學校去做研究的。公司預計 2026 年出貨量翻番至 4000 台，重點拓展新能源電池、半導體封測等精密製造場景，並啓動赴港上市準備工作。

宇樹科技

南京智能工廠投產後日產能達 300 台，2025 年訂單金額近 12 億元，全年出貨量突破萬台。其產品已進入 20 多個國家的警局、工廠和家庭，全球市佔率超 60%。從營收結構上看，2024 年四足機器人佔比為 65%（其中 80% 用於研究、教育和消費領域，20% 用於工業領域），人形機器人佔比為 30%。自 2020 年起連續五年實現盈利，2024 年營收約 4 億元、淨利潤 7000 萬元。

樂聚機器人

2025 年預計交付量達 1500-2000 台，全年訂單金額約 5 億元。其蘇州吳江產線於 2024 年底投產，設計產能年產 200 台，2025 年處於爬坡階段。

目前發展痛點

1、機器人 “大腦”，即具身智能機器人大模型泛化能力有限，導致當前應用場景受限。目前具身智能大模型快速迭代，但仍面臨數據集不夠、思考跟不上運動、缺乏生態等主要痛點，從效果上看，人形機器人在單一任務的泛化能力方面取得較好進展，但是多任務、跨任務的泛化能力仍然相對較弱，影響人形機器人落地應用場景表現。人形機器人需要在真實物理環境中進行大量交互操作的數據來訓練其決策和行動能力，物理世界操作數據的短缺限制了人形機器人的發展。

具身智能延伸出了物理 AI 的概念，物理 AI 是 AI 的前沿分支，核心是讓自主機器（如機器人、自動駕駛汽車）理解並遵循物理規律，將數據驅動與物理法則（重力、摩擦、流體力學等）融合，實現感知、推理、決策與實體動作的閉環，解決傳統 AI “物理盲” 問題，完成具身化的物理世界交互與任務執行。目前英偉達在物理 AI 方面走在世界前列。

2、機器人結構設計仍需優化，零部件可靠性、電池續航等問題亟待解決。大多數人形機器人續航能力集中在 2 小時-5 小時，難以滿足家庭服務、工業協作等場景的持續作業需求，仍有待進一步提升。

總之 2025 年的人形機器人，身體已經跑得飛快，但腦子還在努力追趕身體的發育速度。商業化上，大家都在努力找場景、拿訂單，但真正大規模替代人類工人的那一天，顯然還沒到。