近期，金沙江創投管理人朱嘯虎對人形機器人的商業化提出尖銳質疑，根本性地懷疑通用人形機器人的「商業拐點」是否到來。
這如同"當頭一棒"，在業內外引發了對具身智慧發展方向的重新思考，觀點褒貶不一。
以下幾個問題亟需業界的回答：
在開始今天的盤點之前，我們希望先分享一些觀點和背景：
1）
具身智慧，並不侷限於人形機器人。
根據形態、功能和應用場景大致分為：人形、四足、機械臂、仿生機器人等等。而朱嘯虎則只針對其中最具有「社媒傳播力」和「影響心智」的人形機器人提出了質疑。
2）
如果只把目光聚焦於人形機器人的硬體平臺，顯然有些侷限。
因為人形機器人正大幅度轉向 AI 驅動的進化，具身智慧內部的基礎模型研究演變分化為「快思維 + 慢思維」架構，儼然成為了趨勢。而 LLM 的快速迭代更是眾所周知的，預訓練的潛力遠未耗盡，業界對於實現 AGI 的雄心並未放棄，甚至更加增強了。
因此，除了硬體層面，AI 同樣是一個至關重要的影響因素。
3）
視野望向國外，是另一番景象。
英偉達創始人兼 CEO 黃仁勳（Jensen Huang）在 2025 GTC AI 大會上官宣：Isaac GR00T N1 機器人基礎模型正式釋出，通用機器人的「大航海時代」已經到來。
谷歌 DeepMind 則推出了基於 Gemini 2.0 打造的 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 兩款 AI 模型，開始準備進入新一代實用機器人戰場。
今天，「十字路口」找出國內外 10 傢俱身智慧領域的代表性公司，來看一看投資人和創業者們大量湧入的藍海行業，是否已進入瓶頸期？
宇樹機器人（Unitree）
2025 年春晚上，一段由宇樹 Unitree H1 人形機器人上演的《秧 Bot》再度為宇樹機器人在全網掙到了一大波流量。宇樹展示了全球首次「大規模全 AI 驅動的人形機器人叢集表演」。
可以說在很大程度上，宇樹讓人形機器的概念走進了千家萬戶。
除了國內社媒，宇樹科技人形機器人在外國社媒上的表現更是深得人心，這些矚目更多的來自於宇樹的具身智慧硬體技術的發展過於迅速。
比如前段時間，宇樹釋出 Unitree Dex5 靈巧手，單手具有 20 個自由度，能夠實現平滑的反驅動性，配備 94 個高度敏感的觸點。
儘管宇樹在技術上取得顯著成就，但商業化仍面臨挑戰。
產品側來看，宇樹人形機器人的主要客戶為高校和科研機構，工業和家庭場景的實用性尚未完全驗證。
如何提升 AI 能力、最佳化量產和拓展應用場景，推動機器人技術從實驗室走向日常生活仍然是宇樹亟需解決的問題。
面對對人形機器人是否能真正地走進千家萬戶的問題，「杭州六小龍」之一的宇樹科技創始人兼執行長王興興，也直白地表示：「不是最近兩三年能實現的。」
眾擎機器人（EngineAI）
除了宇樹人形機器人，成立於 2023 年 10 月的眾擎機器人（Engine AI）的發展迭代速度也一樣驚人，一段致敬《功夫》的「斧頭幫」舞蹈影片更是在國內外爆火。
EngineAI 的發展速度更是令各界觀察者感到震驚。
2024 年 7 月才剛剛釋出首款機器人 SA01，短短 3 個月後即釋出人形機器人 SE01—— 首款全尺寸人形機器人，適用於研究和工業場景。至於售價，SE01 大概位於 2-3 萬美元量級。
短短三個月從入門級 SA01 躍升至全功能 SE01，EngineAI 的研發效率和產品迭代速度令人矚目，這背後離不開創始人趙佟陽的經驗積累。
凡事總有但是，具身智慧高昂的成本難以讓 EngineAI 的人形機器人們從容地進入工廠場景，技術成熟度與商業化需求之間仍存在差距。
對於穩定性和長期投資回報率，EngineAI 可能還需要更多的實用案例來證明。
優必選機器人（UBTech Robotics）
優必選機器人（UBTech Robotics）的一組人形機器人在國內一家極氪汽車工廠內進行協作工作的影片，在國內外吸引了大量關注。
這段影片中所展示的優必選人形機器人 Walker S1 在不同角色之間進行多工處理的能力以及適應動態環境的能力，令一眾圍觀網友深有感觸，甚至被稱為「這標誌著世界上首次在多個場景和任務中進行多個人形機器人協作。」
優必選正試圖透過大模型技術加速人形機器人的落地，尤其在智慧製造和自動化物流領域。
優必選憑藉其技術積累和工業化進展，儼然成為了具身智慧領域的重要玩家，但商業化之路任重道遠。
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首先，優必選尚未實現大規模量產帶來的成本下降效應。以 Walker S1 為例，其定價仍為 2 位數量級，即便其在工業領域表現初具影響力，但是對於預算有限的中小企業或家庭使用者來說，這種定價缺乏吸引力。價格與市場需求之間的平衡點尚未確定。
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其次，優必選人形機器人目前仍聚焦於工業和教育、科研領域，這也就代表著在未來相當長的一段時間跨度內，其商業化邏輯可能停留在「技術展示」而非「市場驅動」的階段。
傅利葉機器人（Fourier Intelligence ）
作為上海頭部人形機器人企業，傅利葉機器人無疑是資本故事裡的寵兒。
今年年初，傅利葉完成一筆總額近 8 億元人民幣的 E 輪融資。
多家知名機構參與進來，包括浦東創投和中東石油巨頭沙特阿美（Saudi Aramco）旗下風險投資部門的重要基金 Prosperity7 等等。
2023 年 12 月，傅利葉機器人正式推出了他們的 GR 系列的最初人形機器人 ——GR-1。在當時，甚至被譽為全球首款量產通用人形機器人。
一年不到，GR-2 的推出，再度吸引行業矚目。 它能夠以人類無法做到的姿勢起身並進行力量訓練的，科幻感的畫面更是給予眾人無限的幻想。
來源：X @WevolverApp
傅利葉從康復機器人起家，後逐步擴充套件至通用人形機器人 GR 系列的研發。
雖然康復機器人業務的表現堪稱良好，但是傅利葉仍將業務重心放在了人形機器人領域。 GR 系列人形機器人則瞄準工業和家庭應用的商業化潛力，
他們計劃透過量產降低成本，並與英偉達等企業深化 AI 技術合作。
但是，量產不易，國內「內卷」環境下的競爭更是不易。
面對國內大 50 款人形機器人競爭對手，傅利葉在技術穩定性、市場定位和成本控制上的突破難度仍就不低。
傅利葉創始人、CEO 顧捷（Alex）也曾對媒體表示：「未來隨著從視覺語言再到動作的升級，2025 年全行業有望達 1000 臺以上，但具體目標是多少還很難預測。」
這很生動地展現了人形機器人領域內的困境：
魔法原子（MagicLab）
作為人形機器人領域的新秀，魔法原子（MagicLab）僅僅成立 1 年多，就已獲得令人高看一眼的成績單。
去年，魔法原子的人形機器人組隊進場實訓，多機器人協作實際應用的影片出圈了。
這些人形機器人被部署到實際生產線，執行諸如產品檢查、物料運輸、精密組裝、條形碼掃描和庫存管理等任務。
3 月 26 日，魔法原子正式舉辦新品釋出會，並首次釋出端到端的「原子永珍大模型」。 此外，作為進軍商業化場景的願景，魔法原子宣佈啟動「千景共創計劃」，將圍繞人形機器人的應用落地，與 1000 家合作伙伴攜手共創 1000 個實際應用場景。
魔法原子總裁吳長征還透露了公司的人形機器人量產計劃：「預計年內將有 400 臺人形機器人陸續投入工業和商業場景。」
不過，既然原子永珍大模型已經迎來了首次釋出，這反而從側面證明了人形機器人本身所「看」到的資料明顯不足，尚且剛剛處於一個初步的初始階段。
畢竟，目前的人形機器人廠商仍大量停留在「虛擬場景」的資料採集與訓練上。
既然如此，人形機器人所依賴的即時資料輸入顯然還無法完全滿足日常需求。
特斯拉 （Optimus）
作為馬斯克在 2022 年特斯拉 AI Day 上揭露原型機的特斯拉擎天柱（Optimus）人形機器人，憑藉滿滿的科幻感，一直受到了行業內外的關注。
作為最為出圈的 Case，Optimus 人形機器人在特斯拉 「We, Robot」釋出會上的表現一直被人津津樂道。
當天從多個媒體、X 上的評測人賬號所露出來的資訊來看，Optimus 不僅能調酒、跳舞，還能與人聊天互動，甚至現場指揮觀眾為當天生日的嘉賓唱生日歌，語氣自然、邏輯流暢，表現堪稱驚豔。
然而，事實轉瞬間就被揭曉：「現場展示的 Optimus 並非自主 AI 驅動，而是由真人透過類似 VR 眼鏡的裝置遠端操控。」
次日，投資者回饋給了特斯拉一份答卷：股價暴跌 8%，創下近兩個月最大單日跌幅。投資者的失望情緒由此可見，這既是對 Optimus 幾年來的發展的不滿意，也是對人形機器人「宣傳大於實質」的反對。
早在去年年末的特斯拉 2024 年度股東大會上，馬斯克就早已多次放出豪言：「特斯拉每年可以製造 1 億個 Optimus 機器人，每個成本在 1 萬到 2 萬美元之間，能夠完成從保姆到工廠工作的各種任務，這將導致類人形器人數量超過人類。」
本月月初，馬斯克展示了一段 Optimus 的新影片，展現了其在步態和擺臂動作上的進步。他進一步透露計劃在今年部署一支 「Optimus 機器人軍團」，預計到 2025 年產量將達到 10,000 到 12,000 臺。
很明顯，隨著人形機器人的熱度在傳媒界裡慢慢地從狂熱轉向冷靜，人形機器人的雄心也開始縮水。
一個很生動的例子，X 網友 @niccruzpatane 則做了個 2024 年 2 月和 2025 年 4 月特斯拉 Optimus 行走對比的集合本。
如果單從行走步態來看，有網友表示：「很難看出有什麼區別。」
1X
1X 是一家來自挪威的科技企業，專研家居機器人，將家居場景作為其人形機器人的主要使用方式。它的代表產品是 NEO Gamma.
對於具身智慧初創企業來說，人形機器人的第一現實泛化場景幾乎必定是工廠。這一選擇不僅源於實際需求，也反映了技術和市場的現實邏輯。
工廠環境通常具有高度結構化的特點，任務明確且重複性強，例如裝配線上的零件搬運、裝置維護或精密加工。
單從場景複雜性來看，工廠與家庭這兩個應用場景之間的距離還是太過遙遠了。
1X 作為具身智慧明星企業之一，就是因為其將家庭作為最首要的應用場景。
作為宣傳語，「Safe，Intelligence Humonids」詮釋了 1X 對具身智慧的思考。
3 萬美元的價格，進入 10 萬家庭是 1X 對市場的回應。在其官方宣傳中，這款機器人在家庭使用場景中，憑藉人形運動系統、深度視覺模型、自研 LLM、情感化設計，可以做到諸如吸塵、洗衣、聊天、播放音樂等全屋智慧任務。
但是從實際演示場景和背後技術以及傢俱場景所需要的超高安全性需求來看，1X 恐怕離「通用人形機器人」還有些距離。
例如，儘管 Neo Gamma 已進入小規模家庭測試，1X 仍未克服大量家居場景下的瓶頸：
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續航：4 個小時的續航都難以滿足。
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成本：3 萬美元的價格。
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安全性：Wi-Fi 訊號不穩定就極有可能出現「癱瘓」風險，而這在家居場景下顯然是不可接受的。
1X 表示，Neo Ggamma 已經走出實驗室，在數百個家庭中經歷測試。但該公司仍然表示：「Neo Gamma 距離商業規模生產和部署的距離仍是不可知的。」
波士頓動力（Atlas）
「老牌機器人大廠」波士頓動力用了十年，給 Atlas 全面升級 —— 從液壓驅動，到全電動驅動，衝上具身智慧領域的熱搜。
前段時間，波士頓動力再度傳來新進展，這回他們與 RAI Institute 共研，透過動作捕捉套裝開發強化學習策略。
具身智慧與 AI 的軟硬體協同，強化學習演算法與動作捕捉技術的深度融合令 Atlas 展現了令人驚歎的表現：它能在不平坦的地形上快速調整步伐，從失誤中迅速恢復平衡，甚至完成複雜的舞蹈動作如旋轉和翻滾。
雖然波士頓動力的願景是：「讓 Atlas 能夠做任何事情，交付具有實際價值的人形機器人。」
然而，不得不提的是，Atlas 目前最為「出圈」的應用場景，仍然被侷限於工廠應用場景 —— 汽車製造中的零件排序，一個常見的物流任務。
今年，Atlas 將從現代工廠展開測試，隨後透過不斷的迭代，積累訓練資料，不斷完善功能。可見的是在相當一段長的時間跨度內，波士頓動力 Atlas 的商業化落地，仍存在巨大的困難。
即便機器人能夠輕鬆部署在工廠內部，但這也只是它的「舒適區」而已。
相比於 Neo Gamma，Atlas 暫時未見進入更為複雜的家居環境的嘗試。
Figure
作為具身智慧領域的明日之星，成立於 2022 年的 Figure 的每一次動作，都引起全世界範圍內的行業內部人士的關注。
Figure 專注於開發人工智慧驅動的通用人形機器人，用技術創新解決勞動力短缺。
團隊背景極其深厚，匯聚了波士頓動力（Boston Dynamics）、特斯拉（Tesla）、谷歌（Google）、Agility Robotics 等知名企業的機器人和 AI 專家。其首款原型產品「Figure 01」於 2022 年亮相，定位於物流和倉儲等泛工廠任務。
Figure 從最一開始，就把目光放在多模態 AI 大模型與具身硬體的結合上。2023 年 3 月 1 日獲 OpenAI 投資後，兩週內便利用 OpenAI 的多模態能力，讓「Figure 01」機器人實現技術性突破。在當時，Figure 01 甚至被一眾媒體稱為「開啟機器人技術新紀元」。
與前述的人形機器人相似，Figure 也正侷限於寶馬工廠內的任務。
今年 2 月份，Figure 突然宣佈終止與 OpenAI 合作，並表示已構造完成自己的通用具身智慧模型Helix。這是一個通用的視覺 – 語言 – 動作（VLA）模型，它整合了感知、語言理解與學習控制能力。
Figure 的創立者 @Brett Adcock 發推文，稱：「Figure 正在將機器人引入家庭，由於 Helix AI 的發展速度超出預期，今年（2025）即開始進行 Alpha 測試」。
但也正如 Figure 的 X 簡介一樣：「Figure 是一家人工智慧機器人公司，正在打造全球首個商業可行的自主人形機器人。」
Figure 人形機器人未來走向真正成熟可行的商業化之路，還很長。
雖然有了 Helix 的加持，Figure 人形機器人展現了出色的物件泛化能力：「處理數千種從未在訓練中出現過的物品」，但不可否認的是這種泛化能力尚未具備進入家居環境的能力，仍暫時無法開啟商業化落地的大門。
Clone
除了從最一開始就將人形機器人的部署邏輯「歸納」到商業領域內幾家初創企業，2021 年成立於波蘭的 Clone 機器人公司絕對算是個清流。
因為，Clone 的仿生機器人產品極具科幻色彩，專注於利用先進的肌肉骨骼技術，打造接近人類解剖結構的機器人，從一出場就被稱為「世界上第一個雙足肌肉骨骼機器人」。
Clone 最近的前沿理論上的動作不少：
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採用水作為介質，透過液壓驅動系統為其機器人提供動力。
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革命性的人造肌肉技術 ——Myofiber
2025 年 2 月，Clone 釋出了全球首款雙足肌肉骨骼機器人 Protoclone V1，擁有超過 1000 塊 Myofiber 肌肉、200 多個自由度和 500 多個感測器。 但其目前仍需懸掛支援以保持穩定。
但這些技術亮點更多停留在視覺層面，要真正實現商業化，Clone 還需解決一系列更實際、更核心的問題。光靠「驚悚」的外表和「數百個自由度」的技術細節，並不足以支援完整的商業邏輯。
例如：超過千塊的 Myofiber 肌肉，數百個自由度的背後是高額的成本，任務複雜度較低的泛工廠環境都尚未實際執行任務。
對於科幻場景內的機器人，天然具有社媒傳播力，但是需要將概念轉化為市場認可的真實的商業產品。
實現人形機器人通用性，對於 Clone 來說，還是過於遙遠了。
人形機器人仍為「明日之花」
人形機器人領域的市場化共識呈現出一種詭異的集中現象，即行業幾乎都在高喊「All in 人形機器人」。
透過對行業發展趨勢的梳理，這種異常統一的聲音背後，實際上反映出整個行業的迷茫與不確定性。
從相對寬容的工廠環境邁向複雜真實的家庭環境，這種跨越難度如同天塹。
目前，各大廠商仍未能明確回答幾個核心問題：
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人形機器人為何必須是「人形」？
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是否各種專業場景都非「人形」不可？
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人形機器人的興起，是否更多的是出於迎合被天然拉高的傳播效果，而非實際需求？
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借鑑 AI 大模型（LLM）的迭代經驗，如果人形機器人無法實現「實際場景部署 → 訓練 → 資料積累 → 最佳化迭代」的閉環邏輯，商業化落地是否比現在的 AI 大模型落地更為遙遙無期？
歸納起來，造成上述困境的主要原因在以下幾個方面：
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環境差異：工廠環境可控，而家庭環境複雜多變。
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任務複雜度差異：工業場景的任務單一穩定，而家庭生活任務則千變萬化，目前機器人泛化能力嚴重不足。
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安全性要求差異：工廠環境容錯率高，家庭環境則更加敏感，容錯空間小。
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成本與回報的差異：工業環境的部署成本較低，可規模化應用，而家庭環境部署成本高昂且回報不明確。
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技術瓶頸差異：現有技術足以滿足工業需求，但遠遠無法滿足家庭複雜場景的需求。
正如黃仁勳所強調的：「人形機器人領域快速發展並不意味著通用型機器人短期內即可實現普及。」
宇樹科技負責人也表示：「真正的通用機器人落地仍需長期探索與攻堅。」
當大眾對人形機器人的各種炫技表演逐漸產生審美疲勞時，人形機器人的下一步發展若仍停留在諸如「翻跟斗、撿球、搬運重物」等任務層面，而未能深入解決普通大眾真實的日常需求，那麼，未來的人形機器人領域內很可能會不斷上演「資本撤退」的故事。