报告由上海财经大学数字经济研究院发布，聚焦 2025 年人形机器人产业生态发展，从生态特征、技术产业链、产品企业、产业经济、场景应用五大维度，系统梳理行业进展与核心趋势，为产业发展提供全景参考。
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- 规模化量产落地：2025 年成为量产元年，优必选、宇树科技等头部企业建成规模产线，实现千台级交付，商业价值进入验证关键期。
- 全产业链能力成型：核心模块与基础支撑系统全面进步，电机、传感器、操作系统等环节突破明显，部分企业转向 “平台 + 生态” 开放模式。
- 具身智能水平升级：从基础运动展示迈向 “初步可⽤”，场景感知、运动协调与交互能力提升，应用从表演比赛拓展至工业、商业等多元领域。
- 大模型深度赋能：“大脑 – 小脑 – 肢体” 分工协同明确，多模态大模型、强化学习推动感知 – 决策 – 行动 – 反馈深度融合，智能化水平快速提升。
- 群体智能起步：从单体智能向多机协作、异构机器人无干预协作突破，但自主行动与多任务能力仍有限。
- 成本价格双降：硬件路线收敛、供应链成熟叠加中国制造优势，核心零部件国产化推动成本下探，消费级产品进入十万元以下区间。
- 协同与标准化推进：企业横向协同、供应链协作加强，行业积极推动硬件接口、通信协议等标准化，探索全球技术协作网络。
- 政策战略地位提升：中国将具身智能列为未来产业，“十五五” 规划明确其增长极定位，北京、上海等地出台专项支持政策。
- 市场需求倍速增长：2025 年全球采购总额中中国占比约三分之一（40-60 亿元），具身智能整体市场规模超人形机器人单一赛道。
- 资本热度攀升：企业上市进程加快，融资事件超百起，单笔融资额达 10 亿元级，资本市场与产业形成正向循环。
- 技术体系：感知 – 决策 – 行动 – 反馈闭环
- 感知模块：通过摄像头、激光雷达等多传感设备，实现对象识别、场景理解，获取多维环境信息。
- 决策模块：从人工编程、专用算法演进为大模型驱动，可根据环境与任务变化实时调整决策。
- 行动模块：负责导航、物体操作与交互，通过精准动作执行完成目标任务。
- 反馈模块：依托大模型处理交互数据，优化感知、决策与行动策略，形成闭环优化。
- 产业链生态布局
- 上游核心零部件：电机与减速器（中大力德、绿的谐波）、传感器与感知模组（奥比中光、汉威科技）、伺服电机（汇川技术）、灵巧手（宇树科技、智元机器人）等国产化突破，性能持续提升。
- 中游整机与集成：涵盖本体设计、电机集成、运动控制、仿真验证等，企业聚焦模块化、轻量化与智能化，推出全尺寸、多场景适配产品。
- 下游场景应用：覆盖工业制造、物流配送、公共服务、家庭服务等，形成 “硬件 + 软件 + 服务 + 运营” 解决方案。
- 关键支撑系统
- 大小脑系统：“大脑” 负责感知规划，“小脑” 主导运动控制，银河通用、智元机器人等推出专用架构，实现协同分工。
- 芯片与算力：瑞芯微、兆易创新等提供主控、协处理器方案，支撑多任务并行处理与毫秒级响应。
- 软件与仿真：腾讯 Tairos、华为 CloudRobo 等平台覆盖数据采集、模型训练、仿真评测全链路，缩短研发周期。
- 产品体系分类
- 人形机器人：覆盖全尺寸、轻量化、轮式等类型，适配科研、工业、服务等场景，代表产品有宇树 H 系列、星动 STAR1、优必选 Walker S2 等。
- 其他具身智能产品：包括四足机器人（云深处）、仓储物流机器人（极智嘉）、商用服务机器人（擎朗智能）等，形成多元产品矩阵。
- 头部企业进展
- 宇树科技：消费级与行业级双线布局，H 系列定位工业、G 系列面向消费，核心零部件自主研发，专利储备丰富。
- 优必选：全栈技术自主，Walker S 系列进入汽车工厂实训，覆盖装配、质检等精细作业，专利数量全球领先。
- 智元机器人：“一体三智” 架构，远征 A2 适配多场景，搭载多模态大模型，支持端到端动作生成。
- 星动纪元：清华大学孵化，STAR1 搭配自研灵巧手，ERA-42 模型提升作业成功率，家务机器人 “HIVA 海娃” 聚焦家庭场景。
- 核心驱动因素
- 政策端：国家顶层规划引领，地方精准落地，北京、上海等地明确技术攻关、场景开放等支持措施。
- 需求端：工业升级催生柔性生产、高危工序替代需求，消费升级带动居家、康养等个性化需求，形成双轮驱动。
- 供给端：VLA 模型等技术突破破解核心瓶颈，政策赋能加速成果产业化，筑牢发展基础。
- 产业核心特征
- 高资本密集：重资产投入与持续研发开支构筑高准入壁垒，支撑技术迭代与规模化落地。
- 边际成本递减：量产规模提升推动核心部件成本大幅下降，预计 2035 年 BOM 成本降幅达 60%-70%。
- 数据 – 算法 – 硬件三⻆⻜轮：硬件为基础、数据为燃料、算法为引擎，三者协同推动产业升级。
- 社会影响
- 补充劳动力缺口，替代高强度、高危人力作业；提升制造业、物流等领域效率，推动生产模式智能化转型；丰富民生服务场景，改善生活质量。
- 工业制造：在汽车制造等领域实现装配、分拣、质检等作业，错配率大幅降低，多机协作提升物流输送效率。
- 商业服务：餐饮、零售、酒店等场景小规模商用，完成点单、配送、盘点等全流程闭环，部署效率高、覆盖范围广。
- 家庭服务：聚焦健康管理、家务助手、情感陪伴，模块化设计支持功能扩展，精准操作与智能交互能力提升。
- 特殊场景：医疗康养领域提供康复服务，应急救援场景完成火情探测、物资运送，农业场景实现变量施肥、高效采摘，发挥独特价值。
- 硬件层面：电池容量、运动灵活性与稳定性仍需提升；智能层面：复杂场景理解、决策泛化能力不足，高质量数据获取困难，“大脑” 智能水平待突破；应用层面：跨场景知识迁移与真实环境感知行动能力欠缺。
