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Why China’s humanoid robot industry is winning the early market

Techcrunch

China’s push into humanoid robots is accelerating, with domestic firms shipping more units and iterating faster than U.S. competitors in a still-nascent market.

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為何中國人形機器人產業正贏得早期市場優勢

Techcrunch
大約 3 小時前

AI 生成摘要

中國的人形機器人發展正在加速,國內企業的出貨量超過美國競爭對手,並在這個尚處於起步階段的市場中以更快的速度進行產品迭代。

為什麼中國的人形機器人產業正贏得早期市場 | TechCrunch

中國的人形機器人在該國電視轉播的春節聯歡晚會上以功夫空翻吸引了全球目光,而中國手機製造商榮耀(Honor)也準備在西班牙的 MWC 上展示其首款人形機器人。

機器人技術在中國的「中國製造 2025」計劃中被列為優先事項,儘管最初側重於工廠自動化而非人形機器人。現在,多模態 AI 的快速進步正在加速所謂的「具身智能」(embodied AI)——即在現實世界中運行的自主機器——官員表示,這一推動力可能有助於抵消勞動力短缺並推動生產力增長。

艾瑞克·施密特(Eric Schmidt)辦公室的中國與 AI 政策負責人 Selina Xu 表示,在人形機器人開發的早期階段,中國公司在速度和產量上都領先於美國競爭對手。

「中國擁有更強大的硬件供應鏈——其中大部分是通過電動車領域建立起來的,從傳感器到電池——以及全球最強大的製造基地,這使得公司能夠比西方競爭對手更快地進行迭代,」Xu 告訴 TechCrunch。

Xu 指出,結果不僅是中國機器人更便宜,公司還能更快地發布新模型。她補充說,中國領先企業宇樹科技(Unitree)去年的出貨量大約是美國競爭對手 Figure 和 Tesla 的 36 倍。

根據上個月發布的一份《福布斯》報告,去年全球人形機器人出貨量僅為 13,317 台。對於一個預計每年翻倍、到 2035 年將達到 260 萬台的行業來說,這是一個極小的基數。(儘管如此,這些數據仍需謹慎看待。報告指出,目前尚不清楚有多少單位代表商業銷售,而非演示模型或試點部署,這凸顯了該行業仍處於早期階段。)

2025 年出貨量領先的人形機器人製造商由中國的逐際動力(Agibot)和宇樹科技領銜,緊隨其後的是優必選(UBTech)、樂聚機器人(Leju Robotics)、加速進化(Engine AI)和傅利葉智能(Fourier Intelligence),這凸顯了北京在該領域的早期主導地位。

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銀河通用(Galbot)首席戰略官趙玉立告訴 TechCrunch,最近最大的轉變是從「演示驅動的興奮」轉向「運營驅動的採用」。銀河通用的人形機器人 G1 出現在今年的春節聯歡晚會上,這是中國一年一度的官方農曆除夕電視節目,與之同台的還有來自宇樹科技、星動紀元(Noetix)和魔法棒(MagicLab)的機器人。

「越來越多的客戶在問:機器人能否在真實環境中穩定運行,並真正減輕人們的工作負擔?這種務實的拉動力在中國得到了加強,因為政策和產業戰略鼓勵自動化升級,而製造生態系統使迭代速度極快,」趙玉立說。

趙補充說,雖然對人形機器人初創公司的資金投入「肯定加速了」進步步伐,但「只有當你能在生產或服務運營中展示出可靠且可重複的價值,而不僅僅是一次性的展示時,最持久的採用才會到來。」

儘管如此,投資確實有所幫助,中國機器人製造商也正在獲得資金。去年,宇樹科技在完成 C 輪融資後估值約為 30 億美元,並雄心勃勃地希望在未來的 IPO 中達到 70 億美元。與此同時,銀河通用已籌集了超過 3 億美元的新資金,據報導其估值推高至 30 億美元,這是迄今為止中國人形機器人領域規模最大的融資之一。

美國公司也正在超越華麗的演示,轉而關注現實世界的部署。此外,他們也在追求自己的激進目標。例如,美國初創公司 Foundation 計劃到 2027 年底建造 50,000 台人形機器人。

但根據 TrendForce 12 月的一份報告,中國已經瞄準了平價大眾市場模型和高端應用的結合,迅速將人形機器人擴展到工業、消費和康復領域。

中國主導地位的瓶頸

在 AI 系統和集成軟件方面,中國人形機器人公司的真實水平仍不明朗。該行業主要押注於視覺-語言-動作模型(VLA)和「世界模型」,但這兩項技術都處於早期階段。據 Xu 稱,英偉達(Nvidia)目前憑藉其端到端的人形機器人軟件棧在該領域領先,因此自然地,中國大多數人形機器人初創公司都由英偉達的 Orin 芯片驅動。不過,她表示國內芯片製造商正在開發本土替代方案。

然而,人形機器人製造商仍在努力解決根本問題。挑戰在於如何讓機器人基礎模型能夠預測機器人在不可預測環境中將面臨的「下一個物理狀態」,就像大型語言模型預測下一個單詞一樣。但 Xu 表示,與 LLM 不同,人形機器人公司不能簡單地從互聯網上抓取訓練數據。因此,大多數公司依賴模擬環境來生成合成數據,儘管現實世界的數據收集仍然至關重要。

「由於數據稀缺問題,人形機器人距離自主運行還很遙遠。硬件目前領先於軟件——現在的機器人身體比幾年前靈活得多(儘管存在可靠性問題,正如我們在人形機器人馬拉松中看到的機器人故障),但大腦仍處於萌芽階段,」這位分析師說。

安全也是人形機器人面臨的主要障礙。一次引人注目的事故就可能引發公眾抵制,中國可能正在權衡如何在不操之過急的情況下快速推廣這項技術。隨著行業成熟,預計會有更多監管出台。

鑑於數據缺乏,趙玉立認為人形機器人的需求將首先在相對封閉的工作場所增長。

「早期的動力可能來自工業製造、倉庫物流和零售業,這些地方任務重複、工時長且流程清晰——這為人形機器人創造了真實的需求和理想的條件,以實現規模化的價值,」他說。

其他亞太地區參與者

人形機器人的開發並非兩國競賽。日本的機器人生態系統——從初創公司到半導體巨頭——正瞄準 2027 年實現人形機器人大規模生產。日本長期以來通過本田的 Asimo、村田製作所的 Murata Boy 和軟銀機器人的 Pepper 等項目成為先驅,其優勢在於精密和先進控制。該國的一個獨特領域是:人形機器人越來越多地用於老年護理。

投資日本科技公司的 Coral Capital 執行長 James Riney 認為,東京將繼續在人形機器人產業中蓬勃發展。「有三個因素可能推動機器人在日本的採用。一是勞動力短缺以及減少對大規模移民依賴的願望。二是普遍的文化觀點,將機器人視為我們的朋友——更多是哆啦A夢而非終結者。三是日本在機器人供應鏈的許多環節已經佔據主導地位。」

現代汽車旗下的波士頓動力(Boston Dynamics)推出了一款新型 Atlas 人形機器人,計劃於 2028 年投入工廠使用,並計劃在美國每年生產多達 30,000 台,作為其 AI 驅動機器人推動力的一部分。

儘管如此,對中國而言,政府政策、產業戰略、勞動力短缺和私人資本正匯聚在一起,為該國的人形機器人衝刺提供動力。

「中國的領導地位最好被理解為『規模化速度』的優勢,」趙玉立說。「這裡的生態系統將整個週期——研發、供應鏈、製造、集成和客戶部署——壓縮成一個非常緊密的閉環。這意味著人形機器人公司可以更快地從原型轉向現實世界部署,從實際運營中學習,並以其他地方難以企及的速度進行迭代。」

主題

Kate Park

亞洲記者

Kate Park 是 TechCrunch 的記者,專注於亞洲的技術、初創公司和風險投資。她此前曾是 Mergermarket 的財經記者,報導併購、私募股權和風險投資。