機器人“中國造” 2025年產量已超千萬套

近日，2025世界機器人大會在京舉辦，此次大會打造了首屆“ETown機器人消費節”，創新推出了“機器人大世界”和“機器人4S店”。而據公開公開數據，本次大會售出機器人及相關產品1.9萬臺，銷售額超2億元。

當下，人形機器人行業發展如火如荼，但何時能被大規模應用還是未知數。

製造加工

宇樹科技是人形機器人的明星企業，本次大會上其展臺也吸引了衆多人流和關注。近日，《中國經營報》記者致電宇樹科技方面，其客服稱宇樹的機器人是自己加工製造的，不是找的代工。

不過也有找代工的機器人廠商。公開資料顯示，在整線代工方面，錦富技術公司已經實現機器人訂單交付，錦富技術已成功接到來自美國波士頓一家教育機器人公司的整線代工訂單，目前產品正陸續交付。

一臺機器人具體是怎麼製造出來的？製造機器人是一個融合了機械工程、電子工程、計算機科學、人工智能、材料科學等多個領域的複雜系統工程。不同類型的機器人（工業機械臂、服務機器人、人形機器人、特種機器人等）製造過程會有差異，但核心流程大致相似。

首先，有小腦控制器、電源，還有支撐它能靈活運動的各種關節。當然，“顏值”也很重要，它的外形同樣被精心設計。有了身體，還要有靈魂，製造一臺智能機器人的第二步，就要完成靈魂注入。

對此，智元機器人首席技術官彭志輝說：“它的靈魂就是我們給它注入代碼，這樣其實它就是AI的一個模型，訓練的過程我們叫‘煉丹’。通俗一點講，我們會讓智能體在虛擬的環境裡面去跟環境做各種不同的試錯。讓它有自主學習的能力，研究員還要爲它搭建一個專門用來訓練的虛擬世界。”

機器人制造絕非簡單的組裝，它是一個從需求定義開始，歷經設計、仿真、精密加工、採購、組裝、軟硬件集成、多層次調試、嚴格測試驗證，最終到交付和服務的高度複雜、技術密集型的系統工程。每一個環節都需要專業的知識、精湛的工藝和嚴格的質量控制。隨着技術的進步（如AI、新材料、新工藝），機器人的製造也在不斷髮展和進步。

宇樹科技創始人王興興曾表示，當前人形機器人硬件“完全夠用”，但AI智能嚴重不足。機器人大模型尚未達到臨界點，類似ChatGPT出現前的AI階段。臨界點將是人形機器人能在陌生環境中自主執行任務，預計最快1年至3年內實現。他還說，目前機器人行業對數據關注太多，對模型關注太少，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好、不夠統一，即使有很多比較好的數據訓練，但是也無法使用。

相關統計顯示，今年上半年，我國機器人產業營業收入同比增長27.8%，工業機器人和服務機器人產量同比分別增長35.6%和25.5%，連續12年成爲全球最大工業機器人市場。我國也是全球第一大機器人生產國。據統計數據，我國工業機器人產量從2015年的3.3萬套增長至2024年的55.6萬套；服務機器人產量也從2020年的662.3萬套攀升至2025年的1051.9萬套。工業機器人應用覆蓋國民經濟71個行業大類、236個行業中類，製造業機器人密度躍升至全球第三位。

模型算法

天使成長營創始人徐勇告訴本報記者，人形機器人從整個構造來講，典型的分成了三個部分，分別叫作大腦、小腦和類似於關節或者說具體的運動終端。

大腦就是對要承擔的功能，對和人的互動，對語音語義的理解，也是現在整個AI最重要的部分。就是總得像人一樣，能夠知道這個主人想讓自己做啥，他在說啥。對要承擔的功能，要有自己類人的理解。

小腦就是機器人的平衡器，因爲現在機器人愛摔跤，保持平衡不穩定，這是一個普遍的問題，就像馬拉松大賽的時候，全程跑完沒有摔倒，沒有換機器人的只有一家。這就是現在機器人可能能翻跟頭，但是保持整個的平衡。四足多足機器人這個遠比這種雙足這種人形穩定性要好很多，整個小腦的這種協調，是特別重要的技術方面。

還有由傳感器帶來的精細的感知，比如說我碰到什麼了，能反饋回來。另外就是關節像人一樣，能夠相對靈活地去推動和運作。

“從現在目前的這種技術發展來看，就是終端的感知和運動是是做得相對比較好的，就是在關節和這種直接的實施功能方面。因爲工業機器人已經很成熟了，現在大的生產工廠基本都很少有人。從某種意義來講，不管它長成什麼樣，其實都是典型的工業機器人，所以在這個方面，另外目前人形機器人行業相對比較成熟，可能個別的敏銳的感知傳感還會有些差異，但這件事情較好解決。”徐勇說。

徐勇認爲，目前的挑戰主要在於人形機器人難以量產，就是它沒有那麼大的應用場景，需要那麼多機器人。

還有就是小腦，協調性這件事情不容易。而且目前好多DEMO就是做得好，哪家機器人公司做得好，哪家做得不太好，往往都是在小腦方面有明顯的差異，這也是當下的這種機器人公司各自的技術發展方向、優劣性差異很突出的地方。協調性好的，它跑馬拉松、打拳擊、翻跟頭就會更好一點，協調性不好的，那就容易摔跟頭，容易出現各種問題。所以，這是一個大家目前競爭的重點。

“大腦其實也是相對比較差的，人形機器人如果在簡單場景，還好一些，就是稍稍複雜點的場景還需要多種協同和高頻的互動。目前大腦這件事情做得一般，我們現在用電腦、AI和大模型後感覺好一點，是因爲我們是用文字在跟它聊，那理解文字對於AI大模型來說，是一個不那麼難的事。但是，人形機器人我們肯定不會一段一段的文字去指示它。肯定是我們用一些話，這個目前的大腦是各家都在做的，做得還沒那麼好。”徐勇說。

所以，徐勇認爲，可能目前的人形機器人公司，大家觀察到的大部分的突破，都是集中在小腦的方向上，大腦是目前最薄弱的，這也有賴於整個機械行業的發展。至於具體的這種動作和關節的協調，反倒是目前相對做的好一些的。