在科幻作品中，人形机器人常被描绘为未来社会的重要成员，而如今，这一设想正逐步成为现实。2022年，马斯克在特斯拉AI Day上第一次公开展示人形机器人“擎天柱”（Optimus）时，全球的注意力瞬间被拉向这个仍显稚嫩的“新物种”。它步伐缓慢、动作生硬，但背后却连接着庞大的未来世界：将AI装进类人的身体里，类似于《星球大战》中的R2-D2，让它拥有感知、思考和行动的能力，最终取代人类执行那些“危险、重复、无聊”的工作。
彼时，质疑与嘲讽声不绝于耳。但短短两年后，技术正在快速追赶想象。Figure AI的Figure 01已能完成咖啡下单、递送工具等任务，随着宇树科技在中国春晚的亮相、优必选的Walker S在国内头部车厂试点实训，以及智元机器人、鹿明机器人等一批中国企业也陆续发布通用型产品，2025年的开年，机器人赛道的投融资热度从未停止。
通用型人形机器人，正从科幻走向现实，从实验室走进生产车间、园区工地和城市街道。它是AI产业链最复杂的落地形态，也是人工智能从“云端”走向“物理世界”的临界点。
在这场集AI大模型、伺服控制、多模态交互、机器人整机工程于一体的产业竞赛中，我们希望提供一个既立足当下又面向未来的观察视角，回答三个关键问题：
通用型人形机器人到底是什么，它的边界在哪里？
谁有可能率先实现技术突破与商业闭环？
在这个变革早期阶段，什么样的项目值得被关注与投资？
行业定义与边界：从幻想走向现实
在过去的几十年中，人形机器人一直是技术理想主义的象征。从阿西莫夫笔下的“机器人三定律”到《机械公敌》中的人机共存，通用型人形机器人始终承载着人类对未来社会形态的深度想象。而如今，这一想象正逐步落地，走出实验室，迈向真实世界。
所谓“通用型人形机器人”（General-purpose Humanoid Robot），是指具备类人结构设计、类人感知系统以及多功能操作能力，能够在非结构化环境中自主完成复杂任务的智能体。这类机器人不仅形似人，更力图在动作协调、感知认知、行为决策等方面模仿人类，成为一个能够真正“协同工作”的智能伙伴。不同于搬运、迎宾、清洁等任务单一的服务机器人，或依赖结构化环境、路径固定的工业协作机器人，通用型人形机器人强调“通用性”与“泛环境适应能力”。其目标是：一个机器人可以完成多个岗位的任务，适应多种复杂场景——无论是家庭陪护、工厂搬运、灾害救援，还是未来的星际探索。
这一概念的爆发性传播，源自2022年特斯拉Optimus原型机的发布。在发布会上，马斯克用一套不甚优雅但极具象征意义的展示，向全球科技界宣告：人形机器人，已进入工程实现的阶段。其后，Figure AI、Agility Robotics等创业公司纷纷获得巨额融资；谷歌母公司Alphabet也重启人形机器人项目；国内的优必选、宇树科技、智元机器人、鹿明机器人、智平方、众擎机器人等企业也持续迭代自己的人形机型，中国与海外展开了罕见同步的“科技追逐赛”。
从产业视角看，通用型人形机器人被视为继个人电脑、智能手机之后的“下一代通用计算平台”。它并非仅仅是一个硬件终端，更是人工智能大模型的“具身化载体”、人与机器协作的操作系统、信息与现实世界的交互接口。正如智能手机释放了移动互联网的算力红利，人形机器人也被预期将在未来承担起物理世界中“AI代理人”的角色，成为推动人类社会工作方式、服务模式、组织结构重构的关键变量。
在全球政策红利与资本热情加持下，通用型人形机器人正站上新时代技术变革的浪潮之巅。它不再是实验室里昂贵的玩具，而是万亿级新兴产业的入口，是AI能力实体化、泛在化、场景化的先锋。
核心技术栈：以多学科融合驱动具身智能
与传统机器人相比，通用型人形机器人不仅要形似人，更需神似人。这一目标决定了其技术体系的复杂程度远超一般机器人，其核心构成融合了人工智能、机械工程、控制理论、材料科学、电子电气、传感系统等多个前沿学科，是典型的“技术交叉产物”。我们可以从六大技术维度来拆解人形机器人如何构建“类人智能”与“类人能力”。
（一）感知系统：构建对物理世界的认知入口
人形机器人必须具备类人的感官能力，能够实时感知外部环境与自身状态。其主要包含：
视觉感知：通过双目摄像头、3D深度传感器实现对空间结构、物体类别与运动轨迹的识别，是导航、抓取和交互的基础。
听觉系统：麦克风阵列结合语音识别模型，用于理解人类语言，实现自然语言交互。
触觉与力觉：在手掌、手指、足底等部位部署多点压力传感器与力矩传感器，辅助精细操作与运动控制。
本体感知：惯性测量单元（IMU）、角度编码器、温度电流传感器等，用于实时监测机器人自身状态，是实现动态稳定的关键。
（二）动力结构：实现类人躯体的骨骼与肌肉
具身智能的实现依赖高自由度、高功率密度的运动系统。不同企业在结构设计上略有差异，但核心趋势已较为明确：
电驱动主导：绝大多数通用型人形机器人采用全电驱方案，替代液压与气动装置，实现更轻量、低噪音与可控性强的优势。
自研一体化伺服模组：如Figure AI与特斯拉均采用自研关节电机模组，以提升系统集成度与扭矩密度。中国企业如智元机器人推出的PowerFlow模组，已达到350Nm峰值扭矩。
高自由度设计：一般具备30~50个自由度，以模拟人类步态、手部精细操作和复杂姿态控制。如宇树科技G1具备43自由度，具备自然行走与双臂操作能力。
（三）控制系统：实现复杂运动的稳定协调
通用型人形机器人需要在非结构化环境中完成平衡行走、上下楼梯、抓取搬运等复杂动作，控制系统的技术挑战极高。
实时控制架构：多线程实时操作系统（RTOS）与高频闭环控制算法用于协调数十个伺服关节的协同动作。
动力学建模与优化：融合逆运动学与动力学建模，实现对重心、步态、支撑相位等核心参数的动态调节。
智能规划与避障：结合视觉输入与环境建图，实现自主路径规划、动态避障与任务执行序列优化。
（四）AI大模型融合：从运动执行到认知交互
AI技术尤其是大模型的发展，使得人形机器人从“控制机器”迈向“交互智能体”。
语言模型集成：GPT类语言模型可实现任务理解、语义推理、自然交互，Figure 01已展示其在Prompt指令下完成任务的能力。
多模态融合能力：将图像、语音、语言、动作等不同模态统一处理，实现更自然的交互与行为规划。
场景大脑：通过上下文理解与指令分解，将通用语言转化为操作行为，实现“所见即所得”的具身智能。
（五）软件中台与决策系统：人机协同的“操作系统”
如同智能手机的iOS和Android，人形机器人也需要软件操作系统来承载任务调度、感知融合、模型管理等能力。
任务编排与操作API：构建通用的接口层，方便第三方开发者在不同场景中快速部署。
数字孪生系统：部分厂商（如优必选）已部署基于物理引擎的仿真平台，用于训练策略、优化运动模型。
持续学习机制：通过在实际使用中的数据回流与模型优化，使机器人具备一定“进化能力”。
（六）能源管理与系统集成：从实验室走向现实世界的前提
通用型人形机器人系统复杂度极高，功耗管理与整机集成难度巨大：
高密度电池方案：目前多使用定制锂电池，目标是实现2~4小时以上的续航。
热管理系统：伺服电机、高功率处理器密集部署带来的热量需通过主动散热系统有效控制。
系统稳定性与安全性：在保证动力输出的同时，确保人机接触安全、运动路径可控、应急制动可靠。
通用型人形机器人代表着从“软智能”迈向“具身智能”的关键跃迁。它不仅要求AI模型在认知层面的演进，更依赖底层硬件架构、驱动系统和控制技术的协同发展。在这个领域，单点突破远远不够，只有实现“软件+硬件+算法”的一体化闭环，才有机会打造真正可落地的人形机器人。
应用场景与趋势：从实验室步入现实社会
通用型人形机器人之所以备受关注，关键在于其应用潜力横跨多个行业，具备广泛的场景泛化能力。尽管当前尚处于早期阶段，部分应用仍在“Demo”验证与场景共创期，但已有多个方向呈现出从“能做”向“可用”“好用”发展的趋势。（一）工业制造：解放劳动力的“通用工人”制造业是人形机器人最优先落地的主战场。其高度标准化的场地、重复性任务以及普遍存在的“用工荒”问题，为通用机器人提供了现实应用窗口。
场景类型：物流搬运、上料装配、质检巡检、仓储分拣等，尤其适用于“人型”动作的岗位替代。
典型实践：Figure AI已与宝马达成合作，在其美国工厂部署Figure 01用于物流转运；中国厂商如宇树、智元、优必选、鹿明也在与车厂、3C组装厂等开展试点。
技术诉求：机器人需具备在动态环境中避障、导航、多任务执行能力，并适应各种复杂操作台高度与作业方式。
这一领域的关键，是打造出“人力工位无改造”的替代方案，尽可能减少对现有生产线的适配成本。
（二）商业服务：未来的“服务员”与“导购助手”在服务场景中，人形机器人具备天然的亲和性和交互优势，能够胜任一些基础的接待、引导、展示、咨询等任务，提升服务标准化水平。
应用场景：酒店前台、商超导购、展会讲解、银行接待等，强调人机交互与品牌形象输出。
现阶段形态：多为“伪人形”机器人或固定底盘移动机器人，但已逐步引入双臂、头部、语音对话等能力。
发展方向：实现“能听、能说、能动”的三位一体能力，成为泛服务行业中的“通用助手”。
服务机器人市场尽管规模较大，但对产品成本、交互体验与稳定性的要求极高，是对“可商用性”的第一轮大考。
（三）特殊环境作业：进入人类难以涉足的场所
通用型人形机器人也被寄予厚望，用于替代人类执行高风险、极端环境下的任务。例如：
危险巡检与应急救援：如核电站、化工厂、火灾现场、灾后废墟等，人形机器人可进入复杂环境完成检测、操作与救援。
太空探索与远程作业：NASA与波士顿动力、Apptronik等开展合作，探索其在月球基地建设与太空维护中的远程操控能力。
军事与安全应用：尽管争议较大，部分国家正在测试其在战场侦察、安防巡逻等方向的适配性。
这一类场景对机器人稳定性、越障能力、远程操控和故障容错率提出极高要求，目前大多仍在试验和政策博弈阶段。
（四）家庭与个人场景：终极目标仍远，但不可忽视
在科幻作品中，人形机器人最具想象力的场景来自“家庭陪伴与家务助理”。尽管当下技术远未达到理想状态，但已有部分企业迈出探索第一步。
典型设想：日常扫地、做饭、照顾老人、教育陪伴、健康监测等，以“拟人化”形态参与家庭生活。
现阶段代表：Tesla Optimus被Elon Musk多次描绘为“未来每个家庭一台”，可完成叠衣服、收餐盘等动作；优必选也推出了面向教育场景的智能陪伴机器人Walker。
制约因素：成本、续航、安全、语义理解能力等，都是限制家庭端爆发的核心门槛。
我们判断，家庭场景虽远，但其潜在市场将极其庞大。一旦实现关键技术突破，有望复制智能手机、扫地机器人式的快速普及曲线。
总结：从“刚需可替代”到“增强生产力”的跃迁路径
综合来看，通用型人形机器人的场景发展将经历从“刚需+低频+封闭场景”向“泛用+高频+开放环境”的路径演进：
第一阶段：工厂+园区内试点（2023-2025）
以工业物流、搬运为主，验证硬件可靠性和任务通用性。
第二阶段：服务场景探索（2025-2027）
进入商场、写字楼等半结构化环境，强调人机交互能力与场景柔性。
第三阶段：复杂任务协作+泛在应用（2027-2030）
通过大模型融合与学习能力提升，完成多任务、多场景、泛场所部署。
正如PC和智能手机的普及需要合适的“应用场”，人形机器人也需找到适配其价值与成本的“场景入口”。当“通用”逐步走向“有用”，再到“必需”，通用型人形机器人的落地周期将逐步压缩，真正实现从实验室走向日常生活。
全球与中国竞争格局：竞速起跑，路径分化
通用型人形机器人正处于早期技术落地期，全球范围内呈现出“巨头领跑 + 创业公司突破 + 中美竞速”的产业格局。各国厂商在技术路线、产品定位、产业协同上选择不同，但目标一致：率先打造出可量产、可商用、可替代的“通用劳动力”。
—— 美国：科技巨头领跑，资本驱动产品化
美国无疑是当前通用型人形机器人创新最为集中的国家，既有以特斯拉、Figure AI、Apptronik 为代表的明星项目，也有以波士顿动力为核心的传统强者。
Tesla（特斯拉）Optimus
进展：2021年首次官宣，2022年亮相第一代，2024年春季发布Gen-2版本，展示步行、搬运、折衣服等能力。
优势：整合FSD感知系统与Tesla Dojo训练平台，直接继承其AI能力；量产与成本控制能力突出，目标售价<2万美元。
战略地位：Elon Musk称其为“未来每台家庭一台”的通用机器人，相当于下一代iPhone。
Figure AI
创始团队：CEO为前机器人公司Embodied创始人 Brett Adcock，技术高管多来自Boston Dynamics、Tesla、Apple等。
代表产品：Figure 01。2024年与OpenAI达成深度合作，将GPT-4 Vision能力用于机器人语义理解和行动决策。
资本情况：2025年计划以C轮400亿美元估值融资10～20亿美元。而就在2024年年初，其已经以26亿美元的估值完成了6.75亿美元的融资，背后投资人包括微软、OpenAI、NVIDIA、亚马逊创始人Jeff Bezos等。
特点：强调AI原生与场景适应，明确目标是进入工厂、物流等实际应用。
Apptronik
背景：由NASA Valkyrie项目核心成员创建，与NASA保持长期合作。
代表产品：Apollo，主打模块化设计、兼容多任务执行，首批将在物流与制造业部署。
定位：致力于打造“iPhone+App Store”模式的机器人平台。
美国的优势在于：AI大模型+高性能硬件+资本密集投入，形成“通用智能+动作执行”一体化的研发范式。其发展路径非常注重“平台+生态”构建，目标是成为通用机器人标准制定者。
—— 中国：快速追赶，擅长工程落地
中国是全球机器人产业最大市场，在工业机器人、专用服务机器人等领域已形成成熟供应链。通用型人形机器人方面虽起步稍晚，但自2023年以来加速追赶，形成一批代表性企业，且在成本控制、供应链协同、产品工程化方面展现出独特优势。
宇树科技（Unitree Robotics）
产品：成立于2016年，起初以四足机器人闻名（如Go1），2023年起推出双足人形机器人Unitree H1，并在动作流畅性上表现亮眼。
优势：核心伺服电机自研，动作协调性好，价格控制较强（售价9.9万元人民币起）。
现状：积极参与工业制造场景落地，与地方政府、制造厂商合作密切。
优必选（UBTECH）
产品：Walker S、Walker X，是中国较早推出双足仿人机器人产品的企业，曾亮相多届国际展会。
优势：具备自主伺服关节、视觉识别系统等核心部件研发能力，2023年12月登陆港股，资金与品牌基础较好。
应用方向：目前偏向智能服务、教育陪伴领域。
智元机器人
背景：前小鹏汽车高管创立，2023年2月宣布成立，12月即发布首款全尺寸通用人形机器人“远征A1”。
特点：强调端到端的自研体系，快速响应商业场景。
合作方向：与小米、车企、产业园区等联合试点。
中国厂商的发展路径强调“工程化能力”+“场景快速适配”，在制造成本、组织执行、市场试点方面具备速度优势。政策层面亦持续加码，已有多个地方出台人形机器人专项扶持计划，如上海、深圳、合肥、青岛等地均设有专项资金或试点示范项目。
—— 日韩/欧洲：技术强项突出，但落地保守
韩国：现代汽车集团收购波士顿动力后，持续推进Atlas平台升级，并开发名为“DAL-e”的服务机器人。重视机器人在物流、汽车制造环节的协同。
日本：以软银、丰田等为代表，早年曾推出Pepper、ASIMO等明星机器人，但近年来相对沉寂，倾向于在精密制造与人机交互领域投入。
欧洲：多集中于基础研究与工业自动化集成，如德国的Agility Robotics与法国的Pollen Robotics，技术扎实但商业节奏较慢。
可以预见，未来几年将是“全球技术路线趋同”+“中美产品落地对决”的关键窗口期。人形机器人行业在全球处于百舸争流、尚无巨头垄断的状态，意味着创业公司、区域强者仍有较大切入空间。
融资趋势与机会：风口初起，资本押注“平台级入口”
2023年以来，通用型人形机器人逐步从“技术展示”走向“产业竞争”，资本市场对此高度关注，尤其是在大模型商业化路径尚未清晰、硬件结合成为新叙事支点的背景下，人形机器人被视为AI落地最具想象力的载体之一。当前呈现出以下几个融资趋势：
（一）融资热度飙升：资本加速布局“AI+实体”的终极形态
阶段变化：2022年前，人形机器人融资主要集中于伺服电机、感知系统、仿人结构等硬件技术，规模较小；而自2023年Figure AI、特斯拉等产品频繁亮相后，资本热度迅速提升，融资重心转向“整机能力+通用智能融合”的公司。
资金体量：2024年上半年，仅Figure AI就完成了超过6亿美元的巨额融资，成为AI硬件领域最具代表性的事件之一。2025年开年至今，美国、以色列、中国等市场均出现亿元级、亿美金级融资项目，显示出赛道已进入“强资本驱动期”。
（二）明星项目频出：典型公司快速集聚头部资源
以下是部分代表性融资事件：
这些融资事件背后反映出资本对于“AI+机器人”趋势的认同：谁能率先打通通用智能与复杂环境执行之间的闭环，谁就有可能成为下一个平台级公司。
（三）投资人偏好：三大逻辑主导赛道选择
结合多轮融资案例和投资人访谈，我们总结出当前资本关注通用型人形机器人的三大投资逻辑：
AI原生 vs 工程驱动
投资人更青睐具备“AI原生”基因的机器人公司，即从第一天起就将机器人视为智能体、而非简单机械设备来设计产品路线。例如Figure AI与OpenAI合作，强调语义理解、视觉识别与动作规划的融合，而非先做机器后加算法。
平台机会 vs 垂直场景
尽管很多公司仍以工厂、物流、安防等具体场景切入，但资本更倾向支持具备“平台型发展潜力”的公司——能够开放API、支持第三方任务模块、形成“机器人App生态”的技术路线。类似于智能手机早期阶段的“软硬件一体闭环”。
自研能力 vs 组装整合
随着硬件逐渐走向成熟，拥有自研伺服电机、感知模组、控制芯片能力的公司开始受到更多青睐。一方面是为了降本与性能优化，另一方面是为了掌控核心供应链、形成长期壁垒。
（四）中国特色机会：场景红利与政策推动并行
产业集群驱动：中国制造产业基础深厚，尤其在3C制造、物流仓储、智慧园区等垂直场景具备天然优势，机器人公司可借此快速试点验证，建立应用闭环。部分地方政府亦在积极推动人形机器人与城市服务、数字工厂的结合，形成“政产研用”协同。
政策资金支持：如上海、深圳、合肥、青岛等地，均已出台专项扶持政策。国家层面亦将人形机器人列入“未来产业工程”重点任务，鼓励头部企业与高校/研究机构联合攻关核心技术。
降本能力突出：在控制器、电机、结构件等核心部件上，中国厂商借助成熟供应链逐步具备低成本、高集成能力，预计在产品化阶段抢占先发优势。
总结：站在技术平台拐点，资本正寻找“通用劳动力”的造梦者
人形机器人融资正进入从“拼想象”到“拼工程力”的过渡期。初创公司想要突围，需要在以下几方面形成清晰的竞争策略：
建立通用智能与任务执行的技术闭环；
打造软硬一体、可拓展的平台型产品；
快速实现场景试点与商业化验证；
构建核心零部件自研能力与供应链整合优势。
中国创业者最大的机会，在于结合本土制造红利、应用场景协同、政策支持与成本优势，在全球通用型机器人平台之战中扮演关键角色。
万创判断：我们为什么关注“通用型人形机器人”
通用型人形机器人正在成为AI落地与智能硬件演进的重要交汇点，它不仅是“AI大模型实体化”的载体，更可能是下一个十年科技范式变革的起点。作为深度服务科创企业的财务顾问，万创持续跟踪该领域的技术演进与融资逻辑，并在服务实际项目中不断验证以下几项核心判断：
（一）下一代“平台型机会”的真正起点
我们认为，通用型人形机器人具备以下三个与历史级平台类似的特征：
计算入口迁移：它将成为AI模型运行的新终端，就像PC之于操作系统、智能手机之于App Store；
操作系统空间重构：人形机器人需要一套真正“理解意图-自主决策-精确执行”的OS，远超过传统嵌入式系统复杂度；
生态构建新逻辑：它有可能重塑“软件-硬件-数据-算法”的产业协同链，推动产业平台向具身智能（Embodied AI）转变。
因此，通用型人形机器人本质上不只是机器人，而是一个全新的AI交互平台。
（二）项目筛选逻辑：我们关注“具备集成与扩展能力”的公司
在服务多个AI机器人项目过程中，我们发现初创企业想要脱颖而出，至少需满足以下三个核心能力：
闭环架构能力：具备从感知—认知—决策—执行的完整技术闭环，且至少在一个环节具备行业领先的算法/硬件/集成优势；
平台级产品思维：不仅是做一台机器，而是具备将产品模块化、可拓展、可复用的系统化设计能力；
软硬协同能力：能够从底层硬件与高层软件两个层面同时推动优化，提升产品灵活性与使用效率。
我们特别关注那些将机器人产品“平台化”定义的创业团队，因为这将决定它是否具备长期的规模化复制能力。
（三）To B/To G场景：是路径也是护城河
虽然“家庭助手”是人形机器人最诱人的终极想象，但我们更重视短期内可验证的商业路径。在To B/To G领域，我们发现三类典型应用已经开始落地，并具备融资讲故事与验证技术的双重价值：
相比To C市场仍需时间成熟，To B/To G场景既是产品的试验田，也将成为护城河。我们建议创业团队优先布局这些可控场景，在工程验证中逐步沉淀能力。
（四）融资建议：在“讲未来”与“干现在”之间找到平衡
我们在实际服务中发现，投资人对人形机器人项目的关注焦点正从“科幻性”逐步回归“落地性”。融资过程中，建议企业聚焦以下几点：
明确技术演进路径：从MVP产品到多任务执行的进阶路线，以及模型与控制系统融合的节奏；
讲清商业化节奏：不是“未来能做什么”，而是“现在能在哪个场景验证什么”，包括营收、成本、人效提升等指标；
展示团队迭代能力：相比单点突破，更看重团队的学习速度、版本迭代速度与跨学科协作能力；
构建战略合作网络：包括供应链协同、算法模型支持（如与大模型厂商合作）、地方政府试点支持等。
结尾
从技术原型走向平台机会，通用型人形机器人仍有很长的路要走。它将经历智能手机十年的演化节奏，从核心部件突破、操作系统成型，到用户习惯与生态系统的重塑。但正如AI从语音识别走向大模型，从玩具走向助手，人形机器人的未来已不再是“是否可能”，而是“何时到来”。对于创业者而言，这是一次技术、工程与产品认知能力的全面竞赛；对于投资人而言，这是一次资本押注“人类最后一块未被替代劳动力”的冒险；对于我们而言，这是一场正在发生的产业变革——而我们愿意走在前面，与之共同成长。
万创投行
万创投行是中国科创领域的融资专家，以“技术价值发现+产融结合赋能”为核心，专注为人工智能、新质生产力、先进制造及科创产业构建提供全周期资本解决方案。成立9年来累计服务科技企业超700家，助力30余家企业成功上市，携手全球众多顶级投资机构构建深度价值网络，完成股权融资规模超1200亿元。