被朱啸虎“当头一棒”之后，我们盘点了 10 家头部人形机器人公司的生存实况
悲观者往往正确，乐观者才能成功。
近期，金沙江创投管理人朱啸虎对人形机器人的商业化提出尖锐质疑，根本性地怀疑通用人形机器人的「商业拐点」是否到来。
这如同"当头一棒"，在业内外引发了对具身智能发展方向的重新思考，观点褒贬不一。
以下几个问题亟需业界的回答：
通用人形机器人世界即将到来？
朱啸虎所代表的金沙江创投的撤退，是否意味着人形机器人领域的资本故事已经不再那么吸引人？
进一步的，人形机器人的产品是否真的将因难以落地、难以形成真正的商业逻辑以及难以交付而被资本抛弃？
是否真的存在「具身泡沫」，从而引起资本的大规模撤退？
在开始今天的盘点之前，我们希望先分享一些观点和背景：
1）
具身智能，并不局限于人形机器人。
根据形态、功能和应用场景大致分为：人形、四足、机械臂、仿生机器人等等。而朱啸虎则只针对其中最具有「社媒传播力」和「影响心智」的人形机器人提出了质疑。
2）
如果只把目光聚焦于人形机器人的硬件平台，显然有些局限。
因为人形机器人正大幅度转向 AI 驱动的进化，具身智能内部的基础模型研究演变分化为「快思维 + 慢思维」架构，俨然成为了趋势。而 LLM 的快速迭代更是众所周知的，预训练的潜力远未耗尽，业界对于实现 AGI 的雄心并未放弃，甚至更加增强了。
因此，除了硬件层面，AI 同样是一个至关重要的影响因素。
3）
视野望向国外，是另一番景象。
英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋（Jensen Huang）在 2025 GTC AI 大会上官宣：Isaac GR00T N1 机器人基础模型正式发布，通用机器人的「大航海时代」已经到来。
谷歌 DeepMind 则推出了基于 Gemini 2.0 打造的 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 两款 AI 模型，开始准备进入新一代实用机器人战场。
今天，「十字路口」找出国内外 10 家具身智能领域的代表性公司，来看一看投资人和创业者们大量涌入的蓝海行业，是否已进入瓶颈期？
宇树机器人（Unitree）
2025 年春晚上，一段由宇树 Unitree H1 人形机器人上演的《秧 Bot》再度为宇树机器人在全网挣到了一大波流量。宇树展示了全球首次「大规模全 AI 驱动的人形机器人集群表演」。
可以说在很大程度上，宇树让人形机器的概念走进了千家万户。
除了国内社媒，宇树科技人形机器人在外国社媒上的表现更是深得人心，这些瞩目更多的来自于宇树的具身智能硬件技术的发展过于迅速。
比如前段时间，宇树发布 Unitree Dex5 灵巧手，单手具有 20 个自由度，能够实现平滑的反驱动性，配备 94 个高度敏感的触点。
尽管宇树在技术上取得显著成就，但商业化仍面临挑战。
产品侧来看，宇树人形机器人的主要客户为高校和科研机构，工业和家庭场景的实用性尚未完全验证。
如何提升 AI 能力、优化量产和拓展应用场景，推动机器人技术从实验室走向日常生活仍然是宇树亟需解决的问题。
面对对人形机器人是否能真正地走进千家万户的问题，「杭州六小龙」之一的宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴，也直白地表示：「不是最近两三年能实现的。」
众擎机器人（EngineAI）
除了宇树人形机器人，成立于 2023 年 10 月的众擎机器人（Engine AI）的发展迭代速度也一样惊人，一段致敬《功夫》的「斧头帮」舞蹈视频更是在国内外爆火。
EngineAI 的发展速度更是令各界观察者感到震惊。
2024 年 7 月才刚刚发布首款机器人 SA01，短短 3 个月后即发布人形机器人 SE01—— 首款全尺寸人形机器人，适用于研究和工业场景。至于售价，SE01 大概位于 2-3 万美元量级。
短短三个月从入门级 SA01 跃升至全功能 SE01，EngineAI 的研发效率和产品迭代速度令人瞩目，这背后离不开创始人赵佟阳的经验积累。
凡事总有但是，具身智能高昂的成本难以让 EngineAI 的人形机器人们从容地进入工厂场景，技术成熟度与商业化需求之间仍存在差距。
对于稳定性和长期投资回报率，EngineAI 可能还需要更多的实用案例来证明。
优必选机器人（UBTech Robotics）
优必选机器人（UBTech Robotics）的一组人形机器人在国内一家极氪汽车工厂内进行协作工作的视频，在国内外吸引了大量关注。
这段视频中所展示的优必选人形机器人 Walker S1 在不同角色之间进行多任务处理的能力以及适应动态环境的能力，令一众围观网友深有感触，甚至被称为「这标志着世界上首次在多个场景和任务中进行多个人形机器人协作。」
优必选正试图通过大模型技术加速人形机器人的落地，尤其在智能制造和自动化物流领域。
优必选凭借其技术积累和工业化进展，俨然成为了具身智能领域的重要玩家，但商业化之路任重道远。
- 首先，优必选尚未实现大规模量产带来的成本下降效应。以 Walker S1 为例，其定价仍为 2 位数量级，即便其在工业领域表现初具影响力，但是对于预算有限的中小企业或家庭用户来说，这种定价缺乏吸引力。价格与市场需求之间的平衡点尚未确定。
- 其次，优必选人形机器人目前仍聚焦于工业和教育、科研领域，这也就代表着在未来相当长的一段时间跨度内，其**商业化逻辑可能停留在「技术展示」而非「市场驱动」**的阶段。
傅利叶机器人（Fourier Intelligence ）
作为上海头部人形机器人企业，傅利叶机器人无疑是资本故事里的宠儿。
今年年初，傅利叶完成一笔总额近 8 亿元人民币的 E 轮融资。
多家知名机构参与进来，包括浦东创投和中东石油巨头沙特阿美（Saudi Aramco）旗下风险投资部门的重要基金 Prosperity7 等等。
2023 年 12 月，傅利叶机器人正式推出了他们的 GR 系列的最初人形机器人 ——GR-1。在当时，甚至被誉为全球首款量产通用人形机器人。
一年不到，GR-2 的推出，再度吸引行业瞩目。 它能够以人类无法做到的姿势起身并进行力量训练的，科幻感的画面更是给予众人无限的幻想。
来源：X @WevolverApp
傅利叶从康复机器人起家，后逐步扩展至通用人形机器人 GR 系列的研发。
虽然康复机器人业务的表现堪称良好，但是傅利叶仍将业务重心放在了人形机器人领域。 GR 系列人形机器人则瞄准工业和家庭应用的商业化潜力，
他们计划通过量产降低成本，并与英伟达等企业深化 AI 技术合作。
但是，量产不易，国内「内卷」环境下的竞争更是不易。
面对国内大 50 款人形机器人竞争对手，傅利叶在技术稳定性、市场定位和成本控制上的突破难度仍就不低。
傅利叶创始人、CEO 顾捷（Alex）也曾对媒体表示：「未来随着从视觉语言再到动作的升级，2025 年全行业有望达 1000 台以上，但具体目标是多少还很难预测。」
这很生动地展现了人形机器人领域内的困境：
即便各个厂商的灵巧手、扭矩、运动控制、软件栈不断地快速升级，但是这并不意味着快速接近最终愿景。
魔法原子（MagicLab）
作为人形机器人领域的新秀，魔法原子（MagicLab）仅仅成立 1 年多，就已获得令人高看一眼的成绩单。
去年，魔法原子的人形机器人组队进场实训，多机器人协作实际应用的视频出圈了。
这些人形机器人被部署到实际生产线，执行诸如产品检查、物料运输、精密组装、条形码扫描和库存管理等任务。
3 月 26 日，魔法原子正式举办新品发布会，并首次发布端到端的**「原子万象大模型」**。 此外，作为进军商业化场景的愿景，魔法原子宣布启动「千景共创计划」，将围绕人形机器人的应用落地，与 1000 家合作伙伴携手共创 1000 个实际应用场景。
魔法原子总裁吴长征还透露了公司的人形机器人量产计划：「预计年内将有 400 台人形机器人陆续投入工业和商业场景。」
不过，既然原子万象大模型已经迎来了首次发布，这反而从侧面证明了人形机器人本身所「看」到的数据明显不足，尚且刚刚处于一个初步的初始阶段。
毕竟，目前的人形机器人厂商仍大量停留在「虚拟场景」的数据采集与训练上。
既然如此，人形机器人所依赖的实时数据输入显然还无法完全满足日常需求。
特斯拉（Optimus）
作为马斯克在 2022 年特斯拉 AI Day 上揭露原型机的特斯拉擎天柱（Optimus）人形机器人，凭借满满的科幻感，一直受到了行业内外的关注。
作为最为出圈的 Case，Optimus 人形机器人在特斯拉「We, Robot」发布会上的表现一直被人津津乐道。
当天从多个媒体、X 上的评测人账号所露出来的信息来看，Optimus 不仅能调酒、跳舞，还能与人聊天互动，甚至现场指挥观众为当天生日的嘉宾唱生日歌，语气自然、逻辑流畅，表现堪称惊艳。
然而，事实转瞬间就被揭晓：「现场展示的 Optimus 并非自主 AI 驱动，而是由真人通过类似 VR 眼镜的设备远程操控。」
次日，投资者回馈给了特斯拉一份答卷：股价暴跌 8%，创下近两个月最大单日跌幅。投资者的失望情绪由此可见，这既是对 Optimus 几年来的发展的不满意，也是对人形机器人「宣传大于实质」的反对。
早在去年年末的特斯拉 2024 年度股东大会上，马斯克就早已多次放出豪言：「特斯拉每年可以制造 1 亿个 Optimus 机器人，每个成本在 1 万到 2 万美元之间，能够完成从保姆到工厂工作的各种任务，这将导致类人形器人数量超过人类。」
本月月初，马斯克展示了一段 Optimus 的新视频，展现了其在步态和摆臂动作上的进步。他进一步透露计划在今年部署一支「Optimus 机器人军团」，预计到 2025 年产量将达到 10,000 到 12,000 台。
很明显，随着人形机器人的热度在传媒界里慢慢地从狂热转向冷静，人形机器人的雄心也开始缩水。
一个很生动的例子，X 网友 @niccruzpatane 则做了个 2024 年 2 月和 2025 年 4 月特斯拉 Optimus 行走对比的集合本。
如果单从行走步态来看，有网友表示：「很难看出有什么区别。」
1X
1X 是一家来自挪威的科技企业，专研家居机器人，将家居场景作为其人形机器人的主要使用方式。它的代表产品是 NEO Gamma.
对于具身智能初创企业来说，人形机器人的第一现实泛化场景几乎必定是工厂。这一选择不仅源于实际需求，也反映了技术和市场的现实逻辑。
工厂环境通常具有高度结构化的特点，任务明确且重复性强，例如装配线上的零件搬运、设备维护或精密加工。
单从场景复杂性来看，工厂与家庭这两个应用场景之间的距离还是太过遥远了。
1X 作为具身智能明星企业之一，就是因为其将家庭作为最首要的应用场景。
作为宣传语，「Safe，Intelligence Humonids」诠释了 1X 对具身智能的思考。
3 万美元的价格，进入 10 万家庭是 1X 对市场的回应。在其官方宣传中，这款机器人在家庭使用场景中，凭借人形运动系统、深度视觉模型、自研 LLM、情感化设计，可以做到诸如吸尘、洗衣、聊天、播放音乐等全屋智能任务。
但是从实际演示场景和背后技术以及家具场景所需要的超高安全性需求来看，1X 恐怕离「通用人形机器人」还有些距离。
例如，尽管 Neo Gamma 已进入小规模家庭测试，1X 仍未克服大量家居场景下的瓶颈：
- 续航：4 个小时的续航都难以满足。
- 成本：3 万美元的价格。
- 安全性：Wi-Fi 信号不稳定就极有可能出现「瘫痪」风险，而这在家居场景下显然是不可接受的。
1X 表示，Neo Gamma 已经走出实验室，在数百个家庭中经历测试。但该公司仍然表示：「Neo Gamma 距离商业规模生产和部署的距离仍是不可知的。」
波士顿动力（Atlas）
「老牌机器人大厂」波士顿动力用了十年，给 Atlas 全面升级 —— 从液压驱动，到全电动驱动，冲上具身智能领域的热搜。
前段时间，波士顿动力再度传来新进展，这回他们与 RAI Institute 共研，通过动作捕捉套装开发强化学习策略。
具身智能与 AI 的软硬件协同，强化学习算法与动作捕捉技术的深度融合令 Atlas 展现了令人惊叹的表现：它能在不平坦的地形上快速调整步伐，从失误中迅速恢复平衡，甚至完成复杂的舞蹈动作如旋转和翻滚。
虽然波士顿动力的愿景是：「让 Atlas 能够做任何事情，交付具有实际价值的人形机器人。」
然而，不得不提的是，Atlas 目前最为「出圈」的应用场景，仍然被局限于工厂应用场景 —— 汽车制造中的零件排序，一个常见的物流任务。
今年，Atlas 将从现代工厂展开测试，随后通过不断的迭代，积累训练数据，不断完善功能。可见的是在相当一段长的时间跨度内，波士顿动力 Atlas 的商业化落地，仍存在巨大的困难。
即便机器人能够轻松部署在工厂内部，但这也只是它的「舒适区」而已。
相比于 Neo Gamma，Atlas 暂时未见进入更为复杂的家居环境的尝试。
Figure
作为具身智能领域的明日之星，成立于 2022 年的 Figure 的每一次动作，都引起全世界范围内的行业内部人士的关注。
Figure 专注于开发人工智能驱动的通用人形机器人，用技术创新解决劳动力短缺。
团队背景极其深厚，汇聚了波士顿动力（Boston Dynamics）、特斯拉（Tesla）、谷歌（Google）、Agility Robotics 等知名企业的机器人和 AI 专家。其**首款原型产品「Figure 01」**于 2022 年亮相，定位于物流和仓储等泛工厂任务。
Figure 从最一开始，就把目光放在多模态 AI 大模型与具身硬件的结合上。2023 年 3 月 1 日获 OpenAI 投资后，两周内便**利用 OpenAI 的多模态能力，让「Figure 01」机器人实现技术性突破。**在当时，Figure 01 甚至被一众媒体称为「开启机器人技术新纪元」。
与前述的人形机器人相似，Figure 也正局限于宝马工厂内的任务。
今年 2 月份，Figure 突然宣布终止与 OpenAI 合作，并表示已构造完成自己的通用具身智能模型 Helix。这是一个通用的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，它整合了感知、语言理解与学习控制能力。
Figure 的创立者 @Brett Adcock 发推文，称：「Figure 正在将机器人引入家庭，由于 Helix AI 的发展速度超出预期，今年（2025）即开始进行 Alpha 测试」。
但也正如 Figure 的 X 简介一样：「Figure 是一家人工智能机器人公司，正在打造全球首个商业可行的自主人形机器人。」
Figure 人形机器人未来走向真正成熟可行的商业化之路，还很长。
虽然有了 Helix 的加持，Figure 人形机器人展现了出色的对象泛化能力：「处理数千种从未在训练中出现过的物品」，但不可否认的是这种泛化能力尚未具备进入家居环境的能力，仍暂时无法开启商业化落地的大门。
Clone
除了从最一开始就将人形机器人的部署逻辑「归纳」到商业领域内几家初创企业，2021 年成立于波兰的 Clone 机器人公司绝对算是个清流。
因为，Clone 的仿生机器人产品极具科幻色彩，专注于利用先进的肌肉骨骼技术，打造接近人类解剖结构的机器人，从一出场就被称为「世界上第一个双足肌肉骨骼机器人」。
Clone 最近的前沿理论上的动作不少：
- 采用水作为介质，通过液压驱动系统为其机器人提供动力。
- 革命性的人造肌肉技术 ——Myofiber
2025 年 2 月，Clone 发布了全球首款双足肌肉骨骼机器人 Protoclone V1，拥有超过 1000 块 Myofiber 肌肉、200 多个自由度和 500 多个传感器。 但其目前仍需悬挂支持以保持稳定。
但这些技术亮点更多停留在视觉层面，要真正实现商业化，Clone 还需解决一系列更实际、更核心的问题。光靠「惊悚」的外表和「数百个自由度」的技术细节，并不足以支持完整的商业逻辑。
例如：超过千块的 Myofiber 肌肉，数百个自由度的背后是高额的成本，任务复杂度较低的泛工厂环境都尚未实际执行任务。
对于科幻场景内的机器人，天然具有社媒传播力，但是需要将概念转化为市场认可的真实的商业产品。
实现人形机器人通用性，对于 Clone 来说，还是过于遥远了。
人形机器人仍为「明日之花」
人形机器人领域的市场化共识呈现出一种诡异的集中现象，即行业几乎都在高喊「All in 人形机器人」。
通过对行业发展趋势的梳理，这种异常统一的声音背后，实际上反映出整个行业的迷茫与不确定性。
从相对宽容的工厂环境迈向复杂真实的家庭环境，这种跨越难度如同天堑。
目前，各大厂商仍未能明确回答几个核心问题：
- 人形机器人为何必须是「人形」？
- 是否各种专业场景都非「人形」不可？
- 人形机器人的兴起，是否更多的是出于迎合被天然拉高的传播效果，而非实际需求？
- 借鉴 AI 大模型（LLM）的迭代经验，如果人形机器人无法实现「实际场景部署 → 训练 → 数据积累 → 优化迭代」的闭环逻辑，商业化落地是否比现在的 AI 大模型落地更为遥遥无期？
归纳起来，造成上述困境的主要原因在以下几个方面：
- 环境差异：工厂环境可控，而家庭环境复杂多变。
- 任务复杂度差异：工业场景的任务单一稳定，而家庭生活任务则千变万化，目前机器人泛化能力严重不足。
- 安全性要求差异：工厂环境容错率高，家庭环境则更加敏感，容错空间小。
- 成本与回报的差异：工业环境的部署成本较低，可规模化应用，而家庭环境部署成本高昂且回报不明确。
- 技术瓶颈差异：现有技术足以满足工业需求，但远远无法满足家庭复杂场景的需求。
通用人形机器人的蓝海虽然看起来前景无限，但实际上距离成熟仍有巨大差距。
正如黄仁勋所强调的：「人形机器人领域快速发展并不意味着通用型机器人短期内即可实现普及。」
宇树科技负责人也表示：「真正的通用机器人落地仍需长期探索与攻坚。」
当大众对人形机器人的各种炫技表演逐渐产生审美疲劳时，人形机器人的下一步发展若仍停留在诸如「翻跟斗、捡球、搬运重物」等任务层面，而未能深入解决普通大众真实的日常需求，那么，未来的人形机器人领域内很可能会不断上演「资本撤退」的故事。
