隨著電動化競爭進(jìn)入白熱化階段，價格戰(zhàn)與技術(shù)內(nèi)卷不斷壓縮車企的利潤空間。在此背景下，小米、小鵬、蔚來、特斯拉、廣汽等多家企業(yè)，紛紛開始將目光投向人形機器人領(lǐng)域。據(jù)不完全統(tǒng)計，全球已有近20家車企通過自研或投資方式布局這一賽道。這一現(xiàn)象引發(fā)了行業(yè)內(nèi)外的高度關(guān)注：車企究竟是出于跨界嘗試的心態(tài)，還是基于技術(shù)同源性和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型?

　　▍從自動駕駛到“具身智能”

　　人形機器人作為新興科技領(lǐng)域的代表，具有廣闊的市場前景和發(fā)展?jié)摿ΑＦ鋺?yīng)用場景不僅限于工業(yè)制造，還涵蓋了醫(yī)療護(hù)理、家庭服務(wù)、教育娛樂等多個領(lǐng)域。因此，車企紛紛將目光投向這一領(lǐng)域，試圖通過跨界布局實現(xiàn)業(yè)務(wù)多元化和轉(zhuǎn)型升級。

　　車企布局人形機器人賽道的核心驅(qū)動力，源于其與智能汽車在技術(shù)底層的高度同源性。這種同源性不僅降低了研發(fā)成本，更通過產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效應(yīng)，有望為車企開辟“第二增長曲線”。

　　人形機器人與智能汽車在“感知-決策-執(zhí)行”的技術(shù)鏈條上存在顯著重疊：例如，特斯拉的Optimus人形機器人復(fù)用了其FSD(完全自動駕駛)系統(tǒng)的視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過8個攝像頭實現(xiàn)環(huán)境感知與路徑規(guī)劃，與特斯拉汽車的Autopilot系統(tǒng)在算法相似度上達(dá)到60%。廣汽集團(tuán)的GoMate機器人則直接采用自研的純視覺自動駕駛算法，并融合了汽車級的電機驅(qū)動技術(shù)，實現(xiàn)靈巧手與高精度運動控制。這種技術(shù)復(fù)用不僅縮短了研發(fā)周期，還通過數(shù)據(jù)共享加速了算法的迭代優(yōu)化。

　　此外，硬件供應(yīng)鏈的協(xié)同效應(yīng)進(jìn)一步降低了車企的入局門檻。人形機器人所需的傳感器(如激光雷達(dá)、攝像頭)、芯片(如英偉達(dá)Thor系統(tǒng)級芯片)、動力電池等核心部件，與智能汽車供應(yīng)鏈高度重合。以特斯拉Optimus為例，其電池組直接采用與Model Y同源的2.3kWh動力電池，旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)中的軸承則來自汽車產(chǎn)線通用的角接觸球軸承和交叉滾子軸承。這種“硬件即插即用”的模式，使得車企無需重構(gòu)供應(yīng)鏈即可快速實現(xiàn)產(chǎn)品落地。

　　“人形機器人是人工智能、高端制造、新材料等技術(shù)的戰(zhàn)略性融合領(lǐng)域，是我國發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、培育未來產(chǎn)業(yè)的重要抓手。”全國人大代表，小鵬汽車董事長、CEO何小鵬在今年全國兩會召開期間表示，未來5到20年，人形機器人有望成為與新能源汽車具備同樣潛力的賽道。

　　中國機器人產(chǎn)業(yè)正處于類似新能源汽車“十年前的前夜”，他建議參照新能源車的市場培育經(jīng)驗，針對L3級人形機器人(具備獨立運行能力但需人工監(jiān)督)制定專項補貼政策，重點支持工廠裝配、物流協(xié)同等場景的規(guī)模化應(yīng)用。數(shù)據(jù)顯示，小鵬自研的AI機器人IRON已在廣州工廠參與P7+車型生產(chǎn)，其720°環(huán)境感知技術(shù)正是脫胎于自動駕駛算法。

　　廣汽第三代人形機器人GoMate則實現(xiàn)輪足雙模式驅(qū)動，其純視覺導(dǎo)航系統(tǒng)復(fù)用了廣汽ADiGO智駕算法，可在汽車后市場場景中完成零部件分揀、設(shè)備巡檢等任務(wù)。這種“技術(shù)反哺”的邏輯，正是車企跨界的核心優(yōu)勢——特斯拉Optimus的FSD系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享、比亞迪在雙足機器人領(lǐng)域的步態(tài)控制研發(fā)，均印證了自動駕駛與機器人的技術(shù)同源性。

　　面向未來，車企的野心不止于工業(yè)。小鵬計劃2026年量產(chǎn)L3級家用機器人，廣汽GoMate則瞄準(zhǔn)康養(yǎng)陪護(hù)場景，特斯拉Optimus更將目標(biāo)指向家庭護(hù)理。這種從“工具”到“伙伴”的定位轉(zhuǎn)變，正是車企區(qū)別于傳統(tǒng)機器人企業(yè)的差異化路徑。

　　▍成本、技術(shù)與需求的三重門檻

　　盡管車企在人形機器人賽道展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，但其發(fā)展仍面臨多重挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)既涉及核心技術(shù)的突破，也關(guān)乎商業(yè)化落地的可行性。

　　當(dāng)前人形機器人的成本居高不下，成為制約量產(chǎn)的核心障礙。特斯拉Optimus的預(yù)估售價為2萬至3萬美元(約合人民幣14萬至21萬元)，盡管馬斯克宣稱未來成本可降至1萬美元，但這一目標(biāo)高度依賴核心零部件的國產(chǎn)化替代。例如，高精度減速器、力矩電機等關(guān)鍵部件仍被日本哈默納科、瑞士ABB等企業(yè)壟斷，國產(chǎn)替代進(jìn)程尚需時間。此外，人形機器人對電機的精度要求遠(yuǎn)超汽車部件，例如Optimus的線性關(guān)節(jié)需實現(xiàn)0.01毫米級誤差。

　　現(xiàn)階段的人形機器人仍處于功能化階段。何小鵬直言，當(dāng)前產(chǎn)品僅相當(dāng)于自動駕駛的L2級別，距離L4級通用智能機器人仍需5至10年突破。

　　業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，三大技術(shù)短板亟待解決：其一，類人感知能力不足，例如復(fù)雜環(huán)境下的觸覺反饋與動態(tài)平衡控制，尤其是在運動控制、感知交互等方面存在較大瓶頸。如何實現(xiàn)更加自然流暢的動作模仿、更加精準(zhǔn)高效的環(huán)境感知以及更加人性化的交互體驗，是當(dāng)前亟待解決的技術(shù)難題;其二，AI算法的泛化性有限，現(xiàn)有模型多依賴特定場景訓(xùn)練，難以應(yīng)對開放世界的隨機性;其三，能源效率低下。以O(shè)ptimus為例，其續(xù)航時間約4小時，遠(yuǎn)未達(dá)到全天候作業(yè)需求。

　　人形機器人市場雖被預(yù)測將在2028年達(dá)到138億美元規(guī)模(年復(fù)合增長率50.29%)，但當(dāng)前需求集中于工業(yè)測試與科研領(lǐng)域，消費級市場尚未形成剛需。部分業(yè)內(nèi)人士擔(dān)憂，車企的扎堆入局可能引發(fā)泡沫化風(fēng)險。

　　行業(yè)人士指出，若技術(shù)突破滯后于資本投入，行業(yè)將面臨估值虛高與產(chǎn)能過剩的雙重壓力。此外，人形機器人的普及可能引發(fā)失業(yè)率上升、數(shù)據(jù)隱私泄露等社會問題，如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與倫理邊界，將成為車企必須面對的長期課題。

　　車企布局人形機器人賽道，絕非簡單的跨界試水，而是一場基于技術(shù)同源性與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。通過復(fù)用自動駕駛技術(shù)與汽車供應(yīng)鏈資源，車企得以快速切入這個萬億級市場，并構(gòu)建由智能汽車、人形機器人、智慧城市組成的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。然而，這一轉(zhuǎn)型的成功與否，將取決于車企能否突破成本與技術(shù)瓶頸，并在市場需求與倫理約束間找到平衡點。