2025世界机器人大会的一个数据惊到了：到2045年后，人形机器人的整机市场规模能冲到10万亿元。

而2023年这数才21.6亿美元（差不多150亿人民币）——这可不是简单翻倍，是翻了几百倍的赛道。

你可能会问：这机器人不就是工厂里搬东西、家里扫扫地的“工具人”吗？怎么就撑起这么大市场？

其实早不是你想的那样了，现在的人形机器人，已经开始学着“看懂世界、自己做决定”，而背后真正撑着这一切的，不是多灵活的机械臂，是“算力”这个看不见的“大脑”。

1、人形机器人这50年，到底进化到哪了？

说起来你可能不信，最早的人形机器人比咱们父母年纪都大。

1973年日本早稻田大学搞出个叫WABOT-1的家伙，算是这行的“老祖宗”——虽然走起来磕磕绊绊，还得靠外接电源，但总算迈出了“像人一样动”的第一步。

后来的发展，大概分了三波：

第一波是“拼硬件”：比如本田1986年开始搞的E0机器人，到2011年ASIMO出来时，已经能平稳走楼梯、甚至加一些定制动作，有点“人形”那味儿了；

第二波是“拼灵活”：2013年美国波士顿动力发布Atlas，这机器人能跳、能越障，甚至被推倒了能自己爬起来，当时看视频都觉得“科幻照进现实”；

第三波就是现在：“拼智能”。2024年特斯拉Optimus第二代亮相，能搬重物还能轻拿鸡蛋（生怕捏碎那种）；国内的宇视科技G1更狠，装了3D激光雷达，能360度“看”周围，还有三指灵巧手，拧个瓶盖、拿个杯子都没问题。

现在行业里把机器人分了6个等级（L0到L5），目前正在从“条件自主”（L3，能自己识别简单环境）往“高度自主”（L4，不用人老盯着，能自己完成任务）过渡。

比如国内的优必选Walker X、傅利叶智能GR-1，已经能在特定场景里帮着搬东西、引导客人了。

2、机器人“会干活”的关键

别以为机器人能跑能跳就够了，真正难的是“会思考”。

就像人一样，要完成“拿个苹果”这个动作，得先“看到”苹果（感知）、“想”怎么伸手（决策）、再“控制手指用力”（执行）——机器人也得有这套系统，只不过叫“大脑”“小脑”和“肢体”。

“大脑”负责想事儿：比如识别环境（这是桌子还是椅子？）、理解指令（“把苹果放盘子里”），现在全靠AI大模型撑着。英伟达去年推的Cosmos平台，用了2000万小时的视频数据训练，就是为了让AI“懂物理世界”——比如知道苹果掉地上会滚，杯子倒了会洒；

“小脑”负责管动作：比如控制关节怎么转、手指用多大劲，这部分需要实时反应，不能卡壳。国内很多公司用的是“分层决策”，比如把任务拆成“找苹果→伸手→抓苹果”，一层管一层，不容易出错；

最核心的是算力：不管是大脑“想事儿”还是小脑“管动作”，都得靠算力扛着。比如特斯拉建了个Dojo智算中心，算力能到10万PFLOPS（简单说就是每秒能算10的20次方次），就是为了训练Optimus的AI模型；英特尔更直接，出了个“大小脑融合方案”，用酷睿Ultra处理器的CPU+GPU+NPU协同，让机器人反应更快，还能省点电。

现在行业里有两种主流的“智能架构”：

一种是特斯拉、谷歌用的“端到端”，直接从“看到的画面+听到的指令”变成“动作”，中间不拆步骤，优点是不容易出错，但特别费算力和数据；

另一种是国内多数公司用的“分层决策”，把复杂任务拆成小步骤，虽然灵活，但需要把各层协调好。

比如Figure AI的02机器人，就分了三层：顶层用OpenAI的大模型“想事儿”，中间层管“快速伸手”，底层管“关节扭矩”，反应速度能到每秒200次——比人反应还快。

3、现在卡脖子的问题：太贵！数据太少！

虽然前景看着美，但现在人形机器人还有两道坎没过去，不然早量产了。

第一道坎是成本太高。

你知道现在一台高端人形机器人多贵吗？本田ASIMO、NASA的Robonaut 2，成本都超200万美元，就算国内的汇童机器人，也要70万美元一台。

马斯克说过，至少要降到2-3万美元（差不多15-20万人民币），才能在工厂里大规模用——这中间还得把核心零件（比如行星滚柱丝杠、空心杯电机）的成本降下来，现在很多零件还得靠进口。

第二道坎是数据太少。

训练AI大模型需要海量数据，但机器人的数据特别难搞——你得让机器人在真实世界里一遍遍试，比如“拿苹果”拿漏了、拿碎了，都得记录下来当数据。

但现在机器人领域的最大数据集，也才240万个片段，跟训练ChatGPT用的15T文本数据（相当于15万亿个单词）比，差得不是一点半点。

现在行业里想了些办法补数据：比如用“远程操作”（人用手柄控制机器人干活，记录数据）、用“仿真”（在电脑里模拟机器人干活，生成数据），英伟达的Jim Fan团队就靠仿真搞了不少训练数据，能省不少钱。

4、不用等2045，这些公司已经在破局了

虽然有坎，但国内不少公司已经在往前冲了，不是靠“炒概念”，是真的在做技术。

比如瑞芯微，他们的RK3588芯片，能提供6TOPS的算力（每秒6万亿次运算），现在被用来当机器人的“小脑”，控制关节运动；寒武纪更专注“大脑”，他们的云端芯片能支持大模型训练，去年营收涨了65%，还实现了单季度盈利；还有地平线机器人，虽然主要做车载芯片，但他们的AI算法也能用在机器人上，比如识别行人、躲避障碍物。

现在政策也在推，比如中国移动去年给智元机器人、宇树科技下了个1.24亿的订单，让他们代工双足机器人——这是国内目前最大的单笔订单，说明行业已经开始从“实验室”走向“实际应用”了。

5、人形机器人离我们也不远了

从1973年的WABOT-1到现在能搬鸡蛋、扫地的机器人，人形机器人走了50多年。现在的问题不是“能不能做出来”，而是“能不能做得更便宜、更智能”。

报告里说，到2028年，国内人形机器人市场规模能到50亿；2035年能到500亿；2045年奔着1万亿去——这背后不只是机器人本身，还有算力芯片、核心零件、AI算法这些产业链的机会。

或许不用等到2045，再过10年，我们去工厂可能会看到机器人搬零件，回家可能会有机器人帮忙扫地、做饭——到时候你再回头看，会发现现在的这些技术突破，都是在为那一天铺路。

你觉得未来5年，人形机器人最先会走进哪些场景？工厂？医院？还是家庭？

本文太侠拆解自《机器人系列深度报告-具身智能大时代-算力芯片筑底座.pdf》