國產人形機器人，“劍指”德國工廠

眼花繚亂的國產人形機器人，“戰場”不只在春晚，還有廣袤的海外。

2月24日，智元機器人在德國慕尼黑舉辦發布會，正式宣布進入德國市場。會上，智元不僅發布了面向德國市場的全系列通用具身機器人產品矩陣及系統級行業解決方案，還與敏實集團簽署了戰略合作，共拓歐洲市場。這是近一個多月時間里智元在海外市場的第三次大動作，再看其他機器人企業，也都在積極拓展海外市場。

德國之于機器人企業，并非一個普通的市場。它不只是歐洲的經濟引擎，更是全球智能制造和工業自動化的高地，這無疑為人形機器人的應用提供了一個天然的“試煉場”。

但是，在舞臺上靈活自如、盡展才藝的國產人形機器人，能在德國市場大展拳腳嗎？這個疑問和人形機器人今年扎堆春晚引發的爭議本質上是一致的，人形機器人的狂奔，不能只是一場“表演”。

德國需要的不是會跳舞的機器人

去年春晚，一場別開生面的表演，把人形機器人推到了萬眾矚目的聚光燈下，緊接著，馬拉松、拳擊、足球等一次次賽事，又連續創造人形機器人的新熱點，成功驅動人形機器人產業加速發展。

我們不可否認，當機器人從實驗室的演示臺，走上春晚的國民級舞臺，這一利用營銷思維引爆硬核科技的豪賭，極大地幫助我國人形機器人跨越到商業落地的階段。可這種情形會在德國上演嗎？

去年年初，一家來自德國的人形機器人公司Neura Robotics宣布完成1.2億美元的融資，為人形機器人行業拿下一個“開門紅”，而在社交平臺上網友卻紛紛調侃該公司是德國唯一的一家人形機器人企業。這直白地暴露出一個事實，在這個制造強國，有實力的人形機器人初創公司少得可憐。

為什么？很大程度上是因為這個深深依賴于工業制造的國家，對于機器人的最大關注點在于真正的實用，所以相較于已經發揮實用價值的傳統工業機器人，他們對人形機器人普遍抱有一種質疑大于期待的態度。

像Neura Robotics，即使作為一個全新的企業，Neura Robotics并沒有直接研發人形機器人，而是和過去所有的德國企業一樣，從研發協作機器人開始。

其實不單單是德國，整個歐洲在大熱的人形機器人浪潮中也顯得非常“冷淡”。摩根士丹利曾統計了 2022 年至 2025 年 2 月 4 日以來的人形機器人產品，三年中，中國發布了 40 款人形機器人，美國 14 款，歐洲僅有 4 款。而且連大眾對于人形機器人應用前景也不樂觀。全球工業機器人龍頭 ABB 的一份調研報告顯示，亞洲受訪者中有 27% 認為人形機器人數量將大幅增加，而歐洲只有 5%。

一直以來，制造業是德國的立國之本，而過去幾年，德國制造業的榮光正在漸漸黯淡，尤其是新能源汽車在市場上的勢如破竹，讓德國的傳統汽車制造產業遭受巨大沖擊，大廠裁員、小廠倒閉，業內一片哀嚎，這直接重創了德國經濟。

據多家經濟研究機構發布的預測報告，受對美國出口明顯下滑等因素影響，2025年德國經濟預計僅增長0.1%，約四分之一的公司預計2026年業務將惡化。

扎實的制造業根基，使得德國具備成為機器人領先者的競爭條件，同時，機器人技術及產業也可能將成為德國需要的“新經濟支柱”，承載著德國制造業復興的希望。恰恰是在這種背景下，目前還停留在舞臺上炫技、技術噱頭大于實際應用的人形機器人，顯然承擔不了這個重任。

人形機器人與傳統機器人的一次較量

國產人形機器人進入德國市場，目的是借助德國發達、成熟的制造產業，在真實的工業場景中跑通應用，而這也將自己投入了與全球頂尖人形機器人企業較量的新戰場。

比如早在2024年就與寶馬達成合作的美國明星企業Figure，去年11月，Figure AI宣布，在過去的6個月內，第二代人形機器人Figure 02已在寶馬集團斯帕坦堡工廠參與生產了3萬輛汽車，累計裝載超過9萬個零部件。再比如波士頓動力的電動版Atlas，正從“體操表演”走向“搬運托盤”的商業化。

我國人形機器人應用目前聚焦于商業表演場景的現狀，讓其與已經具有進廠經驗的海外企業產生了一定的差距，可是占據全球超七成市場的體量和背后展現的成本優勢，又給他們提供了充足的底氣。

不過，在德國工廠里，它們或許并不是彼此最大的競爭對手，反而擁有一個共同的“敵人”，就是在自動化生產中已經扮演了重要角色的傳統工業機器人。

長期以來，汽車產業是工業機器人應用的核心領域，強大的汽車制造業自然也造就了德國日漸成熟的機器人產業。根據國際機器人聯合會（IFR）發布的《世界機器人2025》報告，2024年德國工業機器人運行總量增至27.89萬臺，同比增長4%。這意味著，歐盟27國中約40%的工廠機器人都在德國。

在大眾汽車的生產車間，工業機器人憑借高度精確的操作，已經能高效完成汽車零部件的焊接、組裝任務，極大提升了生產效率與產品質量。舉個例子，在汽車發動機的精密零部件裝配過程中，庫卡機器人可以精確地將微小的零件安裝到指定位置，確保發動機的性能和可靠性。

在汽車制造、3C電子及倉儲物流等環境高度可控的工廠內，人形機器人也正試圖從“參觀項目”變為“生產勞動力”，可進展并不順利。就在前段時間，特斯拉 2025 年第四季度財報電話會議上，馬斯克承認，目前并沒有任何一臺 Optimus 人形機器人，在特斯拉工廠里真正承擔「有用的工作」。

這讓外界大跌眼鏡。在馬斯克的站臺和吶喊中，很多人以為Optimus 已經就緒，明天就能「進廠打工」，而現實卻打了臉。

無獨有偶，今年的CES 2026上，在模擬工廠搬東西的實操環節，波士頓動力的Atlas剛開始還在有條不紊地搬運物品，后來突然把自己折疊起來，最終“躺平”在展臺上。這場翻車多少暴露出人形機器人進廠打工的真實“狀態”。

在工廠里，衡量生產力價值的核心指標有三個：效率、可靠性、成本，在這三點上，目前人形機器人的提升都面臨著巨大的阻礙。尤其是可靠性上，人形機器人越追求靈活，越帶來“過度設計”，每個增加的旋轉關節意味著更多的傳感器、更復雜的控制算法，以及指數級增長的故障概率，這與工業場景“容錯率為零”的現實需求背道而馳。

相反，工業機器人的發展路徑是完全圍繞單一任務而設計，在固定場景中通過不斷重復、不斷精簡、不斷糾錯，它們已經成為穩定、可預測、高效率的執行工具。

說到底，工廠只看重一個工具能否更快、更穩、更便宜地完成任務，它是否「像人」并不重要。

人形機器人進廠，究竟是不是偽命題

人形機器人在真實工業場景中的“水土不服”，追根溯源，是其對通用性的追求。

從曾經的明星企業波士頓動力到如今當紅的宇樹、智元，業內對人形機器人的發展理念一直相對統一，就是先把機器人做得像人，然后再試圖讓它進入不同場景，去完成各種任務。在未來美好的暢想中，越接近人形，未來機器人可以適應的場景就越多。

可是從目前人形機器人進廠打工的嘗試來看，人形機器人對通用性的追求和工廠最需要的高效、低成本、無故障，幾乎是不可能同時實現的。

人形機器人為了追求「通用性」，需要具備各種能力，包括運動控制能力、感知能力、手部自由度和精細操作能力，這使得其在結構和控制上非常復雜。且不說這些能力成不成熟，越是復雜的控制、協調和感知，人形機器人在真實生產環境里，越會產生更大的不確定性，這不是僅靠數據積累、反復訓練就能解決的。

簡單來講，就是當機器人同時處理物料抓取、路徑規劃、環境感知等多重任務時，任何一個微小誤差都可能引發連鎖反應，導致故障。

行業數據顯示，全球人形機器人實驗室原型的平均無故障運行時間僅為120分鐘，而汽車生產線對設備的可靠性要求是連續工作10萬小時。

另外一個關鍵點就是成本，人形機器人未來或許會變得越來越聰明，在復雜場景的環境感知和適應能力也會增強，可成本問題仍使得它們很難成為工廠的首要選擇。

通用型機器人為了適應多種任務，必須保留大量冗余自由度、傳感器、計算資源，這在工業中會帶來成本浪費。而且就人形機器人這一特殊形態的機器人來講，為了“像人”，使用“雙足”，陡增了極高的摔倒風險、巨大的能耗和復雜的平衡控制成本，實際上卻沒有帶來實質性的效率提升，這在工業場景中也是一種成本浪費。

人形機器人為什么要“像人”？除了順應通用性，“人形”能夠突破機器人“冷冰冰”的感知，帶來傳統機器人沒有的情緒價值，這意味著人形機器人的應用和落地可能更偏向需要輸出情緒價值的場景，而不是自動化的工廠。

前段時間，The Robot Report發布了《2026年機器人行業展望》，這份報告最核心的判斷只有一句話：“2026年,我們不想再看到機器人跳舞或表演武術了。給我們看它們做真正有用的事情。”

進廠，是最能證明人形機器人有用的事，可這道路注定艱辛。