高盛调研14家中国机器人公司，揭示了黄仁勋牵手王兴兴的核心原因

6月的第一天，中国人形机器人赛道一口气按下了两个加速键。

先是宇树科技科创板IPO过会，从受理到过会仅用73天，刷新近年科创板审核速度纪录。同一天，国内首个具身智能国家级测试标准《人工智能关键基础技术 具身智能基准测试方法》正式实施。

资本市场在沸腾，监管层在立规。而几乎同时，一份来自高盛的15页年中盘点，开始在从业者和投资人的朋友圈刷屏。

《中国 人形机器人 ：年中复盘，向商业化落地更近一步》

5月下旬，高盛团队在香港“亚洲通信与科技大会”结束后，马不停蹄地前往深圳、北京，一口气调研了14家中国人形机器人及具身智能领域的明星公司：梅卡曼德、优必选、千寻智能、银河通用、星海图、极智嘉、逐际动力、灵心巧手、帕西尼、越疆科技、埃斯顿、自变量、戴盟机器人、卧安机器人。

这份报告用一句话概括了当下的行业坐标：距离商业现实，又近了几步。

九千光年把这份报告，拆解成了几个关键信号。

模型不再只谈VLA

“世界模型”成为标配

人形机器人长期面临的一个困境是：能走、能跑，甚至能后空翻，但它不会工作，很多展示视频背后仍然需要大量预设程序和人工控制。而2025年以来，AI大模型的发展开始改变这一切。

过去一年，VLA模型（视觉-语言-动作）几乎是具身智能的代名词。但在这次调研中，高盛发现，讨论的边界已经被明显拓宽。

头部玩家开始普遍采用VLA/VTLA（加入触觉模态）+世界模型的多模态架构。在这个架构中，世界模型作为功能层，通过预测和验证动作，提升机器人在真实环境中的规划能力与鲁棒性。

星海图、银河通用、自变量等都明确提到这一组合。星海图团队还在3月发布了低延迟（190ms）的Fast-WAM世界模型。

与此同时，模型参数规模正在快速扩张，从早期的数十亿级别攀升至400亿-800亿的庞大区间。

真实世界数据仍是最大瓶颈

不过，技术架构的演进并未解决所有问题。高盛在报告中多次提到：高质量、多维度的真实世界数据，依然是当前制约人形机器人大规模落地的最大因素。

有意思的是，争论已经从“要不要真实数据”，转向“怎么规模化采集真实数据”，并由此形成两派路线。

一派是“集中式数据工厂”路线：比如帕西尼，在天津、宿迁、武汉、自贡、赣州运营着5家数据采集工厂，且有政府支持。优必选也透露，2026年数据工厂的需求“与去年一样强甚至更强”。

另一派走“分布式部署采集”路线：比如星海图、千寻智能、银河通用等通过部署机器人、可穿戴设备等，在真实场景中边工作边采集数据。以千寻智能为例，年底目标是累计100 万小时真实数据，明年目标是数千万小时。

值得注意的是，数据本身正在成为一项重要的收入来源，多家公司预计2026年数据相关收入占比将显著提升。

巧合的是，就在报告刷屏的同一天，英伟达CEO黄仁勋宣布与宇树科技合作，推出人形机器人参考设计H2+。他直言：“对于智能体系统、机器人系统和物理AI来说，数据是最难解决的问题。”在黄仁勋看来，机器人需要第一人称视角的训练数据，但全球绝大多数视频数据是第三人称视角。

也是在这一天，山姆·阿尔特曼发布OpenAI Robotics的招聘启事，正式宣布进军实体机器人。这家在大语言模型和虚拟智能体上拥有绝对话语权的公司，如今也意识到：没有真实世界的物理交互数据，智能体就永远停留在屏幕里。

商业化拐点

预计出现在2027-2029年

眼下，机器人的商业化仍以工业场景中的概念验证（POC）和小批量测试为主。一个典型的POC验证周期为3-6个月，平均需进行2-3轮，随后进入单工厂的小批量测试（通常不超过50台）。

行业的一个普遍共识：大规模商业化部署的拐点，将在2027-2029年到来。前提是能积累数千万小时的高质量训练数据，且模型任务成功率从当前的40%-50%提升至60%-70%。

近期的落地方向，高度集中在分拣、物料搬运、拣放、检测/测试等标准化或半结构化流程。

报告里还提到，优必选2026年交付约1万台，其中工业和商用/家用各占一半。

而机器人价格下降的速度，可能也比很多人预期的要快。报告以优必选为例：2025年初 BOM（物料成本）约 40万元，2025年底降至约25万元；目前已降至略高于20万元；近期目标 20万元，长期目标（约2027年）为10万元。降本主要靠两招：核心零部件通过规模化量产摊薄成本，执行器、减速器等约占总BOM的30%；结构件从CNC精加工改为模具生产，大幅降 低制 造成本，这部分约占BOM的50%。

轮式底盘+两/三指夹爪

成了当下最大公约数

这个发现，可能是整份报告里最反直觉的一条。

高盛调研后发现，受限于模型能力和成本考量，相当多的机器人制造商目前更倾向于 “ 轮式底盘+两指或三指夹爪”的组合。

理由很直接：这个组合可以覆盖70%-90%的工业应用场景。比如星海图的R1-Pro和R1 Lite都是轮式，公司表示可覆盖约90%工业应用；越疆科技约50%的工业需求可由机械臂满足，20%-30%由轮式人形满足，20%-30%由双足人形满足。

当然，没有人否认“双足人形+五指灵巧手”是终极形态。但显然，现阶段大家更愿意把预算花在能先跑起来的方案上。终极形态的到来，可能还需要更多时间。

高盛的结论：

值得期待，但需要耐心

在报告的结尾，高盛给出了一个相对中性的判断：长期投资前景非常乐观，行业正向着广泛部署迈出几步坚实的进展。

但投资者需要认识到，这段旅程仍需要耐心：企业正在从POC向大规模商业化过渡，质量一致性和成本持续下降是关键里程碑。

这大概就是人形机器人2026年年中的真实模样：离科幻还有很大距离，但离工厂越来越近。

文 | 童蔚

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