中国卷大模型，美国缺机器人：在硅谷做具身智能背后的「中国启示录」

一份关节执行器需求、一周筛选、三家供应商、一次飞往中国的当面谈判——以及 2026 年春天，四百多人挤进山景城一个硬件空间的那个晚上。

编辑丨岑峰

2026 年，具身智能在中美两边都是最炙手可热的词。但在太平洋的两岸，剧本却截然不同。

在国内，创业者和投资人们在会议室里激辩着世界模型、端到端架构和灵巧手的自由度；而在太平洋对岸，同一个行业正在经历一件安静得多、也残酷得多的事：谁能把机器人卖出去、装上去、让它跑够三个月。

Hua Xiao 是 AXIS Connect 的创始人兼 CEO，也是硅谷硬件孵化空间 Circuit Launch 的亚洲业务伙伴。过去一年，她的工作是把中国的机器人和零部件公司带到美国，同时把美国的机器人团队接到亚洲供应链上。她跟几十家中国厂商、美国集成商、经销商和两个市政府谈过交易，办过十几场把研究者和买家放进同一个房间的活动。

在与几十家中美厂商、美国集成商和市政买家真刀真枪的博弈后，她敏锐地察觉到了美国市场底层的一道巨大裂痕：美国缺的从来不是更聪明的“脑”，而是能够把机器人稳稳装进产线、且连续跑满三个月不出错的“手脚”——她称之为“部署荒”。

这篇对话中，她绝口不提当下最时髦的世界模型和 Scaling Law。她只探那些在落地过程中决定生死的数字：54%、84 秒、1.67 美元，以及一个她反复使用的词：部署。

如果中国的具身智能出海大军还想用“参数跑分”去敲开美国工厂的大门，这篇文章无疑是一盆极其刺骨、但也极其清醒的冷水。AI科技评论在此分享这篇充满“硅谷泥土味”的对谈实录，试图为您揭开真实物理世界中，机器人落地的终极商业法则。

以下为对话实录，经编辑整理，使其更适合新媒体平台阅读。

01

美国缺的不是机器人

▎AI科技评论：你在硅谷做了一年具身智能的落地工作。如果只说一句话，你的体感是什么？

Hua：美国缺的不是机器人，是部署能力。

这句话听起来像口号，但它背后有两个数字。IFR 去年九月发的报告《World Robotics 2025》：2024 年全球新装的工业机器人里，中国装了 29.5 万台，占 54%。美国装了 3.42 万台，还比前一年跌了 9%。也就是说，中国一年装的机器人是美国的八到九倍。供给已经彻底在亚洲了。

那美国这边在干什么？美国这边在开会。我这一年参加的每一场活动，台上讲的都是通用能力、世界模型、人形。台下我跟工业买家聊，他们问的永远是三件事：重复精度是多少、末端执行器用什么、集成要花多少钱。这两个世界之间的落差，就是我说的“部署荒”。

▎AI科技评论：但大家都说美国是全球最大的机器人市场之一。

Hua：它是最大的市场之一，但它很小。这两句话不矛盾。

A3，就是美国自动化协会，今年二月发的数据：2025 年北美全年机器人订单 36,766 台，22.5 亿美元。一家中国头部厂商一年的出货量，就能把整个北美市场吃掉。更重要的是增长来自哪里：不是汽车，是食品、消费品、电子、生命科学。这些买家没有自动化部门，没有集成经验，他们不是在买机器人，是在买一个“能跑的工作流”。

所以我见过最多的失败模式是：中国厂商带着国内的打法来，签五家十家经销商，按区域铺。一年下来一台没卖出去。不是经销商不努力，是这个市场根本不是靠覆盖赢的。一个年均三万多台的市场，你得先选定一个工作流、一类买家、一套验收标准，再谈渠道。顺序反了，钱就没了。

图 1｜2026 年 IROS 期间，肖华在匹兹堡与 Robotics Factory 的 Managing Director Kevin Dowling 博士合影。

图 2｜2026 年 NVIDIA GTC 期间，Circuit Launch 山景城空间的 GTC After Hours: Robotics & Physical AI 活动现场。据肖华介绍，活动有 400 多人到场。

▎AI科技评论：为什么中国公司一定要来美国？国内市场不是更大吗？

Hua：因为国内市场到头了。还是 IFR 那份报告：十年前中国工厂装的机器人七成是日本和欧洲的牌子，2024 年，中国供应商占中国当年新增工业机器人安装量的 57% 。国产替代已经完成了大半，剩下的是存量博弈。所以每一家认真的中国机器人公司都必须出海，这不是选择，是物理规律。出海去哪？欧洲市场碎，日本进不去，东南亚不付钱。压力落在美国。这就是为什么我们空间里今年来的中国公司，比过去三年加起来还多。

02

一笔交易是怎么成的

▎AI科技评论：你说美国买家不关心通用能力。但 Figure 在宝马工厂那个案例，不就是人形机器人进了产线吗？

Hua：对，但你去看 Figure 自己发的报告，它没有说“我们的人形机器人什么都能干”。它说的是：钣金件上料，总周期要求为 84 秒，其中上料时间要求为 37 秒；据 Figure 披露，累计上料超过 9 万件，运行超过 1,250 小时。这是宝马能签字的东西。所以我的结论是：“人形”是一个营销类目，买家买的是节拍时间。一套学习策略可以跑在多种本体上，本体该按臂展、负载、可达性、安全和任务经济性来选。选型原则就一条：能通过客户验收测试的最简系统。今天人形能赢的场景，是那些真的需要双足和双手的窄任务。我见过太多公司拿着一个很贵的本体去做一个六轴臂就能解决的问题，然后在成本那一关被刷掉。

▎AI科技评论：你反复提“验收标准”。为什么这个东西这么重要？

Hua：因为它决定了谁收钱。

我把一笔机器人交易拆成四层。第一层是机器人和工装，臂展、负载、抓取、感知，这是机器人厂商收钱的地方，而且只收一次。第二层是工作流集成，传送线、夹具、软件交接，集成商按站点收。第三层是运营，故障恢复、培训、备件、维护，服务伙伴每年收。第四层是验收，基线、测试条件、谁来拍板——这一层没人收钱，除非你事先把它写进合同。

你看，硬件只是四层里的一行。下面三层才是美国市场的价值所在，也恰好是亚洲厂商最弱的三层。这句话不好听，但我见过的每一个失败案例都卡在这里。

Agility 和 GXO 那个合同是教科书。经过试点后，双方签订多年期 RaaS 协议。Digit 不是单独跑的，它嵌在 SPANX 仓库已有的传送线和其他机器人中间，Agility 自己的 Arc 平台管车队运营。经常性收入的前提是经常性地交付有用的工作——这句话听起来是废话，但大部分 RaaS 模型死就死在这里。

▎AI科技评论：中国厂商最大的优势是成本。这个优势在美国不管用吗？

Hua：有用，但它是在美国最弱的杠杆。我给你算一笔账。

做一个示意模型：机器人硬件三万美元，集成和安装四万，一年服务和运营两万，三年寿命。折下来一年四万三。如果这台机器人一年有效工时是两千小时，按硬件与安装分三年摊销、运维每年两万美元计算，年成本约 43,333 美元，每有效工时约 21.67 美元。

现在你把硬件降一万美元，也就是降三分之一，三年摊下来，每个有效工时省 1.67 美元。再看另一个方向：有效工时由 1,000 增至 2,000，成本约从 43.33 降至 21.67 美元/有效工时。硬件降价节省 1.67 美元/有效工时，

所以当一个中国厂商跟我说“我们比发那科便宜 30%”，我的第一个问题是：你在美国的服务响应时间是多少？因为利用率和服务才是强杠杆，而这两样东西，是在本地卖出去的。价格让你进第一轮，服务决定你能不能签。

03

中国公司怎么进来

▎AI科技评论：今年跟你聊过的中国厂商，问得最多的问题是什么？

Hua：要不要先在美国注册公司。几乎每一家都问。我的答案是：先别。

我观察到有进展的公司，走的都是同一条路，我把它叫“梯子”：展示、汇聚、试点、服务、实体。注意，实体在最后。

第一步最简单，也最被忽视：把样机放到一个每天有工程师和买家进出的空间里，长期展示。不是锁在仓库里等 CES。我们 Mountain View 的办公室里放了一家中国机械臂厂商的样机，结果市政府的一次采购对话，就是从那台样机开始的。不是从 LinkedIn，不是从展会，是从一台放在那里、任何人下午走进来都能摸到的机器。

第二步是汇聚，加入既有的活动系列，让研究者和买家来到机器人面前。第三步是试点，一个有预算负责人和验收标准的限定任务。第四步是服务，找到本地伙伴负责备件、升级、响应时效——这才是买家真正在评估的东西。到了第五步，美国子公司才养得活自己。

先出现，再设立。

▎AI科技评论：你说的“汇聚”，具体是什么？去展会不算吗？

Hua：展会是最贵、效率最低的那种汇聚。我这一年最反直觉的发现是：在美国，机器人买家和建设者真正聚集的地方不是展会，是学术会议。

IROS 九月在匹兹堡，CoRL 十一月在奥斯汀，IEEE Humanoids 十二月在圣克拉拉，然后一月 CES。四个月，四个站点，刚好一条线。学术日历就是商业日历。写论文的人、从实验室出来创业的人、投他们的人、和最早敢买他们产品的人，都在这几个会上。

我们今年试了一个格式，叫 One Paper · One Demo · One Beer：讲透一篇论文，真机演示，一场 happy hour。周五晚上，坐满研究者、创始人和早期客户。展台做不到这一点，因为展台没有理由让人留下来聊。我的建议是：机器人只运一次，留在美国，沿着学术日历轮转。一台机器人跟着 IROS 到 CoRL 到 Humanoids 走一圈，拿到的有效对话比一个展台多。

▎AI科技评论：很多公司觉得先签一个大的美国分销商最稳。

Hua：十月我跟几个大型经销网络谈，反复回到四个问题：哪些任务你撑得住？谁去现场安装？凌晨两点坏了谁接电话？扣掉演示、培训、服务，还剩多少利润？一个分销商如果答不上这四个问题，它带来的是覆盖，不是收入。渠道覆盖要跟在一个可支撑的应用包和一个可行的伙伴利润模型之后，不能反过来。

图 3｜在 Circuit Launch 的共享工作区，来自不同地区的机器人创业者围在工作台旁交流。

图 4｜2026 年 IROS 同期，Brew Review 匹兹堡专场在卡内基梅隆大学举行。图为剑桥大学 Rika Antonova 副教授发言，舞台右侧为机械臂。

04

更大的机会向东流

▎AI科技评论：你前面讲的都是中国机器人怎么进美国。但你们公司的名字是 Connect，连接应该是双向的。

Hua：这可能是我今天最想说的一点。大家在讲的叙事是“中国机器人进入美国”。但钱在另一个方向：美国机器人通过亚洲供应链走向量产。

八月有一家美国人形团队给我一份执行器需求：40 到 450 牛米，72 伏，低背隙，双绝对值编码器，中空走线。按该项目规格初筛，找到约四到六家候选供应商；其中三家愿意进一步评估需求，在无锡和深圳。这不是我选的，是物理和良率决定的。

你再回到前面那个 57%——中国供应商在中国当年新增工业机器人安装量中的份额。它是建立在这些零部件集群上的：减速器、电机、编码器、触觉传感器。而每一台美国人形机器人，不管它的模型多先进，都在这些集群的下游。

▎AI科技评论：但这件事在当前的政治环境下，可以公开做吗？

Hua：已经在做了，问题只是公开还是不公开。我的判断是，公开做比偷着做安全得多——带着文档、带着替代方案、供应商坐在桌边。

我们在设计一种“供应链诊所”的格式：十支机器人团队，五张供应商桌——驱动、感知、计算与电子、电源与热管理、制造与放量。一台机器人、一个问题、一个解法。供应商以解决方案伙伴的身份来，不是赞助商，不放 PPT。因为美国工程师对 PPT 免疫，但对“你这个关节的背隙我有办法”没有免疫力。

▎AI科技评论：为什么你认为这个方向比卖整机更大？

Hua：三个原因。

第一，它具备跨境合作空间，具体项目须按产品、用途、交易对象和适用要求逐案核查。美国品牌的机器人，用了亚洲的零件，这在今天的美国仍然是可接受的。

第二，它的客户有钱。Crunchbase 的数据，"Physical AI" 2026 年上半年融了 474 亿美元——Crunchbase 统计的全球 Physical AI 风险融资，涵盖自动驾驶、机器人、航空航天等领域。

第三，它是重复性的。卖一台整机是一次交易，成为一家人形公司的执行器供应商，是跟着它从十台到一万台。

所以我们把加速器的定位也改了：不是帮中国公司进美国，是帮需要亚洲供应链才能量产的美国机器人团队。这个需求比我预想的大得多。

05

硬科技需要一栋楼，不是 Demo Day

▎AI科技评论：你刚才说到 474 亿美元。资本这么充足，部署为什么还是荒的？

Hua：因为钱投的是模型和团队，不是部署。那 474 亿里三分之一是 Waymo 一家。融资总额不能直接说明有多少资金流向部署。没有人投集成商，没有人投服务网络，没有人投小批量装配线。资本的结构和交易的结构是错位的：钱在第一层，利润在下三层。

▎AI科技评论：很多人想做“机器人界的 YC”。你怎么看？

Hua：我认为这个方向是错的。

YC 的标准 deal 是 50 万美元，三个月，Demo Day。它的模型是给钱、给网络、三个月后把你推给投资人。这对软件管用，因为软件三个月能出产品。硬件不行。

HAX，就是 SOSV 做硬科技的那个，给最高 55 万。但你看结构：头 25 万里有 10 万是实物，不是现金——实验室、设备、工程师时间。六个月驻场，纽瓦克 3.5 万平方英尺的实验室，加全球采购节点。软件靠一期 batch 放大，硬件靠一栋楼放大。核心资产不是网络，是实验室、小批量装配线和随叫随到的供应链。

▎AI科技评论：硅谷有这样的楼吗？

Hua：楼是有的。我所在的空间，奥克兰和 Mountain View 加起来五万平方英尺，120 多个硬件团队，累计约融了 3.5 亿美金。工业级 3D 打印、CNC、PCB、电子和机器人实验室、短批次装配区，都在。缺的是上面那一层：运营费谁出、资本怎么分、批次怎么滚。这是今年我花最多时间的问题。

我们现在在做的事，是把这栋楼往前推一步：在原型空间里加一条成熟机械臂厂商的小批量产线，让它从原型空间变成微工厂。团队在将来要放量的那条线上做首批；“美国组装”回答采购和关税的问题；前一百台在这里装，第一千台对接亚洲产线。匹兹堡的 Robotics Factory 在往这个方向走，亚洲的产业园运营方也在找这个模式。但微工厂不是技术问题，是成本和客户的问题。先有客户，再投产能。

06

谁在买

▎AI科技评论：除了工厂，你这一年还看到了哪些买家？

Hua：一个今年才出现的新买家：市政府。我们与当地公共部门就教育机器人开展过交流，用大篷车开进社区和市政厅。有意思的是选型标准：带课程和教程的产品，赢过了参数更好的产品。几家亚洲厂商在美国的第一个标杆，可能是教室，不是工厂。

公共采购是拿到美国标杆最快的路，也是在课程、服务、合规上最不留情面的路。合规这件事我要特别说一句：FCC 九月的一份有条件批准通知说得很清楚，须按具体设备及适用规则确认授权要求。具体型号必须过审。公共买家第一个查这个，私营买家迟早也查。

▎AI科技评论：开发者呢？国内很多公司在讲开发者生态。

Hua：开发者体验是一条销售渠道，这句话我是认真的。Intel 九月在 Mountain View 发 Robotics AI Suite，把 ROS 2、AI 流水线和实时控制打成一个包。信号很清楚：可移植性和集成工作量已经是采购标准。

黑客松我们办了不少。学到的是：别数到场人数，数上手时间、完成任务数、SDK 复用率。湾区的工程师一天能跑起来的 SDK，就是一条渠道。需要从深圳派人来才能用的硬件，不是。一个在你硬件上完成了任务的开发者，比一百个展台访客更值钱。

▎AI科技评论：那你自己在做的事，到底是什么？是中介吗？

图 5｜Bots, Bevs & International Women in Robotics Day 圆桌交流现场，摄于山景城 Circuit Launch。

Hua：我把它叫“接触和执行之间的那一步”。很多人能帮你认识人，很少人能把一次见面变成一份任务简报，上面有买家、有验收标准、有谁负责安装、谁负责服务。然后把这个试点追踪到一个商业决策——扩张，或者停。

试点要回答五个问题：任务跑得通吗，工作流改善了吗，客户自己能运营吗，商业模型成立吗，买家会扩张吗。一个试点如果不能回答这五个问题，它就不是试点，是免费演示。我这一年最大的教训之一，就是免费演示做太多了。承诺之前先走小步：先诊断再提案，先一个试点再做项目，先一场活动再做系列。

07

什么会让我错

▎AI科技评论：你今天讲的判断都很确定。有没有可能是错的？

Hua：当然有。我给自己定了三条证伪条件。

第一，集成成本坍塌。如果跨不相关任务的重复部署几乎不需要定制，那通用平台就赢了切入任务，我前面讲的“四层交易”就要重写。这是模型派的赌注，我尊重这个赌注，只是还没看到证据。

第二，美国装机量强劲反弹。如果美国装机量持续两位数增长，且集成与服务能在多个场景复制」，走量打法重新打开，“小市场不能撒网”这句话就不成立了。

第三，兴趣始终不转化。展厅、活动、诊所——如果这些东西只带来人流，没有付费试点、没有续约、没有有效工时，那我的整套商业论点就是错的。这一条我按季度查，因为它查的是我自己。

▎AI科技评论：最后一个问题。如果一家中国具身智能公司的 CEO 明天落地旧金山，你会对他说什么？

Hua：三句话。

第一，别先开公司，先把机器放在一个有人看得见的地方。

第二，别讲通用能力，讲一个任务、一个节拍、一个验收标准。美国买家不买未来，买下个季度的产能。

第三，回头看看你自己的供应链。你以为它是你的成本优势，其实它是你在美国最值钱的产品。这边有一批融了很多钱、造不出第一百台的团队，他们需要你，比他们自己知道的更需要。

美国缺的不是机器人。所以别只带机器人来。

文中数据来源：IFR World Robotics 2025；A3 北美机器人订单统计（FY2025）；Figure《Production at BMW》（2025 年 11 月）；Agility Robotics / GXO 公告（2024 年 6 月）；Crunchbase Physical AI 融资统计（2026 年 8 月）；Y Combinator 标准投资条款；HAX 项目说明；FCC DA 26-996（2026 年 9 月）。成本模型为示意性计算，不构成报价或行业均值。受访者观点不代表其所在机构立场。

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