★ 中國信息通信研究院 田霞，陳敏，于青民，朱瓔

摘要：生成式人工智能的持續發展，運動控制、環境感知等核心算法的不斷突破，加速了數字世界向物理世界“具身化”遷移，并為機器人賦予高級認知、自主規劃與靈活交互的能力，使機器人實現從“思考”到“行動”的關鍵跨越。本文旨在梳理全球人形機器人產業發展現狀，從產業政策、產業鏈、關鍵技術、產品特點與企業發展等多個維度進行深入剖析。研究表明，當前產業正處于從實驗室研發邁向商業化落地的關鍵拐點，產業鏈上游的核心零部件和AI大模型仍是制約成本與性能的主要瓶頸。研究建議，我國加快構建完善人才支撐、政策保障和標準化，加強技術突破、成本優化和生態協同，推動量產和商業落地，以提升國際競爭力。

1   引言

人形機器人是指形態結構、運動方式及交互邏輯高度模仿人類的機器人，具備類人軀干、四肢、頭部及多自由度關節，并能通過感知、決策、執行系統在物理世界中自主或半自主完成任務的智能體。相較于其他形態的機器人，人形機器人具備更強的環境適應性[1]、任務通用性與人機協同的能力，這些能力共同增強了機器人在非結構化環境中的自主性、靈活性與可部署性。基于上述人形機器人的優勢，其可從事的領域范圍廣闊，包括但不限于服務行業應用[2]、工業行業應用[3]、特種行業應用[4]等。

當前，人形機器人產業迎來了高速發展期，正從實驗室研發全面邁向商業化量產。然而，受限于感知-決策-執行閉環在實時性與魯棒性上的不足，目前人形機器人所能實現的功能，遠無法媲美人類復雜的協同作業能力。因此，想要實現人形機器人全維度潛能釋放，亟需在硬件能效與智能算法架構上取得協同突破[5~7]。

本文首先分析主要國家/地區推動機器人發展的戰略政策，其次從企業、本體產品和產業投融資角度分析人形機器人產業發展現狀和特點，最后結合我國人形機器人產業基礎，提出推動我國人形機器人產業發展的相關建議。

2   主要國家/地區人形機器人戰略政策

2025年2月11日，國際機器人聯合會發布了《2025年世界機器人研發計劃》報告[8] ，報告顯示到2024年底，共有13個國家/地區制定了人形機器人領域的戰略/計劃，投入360億美元資助人形機器人領域。

美國機器人研發計劃涵蓋多個領域，為系統性推進機器人產業發展，在政策方面，2011至2021年間美國共發布了三版《國家機器人計劃》 [9~11] ；在資金投入方面，國家科學基金會（NSF）的智能機器人與自主系統（IRAS）項目預算從2023年的5380萬美元增至2024年的6990萬美元，國防部（DoD）在自主技術與機器人領域的投入規模基本保持穩定，2023年和2024年預算分別為103億美元與102億美元。

日本是世界上最早成功研制出首臺具備綜合功能人形機器人的國家，為鞏固日本在該領域的優勢，日本政府于2015年2月發布了《新機器人戰略》，以引領機器人新時代創新為目標，助力機器人產業發展。 2016年日本機器人預算提升至2.578億美元， 同比大幅增長83%；2019年，該項預算進一步增加至3.326億美元，表明日本對機器人領域的政策支持力度持續加強。 2020年，日本啟動“登月型研究開發計劃”，計劃在2020至2025年間為機器人相關項目撥款3.34億美元，進一步彰顯了日本長期布局機器人產業的決心。

韓國高度重視人形機器人產業發展，通過一系列產業政策積極推動該產業前行。從2008至2024年共發布了四版《智能機器人基本計劃》[12]，逐步完善機器人政策體系。其中，2022年發布的《第三次智能機器人基本計劃》提供了1.722億美元用以推進該領域相關科技應用；2024年發布的新版機器人基本計劃預計投資1.28億美元支持產業發展，目標是到2030年將核心零部件的本土化率提高到80%。

歐洲在機器人技術領域的布局具有系統性和延續性，自1984年，歐盟開始實施以資助研發為核心的多年期框架計劃。歐盟第七個框架計劃（2007-2013）為130個機器人相關項目提供了約5.651億美元的大額資金支持，推動了感知、動作認知、智能系統等關鍵技術的發展，并另投入1.792億美元用于機器人相關配套領域。隨后的“地平線2020計劃”[13]（2014-2020）進一步加大投入，為各類機器人項目提供了約7.381億美元，目標是提升跨行業機器人的自主性與靈活性。最新一輪的“地平線”計劃（2021-2027）將機器人技術列為重點發展方向， 預計在2023至2025年為機器人相關項目提供1.835億美元的支持。

我國人形機器人產業政策呈現頂層設計與地方實踐協同推進的特點。從國家層面來看，2023年9月，工信部發布《2023年未來產業創新任務揭榜掛帥工作的通知》，首次將人形機器人上升至國家層面專項行動指導意見層次。2023年11月， 工信部發布《人形機器人創新發展指導意見》，  提出到2025年建立人形機器人創新體系， 到2027年構建具有國際影響力的人形機器人產業生態。2024年1月，工信部聯同教育部等7部門發布《關于推動未來產業創新發展的實施意見》，提出要突破靈巧手、電子皮膚等核心技術。從地方層面來看， 2023年以來， 隨著人形機器人賽道持續升溫， 北京、上海、深圳等一線城市積極響應國家號召，相繼推出專項政策，通過制定明確的發展路徑和完善的保障體系，力求匯聚產業資源，引領創新浪潮，把握產業化先機。本文據公開信息統計，2023至2025年地方各級政府累計出臺近70份法規和政策性文件，其中2025年占比超一半，進一步表明政府扶持力度在持續增強。此外，多地政府積極設立產投基金，通過政策引導、基金撬動、產學研協同的聯動機制，形成一個相對完整且成熟的模式，推動人形機器人產業發展落地。據監測，北京、上海等10多個地方政府正在籌備建立或已建立產業基金， 投資規模從2億元至100億元不等， 基金總規模超過700億元，分別投向機器人本體、產業鏈零部件、具身智能、創新應用等方向。

3   全球人形機器人產業現狀

3.1   企業情況

2023年以來， 入局人形機器人的企業快速增長。本文通過CB Insights、Crunchbase、IT桔子等創投數據庫和媒體資訊，結合企業實際情況進行數據清洗、整合，標簽化形成全球人形機器人企業數據庫。據本文統計， 截至2025年底， 全球人形機器人企業（只包含上中游）共計超1100家。人形機器人產業視圖如圖1所示。

圖1 人形機器人產業視圖

2016年以來， 人形機器人企業數量呈現穩步增長態勢。在AI技術突破和資本高度關注的推動下，2023至2024年行業迎來爆發期， 新增企業快速增多， 并涌現了Foundation、智元機器人等一批獨角獸企業，有力驅動了技術向應用的轉化。進入2025年后，企業新增數量開始回落。一方面由于行業頭部效應加速形成，領先企業已建立起顯著優勢；另一方面，該領域研發成本高昂且短期難以實現商業回報，使腰部及初創企業面臨嚴峻的生存考驗。

從產業鏈分布看，中游本體環節作為人形機器人產業鏈的核心，承擔著研發、制造與生產的關鍵任務，是推動產業實現規模化與商業化的重中之重。據本文統計，截至2025年底，全球共有超500家人形機器人本體企業，其中300多家企業已推出了本體產品，整體產品轉化率近七成。上游環節主要分為軟件和硬件兩大類，涵蓋感知模塊、運動執行模塊、交互控制模塊、動力模塊、結構件模塊以及熱管理系統等。根據特斯拉公開方案及產業鏈企業披露的數據估算，核心零部件約占人形機器總成本的70%。據本文統計，截至2025年底，全球共有超600家上游核心零部件廠商。分結構來看，硬件廠商占比69%，軟件廠商占比24%，數據與訓練廠商占比7%。人形機器人領域企業類型分布情況如圖2所示。

圖2 人形機器人領域企業類型分布情況

3.2   本體產品

當前，人形機器人產業仍處于發展初期，商業化進程相對緩慢，尚未形成廣泛且成熟的市場落地模式。為了加速這一進程，無論是業內領先企業還是新興初創企業，都在積極致力于對其產品的設計方案持續迭代升級于優化。例如，優必選從2023年到2025年共進行4次技術革新，其最新版本的Walker S2于2025年7月正式發布，展現了單機自主性以及多機協同工作能力之間的螺旋式進步。Figure AI在同一時期內也進行3次重要的技術迭代，其人形機器人的應用場景從工廠到家庭，實現了多場景泛化；智能架構也從合作搭載OpenAI的模型到自研Helix（視覺—語言—動作模型），實現了技術自主權。

2025年以來， 全球人形機器人產業迎來關鍵性轉折點，市場需求顯著增長，涌現多筆千萬訂單。截至2025年，優必選Walker系列訂單金額累計達13億元；智元機器人和宇樹科技聯合中標超1.2億元訂單。在此期間，人形機器人產品發布節奏也在同步加快。據本文統計，截至2025年底，全球累計發布了近700款人形機器人，其中2025年發布了超200款，同比增長77%。

從國別/地區分布來看，中國的人形機器人產品數量領跑全球，共計超400款，占比55%；美國共發布超100款產品，占比14%，位居第二；日本和歐盟區域齊頭并行，分別占比11%，8%。此外，韓國、印度、英國、俄羅斯等國家也在積極推進人形機器人的發展。全球人形機器人產品國別/地區發布情況如圖3所示。

圖3 全球人形機器人產品國別/地區發布情況

從應用類型來看，目前主要的應用類型分為四類。其中，服務型共發布產品超300款，占比約45%；通用型共發布產品超200款，占比約29%；工業型共發布超100款，占比超17%；其余為科研實驗作品，占比9%。從細分賽道來看，首發廠商更多選擇服務型細分賽道，例如教育、商業服務、養老、科研等方向。

從產品足部結構類型來看，輪式產品逐漸成為更多廠商的選擇。2025年輪式人形機器人占比約47%，同比2024年提升了21個百分點。這主要由于輪式形態具備訓練難度小、成本低、長續航三重優勢，更適配落地需求，相比雙足人形機器人更容易實現商業化。

人形機器人在產品形態和技術路線上呈現多元化發展格局，企業比拼核心從單一技術指標轉向“技術-場景-量產”的綜合能力。特斯拉自2022年首次發布原型機以來，通過持續的技術創新和融合對其產品進行迭代，提升其性能。此外，特斯拉在推進產品迭代的同時，也加速了量產進程，最新版Optimus Gen-3將在弗里蒙特工廠啟動試產，目標是年產量達5000臺，并預計在2026年將產能提升至5萬臺。波士頓動力摒棄了此前費用高昂且復雜笨重的液壓系統，在2024年推出電動版Atlas，并展示了其在工業場景下的應用潛力。宇樹科技依托四足機器人領域積累的運動控制與輕量化技術優勢實現快速躍遷，構建了覆蓋多場景的產品矩陣，囊括了1.2米消費級R1、1.3米靈巧操作型G1、1.8米全尺寸通用型H1、H2，完成從“演示級”到“實用級”的跨越。智元機器人以具身智能為核心，通過動力、感知等核心域全棧自研構建技術壁壘，形成“遠征”與“靈犀”兩大產品家族，覆蓋多類別場景，并通過開源舉措構建產業生態，推動具身智能商業化發展。此外，企業還通過代工廠協同和自建工廠相結合的方式，推動量產進程。

3.3   投融資情況

本文以自主構建的全球人形機器企業數據庫為基礎，整合并清洗了來自CBinsight、Crunchbase、IT桔子等公開渠道的融資數據，通過將數據與產業鏈結構進行映射，最終建立了全球人形機器人投融資數據庫。據本文統計，2015至2025年，全球人形機器人領域累計超800多筆投融資事件，公開披露的金額超200億美元。2025年，全球資本加速向人形機器人領域集聚，該領域的投融資熱度不斷升高，融資事件近300筆，同比增長近一倍；金額超100億美元，比去年同期增長超兩倍。圖4為2015至2025年人形機器人領域投融資事件數量及金額增長趨勢。

圖4 2015至2025年人形機器人領域投融資事件數量及金額增長趨勢

從融資類型來看，風險投資類型始終占據主導地位，其中天使輪、種子輪和A輪每年合計約占總投融資的40%~70%，進一步表明資本目前更加青睞初創企業。

從獲投企業類型來看，中游本體環節在近十年間持續占據主導地位，平均每年獲得的融資筆數占比超70%，凸顯出人形機器人領域“本體為王”的趨勢。 2025年全球融資事件中，中游本體的融資占比83%，上游零部件的融資占比17%。

從融資金額來看，全球人形機器人大額融資頻發，資本聚焦于中游本體初創企業和AI模型企業，且以美國企業為主。例如， 2024年，美國Figure AI獲得了6.75億美元融資，主研人形機器人大腦的Physical Intelligence和Skild AI分別獲得了4億美元和3億美元的融資，韓國Rainbow Robotics獲得了1 .81億美元融資； 2025年，美國Apptronik獲得了4.03億美元融資。中國銀河通用獲得了1.61億美元，德國NEURA Robotics獲得了1.23億美元融資。

4   推動我國人形機器人發展的建議

當前，人形機器人上游核心零部件的突破推動了中游本體產品的快速迭代升級和小批量的生產與應用，但距真正實現商業化應用仍面臨諸多挑戰。結合國內發展現狀，建議我國可從以下幾個方面加速人形機器人產業發展。

在產業政策方面， 一是構建多層次人才梯隊。由政府牽頭，鼓勵高校增設機器人相關專業培養人才，同時實施全球人才引進計劃，并設立專項基金。二是完善政策支持體系。制定并出臺人形機器人產業發展指導目錄/準則，明確對技術攻關、場景應用等領域的政策支持和資金補貼。

在產業生態方面， 一是構建開閉源混合的產業體系。由政府牽頭構建國家級人形機器人公共服務平臺，規范數據標注標準，連通數據共享通道，降低企業研發成本。二是深化產業鏈上下協同。鼓勵本體企業和零部件供應商廣泛合作，支持本體企業與核心部件廠商共建技術標準，推動器件接入與通信交互規范化，實現供應鏈適配成本的降低。

在商業化應用場景上， 一是推動成本優化。鼓勵零部件廠商建立標準化生產和模塊化設計，推動核心零部件大規模量產和集中采購，使人形機器人價格逐步向消費級水平靠攏。二是建立場景試點的落地機制。在汽車制造、餐飲服務、醫療輔助等典型場景設立示范工程，通過真實場景測試和驗證促進產品迭代和優化，以更好地適應市場需求。

5   結束語

綜上所述，人形機器人產業的發展并非是單點技術的突圍，而是多維度的探索和實踐。盡管各國/地區在產業政策、國家戰略和發展路徑上的側重各有不同，但作為未來產業的重要組成部分，人形機器人得到了全球各國政府和領先科技企業的重視。隨著科技的突破和市場需求的提升，人形機器人產業的潛能將為社會發展釋放巨大動能。

作者簡介：

田   霞（1998-） ，女，山西大同人，助理工程師，碩士，現就職于中國信息通信研究院數據研究中心，主要研究方向為人形機器人、具身智能、電信服務業等。

陳   敏（1982-），女，云南玉溪人，高級工程師，博士，現就職于中國信息通信研究院技術與標準研究所，主要研究方向為工業智能終端、具身智能等。

于青民（1991-），女，山東煙臺人，高級工程師，碩士，現就職于中國信息通信研究院技術與標準研究所，主要研究方向為工業互聯網、復雜系統控制與優化。 （本文通訊作者）

朱    瓔 （1980-），女，河南駐馬店人，工程師，學士，現就 職于中國信息通信研究院技術與標準研究所，主要研究方向為5G、工業互聯網、具身智能等。

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摘自《自動化博覽》2026年7月刊