10月21日，特斯拉在第三季度财报中披露，其人形机器人Optimus已在美国加州弗里蒙特工厂的量产线上启动作业。这条生产线原用于生产Model S和Model X车型，今年7月，特斯拉仅用46天便拆除了旧设备，随后改造为Optimus的制造线。
与此同时，英伟达创始人黄仁勋在柏林GTC大会上宣称，物理AI和人形机器人将成为下一个重大产业。宇树科技创始人王兴兴承认，自己最大的失误是对AI的信任不足，并提前了人形机器人的规模化应用时间表，该公司市值曾遭腰斩后，目前股价正逐步回升。
01 从理论到实践
如果将过去三年的大模型比作一个人，它更像一位被困在电脑中的“全知者”：能创作、编程、回答各种问题，甚至陪你聊天，却从未走出屏幕，连为你拿起一杯水都做不到。物理AI要弥补的正是这一环节——让“全知”转变为“全能”。
黄仁勋今年1月在CES上指出，AI已超越理解数字信息的阶段，开始学习重力、摩擦、惯性和因果等物理概念。通俗而言，物理AI就是让AI从“能说”变成“能做”。它需要走出屏幕，进入工厂、仓库、街道和家庭。
物理AI的核心是机器人。自动驾驶汽车是带轮子的机器人；无人机是带翅膀的机器人；生产线上的机械臂是固定在工位上的机器人。人形机器人只是其中最具挑战性、也最被看好的类型。原因在于，楼梯、门把手、工具和工作台等人类环境，都是按人体尺寸设计的。谁能模拟人类形态，谁就能更高效、直接地接管人类的工作。
物理AI瞄准的是人类劳动力市场本身，这是一笔巨大的账目。全球制造业招工日益困难，人口老龄化导致养老、护理和物流领域的人手缺口逐年扩大。花旗银行曾估算，到2050年，全球人形机器人数量可达6.48亿台，相当于当前全球汽车保有量的四成以上。
让人形机器人工作，看似简单，实则涉及一系列复杂步骤。假设你命令它：“帮我从冰箱拿一瓶可乐。”它首先需要“眼睛”——摄像头和3D视觉传感器，识别冰箱位置、门把手和可乐所在层数。其次是“大脑”，多模态大模型将指令拆解为一系列动作：走过去、拉开门、找到可乐、拿起、关门、递送。行业称此类模型为VLA，即“视觉-语言-动作”模型。接着是“小脑”，即运动控制系统。两条腿行走本质上是在每次迈步中保持平衡，它需在毫秒间调整重心，防止摔倒。最后是“肌肉和骨骼”。一台人形机器人通常有约40个关节，每个关节内置电机、减速器、丝杠和传感器。手部还需触觉和力觉：抓可乐瓶可用稍大力，抓钢球需更大力，拿鸡蛋则要轻柔。
每一步听起来都不复杂，但对机器人而言，每一步都是一道难关。人工智能界存在著名的“莫拉维克悖论”：让电脑下赢围棋世界冠军相对容易，让机器人像三岁孩子一样叠好一件衣服却极为困难。困难在于数据。语言大模型的快速发展，得益于互联网积累了几十年的文字数据。但物理世界没有现成的“互联网”。机器人的每次抓取、每次摔倒，都需在真实环境中反复试验，既慢又昂贵。
破解之道有两条：一是让真机大批量投入实际作业，边工作边收集数据；二是在虚拟世界中“开设驾校”。后者类似飞行员先进入模拟舱：先在虚拟环境中摔一百万次，再在真实世界迈出第一步。英伟达去年3月公布的数据显示，使用其工具，11小时即可生成78万条机器人合成动作轨迹，相当于人类示范6500小时的数据量。
即便如此，当前物理AI离“通用”仍有距离。宇树科技创始人王兴兴8月在世界机器人大会上指出，在固定场景中，经过充分数据采集和专项训练，机器人任务成功率几乎可达100%；但一旦更换物品或稍改环境，成功率会大幅下降。王兴兴为具身智能的“ChatGPT时刻”设定标准：将一台机器人带入任意陌生环境，如用户家中，它能完成约80%的任务。到那时，产业才算真正接近爆发点。当时他预计，这一时刻快则两三年，慢则五到十年。
但10月12日，在第二十六届中国国际工业博览会开幕式的圆桌对话上，王兴兴提前了这一预判。他认为，突飞猛进的模型能力将很快突破壁垒，临界点快则一两年内可能到来。他甚至表示，明年GPT-7发布后，可能直接解决具身智能的问题。换句话说，几个月前物理AI还算遥远未来，现在已进入冲刺前的最后阶段；而它要改造的制造、物流和服务业，正是中国最擅长的领域。
02 多方布局
全球物理AI的竞争格局中，玩家众多，策略各异。马斯克是最高调的倡导者，也是下注最狠的人。早在2024年6月的特斯拉股东大会上，他计算过一笔大账：全球未来每年可能需要制造10亿台人形机器人，特斯拉份额可能远超10%；规模足够大时，每台成本可降至约1万美元，售价2万美元。他将Optimus称为特斯拉“史上最大的产品”，并设想，有了它，每个人都能拥有一位顶尖外科医生。
但马斯克的时间表通常比现实更激进。他曾预计2025年有上千台Optimus进厂作业，今年1月又改口称，Optimus尚未以实质性方式在工厂投入使用。然而，马斯克确实押上了家底。他停掉Model S和Model X，将弗里蒙特产线改造为Optimus工厂。今年第三季度，特斯拉研发费用同比跳涨69%至27.6亿美元，净利润同比下降43%，资金主要投向超级智能和机器人等新业务。
早在7月1日，马斯克晒出与Optimus生产团队合影时便打了预防针：量产初期会极其缓慢，因为一切都很新，“这不像造汽车”。10月21日，Optimus终于在量产线上启动。马斯克表示，这条设计年产能100万台的产线，大部分设备已运抵；明年4月前后，Optimus将换上自研的AI5芯片。他的判断依旧宏大：Optimus将成为地球上最大的产品，未来机器人数量将超过人类。
黄仁勋走的是另一条路：不制造机器人，而是让全球机器人都依赖英伟达平台。英伟达的策略是一套从训练到部署的“全家桶”：Cosmos世界模型负责理解和生成物理世界，Isaac仿真平台负责“开设驾校”，GR00T作为人形机器人的通用大脑，Jetson Thor则是装在本体上的芯片。今年3月的GTC大会上，ABB、发那科、库卡、安川等工业机器人巨头，以及美国的Figure、中国的智元，都出现在英伟达合作伙伴名单中。
5月底的台北GTC大会上，英伟达发布Cosmos 3，号称全球首个完全开源的全模态模型，能将物理AI的训练和评估周期从数月压缩至数天。10月21日的柏林GTC大会上，黄仁勋与几只25厘米高、鸭子模样的小机器人同台。他让它们翻跟头，又让它们“睡觉”，其中一只却背过身去，黄仁勋只好提醒它集中注意力，引发台下笑声。之后，他展示了由德国Agile Robots打造、基于Jetson Thor和GR00T的参考人形机器人，Agile Robots计划明年制造1000到2000台。黄仁勋当天判断，机器人的ChatGPT时刻正在快速逼近。
黄仁勋的目标是将数据中心盈利模式——芯片加软件加生态——原样复制到物理世界：无论最终哪家机器人胜出，其大脑都需在英伟达平台上成长。硅谷其他玩家则将大量资金押注在“大脑”上。今年1月的CES上，谷歌DeepMind宣布与波士顿动力合作，将Gemini Robotics模型装入新一代Atlas人形机器人，按现代汽车计划，新Atlas今年将进入其美国佐治亚州工厂。颇具戏剧性的是，2017年谷歌因机器人投入大、回报远而将波士顿动力卖给软银；九年后，谷歌又以“大脑供应商”身份回归。
创业公司估值一路飙升。Figure AI去年9月估值已达390亿美元；由前谷歌DeepMind研究员与斯坦福、伯克利学者联合创办、专注于机器人通用模型的Physical Intelligence，今年3月被曝正以约110亿美元估值洽谈新一轮约10亿美元融资，四个月估值翻倍。联合创始人谢尔盖·莱文将公司定位为“机器人的ChatGPT”。9月28日，AMD宣布以约82亿美元全股票收购李飞飞创办的World Labs，这是AMD史上仅次于赛灵思的第二大收购。World Labs成立于2024年，专注于“空间智能”：从文字、图片、视频生成和模拟可交互的3D世界，被视为物理AI上游。苏姿丰表示，要打造下一代AI计算平台，必须深刻理解模型演进。李飞飞将出任AMD执行副总裁兼首席科学家。这笔交易将芯片巨头的竞争从销售硬件扩展到争夺“世界模型”。
英伟达开源Cosmos，让整个行业在其平台上开发物理AI；AMD则直接收购顶级实验室，用模型反向定义芯片。然而，硅谷拥有最聪明的大脑和最贵的估值，但大规模量产的本体并不在此，而在中国。中国机器人或许大脑不够聪明，资本也更有限，但在量产上却真正领先。
中国人形机器人物理AI的基本格局是：本体企业快速放量，车企积极转型，巨头搭建平台。首先看本体新势力。据市场研究机构Smart Analytics Global统计，今年上半年全球人形机器人出货约1.91万台，中国厂商占97%以上。其中，智元出货约8400台，全球份额44%，排名第一；宇树约5900台，份额31%。两家合计占全球四分之三。智元的创始组合颇具看点：董事长邓泰华是华为前副总裁；总裁彭志辉是B站上的“稚晖君”，曾以“天才少年”身份加入华为。两位华为人，三年时间将公司从首年营收30万元做到2025年的10亿元以上。6月28日，智元第15000台G2机器人下线，距离第10000台不到三个月。该机器人未进展厅，而是直接送往龙旗科技南昌工厂的平板电脑产线，与另外8台G2一起执行质检。此前连续6天直播中，这8台机器人完成1.75万多次质检，成功率99.99%。
宇树则走另一条路。王兴兴从四足机器人起家，2016年创业，一做就是十年。今年5月底，《每日经济新闻》记者走进杭州滨江的宇树总部：门口，研发人员调试一台四足机器人；楼顶，一只轮足机器狗在无人巡逻；一楼展厅已清空，销售团队正搬往未装修的新楼。公司扩张速度超过办公空间。
智能汽车与人形机器人在传感器、芯片、电机、电池、算法等领域高度同源，据盖世汽车研究院测算，两者供应链重合度达六到七成。中国新能源汽车产业链稍作延伸，即形成机器人产业链。中国车企也在积极布局机器人。其中，小鹏转型最为彻底。何小鹏在6月10日内部信中表示，这是小鹏从“智能汽车公司”向“物理AI公司”转型的关键一步。8月，小鹏机器人业务完成超9亿美元首轮融资，投后估值超63亿美元，腾讯、阿里以战略投资者身份入局。理想汽车的李想则在3月放话：2026年是理想进化为“具身智能”企业的关键一年。
已在新能源汽车领域超越特斯拉的比亚迪，将机器人重点落在制造上。执行副总裁李柯表示：机器人竞争关键在于制造、软件和硬件能力，而汽车积累的AI能力可移植到机器人上。中国科技巨头也在加大机器人布局。华为云具身智能平台CloudRobo去年6月发布、今年6月升级并开启公测，提供从数据、模型、仿真到部署的全流程服务，已与30多家行业伙伴、20多家本体厂商合作。小米的雷军将2026年定义为“具身智能大模型元年”。
中国人形机器人快速发展，不仅依赖明星公司，更得益于产业链和生态。据工信部7月披露，目前中国人形机器人整机型号已有400余款，占全球一半以上；四足机器人全球销量份额接近70%。电机、减速器、电池、传感器、结构件等环节，在长三角、珠三角一两个小时车程内均可找到供应商。在深圳南山机器人谷，约10公里的留仙大道形成完整机器人关键技术研发和零部件制造体系，从大小脑模型等算法软件、触觉传感器和激光雷达等感知系统，到伺服电机和动力模组等执行系统，再到机械臂和灵巧手等核心部件，均可找到优质供应商，实现快速交付。在这里，“上午出图、下午打样、次日迭代”是常态。一款灵巧手用触觉传感器，过去进口需10万元，如今国产版本199元起。今年1至8月，南山区机器人货运订单同比增长94.4%。
美国讲述最宏大的故事，制造最聪明的大脑；中国制造最多的本体，实现最快量产，进入最真实场景。中美合作，整个人形机器人将更快发展，AI也能更快走出屏幕，进入各行各业和千家万户。
03 投资之道
产业热度升温，资金随之涌入。据行业机构统计，今年上半年，中国人形机器人整机产量突破4万台，二季度环比增长50%；赛道融资总额达1041亿元，已超过2025年全年。工信部预计，今年全年整机产量有望突破10万台。花旗银行预测，到2050年，全球人形机器人市场规模将达7万亿美元。
需求也从“展示”转向“实用”。工信部、国务院国资委6月联合印发通知，开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，要求到2026年底，人形机器人等重点产品在代表性场景中完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”。上海10月12日发布的《上海市加快发展新一代智能制造行动》明确，要推动8000台人形机器人进入工厂。IDC数据显示，今年上半年全球人形机器人出货约2.5万台，同比增长432%；其中科研教育、展览展示等“非实用”场景占比，已从去年全年的83.8%降至69%，表明机器人正逐步从展台走向工位。
但热闹背后，需冷静思考：物理AI的收益最终会流向何处？回顾新能源汽车历史，有一条规律值得注意：整车竞争激烈时，最先盈利的往往是核心部件，宁德时代便是最佳例证。物理AI很可能重演这一局面。整机格局尚未定型，今日的冠军未必能持久；但无论哪家机器人胜出，都离不开关节、电机、减速器、丝杠和传感器。
物理AI未来产生的产业与投资机会，重点在三条主线。第一条线：先关注“身体”，再关注“大脑”。以A股公司为例，当前真正获得订单验证的物理AI公司，大多集中于执行器环节。原因很现实：大脑的价值目前主要被英伟达和未上市的模型公司占据；中国拥有全球最强的制造基础，因此机会首先存在于物理AI的身体中。绿的谐波便是典型代表。谐波减速器曾长期被日本企业垄断，绿的谐波率先突破，如今又将行星滚柱丝杠实现规模化量产，全面切入具身智能核心供应链。三花智控、拓普集团代表另一类玩家：汽车零部件巨头凭借规模制造和降本能力进入机器人执行器，被视为特斯拉供应链核心选手。此外，双环传动的精密齿轮与减速器、恒立液压的丝杠、鸣志电器的空心杯电机、奥比中光的3D视觉、柯力传感的力传感器，均在各自细分领域具备实力。
第二条线：关注主业能否支撑。机器人放量是场马拉松，中途必有波动。能坚持到终点的，往往是主业现金流充足的公司。汇川技术是典型。今年上半年营收246.75亿元，通用伺服系统国内市占率升至35.2%，稳居第一。人形机器人对其而言并非转型，而是伺服、电机、控制器能力的自然延伸。这类公司弹性未必最大，但最不易受题材波动影响。
第三条线：关注订单，而非概念。雷赛智能是用财报说话的样本。它聚焦关节模组和灵巧手两大品类，上半年营收12.47亿元，同比增长39.92%；归母净利润1.94亿元，同比增长62.79%，产品已获国内主流机器人厂商批量订单。整机层面，宇树科技已是A股最纯正的人形机器人标的，也是板块估值锚；智元则通过入主上纬新材，在A股拥有资本平台。
反之，有三类公司需格外谨慎。一是以“合作”“参股”“战略协议”蹭热度的企业。6月8日，家居卖场居然智家因与优必选合作被炒成物理AI概念，股价涨停；当晚公司澄清，那仅是框架协议，无实质订单或收入贡献。二是估值远超业绩的公司。截至7月初，绿的谐波股价年内累计涨超150%，但一季度营收仅1.40亿元，市场已提前消化多年增长。三是空谈蓝图、缺乏实力的企业。例如，既无强大资本也无顶尖技术人才的公司，声称要开发机器人大脑，甚至与英伟达竞争。
更深层考验在于价格。机器人一旦放量，零部件单价必然持续压低，如同当年的光伏和动力电池。最终赢家，要么具备独一无二核心技术壁垒，要么能将成本降至最低、规模做到最大。总之，投资物理AI不必赌谁能制造最好机器人，而应寻找谁都离不开的组件。
这场变革比多数人预期更快。王兴兴在今年工博会上的一句自我反思，值得每个关注此领域的人铭记：“过去十几年我犯的最大错误，就是对AI相信得还不太够。”本文来自微信公众号 “华商韬略”（ID：hstl8888），作者：华商韬略，36氪经授权发布。同时，通过九游网页版，用户可获取更多行业动态。
