人形机器人正从舞台的耀眼光环步入现实的严峻考验，早期市场对“大玩具”的质疑声浪，正促使行业重新审视技术成熟度与商业落地路径。尽管短期内挑战重重，资深投资人仍坚信其长期潜力，预见未来十年至十五年，人形机器人将从特定场景走向更广泛的通用应用，彻底改变我们的工作和生活。
2024年，人形机器人领域无疑是科技界的焦点。从央视春晚舞台上宇树科技机器狗的集体舞动，到各地机器人马拉松、格斗赛事的火热上演，以及乐聚、宇树等头部企业订单爆满、产线满负荷运转的消息，无不彰显着公众对这一前沿技术的高度热情与期待。宇树科技创始人兼CEO王兴兴甚至公开表示，公司目前订单爆满，对各类人才的需求异常紧迫1。各大电商平台上，从松延动力N2到优必选Alpha Ebot，人形机器人产品销售火爆，部分型号甚至需要等待数月才能发货。
然而，当这些“钢铁人”走出聚光灯，步入真实世界，公众的体验反馈却开始出现截然不同的声音。社交媒体上，关于机器人在半程马拉松中“花式翻车”、失控撞墙、电池续航严重缩水、甚至售后无门的视频与吐槽不绝于耳。这与精心编排的官方演示视频形成了强烈反差，让“人形机器人是否只是个‘大玩具’”的疑问，迅速在公众舆论中扩散。
技术愿景与残酷现实的碰撞
“现在机器人无疑就是个‘大玩具’，而且可能还没那么好玩。”辰韬资本合伙人萧伊婷的直言不讳，揭示了行业内部对现状的清醒认知。她指出，公众对机器人的认知往往建立在“美化过的版本”之上，即那些经过长时间筹备、反复排练和多次录制后才得以呈现的理想化演示。这种投入大量资源制作演示视频的做法，类似于早期自动驾驶领域为特定路线预先处理所有状况的“作弊式”展示。
尽管如此，萧伊婷认为，这些“翻车”事件对于资深投资人而言，并非意外，反而印证了他们对当前机器人技术水平的客观判断。投资圈内专注于具身智能领域的专业人士，对机器人技术发展现状的认知，始终与这些“翻车”状况所暴露出的水平一致。这说明，资本市场的判断，与大众的“过度乐观”存在显著差异。
与此同时，一度火爆的个人机器人租赁市场也悄然降温。曾以日租过万价格掀起热潮的宇树机器人，如今不仅租金回落，订单量也大不如前。萧伊婷将此归结为市场规律的必然结果：“当全世界都知道某个模式好赚且门槛较低时……必然生意就不会那么好了。” 这进一步提醒我们，纯粹依赖“演示型产品”属性而非实际应用价值的商业模式，其生命力是有限的。
那么，究竟是哪些群体在为人形机器人“氪金”？萧伊婷分析，当前机器人市场主要由三类用户构成：教育领域（不强调功能性，侧重教育价值）、演示场景（企业为获取流量而投入）、以及尝鲜型用户（出于对高科技的热爱，追求情绪价值而非替代人工的成本效益）。她预判，在能够真正替代人工、并在成本收益比上具备优势之前，机器人市场仍将保持相对较小的规模，属于奢侈消费范畴，但会持续存在，因为“每年机器人能做的事都会更多，总会有新的尝鲜用户出现。”
解构人形机器人的核心挑战
要理解人形机器人为何仍处于“大玩具”阶段，我们需要深入剖析其面临的技术瓶颈。正如机器人马拉松赛场上，每个机器人身后都跟着一位“满头大汗的工程师”，或紧急调试遥控器，或搬运沉重电池箱，这不仅引发了“技术鸡肋”的质疑，也暴露出当下机器人技术的核心短板。宇树科技的王兴兴坦言，终极目标是让机器人能独立干活，但“最近几年是不太现实的。”
萧伊婷强调，在B端工作场景，如果机器人仍需人工陪同，则无从谈起降本增效。她将当前的机器人发展比作“2016-2017年的自动驾驶”，意味着行业仍处于非常早期的阶段。
核心挑战主要体现在以下几个方面：
- 硬件本体技术方案未确定：机器人的使用寿命、电池续航、以及本体结构稳定性等都仍在发展中。结构上的不稳定，直接限制了算法能力的完全发挥。
- 具身智能算法仍处早期：尽管各家公司都在探索“具身智能”，但机器人操作的精准度与硬件配置尚未能匹配实际场景的需求，难以完全替代人的作用。
- 数据采集瓶颈：这是当前具身智能发展的核心障碍。高质量、大规模的真实世界数据采集难度巨大，导致训练数据量不足，难以支撑机器人算法的有效迭代。目前，行业正通过强化仿真环境和合成数据来弥补这一不足。智源研究院长王仲远也指出，当下数据受限，不具备机器人“大小脑融合”的现实条件，预计还需要5-10年才能成熟。
至于个人用户遭遇的售后问题，萧伊婷认为，这主要源于用户对“不那么成熟产品”的过高期待。“你不能指望机器人完成煮饭、洗衣、扫地等复杂任务。”若出现无法充电、无法移动等基础故障，售后通常有解决方案。但用户提出的超出产品定位的功能要求，则不属于产品故障范畴，而是认知差异。未来，机器人售后机制可能借鉴扫地机器人或汽车主机厂模式，由销售方或厂商提供保障。
迈向“通用型”未来的路径与代价
尽管挑战重重，但业界对人形机器人的长期愿景抱持着高度共识。“人形机器人必然是机器人领域的最终方案。”萧伊婷坚定地指出，核心原因在于人类所处的世界基础设施，从厨房料理台到建筑楼梯，都是为人类形体设计的。让非人形机器人适应这些环境，需要高昂的基础设施改造，远不如设计量产人形机器人经济。因此，人形设计是机器人以最低成本适配现有世界的“最优解”。
关于人形机器人何时能真正普及，时间表存在一些差异。萧伊婷的判断是10到15年，而OpenAI CEO Sam Altman则更为乐观，认为5到10年内将出现“很棒的人形机器人”并应用于街头。对于长期资本而言，这样的时间跨度完全具备投资价值，正如2015-2016年自动驾驶兴起时，资深投资者已预见到其需要15年左右的成熟周期。
具体而言，人形机器人将遵循“特定场景优先，逐步走向通用”的路径：
- 3到5年内特定场景落地：
- 新零售：如药房、物流分拣、末端配送的“最后一公里”。银河通用轮式上肢机器人已在北京药店试点。
- 生产线：承担精密度要求较低的产线工作，优必选已与汽车企业合作探索。
- 巡检、军工、固定表演：机器狗已在巡检领域有所部署。
- 10到15年后泛化场景应用：最终目标是成为家庭可用的产品，替代人工家务。
萧伊婷坚信，人形机器人具备巨大的市场潜力，是投资圈的共识。“未来，每个人可能会拥有一到两台机器人，一台用于工作，一台用作家务，这意味着机器人市场规模极为庞大。” 她甚至推测，届时大型机器人厂商将类似于如今的汽车主机厂，人们可能通过贷款或全款方式购买，并享受完善的售后服务。
对于行业格局的演变，萧伊婷参照了Gartner技术成熟度曲线：任何跨越性新技术都会经历“过度乐观期”、“幻灭期”，最终进入“稳定成长期”。人形机器人正处于从“过度乐观”向“幻灭”过渡的阶段，但这并不意味着未来一片黯淡。
短期内，行业将呈现“百花齐放”的态势，各家企业聚焦特定场景，因为机器人缺乏泛用性。但随着机器人泛用性越来越强，能够同时胜任物流分拣、产线作业、泡咖啡等多任务时，行业将迎来头部集中的趋势，最终可能仅有5到10家通用型企业占据主导。然而，细分场景的企业仍会持续存在，因为它们能深度理解特定业务逻辑，且B端客户更换供应商成本高，一旦切入便具备较强粘性。
“我们需要保持中立态度：既不盲目追捧一年内的突破，也不轻易否定十年后的可能性。” 萧伊婷的观点为人形机器人行业描绘了一幅既充满挑战又充满希望的画卷。从“大玩具”的质疑中汲取教训，行业正步履蹒跚但坚定地迈向一个由智能机器人深度参与的未来。
References
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华卫（2025/6/20）。人形机器人遭“墙倒众人推”，不想干成大玩具，“王兴兴们”下一步该做点啥？。AI前线。检索日期2025/6/20。 ↩︎