曾经，人形机器人在各种场合扭秧歌、跳舞、翻跟头的“斗秀表演”吸引众人目光，而如今，行业正从技术展示的“上半场”，全面转向商业化落地的“下半场”。大单频现、融资加快、上市冲刺，人形机器人商业化进程正不断加速。

商业化进程加速，大单与资本动作不断

7月18日，中国招标投标公共服务平台公示信息显示，优必选中标觅亿（上海）汽车科技有限公司的机器人设备采购项目，金额高达9051.15万元；6月25日，智元机器人与宇树科技成功中标中移（杭州）信息技术有限公司面向2025年至2027年的人形双足机器人代工服务采购项目，中标总金额约为1.24亿元，其中智元机器人获得7800万元订单，宇树科技中标金额为4605万元。

在资本市场，人形机器人公司近期动作频频。宇树科技已正式开启其在科创板的IPO辅导；智元机器人一度被传出“借壳”上市消息，上纬新材（688585.SH）的控制权变更事项引发市场对智元机器人“借壳”的猜想，其股价在一个月内暴涨十倍，最终被停牌核查；7月30日，主营谐波减速机的四川天链机器人股份有限公司也官宣已启动科创板上市辅导。

资本不仅扎堆“明星整机厂”，还向产业链上下游精准布局。专注于触觉传感器的帕西尼，4月29日获得新能源汽车巨头比亚迪超亿元战略投资，6月18日再度完成一轮数亿元的A系列融资，投资方包括TCL创投、上汽旗下的尚颀资本等。应用端的产业资本也在加速入场，5月12日，越疆科技宣布与腾讯云深化战略合作；7月21日，逐际动力获得京东战略领投；7月23日，逐际动力又与上汽集团签约。这些新入局的产业资本拥有庞大的应用场景，意味着资本不仅提供财务支持，还带着潜在订单。

从“跳舞”到“打工”，效率提升与场景拓展

优必选副总裁、研究院执行院长焦继超介绍，在一家头部新能源车企总装车间，优必选的工业人形机器人WalkerS2进行物料搬运实训，虽每个步骤都格外谨慎，效率约为人类的40%，但难度很大，团队正努力提高其效率。不过，人形机器人进入工厂的“入场券”是解决连续作业的续航问题，而能否胜任多样化任务则是证明自身价值、说服客户的关键。

7月17日，优必选发布最新一代工业人形机器人WalkerS2，其全球首创的热插拔自主换电系统，能让机器人在无需人工干预的情况下，3分钟内自主完成换电，实现7x24小时的连续工作。在世界人工智能大会上，多家人形机器人厂商将工厂产线、服务吧台、康养中心等场景搬到了展会现场，几乎所有头部厂商都在证明自己的机器人已具备在真实岗位上“打工”的能力。宇树科技创始人王兴兴表示，今年上半年全国智能机器人行业平均达到50%到100%的增长，行业落地推动速度及出货量节奏都很快，但人形机器人领域仍处于相对早期阶段。

多元探索，商业化战略各有侧重

平台派：打造开放生态

逐际动力发布全尺寸通用人形机器人LimXOli，目标客户为AI科研人员、机器人开发者及系统集成商，为其提供强大的技术底座，打造稳定、开放、易用的通用平台。优必选也有类似战略意图，其自研的“群脑网络”是“云端大脑+本体大脑”的协同智能架构，“云端大脑”负责全局视角的“慢思考”，“本体大脑”负责执行具体指令的“快思考”，让机器人既具备单机自主能力，又能高效协同，为“机器人即服务”（RaaS）模式铺平道路。
垂直深耕派：聚焦特定领域

傅利叶智能深耕康养领域十年，积累了丰富的人机交互技术与临床实践经验，其旗下的“智能康复港”解决方案已在全国范围内落地超过300家案例科室。最新发布的GR - 3引入“柔肤软包覆材料”和莫兰迪暖色调设计，目标是成为能进行导诊咨询、辅助康复、提供情感陪伴的“Care - bot”。越疆科技通过与院外医药产业平台药师帮达成战略合作，探索人形机器人在智慧医药零售场景的应用，将自身技术优势与合作伙伴的场景理解、渠道资源相结合。
务实工业派：解决工业痛点

多数厂商聚焦工业制造领域，产品迭代由真实场景中的客户痛点定义。智平方的机器人爱宝在生物科技、半导体制造等细分工业场景进行应用探索，硬件满足大模型能力和场景应用需求。优必选的WalkerS2因上一代产品在工厂实训中发现的痛点而改进，增加了可±162°旋转的腰部自由度。跨维智能的第二代人形机器人DexForce W1 Pro通过全身谐波关节等核心零部件与算法的深度耦合，实现亚毫米级的精准作业能力。

挑战犹存，商业化仍需耐心

成本与整合难题

TrendForce集邦咨询资深研究经理曾伯楷指出，人形机器人性价比低的主要原因是异质整合，特别是软硬件的异质整合。机器人是高度复杂的系统，把来自不同供应商的零件高效、稳定、低成本地组合成一台整机，整合成本和工艺难度下降速度慢。优必选副总裁焦继超也提到，人形机器人的供应链尚未真正成熟，整机厂商需承担部分“链主”角色，抬高了隐性成本。比亚迪战略投资帕西尼，或有助于降低相关成本。
数据瓶颈

焦继超认为，许多在互联网数据上训练的开源大模型，对于工业场景的任务“泛化性非常差，几乎没法用于工业场景的实际应用”。帕西尼在天津启动全球最大规模的具身智能数据工厂，旨在解决行业内“带有稀缺触觉模态的大规模数据”的空白，为行业提供高质量的数据。曾伯楷用“Sim2Real Gap”解释单纯模拟训练无法复现真实世界的所有突发情况，高质量、多模态的真实数据是填补这一差距的关键。
社会性问题与长跑之路

人形机器人大规模应用的终极障碍，涉及法规、伦理、隐私和责任归属等一系列复杂的社会性问题。莫磊认为，人形机器人从“进工厂”到“进家庭”，核心要素是模型能力提升、硬件成本下降以及考虑更多人机交互伦理问题，这是一条需要逐步过渡的漫长道路，智平方坚持从工业场景切入，过渡到公共服务场景，之后再走进家庭。

人形机器人商业化虽已加速，但仍面临诸多挑战，是一场需要足够耐心的长跑。