『2026物理AI研究报告』出货量全球第一,实际进厂不足200台:人形机器人的产能、交付与商业闭环之问

本期解读

报告名称：《2026全球及中国物理AI发展研究报告》-文末附下载方法

报告出品：三个皮匠报告

2025年，中国人形机器人出货量约占全球市场的84.7%。到了2026年上半年，这一比例进一步升至97%。从企业公布的产能规划看，数千台、上万台已经成为不少厂商的目标。

但出货量增长，并不意味着人形机器人走入工厂生产线。

数据显示，截至2026年，全球真实工业场景中常态化运行的人形机器人不超过200台。与万台级的累计出货量相比，这个数字显得格外有限。

为什么中国人形机器人出货量已经全球领先，真正进入工业生产的却寥寥无几？问题不只在于机器人还不够聪明，更在于制造、交付、可靠性和商业回报之间，尚未形成完整的连接。

政策、供应链和制造基础

中国为什么能快速扩大出货规模？

中国物理AI产业能够快速形成规模，背后不只是政策推动，还与国内已有的制造业基础和供应链体系有关。

从政策层面看，国内相关部署经历了从顶层设计、产业培育到场景开放和标准建设的推进过程。2023年以来，国家层面的政策逐步明确人形机器人和具身智能的发展方向；此后，地方政府开始通过产业基金、实训基地和应用场景开放等方式推动产业集聚。2026年，政策进一步向实景实训和标准治理延伸，政策关注点已经不只是鼓励企业研发产品，也包括如何提供真实环境，让机器人接受应用验证。

图：中国物理AI相关政策演进时间轴

地方产业布局也在加快。已有18个省区市发布40余份具身智能专项政策。整体方向正在从直接补贴转向产业基金和应用场景供给。对于仍处于早期阶段的物理AI产业来说，资金支持之外，能否提供真实的训练和应用环境同样重要。

图：物理AI省市产业布局热力图

更重要的优势来自供应链。人形机器人所需的减速器、电机、传感器、丝杠和结构件，与汽车、消费电子和传统机器人产业存在一定的制造关联。国内企业可以借助已有的供应商体系、精密加工能力和规模化生产经验，降低部分零部件的制造成本。

摩根士丹利的测算显示，中国在人形机器人供应链中的份额约为63%。以特斯拉Optimus为例，完全不使用中国供应链时，单台BOM成本约为13.1万美元；依托中国供应链，成本约为4.6万美元。

2023年至2026年，谐波减速器单价从1280元降至410元，无框力矩电机从2000元级降至500元级。部分核心零部件价格下降，为整机降本和规模化制造创造了条件。

图：中国物理AI上游核心零部件：国产化率与价格降幅全景（2026）

从产业链全景看，国内已经形成覆盖核心零部件、机器人本体、模型研发和场景应用的产业体系。汽车、电子和传统机器人产业积累的制造能力，正在向人形机器人延伸。

图：中国物理AI产业链全景图谱

从产能规划到实际交付

机器人还没有真正跨过工业门槛

产业链具备了制造基础，企业也开始扩大产能，但产能规划和实际交付之间仍存在明显距离。

2025年智元机器人出货量约5200台，宇树科技约4700台，乐聚、加速进化和松延动力也进入千台级别。与此同时，优必选提出2026年产能目标5000台；宇树规划建设年产7.5万台的生产基地。

图：2025年中国人形机器人主要厂商出货量

不过，规划产能并不等于实际产量，更不等于最终交付。以优必选为例，2025年实际交付1079台；宇树2025年出货约4700台，其7.5万台是募投基地达产口径。这两组数据的统计口径并不完全相同，但它们说明，行业正在从产品研发转向规模化制造，同时也需要面对订单兑现和产能消化的问题。

图：人形机器人厂商2025年实际交付与2026年产能目标的落差

产能扩大之后，机器人还要找到真正的使用场景。2025年中国人形机器人出货去向中，相当一部分流向科研教育、商业展示等非生产性场景，直接进入工业生产的比例仍然有限。以宇树科技为例，其收入中科研教育占比较高，真正工业场景收入占比仅为2.64%。

这也解释了为什么出货量增长，并没有同步带来工业应用数量的增长。科研机构采购机器人，主要用于研究和教学；商业展示采购，更多看重产品演示能力；而工厂采购设备，最终要看能否完成具体工序、提高效率并降低成本。

图：2025年中国人形机器人出货场景结构（按出货量）

在国内，优必选Walker系列进入极氪工厂，参与搬运和车标、车灯质检等任务。公开的运行数据包括连续作业21天，作业效率约为人工的20%，同时部分质检任务已经取得较高准确率。海外方面，Figure机器人在宝马美国工厂参与钣金件取放，累计运行约10个月、1250小时，搬运9万余个零件。这些案例证明人形机器人已经能够进入真实生产现场，但距离承担高效率、连续性的生产任务仍有差距。

图：中外工厂人形机器人部署对照

机器人进厂难，核心原因在于工业生产对可靠性的要求远高于一次性演示。工业场景通常要求任务成功率达到99%以上，部分场景要求99.9%。如果单步动作成功率为99%，连续完成100步操作的整体成功率也只有约37%。任务越复杂，动作链条越长，任何一个环节出现偏差，都可能导致整项任务失败。

此外，从机器人下线到进入工业常态化运行，中间还要经过库存、良率、可靠性和现场适配等环节。产量增加只是第一步，最终能否形成持续运行的设备，才是决定产业应用规模的关键。

图：人形机器人从累计下线到工业常态化在役的三级漏斗与四道坎

制造端优势明显

但核心技术仍有短板

中国物理AI产业的优势，首先体现在制造和供应链环节。

除了供应链完整，中国还拥有较高的产业场景密度。2025年，中国汽车产量达到3453万辆，快递业务量达到1989.5亿件，制造业增加值约4.85万亿美元。中国工业机器人装机量约为美国的9.2倍，快递业务量约为美国的8.3倍。这些场景能够为机器人提供大量潜在的训练和应用环境。

图：中美物理AI场景与产业基础指标对比（2025）

但制造优势并不意味着底层技术已经全面领先。从产业链对外依存度看，部分高端芯片、精密传感器和物理仿真软件仍然存在短板。尤其是物理仿真软件，它不仅用于机器人动作训练，也关系到工业系统的建模、验证和数字孪生。国内相关市场正在增长，但高端工业软件和核心求解器仍需要进一步突破。

图：中国物理AI产业链对外依存度拆解

六维力传感器是一个值得关注的例子。国产六维力传感器在人形机器人应用场景中的出货份额已经达到92.8%，但在全市场口径下，国产化率不足30%；在高端市场，国产化率不足15%。

这三组数据并不矛盾。人形机器人是一个正在快速增长的新兴市场，国产厂商可以凭借成本优势快速进入；但在传统工业市场和高端产品领域，海外厂商仍然具有较强的技术积累。份额领先，不等于所有技术指标都已经领先。

图：六维力传感器国产化的三层数据

专利数据也呈现出类似情况。中国在具身智能相关专利数量上具有优势，但在高价值专利占比、国际专利布局等指标上，与美国仍有差距。

图：中美具身智能专利三指标对比：数量领先与质量差距

市场规模和融资都在增长

不同应用的商业化进度却并不一致

从市场规模看，中国物理AI产业仍处于扩张阶段。中国物理AI市场规模预计将从2025年的约1240亿美元增长至2035年的约9000亿美元，中国在全球物理AI市场中的份额，也有望从2025年的31%升至2035年的37.5%。

← 左右滑动查看更多

图：中国物理AI市场规模（2025—2035，亿美元）与中国在全球物理AI市场中的份额变化

人形机器人和四足机器人是其中受到关注的细分领域。但需要注意，物理AI的市场统计范围远大于人形机器人，不能将整体市场规模直接理解为人形机器人市场规模。

图：中国人形与四足机器人市场规模（2023—2030）

资本市场也在持续关注这一赛道。IT桔子数据显示，2024年中国具身智能领域融资105起、金额95.25亿元；2025年融资379起、金额395.11亿元；2026年上半年融资322起、金额达到934亿元。

图：中国具身智能一级市场融资：事件数与金额的四年变化

不过，市场规模预测和融资金额都不能直接代表企业已经获得了相应的商业收入。判断产业是否成熟，还需要观察订单转化、设备利用率、持续运行时间和客户复购等指标。

从应用场景看，不同类型机器人的商业化进度已经出现分化。商用清洁、无人配送、工业机器人和手术辅助等场景，已经有产品进入常态化运行；人形机器人进厂则仍处于试点和验证阶段。

图：物理AI应用场景成熟度五级阶梯

自动驾驶是物理AI较早进入商业运营的领域之一。萝卜快跑RT6与Waymo的单车成本和回本周期对比显示，RT6的单车成本已经降至20万元级别，测算回本周期约为2.8年。但回本周期还与车辆利用率、日均订单和当地监管环境有关，不能直接等同于所有Robotaxi企业已经实现盈利。

图：萝卜快跑RT6与Waymo单车成本对比及回本周期测算

医疗手术机器人则有不同的商业逻辑。这一领域的竞争不只是设备售价，还涉及临床认可、医生培训、耗材收入和售后服务体系。国产设备的价格优势能否进一步转化为市场份额，还需要观察实际装机量和手术量。

图：国产腔镜手术机器人与达芬奇全成本链对比

无人配送车的价格下降，为其进入城市配送场景创造了条件。相关车型的价格已经从早期的百万元级下降至万元级。不过，价格下降只是商业化的一个条件，车辆能否真正形成规模化运营，还取决于载荷、续航、维护成本和配送效率。

图：中国无人配送车整车价格下降曲线（2018—2025）

这些案例放在一起看，物理AI并不是所有场景都在同一条起跑线上。作业边界清晰、验收标准明确、任务重复性较高的场景，更容易率先形成稳定应用；而需要复杂操作和长时间连续运行的任务，仍然需要更多技术验证。

从卖设备到按服务收费

机器人商业模式还在探索

机器人能否进入商业化阶段，最终还要看客户愿不愿意持续付费。

不同应用场景的成本结构差异较大：有的依靠设备销售获得收入，有的通过租赁降低客户一次性投入，还有的尝试按照使用时间或任务完成情况收费。

图：物理AI七大场景商业化指标全景

国内机器人租赁市场与海外工业RaaS模式，正好体现了两种不同的商业需求。国内部分机器人租赁需求来自商演、展览和短期活动，随着供给增加，部分表演租赁产品的价格承受压力。海外工业领域则出现了RaaS模式，企业不一定需要一次性购买设备，而是根据设备使用时间或完成的任务支付费用。对于服务商来说，这需要承担设备维护、持续运行和现场服务的责任。