文｜高見 pro
11 月 6 日，小鵬汽車董事長何小鵬在發布會前一小時做了一個重要決定：在 IRON 通電狀態下，剪開 " 皮膚和肌肉 "，以內部機械機構自證清白。
當 IRON 被剪掉一只腿褲后穩健行走，關節運轉聲清晰可聞時，何小鵬幾度哽咽，" 希望這是最后一次證明機器人是它自己。"
他欣慰的是，這算是對機器人的擬人化程度高的肯定；困惑的是，為何技術已如此先進，公眾的信任門檻依然這么高？
小鵬團隊在第一時間打了個組合拳，先是發布了一鏡到底的視頻：IRON 的后背拉鏈被拉開，露出內部精密的蜂窩狀結構。之后召開發布會，就有了文章開頭一幕，自證機器人確實進化到足以亂真的地步。
幾乎同時，特斯拉的 Optimus 也在持續進化。
今年以來，馬斯克團隊不斷通過視頻展示其最新進展：分揀電池、連續深蹲、完成家務。馬斯克更是公開表示，Optimus 是特斯拉 " 最偉大的產品 "，其長期價值可能超過汽車業務。
不僅小鵬、特斯拉，廣汽、小米、一汽、現代、寶馬、奇瑞、比亞迪等車企，要么推出全棧自研機器人，要么采取合作的方式跨界機器人領域。而事實上，具身智能大潮之下，谷歌、亞馬遜等互聯網巨頭，富士康、京東等制造業與零售龍頭，也紛紛依托自身優勢布局機器人。
在所有跨界者中，智駕被普遍認為 " 離機器人最近 "。那么車企的終點到底是不是 " 造人 "？哪些企業將在這波熱潮中獲益
車企入局機器人，路徑分化
目前，全球主流車企基本已入局人形機器人賽道。不過入局方式各有側重，大致可歸為三類：
1. 自主研發派
小鵬 IRON 機器人的 " 大腦 "（AI 芯片、大模型）和 " 雙眼 "（視覺系統）復用智駕芯片與算法，計劃 2026 年底規模量產。
特斯拉的 Optimus ( 擎天柱 ) ，復用自動駕駛技術，應用場景目標為通用，目前面臨手部靈巧操作等技術挑戰，量產計劃已推遲。
廣汽集團的 GoMate，全棧自研核心部件，采用獨特的 " 輪足融合 " 設計，差異化定位安防、康養等場景。計劃進入自身汽車產線；小米的 CyberOne ( 鐵大 ) ，全尺寸仿生機器人，定位家庭陪伴等多元場景。一汽集團的 " 旗小智 "，已作為 " 智能員工 " 投入使用，負責零部件分揀等。
2. 收購與合作派
以現代、寶馬為代表，通過收購或合作快速獲取核心技術。
現代汽車集團在 2021 年從軟銀手中收購了波士頓動力的控股權，將波士頓動力的技術與自身在規模化制造、供應鏈管理和市場化方面的優勢結合，推動機器人技術的商業化。
寶馬與美國機器人初創公司 Figure 達成了合作協議，在其美國南卡羅來納州的斯帕坦堡工廠開始試點，將 Figure 的人形機器人投入到車身車間等物流搬運環節。這種方式可以快速補齊技術短板，降低自主研發的風險和時間成本。
3. 場景驅動派
以奇瑞、比亞迪為代表，從具體應用場景出發，務實推進。
奇瑞汽車與 AI 公司合作研發了人形機器人 Mornine，初期角色設定為門店導購。依托奇瑞海外渠道，率先在海外 4S 店用于產品講解、接待等。
比亞迪的策略則非常務實，自研機器人主要是工業機器人，機械臂、AGV/AMR 等，聚焦解決自身工廠的實際痛點，如物料搬運、巡檢等。通過投資優必選、智元機器人，比亞迪也在探索人形機器人在其工業或商業場景中的應用可能性。
此外，長安汽車已公布人形機器人的自研發計劃，目標在 2027 年前發布產品。理想汽車創始人李想也表示 100% 會做人形機器人，但需在智能車技術成熟之后。
" 造車 " 離 " 造人 " 最近，但并非終點
從造車到 " 造人 "，汽車產業正從單純的交通工具制造，向更廣闊的智能移動空間和具身智能領域拓展。為什么說車企離 " 造人 " 最近？
1. 技術同源
智能汽車在自動駕駛（環境感知、決策規劃）與智能座艙（人機交互）等領域所積累的技術能力，可相對平滑地系統性遷移至人形機器人。
· 感知：智駕所依賴的多傳感器融合技術、同步定位與地圖構建技術，可直接應用于機器人的環境感知。
· 決策：智駕中的行為預測與路徑規劃算法，經適配后可賦予機器人自主導航與任務交互的智能。
· 控制：車輛橫向與縱向控制算法，與人形機器人的關節運動控制在底層邏輯上具有高度相似性。
值得關注的是，技術遷移正朝著更集成、更高效的方向發展。
小鵬最新發布的第二代視覺 - 語言 - 動作大模型，實現了從視覺輸入到控制指令的端到端直接映射。這種架構跳過了傳統語言抽象環節，大幅降低信息轉換的延遲，體現了認知 - 控制一體化的協同優勢。
2. 供應鏈協同
汽車與機器人在供應鏈上存在高度重合，超過 50% 的關鍵部件可通用共享：
· 激光雷達、毫米波雷達、視覺攝像頭等環境感知傳感器；
· AI 芯片、域控制器、計算平臺等；
· 電機、電控、減速器、電池管理系統（BMS）等動力與傳動部件。
有行業分析指出，車企若將機器人納入其供應鏈體系，憑借規模化集采優勢與供應鏈管理經驗，能夠將機器人制造成本控制在傳統機器人企業的 60% 以下。這或將徹底改變人形機器人 " 成本過高導致無法量產、難以迭代 " 的困境。
3. 應用場景明確
汽車制造工廠自身就是機器人落地的首要且需求明確的場景。
優必選的 Walker S 進入一汽 - 大眾等工廠，執行車輛質檢、安全帶檢測等工作；特斯拉的 Optimus 則在自家工廠進行電池電芯的分揀。這些應用直接解決了生產中的痛點，同時為機器人提供了最嚴格的可靠性驗證。
基于在工業場景中積累的成熟度，機器人的應用可逐步向外拓展，從物流倉儲、商業服務等 B 端場景，最終滲透至家居陪伴、養老助殘等廣闊的 C 端社會領域。
車企 " 造人 "，還有一個重要的因素，車企需要尋找超越駕駛的增長曲線。
當前智能駕駛行業面臨著一個現實：L4/L5 級自動駕駛商業化延遲。技術瓶頸、法規限制、成本問題等因素制約著高級別自動駕駛的快速普及。
與此同時，距離造車最近的人形機器人市場展現出巨大潛力：2027 年全球人形機器人市場規模預計達 220 億美元；中國有望占據 35% 以上市場份額。
車企跨界 " 造人 "，本質是將成熟的智能駕駛技術進行 " 價值重估 "。正如奇瑞為其機器人規劃了從門店導購到家庭助理的演進路徑，這代表了車企從 " 交通工具制造商 " 向 " 移動智能服務商 " 的轉型決心。
但與其說 " 車企的終點是造人 "，不如說車企的終點是成為 " 智能移動空間及智能體 " 的提供者。
智能汽車本質上是 " 輪式機器人 "，而人形機器人是其在非結構化環境中的補充形態。未來的競爭是 " 智能體 " 生態的競爭。車企的目標是打造一個能同時在道路（汽車）、場站（機器人）、室內（家居設備）等全場景下自主決策、協同工作的智能網絡。
汽車收集道路數據，機器人收集室內和交互數據。兩者合一，將形成覆蓋人類物理活動全場景的 " 數據飛輪 "，這是任何單一公司都無法比擬的優勢。
特斯拉的長期價值可能超過汽車業務的斷言，正基于此。車企的估值邏輯，從 " 賣車 " 轉向 " 運營智能體 "，才是車企在未來的真正護城河。
誰將真正受益？
在每一次技術浪潮中，最穩定獲得巨大收益的，往往不是 " 淘金者 "，而是 " 賣水人 "、" 賣鏟子的人 "。
智駕供應鏈的成熟部件（激光雷達、計算芯片）可通過規模化直接降低機器人制造成本。已通過智駕場景量產驗證、具備成本優勢與快速適配能力的供應商，為此次技術遷移的直接受益者。
具有高確定性的底層硬件，成為 " 賣水者 "：
算力芯片：如英偉達、地平線，無論是汽車還是機器人，都需要強大的 AI 算力，他們是生態的基石。
激光雷達：禾賽科技、速騰聚創等是智能體的 " 眼睛 "，需求會持續爆發。
傳感器與執行器：舜宇光學、匯川技術、秦川物聯等，是人形機器人的核心硬件，蘊含巨大機會。
機器人開發依賴高效仿真，智駕的仿真測試平臺（如場景重建、閉環驗證）可復用于機器人訓練。軟件工具鏈 " 賣鏟者 "，包括但不限于如下：
仿真平臺：如英偉達 Omniverse、騰訊 TAD Sim，能大幅降低機器人測試和訓練成本，價值將隨著機器人應用的普及而持續增長。
操作系統與中間件：未來可能需要專門為智能體設計的 " 機器人 OS"，這可能誕生新的巨頭。
最大贏家將會是，極少數能打造出 " 通用人工智能平臺 + 硬件終端 + 生態系統 " 的公司。從目前看，特斯拉和未來可能成功的小鵬、小米，或將定義標準，享受最大的紅利。
盡管前景廣闊，但清醒的認知是，人形機器人目前面臨嚴峻挑戰：
行走和分揀電池只是第一步，靈巧手操作、常識推理、人機安全協作等是隱藏在水下的、更巨大的技術冰山。真正的考驗在于商業閉環。成本、可靠性、以及真正的用戶需求構成了產業化落地的三重門檻。
另外，當前不少應用仍陷于 " 為了用機器人而用 " 的誤區，而非證明 " 機器人是解決該問題不可替代的最優方案 "。
不過我們看到了，AI 從虛擬世界的符號操作走向物理世界的具身智能，車企因技術同源、供應鏈協同和明確場景，站在了這場技術浪潮的最前沿。
造機器人，不是車企的目的，而是其構建未來智能生態的手段。
