2025年，被行業內視為人形機器人量產元年。如何進一步實現人形機器人的大規模商業落地，成為業界與大眾共同關注的核心議題。

近日，由上海證券報社、廣東省機器人協會主辦，昊志機電和廣發基金共同協辦的上證投資匯活動在廣州舉行。與會嘉賓以“機器人核心零部件的國產化機遇”為主題，圍繞人形機器人核心零部件的國產化進程、人形機器人的大規模商業落地等話題展開深度交流，共同探討機器人產業鏈核心技術發展趨勢，把脈行業前沿發展機遇。

與會嘉賓認為，人形機器人產業正處于“技術突破向量產過渡”的關鍵期，量產的關鍵在于通過核心零部件國產化與規模化，解決人形機器人的成本與可靠性問題。在應用層面，短期應聚焦工業場景開展驗證，長期需依托生態協同與技術迭代，逐步向家庭場景滲透，最終讓人形機器人真正走進尋常百姓家。

突破：核心零部件的國產化

在人形機器人產業加速落地的背景下，相關核心零部件正迎來國產化機遇。

據昊志機電董事長湯秀清介紹，公司已實現減速器、低壓驅動、力矩傳感器、編碼器等人形機器人核心零部件的自主研發，并完成相關專利申請，核心指標達到行業領先水平。其中，諧波減速器產品傳動精度比國際主流產品提升近一倍、振動幅度比國外產品降低30%以上。

過去11年，昊志機電在機器人核心零部件領域堅定投入研發。“公司減速器產品已于今年下半年開始逐步放量，預計明年會有更大突破。”湯秀清說。

“機器人核心零部件國產化是產業發展的必然趨勢，也是非夕科技深耕的重點方向。”非夕科技副總裁陳仙勇告訴記者，非夕科技通過“自研+國內供應鏈協同”模式，已實現減速器、力控傳感器、電機等關鍵部件的技術突破，目前機器人整機零部件國產化率達90%。

一項創新成果要從“實驗室樣品”到“量產產品”，其研發團隊往往需要跨越多重關卡。

“最初我們聚焦如何實現技術突破，突破后便思考如何實現超越；做到超越后，又開始琢磨如何保障性能穩定、推進量產。每一道都是必須跨過的坎，關關難過關關過。”湯秀清坦言，技術突破后，材料一致性、裝配工藝等環節仍可能導致產品良率波動，需通過反復迭代優化來解決。此外，下游主機廠硬件方案尚未定型，且客戶需求存在顯著差異，這種高度定制化的開發模式，進一步制約了量產效率。

在瑞松科技董事長孫志強看來，零部件企業與整機廠、下游場景企業應形成“專注分工+協同攻堅”的生態：一方面，零部件企業應聚焦核心技術，避免跨界做整機分散資源；另一方面，整機廠需與零部件企業深度協同，如瑞松與國產傳感器廠商合作時，將機器視覺算法數據開放給供應商，幫助其優化傳感器的動態響應性能。

非夕科技也選擇了向外借力。據陳仙勇介紹，針對3C電子精密裝配、汽車制造等復雜場景對精度、穩定性的高要求，公司聯合國內供應商開展了定制化開發，通過真實場景迭代驗證，解決精度不足、壽命短等痛點。

成本：規模化落地的關鍵

在人形機器人走向大規模量產的過程中，成本是各方關注的焦點問題。廣東機器人協會執行會長任玉桐告訴記者，當前，在單臺人形機器人的成本結構中，運動系統的成本占比最高，達到40%至50%，主要包括電機、減速器、關節模組等。其中，電機系統約占整機成本的25%，減速器系統約占整機成本的10%。

“根據功能復雜度、負載能力等定制化需求差異，公司自適應機器人的價格為十幾萬元到幾十萬元不等。”陳仙勇告訴記者，公司產品還屬于發展早期，待后續產品在全球范圍內批量落地時，成本將進一步優化，產品價格也會有更強的競爭力。

家具制造是未來人形機器人的典型應用場景。弘亞數控董事長李茂洪向記者表示了對人形機器人量產的期待：“作為制造企業，我們希望購買的機器人能在一年半到兩年內收回投資成本。期待人形機器人的成本盡快降下來，讓企業能以更低的價格購買到更好的產品。”

與會嘉賓認為，在人形機器人規模化商業落地之前，產品技術和軟硬件水平仍有待提升。任玉桐認為，在技術層面，當前人形機器人運動控制的感知能力、智能水平、可靠性和續航能力需要進一步完善，提升整機的協調性。

陳仙勇認為，泛化能力是衡量人形機器人智能水平的關鍵指標，是指機器人須具備環境感知、自主學習、任務規劃及動態部署的綜合能力，可在不同場景、不同任務之間自由切換，能適應復雜、非結構化的實際場景需求。“當前人形機器人的泛化能力通過模型優化已得到大幅度提升，但距離千行百業及家庭等實際場景的需求仍有顯著差距。”

場景：先工業后家用

記者從采訪中了解到，對于人形機器人的場景規模化應用路徑，業內已基本形成“先工業，后商用服務，再家庭”的共識。

一般來說，結構化的工業場景要求機器人具備精細化操作能力，而家庭場景更復雜，對機器人泛化能力的要求更高，對機器人自主推理決策能力、柔性操作能力有比較大的挑戰。

利元亨正積極探索人形機器人在公司現有優勢產業的應用融合。利元亨研究院院長杜義賢告訴記者，相較于傳統機器人，人形機器人在復雜操作場景下的多元感知優勢更突出，應用潛力巨大。

在杜義賢看來，人形機器人要真正落地工業場景，關鍵在于“智能體”與“工藝知識”的深度結合。利元亨正將這些工藝知識與人工智能大模型結合，為人形機器人賦予通用智能，再疊加專用場景知識，將有效牽引其在智能制造領域的大規模應用。

杜義賢給出明確預期：“若能實現智能化人形機器人與產業場景的有效結合，預計不需要三年時間，就能看到大量人形機器人在產線上投入工作。”

里工實業總裁李衛銃在接受記者采訪時表示，特定工業場景中的行業通用機器人將在1至2年內突破技術瓶頸，具備跨工廠、跨地域的通用性。

人形機器人未來以何種路徑進入家庭場景，業內尚未形成共識。李衛銃認為，人形機器人進入家庭前，可先參照汽車自動駕駛的級別“分級分類”，明確不同級別的能力邊界，同時配套完善相關信息安全、倫理法律等體系，系統推進人形機器人步入家庭場景。結合行業實踐，他預計3至5年內可實現低級別家庭服務機器人落地，滿足緊急呼叫、簡單物品搬運、定時提醒（用藥、體檢）等基礎功能；自主決策、復雜場景交互等更高級別的功能，需更長時間進行技術迭代與生態完善。