加快“ChatGPT时刻”的机器人产业链

2025 年 CES 在此期间，从国产机器人样机热销，到英伟达创始人、 CEO 在通用机器人领域，黄仁勋提出了“ ChatGPT “时刻即将到来”，机器人市场正迎来前所未有的关注热情。

这个方面来自于 AI 大模型等核心技术发展迅速，加速了驱动机器人的落地；另一方面，也出现了就业需求，促进了各类主体参与推动机器人结局的“工作”。

在国内厂商中，已经积累了多年出海经验的扫地机器人，能力还在不断拓展；人形机器人、机器狗等更丰富的类型相继进入公众视野。因此，阶段性转折点也出现了:2025年 2008年被认为是人形机器人量产的第一年。

在 CES 这期间，特斯拉 CEO 在一次采访中，马斯克甚至说，计划 2026 人形机器人年度大规模量产 Optimus(擎天柱)。周围有一个游戏。 AI 新一轮技术应用以大模型为底座，竟然重新开启。

" ChatGPT “时刻”来了？

在 CES 期间，21 《世纪经济报道》记者发现，国内厂商带来的展品已经涵盖了家庭、工业等多种场景。即使是已经出海很久的扫地机器人也在不断迭代演变，从而带来了进一步的价值提升。

例如追寻技术在扫地机器人的基础上，加强了仿生多关节机械手技术，据介绍可以实现。 30cm 扩展空间，夹取 400g~500g 重物。夹紧后，通过大模型将物体放回原位。另外，配有仿生机械足，可完成。 4cm 上述越障。

扫地机器人可以进一步演变成割草机，这也更符合海外市场的实际需求。九号机器人展位工作人员介绍，借助视觉， RTK 方案，可以使定位更加可靠，展出的割草机产品可以实现更大的工作范围，大大提高效率。

陪伴机器人也备受关注。国内厂商萌友智能推出的 Ropet，被定义为下一代 AI 机器宠物，众筹平台 Kickstarter 事实上，截至记者发稿时，该产品已获得。 1012 著名的支持者，认缴 214.28 一万港元，计划的认缴目标是 1 一万港元，比计划更受欢迎。

宇树科技旗下的机器人，已经“预订”了半天，是国内较早将大型机器人的品类价格降至品类的机器人。 10 一万元以下的厂家。它展示的商品，如机器狗，不仅可以适应家庭陪伴的场景，还可以应用于工业、紧急情况等场景。

人形机器人类别也是现场观众中最受欢迎的类型，交互频率极高。世界上第一个高通展台完全基于高通展台。 SoC 端侧多模态平台设计 AI 大型人形机器人“通天晓”（Ultra Magnus）与观众进行极高频率的沟通和连贯的饮料传递。阿加犀 CEO 孙晓刚介绍，正计划在工业制造、商业服务、家庭陪伴等领域推广“通天晓”的应用。

马斯克更关注的是马斯克。 Optimus 介绍大规模生产进度。按计划 2025 年 Optimus 2026年将开启量产， 每年的产量都会增加 10 倍数，目标是生产 5~10 万台人形机器人，到 2027 年度产量再次增加 10 倍。

毫无疑问，在马斯克看来，人形机器人正迎来进入商业关键领域的关键节点。按照之前的展示，Optimus 的确，特斯拉工厂可以完成特定的任务。

回顾这一轮机器人发展的热潮，在之前多年演变迭代的基础上，更重要的是加入了机器人。 AI 大模型等相关技术大大提高了机器人的泛化能力，使得现在出现了更智能的机器人产品。不难理解黄仁勋提到的“ ChatGPT 时刻“即将到来”。

CIC 燃烧咨询执行董事余怡然 21 《世纪经济报道》记者分析，深入学习，产生对抗网络和多模态 AI 等待技术继续推进 AI 扩展边界，使机器人具有更强的自主学习和适应能力，能更好地理解人类语言和指令。因此，人形机器人可以从机械装置向智能体迈进。"如谷歌的 RT-2 等待模型，可以让大模型直接导出动作，不需要调用其它模型，展现端到端模型的强大潜力。"

此外，IDC 李君兰是中国研究主管。 21 根据《世纪经济报道》记者的补充分析，人口结构的变化带来了“机器代人”的明显市场需求，机器人产业链的完善和价格的下降，中国的政策指导和资本后续投资也成为推动这一轮机器人热潮的关键因素。

大型产业链整合

当然，挑战也在出现。很多从业者已经指出，随着物理世界数据的广泛研究，可以用来训练模型的真实数据正在走向匮乏的边缘。这样不仅可以减缓大模型本身的迭代速度，还可以影响应用场景的不断拓展。

恰恰在 CES 事实上，英伟达发布了一个物理世界模型，正是为了解决当前发展的不足。

据介绍，Cosmos 基本的世界模型（WFM）为了练习和评估当前的模型，开发者可以生成大量基于物理的真实生成数据。开发者也可以通过微调 Cosmos WFM 构建定制模型。

黄仁勋说:“和大语言模型一样，世界基础模型是推动机器人和无人驾驶汽车发展的基础。我们将建立 Cosmos 这是为了普及物理 AI，使每个开发者都能接触到通用机器人技术。”

Cosmos 第一批客户包括 14 家庭机器人及汽车公司，其中国内厂商小鹏借此机器人研发。

余怡然向记者分析，英伟达 Cosmos 全球模型为机器人产业提供了集成化 AI 框架，大大降低了R&D的成本和时间，加速了机器人技术的商业实施。

" Cosmos 机器人可以加强学习，不断尝试不同的动作和策略，并根据反馈调整行为，从而建立高度逼真的虚拟世界，从而达到最佳的决策效果。这种基于模型的学习方法可以大大加快机器人的学习速度，降低试错在现实环境中的成本和风险。并且可以通过共享的世界模型，促进不同领域的机器人协调工作，提高任务执行效率，实现跨行业应用场景的突破。同时，Cosmos 该平台为机器人提供标准化工具，简化开发过程，对加快其商业化进程有很大帮助。"她进一步指出。

此外，记者发现，不仅创业公司，以前主要从事汽车和手机的制造商也对机器人类别表现出极大的兴趣。一方面是因为更多的厂商看到了机器人在工业场景中的应用价值，另一方面也与现有的产业链能力有关。

2024 2000年，波士顿动力在机器人领域沉淀多年，结束了液压驱动路线，然后改为电动驱动路线，接近目前的汽车电气化路线。

李君兰对 21 据《世纪经济报道》记者分析，总体而言，汽车和手机制造商在机器人领域具有一定的供应链优势。“基于智能驾驶，汽车制造商拥有传感器、控制系统、执行器等精密部件的供应链基础，并拥有与自动驾驶相关的供应链基础。 AI 在视觉、实时控制、自动化等方面积累技术。移动电话制造商在微型化、高性能计算、精密制造等方面具有优势。"

余怡然进一步向记者指出，电车厂商在发展纯电机器人方面确实有一定的产业链先发优势，但从技术深度来看，仍有一些技术壁垒需要克服。

“从机械原理的角度来看，电车和机器人的动力系统和传动装置有一定的相似性，因此电机的使用和控制技术有望率先重用到机器人上。在感知交互领域，电车使用的先进视觉技术、高精度激光雷达和多模态传感器为人形机器人的环境感知和交互提供了可重用的技术基础。”她分析道，但是 AI 相关技术方面相对难以复用。

“虽然电车的自动驾驶技术也涉及到 AI，但主要集中在相对封闭规则的场景，如汽车路径规划、障碍物识别等。，其材料库主要来自道路环境和交通法规。但机器人 AI 技术要适应更加复杂多变的类人环境，涉及到自主感知、规划、执行等多项任务，需要进行大量的数据训练。所以，电车制造商仍然需要投入更多的资源来研究和创新。”余怡然续称。

商业元年的考验

但总的来说，不难看出，目前计划商业登陆的机器人大多局限于特定的场景，甚至是 Optimus 现场熟练地完成各种类型的工作，也显然具有很强的目的性。要使机器人真正进入大众市场还需要时间。

vivo 执行副总裁胡柏山近日分析，估计机器人可能需要十年甚至十五年才能真正灵活，具有很强的大脑管理能力，成为人们理想的产物，但可以分阶段实施，规划分阶段产品周期迭代。

因此 2025 每年只定义为人形机器人量产的第一年，但距离大规模商业化还有很大的发展空间。

群智咨询（Sigmaintell）执行副总经理兼首席分析师陈军 21 2024年世纪经济报道记者指出 全球机器人每年的出货规模约大 4700 多万台，到 2025 年将实现近 6000 万台出货量，保持 18% 年增速。

"其中占据了市场 80% 比例仍然是服务型机器人，其中有近似的机器人。 70% 用于清洁场景，典型的是扫地机器人、窗户清洁机器人等。“他继续说群智咨询监控发现，人形机器人的数量还是很小的，2024年 年度总量不足 4000 台，预估 2025 年度全球出货合同 5000 台湾，显然还处于发展初期。

余怡然对 21 据《世纪经济报道》记者分析，目前机器人进入市场的难点在于成本高、技术可靠性和可靠性高。

“中国市场对机器人价格的接受程度低于国际市场，这使得机器人企业在国内市场的盈利空间有限。“她进一步指出，目前机器人的价格仍然相对昂贵，特斯拉的 Optimus Gen2 目前成本为 5~6 一万美元，大规模生产后的成本将在 2~3 万美金。考虑到成本的限制，企业更倾向于出海以获得更高的议价权。与此同时，机器人商业化仍然存在着数据稀缺、模型推理效率和可靠性等技术成熟瓶颈。

目前，人类机器人在业内的发展分为三个维度:大脑、小脑和四肢。不难看出，大模型对大脑和小脑的发展有着重要的驱动作用，但仍有很大的迭代能力。

根据李君兰对记者的分析，目前，“大脑”是人形机器人成熟度最低的维度。IDC 调查显示，客户最希望提高机器人自主感知识别能力，即大脑的认知和管理能力。

“大模型明显提升了机器人大脑的价值，多模型大模型是重要方向之一。接下来，我们需要进一步扩展多模态感知融合(视觉、听觉、触觉、惯性、定位等)。)在物理上；此外，还需要进一步深化自学和迭代升级的能力。“她进一步指出，在小脑方面，需要进一步优化稳定平衡控制、高自由度复杂运动计划、协同运动自主学习等。四肢需要进一步突破触感和反馈，柔性材料和结构设计，高效能源管理等。

“在过去的发展中，人形机器人更多地关注硬件，”余怡然对记者进一步分析。 控制板块，重视执行模块的发展，所以四肢的发展比较成熟。大脑和小脑与大模型和小模型相对应，是人工智能领域快速发展的一部分，尤其是大模型。由于缺乏现成数据，难以开发，数据是主要堡垒之一。“她继续说，目前，大型视觉语言模型基本上可以实现对操作对象和人类语言的感知泛化，而具体模型的主要目标是实现物体操作的泛化，实现与外部环境的交互感知，在无人为预设程序的前提下，持续实现目标。人形机器人只有达到足够的泛化，才能在多个场景中得到商业应用。

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