人形机器人：短期投入大回报慢，长期是时代风口的入场券？
当人工智能从虚拟数字空间走向真实物理世界，具身智能作为新一代AI技术的核心方向，正与汽车产业深度融合。2025年政府工作报告首次将“具身智能”纳入国家未来产业培育体系，工信部数据显示国内人形机器人整机企业已超140家，产品发布逾330款。东风、长安、比亚迪、小鹏、广汽等车企纷纷布局：有的把整车重新定义为“具身智能体”，有的直接投身人形机器人研发。
热闹背后，一个关键问题需要明确：这条赛道既有技术外溢、生态延伸的天然优势，也存在技术瓶颈、商业化困难的现实挑战。对擅长规模化制造和有明确盈利模型的车企来说，投入具身智能到底是追热点的冒险，还是面向未来的必然战略？
技术同源与生态升级的战略必然
车企青睐具身智能，不是一时的跨界跟风，而是因为汽车和具身智能在技术基因上高度契合。清华大学人工智能学院教授沈阳提到，具身智能依赖“VLA大模型”——视觉、语言、动作的融合，而现代智能汽车正是这一逻辑的天然载体。车辆的摄像头、雷达、超声波传感器是“视觉”输入，智能座舱实现“语言”交互，线控底盘和执行机构完成“动作”输出，形成完整的感知-决策-行动闭环。
长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉说：“汽车是当下唯一标准化的、能承载AI大模型与物理世界互动的载体。”这种技术同源性让车企不用从零开始，智能驾驶领域积累的环境感知算法、高精地图融合、实时决策控制等核心技术，可直接用到具身智能研发中，大大降低技术试错成本。
更深层的动力是产业生态的战略布局。具身智能作为共性技术，推动汽车从“交通工具”向“具身智能体”发展。东风汽车整合“智能驾驶、智能座舱、智慧平台、智慧能源、智慧服务”五智体系为具身智能体，打造车身、底盘、动力系统等八大技术引擎；长安汽车把高阶智驾技术定义为“交互式具身智能”。
这不是概念包装，而是汽车产品内核的升级：未来的车要能主动感知环境、理解用户意图、自主优化能耗，甚至通过触觉识别、表情分析、脑机接口等技术实现更深的人机协同。
中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长、车百会理事长张永伟打比方：“把汽车‘立起来’，就是具身智能和人形机器人。”车企布局具身智能，是把智能生态从“轮式移动终端”扩展到“全场景智能体”，为未来在家庭服务、工业协作、城市治理等万亿级市场抢占生态入口做准备。
政策和产业环境的协同作用，进一步强化了这一战略选择。从《人形机器人创新发展指导意见》到多地具身智能产业规划，国家持续释放明确信号。我国连续十二年是全球工业机器人应用最大市场，2024年工业机器人销量达30.2万台，覆盖国民经济71个行业大类，为具身智能提供了丰富的技术验证场景和供应链基础。
武汉人工智能研究院院长王金桥认为：“无人驾驶和人形机器人都是十万亿元级市场。”对车企来说，依托现有制造体系、供应链管理经验和场景数据优势进入具身智能领域，既是响应国家战略的主动行动，也是把“工业皇冠上的明珠”技术优势转化为新质生产力的关键路径。小鹏机器人已在P7+生产线参与实训，比亚迪具身智能团队开发出工艺机器人、协作机器人等多种产品，正是这种“制造反哺智能、智能赋能制造”循环的实践。
现实技术瓶颈与商业逻辑的严峻考验
不过，战略愿景的美好难掩落地的困难。具身智能从实验室演示到规模化商用，首先要跨越“可靠性鸿沟”。目前多数惊艳的演示都在受控环境中，一旦进入真实工业车间或家庭场景，面对非标准化的复杂任务，机器人的环境适应性、操作稳定性和决策鲁棒性就会面临严峻考验。同时，具身智能从二维图像感知到三维动态场景理解，从平面抓取到空间精准操作，底层技术瓶颈还没突破。具身智能体需要同时处理视觉、触觉、力觉等多模态信息，在毫秒级内完成“快思考”反射和“慢思考”推理的协同，但离人类级别的自然交互还有很大距离。
数据和算法的双重限制进一步延长了技术成熟周期。和依赖文本训练的大语言模型不同，具身智能需要海量真实物理交互数据支撑，数据需求量可能是自动驾驶的上千倍、大模型的上百万倍。有专家强调，高质量多模态数据稀缺是行业共同的痛点：真实场景数据采集成本高，仿真环境和物理世界存在“sim-to-real gap”（仿真到现实的差距），开源数据集质量参差不齐。同时，现有大模型在复杂环境下的长周期任务执行、知识泛化和因果推理能力还不够。
“VLA大模型”虽然指明了方向，但视觉、语言、动作的深度融合还处于早期阶段，“大脑”的通用智能和“小脑”的精密控制之间有明显断层。正如业内人士担心的：“数字世界无法验证和反馈错误认知，必须有与物理世界互动的载体”，而载体本身的不成熟又反过来限制算法迭代，形成技术悖论。
比技术挑战更难的是商业模式的“灵魂拷问”。资本市场可以为前沿故事买单，但产业落地只认实际逻辑：谁会付费？为什么为功能付费？成本回收周期多长？目前人形机器人核心零部件成本占比超六成，单台造价让普通家庭和中小企业难以承受。机器人最终要投入使用，但研发端和应用端还没打通，很多产品像“温室花朵”。
在工业场景，专用型机器人因为路径清晰、需求明确更易落地；而追求“全能”的通用人形机器人，面临需求模糊、投资回报率难以测算的问题。更需要注意的是，行业缺乏统一技术标准和通用开发平台，各企业“重复造轮子”，硬件接口、通信协议不兼容，严重影响规模化应用。国讯芯微CTO蒋琛指出，这种碎片化生态不仅浪费资源，还延缓了整个产业的成熟。
此外，伦理安全和人才短缺是隐性挑战。有专家举例：如果恶意程序植入智能车辆，可能伪造紧急消息引发交通混乱；责任归属边界模糊——机器误操作造成损失时，开发者、运营方、使用者的责任怎么界定？这些问题还没有定论。同时，行业对“既懂编程、又通大模型，还掌握机械与自动化”的复合型人才需求大增，但这样的人才很少。在国际竞争方面，我国在高端GPU、精密传感器、减速机等核心元器件领域的自主化程度还需要提升。
具身智能对车企来说，从来不是简单的“赚不赚钱”的问题，而是关于时间和价值的战略选择。短期看，它确实是“苦生意”：投入高、周期长、回报模糊，和传统制造业追求效率和盈利的逻辑不符；但从十年的长期视角看，它是通往下一代智能生态的“战略必答题”。
汽车作为移动的具身智能体，其技术积累可以反哺机器人研发；而机器人在制造端的应用，又能提高汽车生产质量和效率——这种双向赋能正悄悄重构产业价值链。正如张永伟所说，“升上去、立起来”是智能汽车产业相关产业的自然延伸，低空经济和具身智能将共同构成汽车智能化的溢出效应。
本文来自微信公众号“车市睿见”，作者：杨朔，36氪经授权发布。
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