国产人形机器人，“剑指”德国工厂

眼花缭乱的国产人形机器人，“战场”不只在春晚，还有广袤的海外。

2月24日，智元机器人在德国慕尼黑举办发布会，正式宣布进入德国市场。会上，智元不仅发布了面向德国市场的全系列通用具身机器人产品矩阵及系统级行业解决方案，还与敏实集团签署了战略合作，共拓欧洲市场。这是近一个多月时间里智元在海外市场的第三次大动作，再看其他机器人企业，也都在积极拓展海外市场。

德国之于机器人企业，并非一个普通的市场。它不只是欧洲的经济引擎，更是全球智能制造和工业自动化的高地，这无疑为人形机器人的应用提供了一个天然的“试炼场”。

但是，在舞台上灵活自如、尽展才艺的国产人形机器人，能在德国市场大展拳脚吗？这个疑问和人形机器人今年扎堆春晚引发的争议本质上是一致的，人形机器人的狂奔，不能只是一场“表演”。

德国需要的不是会跳舞的机器人

去年春晚，一场别开生面的表演，把人形机器人推到了万众瞩目的聚光灯下，紧接着，马拉松、拳击、足球等一次次赛事，又连续创造人形机器人的新热点，成功驱动人形机器人产业加速发展。

我们不可否认，当机器人从实验室的演示台，走上春晚的国民级舞台，这一利用营销思维引爆硬核科技的豪赌，极大地帮助我国人形机器人跨越到商业落地的阶段。可这种情形会在德国上演吗？

去年年初，一家来自德国的人形机器人公司Neura Robotics宣布完成1.2亿美元的融资，为人形机器人行业拿下一个“开门红”，而在社交平台上网友却纷纷调侃该公司是德国唯一的一家人形机器人企业。这直白地暴露出一个事实，在这个制造强国，有实力的人形机器人初创公司少得可怜。

为什么？很大程度上是因为这个深深依赖于工业制造的国家，对于机器人的最大关注点在于真正的实用，所以相较于已经发挥实用价值的传统工业机器人，他们对人形机器人普遍抱有一种质疑大于期待的态度。

像Neura Robotics，即使作为一个全新的企业，Neura Robotics并没有直接研发人形机器人，而是和过去所有的德国企业一样，从研发协作机器人开始。

其实不单单是德国，整个欧洲在大热的人形机器人浪潮中也显得非常“冷淡”。摩根士丹利曾统计了 2022 年至 2025 年 2 月 4 日以来的人形机器人产品，三年中，中国发布了 40 款人形机器人，美国 14 款，欧洲仅有 4 款。而且连大众对于人形机器人应用前景也不乐观。全球工业机器人龙头 ABB 的一份调研报告显示，亚洲受访者中有 27% 认为人形机器人数量将大幅增加，而欧洲只有 5%。

一直以来，制造业是德国的立国之本，而过去几年，德国制造业的荣光正在渐渐黯淡，尤其是新能源汽车在市场上的势如破竹，让德国的传统汽车制造产业遭受巨大冲击，大厂裁员、小厂倒闭，业内一片哀嚎，这直接重创了德国经济。

据多家经济研究机构发布的预测报告，受对美国出口明显下滑等因素影响，2025年德国经济预计仅增长0.1%，约四分之一的公司预计2026年业务将恶化。

扎实的制造业根基，使得德国具备成为机器人领先者的竞争条件，同时，机器人技术及产业也可能将成为德国需要的“新经济支柱”，承载着德国制造业复兴的希望。恰恰是在这种背景下，目前还停留在舞台上炫技、技术噱头大于实际应用的人形机器人，显然承担不了这个重任。

人形机器人与传统机器人的一次较量

国产人形机器人进入德国市场，目的是借助德国发达、成熟的制造产业，在真实的工业场景中跑通应用，而这也将自己投入了与全球顶尖人形机器人企业较量的新战场。

比如早在2024年就与宝马达成合作的美国明星企业Figure，去年11月，Figure AI宣布，在过去的6个月内，第二代人形机器人Figure 02已在宝马集团斯帕坦堡工厂参与生产了3万辆汽车，累计装载超过9万个零部件。再比如波士顿动力的电动版Atlas，正从“体操表演”走向“搬运托盘”的商业化。

我国人形机器人应用目前聚焦于商业表演场景的现状，让其与已经具有进厂经验的海外企业产生了一定的差距，可是占据全球超七成市场的体量和背后展现的成本优势，又给他们提供了充足的底气。

不过，在德国工厂里，它们或许并不是彼此最大的竞争对手，反而拥有一个共同的“敌人”，就是在自动化生产中已经扮演了重要角色的传统工业机器人。

长期以来，汽车产业是工业机器人应用的核心领域，强大的汽车制造业自然也造就了德国日渐成熟的机器人产业。根据国际机器人联合会（IFR）发布的《世界机器人2025》报告，2024年德国工业机器人运行总量增至27.89万台，同比增长4%。这意味着，欧盟27国中约40%的工厂机器人都在德国。

在大众汽车的生产车间，工业机器人凭借高度精确的操作，已经能高效完成汽车零部件的焊接、组装任务，极大提升了生产效率与产品质量。举个例子，在汽车发动机的精密零部件装配过程中，库卡机器人可以精确地将微小的零件安装到指定位置，确保发动机的性能和可靠性。

在汽车制造、3C电子及仓储物流等环境高度可控的工厂内，人形机器人也正试图从“参观项目”变为“生产劳动力”，可进展并不顺利。就在前段时间，特斯拉 2025 年第四季度财报电话会议上，马斯克承认，目前并没有任何一台 Optimus 人形机器人，在特斯拉工厂里真正承担「有用的工作」。

这让外界大跌眼镜。在马斯克的站台和呐喊中，很多人以为Optimus 已经就绪，明天就能「进厂打工」，而现实却打了脸。

无独有偶，今年的CES 2026上，在模拟工厂搬东西的实操环节，波士顿动力的Atlas刚开始还在有条不紊地搬运物品，后来突然把自己折叠起来，最终“躺平”在展台上。这场翻车多少暴露出人形机器人进厂打工的真实“状态”。

在工厂里，衡量生产力价值的核心指标有三个：效率、可靠性、成本，在这三点上，目前人形机器人的提升都面临着巨大的阻碍。尤其是可靠性上，人形机器人越追求灵活，越带来“过度设计”，每个增加的旋转关节意味着更多的传感器、更复杂的控制算法，以及指数级增长的故障概率，这与工业场景“容错率为零”的现实需求背道而驰。

相反，工业机器人的发展路径是完全围绕单一任务而设计，在固定场景中通过不断重复、不断精简、不断纠错，它们已经成为稳定、可预测、高效率的执行工具。

说到底，工厂只看重一个工具能否更快、更稳、更便宜地完成任务，它是否「像人」并不重要。

人形机器人进厂，究竟是不是伪命题

人形机器人在真实工业场景中的“水土不服”，追根溯源，是其对通用性的追求。

从曾经的明星企业波士顿动力到如今当红的宇树、智元，业内对人形机器人的发展理念一直相对统一，就是先把机器人做得像人，然后再试图让它进入不同场景，去完成各种任务。在未来美好的畅想中，越接近人形，未来机器人可以适应的场景就越多。

可是从目前人形机器人进厂打工的尝试来看，人形机器人对通用性的追求和工厂最需要的高效、低成本、无故障，几乎是不可能同时实现的。

人形机器人为了追求「通用性」，需要具备各种能力，包括运动控制能力、感知能力、手部自由度和精细操作能力，这使得其在结构和控制上非常复杂。且不说这些能力成不成熟，越是复杂的控制、协调和感知，人形机器人在真实生产环境里，越会产生更大的不确定性，这不是仅靠数据积累、反复训练就能解决的。

简单来讲，就是当机器人同时处理物料抓取、路径规划、环境感知等多重任务时，任何一个微小误差都可能引发连锁反应，导致故障。

行业数据显示，全球人形机器人实验室原型的平均无故障运行时间仅为120分钟，而汽车生产线对设备的可靠性要求是连续工作10万小时。

另外一个关键点就是成本，人形机器人未来或许会变得越来越聪明，在复杂场景的环境感知和适应能力也会增强，可成本问题仍使得它们很难成为工厂的首要选择。

通用型机器人为了适应多种任务，必须保留大量冗余自由度、传感器、计算资源，这在工业中会带来成本浪费。而且就人形机器人这一特殊形态的机器人来讲，为了“像人”，使用“双足”，陡增了极高的摔倒风险、巨大的能耗和复杂的平衡控制成本，实际上却没有带来实质性的效率提升，这在工业场景中也是一种成本浪费。