人形机器人产业史：从执行机器迈向物理智能体——人形机器人系列（一）

人形机器人产业史：从执行机器迈向物理智能体——人形机器人系列（一） 产业研究中心 摘要： 张涵(分析师)0755-23976666zhanghan5@gtht.com登记编号S0880526070011 机器人大脑源自人工智能对人类大脑的模仿，正向物理交互演进。20世纪50年代至90年代，早期人工智能依托人工编码专家规则，在封闭场景中具备高可解释性，但无法适配开放环境；2010年之后深度学习与大模型崛起，依托海量数据驱动的方式，人工智能具备了对视觉和语言的感知理解能力，但仍局限于数字世界虚拟交互，而真正的通用人工智能需要深度融入物理世界；2023年以来，VLA模型与世界模型打通了视觉、语言与动作的模态边界，人工智能首次具备在物理世界中理解任务并进行交互的能力。在过去70年，机器人大脑也经历了三次代际演进，从专家系统、数字虚拟交互向物理交互演进。当前，由于高质量交互数据稀缺，VLA模型较难涌现泛化性。世界模型有希望成为下一代技术路线。 大国能源系列二：新能源资产的证券化2026.07.30AI与ESG：人工智能繁荣能否穿越泡沫争议——绿色治理全析系列之二2026.07.26全国碳排放权交易市场五周年回顾与展望——碳经济系列一2026.07.17世界模型：物理世界的重塑，AGI的终极拼图2026.07.15绿色发展正进入新一轮政策升温期——绿色治理全析系列之一2026.07.09 人形机器人融合了本体与大脑发展成果，能够满足工业、商业服务和家庭等多场景通用需求，逐步实现应用落地。供给端，人形机器人产业由小批量定制阶段迈向规模化量产阶段，整机价格中枢预计未来十年从30-50万下移至10-20万。需求端，工业场景结构化程度高，是人形机器人的试训场；商业服务场景环境复杂度高，但交互任务较为简单，难度适中作为过渡；家庭场景市场广阔，壁垒最高，是人形机器人应用的最终目标。预计到2035年中国人形机器人市场空间达2487.1亿元，2025-2035年CAGR达86.44%。 产业展望：1）大脑能力是核心瓶颈，重视模型创新与数据积累。目前人形机器人本体架构基本定型，主要零部件进入规模化降本阶段，运控算法基本收敛，而大脑成熟度不足成为了应用落地的核心瓶颈。模型架构方面，世界模型有希望成为下一代技术路线，但尚处于早期探索阶段。如何设计世界模型，并与VLA结合形成兼具动作映射与物理泛化的新型架构，将是大脑模型未来发展重点。数据方面，真机遥操作、无本体采集、仿真合成等多种数据路线将长期并存，共同组成机器人大脑训练的原材料。2）工业场景经济性暂未实现，特种作业有望率先大规模应用。受制于工作效率尚不及人工、成本偏高、泛化性不足以实现多任务通用等因素，人形机器人在工业场景的经济性暂未实现。从应用落地的节奏看，特种作业可替代高危人工岗位，对投入产出的经济约束相对宽松，有望率先实现大规模应用。3）家庭场景实用功能落地尚早，情绪陪伴是当前优先探索的方向。当前技术条件下，人形机器人完成家务劳动、体现实用价值的难度较大。在消费级价格定位下挖掘简单互动功能，体现产品情绪陪伴价值，是面向C端市场人形机器人值得优先探索的产品方向。 风险提示：大脑技术发展不及预期；应用落地不及预期；C端消费者接受度不及预期。 目录 1.人形机器人：本体与大脑融合的复合型产业...............................................32.机器人本体起源于工业场景，从固定任务向自主执行演进.........................42.1. 1950s-1990s：通过固定编程驱动，工业机器人替代人类重复劳动........42.2. 2000s-2020s：随着运控算法突破，仿生机器人动态性能大幅提升........72.3. 2022年以来：人形机器人的应用目标是自主执行通用任务.................103.机器人大脑起源于人工智能，从虚拟交互向物理交互演进.......................123.1. 1950s-1990s：AI依赖人工编码专家规则，难以应对开放环境............123.2. 2010s-2020s：随着深度学习与大模型突破，AI实现感知与理解.........143.3. 2023年以来：具身智能实现物理交互，是通用AI新的探索方向.......164.多场景应用释放需求，规模化量产实现降本.............................................194.1.下游应用中，工业场景成为早期试训场，家庭场景是最终目标.........204.1.1.工业场景结构化程度高，成为人形机器人的早期试训场..............204.1.2.商业服务场景难度适中，实现工业向家庭过渡.............................224.1.3.家庭场景市场广阔、壁垒最高，是人形机器人最终应用目标.......234.2.从小批量定制迈向规模化量产，整机价格有望持续下降....................264.3.2035年中国人形机器人市场空间预计达2487.1亿元...........................275.产业展望：大脑成为核心瓶颈，部分细分赛道率先落地..........................285.1.大脑能力是人形机器人核心瓶颈，重视模型创新与数据积累.............285.2.工业场景经济性暂未实现，特种作业有望率先大规模应用.................285.3.家庭场景实用功能落地尚早，情绪陪伴是当前优先探索方向.............296.风险提示....................................................................................................29 1.人形机器人：本体与大脑融合的复合型产业 本体是人形机器人的机械载体。人形机器人本体起源自20世纪50年代诞生的工业机器人，早期通过固定编程替代重复劳动，当前以自主执行通用任务为新的发展方向。人形形态能够使用人类通用工具，自然融入人类生产生活，最为适配人类社会环境，具体涵盖双足人形机器人、轮式底盘人形机器人等类型。 大脑是人形机器人的控制中心。人形机器人大脑起源自20世纪50年代诞生的人工智能，历经了从专家系统到物理智能的演进。当前，机器人大脑依靠物理AI大模型，负责多模态信息理解、任务决策规划并输出控制指令驱动本体进行交互，从而使人形机器人在实际场景中具备自主智能与环境泛化性。 本体和大脑各自历经70余年发展，融合产生人形机器人这一复合型产业。大脑进行决策控制本体交互，本体应用于实际场景执行任务，并持续收集反馈交互数据，数据再用于训练大脑模型，从而构成了人形机器人的产业闭环。当前，随着软硬件技术迭代，人形机器人能力不断进化，正在逐步从研发阶段走向应用落地。 2.机器人本体起源于工业场景，从固定任务向自主执行演进 机器人本体起源自为替代流水线工作而诞生的工业机器人，在过去70年经历三次代际演进，实现从固定任务向自主执行演进。20世纪50年代至80年代，传统工业机器人通过固定编程驱动，在流水线上执行固定任务，替代人工重复性劳动；20世纪90年代起，随着运动控制算法进步，具备运动与平衡能力的仿生机器人快速发展，但仍然依赖固定程序控制，不具备自主交互能力；2022年以来，自主执行通用任务成为人形机器人新的应用目标与发展方向。 2.1.1950s-1990s：通过固定编程驱动，工业机器人替代人类重复劳动 工业机器人最早部署在汽车生产车间，替代人类重复劳动。1959年世界首台工业机器人Unimate应用于美国通用汽车生产车间，承担高温压铸件搬运任务；Unimate采用液压驱动系统与磁鼓存储技术，操作员通过“示教再现”模式手动引导机械臂完成动作，设备即可重复操作。工业机器人成功替代流水线上重复劳动，将工人从繁重工作中解放，并大幅提升了工作效率。后续三十年里，工业机器人的升级迭代主要体现在功能丰富性和控制精确性层面，但本质都是通过固定编程替代重复劳动的执行机器。 数据来源：Drobot公众号 数据来源：中电网 随着计算机控制技术和传感器技术的应用，工业机器人系统架构逐步成熟。20世纪70年代起计算机控制技术与工业机器人开始结合，1974年美国Milacron公司开发出第一台由小型计算机控制的工业机器人T3，同年瑞典通用电机公司开发出第一台全电力驱动、由微处理器控制的工业机器人IRB 6。随着计算机控制技术的应用，机器人向着多传感器智能控制方向发展，工业机器人开始能够识别自身的运动状态和环境状况，精确控制自身动作，执行更复杂任务。应用传感器技术的早期代表是1973年日本日立公司开发的自动螺栓连接机器人，通过搭载动态视觉传感器，能够在移动的同时识别螺栓位置，完成螺栓拧紧和拧松工作。1978年诞生的PUMA机器人集成了机械、驱动、传感与控制系统，标志着工业机器人技术成熟。 数据来源：Drobot公众号 数据来源：陕科大机器人工程公众号 工业机器人的典型架构包括机械结构、驱动系统、传感系统和控制系统： 机械结构是机器人的物理载体：负责支撑所有部件、传递运动和负载，决定了机器人的运动形式、作业范围和承载能力。驱动系统为机器人的运动提供动力：将控制系统的指令转化为实际的机械运动，驱动各关节转动或移动，驱动原理主要分为电动、液压、气动三类。传感系统为机器人感知内外部信息：内部传感器用来检测机器人操作状态，并在伺服控制系统中作为反馈信号；外部传感器用来检测作业对象及外部环境。控制系统负责调度机器人完成指令：负责接收作业指令、解析指令、控制驱动系统，指挥机械本体完成预设作业，同时实时监测机器人的运行状态，修正动作偏差，规避故障。 产业格局方面，瑞士ABB、日本发那科、安川电机、德国库卡形成工业机器人“四大家族”。自20世纪80年代开始，凭借技术积累与品牌优势，“四大家族”的工业机器人产品长期引领全球高端工业机器人市场，产品广泛应用于汽车制造、3C电子、金属加工等结构化生产场景。 在这一阶段，工业机器人的作业场景严格限定在结构化环境中，依赖固定编程控制执行重复任务。这一阶段的工业机器人适配结构化环境中的固定工位，对作业条件的一致性要求极高，一旦出现工件位置偏移、作业对象更换、场景布局变动等非预设变量，机器人基本无法主动感知识别，也无法自主决策调整。本质上，这一阶段的工业机器人不具备环境感知、自主任务规划与决策能力，只是由固定编程控制，替代人类完成重复性体力劳动的机械执行机构，因此难以走出工厂车间，向更复杂、更多元的非结构化场景拓展。 工业机器人大规模应用的同时，人形机器人的早期探索也同步启动。1967年日本早稻田大学的加藤实验室正式启动了名为WABOT的项目，1973年推出了世界第一款全尺寸人形智能机器人WABOT-1。WABOT-1具有真人大小的人形结构，身高约2米，体重160公斤，包含两只手和两条腿，全身共有26个关节，体内搭载肢体控制系统、视觉系统和对话系统，胸部配备两个摄像头，手部安装有触觉传感器。WABOT-1能够行走，但行动缓慢，每走一步需要45秒，步伐仅10公分左右。作为首台全尺寸智能人形机器人，WABOT-1属于早期探索的产物，并未开启仿生机器人时代，核心差距在于运动控制算法还未迎来突破。 2.2.2000s-2020s：随着运控算法突破，仿生机器人动态性能大幅提升 随着运动控制算法的突破，以波士顿动力Atlas为代表的仿生机器人快速发展，动态性能得到大幅提升。2005年波士顿动力推出首个仿生四足机器狗BigDog，能够实现复杂环境的运输任务，开启了全球仿生机器人研发进程。2013年波士顿动力推出为灾难响应等非结构化场景设计Atlas双足人形机器人，第一代Atlas身高约1.8m，体