從半馬賽場看人形機器人：理想很豐滿，現實是“電量不足”_風聞

文 / 大力財經

4月19日，2025北京亦莊半程馬拉松暨人形機器人半程馬拉松鳴槍開跑。這場全球首個人形機器人賽事吸引了20餘家頂尖企業及高校團隊參與，最終北京人形機器人創新中心旗下的純電驅全尺寸人形機器人“天工”率先衝線奪冠。

然而，比賽過程中暴露出的問題令人深思——90%的機器人需要人工干預才能完成比賽，這與特斯拉Optimus宣傳視頻中流暢自如的表現形成強烈反差，不僅揭示了營銷敍事與技術現實間的巨大鴻溝，也讓投資者和公眾對人形機器人的實際應用能力產生諸多質疑。

在這場賽事背後，百度智能雲通過百度百舸AI異構計算平台、千帆大模型平台等全棧產品解決方案，為“天工”提供了強大的底層AI算力支撐。但技術層面的支持，仍難以掩蓋人形機器人行業面臨的重重困境。

工業機器人實現普及的關鍵，在於將成本壓縮至人工成本的兩倍以內，而目前人形機器人的成本卻是工人的50倍。要打破這一局面，亟需通過簡化傳感器配置（僅保留視覺和力覺傳感器即可滿足多數需求）、採用模塊化設計（如小米CyberOne的關節複用方案）等手段，有效降低生產成本。

01 技術困境：理想圖景與現實瓶頸的激烈碰撞

機器人賽事中的表現，無情地暴露了人形設計的固有缺陷。膝關節易損、80公斤的自重導致搬運困難等問題，充分説明生物進化的結果並非工程學的最優解。回顧航空發展史，飛機最終摒棄撲翼設計，轉而採用固定翼結構，便是工程理性戰勝仿生學侷限的有力例證。

在倉儲物流等實際應用場景中，輪式或履帶式機器人展現出顯著的能耗優勢，其能耗比人形機器人低40%-60%，更契合工業生產對效率和成本的要求。

在決策層面，自動駕駛L4級技術尚未完全成熟，而人形機器人面臨的環境感知挑戰更為複雜，需要即時處理三維空間中的動態障礙物。當前AI存在的“幻覺”問題，在動態環境中極有可能引發嚴重的安全事故。執行層面，高精度諧波減速器、力矩電機等核心部件高度依賴進口，日本HD系統佔據全球70%的市場份額，而國產器件的使用壽命僅為國際水平的三分之一，嚴重製約了行業的自主發展。

此外，從賽事表現來看，冠軍機器人在半程馬拉松比賽中需更換3-4次電池，這相當於電動汽車每行駛50公里就需要充電一次。以目前鋰電池300Wh/kg的能量密度，難以滿足人形機器人持續作業的需求，而固態電池技術距離商業化應用至少還需要5年時間，能量供給問題成為行業發展的一大阻礙。

02 商業困局：資本狂熱與市場冷靜的鮮明反差

2024年，全球人形機器人領域融資規模超過120億美元，但商業化案例卻寥寥無幾。某頭部企業估值高達90億美元，然而其產品仍停留在實驗室演示階段，這樣的估值已超出工業機器人四大家族（ABB、KUKA等）平均市值的兩倍，資本的狂熱與市場的冷靜形成鮮明對比。

傅盛認為，人形機器人要實現商業化落地，至少還需要5到10年的時間，在此期間，還需要克服三大技術難題：一是人工智能的侷限性，目前人形機器人的行動方向通常由遙控員控制，而非人工智能自主決定；二是硬件體系的複雜性，當前整個硬件產業鏈難以滿足其需求；三是人形並非工作形態的最優解，人形機器人的高耗能和頻繁的電池更換問題，使其在實際應用中並非最理想的工作形態。

在倉儲物流領域，亞馬遜已部署超過75萬台輪式機器人，單台成本低於2萬美元，而人形機器人方案成本卻超過20萬美元；在家庭服務市場，iRobot掃地機器人累計銷量突破4000萬台，充分證明單一功能設備更易實現市場普及。在醫療領域，史賽克手術機器人（非人形設計）已成功完成超過百萬例手術，精度達到0.1mm；農業場景中，John Deere無人拖拉機每畝作業成本比人工降低30%。這些案例表明，專用化機器人在特定領域能夠發揮巨大價值。

目前，國內人形機器人初創公司已超過200家，但核心零部件國產化率不足20%，若盲目擴張，可能重蹈光伏、芯片等行業“低端重複建設”的覆轍，造成資源浪費和行業無序競爭。

03 突圍之路：理性規劃與務實發展的戰略選擇

中國擁有全球最大的製造業應用場景，在3C裝配、物流分揀等領域具有得天獨厚的條件。應優先發展協作機器人（如新松機器人已佔據全球15%的市場份額）和特種機器人（如電網巡檢機器人市場佔有率超過60%），推動行業的實際應用和發展。

建議政府基金設立“專用機器人專項”，避免盲目追捧人形概念。日本經產省對工業機器人每台補貼30%的政策，為我國提供了可借鑑的經驗，通過政策引導，促進產業健康發展。

人形機器人的真正價值，或許在於其作為“技術整合平台”，能夠推動AI、精密機械、能源等多個領域的協同創新。但在當前階段，行業更應摒棄對“擬人”形態的過度追求，迴歸“解決實際問題”的本質，在技術研發和商業應用中尋找平衡，逐步實現從理想向現實的跨越。