2025年，那些跨界機器人的造車勢力

在11月結束的第23屆廣州國際汽車展上，包括小鵬、廣汽在內的多家造車企業紛紛展示了自家的人形機器人產品，吸引走了不少原屬于參展汽車的目光。

而到了月底的28日，小米CEO雷軍也在采訪中宣布未來5年，人形機器人會大量進入小米工廠打工，讓人們的注意力短暫從這家公司今年聲量頗大的汽車業務轉向了機器人業務。

再加上特斯拉Optimus機器人試產線的逐漸啟動，一時之間，好像造車企業都開始給人形機器人業務按下了加速鍵。

車企“紛紛造人”的原因

車企造機器人，其實并不新鮮----早在1986年，日企本田就開始研發人形機器人項目，直到32年后的2018年才正式宣布項目終止。而在這個時間段內，包括豐田、現代等車企在內的公司，都在機器人賽道上做出過自己的嘗試之舉。

但2025年這一波車企新“造機器人”熱和此前的并不相同。

二姐梳理了一下，覺得車企們在這個時間點上“不約而同”加快機器人研發步伐的原因有以下四個方面：

首先最直白，是新的市值故事需要。

在11月初，旗下人形機器人IRON亮相引發轟動后，小鵬汽車港股股價迎來了一波顯著連漲。而在大洋彼岸的特斯拉，馬斯克的萬億薪酬計劃獲得通過，往遠了看，該計劃的落實和未來特斯拉的市值目標被牢牢綁定在一起。

這種由“機器人概念”所帶來的市值上漲。無疑對于許多正身陷同質化競爭里的車企有著巨大的吸引力----在11月26號的理想汽車財報電話會上，CEO李想也拋出了公司未來向具身智能機器人方向發展的目標。

這種時間點的“巧合”，很難不讓人覺得有點蹭“機器人熱”的嫌疑。

小米汽車生產線

第二個需要，來自于車企們對未來生產力提升的渴求。

回到文章開頭雷軍的訪談，他提到“以小米汽車工廠為例，大壓鑄件用人眼很難完成檢測，但通過X光機和AI視覺大模型判定，可在2秒內完成檢測，效率是人工的10倍，精度是人工的5倍以上。”

這種生產力上的巨大差距，是驅動車企們如今爭前恐后加碼機器人的重要因素。AI大模型的出現和不斷應用訓練，讓未來機器人可能具有的智能決策與高精度操作能力，要遠遠高于它們的機器“職場前輩”。

尤其對許多偏向傳統的車企而言，擁有具身智能能力的機器人，已經比較適合在他們結構化程度較高的工業場景中落地應用了。

如果說上面兩點只是車企們對于機器人的需求，那么接下來的則是讓這種產業加速的現實可能，這種可能性也是促使車企們愿意“賭一把”的原因。

其一就是車企手里能復用于機器人制造的多方面能力，因為從底層邏輯上看，具身智能機器人和這些年火熱的智能駕駛，在本質上都是載體“感知--決策--執行”的過程。

比如在供應鏈層面上的軟硬件能力。

從硬件上來看，在“智能駕駛”這條道路上探索多年的車企們，可以把自動駕駛涉及的傳感、激光雷達，涉及續航的電池等諸多能力用在機器人硬件上。

而自動駕駛所積累的算法能力，可以在軟件層面遷移到機器人上。這方面典型的案例就是結合了FSD自動駕駛算法模型的特斯拉機器人，據稱，其在智能駕駛和機器人上的算法相似度超過了六成。

而在制造業供應鏈上的多年歷煉，讓車企在供應鏈的成本、質量管控上，也被認為擁有更過硬的能力，能夠讓他們在諸如整合形成可量產機器人方案等方面擁有優勢。

除了能力的復用外，還有場景的復用和滲透。比如小米這樣兼有消費屬性企業，如果未來其機器人能夠進入家庭等消費場景，能夠和其家居智能產品等形成聯動，在豐富用戶可使用功能的同時降低使用門檻。

其二，和政策以及變化形成中的產業布局也有關系。

隨著經濟的階段發展，無論是國家還是地方，不同層面的指導和政策都在引起產業結構和布局的變化。這種變化一方面體現在制造業被重新看重，另一方面則是AI算力等面向未來的產業技術得到重點關照。

汽車工業一直是制造業中的重點。如果說過去10年，汽車工業的“主題曲”是汽車電氣化形成的電動汽車，那么接下來時段里就是以智能駕駛為代表的汽車智能化階段。

在這樣的產業進化過程里，已經形成或者在未來會加速形成包括電池、電芯、算力等產業鏈扎堆布局以及人才吸聚的現象。而具身智能機器人的制造，恰好也離不開這些產業資源因素。

面臨的困難和希望

但車企想做機器人，要面臨的困難并不比別人少。

首先就是資金的問題，這也是機器人賽道玩家都要面對的困難。

11月中旬，硅谷一家名為K-Scale Labs的機器人創業公司宣布倒閉，沒能邁過商業化的門檻被認為是其失敗的原因。而再往前一個月，在國內被認為是吉利系生態的一星機器人也關門解散。

作為一個燒錢的賽道，在商業化探索的過程里，如何保證機器人研發項目能夠承受資金和成本壓力，是擺在每一個玩家面前的現實問題。

其次是看起來依舊不低的技術門檻和更廣泛場景里的數據積累問題。

具身智能人形機器人的運控能力目前還處在持續提升的階段，但只要看看已經數次跳票推遲的特斯拉Optimus量產時間，以及小鵬IRON登場后卻要再等上一年才能量產的消息，都能感受到機器人還有不少技術問題等著去克服。

而就像上文提到的，除了工業場景外，和機器人行業的其他玩家一樣，的使用場景在豐富度目前還存在不明朗的前景。這種豐富度的缺失正影響著機器人在消費級等場景中有效數據的積累。

但也有業內人士認為，相比于其他玩家，在智能駕駛研發過程里已經積累一定經驗的車企們，可以在技術迭代與產品商業化之間尋找到合適的平衡點。

進一步說，車企可以通過先工廠自用等方式消化機器人產能，并積累技術迭代經驗，再通過外部合作的開源模型數據等方式，逐步提升機器人的智能化程度，直到其機器人成本和能力在消費級場景下都具有競爭力。

同時，車企通過在生產供應鏈上的系統性降低成本，以及企業內部其他資源整合的方式，，也被認為能有效降低機器人研發過程里的資金等成本壓力難題。

人形機器人標委會中的車企身影

隨著機器人行業的快速發展，產業的規范和標準化也成為了節點性的必然事件。

在11月底，國家工信部公式了“人形機器人標準化技術委員會”名單。其中，奇瑞和小鵬汽車兩家成為了名單里的車企“跨界”代表。

和機器人產品知名度更高的小鵬汽車相比，奇瑞汽車其實也已經在機器人賽道入局了一段時間：去年奇瑞與Aimoga共同研發的機器人Mornine，已經在一些門店承擔起導購的工作；而在今年10月，旗下的機器人公司“墨甲智創”又推出了一款名為“墨茵”的人形機器人。

這兩家車企位列標委會名單，標志性地說明車企近年來在機器人賽道的投入、進展和重要性，都受到了行業的認可。

二姐覺得，車企加入標委會的影響力，可以進一步分成以下三個方面：

首先是車企為機器人產業標準化帶來了行業能力。

車企將自身在制造品控、車機互聯以及智能駕駛相關的一些能力，遷移到機器人移動和系統交互等功能上，這種技術輸出加快了機器人行業在這些功能上的研發進度和成熟度。

其次是為機器人賽道提供的生態價值和用戶潛力。

車企在機器人場景落地上的探索，比如進廠、進門店等等，對于機器人行業加速拓展使用場景和隨之而來的行業生態都有助益。

而不同車企在這些年積攢下的用戶群體，在機器人成本及售價降低到一定程度后，也有可能成為這些新的機器人業務或服務的“嘗鮮者”。

第三是確保機器人的未來應用和數字社會的基礎設施能順利融合。

汽車作為一種交通載具，已經被成熟使用了很長時間，而在此之上變得“更智能”的智能駕駛汽車，也因為在形態和基本功能上的繼承，能夠很好的適應與之配套的社會基礎設施。

而具身智能機器人其實和有智能駕駛能力的汽車一樣，都可以視為某種移動智能終端觸點，通過不斷采集數據、反饋信息、機器學習等步驟，建立起一個覆蓋廣泛的數字化社會的數據交互底層，而未來社會的基礎設施建設標準是離不開這種底層數據參考的。

車企對于機器人賽道的參與，從長遠來看，是出于企業在戰略窗口期和時代浪潮下的綜合考量，無論是對自身還是行業都是有很多可預想的幫助。但從智能汽車到具身智能機器人，車企們的業務轉型的過程還需要時間來回答。

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