作者 | 咼中校 ◆
電動車供應鏈與AI大模型雙重驅動，中國人形機器人產業強勢崛起，DeepSeek問世讓國產機器人實現軟硬協同，邁入全鏈條自主新階段。
在二零二四年以前，中國網路上關於機器人的視頻幾乎都是美國企業波士頓動力（Boston Dynamics），波士頓動力機器人的跑步、跳躍乃至空翻，都引發中國網民的驚奇與艷羨。然而，宇樹、眾擎等公司的機器人橫空出世讓波士頓動力機器人一夜落伍，而且讓全世界看到中國機器人的強大實力。
為什麼中國的機器人能夠在短短幾年內迅速崛起？除了政策的大力扶持以及資本大量投入之外，還有兩個重要原因：一是中國電動車的迅速發展為機器人產業提供了供應鏈基礎，二是二零二二年底AI大語言模型的突破為機器人提供了多模態推理的智能基礎。前者是「地利」的話，後者便是「天時」，政策和資本則可謂「人和」，中國機器人產業終於到了騰飛的風口。
一直在IT領域深耕的沈健決定抓住這個風口，二零二四年三月在深圳成立了數字華夏公司，切入以表情控制為主的人形機器人領域。為什麼選擇深圳？「因為深圳有完善的電動車產業供應鏈。」沈健說。
電動汽車與機器人行業在技術淵源、生產技術複用以及汽車製造場景應用等方面展現出顯著的協同效應，在感知、路徑規劃、定位、傳動等核心技術上高度重合。深圳賽博格機器人有限公司聯合創始人、副總裁李俊接受亞洲週刊採訪時說：「中國新能源車發展全球領先，供應鏈生態完善的城市——深圳、北京、上海、杭州——恰恰也是人形機器人最活躍的區域。可以說，電動汽車為機器人提供了現成的具身基礎，而人形機器人正在這條賽道上加速起飛。」
深圳賽博格重載機器人，仿生手僅重500克卻能抓重10公斤
電動車與機器人融合發展
電動汽車與機器人（尤其是人形機器人）的協同性不僅推動了兩大行業的融合發展，也為產業邊界拓展提供了新機遇。例如，自動駕駛技術的核心模組——環境感知（基於攝像頭、雷射雷達）、路徑規劃和決策控制，與人形機器人的運動控制、環境交互和智能決策系統有著異曲同工之妙。自動駕駛中的SLAM（即時定位與地圖構建）技術可直接應用於機器人的空間導航，而深度學習演算法在兩者的感知與預測模組中均扮演關鍵角色。此外，電動汽車智能座艙中的語音辨識、自然語言處理等人機交互技術，也能無縫遷移至機器人，提升其與人類的溝通能力。這種技術同源性為跨領域創新奠定了基礎。
對於中國來說，新能源電池技術領先全球，這也為機器人研發提供了現成的技術載體。電池管理系統（BMS）、高效電機驅動、能量回收系統等核心技術，可以直接複用到人形機器人的動力系統中，確保其續航和效率。
在汽車生產製造領域，機器人與電動汽車的協同性尤為明顯。現代汽車工廠對自動化的需求推動了工業機器人和人形機器人的應用，而電動汽車生產中的高精度裝配、電池模組安裝等環節，正是機器人施展能力的理想場景。
基於上述三大協同性，電動汽車產業鏈正加速向機器人領域延伸，開闢新的增長空間。近十年來，中國電動車行業突飛猛進，無疑為機器人的研發、製造提供了良好的產業基礎，借力汽車供應鏈的成熟體系，共用電池、感測器等關鍵資源，降低生產門檻。宇樹科技能夠迅速成為全球四足機器人領導者，就得益於中國快速高效而且相對廉價的供應鏈體系。除了這些專門研發機器人的公司之外，在中國，已有廣汽、上汽、比亞迪、小鵬、奇瑞、小米等十五家車企以及華為、地平線、禾賽科技等供應鏈企業，相繼投入人形機器人賽道。
雖然汽車產業鏈提供了良好的產業基礎，但是機器人技術最大的難題在於智能。機器人三大技術中本體是基礎，技術相對成熟，目前正在優化中；小腦是橋樑，難度較高但已有部分解決方案；大腦是核心，直接決定了人形機器人能否真正接近人類智能和功能。二零二二年十一月OpenAI的生成式AI大模型ChatGPT橫空出世，為機器人大腦提供了解決方案。英偉達Omniverse和模擬技術副總裁Rev Lebaredian認為：「生成式AI的突破正在為機器人帶來三D感知、控制、技能規劃和智能。」
跨維智能公司機器人，主力工業用途
這一技術不僅讓機器人能夠更精準地理解和交互複雜的三維環境，還通過生成式模型大幅提升了機器人在任務規劃和自主學習方面的能力。例如，生成式AI可以通過海量資料的訓練生成逼真的模擬環境，使機器人在數位雙胞胎中反復試驗和優化動作，極大地減少了物理原型測試的時間和成本。此外，它還能為機器人賦予自然語言處理能力，使其能夠直接理解人類指令並靈活應對多樣化的場景。
二零二四年中國機器人產業的「風起雲湧」正是立足於生成式AI大爆發的背景，依託這一技術，中國企業得以加速開發具備更強適應性和智能化的新一代人形機器人，推動了從工業製造到服務領域的廣泛應用突破。生成式AI的賦能，讓機器人研發從傳統的硬體驅動邁向了軟體與智能並重的全新階段。
由於「大腦」在人形機器人研發中處於核心位置，其技術水準直接決定了機器人的智能化程度。然而，中國在AI大模型技術上的整體落後，導致人形機器人技術水準與美國相比存在明顯差距。二零二四年，中國雖然推出了三十五款人形機器人產品，表面上呈現出一片繁榮景象，但其中有多少產品在偷偷使用美國的「大腦」（AI大模型），卻成為一個難以言說的痛點。這些依賴國外技術的機器人雖然在短期內能夠快速推向市場，但長遠來看，這種「借腦」模式隱患重重。一方面，受限於中國的法律法規，例如資料安全和隱私保護的相關規定，這些機器人難以在國內大規模推廣應用；另一方面，依賴國外技術還可能面臨技術封鎖或授權限制的風險，使得中國企業在全球競爭中處於被動。
DeepSeek臨門一腳
好在二零二四年底，國產大模型DeepSeek的問世為這一困境帶來了轉機。DeepSeek不僅在性能上比肩國外頂尖的AI大模型，如OpenAI的GPT系列和谷歌的Gemini，甚至在某些場景下表現出更高的適配性，而且其開發和使用成本大幅降低，實現了AI大模型的「去商品化」。這一突破意味著國內企業能夠依託自主研發的「大腦」打造更具競爭力的機器人產品。
DeepSeek的出現直接為國內人形機器人的應用打開了廣闊空間，尤其是在教育、醫療、物流等領域的定制化需求上，國產機器人得以擺脫技術掣肘，加速實現從實驗室到市場的轉化。更重要的是，自主可控的AI大模型讓中國機器人產業在合規性上站穩了腳跟，為未來的國際化競爭奠定了堅實基礎。從此，中國人形機器人研發不再是「硬體強、大腦弱」的跛腳模式，而是邁向了軟硬協同、全鏈條自主的新階段。
面對中國的強大競爭，美國非營利機構SCSP（特別競爭研究項目）認為，美國在機器人領域還有以下優勢：生成式AI（Generative AI）領域佔據全球領導地位，這是機器人技術發展的關鍵推動力；美國擁有強大的技術創新生態，包括頂尖大學、研究機構和科技公司（如谷歌、IBM等），這些機構在機器人相關技術（如AI、感測器、計算硬體）的研發上具有深厚積累；美國仍是全球高端技術人才的首選目的地，尤其是在AI和機器人領域；另外，美國在軟體發展和演算法設計上的領先地位是其機器人產業的另一大優勢。
儘管中國在二零二四年推出了多款人形機器人原型，但高盛認為其技術拐點仍不明朗。目前的出貨主要滿足大學實驗室研發和資料獲取需求，距離大規模商業化應用還有較長距離。
高盛還認為，至少在未來二至三年內，中國的人形機器人難以達到與人類工人相同的工作效率。這一問題不僅與硬體設計有關，還與控制演算法和AI的通用性不足密切相關。此外，機器人部分元件需要高精度磨床等設備，而這些生產設備的數量和產能不足，也有可能拖慢大規模機器人生產的步伐。
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