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车企正将目光投向机器人领域，这一趋势在过去半年里迅速升温。最初，只要一家车企宣布涉足机器人，资本市场就会给予其更高的估值。这种现象不仅适用于整车企业，也适用于汽车零部件供应商。特斯拉发布机器人视频后，多家车企纷纷跟进，试图借机器人概念提升自身形象。

小鹏、小米和广汽已经推出自己的机器人产品；理想表达了进入该领域的意愿，蔚来则处于调研阶段。赛力斯、长安和比亚迪等公司已组建团队并开始招聘，其中赛力斯在重庆和上海的机器人团队人数接近200人。上汽、北汽和奔驰则更关注投资与合作。

车企进入机器人领域，主要基于特斯拉的成功案例。首先，硬件部分如摄像头和激光雷达可以高度复用。其次，自动驾驶积累的算法和数据闭环能力也能迁移到机器人领域。此外，制造和销售资源也可为机器人提供实际应用场景。

这是一个尚未完全开发的市场，前景广阔。据立德研究院预测，2024年中国的人形机器人市场规模约为27.6亿元，到2029年有望达到750亿元。中金公司预计，2030年国内人形机器人出货量可能达到35万台。

尽管各家企业参与程度不同，但机器人已成为车企寻找新增长点的重要方向。目前，许多车企的机器人产品仍处于展示阶段，而非实际应用。在上海车展上，它们更多是作为车模出现，而不是用于工厂作业。

业内人士指出，当前行业存在夸大宣传的现象。一些企业曾计划在工厂部署大量机器人，但这些计划大多停留在PPT阶段。目前，大多数机器人仍处于“实习”状态，效率远不及工人。

从汽车到机器人，技术难度显著增加。汽车产业经过长期发展，硬件形态已趋于成熟，而机器人领域仍在探索阶段。虽然车企可以快速组装出外观不错的产品，但这更多依赖于供应链的进步，而非核心技术突破。

关键零部件如电机、灵巧手和传感器仍存在技术争议。这些部件决定了机器人的动作能力上限，无法通过简单采购实现。特斯拉的Optimus展示了其在硬件方面的进步，但依然需要进一步优化。

软件层能力同样面临挑战。从自动驾驶到具身智能，技术有相似之处，但机器人需要处理更复杂的三维环境。训练和传感器要求更高，数据采集和处理难度更大。

目前，大语言模型带来的AI进展尚未在机器人领域体现。特斯拉仍未找到足够多的数据来训练机器人模型。人形机器人的数据规模有限，难以支撑大规模训练。

工业场景被视为机器人商业化落地的最佳选择。然而，总装线任务复杂，机器人尚无法胜任。搬运、质检、拧螺丝等工作对机器人的泛化能力和灵活性要求极高。

实际应用中，机器人效率远低于人工。以搬运为例，机器人完成一次任务耗时较长，而工人只需几分钟。即使优化后，效率仍不足工人的一半。

成本也是重要因素。目前，人形机器人的价格高昂，难以替代人工。收回成本所需时间较长，车企对此持谨慎态度。

尽管多家车企宣称机器人即将投入使用，但现实与宣传之间仍有差距。高盛报告指出，人形机器人目前还无法处理多种通用任务，技术拐点尚未到来。

业界对机器人探索已有数十年历史，但成功案例较少。本田ASIMO项目耗费巨大却最终失败，提醒后来者需注重技术积累和场景理解。

当前，机器人在工业场景中的技术断点尚未解决，数据闭环和商业闭环仍不成熟。没有足够资金和研发投入的企业贸然进入，可能只是制造泡沫。

特斯拉和Figure虽拥有最强团队，但进展有限。其他企业更多停留在PPT和视频阶段，尚未实现真正应用。