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11 月 6 日，小鹏汽车的负责人何小鹏在发布会开始前一小时做出一个决定：在 IRON 通电的情况下，拆开它的外层结构，展示内部机械构造，以证明它不是伪装的。

当 IRON 被移除一条腿后仍然稳定行走，关节发出清晰的声音时，何小鹏情绪激动，表示“希望这是最后一次证明机器人是真实的”。

何小鹏用最直接的方式回应了外界的质疑。在前一天，新一代人形机器人 IRON 首次公开，引发的讨论并不是关于技术突破，而是围绕“走路像真人，是不是由人扮演的”展开，这让何小鹏感到复杂。

他感到欣慰的是，这说明机器人的拟人化程度很高；但同时也感到困惑，为什么技术已经如此先进，公众的信任度还是这么低？

小鹏团队迅速采取行动，先是发布了一段连续拍摄的视频：IRON 的背部拉链被拉开，露出内部复杂的蜂窝状结构。随后召开发布会，出现了文章开头的一幕，展示了机器人已经发展到可以高度仿真的程度。

几乎同时，特斯拉的 Optimus 也在不断进步。

今年，马斯克团队通过视频不断展示最新进展：分拣电池、连续深蹲、完成家务等。马斯克还公开表示，Optimus 是特斯拉“最重要的产品”，其长期价值可能超过汽车业务。

不只是小鹏和特斯拉，广汽、小米、一汽、现代、宝马、奇瑞、比亚迪等车企，要么自主研发机器人，要么通过合作进入机器人领域。事实上，在具身智能的浪潮下，谷歌、亚马逊等互联网公司，以及富士康、京东等制造与零售企业，也纷纷根据自身优势布局机器人市场。

在这些跨界者中，智驾被认为“最接近机器人”。那么，车企的最终目标是否是“造人”？哪些企业将在这一波热潮中受益？

目前，全球主要车企基本都已进入人形机器人领域。不过它们的进入方式各有不同，大致可分为三类：

第一类：自主研发

以特斯拉、小鹏、广汽为代表，这些企业将机器人视为与智能汽车同等重要的战略方向，强调核心技术的复用和深度整合。

小鹏的 IRON 机器人使用了智驾芯片和算法作为“大脑”和“眼睛”，计划在 2026 年底实现大规模生产。

特斯拉的 Optimus（擎天柱）基于自动驾驶技术，应用场景广泛，但目前面临手部操作等挑战，量产时间有所延迟。

广汽的 GoMate 全栈自研核心部件，采用独特的“轮足融合”设计，专注于安防和康养等场景。小米的 CyberOne（铁大）是全尺寸仿生机器人，用于家庭陪伴等多场景。一汽的“旗小智”已经作为“智能员工”投入使用，负责零部件分拣等工作。

第二类：收购与合作

以现代、宝马为代表，通过收购或合作快速获取核心技术。

现代在 2021 年从软银手中收购了波士顿动力的部分股权，结合自身的制造和供应链优势，推动机器人商业化。

宝马与美国初创公司 Figure 合作，在工厂试点部署其人形机器人，用于物流搬运等任务。这种方式可以快速弥补技术短板，降低研发风险和时间成本。

第三类：场景驱动

以奇瑞、比亚迪为代表，从实际应用出发，稳步推进。

奇瑞与 AI 公司合作开发了人形机器人 Mornine，主要用于门店导购。依托奇瑞的海外渠道，率先在海外 4S 店进行产品讲解和接待。

比亚迪则更注重实际需求，自研的工业机器人主要用于解决工厂中的问题，如物料搬运和巡检。同时，通过投资优必选、智元机器人，探索人形机器人在工业和商业场景的应用。

此外，长安汽车公布了人形机器人的自研计划，目标是在 2027 年前推出产品。理想汽车创始人李想也表示，未来一定会做人形机器人，但需在智能车技术成熟后才能实现。

从造车到“造人”，汽车产业正逐步拓展至更广泛的智能移动空间和具身智能领域。为什么说车企离“造人”最近？

首先，技术同源

智能汽车在自动驾驶和智能座舱方面的技术积累，可以相对平滑地迁移到人形机器人上。

• 感知方面：多传感器融合、同步定位与地图构建等技术可以直接用于机器人的环境感知。
• 决策方面：行为预测与路径规划算法经过调整后，可以赋予机器人自主导航和任务交互能力。
• 控制方面：车辆的横向和纵向控制算法，与人形机器人的关节运动控制有相似的底层逻辑。

值得注意的是，技术迁移正在向更加集成和高效的方向发展。

小鹏最新发布的第二代视觉-语言-动作大模型，实现了从视觉输入到控制指令的端到端映射，跳过了传统语言抽象环节，大幅降低了信息转换的延迟，体现了认知与控制一体化的优势。

其次，供应链协同

汽车与机器人在供应链上有很高的重合度，超过 50% 的关键部件可以通用。

• 环境感知设备，如激光雷达、毫米波雷达、摄像头；
• 计算平台，如 AI 芯片、域控制器；
• 动力与传动部件，如电机、电控、减速器、电池管理系统。

有分析指出，如果车企将机器人纳入供应链体系，凭借规模化采购优势和管理经验，可以将机器人制造成本控制在传统企业的 60% 以下，这或将彻底改变人形机器人成本高、难以量产的问题。

最后，应用场景明确

汽车制造工厂本身就是机器人落地的首选场景。

例如，优必选的 Walker S 进入一汽-大众工厂，执行车辆质检和安全带检测；特斯拉的 Optimus 在自家工厂进行电池电芯分拣。这些应用解决了生产中的痛点，也为机器人提供了严格的可靠性验证。

基于在工业场景中积累的经验，机器人的应用可以逐步扩展到物流、商业服务等 B 端场景，最终渗透到家居、养老等 C 端社会领域。

车企“造人”的另一个重要原因是寻找新的增长点。

当前智能驾驶行业面临现实问题：L4/L5 级自动驾驶商业化进度缓慢。技术瓶颈、法规限制和成本问题等因素制约了高级别自动驾驶的推广。

与此同时，人形机器人市场展现出巨大潜力：预计到 2027 年，全球市场规模将达到 220 亿美元，中国有望占据其中的 35% 以上。

车企跨界“造人”，本质是将成熟的智能驾驶技术进行价值再评估。正如奇瑞为机器人规划了从门店导购到家庭助理的发展路径，这代表了车企从“交通工具制造商”向“移动智能服务商”的转型决心。

与其说“车企的终点是造人”，不如说它们的目标是成为“智能移动空间及智能体”的提供者。

智能汽车本质上是“轮式机器人”，而人形机器人则是其在非结构化环境中的补充形态。未来的竞争是“智能体”生态的竞争。车企的目标是打造一个能在道路、场站、室内等多个场景下自主决策、协同工作的智能网络。

汽车收集道路数据，机器人收集室内和交互数据。两者结合，形成覆盖人类物理活动全场景的“数据飞轮”，这是任何单一公司都无法比拟的优势。

特斯拉的长期价值可能超过汽车业务的说法，正是基于这一点。车企的估值逻辑，从“卖车”转向“运营智能体”，才是未来真正的护城河。

在每一次技术浪潮中，最稳定的收益者往往是“卖水人”、“卖铲子的人”。

智驾供应链的成熟部件，如激光雷达、计算芯片，可以通过规模化直接降低成本。已经在智驾场景中量产验证、具备成本优势和快速适配能力的供应商，是此次技术迁移的直接受益者。

具有高确定性的底层硬件成为“卖水者”：

• 算力芯片：如英伟达、地平线，无论是汽车还是机器人，都需要强大的 AI 算力，他们是生态的基石。
• 激光雷达：禾赛科技、速腾聚创等是智能体的“眼睛”，需求将持续增长。
• 传感器与执行器：舜宇光学、汇川技术、秦川物联等，是人形机器人的核心硬件，蕴含巨大机会。

机器人开发依赖高效的仿真测试，智驾的仿真平台可用于机器人训练。软件工具链的“卖铲子者”包括但不限于：

• 仿真平台：如英伟达 Omniverse、腾讯 TAD Sim，能显著降低测试和训练成本，价值随着机器人普及而增长。
• 操作系统与中间件：未来可能需要专门为智能体设计的“机器人 OS”，这可能会催生新的巨头。

最大的赢家将是少数能够打造“通用人工智能平台 + 硬件终端 + 生态系统”的公司。目前看，特斯拉和未来可能成功的小鹏、小米，或许会定义标准，享受最大红利。

尽管前景广阔，但必须清醒认识到，人形机器人仍面临严峻挑战：

行走和分拣电池只是第一步，灵巧手操作、常识推理、人机协作等是隐藏在水面下的更大难题。真正的考验在于商业闭环。成本、可靠性、以及真实用户需求构成了产业化的三重门槛。

另外，目前不少应用仍停留在“为了用机器人而用”的误区，而非证明“机器人是解决问题的最佳方案”。

不过我们看到，AI 正从虚拟世界走向物理世界，车企因技术同源、供应链协同和明确场景，站在了这场技术浪潮的前沿。

造机器人不是车企的目的，而是它们构建未来智能生态的手段。