成本控制与优化对于人形机器人企业的商业化进程至关重要，有助于人形机器人的大规模推广和应用，目前存在卡脖子的问题，是制造成本较高，无法适应多场景的不同需求。

　　早期，市场上的人形机器人产品成本或售价普遍超过200万美元，远高于普通工业机器人，小米2022年发布首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne“铁大”，每台成本大概六、七十万元，同时，人形机器人的维护保养也需要投入大量资金和人力，这限制了人形机器人的大规模应用和产业化落地。

　　特斯拉计划将Optimus的成本降至1万美元以下，这一目标一旦实现，将为行业的全面普及打开大门。2024年5月，宇树科技发布了一款名为Unitree G1，基础款售价仅为9.9万元。

　　伟景智能在2025年前实现低成本、可量产的人形机器人产品，并利用其硬件本体的技术专利与软件控制与算法，将人形机器人成本控制在15万元人民币以内。

　　企业需要从多个方面入手，优化生产流程，通过引入先进的生产工艺和管理模式，提高生产效率，减少生产过程中的资源浪费和时间成本。

　　就目前来说，相比传统工业机器人，人形机器人可靠性偏低，由于传统机械臂成本更低、应用更简单，具身智能将在传统机械臂上率先落地。比如，目前星动纪元的五指灵巧手星动XHAND1已经能够真正像人手一样可使用包括不限于螺钉钻、锤子、取液枪等更多种多样的工具，完成更通用、灵巧性更强、复杂度更高的百种以上操作任务。

　　人形机器人企业要承受一段时间的纯投入，2025年开启量产元年后，随着规模扩大和大模型成熟，成本降低且性能提升。

　　我们要认识到，人形机器人的应用拓展，面临着诸多技术挑战，比如，高质量的的数据仍是发展人形机器人当下一个卡点，采集方法的局限性和底层算法模型尚未统一限制了人形机器人的学习和适应能力。不仅我国，世界业界也正在积极补齐短板，如特斯拉等公司开展大规模真机数据采集。

　　只有提升数据维度，如增加触觉等数据输入，满足工业和实际场景需求，采用虚实结合的技术路径，提升数据集量级，通过低成本方式，高质量地获取数据对机器人进行训练，是量产前要解决的关键问题，

　　人形机器人需要在训练中不断成长，才能像人一样的活动并完成任务，高质量的数据是其自主学习的基础。然而，现实世界中的数据往往存在多样性和复杂性，难以直接用于机器训练，欣喜的是近日成立的央企——中国数联物流集团，将为这一问题找到解决方案。

　　智元机器人去年年底，联合上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心宣布开源 AgiBot World 百万真机数据集，场景范围覆盖面扩大100倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准，高质量的数据集对于当下人形机器人技术的发展尤为重要，智元机器人方面称，将陆续开源千万仿真数据，以支持更泛化和更通用的大模型训练，

　　为了提高人形机器人的训练效率，要在AI、大数据和云计算等前沿技术的基础上，建立一套利用虚拟世界对人形机器人进行训练的方法。但先从真实环境采集数据投入仿真环境 ，让机器人在仿真环境里做充分学习和训练，再将其拉到现实世界里历练，这个过程由于有相当一部分在虚拟环境中进行，因此不仅可以加快训练速度，还可以降低硬件损耗。

　　不可否认，我国在算法上已取得很大的成就，而人形机器人的重点是算法整合，其设计与开发需要整合多种技术算法，如语言认知、视觉智能和行为识别等，使机器人能够像人类一样理解、适应和应对各种复杂情况，但目前的情况是，算法整合困难，仍然是一个巨大的挑战。

　　按照智能化程度，人形机器人可被分为L0至L5六个层级，应用也要循序渐进。受限于交互能力及协同能力等技术的发展，人形机器人的市场渗透较低，只能从环境相对封闭，工序相对简单且标准的场景开始，有标准的操作流程，有明确的评判标准，然后，从一般应用，逐渐过渡进入到高精、高速、高洁净等高端应用场景中。

　　当前，尽管人形机器人已经在一些特定环境中展现出应用潜力，但它们在影响生产节拍的关键环节中的作用仍然有限。当前的应用主要集中在生产线的“一头一尾”，比如机器人可以在产业前端搬运上下料，到生产末端进行质检、搬运成品人形机器人需具备长时间连续工作的能力，以确保服务的可靠性和稳定性。

　　在制造行业，尤其是在电子、汽车等领域，需要具备高精度操作能力的人形机器人来完成组装、焊接等精细任务，这对机器人的感知能力和运动控制提出了更高要求。

　　还有一个产品是面向专用市场还是面向通用市场的问题，通用市场足够大，而专有市场更利于精细化。2025年，企业可能偏向放弃“通用人形机器人”，而对机器人进行专业化、场景化的改造。初期功能单一，后逐步成熟转为通用型机器人，由To B转为To C。可以畅想，100年后大街上将到处都是人形机器人，普及程度将是汽车10倍

　　四、生产有链路

　　人形机器人要想实现从实验室到市场的顺利过渡，并在未来保持强劲的发展势头，不仅需要不断的技术突破，还需要构建一个健康、可持续发展的产业生态系统。人形机器人涉及机械、电器 、材料、传感、控制、人工智能等多个学科的交叉与融合，被国际公认为是机器人技术的集大成者和制高点。人形机器人价值量占比：感知系统14.55%，灵巧手17.98%，旋转执行器19.64%，线性执行器19.64%，碳纤维17.18%。

　　任何产品都要有生产链作支撑，作为制造大国，我国有完整制造体系，与电动汽车一样，我国人形机器人的发展将较快、落地扎实，量产容易，来源于我国坚实的供应链基础和完善的产业链。

　　就目前来说，在人形机器人供应链体系中，元器件的质量需要突破。比如柔轮易疲劳断裂导致机器人故障率增加、谐波减速器传动速比受限影响精度与响应速度、无框力矩电机温升控制困难导致整机能效下降等。

　　我国极亚精机推出SW-HMG系列谐波减速器，相较于全球行业最高水平实现了100%的提升，能够满足更为严苛的工业应用场景需求；本末科技是业内为数不多拥有机器人关节生产技术，拥有深厚的沉淀和较强的技术能力。

　　车企和科技大厂与机器人供应链在软件、硬件、研发和销售等方面存在高度重叠，而随着头部公司的陆续入局，人形机器人的产业化进程也将显著加速。比如，特斯拉人形机器人采用了全部由特斯拉自主设计和制造的执行器和传感器。