從去年春晚的轉(zhuǎn)手絹，到今年春晚各路機(jī)器人聯(lián)手登臺，各大機(jī)器人主機(jī)廠輪番出圈。過去一年里，從走貓步到拳打創(chuàng)始人，再到機(jī)器人馬拉松演唱會熱舞都沒落下，機(jī)器人的國民度更上一層樓，唯一遺憾是春節(jié)期間股票不開盤。

相比群眾基礎(chǔ)漸深、看得見摸得著的中國機(jī)器人，美國機(jī)器人行業(yè)好像冷清很多。

激進(jìn)如特斯拉不惜停產(chǎn)Model S/X服務(wù)機(jī)器人量產(chǎn)，目前口徑也還是“2026年下半年開始交付”。沉寂多年的老網(wǎng)紅波士頓動力勉強(qiáng)算另一個，在年初的CES上發(fā)布了一個臉上長著大型USB接口的機(jī)器人：

波士頓動力的人形機(jī)器人Atlas

美國的機(jī)器人確實很少，但機(jī)器人公司其實非常多。

人工智能泰斗李飛飛初次創(chuàng)業(yè)就瞄準(zhǔn)了機(jī)器人賽道，其公司World Labs主攻數(shù)據(jù)合成和機(jī)器人模型，OpenAI投資的Physical Intellence也是一家做模型的公司，創(chuàng)始團(tuán)隊就出自O(shè)penAI和谷歌的DeepMind。

英偉達(dá)自然也不會閑著，除了做芯片，還專為人形機(jī)器人設(shè)計了Isaac大模型平臺，年內(nèi)連更三次，比GPU還勤快。

英偉達(dá)Issac平臺為人形機(jī)器人提供模型訓(xùn)練和仿真測試

可見中美產(chǎn)業(yè)界在機(jī)器人的發(fā)展前景上不乏共識，但科技樹似乎點向了截然不同的方向：

中國主攻硬件，機(jī)器人舞刀弄槍不在話下，有出息的已經(jīng)在工廠擰螺絲了；美國主攻軟件，雖然機(jī)器人沒做出幾個，但算法和論文發(fā)了不少，專利申請了一堆，產(chǎn)品發(fā)布會像是學(xué)術(shù)研討會。

前有Figure AI發(fā)布VLA模型帶動公司估值大漲，后有特斯拉第三代機(jī)器人公開“端到端”視頻學(xué)習(xí)取代傳統(tǒng)編程，讓硅谷的視線長久地停留在了公式和代碼上。

中國有強(qiáng)大的生產(chǎn)制造能力，美國有計算機(jī)科學(xué)深厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，在機(jī)器人這個賽道上，雙方似乎又要迎來一場賽跑。

默契的分工

兩條分道揚鑣的科技樹，代表了人形機(jī)器人落地的兩條腿：硬件軟件

有別于傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人，人形機(jī)器人長遠(yuǎn)的目標(biāo)是“通用性”，即機(jī)器人能像人一樣，完成所有人類能做的事情。

人類改造自然的工具都以人為基準(zhǔn)設(shè)計，小到鍋碗瓢盆的尺寸大到工廠產(chǎn)線的規(guī)劃，即普羅泰戈拉所說“人是萬物的尺度”。機(jī)器人想要做到“通用”，就得適應(yīng)人類創(chuàng)造的事物，因此不但要做成人形，還要有人類一樣靈活的四肢和靈巧的雙手。

同時，機(jī)器人無法感知真實世界的觸感、重力、反饋，因此需要軟件算法，讓機(jī)器人理解真實世界的物理學(xué)規(guī)則。舉例來說，當(dāng)機(jī)器人拿起一個雞蛋，硬件部分負(fù)責(zé)執(zhí)行這個動作，軟件決定機(jī)器人施加多大的力，不至于把雞蛋捏爆。

也就是說，硬件是機(jī)器人的肉身，軟件是機(jī)器人的大腦，兩者缺一不可，既可以共同進(jìn)步，也可以互為絆腳石。

對中國主機(jī)廠來說，機(jī)器人跳舞不是純粹的傳播訴求，而是各種意義上的秀肌肉，向產(chǎn)業(yè)界展示自己在硬件上下了多少功夫。

機(jī)器人是個全新的產(chǎn)業(yè)，與現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的零部件通用程度不高。比如覆蓋在機(jī)器人外表的“電子皮膚”，需要實現(xiàn)類似人類皮膚對外界的感知力，對傳感器的靈敏度和精確度的要求遠(yuǎn)超行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，還要兼顧重量、成本，尚未形成統(tǒng)一的解決方案。

又比如硬件價值占比最高的關(guān)節(jié)。就像人類關(guān)節(jié)支撐四肢活動，機(jī)器人的關(guān)節(jié)是完成一切復(fù)雜操作的基礎(chǔ)，髖關(guān)節(jié)的強(qiáng)度決定了能搬運多重的貨物，拇指、食指的指尖關(guān)節(jié)決定了能穿多細(xì)的針、引多細(xì)的線。

就連走路時更自然的步態(tài)、熱舞時更靈活的扭胯，都由關(guān)節(jié)方案的先進(jìn)性決定。

特斯拉展示的人形機(jī)器人的膝蓋關(guān)節(jié)

相比之下，美國機(jī)器人公司的重心集中在軟件環(huán)節(jié)，致力于越過大語言模型空間智能的分水嶺：對物理規(guī)則的理解

舉例來說，語言模型也知道蘋果會掉到地上，因為它在訓(xùn)練過程中輸入過無數(shù)個蘋果會掉在地上的數(shù)據(jù)，但這是對物理現(xiàn)象的一種描述，而不是理解物理規(guī)則本身。

語言模型類似一種概率預(yù)測，推測下一個詞是什么，但空間智能更接近真實物理世界的模擬，算法需要判斷下一秒周圍環(huán)境的變化。相比舞刀弄槍，擰瓶蓋、開罐頭，反而是更難攻克的場景。

無論是谷歌和英偉達(dá)這類大公司，還是World Labs和Physical Intellence這些初創(chuàng)公司，瞄準(zhǔn)的都是軟件層面的世界模型，讓AI學(xué)會物理學(xué)這門必修課。

中國在給機(jī)器人重塑金身，美國在給機(jī)器人訓(xùn)練大腦，這樣一硬一軟的默契分工，似乎總讓人似曾相識。

沒錯，就是新能源車產(chǎn)業(yè)。

長了腿的電動車

電動車——確切的說是自動駕駛，可以視為人形機(jī)器人的“前置產(chǎn)業(yè)”。如果電動車是長了輪子的機(jī)器人，那么人形機(jī)器人就是長了腿的電動車。

自動駕駛與人形機(jī)器人的主體架構(gòu)都可以看作“AI大腦+執(zhí)行器”：兩者都依靠各類攝像頭、傳感器獲取外界數(shù)據(jù)，通過算力芯片和模型算法進(jìn)行決策，再通過電機(jī)驅(qū)動車身或機(jī)體執(zhí)行任務(wù)。

區(qū)別在于，人形機(jī)器人需要獲取的數(shù)據(jù)更精確（更多類型傳感器和更高的精度），需要處理的決策更復(fù)雜（通用大模型），執(zhí)行的任務(wù)更多樣（更靈活的關(guān)節(jié)和更科學(xué)的工學(xué)設(shè)計）。

對比兩者的關(guān)鍵零部件，大多都在技術(shù)上同根同源，只是在規(guī)格和參數(shù)上有差異。

人形機(jī)器人的關(guān)節(jié)本身就是微縮版高性能電機(jī)；特斯拉Optimus胸前的2.3kWh的電池組，電路保護(hù)和能量管理系統(tǒng)都復(fù)用了電動車的電池包技術(shù)；還有用來控制電動車車輪轉(zhuǎn)速的電控技術(shù)，機(jī)器人要手持雞蛋不碎，靠的就是這個。

硬件高度通用，軟件更是拿來就用。對機(jī)器人來說，在工廠里識別一個螺栓和在路上辨別紅綠燈用的算法都是類似的，Optimus甚至照搬電動車用的FSD算法。

Optimus照搬特斯拉的FSD模型

這也是為什么在電動車上有所建樹的公司，都動過機(jī)器人的心思。特斯拉自然不必多說，小鵬的機(jī)器人也已經(jīng)造出來了，理想也表示自己要All in AI，轉(zhuǎn)型具身智能公司。

中美兩國一硬一軟的默契分工，在供應(yīng)鏈上體現(xiàn)更加明顯。中國是脫胎汽車產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)企業(yè)，美國則是成片的軟件和芯片設(shè)計公司。

中國的機(jī)器人供應(yīng)鏈，最忙的都是車圈的老熟人。例如被多方爆料拿下Optimus關(guān)節(jié)訂單的三花智控，就是特斯拉電動車熱管理模塊的供應(yīng)商。傳聞中拿到訂單的，還包括特斯拉底盤供應(yīng)商、Model 3/Y鋁合金壓鑄件供應(yīng)商。

汽車Tier1均勝電子則直接官宣升級為“汽車+機(jī)器人雙軌Tier 1”，憑借過去在電動車電池管理、底盤控制等積攢的綜合實力，開始給人形機(jī)器人核心零部件供貨，客戶除了傳言中的特斯拉，還有宇樹、智元等中國主機(jī)廠。

人形機(jī)器人這兩年體操跳得越來越好，很難說沒有這些汽車供應(yīng)商的功勞。

硬件有中國供應(yīng)鏈送溫暖，軟件自然有美國巨頭跨界馳援。

英偉達(dá)不必多說，霸占高算力芯片市場多年，專門為機(jī)器人準(zhǔn)備了算力芯片Jetson Thor——其實就是自動駕駛芯片Drive Thor的“機(jī)器人版本”，不僅用的同樣的芯片架構(gòu)（Blackwell），連最高算力都差不多。

美國自動駕駛的全村希望Waymo，同樣是機(jī)器人積極分子，不僅兄弟公司DeepMind聯(lián)手推出機(jī)器人世界模型，還將其激光雷達(dá)和攝像頭技術(shù)，移植到了谷歌的RT-2機(jī)器人實驗平臺，谷歌自己則在去年發(fā)布了用于機(jī)器人的Gemini Robotics模型。

上一個利用中國強(qiáng)大的生產(chǎn)制造能力與美國雄厚的計算機(jī)產(chǎn)業(yè)獲得成功的公司，恰恰是正在為機(jī)器人搖旗吶喊的特斯拉。

作為特斯拉第一座海外工廠，上海工廠2019年1月開工，12月交付，創(chuàng)造了“當(dāng)年開工，當(dāng)年竣工，當(dāng)年生產(chǎn)，當(dāng)年交付”的奇跡，背靠長三角發(fā)達(dá)的汽車產(chǎn)業(yè)鏈，挽救了剛剛走出產(chǎn)能地獄的特斯拉。

目前，上海工廠依然是特斯拉產(chǎn)能最猛的工廠，不僅支撐著特斯拉在中國的交付，也肩負(fù)著海外市場的出口任務(wù)。

但與此同時，F(xiàn)SD算法的研發(fā)、AI5/AI6芯片的設(shè)計方案、xAI的大模型和數(shù)據(jù)中心等一切與軟件有關(guān)的部門，都不約而同的放在了美國大本營。

位于孟菲斯的xAI數(shù)據(jù)中心

如今，相似的產(chǎn)業(yè)背景、相似的默契分工，好像正在機(jī)器人產(chǎn)業(yè)重新上演。

沒有下一個特斯拉

頂尖的人才總是會向產(chǎn)業(yè)的高地流動，美國是計算機(jī)科學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)源地，優(yōu)勢從集成電路一路領(lǐng)先到了人工智能，在軟件、互聯(lián)網(wǎng)、芯片設(shè)計等細(xì)分市場，金字塔尖林立的巨頭幾乎都是美國公司。

這些產(chǎn)業(yè)不僅吸引著全球最頂級的人才，也在為前沿技術(shù)不斷培養(yǎng)著人才預(yù)備役。特斯拉崛起的核心因素之一，是微軟、谷歌、英偉達(dá)這些IT巨頭源源不斷的人才輸送，他們雖然是制造業(yè)的門外漢，但在軟件領(lǐng)域一騎絕塵。

中國的優(yōu)勢自然是制造業(yè)，很多老產(chǎn)業(yè)都是新興市場的“前置產(chǎn)業(yè)”。新能源車的動力電池出現(xiàn)前，消費電子產(chǎn)品的鋰電池就早早在東亞地區(qū)落地生根。這個過程中，電化學(xué)人才跟隨產(chǎn)業(yè)鏈的轉(zhuǎn)移流動，為動力電池的提供了可觀的人才儲備。

在機(jī)器人領(lǐng)域，廣袤的制造業(yè)一直在源源不斷輸送彈藥。美國產(chǎn)業(yè)界自然深知這一點，硅谷風(fēng)投公司a16z在一份名為《America Cannot Lose the Robotics Race》的報告里說[6]：

“中國企業(yè)注定會主導(dǎo)并壟斷一個又一個細(xì)分市場，直至所有競爭對手的生產(chǎn)都變得無利可圖?！?/p>

根據(jù)大摩此前爆料，特斯拉Optimus能打到20000美元左右，中國的低成本零部件功不可沒[4]。而TrendForce分析師透露，中國零部件廠商向特斯拉供貨后，會根據(jù)測試反饋進(jìn)行改進(jìn)，然后將改進(jìn)后的版本提供給國內(nèi)制造商[5]。

基于這種產(chǎn)業(yè)特征，美國的高科技公司無一例外都用軟件構(gòu)筑核心附加值，把生產(chǎn)制造交給龐大的中國供應(yīng)鏈，自己則牢牢掌握價值量最高、也是美國絕對的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢環(huán)節(jié)：軟件

作為供應(yīng)鏈大師，庫克接過喬布斯的遺產(chǎn)，在中國建立起嚴(yán)絲合縫的供應(yīng)鏈帝國。以不到20%的手機(jī)出貨量份額，拿走行業(yè)超過80%的營業(yè)利潤[3]。上海工廠負(fù)擔(dān)特斯拉超過半數(shù)的交付量，同時，一座座數(shù)據(jù)中心在美國的拔地而起。

2023年，谷歌關(guān)閉了機(jī)器人硬件研發(fā)部門Everyday Robots，將其技術(shù)資產(chǎn)并入DeepMind，基本放棄了機(jī)器人硬件開發(fā)，全面轉(zhuǎn)向以算法為核心的機(jī)器人“大腦”的研發(fā)。

從消費電子（蘋果）、新能源車（特斯拉）到機(jī)器人（谷歌），把資源投入軟件環(huán)節(jié)，既是基于自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的務(wù)實選擇，也是獲取高利潤率和高附加值的關(guān)鍵。

但在軟件環(huán)節(jié)，中國產(chǎn)業(yè)界也沒閑著。

智能手機(jī)時代，中美在操作系統(tǒng)、芯片設(shè)計等環(huán)節(jié)存在巨大差距，導(dǎo)致核心零部件受制于人。但在新能源車產(chǎn)業(yè)，中美企業(yè)的自動駕駛能力孰強(qiáng)孰弱也許見仁見智，但雙方的差距明顯小了很多。

原因在于，中國發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)為自動駕駛、人工智能等新興領(lǐng)域貢獻(xiàn)了充足的人才儲備，美國科技公司在軟件上的統(tǒng)治力逐漸松動。去年Deepseek讓美國產(chǎn)學(xué)界集體破防，今年字節(jié)Seedance2.0發(fā)布，老外集體被+86手機(jī)號卡在注冊環(huán)節(jié)，就是典型的例證。

具體到人形機(jī)器人“大腦”，在主流技術(shù)路線上，雙方的差距在快速彌合。

例如當(dāng)前最被看好的VLA技術(shù)路線，最早由谷歌在2023年7月首創(chuàng)（RT-2）、OpenAI次年5月跟進(jìn)（GPT-4o）。到了2025年，智元機(jī)器人ViLLA和小鵬VLA 2.0就前后腳落地了，一個能利用人類視頻學(xué)習(xí)，一個取消了“語言轉(zhuǎn)譯”的中間環(huán)節(jié)，已經(jīng)做出了差異化的改進(jìn)。

當(dāng)下特斯拉被中國車企輪番包抄的現(xiàn)實，未來也可能會在人形機(jī)器人上重新上演。

作為美國制造業(yè)的大恩人，既干過軟件，又下過產(chǎn)線的馬斯克顯然有清醒的認(rèn)知。去年初的財報電話會上，馬斯克給各家廠商的人形機(jī)器人排了個名次：

特斯拉的Optimus自然毫無懸念位列第一，但第二到第十，“我擔(dān)心全都是中國公司[8]。”

[1] Tesla Q3 2025 Earnings Call Transcript

[2] Made in America, Again， MIT Technology Review

[3] Apple continuing command of global smartphone profits, and the lead is growing, Apple

Insider

[4] U.S. tech giants are betting big on humanoid robots — but China's already ahead, analysts say, CNBC

[5] Elon Musk says China will 'far exceed the rest of the world in AI compute', Business Insider

[6] America Cannot Lose the Robotics Race, a16z

[7] 萬億賽道從零起，人形機(jī)器人才是AI全村的希望？海豚研究

[8] Elon Musk worries Chinese companies will fill out the world’s top 10 robot makers—but claims Tesla is, and will stay, No. 1，F(xiàn)ortune