文｜高见 pro
11 月 6 日，小鹏汽车董事长何小鹏在发布会前一小时做了一个重要决定：在 IRON 通电状态下，剪开 " 皮肤和肌肉 "，以内部机械机构自证清白。
当 IRON 被剪掉一只腿裤后稳健行走，关节运转声清晰可闻时，何小鹏几度哽咽，" 希望这是最后一次证明机器人是它自己。"
他欣慰的是，这算是对机器人的拟人化程度高的肯定；困惑的是，为何技术已如此先进，公众的信任门槛依然这么高？
小鹏团队在第一时间打了个组合拳，先是发布了一镜到底的视频：IRON 的后背拉链被拉开，露出内部精密的蜂窝状结构。之后召开发布会，就有了文章开头一幕，自证机器人确实进化到足以乱真的地步。
几乎同时，特斯拉的 Optimus 也在持续进化。
今年以来，马斯克团队不断通过视频展示其最新进展：分拣电池、连续深蹲、完成家务。马斯克更是公开表示，Optimus 是特斯拉 " 最伟大的产品 "，其长期价值可能超过汽车业务。
不仅小鹏、特斯拉，广汽、小米、一汽、现代、宝马、奇瑞、比亚迪等车企，要么推出全栈自研机器人，要么采取合作的方式跨界机器人领域。而事实上，具身智能大潮之下，谷歌、亚马逊等互联网巨头，富士康、京东等制造业与零售龙头，也纷纷依托自身优势布局机器人。
在所有跨界者中，智驾被普遍认为 " 离机器人最近 "。那么车企的终点到底是不是 " 造人 "？哪些企业将在这波热潮中获益
车企入局机器人，路径分化
目前，全球主流车企基本已入局人形机器人赛道。不过入局方式各有侧重，大致可归为三类：
1. 自主研发派
小鹏 IRON 机器人的 " 大脑 "（AI 芯片、大模型）和 " 双眼 "（视觉系统）复用智驾芯片与算法，计划 2026 年底规模量产。
特斯拉的 Optimus ( 擎天柱 ) ，复用自动驾驶技术，应用场景目标为通用，目前面临手部灵巧操作等技术挑战，量产计划已推迟。
广汽集团的 GoMate，全栈自研核心部件，采用独特的 " 轮足融合 " 设计，差异化定位安防、康养等场景。计划进入自身汽车产线；小米的 CyberOne ( 铁大 ) ，全尺寸仿生机器人，定位家庭陪伴等多元场景。一汽集团的 " 旗小智 "，已作为 " 智能员工 " 投入使用，负责零部件分拣等。
2. 收购与合作派
以现代、宝马为代表，通过收购或合作快速获取核心技术。
现代汽车集团在 2021 年从软银手中收购了波士顿动力的控股权，将波士顿动力的技术与自身在规模化制造、供应链管理和市场化方面的优势结合，推动机器人技术的商业化。
宝马与美国机器人初创公司 Figure 达成了合作协议，在其美国南卡罗来纳州的斯帕坦堡工厂开始试点，将 Figure 的人形机器人投入到车身车间等物流搬运环节。这种方式可以快速补齐技术短板，降低自主研发的风险和时间成本。
3. 场景驱动派
以奇瑞、比亚迪为代表，从具体应用场景出发，务实推进。
奇瑞汽车与 AI 公司合作研发了人形机器人 Mornine，初期角色设定为门店导购。依托奇瑞海外渠道，率先在海外 4S 店用于产品讲解、接待等。
比亚迪的策略则非常务实，自研机器人主要是工业机器人，机械臂、AGV/AMR 等，聚焦解决自身工厂的实际痛点，如物料搬运、巡检等。通过投资优必选、智元机器人，比亚迪也在探索人形机器人在其工业或商业场景中的应用可能性。
此外，长安汽车已公布人形机器人的自研发计划，目标在 2027 年前发布产品。理想汽车创始人李想也表示 100% 会做人形机器人，但需在智能车技术成熟之后。
" 造车 " 离 " 造人 " 最近，但并非终点
从造车到 " 造人 "，汽车产业正从单纯的交通工具制造，向更广阔的智能移动空间和具身智能领域拓展。为什么说车企离 " 造人 " 最近？
1. 技术同源
智能汽车在自动驾驶（环境感知、决策规划）与智能座舱（人机交互）等领域所积累的技术能力，可相对平滑地系统性迁移至人形机器人。
· 感知：智驾所依赖的多传感器融合技术、同步定位与地图构建技术，可直接应用于机器人的环境感知。
· 决策：智驾中的行为预测与路径规划算法，经适配后可赋予机器人自主导航与任务交互的智能。
· 控制：车辆横向与纵向控制算法，与人形机器人的关节运动控制在底层逻辑上具有高度相似性。
值得关注的是，技术迁移正朝着更集成、更高效的方向发展。
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直接映射。这种架构跳过了传统语言抽象环节，大幅降低信息转换的延迟，体现了认知 - 控制一体化的协同优势。
2. 供应链协同
汽车与机器人在供应链上存在高度重合，超过 50% 的关键部件可通用共享：
· 激光雷达、毫米波雷达、视觉摄像头等环境感知传感器；
· AI 芯片、域控制器、计算平台等；
· 电机、电控、减速器、电池管理系统（BMS）等动力与传动部件。
有行业分析指出，车企若将机器人纳入其供应链体系，凭借规模化集采优势与供应链管理经验，能够将机器人制造成本控制在传统机器人企业的 60% 以下。这或将彻底改变人形机器人 " 成本过高导致无法量产、难以迭代 " 的困境。
3. 应用场景明确
汽车制造工厂自身就是机器人落地的首要且需求明确的场景。
优必选的 Walker S 进入一汽 - 大众等工厂，执行车辆质检、安全带检测等工作；特斯拉的 Optimus 则在自家工厂进行电池电芯的分拣。这些应用直接解决了生产中的痛点，同时为机器人提供了最严格的可靠性验证。
基于在工业场景中积累的成熟度，机器人的应用可逐步向外拓展，从物流仓储、商业服务等 B 端场景，最终渗透至家居陪伴、养老助残等广阔的 C 端社会领域。
车企 " 造人 "，还有一个重要的因素，车企需要寻找超越驾驶的增长曲线。
当前智能驾驶行业面临着一个现实：L4/L5 级自动驾驶商业化延迟。技术瓶颈、法规限制、成本问题等因素制约着高级别自动驾驶的快速普及。
与此同时，距离造车最近的人形机器人市场展现出巨大潜力：2027 年全球人形机器人市场规模预计达 220 亿美元；中国有望占据 35% 以上市场份额。
车企跨界 " 造人 "，本质是将成熟的智能驾驶技术进行 " 价值重估 "。正如奇瑞为其机器人规划了从门店导购到家庭助理的演进路径，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。
但与其说 " 车企的终点是造人 "，不如说车企的终点是成为 " 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同时在道路（汽车）、场站（机器人）、室内（家居设备）等全场景下自主决策、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。两者合一，将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断言，正基于此。车企的估值逻辑，从 " 卖车 " 转向 " 运营智能体 "，才是车企在未来的真正护城河。
谁将真正受益？
在每一次技术浪潮中，最稳定获得巨大收益的，往往不是 " 淘金者 "，而是 " 卖水人 "、" 卖铲子的人 "。
智驾供应链的成熟部件（激光雷达、计算芯片）可通过规模化直接降低机器人制造成本。已通过智驾场景量产验证、具备成本优势与快速适配能力的供应商，为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 "，需求会持续爆发。
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仿真，智驾的仿真测试平台（如场景重建、闭环验证）可复用于机器人训练。软件工具链 " 卖铲者 "，包括但不限于如下：
仿真平台：如英伟达 Omniverse、腾讯 TAD Sim，能大幅降低机器人测试和训练成本，价值将随着机器人应用的普及而持续增长。
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"，这可能诞生新的巨头。
最大赢家将会是，极少数能打造出 " 通用人工智能平台 + 硬件终端 + 生态系统 " 的公司。从目前看，特斯拉和未来可能成功的小鹏、小米，或将定义标准，享受最大的红利。
尽管前景广阔，但清醒的认知是，人形机器人目前面临严峻挑战：
行走和分拣电池只是第一步，灵巧手操作、常识推理、人机安全协作等是隐藏在水下的、更巨大的技术冰山。真正的考验在于商业闭环。成本、可靠性、以及真正的用户需求构成了产业化落地的三重门槛。
另外，当前不少应用仍陷于 " 为了用机器人而用 " 的误区，而非证明 " 机器人是解决该问题不可替代的最优方案 "。
不过我们看到了，AI 从虚拟世界的符号操作走向物理世界的具身智能，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最前沿。
造机器人，不是车企的目的，而是其构建未来智能生态的手段。
