Optimus量产线开工，黄仁勋王兴兴同押人形机器人

10月21日，特斯拉三季度财报里放出一条消息：Optimus人形机器人已经在加州弗里蒙特工厂的量产线上开工。这条线原本归Model S和Model X用。今年7月，特斯拉拆掉旧线只花了46天，随后把Optimus的生产线装了上去。

差不多同一时间，英伟达创始人黄仁勋在柏林GTC大会上喊出：物理AI、人形机器人，是下一个伟大的产业。王兴兴则说自己犯的最大错误是不够相信AI，还把自家公司人形机器人的规模化应用时间表往前挪了。市值一度被腰斩的宇树科技，股价也开始了反攻。

01 从知到行

过去三年的大模型，如果比作一个人，更像被关在电脑里的“无所不知”：能写、能编程序、能答各种问题，也能陪人聊人生，可它就是没走出过电脑，连替你拿起一只杯子都没做过。物理AI要补的，正是这一课——

把“无所不知”变成“无所不能”。

黄仁勋今年1月在CES上是这么说的：AI正越过理解数字信息那一步，转而理解重力、摩擦、惯性和因果。说白点，物理AI就是让AI从“会说”变成“会做”，从屏幕里走出来，进入工厂、仓库、街道和家庭。

机器人，是物理AI的核心。

自己开的车，是带轮子的机器人；自己飞的无人机，是带翅膀的机器人；产线上自己找零件、拧螺丝的机械臂，是长在工位上的机器人……

人形机器人是这里面最难的一个，也是被寄望最多的一个。道理在于：楼梯、门把手、工具、工位，人类的世界全是照人的身材设计的。谁长成人的样子，谁就能更无缝、更直接地接手人的一切工作。

物理AI盯上的，是人类劳动力本身——最大的那个市场。

这笔账很大。

全球制造业招工一年比一年难，人口老龄化又让养老、护理、物流的人手缺口逐年扩大。花旗曾估算，到2050年全球人形机器人数量能到6.48亿台，相当于今天全球汽车保有量的四成多。

让一台人形机器人干活，跟让一个人干活差不多，看着简单，背后却要拆成一连串复杂环节。

比如你对它说：帮我从冰箱里拿一瓶可乐。

它得先用“眼睛”——摄像头和3D视觉传感器，看清冰箱在哪儿、门把手在哪儿、可乐放在第几层。

“大脑”是另一块。这类多模态大模型会把指令拆解成连续动作：迈步上前、推开门、锁定可乐、抓取、带上门、交到人手里。业内给这类模型起的名字是VLA，也就是“视觉-语言-动作”模型。

之后是“小脑”，也就是运动控制系统。两条腿走路，说到底是每一步都踩在摔倒边缘，它得在毫秒之间调重心，保证身子不倒。

最后是“肌肉和筋骨”。一台人形机器人一般有四十个左右的关节，每个关节里塞着电机、减速器、丝杠和传感器。手上还要有触觉和力觉：抓可乐瓶能用点力，抓钢球得使劲，拿鸡蛋就得收着劲。

每一步听上去都不复杂，可对机器人来说，每一步都是坎。

人工智能界有个出名的“莫拉维克悖论”：让电脑下赢围棋世界冠军不算太难，让机器人像三岁孩子那样叠好一件衣服，却难上加难。

难就难在数据。

语言大模型能突飞猛进，靠的是人类在互联网上攒了几十年的文字。物理世界没有现成的“互联网”。机器人每一次抓取、每一次摔倒，都得在真实世界里一遍遍试，又慢又贵。

破局有两条路。一条是让真机大批量下场干活，边干边采数据；另一条是在虚拟世界里“开驾校”。

后一种做法好比让飞行员先钻进模拟舱：在虚拟环境里反复失误上百万次，再踏进真实世界走第一步。英伟达去年3月披露过一组数字：借助其工具，11个小时可产出78万条机器人合成动作轨迹，数据量抵得上人类示范6500个小时。

不过，物理AI眼下还没走到“通用”那一步。

宇树科技创始人王兴兴8月在世界机器人大会上就说过：场景固定、数据采得够、专门训练到位，机器人完成任务的成功率能逼近100%；换成另一件东西，或者把环境稍微动一动，成功率马上大幅下滑。

在王兴兴看来，具身智能的“ChatGPT时刻”得满足一个条件：把一台机器人放到随便哪个陌生环境，比如你家里，它大体能完成80%左右的任务。到那天，产业才算真正踩到爆发的临界点。他当时估的时间是：快则两三年，慢则五年甚至十年。

可10月12日第二十六届中国国际工业博览会开幕式的那场圆桌对话上，王兴兴把这个预判往前挪了。他的判断是，模型能力突飞猛进，壁垒很快会被击穿，临界点快的话一两年内就可能到来。他甚至还放话：明年GPT-7一出来，可能直接把具身智能的问题打穿。

也就是说，几个月前物理AI还显得遥远，如今已经跑到冲刺前最后一段直道；而它要改造的制造、物流和服务业，恰好是中国最熟悉的主场。

02 群雄落子

全球物理AI的牌桌上玩家不少，打法却各走各路。

最高调的布道者是马斯克，押注也最狠。

2024年6月那场特斯拉股东大会上，他提前把一笔大账摆了出来：往后全球每年人形机器人的产量或许会到10亿台，而特斯拉拿到的份额有可能明显超过10%；量一旦铺开，单台成本能压到1万美元上下，再按2万美元出手。

他把Optimus称作特斯拉“史上最大的产品”，还畅想过：有了它，每个人都能拥有一位顶尖的外科医生。

问题是，马斯克的时间表向来跑得比工厂快。他曾预计2025年会有上千台Optimus进厂干活，到了今年1月又改口：Optimus还没有以实质性的方式在工厂里投入使用。但家当，他是真押上去了。

Model S和Model X被他停掉，弗里蒙特的产线改造成Optimus工厂。今年三季度，特斯拉研发费用同比跳涨69%至27.6亿美元，净利润同比下降43%，钱主要砸向了特斯拉所说的超级智能、机器人等新业务。

7月1日，马斯克晒出和Optimus生产团队的合影时就打过预防针：量产初期会极其缓慢，因为一切都是新的，“这不像造汽车”。

10月21日，Optimus终于在量产线上开工。马斯克说，这条设计年产能100万台的产线，大部分设备已经运抵；明年4月前后，Optimus还要换上自研的AI5芯片。他的判断依旧宏大：

Optimus将成为地球上最大的产品，未来机器人的数量会超过人类。

黄仁勋走的是另一条路：自己不造机器人，要让全世界的机器人都长在英伟达的平台上。

英伟达的招数，是从训练一路管到装进机器人的全套家伙什：Cosmos世界模型管的是看懂并生成物理世界，Isaac仿真平台干的是“开驾校”的活，GR00T是给人形机器人备下的通用大脑，Jetson Thor则是直接安在机器人身上的那颗芯片。

时间拉到今年3月的GTC大会，ABB、发那科、库卡、安川这几家工业机器人老牌巨头，再加上美国的Figure和中国的智元，名字都挂在了英伟达的合作方名单上。

到了5月底的台北GTC大会，英伟达把Cosmos 3摆上台面，称其为全球首个完全开源的全模态模型，物理AI的训练和评估周期能由数月缩到数天。

10月21日的柏林GTC大会上，几只鸭子模样、25厘米高的小机器人陪着黄仁勋登台。他先让它们翻跟头，又让它们“睡觉”，结果有一只转过身去不配合，黄仁勋只能提醒它：注意力集中。台下笑成一片。

逗完鸭子，他端出的是正经家伙：一款由德国Agile Robots打造、基于Jetson Thor和GR00T的参考人形机器人，Agile Robots计划明年就造1000到2000台。黄仁勋当天的判断是：机器人的ChatGPT时刻，正在快速逼近。

▲图源：思灵机器人

黄仁勋想干的事，是把数据中心里已经赚翻的那套“芯片+软件+生态”照原样搬到物理世界：最后哪家的机器人跑出来都无所谓，反正它们的大脑得在英伟达的平台上养大。

硅谷的其他玩家，则把最多的钱押在了“大脑”上。

今年1月CES展上，谷歌DeepMind对外公布与波士顿动力达成合作，将Gemini Robotics模型嵌入新一代Atlas人形机器人。按照现代汽车的规划，新Atlas会在今年进入其位于美国佐治亚州的工厂。

有意思的是，2017年谷歌曾因机器人业务投入大、回报周期长而把波士顿动力出售给软银。九年之后，谷歌换了个身份又回来了——做“大脑供应商”。

创业公司的估值同样在飞涨。Figure AI去年9月的估值已经达到390亿美元。由前谷歌DeepMind研究员和斯坦福、伯克利学者共同创办、专攻机器人通用模型的Physical Intelligence，今年3月传出消息，正以约110亿美元的估值洽谈新一轮约10亿美元融资，四个月时间估值翻倍。联合创始人谢尔盖·莱文给公司定的方向，就是做“机器人的ChatGPT”。

9月28日，AMD宣布以约82亿美元全股票方式收购李飞飞创办的World Labs，这是AMD历史上规模仅次于赛灵思的第二大收购。World Labs成立于2024年，主攻“空间智能”：从文字、图片、视频生成并模拟可交互的3D世界，被看作物理AI的上游环节。苏姿丰对此的说法是，要做下一代AI的计算平台，必须深刻理解模型如何演进。李飞飞本人将出任AMD执行副总裁兼首席科学家。这桩交易也意味着，芯片巨头的较量从卖卡延伸到了抢“世界模型”。

英伟达走的是另一条路：把Cosmos开源出去，让整个行业在它的平台上开发物理AI；AMD则直接把一个顶级实验室收入囊中，用模型反过来定义芯片。

不过，硅谷有最聪明的脑、最贵的估值，真正能大规模量产的身体却不在那里，而在中国。中国的机器人也许大脑还不够聪明，资本也更有限，但在量产这件事上确实跑在了前面。

中国以人形机器人为核心的物理AI，基本格局可以概括为：本体在跑量，车企在转身，巨头在搭台。

先看本体新势力。

市场研究机构Smart Analytics Global的统计显示，今年上半年全球人形机器人出货约1.91万台，中国厂商拿下了97%以上。其中智元出货约8400台，以44%的全球份额排在首位；宇树约5900台，份额31%。两家加起来，占了全球四分之三。

智元的创始搭配挺有看头：董事长邓泰华是华为前副总裁；总裁彭志辉就是B站上的“稚晖君”，当年以“天才少年”身份进入华为。两个华为人，用三年时间，把公司从首年营收30万元做到2025年的10亿元以上。

6月28日，智元第15000台G2机器人下线，离第10000台下线还不到三个月。这台机器人没有进展厅，而是直接送到龙旗科技南昌工厂的平板电脑产线，和另外8台G2一起做质检。此前连续6天的直播中，这8台机器人完成了1.75万多次质检，成功率99.99%。

▲精灵G2在龙旗科技产线直播

宇树则是另一种风格。王兴兴从四足机器人起步，2016年创业，一干就是十年。

5月底，《每日经济新闻》的记者去了杭州滨江的宇树总部。研发人员就在门口调一台四足机器人，楼顶上一台轮足机器狗正自己巡逻，一楼展厅已经清空，销售团队往一栋还没装修完的新楼里搬。公司扩张的速度，比盖楼还快。

智能汽车和人形机器人在传感器、芯片、电机、电池、算法等领域底层高度同源。据盖世汽车研究院测算，两者供应链重合度达到六到七成。中国新能源汽车产业链稍一延伸，就是机器人产业链。事实上，中国车企也在积极布局机器人。

小鹏转得最急也最彻底。何小鹏在6月10日的内部信里把这步棋说成小鹏由“智能汽车公司”转向“物理AI公司”的关键一步。到了8月，小鹏机器人业务首轮融资拿到超9亿美元，投后估值超63亿美元，腾讯、阿里以战略投资者身份进来。理想那边，李想在3月也表了态：2026年是理想变成“具身智能”企业的关键一年。

比亚迪在新能源汽车上已经跑到了特斯拉前面，可它谈机器人，重点仍旧放在制造上。执行副总裁李柯的说法是，机器人这仗拼的是制造能力、软件能力和硬件能力，汽车上攒下的AI能力能挪到机器人上。

中国科技巨头同样在加大对机器人的布局。

华为云的具身智能平台CloudRobo去年6月发布，今年6月完成升级并开始公测，数据、模型、仿真到部署一条线全包，合作方已有30多家行业伙伴和20多家本体厂商。雷军给小米定的调子则是，2026年会是“具身智能大模型元年”。

中国在人形机器人上跑得快，靠的不只是一两家明星公司，而是产业链和生态。工信部7月披露的数据显示，目前中国人形机器人整机型号已有400余款，占全球一半以上；四足机器人全球销量份额接近70%。电机、减速器、电池、传感器、结构件，几乎每个环节都能在长三角、珠三角一两个小时车程内找到供应商。

深圳南山机器人谷里，留仙大道大约10公里长，本身就是一套完整的机器人关键技术研发和零部件制造体系。算法软件有大小脑模型，感知系统有触觉传感器、激光雷达，执行系统有伺服电机、动力模组，核心部件有机械臂、灵巧手，在机器人谷都能找到优质供应商，交付也快。

这儿的节奏是“上午出图、下午打样、次日迭代”。灵巧手上用的触觉传感器，以前进口要10万元，现在国产的199元起。今年1到8月，南山区机器人货运订单同比涨了94.4%。

美国在讲最宏大的故事，造最聪明的大脑；中国在造最多的身体，跑最快的量产，进最真实的场景。两边合起来，人形机器人就能更快跑起来，AI也就能更快走出屏幕，走向各行各业、家家户户。

03 掘金之道

产业一热，资金自然就跟进来了。

有行业机构的统计显示，中国人形机器人整机产量在今年上半年超过4万台，二季度环比增幅为50%；同期赛道融资总额为1041亿元，已超过去年全年的水平。工信部预计今年全年整机产量可能超过10万台。花旗则预测，到2050年全球人形机器人市场规模会达到7万亿美元。

需求端也在变，从“表演”转向“上岗”。6月，工信部与国务院国资委联合发文，启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，提出到2026年底，人形机器人等重点产品要在一批代表性场景里先行完成应用验证并实现常态部署，进入“作业模式”。上海在10月12日发布的《上海市加快发展新一代智能制造行动》中写明，要推动8000台人形机器人进工厂。

IDC的数据给出的画面是：今年上半年全球人形机器人出货约2.5万台，同比增长432%；科研教育、展览展示这些“不干活”的场景占比，从去年全年的83.8%下降到了69%。一台台机器人正在离开展台，走向工位。

可越是热闹，越该冷静下来问一句：物理AI的钱，最终会装进谁的口袋？

新能源汽车走过的路留下过一条规律：整车打得头破血流的时候，先赚到钱的通常是核心部件。宁德时代就是最典型的例子。物理AI大概率也会照这个剧本走一遍。

整机格局离定型还远，今天的冠军明天未必还坐在牌桌上；可不管最后哪家的机器人跑出来，关节、电机、减速器、丝杠和传感器都躲不掉。

物理AI往后带来的产业与投资机会，主要落在三条线上：

第一条线：先看“身体”，再看“大脑”。

拿A股公司来说，眼下真正被订单验证过的物理AI企业，多数扎堆在执行器环节。道理很现实：大脑那块的价值，目前主要被英伟达和还没上市的模型公司拿走了；全球最强的制造底座在中国手里，所以中国的机会首先藏在物理AI的身体里。

这条线上的代表是绿的谐波。谐波减速器过去长期由日本企业把持，绿的谐波最早把这个口子撕开，现在又把行星滚柱丝杠做成了规模化量产，全面切进具身智能的核心供应链。

三花智控、拓普集团属于另一类玩家：汽车零部件巨头带着规模制造和降本的本事闯进机器人执行器，市场把它们看作特斯拉供应链的核心选手。

除此之外，双环传动的精密齿轮与减速器、恒立液压的丝杠、鸣志电器的空心杯电机、奥比中光的3D视觉、柯力传感的力传感器，各自在细分环节上都握着硬功夫。

第二条线：看主业能不能托底。

机器人放量是场马拉松，路上难免颠簸。能撑到终点的，多半是主业现金流够厚的公司。

汇川技术就是个典型。今年上半年它营收246.75亿元，通用伺服系统国内市占率升到35.2%，排在第一。人形机器人对这家公司不是转型，而是伺服、电机、控制器能力的自然外延。这类公司弹性未必最大，却最扛得住题材退潮。

第三条线：看订单，不看概念。

雷赛智能是用财报说话的样本。它盯住关节模组和灵巧手两个品类，上半年营收12.47亿元，同比增长39.92%；归母净利润1.94亿元，同比增长62.79%，产品已经拿到国内主流机器人厂商的批量订单。

整机这一层，宇树科技已经是A股最纯正的人形机器人标的，也是整个板块的估值锚；智元则通过入主上纬新材，在A股拿到了自己的资本平台。

反过来说，有三类公司得格外当心。

一类是靠“合作”“参股”“战略协议”蹭热度的。6月8日，家居卖场居然智家因为跟优必选合作，被炒成物理AI概念，股价涨停；当天晚上公司就发公告澄清：那只是一份框架协议，没有实质订单，也没带来过一分钱收入。

一类是估值远远跑到业绩前头的。到7月初，绿的谐波今年股价累计涨幅超过150%，可它一季度营收只有1.40亿元，市场等于提前把好几年的增长买了下来。

还有一类是画蓝图、提概念，没有金刚钻却揽瓷器活的。比如有的公司既没有强大资本，也没有顶尖技术人才，却声称要做机器的大脑，甚至要跟英伟达竞争。

更深一层的考验在价格上。机器人一旦放量，零部件单价一定会被一路压低，跟当年的光伏和动力电池一样。最后胜出的，要么手里真有独一无二的核心技术壁垒，要么能把成本压到最低、把规模做到最大。

投资物理 AI，说到底不用去赌哪家能做出最好的机器人，而是要盯住谁都离不开的东西。

这场变化比大多数人想的都要快。王兴兴在今年工博会上做过一句自我反思，盯着这条赛道的人都该记住——“过去十几年我犯的最大的错误，就是对AI相信得还不太够。”