中国机器人的功夫表演和舞蹈掩盖了一个根本性问题：对于大多数工业任务而言，这些机器人速度太慢且容易出错。雄心壮志跑在了技术发展的前面，导致市场上出现了制造能力远超实际需求的局面。
在具身智能（embodied-AI）系统方面的布局，中国沿用了其在电动汽车和太阳能电池板领域实施的产业政策蓝图。
柳州的一个培训中心内，100多台人形机器人整齐地排列着。十几名佩戴头显的人类培训师正在指导其中一些机器人完成简单的任务——分拣货箱、包装面条、冲泡咖啡。
这些人形机器人的动作缓慢且笨拙。新手培训师可能需要尝试300次才能让它们做出一个合格的动作；而经验丰富的培训师则需尝试50次。
机器人制造商（UBTech）去年10月赢得了政府的一份价值1800万美元的招标合同，负责为该培训设施提供人形机器人及相关硬件。其任务是：为所谓的“具身智能”——即能够在物理世界中感知、决策和行动的机器人——生成训练数据。培训师利用头显从机器人的视角进行观察，并使用配备的手持控制器，将自己的动作转化为机器人的动作。
教会人形机器人从事劳动密集型工作，或许有朝一日能满足一项迫切需求。中国人口正在老龄化，这削弱了其工业基础的一项关键人口优势：庞大的劳动力储备。
去年4月，在柳州的这一中心可以看到，该中心的目标是向工厂出售机器人训练数据。但三位工作人员承认，这个依赖补贴的项目目前尚无明确的盈利途径，原因在于运营成本高昂，且其数据在这一新兴市场上的售价较低。
该设施折射出中国在推动人形机器人发展过程中面临的一个核心矛盾：政府资金投入与制造业投资的步伐，远远快于机器人自身的能力——这些机器人目前主要只能进行预先编排的演示（如功夫套路、舞蹈和拳击赛等），并以此在互联网上走红。
本月，观众在北京举行的2026年世界机器人大会上观看一场人形机器人拳击赛。中国在人形机器人领域的推进，部分建立在这些引人注目的展示之上。
行业整合迟早会发生，这是毫无疑问的。问题只在于由谁主导整合，以及过程会有多惨烈。
多位行业高管和研究人员说，尽管中国的机器人制造商生产出了世界一流的硬件，但这些人形机器人缺乏执行通用任务所需的智能，从而限制了它们的实际应用。尤为关键的是，当面对需要直觉判断或需要偏离预设程序的情况时，它们往往难以应对。
该设施凸显了中国人形机器人推进中的一个核心矛盾：政府资金和制造业投资正飞速发展，远超机器人在编排好的演示（比如让这些机器人在网络上成名的功夫套路）之外进行实际操作的能力。
尽管中国的机器人制造商生产出世界一流的硬件，但六位业内高管和研究人员表示，这些人形机器人缺乏通用工作所需的智能，这限制了它们的实际用途。关键问题在于，它们在需要直觉或偏离预设程序的情况下表现挣扎。
“机器人的智商太低了，”元力灵机（一家AI机器人企业）联合创始人兼CEO唐文斌在三月份的一个行业小组讨论会上说。“我们看到的大量（表演）实际上是伪装成工作的舞蹈。”
根据美银全球研究的数据，去年全球人形机器人行业出货量约2万台，其中中国制造商占95%。中国工业和信息化部在七月份表示，中国预计今年将制造超过10万台人形机器人。美银预测，到2030年全球年出货量将达到120万台。
中国供应链主导地位的影响超出了商业竞争范畴。七月份，特朗普政府以需要保护美国AI产业免受干扰和网络攻击威胁为由，禁止进口新的人形机器人。
北京打造智能机器人的努力，遵循了其用于电动汽车和太阳能电池板的产业政策蓝图：补贴战略产业，尽早建设产能，并引发激烈竞争以降低成本。这种投资服务于中国夺取关键工业技术控制权并取代西方竞争对手的雄心。
但分析师和行业高管表示，当中国加速生产时，汽车和太阳能已是成熟产业。相比之下，人形机器人仍是一项早期技术，国内外需求有限，且在灵活性、可靠性、智能和成本方面存在未解决的问题。政府实体既是这些机器人的主要资助者，也是客户——人为地推高了需求。
所有这些都使得中国在人形机器人上的赌注风险更高。
一些分析师质疑，当专门为特定制造任务设计的机械臂更便宜、更可靠且已广泛使用时，制造一种以人类形象出现的通用机器是否具有经济意义。
“今天的经济账并不支持大规模部署，”《你好中国科技》通讯的作者兼分析师Poe Zhao说。然而，中国的资本市场已对人形机器人技术进行了“非常激进”的定价，投资者基本上是在押注机器人未来的实用性。
赵先生认为，在家庭或护理设施等细分市场存在潜力，因为类人机器可以在几乎无需改造的情况下使用楼梯、门和工具。但在短期内，人形机器人的市场“将仍集中于危险、重复和结构化的工作”。
“问题从最后10厘米变成了最后1厘米，甚至1毫米。”
——贾宝雄，北京通用人工智能研究院研究科学家。
由国家资金支撑的繁荣
根据国家发展和改革委员会（最高经济规划机构）的数据，中国有超过150家人形机器人公司。这超过了中国电动汽车品牌的数量。该机构未回应提问，但在11月份表示，在技术和商业模式尚未成熟之前，公司正涌入人形机器人领域。
公共采购数据显示，今年上半年，中国国家、省和地方政府至少花费了2.3亿美元购买人形机器人及相关项目，高于一年前的6200万美元和2024年同期的600万美元。
中国工信部和国有资产监管机构在六月份宣布，将要求10个省份各确定至少20个地点，用于人形机器人和AI系统的真实世界训练。
四月份，电力公司国家电网宣布计划投资10亿美元，用于AI驱动的人形机器人、双臂机器人和机器狗，以进行电网维护和变电站检查。官方媒体报道称，每台设备每年可节省7.4万至11.9万美元的劳动力成本，并减少人类接触危险工作。国家电网未回应提问。
建设热潮的支持者表示，这可以帮助中国公司创建低成本供应链，并比外国竞争对手（如旨在大规模发展人形机器人的电动汽车巨头特斯拉）更快地收集机器人训练数据。
目前，许多分析师认为，中国的优必选和宇树科技看起来像潜在的幸存者。宇树科技——全球最大的机器狗销售商和第二大人形机器人生产商——已成为资本流入该行业的风向标。宇树科技的股票在8月19日上海首日交易中飙升逾五倍，公司估值达到约500亿美元，随后回落。正考虑自己IPO的中国具身智能公司正密切关注宇树科技的进展，因为投资者试图区分拥有实体业务的机器人公司和那些贩卖愿景的公司。
国家驱动型需求
迄今为止，对人形机器人的需求是由政府购买和补贴创造的，而非市场力量。中国工信部和国有资产监管机构已承诺，为拥有强大机器人培训计划的地区和公司提供优惠的政策支持。
与早期的电动汽车竞赛一样，地方政府现在正竞相打造机器人领军企业。
北京市经济技术开发区（亦庄）向机器人公司提供销售补贴、免费工作空间、计算支持和数据购买券，城市文件显示。
五月份，零部件供应商领益智造在该区开始生产，为机器人品牌提供硬件、组装和测试。该工厂第一阶段设定了年产1万具身智能机器人的目标，到2030年将扩大到50万台。
领益智造副总裁杨先生（Philip Yang）在五月份的一次媒体参观中，将工厂从规划到投产仅用四个月归功于市政支持。
机器人公司的财务披露显示了与政策相关需求的风险。
总部位于杭州的工业四足和轮式机器人制造商深度机器人公司披露，补贴约占其去年420万美元净利润的42%。该公司在2024年和2025年仅售出四台人形机器人，未就补贴影响和人形机器人商业前景等问题回应置评。
去年第四季度，优必选赢得了价值至少1.23亿美元的新合同，向国有企业供应人形机器人硬件和相关技术，公开文件和公告显示。这些交易超过了该公司2025年全年1.22亿美元的人形机器人收入。该公司未对路透社发表评论，去年出货了1079台全尺寸人形机器人。
竞争正在压低价格。摩根士丹利预计，2026年人形机器人的平均价格将下降15%，之后略有回升。乐聚机器人制造的全尺寸人形机器人Kuavo的平均价格在2025年同比下降26%，至约4.6万美元。
中国机器人租赁平台共享机器人的首席营销官李凯文（Kevin Li）表示，用于促销活动的舞蹈机器人（公司租赁）现在的日租金为440至600美元，低于去年的约1500美元。
生产力？
中国人形机器人竞赛部分建立在“奇观”之上，机器人在电视上跳舞、打拳击，以象征“新质生产力”——即建立在技术创新和先进制造业基础上的增长。
这些表演掩盖了一个根本性问题：这些机器能否在工作场所创造足够的价值来证明其成本合理？
工厂经理通过正常运行时间和可靠性来衡量机器人性能。深圳机器人协会（一个行业组织）秘书长谭Rachel表示，传统机械臂通常比人形机器人表现更好。
三月份在北京一个创新中心的人形机器人。摩根士丹利预计今年人形机器人的平均价格将下降15%。路透社/Maxim Shemetov
在中国竞争激烈的汽车行业，生产线已被工业机器人主导，这些机器人比人形机器人更快且更易控制，两位行业参与者表示。
小米公司表示，在其北京的电动汽车工厂，91%的装配过程是自动化的。车身车间使用700多台工业机器人进行点焊、铆接和粘合，以构建车架。
吉利的极氪品牌去年与优必选合作，在其宁波工厂测试人形机器人，执行分拣材料、搬运箱子和处理部件等任务。但就目前而言，机械臂和自动导引车“处理主动装配线上的所有关键任务”。
从货架上挑选药瓶
人形机器人的早期商业案例正在出现。人形机器人制造商银河通用（Galbot）正在中国二十多个城市的药房部署机器人，以应对人员配置限制并满足药品配送需求。
在北京一家药房，银河通用的机器人在收到数字订单后从货架上挑选产品。该机器人有头部、手臂和躯干，但在轮式底座上滑动。该系统使用摄像头（包括机器人手腕上的一个），连同夹持器和吸盘来识别和取回物品。
银河通用首席战略官赵玉立表示，一台人形机器人挑选和准备一件产品大约需要一分钟。赵先生说，一家典型的药房在30至50平方米的区域内库存有5000至6000种产品，这创造了一个可以自动化的重复性拣选任务。银河通用表示，机器人的成功率超过95%，大多数失败涉及难以抓取物品，而非选错产品。
该公司表示，尚未将机器人与人类工人的速度进行比较，但相信机器人的持续工作能力可能使其总体效率与人类相当甚至更高——即使人类在单项任务上更快。
人形机器人的AI大脑与聊天机器人的不同。像DeepSeek和Kimi这样的聊天机器人由处理海量文本的大语言模型驱动。工厂人形机器人需要处理大量视觉数据，并将其所见转化为物理动作：抓取一块布料；校准螺丝上的力度。
公司称这些为视觉-语言-动作模型。它们比大语言模型更难训练，并且处于更早期的发展阶段，因为它们需要数千小时的真实世界场景接触。研究人员和高管表示，问题在于这些模型难以适应：机器人在一个工作台上训练后可能正确执行任务，但当物体、光线、角度、表面、时间或设备发生变化时就会失败。
“问题从最后10厘米变成了最后1厘米，甚至1毫米，”北京通用人工智能研究院研究科学家贾宝雄说。
数据瓶颈
中国人形机器人计划依赖于一个简单的等式：更多的机器人投入训练等于更多的数据。
上海科技投资者、市场数据和研究公司百观科技CEO罗伯特·吴（Robert Wu）表示，一段时期的过度生产对于改进具身AI模型是必要的。“要构建这些模型，首先需要数据；而要获取数据，你需要一个庞大的已安装硬件基础在各地收集数据。”
分析师Poe Zhao援引行业估计称，该行业拥有约50万小时的高质量训练数据，但需要1亿小时才能让机器人实现真正的物理智能。“这是一个数量级的差距，资本和数量都无法迅速弥合。”
其他努力则集中在改进人形机器人的“大脑”上。中国初创公司星动纪元（X Square Robot）在四月份的一次公司活动中表示，其一直在基于在100个家庭中收集的数据训练模型，使系统暴露于不同的光照、杂乱环境和陌生物体——这些都可能干扰在受控条件下训练的机器人。
许多机器人创始人和投资者预测，整合可能在2026年底或2027年开始，因为他们预计官方将削减补贴，并将支持重点放在最可信的参与者身上。
作者：
Laurie Chen，路透社驻北京的中国记者，她的报道重点聚焦于前沿技术、战略性新兴产业与地缘政治之间的关联
Eduardo Baptista，路透社大中华区的技术记者，报道人工智能、半导体以及新兴技术相关的新闻
Ju-min Park，路透社驻北京的高级记者，负责报道汽车行业新闻
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