车企为什么扎堆做人形机器人？能搞成吗？

车企为什么都在造人形机器人？

特斯拉的 Optimus 说 2027 年要量产，小鹏的 Iron 年底就要下产线，小米把 CyberOne 背后的 47 亿参数具身模型开源了。

现代买下波士顿动力八成股份，宝马拉着 Figure 进车间，丰田用 Agility 的 Digit 跑物流。

从 2020 年现代出手，到 2026 年北京车展一排机器人站台，六年时间，造车的几乎都挤进了这条赛道。

全球来看，汽车制造业和零部件企业利润都在下降，车企追风口，是在复用自己的老本行，把制造、供应链和具身智能结合起来。

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为什么要做：两笔账

第一笔账是给自己省人工，这主要是因为海外的工人比较贵。

冲压、焊装、涂装，这几个车间早就被机器占满了。可到了总装和厂内物流，还是大量靠人。物料搬运、精密装配、质检、测试，这些活伤率高，旺季还一直招不到人。

人口老龄化叠着用工成本往上走，车企比谁都急着把这块补上。人形机器人能钻进更窄的通道、更复杂的工位，正好填这个自动化的缝。

为什么是人形，不是机械臂？机械臂钉死在工位，产线一换型就废。人形能走能抓能适应，改款不用重买设备。

总装线一个站位，要搬要拧要检，机械臂伸不进。车企算的是这笔长账，不是图个新鲜。

第二笔账是往外挣钱。

特斯拉和小鹏把人形机器人的预期市场，看到和汽车市场相当，甚至更大。从工厂到门店导购，从巡逻安保到家庭陪护，场景一层层往外铺。

对车企的诱惑，不只在于参加一个可能很大的新市场，更在于把自己在大规模制造、供应链、软件、感知和控制上的本事，挪到一个新产品类里。

车企相信自己在这个新品类里有结构性优势。这话不是空口，后边有支撑。

国内车市价格战打了一轮又一轮，整车毛利被压到薄如纸。车企都在找第二曲线，机器人是少数既能接住制造能力、又有独立想象空间的方向。外部收入那笔账，某种程度上是给主业买的保险。

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走的哪几条路

路径分三类，各家挑的打法不一样。

自研：特斯拉的 Optimus 从 2022 年 Gen1 一路迭代到 2025 年的 Gen2、Gen2.5，Fremont 产线按年产 100 万台机器人设计，德州工厂 2027 年起规划 1000 万台。

小鹏的 Iron 2024 年 AI Day 亮相，那步走得跟真人似的，直接上了热搜，2025 年放出 Gen2，广州产线一季度动工，年底目标量产约 1000 台，还打算直接站进自家门店当导购。

小米从 2020 年动手，2022 年亮 CyberOne，2026 年把具身模型开源，北京工厂已经让机器人在产线上干重复的装配活。

比亚迪内部代号"尧舜禹"的项目 2022 年启动，拉着港科大做具身智能实验室，垂直整合的本事深到电池、电机、半导体、精密制造全在手里。

控股是第二条路，现代 2020 年底收了波士顿动力约 80% 股份，把 Atlas 从研发推到工厂部署，2028 年产能目标 3 万台，自家工厂先铺 2.5 万台以上。比亚迪投了智元的 PaXini 和 Zhiyuan，借外部的脑子补自己的身子。

合作是第三条。

吉利极氪拉着优必选的 Walker S 进工厂做搬运、装配、分拣。宝马和 Figure 搭伙，Spartanburg 工厂里 Figure 的机器人已经参与造了超 3 万辆车。丰田走轻资产，用 Agility 的 Digit 走 RaaS（机器人即服务）模式，在加拿大工厂跑物流。

进度最快的，奇瑞算一个， Moyin 2025 年交付了 220 台，单价 28.58 万元，在京东上就能买，警务、医疗导诊这些公共场景已经铺开。奇瑞还顺手做了机器狗，干家庭陪伴、社区巡逻、工业安防，手里还捏着 1000 台以上的订单。

广汽的 GoMate 走到第四代 Mini，养老、安保、工业三头试，还搞出轮腿混合的移动结构做出差异，把机器人业务拆成独立子公司，用更市场化的身子冲商业化。

长安、赛力斯也从试点往早期规模走。

理想走的是另一条岔路，把机器人框在"空间机器人"的大概念下，轮式的进工厂，双足的奔着家庭去，2025 年组了专门的机器人团队，重押 Mind GPT 大模型，想把机器人塞进车、可穿戴和智能生态里。

宝马从试点走到真产线，Spartanburg 工厂里 Figure 的机器人已经参与造了超 3 万辆车，2026 年夏天还要往莱比锡扩，搞电池组装和厂内物流。

智驾十年攒的技术栈刚熟，人形机器人的成本曲线刚到拐点。早五年做，算法和供应链都接不住；晚五年，牌桌座位被人占满。这波下场，时机卡得准。

03

汽车企业凭什么觉得能成：

四张底牌

第一张是制造和供应链的know-how。

车和机器人，硬件重叠大得吓人。电机、电池、减速器、激光雷达、摄像头，清单对得上。车企在高度自动化、大批量生产上攒下的经验，正好去解人形机器人最头疼的良率、一致性、质量和可靠性。

小米工厂实测，机器人在装配任务上成功率超 90%，灵巧手精度还在追。这活初创公司未必干得过来。

第二张是具身智能的领先。

软件和自动驾驶是通的。VLA 模型、世界模型、端到端学习、仿真系统、多模态感知融合，机器人用的和智驾用的是同一套。车企在智驾上投了十年，攒下海量数据、扎实的算力底座和能打的工程团队。

很多人形机器人的事，在它们眼里是智驾技术栈的自然延伸。小鹏靠智驾领先给具身智能背书，不是嘴上说说，是它的技术栈本就长在自动驾驶上。初创公司里少有这份家底，它们强在算法灵光，弱在没处攒真实路况数据。

第三张是规模和成本。

工厂和仓库是机器人的第一波落点，车企自家车间就是现成的试验场。

先在自己厂里试，快速迭代，再铺到全球产线网。采购规模大、供应商关系稳，组件成本能压到比同行低。

特斯拉的野心最直白，Fremont 产线按年产 100 万台机器人设计，德州工厂 2027 年起规划 1000 万台。

这种产能胃口，初创公司没有。这种早期就上规模的能力，能帮着把单台成本打下来、把可靠性提上去。

第四张是资源和人才。

比起多数机器人初创，老牌车企资产负债表更厚、研发预算更大、全球品牌更响。长周期烧钱它扛得住，顶尖的 AI 和机器人人才也愿意来。

对比 Figure、Agility 这些明星初创，车企兜里现金厚、牌子响，长周期烧钱它不慌。初创靠融资续命，车企靠卖车养研发，底气不是一个量级。

底牌亮完，得泼盆冷水。优势不等于稳赢。

初创公司领跑创新，车企强在把东西工业化、商业化。把机器人真正送上市场，骨子里是工程和集成的挑战，不是某一个单点突破。

中国这般卷的环境里，实验室里的领先很短暂，硬工程和可量产的本事，才撑得起耐久的竞争优势。光有底牌不够，账得算得过来。

Bernstein 给了一笔明白账：一台机器人约 5 万美元，国内入门级产线工人年薪约 1.3 万美元。照当前假设，回本要 7 到 8 年。他们认为，回本压到 5 年以内，这事才有真吸引力。

基准情形算得细。

两台机器人顶 1.5 个工人，效率按 75% 算，一个操作员看 3 台。机器人一天干 22 小时、一年 350 天，工人一天 10 小时、一年 294 天。

算下来一年省约 1.7 万美元，回本 7.7 年。 robots 单价掉到 4 万、工人年薪涨过 1.4 万，回本就进 5 年以内。价格每往下走一截，曲线就陡降一截。趋势是往好的方向走。

未来 3 到 5 年，机器人成本跌破 4 万美元，用工成本涨过 1.4 万美元，ROI 的账就顺眼了。 adoption 会明显加速。

真瓶颈卡在哪？灵巧手。

特斯拉自己都认，灵巧手是当前主要瓶颈，系统级再顺，手不行也落不了地。还有通用智能、安全、成本这几道关。

现在离"做成"还差一口气，方向却是对的。车厂有座位，牌还没到亮的时候。真要把 ROI 拉过临界，卡子在灵巧手。特斯拉认了，这是当前主要瓶颈。模型预测的抓握和真实世界的手感，中间还差着一截。

2027 年会是道分水岭，那一年特斯拉喊的量产、小鹏的门店铺货、现代的三万产能，都得见真章。吹过的牛，到时候要兑现。

小鹏最像消费和家庭向的那一个。Iron 人形化设计，明着冲门店导购、家庭陪护，情感陪伴这事若做成，毛利能结构性拉高。它计划 2026 年底在门店摆约 1000 台机器人当导购，智驾和具身智能的积累，给这块加了背书。

小米是另一条道。它把机器人看作"人×车×家"生态的实体化身，手机、AIoT、出行全接上。设备基数那么大，分发和数据优势难有第二个。

比亚迪藏着最深的垂直整合，电池电机半导体精密制造一把抓，全球经销网未来还能变现场景。

奇瑞的路线最清楚，从陪伴机器人，到公共服务，再到进家庭，三步走，已经在消费渠道试水。长安打算 2028 年量产前后进家庭。

车企自己的主业还在血战。

机器人是远水，工厂提效近在眼前，外部变现远在天边。先把自己的产线喂熟，比急着对外卖机器人靠谱。

站在行业看，机器人会不会成车企的下一个电池、下一个智驾，现在下结论太早。可有一点清楚：愿意在自己工厂先啃硬骨头的，比只会发概念视频的，离成更近。

车厂造机器人，会不会重演当年造手机、造芯片的故事，雷声大、真留下的没几个？这事值得挂个问号。重资产、长周期，烧钱猛，智驾那波也是雷声大，最后活下来的就几家。牌桌座位有，能不能坐稳，看工程，不看法发布。

小结

车企做人形机器人，底牌是真实的，路径是清楚的。能不能成，不看谁先让机器人站起来走路，看谁先把成本、可靠性和规模化这三件事做扎实。

现在 ROI 还差一口气，趋势却站在它们这边。灵巧手这道关，谁先过，谁先亮牌。这场牌，车厂有座位，但还没到亮牌的时候。