人形机器人的火越烧越旺。
宇树科技正在冲刺 " 人形机器人第一股 "；特斯拉人形机器人 Optimus 亮相波士顿马拉松冲刺路段展厅，试水场景化应用，释放特斯拉在人形机器人领域的持续推进信号；国内的人形机器人企业也先后在春晚、机器人半程马拉松赛上 " 秀肌肉 "。
??? 但资本市场并未给出同样火热的回应：人形机器人板块历经数月调整后，虽然在今年 5 月迎来显著反弹，但 A 股机械板块仍然呈现 " 指数分化、个股不均 " 态势。
这一去年 " 最强主题 "，今年为什么 " 凉了 "？" 春晚失灵，马拉松也带不动，机器人板块怎么了？" 也是近几个月提到人形机器人，市场上的普遍质疑。
在与和讯网的最新交流中，中信建投 ( 601066 ) 机械首席许光坦认为，造成今年行情不是很好的原因，除了此前已经有过一波上涨，更重要的是产业已经在从单纯的炒主题（或者是炒一个远期的期待）发展到要看哪些产业形成了商业闭环。" 后续机器人要回到第一性原理，或者是回到研发的本质，肯定是需要它能真正替代人，或者是替代人的重复性工作，这才是重点。"
许光坦表示，行业落地将循序渐进，商业演出场景已实现盈利闭环，中期会率先在工业端落地应用，待到产品安全性、便捷度达标后，才能迈入家庭消费市场，初代通用具身智能预计三到五年方能成型，行业主要瓶颈在于大模型研发，硬件层面只需着力解决使用寿命与成本问题。
当前机器人运动控制技术已逐步成熟，下一阶段产业发展重心将转向感知领域，传感器赛道凭借技术壁垒高、行业竞争格局优质、盈利水平突出的优势，成为其最为看好的细分方向。
" 如果说机器人是一个星辰大海的行业，那一定会诞生出万亿级别的公司。" 许光坦表示。
以下为第一期对话内容文字整理（有删减）：
01
人形机器人：目前产业比资本市场乐观
对照记：人形机器人年前普通投资者都很感兴趣就做了埋伏，结果年后就中了埋伏，有关人形机器人的产业很热，但资本市场没有给到相应的回应，对此你的观点是？
许光坦：年前是因为春晚有四家机器人要上场，虽然有人做了埋伏，但是整体预期不高。超出我个人预料的一件事是，从元旦到现在唯一没有上涨的主题就是机器人。一方面是因为过去机器人已经炒了两三年了，特别是去年，可以说是最强主题，去年这个时候如果在做访谈，那肯定是非常亢奋的，任何的公募基金经理如果没有机器人，可能大概率是跑不赢整个行业的。
造成今年行情不是很好的原因一方面是产业已经在从单纯的炒主题（或者是炒一个远期的期待）到现在要看哪些产业形成了商业闭环。
比如去年整个行情跟春晚有关，然后特斯拉提出一万、十万、百万的目标，一下点燃了整体的行情。简单来说，目前我认为唯一实现商业闭环的是商业演出。比如春晚就是一个最大的、天然适配的应用领域，它天然适合这个场景。
后续机器人总归要回到第一性原理，或者是回到研发的本质，肯定是需要它能真正替代人，或者是替代人的重复性工作，这才是重点。今年迟迟没有看到落地，包括特斯拉的量产和第三代的发布，都是有些延期的。
不过我认为不管是因为有了新主题还是暂时没有看到落地，资本市场总归要围绕着整个价值上下浮动。
我们最近调研，包括最近的交流，我的感受是机器人产业的进展是比较正常的。很多时候产业比资本市场更乐观，在一年前是资本市场比产业乐观，但股价肯定要围绕着产业上下波动。这个时候反而应该更乐观一点才对。
对照记：这两天波士顿马拉松，有特斯拉的机器人在跑，亦庄也有机器人比赛，包括你刚才也提到的春晚，难道人形机器人就在目前只用于这些场景吗？
许光坦：这就是一个延伸的方向。其实马拉松有它本身的意义。
这次亦庄马拉松国内的荣耀机器人包揽前六名，这个公司昨天我还在跟他们聊，他们决定做机器人还不到一年的时间，真正开始做也就半年的时间。但是一下子就把运动控制做得很好。
就像奥运会鼓励 " 更高、更快、更强 "，其实就是要看极限在哪里，其实机器人也一样，如果它能跑得很快，那它肯定积累沉淀了很多技术。
比如散热、运动控制，怎么去调整步伐，在这里积累的经验可以拿去别的领域用，假设所有的闪送都由机器人来做，或者工厂里面搬运全由机器人来做，那么机器人在跑步中积累的经验就可以往那里去迁移，我觉得这是它的意义。
当然另一方面，这可以吸引很多公众的关注，有更多的资源（资本的资源、政府的资源）投向这个行业，其实可以让它更快地发展。不光是跑步本身，它积累的东西才是真正的意义。
对照记：在这一条产业链上，你目前看到的比较好的方向是什么，比如传感器、灵巧手等等。
许光坦：两个方面，第一，如果从投资角度或者说整个产业未来关注的重点角度，我个人最看好的是传感器。
今年的机器人已经跑得很快了，去年完赛的就只有六家，这一年其实运动控制发生了很大的变化。
这里面背后是丝杠、减速器、伺服、控制器、传感器等等，当然其中旋转执行器居多，还有小脑控制等，这一两年以来已经发生了非常大的变化，我觉得已经算是完善了。
再往前推一年半，很多机器人都是静态展示的，放在盒子或者挂在那里。现在已经可以在某种程度上超越碳基生物，这意味着运动控制基本得到了比较好的解决。
产业下一个阶段的重点就是感知。到了 " 从动起来到用起来 " 这个环节，总归要让它去哪怕是拧螺丝、扫地，简单理解这也需要它看到灰尘、看到螺丝。因此感知是越来越重要，这是一个方面。
其次，机器人发展到现在，不管是面向工厂还是面向家庭，当它执行任务的时候，对于传感的需求应该会越来越高。目前产业链的猜测，如果特斯拉第三代是面向工厂、第四代面向家庭，对于感知能力的要求一定是更强的，这是产业的重点。
看好传感器的第二个角度则是基于它的产业竞争格局，如果说机器人是一个星辰大海的行业，那一定会诞生出万亿级别的公司，就像当年的新能源汽车、光伏、锂电都有这样的公司。
目前机器人的公司都是小几十亿、几百亿的公司，千亿公司很少，就三家。如果想找到这些大公司，肯定要在价值量高的地方以及竞争格局后的地方找，当然公司本身质地肯定要好。
那传感器肯定是符合这些要求的，比如丝杠现在可能有四五十家企业在做（当然做得有好有坏）。传感器我们之前做过一版梳理，发现每一个环节就那么两三家公司在做，比如视觉就两三家，然后六维力矩，这些都是比较难的，格局比较好的背后是因为它的难度比较大。
整体结构的设计很重要，另外有很多软件的集成。直白说传感器说它简单也很简单，就是一个电容电阻，成千上万个会汇聚在一个小平面上。拆解背后的算法又很复杂，所以它的毛利率偏高，毛利率普遍百分之五六十，又挣钱，价值量又高，格局又好，又是产业发展的重点。所以我觉得，这个环节应该重点关注。
02
人形是一种终极目标，商业化分三步走
对照记：人形机器人的传感器跟此前汽车自动驾驶传感器是能复用的吗？还是说它专门用于人形机器人，它在这两年才发展起来的？
许光坦：最基础的感知是差不多的，底层的技术是类似的，就像特斯拉的视觉也是从 FSD 整个转移迁移过来的（而且是 " 软硬一体、模型同源、数据互通 " 的深度复用，不是简单参考）。
但是我认为人形机器人的感知比汽车要更复杂。汽车视觉可能就是要看到周围有什么障碍，去规划路径、避障，但是机器人不一样，机器人就像人有眼睛、手、皮肤、耳朵，能感受到真实世界的一些力，它本身是更丰富的感受，而且对精度的要求更高，对于反应速度也要求更快。
比如拿一个杯子，其实就需要至少五个指尖是有传感器的，手腕处肯定也能感受到这个杯子的力，机器人所要操作的内容相比汽车要更加复杂。
对照记：我接触到的一些公司目前在做工业机器人，比如仿生鸟、仿生狗。我了解到，他们选择不去做人形机器人的原因在于，认为人形机器人太远了，比如出货量之类的并未达到预期。你对此有什么观点？为什么不先把工业机器人全部覆盖，再走到人形这一步？人形会不会太超前了？
许光坦：人形机器人从概念诞生到现在，大家也都在说，为什么非得是人形？大家都喜欢这么去想。你刚才说到的这类公司的思路我认为从应用角度来说是很正确的。把单一场景或者特定场景，先把它解决了，再一点点地延伸。但我觉得这是两种方式，并且其实殊途同归，都可以归结为具身智能，即 AI 的物理载体，是在这个范畴里的所谓的追求人形。
我认为最重要的一点是，人形是一种终极目标，类似于旗舰机型，它什么能力都有，人类社会的任何东西它都可以直接去操作，不需要为它单独设计。朝着这个方向去研究。
倒不是所有的场景都需要人形机器人来做，只不过这是一个标杆式的东西。到时候可以给它选配和设计，但我觉得最终用量最大的肯定是人形机器人。因为人形机器人的目的就在于所有为人类社会设计的东西，它都可以直接使用。
工业机器人不一样，工业机器人现在还比较早期。我个人认为工业机器人是一种比较失败的产品。为什么这么说？发展了这么多年，全球一年的销量才 50 万台。劳动人口多少呢？全世界劳动人口应该在 10 亿甚至更高。工业机器人的供给远远达不到劳动人口的需求。
如果它真的能替代人类在工业上的劳动，工业机器人销量应该更大，马上挖掘机的销量都快要超过工业机器人销量了。
原因在于它的智能化水平还不到位，当然现在也在变化，也有一些公司在给工业机器人加上眼睛、脑子，研发灵巧手，它可以一下拿十几种东西，工业产品本身也在迭代。
一些垂类场景的应用，比如消防机器人、搬运机器人慢慢累积过来，他们的优势在于掌握终端数据，可以跑通商业的闭环，这也是一条路。我认为人形机器人三五年后，放量的话，特定场景也会发展得很快，但需要一一去攻克，去定制化。
对照记：你说三年五年是实现 Tob 吗？从 Tob 到 Toc 它的商业落地，如果站在今天看，它的脉络大概是什么样的？
许光坦：我一直认为机器人应该是分三步走的：第一步商业表演，第二步工业界，第三步是家庭消费。
第一步目前来看已经跑通了，商业演出、年会，机器人还是非常大的一个亮点。但是租金从去年年初到现在一直在降，但商业模式是跑通的。如果有一台机器人，靠出租也能挣钱，会源源不断地带来新的采购，当然这里面也有用机器人去做数据采集的场景，已经算是基本上跑通了。
第二步工业，第三步消费。工业的场景有两个特点，第一是从训练的角度来说，它的生产是非常标准化的，大家都追求 SOP，标准化的流程。而且工业界不是没有需求，人类用了 100 年的时间拼命去打造无人工厂、灯塔工厂，有人会这么说，但事实上去工厂里看，有真正的无人工厂吗？
汽车行业算是智能化水平最高的了，生产每十万辆车还是需要 2000 个产业界的工人的。但是汽车的生产已经非常标准化了，我觉得这部分可能工业机器人做不到，自动化产线做不到。但人形机器人有手、有眼睛、有脑子，我觉得这是最值得期待的地方。
从付费能力看，我认为 ToB 更强一些。当前机器人还没有大批量放量，成本较高，工业界有能力去支付，哪怕是先测试。
第三步进入家庭，我认为肯定要有一个条件就是人形机器人成为 " 开箱式产品 "，就像买了一台手机回家，我不需要有人来安装，不需要有人来售后，既然 ToC 了，肯定不能每家配一个售后，这很重要。
另外一点是安全性、可靠性。如果到家庭，可靠性要非常高，现在大模型厂商会说已经具有 95% 的可靠性了，但我认为对于人形机器人哪怕可靠性达到 99.5% 都很难去真正使用。在机器人马拉松场景下，机器人摔倒往往会贡献名场面，一旦摔倒腿和脚就会到处找平衡点，其实还是很危险的。
对照记：那时间线呢？李飞飞在接受采访时谈到的一个观点是，人形机器人的发展存有难点，以自动驾驶为例，自动驾驶只是让一个 " 金属盒子 " 在二维平面移动，不撞到东西；机器人是在三维空间里与物体互动，难度高几个数量级。而自动驾驶用了 20 年还没结束，机器人的周期会有多长？
许光坦：关于具体的时间，产业界可能看得更清晰一些。但目前产业界也没有很强的共识。
我最近看了一家做世界模型的公司（世界模型是 AI 智能体在内部构建的、对外部环境（物理 / 社会 / 规则）的模拟器与因果表征，核心是把世界的规律压缩成可计算的 " 心理模型 "，从而能理解、预测、规划，而不只是被动响应），他们认为如果把模型分层，目前第零层和第一层的问题已经基本解决了。
他们认为他们如果把它分成好多层，第零层、第一层、第二层。他认为第零层和第一层已经基本上解决了。世界模型第一层，即感知接入层，把真实物理世界转换成 AI 能看懂的数字信号，是与真实世界的桥梁。他认为一年内就可以解决这个问题。
AGI 时代下通用机器人时代也会到来，有人乐观有人悲观，就我自己而言，我认为这个初代的通用具身智能需要 3 到 5 年才能发展起来。
目前的瓶颈是大模型，不完全是算法的问题，也可能是架构，或者是训练所需采集的数据质量、数据量不够。虽然通用智能不会很快来，但哪怕大模型有一点进步，将会出现跃升式的应用空间。
对照记：所以在你看来目前硬件上的问题还好，主要还是大模型这块有一些瓶颈。
许光坦：对，硬件只需要去解决寿命和成本的问题。我认为等到特斯拉第三代发布之后，硬件层面就不会有太大的改变，但是细微处肯定会改，寿命目前满足不了要求、成本高，模型层面确实千变万化。
对照记：特斯拉第三代机器人的交付对国内的产业链会有什么影响或者带动？
许光坦：特斯拉的量产，对中国的核心的零部件绝对是一个机会。三年前我们刚开始看机器人的时候就认为这是中国基础件的一次崛起走向世界的机会。
这些很多公司都是面向汽车、家电、3C 等行业，相对而言需求增长到达稳态的区间。但是人形机器人或者整个具身智能产业不一样，工信部之前也定调过，它未来会是一个像消费电子、汽车一样大的产业。这个产业对中国的经济肯定是一个很大的拉动。
一开始说各大主题都炒了，就没炒机器人。但从终局看，机器人的想象空间比那些主题都要大，所以这是一个全面性的机会。大家如果把握住，盈利情况肯定更好。这些企业会上一个新的台阶，这绝对是机会。另一方面，我们也要注意，自主可控或者是大模型的国产化肯定要跟得上。
硬件端在全球范围内中国应该没有大的对手，或者说至少是能紧跟前沿发展的。但是也要努力进入供应链，拥抱整个趋势。大模型的研发现在已经投入非常多的资源，需要的是时间。
对照记：我们最近也关注到那个机器人指数其实是在涨的，但是对应到个股好像并没有什么动静，该怎么样理解这样的反差呢？
许光坦：首先要看我们关注的是什么机器人指数，今年年报披露完会好一些。因为指数的编制要看主业里有多少是机器人业务。但现在我们认为靠谱的机器人的个股，可能机器人的占比并不高，可能很快就要变得很高了。
目前的指数没有太大的代表性，我个人建议去看科创创业机器人指数，去年五月发布的，从科创板和 2026 年 3 月发布的 " 十五五 " 规划纲要首次将具身智能纳入国家级未来产业序列，与量子、核聚变等并列，定位为颠覆性技术 。今年的政府工作报告明确提出培育未来能源、量子科技、具身智能、脑机接口、6G 等未来产业。 我们自己的券商策略会上也可以看到来自地方政府的身影，地方的经信委、招商局也来参会看产业趋势以及与企业的合作机会。江浙沪的居多，特别是浙江，浙江特别多。引进产业然后在当地发展，提供土地和训练的机会，也能解决很多就业，今年大家的投入是越来越多的。机器人的发展在政策排序上还是非常靠前的。 （责任编辑：曹言言 HA008） 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱：news_center@staff.hexun.com
