高盛研判：2027-2029人形机器人真正拐点

高盛年中复盘：人形机器人赛道，离商业化还有多远？

高盛近期发布了一份聚焦中国人形机器人的专题报告，题为《年中复盘，向商业化落地更近一步》。这份报告的核心价值，在于其判断建立在广泛的实地调研之上。

今年5月，高盛团队先后造访北京、深圳、香港三地，密集调研了14家机器人产业链公司。调研范围从具身智能模型到数据工厂，从触觉传感器、灵巧手到整机厂商，几乎贯穿了所有关键环节。调研结论给当前行业热度做了冷静评估：行业确实比年初更接近商业化，但距离大批量部署仍有距离。多数企业给出的规模化落地时间表是——2027到2029年。

这14家公司中，既有上市多年的成熟企业，也包含大量一级市场创业公司。从调研结果看，整个行业的共识与技术主线，主要集中在以下几个方面。

技术演进：模型参数扩张，架构走向融合

首先是核心技术层面。人形机器人的“大脑”架构，已从单一的VLA模型（视觉-语言-动作），全面转向VLA与世界模型深度整合的多模态执行栈。部分头部公司更进一步，将触觉模态纳入其中，构建出VTLA架构，专用于高精度物理交互场景。

在该体系下，VLA或VTLA承担“决策”与“执行”职责，即策略生成与动作实现；世界模型则负责“预测”——预先模拟动作后果，再优化执行方案。这显著提升了机器人在复杂环境中的稳定性与适应性。

模型规模的增长同样惊人。行业焦点已从几亿参数跃升至400亿、800亿甚至更大规模的预训练系统。Galaxea、Spirit AI等公司正全力推进大模型研发，试图通过扩大参数规模覆盖更多通用任务。但多家企业也坦承，当前大模型距离“部署就绪”仍有差距，任务成功率与长期运行稳定性，还需多轮迭代才能满足工业场景要求。

硬件层面，行业选择更为务实。受限于模型能力与成本制约，轮式底盘搭配两指或三指夹爪，已成为当前工业场景的主流配置。这套方案可覆盖70%到90%的标准化工序。双足人形加五指灵巧手虽然技术前沿，但短期成熟度不足且成本过高，并非商业化优先方向。不过成本下降路径已经明确：某头部厂商的工业人形机器人BOM成本已从2025年初的40万元降至年底的25万元，长期目标为10万元——规模效应与全栈自研是主要驱动力。

数据瓶颈：短缺不仅在数量，更在质量

如果说大模型是机器人的“大脑”，那么高质量的真实世界数据就是驱动大脑运转的“血液”。高盛调研明确指出：高质量、多维度的真实世界数据，目前仍是制约人形机器人落地的首要瓶颈。

问题不仅在于数据总量不足。质量参差不齐、场景覆盖有限、交互数据稀缺——这些短板直接导致模型在复杂任务中成功率偏低，难以稳定适配工业现场。行业共识已发生转变，不再争论“何种数据配方更优”，而是聚焦于构建可扩展的高质量数据采集体系。当前基本形成集中式数据工厂与分布式部署并行推进两条路径。

集中式方面，某国内头部厂商已在天津、宿迁、武汉等5个城市建成专用数据工厂，专门采集不同行业的垂直数据，并获得了地方政府支持。这些数据主要用于训练垂直模型、供应大模型厂商，或开发定制化机器人应用。2026年，数据相关收入占比预计将持续提升。

分布式采集则更为灵活。有企业推出可穿戴数据采集设备，通过运营商网点租给用户，在家庭场景中付费采集数据，目标积累百万小时级分布式数据集。另有企业部署了800多台机器人，远程监控并持续采集真实场景数据，用户端也回流付费数据，2026年底目标累计100万小时真实数据。

多家企业预计，2026年数据相关收入占比将大幅提升。某头部人形机器人厂商判断明确：政府主导的数据工厂需求将保持强劲，至少与2025年持平。

商业化：POC验证通过，拐点可期

当前人形机器人商业化的特点是“场景聚焦、小步快跑”。落地主要集中在工业搬运、物流分拣、检测测试等结构化、标准化场景。消费级家庭服务应用，因对安全性与稳定性要求极高，离真正落地仍较远。

工业场景的落地路径已十分清晰：先是3到6个月的概念验证阶段，平均经历2到3轮优化；随后进入小批量测试，单个工厂订单规模通常低于50台；再经过约12个月的长期验证，进入试点部署，单客户订单才能提升至50到100台；最终，才有望实现大规模商业化放量。

标杆案例已出现。某厂商的人形机器人进入上市公司的电池检测环节，覆盖高/低压、泄漏与电源供应检测，单台机器人即可替代一个工位，相当于2到3个人力班次。目前POC已通过，进入小批量采购阶段。另一家头部机器人厂商，2026年交付指引约为1万台，工业和商用家用各占一半，汽车行业仍是最大工业垂直客户。还有一家头部厂商2025年销售200到300台，2026年目标300到500台，工业人形机器人平均售价约30万元，毛利率达45%——显示该赛道具备盈利潜力。

尽管目前仍处小规模验证阶段，但行业对未来拐点已形成高度共识：2027到2029年，将是规模化放量的关键窗口期。这一判断基于三大条件成熟：一是数据积累达标，行业累计数千万小时高质量真实数据，覆盖主流工业场景；二是模型能力成熟，任务成功率从当前40%-50%提升至60%-70%；三是成本降至合理区间，规模生产推动整机成本大幅下降，投资回报率显著提升。高盛自身预测，2027年全球人形机器人出货量约7.6万台，2032年将增至50.2万台，长期来看，年出货量突破100万台是大概率事件。

站在2026年年中这个节点，中国人形机器人产业正处于技术迭代加速、数据攻坚突破、商业化蓄力的关键阶段。短期看，POC验证与小批量试点仍将为主流，轮式夹爪形态加工业结构化场景将继续主导市场；长期看，随着多模态模型走向成熟、高质量数据不断积累、成本持续下降，2027到2029年的拐点值得期待。对投资者而言，该赛道长期前景光明，但现阶段需要的是耐心——真正值得重点关注的，是数据采集、核心零部件（执行器总成、谐波减速器）以及头部整机企业的成长机遇。等到规模化放量的确定性信号出现，便是出手之时。

来源：互联网