大厂加入机器人大战，谁能胜出？

机器人行业的发展苟日新、日日新。

据工信部部长李乐成在不久前的2026全国两会上所说，截至2025年底，国内人形机器人整机企业已超140家，发布产品达330款。

值得一提的是，这140家中，跨界生产人形机器人的企业类别逐渐丰富，汽车、手机、电商企业纷纷加入其中，但不能忽略，现阶段这类机器人仍面临着机器人大模型不成熟、优质AI训练数据缺乏等问题，给技术路线、商业化模式、应用场景等方面带来了挑战。

01 跨界机器人干活哪家强？

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉接受中国经济时报·中时财经记者采访时表示，汽车、手机、电商企业纷纷跨界机器人领域背后是三重逻辑的叠加，是企业在寻找“第二增长曲线”与技术生态的自然延伸。

第一，是战略突围与增长焦虑。例如，手机厂商面临市场饱和、换机周期拉长的困境，需要将AI能力从虚拟的“数字智力”转化为物理世界的“实际劳动力”。

第二，是技术与供应链的同源性。像汽车无论是自动驾驶的算法、感知硬件，还是电动车的“三电”系统，都与机器人的技术模块高度重合。

第三，是内生的应用场景。汽车产线自动化程度高，存在大量工业机器人无法覆盖的复杂工序，这为机器人提供了难得的试错与迭代环境。

由此，汽车企业的机器人都优先考虑进工厂。

不过小鹏汽车董事长何小鹏曾表示，在测试中发现，人形机器人在执行如拧螺丝这类工厂任务时，其机械手损耗较快，而一只人形机器人手部的制造成本非常高昂，相当于雇佣一名工人几年的费用。

但小米还是宣布让其人形机器人进入小米汽车工厂真实产线“实习”。据小米方面所说，在压铸车间自攻螺母上件工站中，机器人实现了3小时连续自主作业，双侧安装成功率达90.2%，同步满足76秒的产线节拍要求。

除去进工厂这条被网友戏称为“机器牛马”的训练之路之外，也有一些蓝领式的落地场景正在被尝试。小鹏汽车的机器人打算在今年进入到销售店当个“导购员”。荣耀方面也告诉中国经济时报·中时财经记者，荣耀CEO李健表示，人形机器人是荣耀阿尔法战略的一部分，使用场景将聚焦在消费市场，重点关注购物协助、工作检查、陪伴三大消费级场景。

需要指出的是，尽管“进工厂”被认为是更为实用的落地场景，但不能如同业内人士所说沦为宣传作用。

欧阳日辉也认为，“进工厂”确实是跨界企业进军机器人领域构建核心竞争力的关键一步，但说“更具竞争力”还为时尚早。

他解释道，工厂场景高频、真实的物理交互，产生的是包含力觉、触觉在内的高质量数据，这是仿真环境难以提供的，“以用促研”的模式，能快速提升机器人的运动控制精度和稳定性，提升“小脑”功能。

值得一提的是，虽说电商企业也在跨界机器人领域，但已经不满足制造。日前，京东发布消息称，将建成全球规模最大、场景最全的具身智能数据采集中心，两年内积累超1000万小时优质数据，助力具身模型不仅学会“看”和“动”，更学会“理解”真实世界。

由此引发猜测，京东此举是寄希望通过在机器人的“大脑”（收集真实数据打造具身大模型）上布局，实现机器人领域的弯道超车？

就此，中国经济时报·中时财经记者采访了京东方面，他们以京东黑板报官宣内容进行回复称，当前具身智能正加速走向产业化，但行业仍面临严峻挑战：机器人运动控制的“小脑”能力不断提升，但决策核心的“大脑”——具身大模型，却因真实场景数据匮乏而训练不足，导致技术落地难以深入产业。京东希望能让具身智能产业从算法仿真迈向真实数据驱动的新阶段。

欧阳日辉表示，京东此举是构建了另一种核心资产——数据壁垒。这极具前瞻性，必然成为未来竞争的战略高地。

“其一，直击行业痛点‘数据荒’，京东是在用工业化手段化解当前行业陷入‘仿真数据有局限、真机数据采集成本高’的困境；其二，探索‘数据-Driven’的商业化新模式，京东不是在单一场景里打磨产品，而是意图成为底层数据服务商，通过开放数据加速产业发展，从而反哺其平台销售和供应链服务。这种赋能者的角色，商业化想象空间可能更大。”他解释。

清华大学人工智能国际治理研究院副院长、公共管理学院教授梁正则认为，京东在物流仓储领域具备深厚积累，物流分拣、仓储搬运等环节存在大量重复性、重体力劳动，人工成本高且招工难度大，为具身智能提供了天然且刚需的应用场景，京东此举并非跨界布局，而是基于自身业务优势的顺势延伸。

展望未来，他提出，京东数据采集中心有望开放为行业公共试验平台，为汽车制造、工业生产等领域提供具身智能训练与测试环境，成为物理世界智能领域的重要基础设施。

“‘AI龙虾’火热表明，未来智能产业将呈现‘基础模型平台化、行业应用场景化’格局，京东的布局有可能是抢占物理智能底层基础设施，为具身智能规模化落地与行业生态完善提供关键支撑。”梁正说。

不过，智能产业在发展过程中也需要关注相关难题，毕竟数据采集中心需要融合大模型、强化学习、计算机视觉与路径规划技术等综合技术，难度不低。

欧阳日辉指出，京东会面临“质”与“量”的双重挑战。他说，数据的“质”比“量”更关键，如果采集的仅是纯视觉数据，缺乏机器人的本体感知数据（力觉、触觉），其价值会大打折扣。同时，跨本体的数据标准不统一、隐私合规等问题，也是京东必须跨越的障碍。

那么，京东如此布局最终能否让自家的机器人突出重围，对此，欧阳日辉提出，一种是以车企为代表的“场景驱动、产品迭代”的纵向深耕；一种是以京东为代表的“数据驱动、平台赋能”的横向扩张。

总监制丨王列军   车海刚

主编丨周雪松 副主编丨张丽敏  李捷