撰文 | 奚筱林 編輯｜馬青竹

2月6日，鋒龍股份閃崩跌停，2月11日盤中再度跌停。

這是被優(yōu)必選收購之后，該股首次遭遇重挫。此前連續(xù)36個交易日，鋒龍股份曾拿下18個漲停板，累計上漲546.62%。

人形機器人“第一股”優(yōu)必選也經歷過同樣的瘋漲急墜，2023 年底上市后僅三個月便觸及328港元高點，隨后開始持續(xù)回落，今年1月13日一度跌至40.8港元。

2025年，人形機器人賽道的狂歡有目共睹。資本兌現故事，產品點燃輿情，新玩家不斷涌現，有了元年的聲譽。

在美國，成立僅三年的Figure AI，估值從26億美元暴升至390億美元。在國內，宇樹科技創(chuàng)下最快IPO輔導紀錄，智元機器人即將赴港上市。

從特斯拉Optimus、Figure 01、Agility Robotics，到宇樹科技Unitree R1、優(yōu)必選Walker S2、傅利葉智能GR-3，無不牽動著投資者的神經。

然而2026年伊始，故事走向卻不那么美好。

高盛在一周前的一場閉門會議中，給人形機器人大潑冷水。他們認為，市場對于行業(yè)長期增長的樂觀預期，已充分反映在當前股價中。

于是，明星公司股價乏力。與此同時，寒氣也在向上傳導。

《出行百人會/AutocarMax》整理后發(fā)現，三花智控、拓普集團、均勝電子、領益智造、鳴志電器等多家機器人核心供應商，自今年1月起股價均出現持續(xù)回調，截至當前降幅最高的超過20%。

摩根士丹利的最新報告則戳破了另一個繁榮假象：

去年下半年，我國人形機器人市場訂單超20億元，但61%的出貨量流向了研發(fā)、教育和數據采集領域，應用于工業(yè)/物流場景的只有4%。

其實早在去年11月，高盛就將三花智控的評級從中性下調，理由是其股價隱含特斯拉Optimus機器人出貨預期。

特斯拉Optimus V3原計劃在今年2月發(fā)布，但高盛在此次閉門會議中暗示，發(fā)布會時間或將推遲至未來數月。該產品仍處于早期研發(fā)階段，還沒有在特斯拉工廠里承擔任何實質性工作。

這或許意味著，Optimus V3量產落地也將晚于此前公布的“2026年開始首批交付”，可能要等到2027年底才能對外銷售。

2月9日，特斯拉美股股價以417.32美元收盤，較2025年12月12日的498.83美元（近半年來最高點），累計下跌了16.34%。

高盛認為，當前股價已透支部分長期預期，除非有實際技術進展或業(yè)績數據證明成長邏輯，否則難以推動股價進一步上行。

雖然板塊迎來集體調整，但人形機器人賽道的熱度未減。

據人形機器人場景應用聯(lián)盟統(tǒng)計，僅2026年1月，全球具身智能及人形機器人領域就有20余起融資事件，披露融資總額超過160億元。

高盛的這盆冷水，究竟是價值回歸的前奏，還是短期泡沫破裂的信號？

瓶頸，一直在

筆者認為，高盛的態(tài)度并非有意做空，而是對人形機器人的預期修正。

“AI教母”李飛飛在不久前也表達過相近的觀點，她認為機器人的研究還在早期，到商業(yè)化還有很長的路要走，實現難度遠超自動駕駛。

“通用機器人的目標是以精準且不破壞物體的方式進行交互，手部的靈活性、視覺的精確度、對空間的理解以及訓練數據的匱乏，都是巨大的挑戰(zhàn)。”

顯然，人形機器人要實現類人效果，技術、算力、場景、數據等關鍵環(huán)節(jié)都存在瓶頸。

目前，多數機器人展示的只是下肢運控能力，而上肢協(xié)作更加依賴大腦控制，缺乏成熟的數據集和模型，需要大量數據和訓練。

優(yōu)必選創(chuàng)始人周劍說過，目前人形機器人大多聚焦在打拳、跳舞等運動表現，體現的是局部運動控制能力，不是真正意義上的“具身智能”。

基于大模型技術，人形機器人已經能夠理解自然語言指令，進行任務分解和規(guī)劃，比如識別物體、規(guī)劃路徑等。但在面對未知環(huán)境或復雜任務時，泛化能力有限。

另外，算力直接決定了人形機器人在復雜場景中的表現。過度追求高算力可能導致功耗激增，算力不足又會犧牲核心能力。

人形機器人當前最大的卡點莫過于靈巧手，在抓取和操作復雜物體時仍然存在困難，要實現22個自由度的靈活操作，還需攻克肌腱驅動、全手觸覺傳感等技術難題。

即便特斯拉Optimus的靈巧手，已經可以完成抓取雞蛋而不破碎，但是單只靈巧手成本超過6000美元，可靠性與耐用性也存在挑戰(zhàn)。

當前人形機器人的應用集中在低風險、標準化領域。國金證券統(tǒng)計，2025年上半年，我國人形機器人中標項目中，76%為教育科研，23%為政商服務，工業(yè)制造僅1%。

數據背后是場景適配性的嚴重不足。一方面，人形機器人多依賴特定場景數據訓練，但不同場景的需求差異極大，難以兼顧。另一方面，高風險場景容錯率極低，信任度還需要慢慢培養(yǎng)。

另外，能源效率問題也制約了人形機器人在工業(yè)、生活場景中的應用。由于結構復雜、運動部件多，目前大多數人形機器人的續(xù)航時間只有2-4小時，難以滿足長時間工作的需求。

最后就是數據獲取的難題，難點在于物理世界交互需要觸覺、力反饋等多維度數據，這類數據不像大語言模型數據可從互聯(lián)網輕易獲取。

宇樹科技創(chuàng)始人王興興說過，機器人和物理世界互動時，沒有現成的可用數據，要么得自己重新采集，要么就得研發(fā)對數據依賴更低的模型，這是行業(yè)當下的一大核心難題。

確定性，在遠處

盡管當前行業(yè)面臨諸多瓶頸，但長期發(fā)展邏輯并未改變。

首先，政策支持明確且持久。

2025年，“具身智能”首次寫入政府工作報告，“十五五”規(guī)劃進一步明確相關產業(yè)定位，形成從短期引導到長期規(guī)劃的完整體系。

其次，市場規(guī)模潛力巨大。國金證券判斷，2030年中國人形機器人產業(yè)規(guī)模將達2383億元，較2025年實現40倍以上增長，2040年有望接近3萬億元。

摩根士丹利預測，全球人形機器人市場規(guī)模到2050年將達5萬億美元，投入使用的機器人數量超10億臺，其中中國使用量將超3億臺，成為全球最大市場。

全球產業(yè)趨勢已不可逆，但是如何看待人形機器人的未來，筆者認為還是要跳出預期炒作，聚焦短期落地與長期突破的雙重確定性。

短期來看，行業(yè)機會不在于打造無所不能的通用機器人，而在于聚焦特定場景解決實際問題。

高盛明確指出，實現通用人形機器人能力的突破，比預期更具挑戰(zhàn)性且耗時更久，達到與人類相當的效率還需5-10年，短期內難以實現有實際意義的廣泛應用。

可以確定的是，人形機器人將遵循由結構化工業(yè)場景，向半結構化商業(yè)服務場景，再向開放式家庭生活場景逐步滲透的路徑演進。

所以，當前行業(yè)應關注那些能在標準化、低風險場景中替代人工的產品，能否率先實現商業(yè)化閉環(huán)，先讓雪球滾起來。

國金證券認為，導覽、工業(yè)場景有望在2026年被激活，自主協(xié)作能力提升，工業(yè)等上肢應用場景突破，將是今年最大看點之一。

摩根士丹利也表示，今年將看到更多機器人進入實際工業(yè)、商業(yè)服務場景進行小批量驗證。雖然這些場景的采購量不大，但驗證反饋結果將成為評估行業(yè)未來增速的最重要依據。

長期來看，技術層面的突破將聚焦“大腦”升級與硬件協(xié)同。當前，行業(yè)焦點已從運控能力比拼轉向AI大模型、數據與算法的優(yōu)化，這正是當前制約機器人操作能力的核心瓶頸。

同時，受益于產業(yè)鏈量產、第三方采購集中度提升，摩根士丹利預測，2026年人形機器人整體BOM成本可下降16%。核心部件國產化率的持續(xù)提高、生產工藝的優(yōu)化，將進一步推動硬件成本降低。

結語

其實過去一段時間，行業(yè)已經開始預警。2025年底，美國初創(chuàng)公司K-Scale Labs因融資失敗倒閉。2026年初，同樣來自美國的人形機器人公司Cartwheel Robotics宣布停止運營。

這不得不讓我們重新審視，人形機器人從概念熱潮邁向規(guī)?；涞?，究竟還需跨越多少鴻溝。

iRobot聯(lián)合創(chuàng)始人羅德尼·布魯克斯就曾批評馬斯克，稱后者將仿人機器人視為萬能助手的愿景是“空想”，表示機器人目前仍存在“協(xié)調能力不足”的根本問題。

俗話說，人類容易低估長遠，高估眼前。站在未來20-30年的維度，人形機器人行業(yè)也許無所謂泡沫，但是站在今天甚至3-5年的維度，其承接預期的商業(yè)落地并不容易。

高盛的警示并非否定行業(yè)長遠潛力，而是應該解讀為價值回歸的前奏，呼吁市場從概念的炒作回歸到基本面的審視，聚焦場景落地與技術突破的核心邏輯，才是人形機器人賽道行穩(wěn)致遠的關鍵。

—THE END—

出行百人會 | AutocarMax

追蹤汽?出行產業(yè)鏈進化，關注新產品、新科技、商業(yè)邏輯與商業(yè)人物，影響圈層中有影響力的人。