人形机器人春晚“火出圈”车企加速布局

　　2026年除夕夜，中央广播电视总台春节联欢晚会舞台上，一群人形机器人惊艳亮相，与真人演员同台献艺，完成高难度舞蹈与武术表演。机械关节精准卡点、动作流畅丝滑，与传统年俗节目在同一空间实现节奏高度协同，这一画面迅速席卷社交平台，成为全民热议的“顶流”现象。

　　对普通公众而言，这是具象而震撼的技术落地瞬间;对产业界而言，则标志着具身智能正式突破实验室与专业圈层的边界，第一次大规模进入社会主流认知与情感共鸣层面。

　　春晚热度尚未消退，人形机器人赛道便迎来密集的资本与产业信号释放。短短数周内，2月中下旬多家头部企业接连公布完成数亿至十亿级大额融资。

　　与此同时，整车巨头也加速布局：自2025年起，它们不仅高调发布新一代人形机器人产品、公布清晰的量产时间表，更首次将其纳入企业最高战略规划。与前几年车企聚焦“车内智能”(自动驾驶、智能座舱)的竞争逻辑不同，本轮动作已显著外溢至“车外具身终端”，人形机器人成为车企布局具身智能的核心抓手之一。

　　从资本密集入场，到产品迭代提速，再到产业链上下游的协同布局，这些关键动作在时间轴上呈现出高度一致的同步性。车企加速将具身智能写入核心战略的节奏清晰可见，但技术跨域迁移与产业体系重构的进程中，结构性瓶颈与挑战也开始逐步浮出水面。

　　人形机器人迎来融资潮

　　2026年开年，人形机器人赛道集中爆发大额融资，车企与电池企业加速布局，从技术迭代、量产规划到产业链协同，行业正由零散探索迈向体系化推进阶段。

　　2026年开年，人形机器人赛道迎来集中融资。2月11日，星海图宣布完成10亿元B轮融资;2月23日，智平方获得超10亿元B轮系列融资;2月24日，千寻智能披露近期连续完成两轮融资，总额近20亿元。短期内连续出现大额融资案例，与此前零散式投资阶段形成对照。

　　融资节奏的变化，与整车企业的布局动作形成呼应。

　　“小鹏内部对机器人的投入是持续性的，并不是最近才加码。”小鹏汽车相关负责人在接受《中国经营报》记者采访时表示，过去几年，团队围绕形态设计、运动控制与大模型能力持续迭代，“外界可能更关注发布会节点，但内部研发是连续推进的”。

　　2024年，小鹏发布初代IRON。上述负责人回忆称，初代产品更多承担验证功能，“我们当时关注的核心问题，是机器人在真实环境中如何获取训练数据，以及拟人结构是否有利于后续泛化”。初代IRON的拟人外形与基础动作能力为后续升级奠定了基础。

　　在2025年小鹏科技日发布会上亮相的全新一代IRON，在结构、能源与算力架构上实现全面升级。该产品拥有82个自由度，手部具备22个自由度，采用仿生脊椎、仿生肌肉与全包覆柔性皮肤设计，支持不同身材体型定制，可实现高难度拟人动作。在能源系统方面，行业首发应用全固态电池，实现轻量化与高能量密度配置。

　　在量产与应用路径方面，小鹏已在广州建立具身智能数据工厂，用于数据采集与模型训练闭环建设。何小鹏此前公开表示，目标在2026年年底实现高阶人形机器人规模量产。上述负责人补充称，商业落地将优先进入导览、导购与导巡等服务场景，并开放SDK构建开发者生态体系，宝钢成为生态合作伙伴。

　　广汽集团的推进路径则呈现出多代产品连续迭代的轨迹。

　　“我们从第二代载人轮足机器人GoMove，到第三代GoMate，再到第四代GoMateMini，每一代的技术侧重点都不同。”广汽集团相关负责人在接受记者采访时介绍，第四代具身智能人形机器人GoMateMini已于2025年前后正式亮相，并在广州国际车展等场合展示。

　　与前代轮腿混合结构相比，GoMateMini采用全轮式或轮足混合结构设计，更强调轻量化、安全性与稳定性。该产品集成广汽自研的纯视觉自动驾驶算法、多模态大模型及固态电池技术，旨在实现自主导航、交互与决策。

　　“我们在智能汽车领域积累的感知、规划和人机交互能力，可以迁移到机器人系统，但具体到运动结构和场景适应，仍需要在实际应用中不断调试。”上述负责人表示，GoMateMini已在康养与安防场景展开示范应用，并在广州地铁这样的公共空间试点运行。企业计划在广州设立具身智能人形机器人示范区，2026年完成商业模式验证，2027年启动大规模量产。

　　产业链上游的联动同样值得关注。2月9日，地平线机器人与宁德时代旗下时代智能签署战略合作协议。与此同时，宁德时代中州基地投运新能源动力电池PACK生产线，人形机器人“小墨”参与高压风险测试工序。宁德时代有关负责人向记者表示，让机器人直接参与工业产线，是验证其在复杂环境中稳定性的关键步骤，“这是从实验室走向真实工业场景的重要节点”。

　　从整车企业到动力电池企业，参与主体的扩展表明，人形机器人赛道已不再局限于创业公司内部技术突破，而是逐步纳入汽车产业链体系之中。

　　技术仍面临结构性挑战

　　资本与产品提速背后，运动控制与数据整合仍存跃迁难题。专家指出，车企向智能体平台转型需突破技术瓶颈与标准体系，商业模式与产业定位同步重构。

　　资本与产品层面的同步推进，并未消除技术层面的结构性挑战。

　　北京社科院副研究员王鹏在接受记者采访时指出，汽车底盘与线控系统强调的是低速、可预期环境中的稳定控制，而人形机器人需要在非结构化场景中实现多关节实时协同与动态平衡，“这是控制维度的跃迁，而非简单的算法迁移”。

　　王鹏表示，车企可尝试将汽车底盘的冗余控制技术嫁接到机器人关节系统，并与专业研究运动算法的企业合作，但开发周期与技术难度依然较高。他进一步指出，目前车企拥有的车端数据体系与机器人系统之间尚未打通，存在明显的数据孤岛问题。

　　在商业与产业定位层面，转型讨论亦同步展开。

　　萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊在接受记者采访时指出，若将汽车重新定义为“四轮具身智能体”，并与人形机器人形成双智能终端生态，企业的价值结构将发生变化，“但运动控制系统的维度跃迁，是目前任何单一车企都难以独立解决的难题”。

　　郑磊进一步表示，从商业模式角度看，车企已开始讨论由“卖硬件”向“卖智能体服务”延展的可能性。参考自动驾驶订阅模式，机器人RaaS(RobotasaService)订阅制被纳入内部规划讨论;在产业定位上，开放机器人软硬件接口，吸引第三方开发场景化技能，成为构建生态的长期目标。

　　制度环境同样影响布局节奏。郑磊指出，新质生产力专项补贴与示范应用区建设，为企业在监管框架内开展验证提供了空间，但目前机器人安全协议与测试标准尚未完全统一，“标准体系的建设，将直接影响规模化落地节奏”。

　　从需求侧看，春晚舞台的集中曝光提升了公众对具身智能的关注度。郑磊认为，这种认知变化为企业争取市场空间创造了条件，但人形机器人需要在复杂场景中实现自主决策与动态适应，“市场期待提升，与技术成熟之间仍存在时间差”。

　　在多重因素交织之下，车企的人形机器人布局呈现出资本、产品与产线同步推进的特征。郑磊表示，其本质是将汽车产业积累的规模化制造能力、供应链整合优势与车规级可靠性经验迁移至机器人领域，以解决长期存在的高成本与难量产问题。但在运动控制、数据整合与技术闭环能力构建方面，仍需持续验证与体系重构。