本文来自微信公众号： 登顶可选 ，作者：登顶可选
会跑、会打拳、能进厂，人形机器人走到哪一步了？
最近的人形机器人，很忙。
8月19日，宇树科技登陆科创板。150.8元的发行价，开盘直接冲到1100元，市值一度超过4400亿元。六天后的8月25日，股价较首日1100元高点下跌45.2%，已经接近腰斩。
上市第二天，王兴兴站上世界机器人大会的讲台，没有顺着资本市场的热度继续讲故事，而是把机器人进厂的现实摆到了台面上：现在机器人在工厂里的效率还比不过人工，泛用能力也不够。固定场景训练到位，成功率可以很高，可换个物品、换个环境，往往又得重新训练。宇树因此暂时没有大规模推广工业应用。
差不多同一时间，北京"冰丝带"的第二届世界人形机器人运动会刚刚落幕。
666支队伍、2056台机器人参加了51个项目。跑步、跳远、踢足球、打拳照旧，百米决赛跑出了8秒64。预赛的9秒39，在数字上已经快过博尔特保持的9秒58男子百米世界纪录。
运动能力的进步肉眼可见。今年4月，人形机器人半马冠军成绩也从一年前的2小时40分42秒，缩短到50分26秒。
今年更值得注意的是赛场上的项目变化。51个项目里，有21个场景赛。机器人被从塑胶跑道和格斗场送进模拟工厂、酒店和商超，比赛搬运、清洁、物品分拣这些真正接近工作的任务。
过去两年，运动会、春晚、各种发布会上最抢镜的都是跑跳、翻滚和格斗。今年的赛场换了题目：身体练得怎么样，已经证明过了；接下来要看它能不能把一份工作稳定做完。
8月26日，第二届世界人形机器人运动会100米大型组决赛。天骄队以8.64秒夺冠。图/新华社（新华网）
01
三四万元会跑，17万元会聊天，会做饭的还买不到
人形机器人过去两年的进步，非常不平均。
宇树已经把入门级价格打到几万元，R1能走能跑、完成复杂动作，G1也成了各种比赛和开发者现场的常客。
另一些公司走了完全不同的路线。
今年6月，优必选旗下消费品牌"优世界"发布U1系列。其中U1 Pro身高接近真人，有仿生皮肤，会做表情，能记住用户、陪人聊天，售价16.98万元。
它不能自主行走，也不会做家务，单次充电续航约2—4小时。真正具备自主运动能力的U1 Ultra，售价已经达到88万—99万元。
U1发布时的数据非常抢眼：官方公布全渠道订单达到13361台。不过预订只需要支付3000元可退定金，首批产品9月16日开始交付，最后有多少订单真正转化为成交，还要看后续交付数据。
优世界U1系列发布会现场，U1 Pro售价16.98万元，U1 Ultra售价88万—99万元。图/上海证券报·中国证券网杨子晏
一个三四万元起的人形机器人可以买回去跑跳；
一个17万元的机器人长得几乎像真人，却不能自己走路；
而一个真正能每天做饭、洗衣、收拾房间、照顾老人，还能安全地在普通家庭连续运行八小时的人形机器人——我们现在还买不到。
"长得像人""会聊天""身体灵活"和"会干活"，根本不是一件事。
机器人运动会上也能看到这种落差。跑步成绩不断刷新，进入场景赛以后，物品或者环境稍有变化，就可能影响任务完成。
"会表演"和"会上班"之间，还隔着真实世界里不断变化的人和物。
02
它们已经上班了，只是别让它轮岗
但要以为人形机器人还只会表演，也不准确。
2025年，Figure 02进入BMW位于美国Spartanburg的工厂，负责汽车生产中的钣金件取放。任务听起来很普通：抓起零件，移动，再准确放进指定夹具。
BMW后来披露，在约10个月的部署中，Figure 02按每周5天、每班10小时的节奏工作，累计运行约1250小时，搬运超过9万个零件，参与超过3万辆BMW X3的生产。
Figure 02在BMW Group Plant Spartanburg。图/BMW Group PressClub
国内也开始出现类似案例。
智元精灵G2进入龙旗科技消费电子量产线，承担平板电脑测试环节的上下料、转运，以及良品和不良品分拣。今年6月，8台G2在真实产线上按照工厂"早八晚六"的节奏连续直播工作6天，完成17625件产品的相关作业。
智元精灵G2在龙旗科技工厂生产线上。图/上海证券报（新浪财经转载）
这些机器人已经不只是沿固定路线重复动作，视觉系统让它们可以根据物体位置调整抓取。不过在精度、效率和长期稳定性上，成熟工业机器人依然占据优势。
目前人形机器人的技术边界非常明晰了，Figure 02在BMW干了十个月，最熟的还是那个工位；G2进了龙旗，同样从一个明确的测试流程开始。
今天最稳定的人形机器人，像一个只培训过一个工种的新员工：活能干，别让它轮岗。
Figure正在尝试往前推这条边界。
新一代Figure 03今年在BMW展示的新场景开始变复杂：移动、拉动推车、识别不同位置的零件、双手操作。今年发布的Helix 02，则连续约4分钟自主完成洗碗机装卸，中途没有人工介入。
与此同时，Figure还在大量收集真实世界的数据。今年8月，公司披露已经获得超过1600万段视频，未来12个月计划在数据和算力上投入超过10亿美元。这些投入指向的是同一个问题：让机器人见过更多物品、环境和任务，再把已经学会的一种工作扩展到更多工作。
03
"进厂"离"上班"还有几道门
最近一年，"人形机器人进厂"的新闻越来越密集。
车企签下订单，机器人公司宣布交付，工厂开放训练场地，越来越多机器人出现在汽车和电子生产线上。看起来进展顺利，但所处阶段并不一样。
订单、交付、进厂试点、稳定生产，是四件不同的事。
订单说明客户愿意花钱尝试；交付进厂以后，还要完成适配和训练；在一个工位稳定跑起来，才算完成初步验证；最终企业还要计算投入产出。
Figure 02的1250小时之所以被拎出来展示，不是因为它进了BMW，而是因为它留下了一份可以用工作时间、零件数量和实际产量衡量的记录。
2026年6月，Figure 03在BMW Spartanburg工厂展示更复杂的物流排序任务。图/BMW Group PressClub
8月27日，Reuters在一篇针对中国人形机器人产业的调查中指出，中国机器人在硬件制造和运动能力上进步很快，但到了需要高精度和高可靠性的生产环节，传统工业机器人目前依然更加成熟。
但是技术局限和机器人公司不断获得订单并不冲突。
产业愿意提前投入，工厂仍然按照自己的标准验收：一天能完成多少件、成功率多少、出现故障以后多久恢复、需要多少人维护，以及最终几年能够收回成本。
资本买的是未来，工厂验收的是今天。
所以现在判断机器人商业化，不能只看卖了多少台。更有价值的数字，是有多少机器人已经从进厂展示、短期测试，变成每天按时工作的生产设备。
04
大家最想要的机器人，还没有出现
工业之外，人形机器人还有一个规模更大、也离普通人需求更近的市场：家庭和养老。
Figure已经把家庭列为长期目标。围绕Figure 03和Helix，公司发布过洗衣、清洁、洗碗等任务演示，也开始尝试把多个动作串成一套完整的家务流程。
2026世界机器人大会上，一台机器人演示将洗衣机内的衣物取出放入烘干机。图/新华社鞠焕宗
但今天真正进入养老场景的机器人，承担的主要还是聊天陪伴、认知训练、运动辅助和健康监测。
今年《JMIR Aging》发表的一项系统综述整理了59项人形机器人养老研究，最常见的用途正是社交互动、认知训练和辅助身体活动。其中34项研究样本不超过25人，超过一半的研究持续时间不到一周。
机器人陪老人聊半小时，和机器人在一个家庭里长期承担照护工作，明显参与的深度差了很远。
我们真正想要的，不只是一台会陪父母聊天的机器，而是它能在需要时端饭、拿药、收拾房间，甚至完成搀扶和简单护理。
这些需求没有被忽视，只是离稳定产品还有距离。对照护场景来说，任务成功率不只是一个影响效率的指标。工厂里零件放歪了可以停线报警，搀扶老人时判断错误，后果完全不同。
最需要机器人的地方，恰恰也是最难让机器人出错的地方。
至于还要多久，行业没有统一答案。
Figure的节奏相对激进，从工厂部署到洗碗、整理房间，一直在把机器人尝试的场景往家庭推进。
王兴兴给出的时间范围要宽得多。他把具身智能真正的"ChatGPT时刻"定义为：机器人被带到一个陌生环境，只通过自然语言交代任务，就能完成其中大约80%。
按照他的判断，这个节点快则两三年，慢则五年甚至十年。
这个跨度已经足以说明行业面对的不确定性。
机器人已经能在固定工位按10小时班次工作，也能在布置好的环境里完成一套家务。但距离进入一个陌生家庭，听到一句"帮我把厨房收拾一下"，就能自己判断该做什么、怎么做，中间还有很长的路。
EPILOGUE
从展品到产品
王兴兴今年在世界机器人大会上的演讲题目，是《从展品到产品：人形机器人产业的下一个十年》。
"从展品到产品"，很适合描述2026年。
过去两年最容易被看见的是运动能力。跑步、格斗、跳舞、翻滚，让人形机器人迅速拿走了公众的注意力。
现在评价标准开始变化。
BMW开始用工作小时和零件数量记录Figure的表现，中国工厂把机器人放进真实产线，机器人运动会增加了大量场景赛，头部公司开始把更多钱投向真实世界数据。
机器人已经开始工作。眼下最稳妥的路径，仍然是先学会一个工种，在相对确定的环境里把它做好。
家庭和养老没有因此变得触手可及。那是从"学会一份工作"到"到了哪里都知道怎么干活"的距离。
百米8秒64，是一张很漂亮的成绩单。
接下来产业要交的成绩单，看起来更朴素和现实，上面写的是：工作时间、成功率、故障率、成本、回报。
机器人真正成为劳动力，未必会以某个戏剧性的时刻到来。更可能是某个工厂、酒店或者家庭里，它把昨天做过的工作，今天又稳定地做了一遍。
主要资料来源：财新、Reuters、新华社/新华网、BMW Group PressClub、Figure AI、上海证券报、中国科学报、JMIR Aging。文中企业订单、部署与技术指标均以公开披露口径为准。
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