就在昨晚，据公开报道，Meta已将人形机器人视为继AR之后的“下一个重量级”产品。Andrew Bosworth（Meta首席技术官）透露，在扎克伯格亲自指导下，已启动一项高优先级机器人研究计划。

几乎同一时间，9月26日第四届全球数字贸易博览会，宇树科技CEO王兴兴站提到，Unitree R1有望跻身明年销量前列（但最终结果取决于市场实际订单）。

台下掌声很多，毕竟该款起售价仅3.99万元、重量约25公斤的轻量化人形机器人，已获得首批订单，量产在即。

更关键的是，今年以来，人形机器人算法已经迭代了几轮。

站在当下，从中国初创企业的量产，到美国科技巨头的重磅押注，人形机器人产业或许正被密集事件推向量产拐点的前夜。

其实，笔者认为人形机器人逻辑其实很清晰：如果AI迟早要走出屏幕，那最好的载体，可能就是人形机器人。

那么当前，人形机器人的投资机会如何？产品链上哪些最受益？

一、短期方面，接下来有多个事件催化

如果说过去几年人形机器人还停留在“演示阶段”，那么2025年下半年则成为真正的“窗口期”。

我们来捋一下时间线：

宇树科技：9月2日，宇树科技公开称正积极推进IPO的筹备工作，预计10月至12月间提交上市申请文件（后续进展以公开披露为准）。

特斯拉Optimus：9月开启密集审厂，意味着供应链或许在选定，量产前最后验证；

Figure AI（全球人形机器人领先企业）：刚拿了10亿美元C轮，估值390亿美金，CEO说2026年要进工厂干活；

hw云：推出具身智能R2C协议，拉了第一批合作伙伴，开始铺生态；

宇树科技：下半年将发布身高1.8米的人形机器人，其机身线条较为流畅。

这些动作不是孤立的。

它们集中发生在2025年第三季度末，或许说明一个事实：各家的人形机器人的时间表或许正在加速推行。

目前来看哪一家都不想被行业落下。

二、技术持续突破，成本也在不断下降

如果说2023年的人形机器人还在拼“能走几步”，2024年拼“能不能上下楼梯”，那2025年拼的就是：谁能用最低的成本，实现最高的智能密度。

而这一年的最大进展，就是技术突破与成本下降开始形成正循环。

以宇树Unitree R1为例，3.99万元起售价的背后，是一系列“降本增效”的技术突破：

轻量化设计：整机仅25公斤，大幅降低电机负载与能耗；

自研关节模组：采用高功率密度电机+谐波减速器集成方案，相关成本比同行低30%；

算法迭代：从VLA（视觉-语言-动作）到多模态大模型嵌入，训练效率提升，部署门槛下降；

开放生态：支持开发者二次开发，相当于把“应用场景”的研发成本转嫁给社区。

这背后反映的是一个趋势：人形机器人正在从“高精尖定制品”变成“可量产标准化设备”。

另外有一点，就是硬件趋同的背景下，软件能力将成为人形机器人差异化竞争的核心壁垒。

所以这次Meta想搞的人形机器人的“世界模型”，本质上就是让机器人通过虚拟环境中的海量模拟，训练机器人掌握精细动作（如抓取、操作工具），从而实现从“预设动作”到“自主适应”的跨越。

每失败一次，AI就记一次教训。等它在虚拟世界里成功一万次，再放到现实世界，成功率自然提升。

这跟自动驾驶的“影子模式”如出一辙，也是特斯拉Optimus正在走的路。

Figure AI的演示视频里，机器人能跟人自然对话并完成任务，背后也是视觉-语言-动作的闭环训练。

这方面目前国内也持续在加速，比如hw要推R2C协议，是数据+算力+仿真环境。

三、产业链上哪些最受益

从目前来看，未来哪一些机器人品牌能跑出来，其实我们不清楚。

但产业发展的趋势很明显，这个阶段，其实我们可通过关注产业链上核心的零部件，或许人形机器人带来的增量零部件。

从这方面来看，笔者梳理了一下：

1、核心执行器（关节模组）：毛利率最高，国产化空间最大

一台人形机器人有20-40个自由度，每个自由度都需要一个高精度力矩电机+减速器+编码器的集成模组。

按业内普遍方案单个关节模组成本可达3000-8000元，整体测算整机占比超50%（测算参考）。

国内已有多家企业实现谐波减速器、无框电机、空心杯电机的国产化。

2、传感器：从“看得见”到“感知准”

包括IMU（惯性测量单元）、力矩传感器、触觉传感器、激光雷达、视觉模组。

特别是六维力传感器，用于手部精细操作，目前仍依赖进口为主。

机器人要“灵巧”，先得“敏感”。传感器是它的“神经系统”。

3、材料与轻量化结构：减重1公斤，省电10%

镁合金、碳纤维、高强度工程塑料的应用，直接决定续航与能耗。

机器人不是越重越好，越轻越聪明。

结语：写在最后

接下来的四季度，将是量产节奏、算法迭代、资本落地（IPO上市）与生态构建的全面比拼期

人形机器人，或许正站在从产业的临界点上。

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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