目前人形机器人产业正站在“从技术验证走向规模化量产”的历史转折点。2025 年，中国商用人形机器人市场规模达到 82.39 亿元，占全球市场份额的50% 左右。其中，工业场景贡献了60% 以上的需求，家庭服务场景占比逐步提升至 25%。人形机器人国外主要玩家特斯拉，国内主要是宇树、智元、优必选、乐聚等。
特斯拉
特斯拉最新产品是Optimus Gen 3（擎天柱第三代），是面向量产的通用人形机器人，最先用于特斯拉工厂装配/物流等工业场景，再拓展至商业服务。量产前主要有审厂—定点（供应商选定和订单锁定）—设计冻结—发布—爬坡的过程。
2025年初至今，特斯拉进行多轮审厂，最新一次是12月初，有7家中国上市公司通过特斯拉OptimusGen-3审厂，涵盖执行器、灵巧手、关节模组、触觉传感器及液压系统等核心模块，分别是蓝思科技、三花智控、拓普集团、长盈精密、卧龙电驱、五洲新春、恒立液压。
产品发布大概率在26年一季度， 产能目标是2025年试产几百台（因为手部部件容易磨损，比原计划的5000台少很多），2026年全球合计产能10万台，2030年冲击100万台。长期目标是千万台级。
特斯拉Gen3是量产规模最大，节点最前的机器人产品，所以在机器人方向，确定进入特斯拉产业链的相关标的是优先考虑的方向之一。
Figure机器人
2025年5月，第三代机器人 Figure 03 正式推出。2025年9月16日，Figure AI宣布完成C轮融资，筹集资金超过10亿美元，其中60%用来扩建BotQ产线（让产能提升到每年1.2万台），30%研发Helix VLA大模型（机器人的“大脑”），10%用来测试家庭场景的使用效果。产能目标是2025年产能1.2万台，2026年向宝马、UPS交付500台Figure 03，发布Figure 04，把续航提升到8小时，2029年累计产能规划10万台，其中60%用于工业场景。
优必选
11月，优必选首批数百台全尺寸工业人形机器人Walker S2正式开启量产交付，分批投入产业一线应用，包括汽车制造、智能制造、智慧物流、具身智能数据中心等重点领域。公司计划投入逾30亿港元并购及扩产，进一步绑定汽车、物流、口岸等场景，目标2026年工业人形机器人年产能翻番，并探索海外哨兵与公共服务市场。
2025年，优必选工业人形机器人产能超过1000台，交付超500台；预计到2026年，工业人形机器人年产能将达万台规模。优必选正和汽车工厂开展实训，不过更多是车厂为了提前布局，陪着机器人厂商一起跑通数据，距离大规模替代人力还有很长的路要走。
智元机器人
2025年12月8日，第5000台通用具身机器人正式量产下线，成为国内首个突破5000台量产规模的企业。不过里面接近4成（大概1800多台）是“灵犀”系列。是给高校和科研机构用的教具或者开发套件。说白了，目前的出货主力，还是卖给同行或者学校去做研究的。公司预计2026年出货量翻番至4000台，重点拓展新能源电池、半导体封测等精密制造场景，并启动赴港上市准备工作。
宇树科技
南京智能工厂投产后日产能达300台，2025年订单金额近12亿元，全年出货量突破万台。其产品已进入20多个国家的警局、工厂和家庭，全球市占率超60%。从营收结构上看，2024年四足机器人占比为65%（其中80%用于研究、教育和消费领域，20%用于工业领域），人形机器人占比为30%。自2020年起连续五年实现盈利，2024年营收约4亿元、净利润7000万元。
乐聚机器人
2025年预计交付量达1500-2000台，全年订单金额约5亿元。其苏州吴江产线于2024年底投产，设计产能年产200台，2025年处于爬坡阶段。
目前发展痛点
1：机器人“大脑”，即具身智能机器人大模型泛化能力有限，导致当前应用场景受限。目前具身智能大模型快速迭代，但仍面临数据集不够、思考跟不上运动、缺乏生态等主要痛点，从效果上看，人形机器人在单一任务的泛化能力方面取得较好进展，但是多任务、跨任务的泛化能力仍然相对较弱，影响人形机器人落地应用场景表现。人形机器人需要在真实物理环境中进行大量交互操作的数据来训练其决策和行动能力，物理世界操作数据的短缺限制了人形机器人的发展。
具身智能延伸出了物理AI的概念，物理AI是 AI 的前沿分支，核心是让自主机器（如机器人、自动驾驶汽车）理解并遵循物理规律，将数据驱动与物理法则（重力、摩擦、流体力学等）融合，实现感知、推理、决策与实体动作的闭环，解决传统 AI “物理盲” 问题，完成具身化的物理世界交互与任务执行。目前英伟达在物理AI方面走在世界前列。
2：机器人结构设计仍需优化，零部件可靠性、电池续航等问题亟待解决。大多数人形机器人续航能力集中在2小时-5小时，难以满足家庭服务、工业协作等场景的持续作业需求，仍有待进一步提升。
总之2025年的人形机器人，身体已经跑得飞快，但脑子还在努力追赶身体的发育速度。商业化上，大家都在努力找场景、拿订单，但真正大规模替代人类工人的那一天，显然还没到。