隨著電動化競爭進入白熱化階段，價格戰與技術內卷不斷壓縮車企的利潤空間。在此背景下，小米、小鵬、蔚來、特斯拉、廣汽等多家企業，紛紛開始將目光投向人形機器人領域。據不完全統計，全球已有近20家車企通過自研或投資方式布局這一賽道。這一現象引發了行業內外的高度關注：車企究竟是出于跨界嘗試的心態，還是基于技術同源性和產業鏈協同的戰略轉型?

　　▍從自動駕駛到“具身智能”

　　人形機器人作為新興科技領域的代表，具有廣闊的市場前景和發展潛力。其應用場景不僅限于工業制造，還涵蓋了醫療護理、家庭服務、教育娛樂等多個領域。因此，車企紛紛將目光投向這一領域，試圖通過跨界布局實現業務多元化和轉型升級。

　　車企布局人形機器人賽道的核心驅動力，源于其與智能汽車在技術底層的高度同源性。這種同源性不僅降低了研發成本，更通過產業鏈協同效應，有望為車企開辟“第二增長曲線”。

　　人形機器人與智能汽車在“感知-決策-執行”的技術鏈條上存在顯著重疊：例如，特斯拉的Optimus人形機器人復用了其FSD(完全自動駕駛)系統的視覺神經網絡算法，通過8個攝像頭實現環境感知與路徑規劃，與特斯拉汽車的Autopilot系統在算法相似度上達到60%。廣汽集團的GoMate機器人則直接采用自研的純視覺自動駕駛算法，并融合了汽車級的電機驅動技術，實現靈巧手與高精度運動控制。這種技術復用不僅縮短了研發周期，還通過數據共享加速了算法的迭代優化。

　　此外，硬件供應鏈的協同效應進一步降低了車企的入局門檻。人形機器人所需的傳感器(如激光雷達、攝像頭)、芯片(如英偉達Thor系統級芯片)、動力電池等核心部件，與智能汽車供應鏈高度重合。以特斯拉Optimus為例，其電池組直接采用與Model Y同源的2.3kWh動力電池，旋轉關節中的軸承則來自汽車產線通用的角接觸球軸承和交叉滾子軸承。這種“硬件即插即用”的模式，使得車企無需重構供應鏈即可快速實現產品落地。

　　“人形機器人是人工智能、高端制造、新材料等技術的戰略性融合領域，是我國發展新質生產力、培育未來產業的重要抓手?！比珖舜蟠?，小鵬汽車董事長、CEO何小鵬在今年全國兩會召開期間表示，未來5到20年，人形機器人有望成為與新能源汽車具備同樣潛力的賽道。

　　中國機器人產業正處于類似新能源汽車“十年前的前夜”，他建議參照新能源車的市場培育經驗，針對L3級人形機器人(具備獨立運行能力但需人工監督)制定專項補貼政策，重點支持工廠裝配、物流協同等場景的規?；瘧?。數據顯示，小鵬自研的AI機器人IRON已在廣州工廠參與P7+車型生產，其720°環境感知技術正是脫胎于自動駕駛算法。

　　廣汽第三代人形機器人GoMate則實現輪足雙模式驅動，其純視覺導航系統復用了廣汽ADiGO智駕算法，可在汽車后市場場景中完成零部件分揀、設備巡檢等任務。這種“技術反哺”的邏輯，正是車企跨界的核心優勢——特斯拉Optimus的FSD系統數據共享、比亞迪在雙足機器人領域的步態控制研發，均印證了自動駕駛與機器人的技術同源性。

　　面向未來，車企的野心不止于工業。小鵬計劃2026年量產L3級家用機器人，廣汽GoMate則瞄準康養陪護場景，特斯拉Optimus更將目標指向家庭護理。這種從“工具”到“伙伴”的定位轉變，正是車企區別于傳統機器人企業的差異化路徑。

　　▍成本、技術與需求的三重門檻

　　盡管車企在人形機器人賽道展現出獨特優勢，但其發展仍面臨多重挑戰。這些挑戰既涉及核心技術的突破，也關乎商業化落地的可行性。

　　當前人形機器人的成本居高不下，成為制約量產的核心障礙。特斯拉Optimus的預估售價為2萬至3萬美元(約合人民幣14萬至21萬元)，盡管馬斯克宣稱未來成本可降至1萬美元，但這一目標高度依賴核心零部件的國產化替代。例如，高精度減速器、力矩電機等關鍵部件仍被日本哈默納科、瑞士ABB等企業壟斷，國產替代進程尚需時間。此外，人形機器人對電機的精度要求遠超汽車部件，例如Optimus的線性關節需實現0.01毫米級誤差。

　　現階段的人形機器人仍處于功能化階段。何小鵬直言，當前產品僅相當于自動駕駛的L2級別，距離L4級通用智能機器人仍需5至10年突破。

　　業內人士認為，三大技術短板亟待解決：其一，類人感知能力不足，例如復雜環境下的觸覺反饋與動態平衡控制，尤其是在運動控制、感知交互等方面存在較大瓶頸。如何實現更加自然流暢的動作模仿、更加精準高效的環境感知以及更加人性化的交互體驗，是當前亟待解決的技術難題;其二，AI算法的泛化性有限，現有模型多依賴特定場景訓練，難以應對開放世界的隨機性;其三，能源效率低下。以Optimus為例，其續航時間約4小時，遠未達到全天候作業需求。

　　人形機器人市場雖被預測將在2028年達到138億美元規模(年復合增長率50.29%)，但當前需求集中于工業測試與科研領域，消費級市場尚未形成剛需。部分業內人士擔憂，車企的扎堆入局可能引發泡沫化風險。

　　行業人士指出，若技術突破滯后于資本投入，行業將面臨估值虛高與產能過剩的雙重壓力。此外，人形機器人的普及可能引發失業率上升、數據隱私泄露等社會問題，如何平衡技術創新與倫理邊界，將成為車企必須面對的長期課題。

　　車企布局人形機器人賽道，絕非簡單的跨界試水，而是一場基于技術同源性與產業鏈協同的戰略轉型。通過復用自動駕駛技術與汽車供應鏈資源，車企得以快速切入這個萬億級市場，并構建由智能汽車、人形機器人、智慧城市組成的生態網絡。然而，這一轉型的成功與否，將取決于車企能否突破成本與技術瓶頸，并在市場需求與倫理約束間找到平衡點。