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过去几年人形机器人最大的变化不是“越来越像人”而是开始越来越像一台真正能够进入生产系统的机器。9月28日沙利文发布《2026全球人形机器人市场研究报告》数据显示2025年全球人形机器人销量约3.5万台、收入5亿美元2026年上半年销量已经达到3.6万台、收入5.4亿美元。仅半年时间市场收入就超过2025全年。更值得关注的是全球人形机器人收入排名前五的企业全部来自中国合计收入市占率超过50%。但相比“国产机器人占据全球前五”这个结果报告中另一个数据更值得制造业从业者关注具身智能产品正在贡献越来越高的市场价值01 机器人市场正在从“数量增长”转向“智能价值增长”报告按照智能自主程度将人形机器人分为具身智能机型和预编程机型。2025年具身智能人形机器人销量约0.88万台收入3.75亿美元2026年上半年销量达到1.05万台收入4.48亿美元。对应的收入占比从76%提升到83.3%。这说明一个趋势市场开始为机器人的自主感知、任务理解和泛化能力付费。传统工业自动化的基本逻辑是固定环境 → 固定流程 → 重复执行而具身智能希望建立的是环境感知 → 任务理解 → 任务规划 → 技能执行 → 结果反馈 → 持续学习两者的区别本质上是从程序驱动走向数据与模型驱动。02 为什么“训练”会成为工业机器人下一阶段的关键机器人进入工厂之后最大的挑战并不是让它完成一个动作而是让它能够适应不同任务。例如在一条制造产线上机器人可能需要完成工件抓取物料搬运上下料精密装配产品切换多设备协同如果每换一个产品都需要重新编程那么机器人很难形成真正的规模化复制。因此未来工业机器人需要解决的是技能如何获取技能如何训练技能如何迁移技能如何部署这也是具身智能区别于传统工业机器人的核心方向之一。03 从“写程序”到“训练技能”工业机器人传统的开发方式更接近工程编程任务需求 → 动作拆解 → 程序编写 → 现场调试 → 上线运行而具身智能进一步引入了数据和模型任务设计 → 行为树BT编排 → 数据采集 → 技能训练 → 场景部署 → 数据回流→ 持续优化这里的关键变化是机器人不再只是被“写程序”而开始被“训练技能”。行为树Behavior TreeBT可以负责任务逻辑和动作组织数据采集提供机器人学习所需的数据基础而技能训练则进一步将数据转化成机器人能够执行的能力。最终机器人可以将已经训练好的技能部署到具体生产任务中。这套体系对于制造业尤其重要因为工业场景天然存在大量重复但又不完全相同的任务。04 全尺寸具身智能正在进入真实生产环境沙利文报告显示2025年全尺寸具身智能人形机器人销量约0.53万台、收入2.6亿美元2026年上半年销量约0.58万台收入3.24亿美元。其生产作业场景收入在2026年上半年已经达到0.58亿美元相较2025全年实现翻倍。这说明机器人应用正在从Demo → PoC → 真实生产 → 批量部署逐步推进。而从工程角度来看真正进入量产环境之后系统需要考虑的问题远比Demo复杂。例如机器人如何与现有产线对接不同产品如何快速切换新任务如何快速训练机器人技能如何复用如何降低现场调试成本如何让训练结果稳定迁移到真实设备因此未来工业机器人竞争的核心很可能不只是机器人本体而是背后的训练、仿真、数据和部署基础设施。05 中国机器人产业的优势真实工业场景中国企业能够在全球人形机器人市场快速形成产业化优势与庞大的制造业应用场景密切相关。机器人需要数据。而高质量的机器人数据往往来自真实任务。真实任务又来自真实工厂。因此制造业本身就是具身智能的重要训练场。机器人越进入真实生产环境就越能够获得复杂的工业数据数据越丰富机器人技能就越有机会持续迭代。这也意味着未来的工业机器人平台本质上可能也是一个工业数据与技能基础设施。06 工业富联科技服务从机器人应用走向机器人训练与部署在工业机器人实际落地过程中工业富联科技服务正在围绕工业机器人及机器人训练平台探索更加完整的解决方案。以工业生产中的取放、搬运、上下料、精密组装等任务为例机器人能力的构建可以拆解为任务设计 → BT编排 → 数据采集 → 技能训练 → 场景部署。其中任务设计明确机器人需要完成什么工业任务。BT编排将复杂任务拆解为可执行的行为逻辑。数据采集通过真实或仿真环境获取机器人执行任务所需的数据。技能训练基于数据训练机器人执行具体工业技能。场景部署将训练后的技能部署到实际机器人和生产环境中。这样一来机器人就不再是一个孤立的自动化设备而成为整个智能制造系统中的执行节点。让工业机器人从“自动执行”进一步走向“自主学习”从单点自动化进一步走向可训练、可复制、可持续优化的智能制造能力。07 具身智能真正的产业竞争才刚刚开始从当前市场数据来看人形机器人已经从实验室和展示场景进入产业化阶段。但对于制造业来说机器人真正的价值并不在于“像不像人”而在于能不能完成工业任务。而要做到这一点机器人需要的不只是本体还需要AI模型、数据、训练平台、仿真环境以及真实工业场景共同支撑。因此下一阶段行业竞争的重点可能会逐渐从“谁的机器人更先进”转向“谁能够让机器人更快学会工业技能并更低成本地部署到真实生产现场”当机器人具备持续学习和技能迁移能力工业自动化也将从传统的“程序驱动”逐渐走向“智能驱动”。这或许才是具身智能真正进入制造业之后最值得关注的变化。 深度解析《2026全球人形机器人市场研究报告》：具身智能拼的不是本体是训练平台
过去几年人形机器人最大的变化不是“越来越像人”而是开始越来越像一台真正能够进入生产系统的机器。9月28日沙利文发布《2026全球人形机器人市场研究报告》数据显示2025年全球人形机器人销量约3.5万台、收入5亿美元2026年上半年销量已经达到3.6万台、收入5.4亿美元。仅半年时间市场收入就超过2025全年。更值得关注的是全球人形机器人收入排名前五的企业全部来自中国合计收入市占率超过50%。但相比“国产机器人占据全球前五”这个结果报告中另一个数据更值得制造业从业者关注具身智能产品正在贡献越来越高的市场价值01 机器人市场正在从“数量增长”转向“智能价值增长”报告按照智能自主程度将人形机器人分为具身智能机型和预编程机型。2025年具身智能人形机器人销量约0.88万台收入3.75亿美元2026年上半年销量达到1.05万台收入4.48亿美元。对应的收入占比从76%提升到83.3%。这说明一个趋势市场开始为机器人的自主感知、任务理解和泛化能力付费。传统工业自动化的基本逻辑是固定环境 → 固定流程 → 重复执行而具身智能希望建立的是环境感知 → 任务理解 → 任务规划 → 技能执行 → 结果反馈 → 持续学习两者的区别本质上是从程序驱动走向数据与模型驱动。02 为什么“训练”会成为工业机器人下一阶段的关键机器人进入工厂之后最大的挑战并不是让它完成一个动作而是让它能够适应不同任务。例如在一条制造产线上机器人可能需要完成工件抓取物料搬运上下料精密装配产品切换多设备协同如果每换一个产品都需要重新编程那么机器人很难形成真正的规模化复制。因此未来工业机器人需要解决的是技能如何获取技能如何训练技能如何迁移技能如何部署这也是具身智能区别于传统工业机器人的核心方向之一。03 从“写程序”到“训练技能”工业机器人传统的开发方式更接近工程编程任务需求 → 动作拆解 → 程序编写 → 现场调试 → 上线运行而具身智能进一步引入了数据和模型任务设计 → 行为树BT编排 → 数据采集 → 技能训练 → 场景部署 → 数据回流→ 持续优化这里的关键变化是机器人不再只是被“写程序”而开始被“训练技能”。行为树Behavior TreeBT可以负责任务逻辑和动作组织数据采集提供机器人学习所需的数据基础而技能训练则进一步将数据转化成机器人能够执行的能力。最终机器人可以将已经训练好的技能部署到具体生产任务中。这套体系对于制造业尤其重要因为工业场景天然存在大量重复但又不完全相同的任务。04 全尺寸具身智能正在进入真实生产环境沙利文报告显示2025年全尺寸具身智能人形机器人销量约0.53万台、收入2.6亿美元2026年上半年销量约0.58万台收入3.24亿美元。其生产作业场景收入在2026年上半年已经达到0.58亿美元相较2025全年实现翻倍。这说明机器人应用正在从Demo → PoC → 真实生产 → 批量部署逐步推进。而从工程角度来看真正进入量产环境之后系统需要考虑的问题远比Demo复杂。例如机器人如何与现有产线对接不同产品如何快速切换新任务如何快速训练机器人技能如何复用如何降低现场调试成本如何让训练结果稳定迁移到真实设备因此未来工业机器人竞争的核心很可能不只是机器人本体而是背后的训练、仿真、数据和部署基础设施。05 中国机器人产业的优势真实工业场景中国企业能够在全球人形机器人市场快速形成产业化优势与庞大的制造业应用场景密切相关。机器人需要数据。而高质量的机器人数据往往来自真实任务。真实任务又来自真实工厂。因此制造业本身就是具身智能的重要训练场。机器人越进入真实生产环境就越能够获得复杂的工业数据数据越丰富机器人技能就越有机会持续迭代。这也意味着未来的工业机器人平台本质上可能也是一个工业数据与技能基础设施。06 工业富联科技服务从机器人应用走向机器人训练与部署在工业机器人实际落地过程中工业富联科技服务正在围绕工业机器人及机器人训练平台探索更加完整的解决方案。以工业生产中的取放、搬运、上下料、精密组装等任务为例机器人能力的构建可以拆解为任务设计 → BT编排 → 数据采集 → 技能训练 → 场景部署。其中任务设计明确机器人需要完成什么工业任务。BT编排将复杂任务拆解为可执行的行为逻辑。数据采集通过真实或仿真环境获取机器人执行任务所需的数据。技能训练基于数据训练机器人执行具体工业技能。场景部署将训练后的技能部署到实际机器人和生产环境中。这样一来机器人就不再是一个孤立的自动化设备而成为整个智能制造系统中的执行节点。让工业机器人从“自动执行”进一步走向“自主学习”从单点自动化进一步走向可训练、可复制、可持续优化的智能制造能力。07 具身智能真正的产业竞争才刚刚开始从当前市场数据来看人形机器人已经从实验室和展示场景进入产业化阶段。但对于制造业来说机器人真正的价值并不在于“像不像人”而在于能不能完成工业任务。而要做到这一点机器人需要的不只是本体还需要AI模型、数据、训练平台、仿真环境以及真实工业场景共同支撑。因此下一阶段行业竞争的重点可能会逐渐从“谁的机器人更先进”转向“谁能够让机器人更快学会工业技能并更低成本地部署到真实生产现场”当机器人具备持续学习和技能迁移能力工业自动化也将从传统的“程序驱动”逐渐走向“智能驱动”。这或许才是具身智能真正进入制造业之后最值得关注的变化。