圖由 AI 生成
文｜周效敬
編輯｜燕子
回顧剛過去的四月份，人形機器人領域開始出現泡沫破裂的跡象。上海知名獨角獸達闥機器人突然爆雷，陷入經營停擺危機。而在大洋彼岸的硅谷，全球最高估值的人形機器人公司 "Figure" 也深陷信任危機。
4 月 6 日，《財富》雜志突然發布一篇調查文章，標題是《人形機器人巨頭 Figure AICEO 是否夸大了與寶馬的合作？》，文章作者是《財富》資深科技記者 Jason Del Rey，他也是《贏家通吃：亞馬遜、沃爾瑪與我們的錢包之爭》（《Winner Sells All: Amazon, Walmart, and the Battle for Our Wallets》）的作者。
在 Figure 的早期階段，公司通過制作上百條視頻來展示 Figure 人形機器人的研發成果和應用潛力，創始人 Brett Adcock 坦言，Figure 靠這些視頻走出至暗時刻。因此，Figure 也被貼上 " 視頻公司 " 這樣的標簽。再加上《財富》的調查報道，Figure 產品的落地能力倍受質疑。
閱讀目錄
1. AI 機器人落地之謎
2. 摸著 Figure 過河
3. 從 to B 場景切入
01
AI 機器人落地之謎
2024 年 1 月，當 Figure AI 宣布與汽車巨頭寶馬達成商業協議時，這一合作被視為行業的重要風向標——它不僅向風投機構傳遞了信號，更向整個機器人行業表明，這家年輕公司正成為這一前沿領域的佼佼者。
Figure AI 的人形機器人外觀較為出眾。與其他公司制造的一些體型龐大，或看起來笨手笨腳的機器人相比，啞光灰黑相間的 Figure 02 型號線條流暢，它配有六個攝像頭作為 " 眼睛 "，具備機載人工智能，其手部靈活到可以平穩地拿蘋果、倒牛奶。
隨著 Figure 創始人兼 CEO Brett Adcock 的高調言論與公司發布的宣傳視頻不斷涌現，一種 " 機器人制造新時代已至 " 的錯覺被刻意營造。而深入探究合作細節后，現實卻遠未如此樂觀。
2025 年 2 月，Figure 創始人 Brett Adcock 在領英帖子中寫道：" 一年前，我們簽下了第一個商業客戶寶馬。目前，我們有一隊機器人在進行端到端的操作。"
當時，《財富》雜志記者 Jason 就聯系了寶馬公司，他想了解更多關于這隊機器人和端到端操作的具體內容。然而，令他驚訝的是，寶馬發言人 Steve Wilson 表示，截至今年 3 月，其南卡羅來納州工廠僅有一臺 Figure 機器人在非生產時段運行，且僅執行車身車間的零件抓取和放置練習。
可見，并沒有 " 一隊機器人 " 在做端到端的操作。即便后續調整至生產時段，機器人也僅負責從物流箱中抓取零件并放置到焊接工位——這與 " 端到端操作 " 相去甚遠。對于 Brett Adcock 的夸張表述與寶馬官方聲明的明顯矛盾，寶馬拒絕置評，僅表示相關問題應由 Figure 方面回應。
盡管沒人否認合作真實性，但此類高調宣傳與落地進度的脫節，為行業蒙上一層陰影。正如寶馬發言人所說，更多細節需待 5 月的現場發布會揭曉。寶馬的謹慎態度或許表明，當前合作更多是探索性嘗試，而非成熟解決方案。在人形機器人領域，信任的建立不僅依賴炫目的演示，更需腳踏實地的技術驗證。
4 月 26 日，Brett Adcock 在 X 上發聲明稱，《財富》雜志撰寫的文章屬不實描述和徹頭徹尾的謊言，自己已經請了訴訟律師，以維護 Figure 公司的聲譽。
02
摸著 Figure 過河
當 Brett Adcock 在 2022 年創立 Figure AI 時，這位 36 歲的連續創業者已經手握兩家成功退出的企業：招聘平臺 Vettery 以 1 億美元被收購，電動飛行汽車公司 Archer Aviation 成功上市。這種從軟件到硬件的創業路徑，正在成為中國 AI 機器人創業者爭相效仿的對象。
憑借明星創始團隊（成員來自波士頓動力、特斯拉、谷歌 DeepMind ）和 " 人形機器人版特斯拉 " 的敘事，Figure AI 在三年內完成了融資的三級跳：
2023 年 5 月 A 輪融資 7000 萬美元（估值 4 億美元）
2024 年 2 月 B 輪融資 6.75 億美元（估值 26 億美元）
據外媒披露，Figure AI 正在洽談新一輪 15 億美元融資，公司估值高達 395 億美元。本輪融資預計將由 Align Ventures 和 Parkway Venture Capital 領投。
2023 年 10 月，Figure Al 發布的人形機器人 Figure01，利用 OpenAl 的大型語言模型，可以與人類進行正常的完整對話，并具備分類識別物品的能力。
2024 年 8 月，Figure Al 發布的新一代產品 Figure02。相較于 2023 年發布的首代產品，Figure02 對硬件和軟件均進行了革新：首先，在手的靈巧性上相對上一代產品增加 10 個自由度，具有較高的靈活性和速度；Figure02 板載計算和 AI 推理能力也較前代產品提高了 3 倍；在感知層，視覺、觸覺、激光雷達方面均進行較大升級，Figure02 還匹配了雙目相機。
與其他依賴外部 AI 服務的機器人公司不同，Figure AI 在 2025 年 2 月宣布終止與 OpenAI 合作，轉而自研 "Helix" 端到端控制模型。為什么要這樣做？
" 大模型缺乏物理空間數據，就像用詩歌指導外科手術 "，Brett Adcock 認為，" 大語言模型缺乏物理空間內的機器人數據，進而無法真正意義上指導機器人的每一個動作，而且機器人 AI 的訓練需要依賴優秀的硬件和在真實物理場景中產生的數據。" 他在 X 上公布的演示視頻顯示，兩個搭載 Helix 的機器人能協作完成將仙人掌放入冰箱這類未經專門訓練的任務。
值得注意的是，這家 AI 機器人公司，其 150 人團隊中軟件工程師占比超 60%。" 長遠看軟件才是核心，但硬件必須自主可控 "，Brett Adcock 認為，人形機器人的成功關鍵，是打造從 AI（軟件）到硬件一體化的公司，從而能真正意義上打造可靠、智能、好用的產品。為實現 " 廉價電動汽車 1/10 成本 " 這一目標，Figure 已自建 BotQ 工廠垂直整合執行器、電池等關鍵部件。
03
從 to B 場景切入
當前人形機器人行業正處于商業化落地的關鍵階段，各企業依據技術積累與市場判斷形成了差異化的商業路徑。
從市場定位來看，主要呈現三種典型模式：以 Figure 和特斯拉 Optimus 為代表的 "B 端先行 " 策略，依托工業場景驗證技術可靠性；宇樹機器人的 "B+C 雙軌并行 " 模式，通過產品矩陣覆蓋多元需求；以及智元、達闥等企業選擇的 "B 端筑基 -C 端延伸 " 漸進式路徑。
值得注意的是，行業普遍面臨核心零部件降本、場景泛化能力、用戶接受度等共性挑戰，而地方政府產業基金的加速入場正在重塑行業商業化節奏。
Figure 的商業模式主要面向 To B 場景，即為制造、物流、倉儲和零售等行業提供靈活的勞動力解決方案。其目標是通過開發通用型人形機器人，解決這些行業中的高重復性、高勞動強度任務，并逐步實現大規模商業化。
Figure 的產品定價尚未明確披露，但其目標是將人形機器人的成本降至每人每月數百美元，以提高產品的經濟可行性。目前，Figure 已經與寶馬等企業合作，在工業制造領域進行試點項目。
宇樹機器人的商業模式主要面向 To B 和 To C 兩個市場，同時覆蓋教育端。其產品線包括高端人形機器人（如 Unitree H1，售價 65 萬元）和大眾化定價的人形機器人（如 Unitree G1，售價 9.9 萬元），以及四足機器人等，滿足不同客戶的需求。
在 To B 端，宇樹的產品被廣泛應用于高校、科研機構、工業、農業、安防巡檢、公共救援等領域，客戶群體包括高校、傳媒、能源、消防、醫療、教育等多個行業。To C 端則通過降低價格（如 G1 售價 9.9 萬元），使其產品進入消費級市場，面向個人及家庭服務場景。
宇樹機器人的定價策略靈活，既覆蓋高端市場（如 H1 售價超 60 萬元），也推出性價比高的大眾化產品（如 G1 售價 9.9 萬元），以滿足不同層次的市場需求。
特斯拉的 Optimus 的目標是實現超大規模商業應用，通過降低硬件成本和優化量產策略，推動人形機器人技術的商業化落地。產品主要面向工業自動化（To B）場景，同時也在探索家庭服務（To C）領域。在 To B 場景，Optimus 首先在特斯拉工廠內部署，用于電池組裝、零部件搬運等任務，替代人工效率提升了 30%。其后續拓展計劃包括汽車制造商（如寶馬、通用）和倉儲物流企業；在 To C 場景，家庭版 Optimus 正在研發中，預計將在未來幾年內逐步進入家庭市場。
在定價上，Optimus 的量產價格被控制在 1 萬美元以內，這一價格使其在物流分揀、汽車裝配等工業場景中具備顯著的市場競爭力。此外，家庭版 Optimus 的計劃定價為 2 萬美元，目標是支持家務協助、老人陪護和兒童教育等家庭服務。
智元機器人的商業模式主要面向 To B 場景，同時逐步向 To C 場景擴展。其核心策略是通過工業制造等 B 端場景積累經驗與數據，再逐步進入家庭和服務業等 C 端場景，形成從 B 端到 C 端的漸進式商業化路徑。
在定價方面，智元機器人并未明確披露具體價格，但其產品如 Linker Hand 系列的柔性手技術產品定價在 5 萬元左右。此外，智元機器人強調通過開源動作編排大模型、硬件和軟件技術降低研發成本，并通過數據驅動的方式加速產品迭代。
智元機器人目前的產品線包括遠征（工業和服務機器人）、Genie（開放式環境下的多任務輪式雙臂機器人）和靈犀（家用場景機器人），覆蓋商用、工業、家庭等多種場景。其中，遠征系列已應用于 3C 電子組裝和汽車裝配等工業環節。
達闥機器人的商業模式主要面向 B 端市場，目前以教育科研、汽車制造等場景為主，同時也在探索 C 端市場的可能性。其產品包括雙手輪式機器人和雙足人形機器人，價格因應用場景和技術成熟度而有所不同。例如，雙手輪式機器人 Ginger 的售價已從最初的四五十萬元降至十幾萬元，而雙足人形機器人如紫小人售價為 39.9 萬元起。
達闥機器人采用 " 云端機器人 " 架構，通過云、網、端結合的方式，提供智能化服務，其商業模式包括租賃模式（如 Cloud Vending）和開放平臺策略，以推動行業生態的成熟。盡管達闥在商業化方面已有一定經驗，但其商業模式仍存在不確定性，且面臨資金流動性挑戰。
近期，國內地方政府加速布局人形機器人與具身智能產業，超 700 億元國資基金涌入賽道，與投資人朱嘯虎 " 商業化不明朗 " 的看衰論調形成鮮明對比。
北京、上海、深圳等 10 余個省市設立專項基金，規模從數億至百億不等，重點投向機器人本體、核心零部件及智能應用領域。例如，北京亦莊成立 3 億元機器人基金，上海浦東設立 10 億元具身智能基金，深圳、蘇州等地也推出百億級產業基金，推動技術研發與商業化落地。
資本熱度持續攀升，2025 年 Q1 國內人形機器人融資事件已超 2024 年半數，但行業仍存爭議。學界認為需聚焦場景落地，如危險作業、文化遺產保護等細分領域。聯想、商湯等企業已探索具身智能在巡檢、情感陪護等場景的應用，但算力生態與成本控制仍是挑戰。總體來看，地方政府主導的產業基金正成為人形機器人行業發展的重要推動力，行業也開始從資本泡沫轉向務實探索。
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