「高盛」最新人形机器人研报：人形机器人商业化瓶颈和主流公司梳理（附报告）

温馨提示：点击下方图片，查看运营团队 2025 年最新原创报告（共 210 页）

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正文：

202 年 5 月 23 日，高盛集团（Goldman Sachs）针对中国人形机器人行业发布最新人形机器人调研报告：TechNet China 2025 fieldtrip/panel takeaways: Increasingfocus on data with rising investment on data factory（随着对数据工厂投资增加，对数据的重视程度不断提高）。

报告指出，高盛团队于 5 月 19-20 日走访了北京和深圳共家人形机器人企业，并在 5 月 21 日在上海举行的高盛 TechNet 活动中与 3 家机器人行业公司（创始人 / 研究负责人）进行了小组讨论（共涉及 7 家私营初创企业，6 名高管），得出一致结论：人形机器人实现规模化必须将通用智能与实际应用相结合；而实现这一目标，算法、数据、算力和硬件四项核心技术至关重要。

值的注意的是 2 月份，高盛集团（Goldman Sachs）曾发布人形机器人报告：Humanoid Robots III：The supply chain dynamism；报告在肯定人形机器人行业广大前景前提下，详细梳理了诸多人形机器人核心供应链上市公司、投资机会以及商业化落地卡点分析；而本篇调研报告相当于对 2 月研报中商业化落地卡点章节的延伸。

有关高盛 2 月份人形机器人研报详细解读，查看往期文章：深度解读「高盛」人形机器人最新研报：核心供应链企业梳理和投资分析（附报告）

本份调研核心观点：

• 算法：视觉-语言-动作(VLA)模型被视为可行解决方案，已成为人形机器人大模型主流技术方案，但可能不是最终的解决方案；算法层面，美国目前有一定优势，但国内发展迅速；

• 数据：高质量真实数据对于人形机器人落地尤为关键，目前数据采集方式分为二维图片与视频、遥操作/动捕数据和合成仿真数据；目前关于哪种数据最有效训练具身 AI 系统仍存争议，但大多数人一致认为数据配方的必要性，即三种数据的有效混合；并提到“数据工厂”概念，目前多家企业已将数据收集基础设施（“数据工厂”）视为战略投资，但同时指出政府支持的数据收集中心效果有限；

• 算力：虽然部分人形机器人企业与华为合作，但全球范围内，英伟达仍旧占主导地位；并提到，由于边缘计算限制，企业正采用“快+慢”系统（双系统架构的 VLA 模型）；

• 硬件：相较于减速器、电机、丝杠等零部件，目前配备触觉与力反馈传感器的灵巧手是核心障碍；一致认为，现阶段灵巧手在数据收集场景以及中长期在工厂中处理更复杂和敏捷的任务方面起着至关重要的作用；

• 商业化场景：人形机器人有望在工业场景（物料搬运/分拣）率先应用，小规模商用预计始于 2025-2026 年，消费级应用仍遥远；

• 价格：目前尚无满足所有应用的通用设计，人形机器人价格区间比较宽泛，价格比较低的人形机器人产品功能极其有限，仅可用作科研和展览；但一致认为人形机器人具备显著成本下降潜力；

本次高盛调研报告核心观点和小编早期文章内容基本一致，而且小编文章更完善一些，小编往期文章人形机器人创企九死一生：商业化卡点有从算力、软件算法、数据、硬件、工程化等多层面，详细梳理人形机器人商业化卡点。

4 月底，摩根士丹利研报：Humanoid：A $5 Trillion Global Market（人形机器人机器人：5 万亿美元全球市场），报告也对人形机器人商业化模式和核心技术壁垒进行详细解读，也是对其早期人形机器人研报的延伸。（2 月份，摩根士丹利曾发布人形机器人报告：Humanoid 100（人形机器人 100：全球人形机器人产业链梳理）列出 Humanoid 100 清单（包含 82 家已参与人形机器人领域的公司和 18 家被认为有潜力参与的公司），详细梳理了诸多人形机器人核心供应链上市公司，为投资者权威建议）

有关摩根士丹利人形机器人研报详细解读，查看往期文章：深度解读「摩根士丹利」双研报：头部人形机器人、核心供应链公司梳理和投资分析（附报告）

接下来，小编在高盛、大摩最新研报基础上，对具身智能行业进行解读：

具身智能机器人是一个复杂的 AI+机器人+自动驾驶的系统性学术+工程问题，受算力、软件算法、数据、硬件、工程化等多层面影响且各类要素缺一不可。

详细解读，查看往期文章：【原创】人形机器人商业化卡点（人形机器人创企九死一生）

人工智能、大模型技术突破性进展催生了本身具身智能浪潮，搭载 AI 大模型，赋予机器人最强大脑，已经成为机器人发展的必然趋势，但同时大模型发展瓶颈也同样是人形机器人商业化核心壁垒；目前在机器人基础模型（机器人“大脑”）层面，海外科技大厂和高等院校，如谷歌、OpenAI、Meta 和英伟达、斯坦福等早有布局，占据一定优势；国内大厂虽然布局稍晚，但已有成型产品，如华为、百度、科大讯飞等；以及涌现出一批优秀初创公司，试图打造机器人“通用大脑”。

详细解读，查看往期文章：[原创]具身智能大模型赛道:科技巨头技术进展、初创公司盘点，第一款“机器人通用大脑”花落谁家（文字6W+）

目前绝多数人形机器人创企在 AI 层面投入很少，多是依托科技大厂多模态大模型赋能；而对于绝大多数人形机器人创企，“大脑”层面是核心壁垒不是不知，而是无能无力，只能退而求其次研究运动能力后续依托科技大厂或者高校 AI 层面技术开源；目前国内人形机器人企业似乎陷入“炫技”死循环，贡献了诸多“炫技”明场面，前空翻、后空翻、720 度回旋踢、表演功夫等，这类运动能力的展示，企业皆乐此不疲，而双手抓取能力、泛化能力似乎已并非必需项；这也导致了国内人形机器人”重“运动”，轻“大脑”的发展乱象。

详细解读，查看往期文章：人形机器人发展路线之争：“大脑”优先，还是“运动”优先？

人形机器人赛道现阶段在全球范围内受到前所未有的关注，资本宠儿，尤其是国内，更是受到政策及政府基金扶持；但同样因为资本助推、政策及基金扶持，人形机器人赛道已出现“揠苗助长”趋势。

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接下来，小编继续从政策层面、产业基金、人形机器人赛道入局派系、人形机器人企业实际商业化进展、产业派大佬入局现状、技术壁垒等多层面，盘点国内人形机器人发展乱象；并从人形机器人企业产品（进展）、硬件设施（生产能力）、产品落地场景、企业官方宣布量产时间、实际商业化进展、具身智能大模型技术等方面，盘点全球（含国内）人形机器人企业现况。

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本文内容仅展示一部分，更多详细解读，点击查看完整版文章：【原创】盘点国内人形机器人赛道乱象：被马斯克带偏的国内人形机器人市场，为什么感觉人形机器人企业大多在中国，加入知识星球“机器人头条”，与 940+位行业从业者一起，深度探讨“具身智能 &人形机器人”赛道；

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