5 月 18 日至 22 日 ，高盛分析师 Jacqueline Du 带队密集走访了 14 家中国机械人公司 。先是在香港 Asia Communacopia + Technology 大会上见了一批 ，随后陆续 3 天在丽江和北京发展一轮中国 AI 机械人之旅 。
这 14 家公司覆盖了市面上各类赛路上的代表公司：从做触觉传感器的戴盟机械人 ，到已有万台交付指标的优必� �；从做 3D 视觉的梅卡曼德 ，到刚在 RoboChallenge 上登顶的千寻智能；还蕴含银河通用、星海图、极智嘉、逐际动力、灵心巧手、帕西尼、多擎机械人、越疆科技、埃斯顿、自变量机械人 。
星海图治理层明确暗示 ，轮式机械人配夹爪是当下更合理的选择 ，能覆盖约 90% 的工业利用场景 。其 VLA（Vision-Language-Action ，视觉-说话-作为模型）执行速度已达到人类的 80% 到 90% 。越疆科技的估计是 ，工业需要中约 50% 能够靠机械臂解决 ，20% 到 30% 靠轮式人形机械人 ，只有剩下的 20% 到 30% 才真正必要双足 。
持同样判断的公司不在少数 。千寻智能也把五指灵巧手排除在了近期路线图之表 ，理由很单一：寿命短、成本高 。三指夹爪在测试中 ，即将投入现实数据采集 。
不外 ，险些没有一家公司会在口头上否定双足的终极价值 。越疆称双足是“最终的最高泛化状态” ，星海图也不排除未来做双足 。但在 2026 年这个功夫节点上 ，行业的脚正踩在轮子上 。
与状态选择同步变动的是模型架构 。关于具身智能模型的会商已经不再是“VLA 全能论” 。VLA 掌管战术天生和作为输出 ，但独立运作时不足对执行后果的预判能力 。高盛观察到 ，越来越多公司在将世界模型（World Model）作为 VLA 的职能性共同层 ，用于下一状态预测、作为提交前验证 ，以及在不确定环境下加强鲁棒性 。星海图、银河通用、千寻智能和多擎机械人都明确表白了这一方向 。
卧安机械人 5 月 21 日刚颁布的 OneModel 1.7 ，用了一个“潜在世界作为模型”（latent world action model） ，把世界模型的泛化能力和 VLA 的执行能力组合在一路 ，另表还参与一个“成功影象层” ，用于回溯此前的成功执行 。
千寻智能走的是潜在预测路线 ，不做逐帧天生 。其 Spirit v1.5 今年 1 月开源后 ，在 RoboChallenge 的 Table30 上拿到 66.09 分和 50.33% 成功率 ，是首个超过 Pi0.5 的中国开源具身模型 。
与此同时 ，模型规模也在膨胀 。高盛称 ，行业会商已经从此前单个几十亿参数级的预训练系统 ，转向 40B 到 80B 参数量级的多模态栈 。但多家公司强调 ，这些更大规模的模型组合离部署级质量还有多轮迭代的距离 。
另一个新变量是触觉 。VTLA（Vision-Tactile-Language-Action ，视觉-触觉-说话-作为模型）在成为部门公司的差距化方向 。戴盟机械人的主题战术是做触觉幼模型 ，作为插件层接入其他 VLA 框架 。帕西尼打算下月颁布一个以触觉为主导的 VTLA 模型 ，用来补足视觉为主的规划 。两家的判断一致：在物理交互质量要求高的场景中 ，光靠“看”不够 ，还必要“摸” 。
高盛的判断很明确：高质量、真实世界、多维度的数据依然是现实部署的首要瓶颈 。但会商的焦点已经从抽象的“数据配方” ，转向了“用什么架构规�；霾荨� 。
一条是集中式数据工厂 。帕西尼是最典型的代表 ，已经在天津、鄂州、武汉、自贡、铜仁运营 5 座数据采集工厂 ，各自对应本地优势产业的数据类型 ，背后有处所当局支持 。
优必选的数据工厂模式是：处所当局采办机械人并拥罕见据所有权 ，企业通过补助、硬件订单和数据使用权的组合获取回报 。优必选 2025 年人形机械人需要中约一半来自数据工厂 ，治理层预计 2026 年这块需要将吃旖或更强 。
另一条是散布式部署回流 。星海图与亦庄当局合作 ，在“边工作边采集”模式下 ，以真实机械人遥操作为主 ，占数据组成的 80% 到 90%；同时辅以 UMI 手套（Universal Manipulation Interface ，通用操作接口）、表骨骼、第一人称视角等方式 。公司已开源 500 幼时内部数据并获得开发者社区认可 ，指标是今年将数据量扩大到 100 万幼时 。
千寻智能已经部署 800 多台机械人 ，用于持续的远程监控式数据采集 。部署用户还会产生付费数据回流 。公司年底指标同样是累计 100 万幼使劓实数据 ，明年指标是数千万幼时 。
戴盟机械人走了一条更怪异的路 。其 DM-EXton 数据采集可穿戴设备通过运营商网点租出 ，用户在家采集数据 ，按每幼时几十元计费 。一旦实现大规模分发 ，指标是形成百万幼时级数据集 。
越疆科技则押注装机量的副产品逻辑：不做独立的数据采集业务 ，而是利用合作机械人出货成立的 15 大场景和宽泛客户基础 ，在概想验证（POC）推动过程中同步堆集真实工业场景数据 ，用存量客户理解驱动模型训练和场景泛化 。
数据在成为现实的收入起源 。帕西尼的贸易化沉心就是数据和触觉传感器 ，其数据被用于训练约 15 个垂直模型、向大模型厂商销售 ，以及为机械人利用定造数据集 。在物流分拣场景中 ，帕西尼给出的疏导是 ，约 1 亿到 2 亿个数据点就足以支持部署 ，功夫线短至 1 到 2 个月 ，目前已经在和京东合作推动 。多家公司预计 ，2026 年数据有关收入占比将上升 。
高盛总结的贸易化蹊径是一个多步漏斗：POC 验证通常必要 3 到 6 个月 ，均匀要做 2 到 3 轮；随后进入幼批量测试 ，通常每个工厂订单不超过 50 台；再经过约 12 个月验证期；到试点部署阶段 ，订单规模才起头向每客户 50 到 100 台挨近 。
目前最靠近规�；桓兜氖怯疟匮� 。公司 2026 年指标约 1 万台 ，其中工业 5,000 台 ，贸易和家用 5,000 台 。汽车仍是最大的工业垂直场景 。2025 年下半年以来 ，一级汽配、半导体和 3C 的需要显著回暖 ，以高低料为主 。
工业人形机械人的均匀售价（ASP）从 2025 年的 70 万到 80 万元 ，降到 2026 年疏导的 55 万到 65 万元 。物料成本（BOM）已经从 2025 岁首的约 40 万元 ，降到目前略高于 20 万元 ，近期指标是 20 万元 ，更持久指标是在 2027 年前后降至 10 万元 。降本的重要驱动力是执行器和减速器的�？榛帕� ，以及结构件从数控机床（CNC）加工转向模具出产 。前者占 BOM 约 30% ，后者占约 50% 。
越疆科技的具身 AI 有关收入 2025 年只占总营收 4% ，但同比增长了 4 倍 。人形机械人 ASP 在 20 万到 50 万元之间 ，均价约 30 万元 ，毛利率已经做到 45% 。2026 年出货疏导为 300 到 500 台 。
千寻智能在巴中时期的电池检测场景上已经通过 POC ，并起头幼批量采购 。一台机械人代替一个工位 ，此前必要 2 到 3 个班次的人力 。但治理层判断 ，真正的规�；炔烦叨然� ，或许在 2028 年前后 。当前模型在新工作上的成功率约 40% 到 50% ，治理层以为 ，60% 到 70% 才是约束显著放松的门槛 。
灵心巧手是另一个有意思的样本 。治理层称 ，其在高自由度灵巧手市场占据全球 80% 以上份额 ，是唯一实现月产 1,000 台以上高自由度灵巧手的厂商 ，峰值产能 4,000 台 ，产品 ASP 比海表竞品低 50% 。
但在贸易化战术上 ，灵心巧手有意避开了搬运、分拣这类同质化场景 ，押注持久高价值技术 。其 LinkerSkillNet 平台占有全球最大的真实世界灵巧操作数据集 ，覆盖超过 500 种技术 。
在国内市场 ，软件和技术目前重要通过硬件绑缚销售实现变现 ，并参与技术溢价；美国客户更接受按了局付费的租赁模式 ，回收期约 6 个月 。治理层称 ，预计 3 到 5 年内能复刻所有人类精密操作 。
多擎机械人则直接给了一个消费端的成本锚点：3,000 美元 BOM 是家用场景大规模进入的关键门槛 ，Onero 当前指标 ASP 约 1 万美元 ，为夹爪版本 。降本蹊径是用软件算法赔偿硬件精度不及 ，同时持续优化主题零部件 。不外 ，家用场景在安全性和不变性上的门槛远高于工业 ，治理层预期的消费端功夫线是 3 年后 。
高盛给这份汇报起的副标题是“向贸易化现实更进一步” 。这个表述很正确：行业确切实进取 ，但离真正的规�；桓� ，中央还隔着好几年的POC和验证期 。
14 家公司中 ，真正形成不变订单规模的寥若晨星 ，大部门还在 POC 和幼批量测试之间反复 。行业共识把大规模部署窗口锁定在 2027 到 2029 年 ，而这自身又成立在一个如果之上：到那时 ，数据量和模型质量能同时凌驾某个临界点 。
摩根士丹利今岁首已经把 2026 年中国人形机械人销量预测从 1.4 万台上调到 2.8 万台 。但这些数字里有几多是数据工厂采购 ，有几多是真正代替劳动力的工业订单 ，目前并不了然 。
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