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全球每十台人形机器人,有九台“中国制造”

(本文作者为 Chelsea_Sun,钛媒体经授权发布) NextFin News -- 当马斯克还在X平台上炫耀Optimus“明年投入量产”,而硅谷的创业公司则通过机器人“跑酷”或“咖啡制作”的短视频在网络上引起轰动时,一份来自华尔街的严谨研究报告却揭示了该行业光鲜外表下的真实面貌。

文 / Chelsea_Sun · 2026/05/29 · 阅读约 4 分钟

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全球每十台人形机器人,有九台“中国制造”

(本文作者为 Chelsea_Sun,钛媒体经授权发布)

NextFin News -- 当马斯克还在X平台上炫耀Optimus“明年投入量产”,而硅谷的创业公司则通过机器人“跑酷”或“咖啡制作”的短视频在网络上引起轰动时,一份来自华尔街的严谨研究报告却揭示了该行业光鲜外表下的真实面貌。

摩根士丹利本月发布的最新报告揭示了一个看似显而易见却又被集体忽视的行业现实:2025年全球出货的13,000至16,000台人形机器人中,高达90%来自中国制造商。

从供应链溢出效应、不懈的成本压缩到迅速集中的资本,中国正以一种似曾相识的方式,将人形机器人复制为“下一个电动汽车”。在这场人形机器人硬件制造实力的竞争中,规模化生产的严峻现实已经无情地粉碎了原型演示周围的技术光环。

这组反直觉的数字引出了一个问题:究竟是什么样的产业逻辑使其成为可能?

90%的出货量并非来自美国

长期以来,关于全球人形机器人竞赛存在一个根深蒂固的误解:美国仍然遥遥领先。

但摩根士丹利本月发布的深入人形机器人报告,给硅谷的这种滤镜泼了一盆冷水。它提供了一个极具颠覆性的量化答案:2025年全球出货的大约13,000至16,000台人形机器人中,约90%来自中国制造商。美国、日本和其他国家的公司仍主要停留在原型探索阶段。(注:各机构的方法论略有不同——Omdia的数据为13,000台,Counterpoint为16,000台;本文采用摩根士丹利引用的范围。)

这并非臆测——它反映了扎根于大数据分析的产业逻辑。在真实的商业世界中,热门话题无法凭空变出产能,原型也不会自动成为工业产品。全球人形机器人产业的重心已经悄然东移。

中国是如何占据90%出货量的?摩根士丹利的报告指出了其背后的共振杠杆。

中国国有企业订单充当“破冰船”

当美国同行仍在努力克服“能行走”与“能工作”之间的鸿沟时,中国玩家已经进入了“降本增效,寻找真实场景”的硬核阶段。2025年,在中国人形机器人早期订单中,超过20亿元人民币来自国有企业(SOEs),主要用于电厂/数据中心维护和公共服务。这些早期由政府投资驱动的订单帮助企业完成了最艰难的跳跃——从研发到商业化的完整闭环。

数据最清楚地表明了这一点:2025年,全球出货量前六位的供应商都在中国。智元以5,100台(占全球总量的39%)位居第一,宇树以4,200台位居第二(注:Omdia数据;宇树官方公布的2025年实际出货量为5,500台——统计定义差异导致近似数字;Omdia的截止日期早于宇树的全年披露,因此两组数据不直接可比。两家领先公司均出货超过4,000台,遥遥领先),而优必选以1,000台位居第三。相比之下,美国三家知名公司——Figure AI、特斯拉和Agility Robotics——当年各自仅出货约150至500台,合计仅占全球总量的约3%至10%。从绝对数量上看,一家顶尖中国公司的出货量是其美国同行的36倍。

电动汽车产业供应链惠及机器人产业

在摩根士丹利编制的全球价值链中100家关键公司中,有56家来自中国(注:此统计主要关注硬件供应链,与2025年初《人形机器人100》报告中使用的全产业链方法不同)。从绿的谐波的减速器到汇川技术的伺服电机,再到奥比中光的3D视觉传感器,中国几乎占据了供应链的一半。

但更具决定性的武器是“产业溢出”。中国在人形机器人领域的先发优势,本质上是过去十年在新能源汽车(NEV)产业中积累的供应链红利。从传感器、电机到电池管理系统,电动汽车和人形机器人的供应链高度重叠。前谷歌首席执行官埃里克·施密特办公室的中国AI政策负责人Selina Xu直言不讳:中国拥有全球最强大的制造基地,使得迭代速度远超西方。这种深度融合迅速将国产全机器人价格从百万元人民币级别降至数十万元人民币级别。

全球资本押注中国:46%的风险投资流入中国

摩根士丹利研究报告数据显示,截至2026年初,全球对人形机器人的风险投资已超过去年全年总额,其中中国市场吸引了约46%的资金。正如摩根士丹利亚洲首席经济学家Chetan Ahya所言,中国正在构建整个供应链——这使其在依赖中国零部件的美国、日本和韩国竞争对手面前拥有先发优势。

下一个电动汽车剧本

一旦理解了上述逻辑,再看太平洋彼岸,感觉就像两个平行宇宙。

摩根士丹利发布报告时,特斯拉奥斯汀工厂仍在反复

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