工業人形機器人是一個最近很火的新名詞，簡單來說就是在工業場景作業的人形機器人。
人形機器人產業已從早期技術驗證階段進入商業試水階段，帶來的商業潛力值得企業重視。
▍ 工業場景落地需求明確
近期，豐田就嘗試與波士頓動力合作， 希望將基於AI大模型的人形機器人帶到汽車工廠裝配線， 波士頓動力公司計劃「在未來幾年」在現代汽車工廠部署專註於特定任務的類人機器人，同時與豐田合作研究基於人工智能多工的人形機器人的長期目標。
無獨有偶，最近 優必選正式釋出全新一代工業人形機器人Walker S1，已進入比亞迪等汽車工廠實訓 ，與L4級無人物流車、無人叉車、工業移動機器人和智能制造管理系統協同作業，助力實作室內外物流場景的無人化和規模化商業落地。這也是全球範圍內首個人形機器人與無人物流車等協同作業的工業場景解決方案。
特斯拉的人形機器人也進入汽車工廠，目前已經有2個人形機器人Optimus在特斯拉的弗裏蒙特工廠工作，還能自主作業，它們可以從生產線末端取下電池單元，並將電芯放入運輸箱中，明年預計將有更多Optimus進入特斯拉工廠工作。
汽車制造商們一直處於自動化更多裝配線流程的最前沿，以削減勞動力成本並提高工人安全體系。根據總部位於法蘭克福的國際機器人聯合會(IFR)的最新數據，在全球範圍內， 汽車行業在工廠部署機器人助手的數量僅次於電子制造商們，2022年汽車制造行業新增機器人裝置約占四分之一。
根據統計局數據，截至2024年6月，中國汽車制造業累計用工人數為454萬人。比亞迪2023年報公布總人數為703,504人，其中生產人員為524,673人，生產人員占比約74.6%。據此估算，僅中國汽車制造業生產人員就約有339萬人， 假設人形機器人替換工人的替換率為10%，那麽中國汽車制造業有約34萬台人形機器人潛在需求。
在國外汽車工廠，工業人形機器人已經被認為是具備競爭力的方案。人形機器人對勞動力有強替代性，海外人工成本昂貴，且工會力量強大，若考慮工會力量， 目前美國汽車工廠工人平均薪酬24美元/h，全職員工周薪1100美元（≈27.5美元/h）。
在一些知名汽車工廠，這些工人的薪金更高， 例如豐田美國工廠工人34.8美元/h，德國大眾汽車工人起薪13.5歐元/h（≈14.7美元/h）。
而機器人時薪比海外人工低很多，理論上可以24h工作：假設機器人5年折舊、1年工作350天*24h、每年保養維修是本機價格的15%，若人形機器人定價10萬美元， 成本4.2美元/h，若定價2萬美元，成本0.83美元/h。
對於工廠而言，這就是 2～3年能夠收回成本 ，綜合ROI已經值得考慮。
工業人形機器人的需求在中國也非常明確，兼顧效率和用工成本是企業持續關註的問題。人社部、工信部、教育部公布的【制造業人才發展規劃指南】指出， 2025年，中國制造業工人缺口將接近3000萬，缺口率達48%。 其中搬運與上下料、焊接與釬焊、裝配與拆卸三個領域一直是缺口較大的領域。
不少廠商看到，人形機器人以其更適應非結構化環境的優勢，未來有望緩解制造業中對於勞動力的需求。但目前，工業人形機器人的對手效率依然很高，這些 工人基本能在50秒內完成拾取零件、找對位置完成組裝、覆核質素等一系列復雜任務。
當前人形機器人強於人類的地方並不算多，尤其在效率方面。但它忠誠度高，比人類更認真，不開小差，而且不斷學習進步，不會鬧罷工，靈活性也會不斷提升。
▍ 工廠人形產品怎麽做
目前，全球廠商的工業人形機器人仍然處於試點階段。按照一般行業估算， 年產10萬台才是小批次生產，100萬台為進入量產期，數百台僅僅是產業試點。
那麽在試點到小批次生產的情況下，進入場景核心決定因素不是機器人價格，而是機器人的效能、生產的連續性穩定性等。
例如優必選就非常清楚工業人形機器的核心競爭力在於實戰數據積累以及作業能力，基於清晰的商業化認知，優必選也是目前少數打通技術-生產-終端場景全鏈條的企業。
一方面優必選開始搶跑與多家車企合作探索工業套用，在全球率先與東風柳汽、吉利汽車、一汽紅旗等汽車企業，並已跨產業與富士康、順豐在內的多家行業領導企業合作， 在實戰中積累充足的真實數據，搭建包含多類人物場景的大模型微調自有數據集， 用大模型+小模型這種相對標準化的架構方案，最佳化機器人可靠性和控本的經驗，並可及時根據客戶需求有效叠代。
另一方面優必選 設計出第三代有壓力監測功能的靈巧手，最佳化了腿足運動效能， 讓人形機器人可以更靈活切入指尖等相對高端的工種，同時打通工廠MES，提升競聘能力，其套用具備一定典型性。
又例如國外Agility Robotics的目光則是倉儲物流領域，在物流領域，隨著工業制造步入4.0時代，越來越多的工業企業發力柔性制造，對場內整體的客製化解決方案需求更高，同樣將推動倉儲物流走向全面智能化、柔性化。而且倉儲物流也是一個自動化率相對較高的工業場景，物流行業存在大量繁瑣重復的工作，如搬運物料和箱子。
Digit在這幾年間，從V1升級至V4，做法同樣是強化作業執行能力，其不僅 把手換成了能用於移動周轉箱的末端執行器，還最佳化了頭部與眼睛，支持人機跟隨和互動，同時打通了MES系統。
這種做法與原先倉儲物流機器人切入市場的邏輯別無二致。
前段時間智元機器人與均普智能簽署戰略合作協定，也是計劃在均普智能搭建的「異構智能工業物聯網」基礎上，人形機器人在不同智能制造場景中實作數據積累、演算法叠代、場景泛化等，並實作大數據引導的協同生產，透過數碼孿生對生產流程實施精細化管理，完成機器人軟硬件系統的持續叠代升級。智元機器人計劃在10月完成人形機器人量產。
開普勒在今天釋出的K2人形機器人， 針對的同樣是工業物流場景，進入到工業倉庫中，實踐搬運料箱、分揀快遞等工作。 不同點在於其加入遙操作能夠實作具身操作，而且機器人實際靈巧手效能表現優越，不僅能夠雙手搬起箱子，而且還能夠抓起順豐快遞袋，帶來了不錯的市場想象力。
工業人形機器人不同於家用版人形，其定位主要針對工業場景打造，需要具備典型的工業內容。
工業場景一般以成本為導向，若人形機器人落地工業場景後， 操控效果、成本效益不及人類勞動力， 則會影響工業場景的套用意願，或會限制機器人的數據采集和叠代速度，對通用人形機器人發展造成不利影響。
因此目前，這些企業大多數都學會了從工業場景入手，尋找人形機器人商業化可能性，而持續強化機器人的作業能力又一直是核心。
在這個階段，進入工廠的人形機器人可以總結幾個典型的發展方向： 安全性、作業可靠性、長期穩定性、實用性、高負載、靈活性。 廠商試圖在某一個或者多個之間，找到利潤和賣點的平衡。
▍ 結語與未來
有機構預計，如果全球小批次生產 達到10萬台機器人，預計可以替代1/10長尾工況的工位， 100萬台產量下，機器人不僅能滿足智能制造工廠的需求，也開始進入服務業甚至家庭。
此時，硬件價格的降低與軟件的泛化能力才會真正成為企業新階段的核心競爭力。
因為隨著政策端加大支持力度、軟件端受大模型支持，才有望隨著Al技術叠代帶動機器人軟件層能力升級，快速叠代進硬件端，讓核心硬件的精度要求降低，場景泛化性加強，從而帶動本機降本，供給端湧現更驚艷產品，總體成本下降至低於單個人類成本，在大規模量產最終推動終端價格下探，人形機器人迎產業元年。
人形機器人廠商需要脫離「賣鏟子」的思維， 真正能實打實落地到場景尋找產業金礦，只有打通套用能力的企業，未來才有望產生更大的商業價值。
這在國新辦舉行新聞釋出會工信部的解讀中已經點明： 深化場景套用，培育壯大低空經濟、智能制造等新質生產力，大力發展人形機器人、腦機介面、6G等新領域新賽道，支持企業打造智能制造「升級版」，聚焦典型行業的智能制造技術套用，梯度培育一批基礎級、先進級、卓越級、領航級的智能工廠。
創造價值，才是當下人形機器人產品的硬道理。
