“从汽车到机器人，这场跨界布局背后，车企真正想抢的是什么？”
作者丨吴雨晴
编辑丨田哲
比亚迪的人形机器人，可能很快就要从幕后走到台前了。
近日，旗下的“比亚迪迪空间｜郑州馆”公众号发文暗示，机器人产品将在8月初首次面向公众亮相。随后，财联社报道称，比亚迪方面已经确认，人形机器人产品将于8月正式亮相。
这意味着，比亚迪此前持续推进的机器人项目，或将首次以实体产品的形式公开展示。
事实上，比亚迪布局机器人并非一时起意。
公开信息显示，比亚迪具身智能研究团队早在2022年就已经成立，围绕工厂和产业应用场景，开展工艺机器人、智能协作机器人、智能移动机器人以及类人形机器人等产品研发。此前，比亚迪还被曝出推进内部人形机器人项目，并投资智元机器人，加码具身智能产业链。
而在机器人落地场景上，比亚迪也已经释放出更大的想象空间。比亚迪执行副总裁李柯此前表示，希望未来每家比亚迪门店都能部署2至3台机器人，用于车型讲解、功能演示和客户互动。
不过，比亚迪并不是唯一一家向机器人领域靠近的汽车企业。
过去几年，小鹏发布人形机器人IRON，、东风等车企探索机器人进入汽车工厂，一批汽车产业人才也开始创业机器人公司。
在海外，现代汽车全资收购波士顿动力，希望将机器人技术与自身制造体系结合。丰田则与英伟达扩大合作，将自动驾驶、机器人和智能工厂结合起来。
对于车企来说，做机器人究竟是不务正业，还是智能汽车竞争的下一张门票？
01
汽车产业正在换道
比亚迪在机器人赛道动作频频，是近几年汽车企业进入机器人领域的一个代表性的缩影。
目前来看，车企布局机器人主要有几条路径：一类是选择自己研发机器人产品，希望把汽车领域积累的智能化能力延伸到机器人；一类是通过投资机器人企业提前卡位；另一类则是先把机器人引入汽车工厂，探索实际应用，同时为机器人提供真实应用场景和训练数据。
在自研机器人方面，小鹏是国内车企中动作较早、目标也更明确的一家。
2024年，小鹏在科技日活动上展示了人形机器人IRON，并将其与汽车、自动驾驶放在同一套物理AI体系下讨论。小鹏创始人何小鹏曾表示，未来AI不仅存在于手机和电脑中，也需要进入现实世界，而汽车和机器人都是AI连接物理世界的重要载体。
与一些企业优先考虑机器人在工厂中的应用不同，小鹏更希望探索机器人作为未来智能终端的可能性。此前，小鹏也曾透露，希望推动机器人进入工厂、商业等场景，并探索规模化生产。
理想也选择了自研路线，在2026年2月重组了智能化部门，形成人形机器人、软件本体、基座模型三个团队，人形机器人项目代号“Nexus”。理想规划了“双轮”与“双足”两款机器人产品，其中面向工厂场景的“双轮”机器人计划于年内公开发布。
2026年，理想研发投入预计120亿元，其中AI相关投入占比约50%。理想汽车创始人李想曾在内部强调，2026年是所有想要成为AI头部公司上车的最后一年。
如果说小鹏、理想代表的是汽车AI能力向机器人的延伸，那么比亚迪走的则更偏向制造业路线。
比亚迪早期机器人布局更多围绕自身制造体系展开。公司具身智能研究团队成立后，重点探索工艺机器人、智能协作机器人、智能移动机器人等方向，这与比亚迪庞大的汽车、电池制造体系天然相关。
在比亚迪看来，机器人首先可以服务自己的生产体系。随着机器人技术成熟，应用范围也可能进一步扩大。比亚迪执行副总裁李柯此前表示，如果未来机器人进入家庭场景，比亚迪也具备通过自身销售网络推广机器人的能力。
除了自主研发，一些车企选择通过投资和合作提前布局机器人产业链。
对于仍处于早期阶段的人形机器人产业来说，从零搭建完整团队并不容易，因此投资机器人公司成为部分车企切入这一领域的方式。比亚迪此前投资智元机器人，就是其布局机器人生态的一部分。
蔚来的态度则显得更保守一些，想先观望再入场。今年4月，李斌在接受媒体采访时表示，蔚来已通过蔚来资本在具身智能领域进行了多项投资，“我们不会像在智能汽车产业链上那样事事冲在前面，请允许我们在这件事情上采取一些先观望再入场的策略，先学习再入场。”
与此同时，机器人也正在进入汽车制造现场。
相比家庭和消费场景，汽车工厂拥有更加标准化的环境和明确的任务需求，是人形机器人最容易落地的场景之一。目前，东风、广汽等车企都在探索机器人在制造环节中的应用，希望通过真实生产环境验证机器人的能力。
除了企业层面的布局，汽车产业的人才也正在向具身智能领域迁移。
过去几年，智能汽车行业积累了一批具备视觉感知、自动驾驶算法、运动控制和硬件研发经验的人才，而这些能力与机器人所需要的技术体系高度重合。
其中，智元机器人创始人彭志辉此前曾是华为“天才少年”成员，离开华为后进入人形机器人创业领域。前小米汽车自动驾驶负责人刘方也进入机器人创业赛道，布局智能机器人业务。原华为智能汽车解决方案BU自动驾驶系统CTO陈亦伦也进入具身智能领域创业，成立它石智航。地平线前智能驾驶负责人余轶南也离开了原岗位，投身具身智能创业。
与此同时，理想、小鹏等智能汽车企业内部培养的AI和机器人相关人才，也开始向具身智能领域流动。
雷峰网最新独家消息，小鹏机器人业务核心负责人之一的施晓鑫6月初从小鹏机器人离职后，近期已成立创业公司“艾莫机器人”，切入家庭机器人方向。
除了机器人本体和相关人才，汽车产业积累的制造场景和技术能力，也正在成为进入具身智能领域的重要基础。
从自主研发机器人，到投资机器人企业，再到探索机器人进入生产环节，汽车产业正在以不同方式进入具身智能产业链。
02
车企造机器人的底气何来？
汽车企业纷纷进入机器人领域，并不只是因为人形机器人突然成为风口。
在很多车企看来，机器人并不是一个完全陌生的新产业。过去几年，汽车行业围绕智能化积累的技术、供应链和应用场景，正在与具身智能产生越来越多交集。
某种程度上，智能汽车和机器人解决的是同一个问题：如何让机器理解现实世界，并根据环境做出行动。
过去，汽车企业竞争的是发动机、电池和机械制造能力。进入智能汽车时代后，竞争逐渐转向感知、算法和数据闭环。而这些能力，同样是机器人实现智能化的关键。
在已经发布人形机器人产品的小鹏看来，汽车、Robotaxi和人形机器人并不是三个完全独立的方向，而是人工智能进入现实世界的不同载体。小鹏创始人何小鹏曾多次提到物理AI的概念，希望让AI不仅停留在数字世界，而是具备理解和操作现实环境的能力。
何小鹏曾在新华财经的访谈中表示：“物理AI是让物理世界中的事物拥有大脑、运动能力和操作能力，而人形机器人、Robotaxi与飞行汽车本质上都是物理AI的不同产品形态。”
这也是小鹏将人形机器人IRON与智能汽车、自动驾驶放在同一技术体系下探索的原因。
汽车需要通过摄像头、激光雷达等传感器感知道路环境，再通过算法完成决策和控制，机器人同样需要感知周围环境，并通过运动控制完成动作。两者虽然应用场景不同，但在感知、计算和执行层面存在一定共通性。
地平线CFO王雷在今年的财新夏季峰会上表示：“具身智能机器人产业链和汽车产业链高度协同。汽车行业本身具有较强的制造、供应链和质量管理能力，业务版图拓宽至机器人领域顺理成章。”他还透露，许多原本为特斯拉汽车供应热管理等核心零部件的企业，“现在也成为了特斯拉机器人的供应链企业”。
除了技术能力，汽车企业另一个优势在于制造场景。
对于人形机器人来说，最大的挑战并不只是把机器人做出来，找到真正能够落地的应用场景才是实现商业闭环的关键。目前来看，汽车工厂可能是机器人商业化最现实的第一步。
相比家庭、商场等开放环境，汽车制造场景更加标准化，任务也更容易拆解。机器人可以先从巡检、搬运、质量检测等相对明确的工作开始，在真实生产环境中不断训练和优化。
这也是为什么不少汽车企业选择让机器人先进入自己的工厂。
例如，东风柳汽曾与优必选合作，将人形机器人引入汽车制造场景，用于生产辅助。而广汽也在探索机器人与自身制造体系结合，希望让机器人在工业场景中发挥作用。
对于比亚迪、小鹏等拥有大规模制造体系的车企而言，工厂本身就是机器人最容易验证价值的地方。相比先寻找外部客户，利用自身生产体系测试机器人能力，可以降低商业化初期的不确定性。
除了制造能力，汽车产业还有一个机器人企业难以复制的优势：真实世界数据。
与传统工业机器人相比，人形机器人需要面对更加复杂的环境，不仅要完成移动，还需要理解空间、识别人和物体，并执行抓取、操作等任务。而这些能力的训练，离不开大量来自现实世界的数据。
如祺自动驾驶COO韩锋对雷峰网表示，自动驾驶本身扎根真实物理场景，是广义物理AI的重要分支。目前具身智能迎来快速发展，这类技术同样高度依赖高质量数据。“我们复盘过往两三年搭建完成的数据闭环工程体系，发现底层工具链路具备通用性。不管是自动驾驶还是具身智能，底层都离不开数据采集、处理、标注、模型评测四大环节，整套技术工具可以复用。”
不过，自动驾驶数据并不能直接复制给机器人。自动驾驶数据能支撑具身智能在园区、开放道路完成导航能力训练，但具身智能更需要机械臂、机器人操作动作、运动轨迹这类操控类数据。
韩锋告诉雷峰网，基于这一点，如祺正在探索将数据能力延伸到具身智能领域。“从具身智能领域来看，优质真实数据的稀缺性和价值性更加突出。普通的具身智能公司，很难进入真实工业生产线采集数据，这里存在很高的合作门槛。首先，多数企业和大型制造企业没有深度合作基础，对方不会轻易允许机器人进入产线采集数据；其次，外来机器人无法协助完成产线作业，还存在极大的数据泄露风险。这种合作门槛本身就是一道护城河。”
从技术能力，到制造场景，再到真实世界数据，汽车产业过去多年积累的资源，正在成为车企进入机器人领域的重要基础。
但这并不意味着车企天然能够成为机器人玩家。汽车企业擅长的是制造和工程化，而人形机器人真正走向普及，还需要解决AI模型能力、复杂环境泛化以及成本控制等问题。
总体而言，对于车企来说，机器人是智能化能力向更广阔物理世界的一次延伸。
03
车企造机器人，会复制造车的成功吗？
不过，汽车企业进入机器人领域，并不意味着它们可以简单复制新能源汽车时代的成功路径。
相比汽车，机器人面对的是一个更加复杂、也更加开放的竞争环境。
小鹏创始人何小鹏曾表示，人形机器人的难度甚至高于造车。
原因是相比汽车这样经过百年发展的成熟工业产品，机器人不仅需要完成移动，还需要具备理解环境、规划动作以及执行任务的能力。
何小鹏还在2026年两会期间明确提醒行业：“并非所有汽车企业都能顺利转型为人形机器人研发企业。”他指出，人形机器人研发难度是汽车的数十倍，真正可用的机器人需达到甚至高于车规级标准。同时，他呼吁行业关注机器人“大脑”（自主思考与决策）和“小脑”（运动控制）能力建设，“而非一哄而上做躯体、关节”。
一辆汽车只需要在相对明确的交通规则下完成驾驶，而机器人面对的现实世界更加复杂。同样一个动作，比如拿起一个杯子，机器人不仅需要识别物体的位置，还需要判断重量、材质、抓取力度，以及如何避免碰撞。
马斯克在2026年Q2财报电话会上也表示，人形机器人量产是“特斯拉有史以来量产难度最大的产品”。他解释称，“机器人上的所有东西都是新的，”对于电动汽车，特斯拉可以向现有供应商采购车轮、侧后视镜和挡风玻璃等特定零部件，“但对于Optimus，没有供应链”。
这意味着，车企过去在制造、供应链和工程化上的优势，可以帮助机器人更快走向产品化，但并不能直接解决机器人智能化和通用能力的全部问题。
这也是为什么目前多数车企探索机器人的第一步，仍集中在工厂、物流等相对封闭的场景。
相比家庭环境，汽车制造场景更加标准化，任务边界更加清晰，也更容易验证机器人是否具备实际价值。
因此，无论是特斯拉Optimus，还是小鹏IRON、广汽GoMate等产品，目前都将工业制造、商业服务等场景作为重点探索方向。
但即使是拥有汽车制造、人工智能和供应链优势的企业，人形机器人距离大规模应用仍有距离。
以特斯拉Optimus为例，马斯克曾多次表示，希望机器人未来能够进入特斯拉工厂承担生产任务，并成为公司的重要业务。但目前Optimus仍主要处于研发和测试阶段，距离大规模部署还有过程。
马斯克还透露，Optimus涉及上万个独立零部件，每一个都必须准确无误才能实现爬坡量产，初期速度会非常慢，因为要逐一解决上万项独立问题才能达到大规模量产。他坦言，制造少量机器人与实现大规模量产存在明显差异，Optimus能否达到较高产能将取决于生产效率提升以及关键零部件供应能力。外界预期真正大规模商业化时程可能落在2027至2028年。
国内企业同样面临类似挑战。小鹏已经展示了IRON，并探索机器人进入工厂、门店等场景，但从展示样机到稳定运行，再到形成规模化商业模式，中间仍需要解决可靠性、成本和维护等问题。
其中，成本是机器人商业化绕不开的问题。
目前，人形机器人产品的价格仍处于探索阶段。部分企业已经推出售价万元级的产品，宇树Unitree G1公开售价约1.6万美元，特斯拉Optimus尚未正式销售，马斯克曾提出未来目标价格约2万-3万美元。
但对于企业用户而言，采购设备只是开始，后续的软件训练、场景适配、维护成本以及长期运行稳定性，都会影响最终投入产出比。
如果机器人无法在效率、成本或者安全性方面形成明显优势，即使技术成熟，也很难真正进入大规模生产环节。
过去几十年，汽车是工业时代最复杂的消费品之一。而在人工智能时代，汽车企业正在尝试让自己的能力从制造智能汽车，进一步延伸到制造能够理解和行动的智能机器。
但这条路并不会一帆风顺。机器人产业最终能否像新能源汽车一样形成规模化市场，还需要时间给出答案。
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