高盛——中国人形机器人：年中盘点——向商业化落地更进一步（附下载）

2026-05-31 · 宏赢配资

立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 高盛——中国人形机器人：年中盘点——向商业化落地更进一步 高盛发布研报，在香港科技大会及深圳、北京AI机器人调研中走访了14家中国机器人企业，覆盖具身智能、机器人与自动化全产业链，对行业年中进展进行全面评估。 行业核心进展：视觉-语言-动作（VLA）

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高盛——中国人形机器人：年中盘点——向商业化落地更进一步

高盛发布研报，在香港科技大会及深圳、北京AI机器人调研中走访了14家中国机器人企业，覆盖具身智能、机器人与自动化全产业链，对行业年中进展进行全面评估。

行业核心进展：视觉-语言-动作（VLA）/视觉-触觉-语言-动作（VTLA）模型与世界模型快速融合，规划能力与鲁棒性显著提升，模型参数规模向400亿-800亿区间扩容，但落地仍需多轮迭代。高质量真实场景多维数据仍是核心瓶颈，行业共识转向以人为中心、可规模化的数据采集模式，集中式数据工厂与分布式部署采集并行推进，数据相关收入占比预计显著提升。

商业化进程持续拓宽，集中在工业搬运、物流等场景，目前以概念验证（POC）为主，尚未大规模落地，业内普遍预计2027-2029年在积累千万小时高质量数据后实现规模化部署。降本主要依靠规模效应与全栈研发自主可控，多数企业现阶段优先采用轮式底盘搭配二至三指夹持器方案，可覆盖70%-90%工业应用，长期不排除双足人形与五指灵巧手路线。

核心技术方向：行业讨论从单一VLA模型转向面向执行的多模态融合架构，世界模型作为功能层与动作模型协同，提升动作预测、验证与复杂环境规划能力。数据采集从通用方案转向以人为中心、第一视角采集，兼顾自然动作与高密交互，部分企业依托政府支持建设规模化数据工厂，部分通过穿戴设备、VR等分布式部署采集数据。

商业化节奏：工业场景按POC、小批量测试、验证、试点部署逐步推进，短期机会集中在分拣、物料搬运、拾取、检测等标准化流程。降本路径以规模效应为主，全栈自研是主流成本控制手段，硬件方案优先兼顾实用性与成本。

长期投资前景乐观，多模态AI与数据采集技术持续突破推动行业向规模化落地靠近，但从概念验证到大规模商用仍需时间，稳定性能与持续降本是关键里程碑。