機器人賣出去4萬臺之後，供應鏈能接住萬億市場需求麼？

Leo張ToB雜談2026.08.28 11:46 · 來自貴州全文4346字00:00 / 13:40具身產業跑起來之後，供應鏈跟得上嗎？這兩個月兩場有關具身智能的大會集中召開。從上海到北京，我們看到最大的不同是：行業已經不在乎那些“炫技”的Demo，而是開始更關心如何在商業場景中落地應用。這個過程中，一個顯著的變化是，減速器、電機、靈巧手、傳感器、數採設備等上游廠商開始獨立設展，數量多了起來，不再只掛在整機廠商展位的角落。這些展臺背後，是一條正在加速擴張的產業鏈。WRC期間發佈的數據顯示，2026年上半年，中國人形機器人出貨量已超4萬臺，全球佔比提升至97%。

這個數字似乎預示著機器人行業真的“跑起來了”。但跑起來之後，供應鏈跟得上嗎？熱鬧背後的供應鏈真相《2026具身智能產業發展洞察報告》數據顯示，2025年，中國具身智能廣義市場規模達到9150億元，2026年預計突破1.09萬億元。全國具身智能相關企業數量已突破萬家。今年上半年，國內具身智能賽道融資超過935億元，是去年同期的五倍。8月19日，宇樹科技在科創板掛牌，當日市值一度突破4000億元。但宇樹科技創始人王興興在大會主論壇上全程沒有談股價，而是把重點放在了另一個問題上：機器人離真正大規模應用還有多遠。“行業目前最大的瓶頸是泛化能力。”王興興一語道破了擋在具身智能商業化面前最大的阻礙是什麼。

機器人在固定場景下可以通過訓練把成功率做到很高，但一旦更換物品或環境，表現就會明顯下降。宇樹從2024年起已將機器人放進汽車工廠產線，但至今沒有大規模推廣。問題出在哪？安富利亞洲銷售及供應商管理副總裁鍾僑海在大會期間表示，“7月底我們去美國參加展覽時，關注到了很多國外的機器人產品。但這次來北京參加世界機器人大會，我由衷覺得我們國家的機器人在技術和應用層面具備顯著的領先優勢。"但領先不等於成熟，從技術領跑到產業成熟之間尚有一段進階之路要走。

鍾僑海觀察到，一臺機器人裡面整合了運動控制、處理器、嵌入式計算、算法、AI、通信、傳感器乃至物理設計等諸多技術模塊，如此廣泛而深入的技術跨度，幾乎沒有任何一家企業能夠獨自全面掌控。這一現實，使得供應鏈的角色被推至前所未有的關鍵位置，以技術驅動發展並提供創新供應鏈服務的整體方案提供商成為具身智能產業化進程中不可或缺的力量。而供應鏈面對的核心挑戰就是，從原先機器人時代的自動化，到如今具身智能時代的智能化，底層邏輯已經發生了根本性轉變。對此，鍾僑海指出，以前的機械臂偏重自動化，編好程序之後，在同一個應用場景環境、同一個運動模式下不停地重複作業。

但現在的機器人需要面對不確定性的環境，在隨時會變化的真實場景和環境中更安全、更可靠、更穩定地工作。這意味著供應鏈不能再用老辦法。以前一家公司專門做硬件，另一家專門做軟件，整合在一起相對容易。但現在，一個機器人需要運動控制、處理器、AI算法、傳感器、通信，這其中的技術跨度太大，單打獨鬥幾乎不可能。這種整合的難度遠超想象。以安富利支持的華沿機器人為例，其高精度七軸人形手臂的每個關節都包含運動控制單元和可編程邏輯單元。這意味著同一個手臂可以根據不同場景加載不同算法，實現從自動化到智能化的躍遷。

但這種靈活性也帶來了供應鏈的複雜性：三個獨立運作的關節需要協調控制，靈巧手還要能完成精細抓取，每一個環節都對零部件的選型、集成提出了全新要求。更棘手的是，很多機器人今天還停留在實驗室的測試和演示階段，而客戶希望探索如何從實驗室走向市場，從幾臺走向幾千臺、幾萬臺。“從實驗室到量產，供應鏈面臨的不只是技術問題。”鍾僑海總結道。供應鏈面對的結構性矛盾行業數據顯示，人形機器人的核心零部件（減速器、伺服電機、傳感器、靈巧手等）佔整機BOM成本的70%以上，毛利率高達40%-65%。這既是利潤最豐厚的環節，也是國產化替代最集中的戰場。

2023年，日本哈默納科還佔據著中國諧波減速器市場40%的份額，綠的諧波只有18%。但到了2026年8月，綠的諧波的國內市場佔有率已突破60%，在人形機器人細分市場的市佔率更是超過60%，客戶覆蓋特斯拉、宇樹、優必選、智元等頭部廠商。RV減速器方面，環動科技（雙環傳動子公司）國內市佔率約25%，產能利用率已達108.41%，根本不夠用。然而，減速器的快速國產化並不能掩蓋整條供應鏈的結構性矛盾。“我們目前正在跟一家專注於機器人、機器狗研發的公司深度合作，對方的科學家分享的觀點令我印象深刻，其反覆強調最重要的一點是：今天打造出的任何一款機器人，都無法同時滿足所有應用場景的需求。”鍾僑海回憶道。

這位科學家在跟客戶探討方案時，會首先了解客戶究竟希望將機器人應用到哪些場景，在倉庫揀選貨物和在芯片廠取放晶圓這兩個場景相比，雖然同樣都是搬運的動作，但對機器人動作的精準度、容錯空間等方面的實際需求截然不同。這種應用場景驅動的差異化需求，使得供應鏈無法像傳統工業機器人那樣形成標準化、強綁定的體系。相反，它需要一個更加豐富、靈活的生態系統。而這正是安富利作為技術分銷商和解決方案提供商的價值所在：他們所扮演的角色遠不止於物流橋樑，更是深入產業鏈的技術和生態整合者，幫助客戶在器件選型、研發、量產等環節獲得全鏈路支持，作為可靠的合作伙伴持續為客戶創造價值。但問題在於，這種整合能力並非一朝一夕可以建立。

從安富利的實踐來看，他們會在客戶還只有一個初步構想時就提早介入，從器件選型、設計、研發到小批量測試，最後到量產，全程陪伴。這種深度參與的模式需要大量的技術積累和行業經驗，為此，安富利在亞太區成立了專門的安富利設計服務中心（ADS），裡面聚集了不同領域的專家，能夠將各方經驗進行整合，幫助客戶在最短時間內開發出所需的產品。這也折射出了整個行業對供應鏈服務商角色轉變的期待：從單純的物料供應，升級為技術賦能和生態連接合作夥伴。然而，這種轉型並非沒有代價，考驗的是一家企業的遠見與定力。隨著AI浪潮的推進，安富利在2026財年實現了業務的顯著增長。

鍾僑海認為，AI的第一波浪潮以數據中心、GPU和大模型為代表，而第二波浪潮則指向Agentic AI和物理AI。“過去一年，AI 算力基礎設施和數據中心的快速建設是推動安富利業務增長的重要驅動力。展望未來，我們相信下一波 AI 浪潮，尤其是 Agentic AI和 物理AI，將為包括機器人在內的眾多行業創造廣闊的新發展機遇，“他表示。從行業共識來看，第一波AI浪潮的紅利窗口期正在收窄，已經開始從技術攻堅走向產業深耕和應用場景的價值落地；由此做好迎接第二波AI浪潮的準備就顯得尤為關鍵。但重點在於，第二波浪潮帶來的不僅僅是機遇，還有前所未有的挑戰。

單點技術仍需突破如果說減速器和伺服電機的國產化已經取得階段性勝利，那麼靈巧手、高端傳感器和行星滾柱絲槓則是當前供應鏈上最後的“硬骨頭”。在WRC展臺上，華沿機器人的靈巧手能夠輕鬆抓起兩瓶水。這個看似優雅的動作背後，恰恰是對當前具身智能一系列技術難題的集中檢驗。在具身智能的硬件體系中，不同零部件的成熟度存在巨大差異。關節模組可能已經做到商業化級別，但靈巧手仍處於研發階段。這種不平衡在整個行業中普遍存在。根據行業分析，單個靈巧手的BOM成本高達3000-5000美元。以特斯拉Optimus Gen3為例，其靈巧手從Gen2的11自由度躍升至22自由度，是整機升級幅度最大的模塊。

但這隻手內部包含了120個運動部件，其中僅軸承一項就需要84個。假設每個部件的平均無故障時間（MTBF）為20000小時，那麼整隻手的MTBF約為333小時，幾乎每14天就需要維修一次。在工業部署場景中，這樣的可靠性幾乎不可接受。更棘手的是，靈巧手面臨著“不可能三角”的制約——自由度、控制複雜度和可靠性難以兼得。全驅動型方案（如Optimus Gen3採用的前臂電機+線繩傳動外置驅動）雖然靈活度最高，但手指尺寸受限；欠驅動型結構簡單、成本低，但自由度上限低；半驅動型則在成本和功能間取得平衡，但控制複雜度居中。

如果說在某些場景中，可以迴避使用靈巧手，以鉗式或者夾爪代替，那麼傳感器則是所有具身智能都必需的零部件。以高端六維力傳感器為例，其是機器人實現精細操作的核心部件，能夠感知六個方向的力和力矩。目前，該領域的國產化率尚不足30%，高精度力矩傳感器和觸覺反饋陣列仍長期依賴進口。但變化正在發生。坤維科技的六維力傳感器技術已達到國內乃至世界領先水平，晶智感、清工開物的電子皮膚和觸覺傳感器已在WRC大會上展出。藍點觸控的六維力傳感器單一客戶訂單已達千臺級，今年傳感器整體訂單量遠超去年全年。在WRC現場，某位展臺負責人對我們表示，“力傳感器正在從高配變成標配。

”傳感器和靈巧手還只是具身智能眾多零部件中最具代表性的兩個，像這樣的零部件在一臺具身智能上存在成千上萬個，這些“瓶頸”環節的突破速度，直接決定了具身智能產業化的進程。從成本角度來看，核心零部件的國產化已經帶來顯著成效。2023年，一臺人形機器人整機還要百萬元，而到了2026年，宇樹科技G1基礎款售價已降至7-8萬元，樂聚M3更是直接殺到8888元。這背後，是核心零部件國產化率在2026年8月突破85%、零部件成本壓到進口三分之一的結果。但成本下降並不意味著所有問題都已解決。“最重要的考量因素還不是成本，而是機器人的穩定性、可靠性、安全性，以及它是否能夠真正契合和滿足應用場景的需求。

”鍾僑海強調，“這些硬指標反而比成本更重要。”以家庭環境為例，若機器人進入有孩童的居住環境，用戶的首要關切並非價格，而是其運行過程中是否存在傾倒傷人的安全隱患。因此，安全性對用戶決策而言遠比成本更重要，“廠商能否打造出客戶真正需要的產品，同時使其具備可靠性和可依賴性，這才是關鍵。”鍾僑海指出。雖然當前行業對於具身智能大規模商業化的時間節點還存在分歧，但隨著具身智能核心零部件供應鏈日趨成熟，整機成本從百萬元級下探到20萬元級，具身智能已經從“能不能造”走向了“能不能用”的階段。

當然，正如鍾僑海所說，在這個過程中，沒有人能獨自成功，只有通過生態系統的協作，推動技術創新與經驗共享，才能真正跨越從實驗室到量產的那道鴻溝。（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）