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高盛跑了一圈中国机械人公司，结论是进取很大，但规；挂改，ss真人电视剧

5 月 18 日至 22 日，高盛分析师 Jacqueline Du 带队密集走访了 14 家中国机械人公司。先是在香港 Asia Communacopia + Technology 大会上见了一批，随后陆续 3 天在丽江和北京发展一轮中国 AI 机械人之旅。

这 14 家公司覆盖了市面上各类赛路上的代表公司：从做触觉传感器的戴盟机械人，到已有万台交付指标的优必；从做 3D 视觉的梅卡曼德，到刚在 RoboChallenge 上登顶的千寻智能；还蕴含银河通用、星海图、极智嘉、逐际动力、灵心巧手、帕西尼、多擎机械人、越疆科技、埃斯顿、自变量机械人。

图丨有关汇报（起源：Goldman Sachs）

在随后于 5 月 26 日发出的研报里，高盛用了一个克造但明确的判断：行业在向贸易化现实更进一步，但投资者必要耐心。

轮子更好用

高盛在调研中把稳到一个很难忽略的景象：好多玩家在选择轮式底盘加两到三指夹爪，而不是双足加五指灵巧手。

星海图治理层明确暗示，轮式机械人配夹爪是当下更合理的选择，能覆盖约 90% 的工业利用场景。其 VLA（Vision-Language-Action，视觉-说话-作为模型）执行速度已达到人类的 80% 到 90%。越疆科技的估计是，工业需要中约 50% 能够靠机械臂解决，20% 到 30% 靠轮式人形机械人，只有剩下的 20% 到 30% 才真正必要双足。

持同样判断的公司不在少数。千寻智能也把五指灵巧手排除在了近期路线图之表，理由很单一：寿命短、成本高。三指夹爪在测试中，即将投入现实数据采集。

不外，险些没有一家公司会在口头上否定双足的终极价值。越疆称双足是“最终的最高泛化状态”，星海图也不排除将来做双足。但在 2026 年这个功夫节点上，行业的脚正踩在轮子上。

与状态选择同步变动的是模型架构。关于具身智能模型的会商已经不再是“VLA 全能论”。VLA 掌管战术天生和作为输出，但独立运作时不足对执行后果的预判能力。高盛观察到，越来越多公司在将世界模型（World Model）作为 VLA 的职能性共同层，用于下一状态预测、作为提交前验证，以及在不确定环境下加强鲁棒性。星海图、银河通用、千寻智能和多擎机械人都明确表白了这一方向。

卧安机械人 5 月 21 日刚颁布的 OneModel 1.7，用了一个“潜在世界作为模型”（latent world action model），把世界模型的泛化能力和 VLA 的执行能力组合在一路，另表还参与一个“成功影象层”，用于回溯此前的成功执行。

千寻智能走的是潜在预测路线，不做逐帧天生。其 Spirit v1.5 今年 1 月开源后，在 RoboChallenge 的 Table30 上拿到 66.09 分和 50.33% 成功率，是首个超过 Pi0.5 的中国开源具身模型。

与此同时，模型规模也在膨胀。高盛称，行业会商已经从此前单个几十亿参数级的预训练系统，转向 40B 到 80B 参数量级的多模态栈。但多家公司强调，这些更大规模的模型组合离部署级质量还有多轮迭代的距离。

另一个新变量是触觉。VTLA（Vision-Tactile-Language-Action，视觉-触觉-说话-作为模型）在成为部门公司的差距化方向。戴盟机械人的主题战术是做触觉幼模型，作为插件层接入其他 VLA 框架。帕西尼打算下月颁布一个以触觉为主导的 VTLA 模型，用来补足视觉为主的规划。两家的判断一致：在物理交互质量要求高的场景中，光靠“看”不够，还必要“摸”。

谁能量产数据，谁就拿到入场券

若是只能从这份汇报里挑一个主题词，那就是“数据”。

高盛的判断很明确：高质量、真实世界、多维度的数据依然是现实部署的首要瓶颈。但会商的焦点已经从抽象的“数据配方”，转向了“用什么架构规；霾荨。

当前大体形成了两条路线。

一条是集中式数据工厂。帕西尼是最典型的代表，已经在天津、鄂州、武汉、自贡、铜仁运营 5 座数据采集工厂，各自对应本地优势产业的数据类型，背后有处所当局支持。

优必选的数据工厂模式是：处所当局采办机械人并拥罕见据所有权，企业通过补助、硬件订单和数据使用权的组合获取回报。优必选 2025 年人形机械人需要中约一半来自数据工厂，治理层预计 2026 年这块需要将吃旖或更强。

另一条是散布式部署回流。星海图与亦庄当局合作，在“边工作边采集”模式下，以真实机械人遥操作为主，占数据组成的 80% 到 90%；同时辅以 UMI 手套（Universal Manipulation Interface，通用操作接口）、表骨骼、第一人称视角等方式。公司已开源 500 幼时内部数据并获得开发者社区认可，指标是今年将数据量扩大到 100 万幼时。

千寻智能已经部署 800 多台机械人，用于持续的远程监控式数据采集。部署用户还会产生付费数据回流。公司年底指标同样是累计 100 万幼使劓实数据，明年指标是数千万幼时。

戴盟机械人走了一条更怪异的路。其 DM-EXton 数据采集可穿戴设备通过运营商网点租出，用户在家采集数据，按每幼时几十元计费。一旦实现大规模分发，指标是形成百万幼时级数据集。

越疆科技则押注装机量的副产品逻辑：不做独立的数据采集业务，而是利用合作机械人出货成立的 15 大场景和宽泛客户基础，在概想验证（POC）推动过程中同步堆集真实工业场景数据，用存量客户理解驱动模型训练和场景泛化。

数据在成为现实的收入起源。帕西尼的贸易化重心就是数据和触觉传感器，其数据被用于训练约 15 个垂直模型、向大模型厂商销售，以及为机械人利用定造数据集。在物流分拣场景中，帕西尼给出的疏导是，约 1 亿到 2 亿个数据点就足以支持部署，功夫线短至 1 到 2 个月，目前已经在和京东合作推动。多家公司预计，2026 年数据有关收入占比将上升。

三到六个月一轮 POC，五十台才算起步

高盛总结的贸易化蹊径是一个多步漏斗：POC 验证通常必要 3 到 6 个月，均匀要做 2 到 3 轮；随后进入幼批量测试，通常每个工厂订单不超过 50 台；再经过约 12 个月验证期；到试点部署阶段，订单规模才起头向每客户 50 到 100 台挨近。

无数行业玩家以为，大规模部署要到 2027 到 2029 年，前提是在部署级模型之上堆集数千万幼时的高质量数据。

目前最靠近规；桓兜氖怯疟匮。公司 2026 年指标约 1 万台，其中工业 5,000 台，贸易和家用 5,000 台。汽车仍是最大的工业垂直场景。2025 年下半年以来，一级汽配、半导体和 3C 的需要显著回暖，以高低料为主。

工业人形机械人的均匀售价（ASP）从 2025 年的 70 万到 80 万元，降到 2026 年疏导的 55 万到 65 万元。物料成本（BOM）已经从 2025 岁首的约 40 万元，降到目前略高于 20 万元，近期指标是 20 万元，更持久指标是在 2027 年前后降至 10 万元。降本的重要驱动力是执行器和减速器的？榛帕，以及结构件从数控机床（CNC）加工转向模具出产。前者占 BOM 约 30%，后者占约 50%。

越疆科技的具身 AI 有关收入 2025 年只占总营收 4%，但同比增长了 4 倍。人形机械人 ASP 在 20 万到 50 万元之间，均价约 30 万元，毛利率已经做到 45%。2026 年出货疏导为 300 到 500 台。

千寻智能在巴中时期的电池检测场景上已经通过 POC，并起头幼批量采购。一台机械人代替一个工位，此前必要 2 到 3 个班次的人力。但治理层判断，真正的规；炔烦叨然，或许在 2028 年前后。当前模型在新工作上的成功率约 40% 到 50%，治理层以为，60% 到 70% 才是约束显著放松的门槛。

灵心巧手是另一个有意思的样本。治理层称，其在高自由度灵巧手市场占据全球 80% 以上份额，是唯一实现月产 1,000 台以上高自由度灵巧手的厂商，峰值产能 4,000 台，产品 ASP 比海表竞品低 50%。

但在贸易化战术上，灵心巧手有意避开了搬运、分拣这类同质化场景，押注持久高价值技术。其 LinkerSkillNet 平台占有全球最大的真实世界灵巧操作数据集，覆盖超过 500 种技术。

在国内市场，软件和技术目前重要通过硬件绑缚销售实现变现，并参与技术溢价；美国客户更接受按了局付费的租赁模式，回收期约 6 个月。治理层称，预计 3 到 5 年内能复刻所有人类精密操作。

多擎机械人则直接给了一个消费端的成本锚点：3,000 美元 BOM 是家用场景大规模进入的关键门槛，Onero 当前指标 ASP 约 1 万美元，为夹爪版本。降本蹊径是用软件算法赔偿硬件精度不及，同时持续优化主题零部件。不外，家用场景在安全性和不变性上的门槛远高于工业，治理层预期的消费端功夫线是 3 年后。

高盛给这份汇报起的副标题是“向贸易化现实更进一步”。这个表述很正确：行业确切实进取，但离真正的规；桓，中央还隔着好几年的POC和验证期。

14 家公司中，真正形成不变订单规模的寥若晨星，大部门还在 POC 和幼批量测试之间反复。行业共识把大规模部署窗口锁定在 2027 到 2029 年，而这自身又成立在一个如果之上：到那时，数据量和模型质量能同时凌驾某个临界点。

摩根士丹利今岁首已经把 2026 年中国人形机械人销量预测从 1.4 万台上调到 2.8 万台。但这些数字里有几多是数据工厂采购，有几多是真正代替劳动力的工业订单，目前并不了然。

参考资料：

1.https://finance.biggo.com/news/NhwsY54BaoGGrU-I2QmE

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助天生