中国机器人在跳舞，美国机器人在发论文远川科技评论

从去年春晚的转手绢，到今年春晚各路机器人联手登台，各大机器人主机厂轮番出圈。过去一年里，从走猫步到拳打创始人，再到机器人马拉松演唱会热舞都没落下，机器人的国民度更上一层楼，唯一遗憾是春节期间股票不开盘。

相比群众基础渐深、看得见摸得着的中国机器人，美国机器人行业好像冷清很多。

激进如特斯拉不惜停产Model S/X服务机器人量产，目前口径也还是“2026年下半年开始交付”。沉寂多年的老网红波士顿动力勉强算另一个，在年初的CES上发布了一个脸上长着大型USB接口的机器人：

波士顿动力的人形机器人Atlas

美国的机器人确实很少，但机器人公司其实非常多。

人工智能泰斗李飞飞初次创业就瞄准了机器人赛道，其公司World Labs主攻数据合成和机器人模型，OpenAI投资的Physical Intellence也是一家做模型的公司，创始团队就出自OpenAI和谷歌的DeepMind。

英伟达自然也不会闲着，除了做芯片，还专为人形机器人设计了Isaac大模型平台，年内连更三次，比GPU还勤快。

英伟达Issac平台为人形机器人提供模型训练和仿真测试

可见中美产业界在机器人的发展前景上不乏共识，但科技树似乎点向了截然不同的方向：

中国主攻硬件，机器人舞刀弄枪不在话下，有出息的已经在工厂拧螺丝了；美国主攻软件，虽然机器人没做出几个，但算法和论文发了不少，专利申请了一堆，产品发布会像是学术研讨会。

前有Figure AI发布VLA模型带动公司估值大涨，后有特斯拉第三代机器人公开“端到端”视频学习取代传统编程，让硅谷的视线长久地停留在了公式和代码上。

中国有强大的生产制造能力，美国有计算机科学深厚的产业基础，在机器人这个赛道上，双方似乎又要迎来一场赛跑。

两条分道扬镳的科技树，代表了人形机器人落地的两条腿：硬件和软件。

有别于传统的工业机器人，人形机器人长远的目标是“通用性”，即机器人能像人一样，完成所有人类能做的事情。

人类改造自然的工具都以人为基准设计，小到锅碗瓢盆的尺寸大到工厂产线的规划，即普罗泰戈拉所说“人是万物的尺度”。机器人想要做到“通用”，就得适应人类创造的事物，因此不但要做成人形，还要有人类一样灵活的四肢和灵巧的双手。

同时，机器人无法感知真实世界的触感、重力、反馈，因此需要软件算法，让机器人理解真实世界的物理学规则。举例来说，当机器人拿起一个鸡蛋，硬件部分负责执行这个动作，软件决定机器人施加多大的力，不至于把鸡蛋捏爆。

也就是说，硬件是机器人的肉身，软件是机器人的大脑，两者缺一不可，既可以共同进步，也可以互为绊脚石。

对中国主机厂来说，机器人跳舞不是纯粹的传播诉求，而是各种意义上的秀肌肉，向产业界展示自己在硬件上下了多少功夫。

机器人是个全新的产业，与现有产业的零部件通用程度不高。比如覆盖在机器人外表的“电子皮肤”，需要实现类似人类皮肤对外界的感知力，对传感器的灵敏度和精确度的要求远超行业标准，还要兼顾重量、成本，尚未形成统一的解决方案。

又比如硬件价值占比最高的关节。就像人类关节支撑四肢活动，机器人的关节是完成一切复杂操作的基础，髋关节的强度决定了能搬运多重的货物，拇指、食指的指尖关节决定了能穿多细的针、引多细的线。

就连走路时更自然的步态、热舞时更灵活的扭胯，都由关节方案的先进性决定。

特斯拉展示的人形机器人的膝盖关节

相比之下，美国机器人公司的重心集中在软件环节，致力于越过大语言模型与空间智能的分水岭：对物理规则的理解。

举例来说，语言模型也知道苹果会掉到地上，因为它在训练过程中输入过无数个苹果会掉在地上的数据，但这是对物理现象的一种描述，而不是理解物理规则本身。

语言模型类似一种概率预测，推测下一个词是什么，但空间智能更接近真实物理世界的模拟，算法需要判断下一秒周围环境的变化。相比舞刀弄枪，拧瓶盖、开罐头，反而是更难攻克的场景。

无论是谷歌和英伟达这类大公司，还是World Labs和Physical Intellence这些初创公司，瞄准的都是软件层面的世界模型，让AI学会物理学这门必修课。

中国在给机器人重塑金身，美国在给机器人训练大脑，这样一硬一软的默契分工，似乎总让人似曾相识。

没错，就是新能源车产业。

长了腿的电动车

电动车——确切的说是自动驾驶，可以视为人形机器人的“前置产业”。如果电动车是长了轮子的机器人，那么人形机器人就是长了腿的电动车。

自动驾驶与人形机器人的主体架构都可以看作“AI大脑+执行器”：两者都依靠各类摄像头、传感器获取外界数据，通过算力芯片和模型算法进行决策，再通过电机驱动车身或机体执行任务。

区别在于，人形机器人需要获取的数据更精确（更多类型传感器和更高的精度），需要处理的决策更复杂（通用大模型），执行的任务更多样（更灵活的关节和更科学的工学设计）。

对比两者的关键零部件，大多都在技术上同根同源，只是在规格和参数上有差异。

人形机器人的关节本身就是微缩版高性能电机；特斯拉Optimus胸前的2.3kWh的电池组，电路保护和能量管理系统都复用了电动车的电池包技术；还有用来控制电动车车轮转速的电控技术，机器人要手持鸡蛋不碎，靠的就是这个。

硬件高度通用，软件更是拿来就用。对机器人来说，在工厂里识别一个螺栓和在路上辨别红绿灯用的算法都是类似的，Optimus甚至照搬电动车用的FSD算法。

Optimus照搬特斯拉的FSD模型

这也是为什么在电动车上有所建树的公司，都动过机器人的心思。特斯拉自然不必多说，小鹏的机器人也已经造出来了，理想也表示自己要All in AI，转型具身智能公司。

中美两国一硬一软的默契分工，在供应链上体现的更加明显。中国是脱胎汽车产业的制造业企业，美国则是成片的软件和芯片设计公司。

中国的机器人供应链，最忙的都是车圈的老熟人。例如被多方爆料拿下Optimus关节订单的三花智控，就是特斯拉电动车热管理模块的供应商。传闻中拿到订单的，还包括特斯拉底盘供应商、Model 3/Y铝合金压铸件供应商。

汽车Tier1均胜电子则直接官宣升级为“汽车+机器人双轨Tier 1”，凭借过去在电动车电池管理、底盘控制等积攒的综合实力，开始给人形机器人核心零部件供货，客户除了传言中的特斯拉，还有宇树、智元等中国主机厂。

人形机器人这两年体操跳得越来越好，很难说没有这些汽车供应商的功劳。

硬件有中国供应链送温暖，软件自然有美国巨头跨界驰援。

英伟达不必多说，霸占高算力芯片市场多年，专门为机器人准备了算力芯片Jetson Thor——其实就是自动驾驶芯片Drive Thor的“机器人版本”，不仅用的同样的芯片架构（Blackwell），连最高算力都差不多。

美国自动驾驶的全村希望Waymo，同样是机器人积极分子，不仅兄弟公司DeepMind联手推出机器人世界模型，还将其激光雷达和摄像头技术，移植到了谷歌的RT-2机器人实验平台，谷歌自己则在去年发布了用于机器人的Gemini Robotics模型。