高盛：中國14家機器人廠商預計2027年迎來爆發

高盛的一份新報告給人形機器人的短期熱潮潑了一盆冷水，預計14家領先的中國企業不太可能在2027年之前開始大規模商業化，且關鍵取決於解決巨大的數據瓶頸。該行業的重心已從簡單的視覺-語言-動作（VLA）模型轉向更複雜、面向執行且融合了VLA與世界模型的AI技術棧。

「行業討論已經超越了單一的VLA框架，轉向以執行為導向的多模態AI棧，」高盛分析師杜娟在訪問14家中國機器人公司後發佈的報告中表示。報告指出，為了使這些新模型具備可部署性，必須在數千萬小時的高品質現實世界數據上進行訓練，這是該行業目前面臨的挑戰。

技術共識正迅速向這種新型混合架構靠攏，其中世界模型充當功能層，在執行前預測結果並驗證動作，從而增強現實世界的魯棒性。為支持這一點，模型參數量正在從個位數億級攀升至400億到800億的區間。儘管技術有所進步，但報告指出，大多數項目仍處於概念驗證階段，明確側重於工業和物流應用。

對於投資者而言，該報告回擊了即時預期，同時加強了長期樂觀情緒，認為關鍵里程碑是從概念試點向可擴展、盈利性部署的轉型。在未來三到五年內，確保品質的同時降低成本這一複雜過程將是核心挑戰，並最終決定14家公司中誰將領導市場。

## 從模型配方到數據架構

中國機器人製造商面臨的核心挑戰不再僅僅是AI模型的「配方」，而是構建餵養這些模型的底層設施。根據高盛的報告，行業重點已轉向構建可擴展的架構，以便從現實世界的交互中可靠地產生高品質、多維的數據。這標誌著一個重大轉向，不再僅僅爭論不同模型類型的優劣。正如逐際動力（Agibot）具身智能部門總裁姚茂卿博士在近期採訪中所言，「實驗室演示與現實部署之間存在巨大鴻溝」，獲取動作、操控和失敗的物理數據「極其昂貴」。

這種數據獲取挑戰正催生出兩種截然不同的策略。一些公司（如帕西尼）正在建立由政府支持的中心化「數據工廠」，中國境內已有五家此類設施投入運營。其他公司（包括銀河通用和自變量機器人）則採取去中心化方法，從已部署的系統和VR模擬中收集數據。數據本身正成為一種寶貴資產，優必選等公司預計，政府對數據工廠的需求將在2026年成為重要的收入驅動力。

## 務實的商業化之路將於2027年開啟

預計在2027年至2029年間開始的大規模部署路徑顯然是務實且立足於工業現實的。高盛確定的初始機會在於標準化或半結構化環境，如工業製造和物流，側重於分揀、物料搬運和檢測等任務。這與姚博士的見解一致，他指出部署將從「投資回報率更清晰」的工業場景開始，隨後才會進入家庭。

這種對實用性的關注也延伸到了硬件上。與其追求昂貴且複雜的全人形五指手外形，許多製造商正選擇更具成本效益的組合：輪式底盤加兩指或三指抓取器。這種配置被認為足以解決70%到90%的現有工業應用。採用過程是循序漸進的，通常包括三到六個月的概念驗證階段，隨後是長達一年的少於50台的小批量測試，最後才是每個客戶50到100台的較大規模試點部署。

報告強調了一個明確的趨勢：人形機器人行業正在跨越「機器人能做什麼」的階段，進入「機器人能否創造生產力」的階段。對於投資者來說，這意味著最重要的指標不再是演示視頻的驚艷程度，而是公司展示出的捕獲現實世界數據並在高價值工業工作流中獲得試點部署的能力。

本文僅供參考，不構成投資建議。