在中国人形机器人产业中，企业如Unitree（宇树科技）已展现出显著的早期市场优势。根据TechCrunch的报道，Unitree在2025年的出货量达到了美国竞争对手Figure和Tesla的36倍，这突显了中国企业在全球人形机器人领域的快速崛起。这种领先建立在具体数据基础上，2025年全球人形机器人出货总量仅为13,317台，但中国企业已在出货规模上形成碾压。这种现状反映了中国产业在硬件制造和供应链方面的成熟度，尤其是通过电动车（EV）行业积累的传感器和电池技术，使企业能够快速响应市场需求。
全球人形机器人早期市场格局
2025年，全球人形机器人出货总量仅为13,317台，整体规模依然有限，但这是一个正在快速扩展的基础。根据TechCrunch的报道，这一市场预计到2035年将达到260万台，年均增长几乎翻倍。这意味着，谁在早期占据了规模和技术迭代优势，谁就可能在这场人形机器人竞赛中建立难以撼动的先发优势。在中国，多家企业已经跻身2025年全球出货量前列：Agibot（智元）、Unitree（宇树）、UBTech（优必选）、Leju Robotics（乐聚）、Engine AI（引擎AI）和Fourier Intelligence（傅利叶智能）成为早期市场的主要玩家。
TechCrunch数据显示，中国企业不仅在数量上领先，在速度和迭代能力上同样占据优势。Selina Xu（Eric Schmidt办公室中国与AI政策主管）指出，中国拥有比西方竞争对手更强大的硬件供应链，其核心来自EV电动车行业积累的传感器、电池及制造工艺体系。这种积累让中国企业能够以远超美国的速度推出新型号和改进迭代版本——不仅机器人价格更具竞争力，产品更新周期也大幅缩短。
值得注意的是，现阶段的出货数据仍需谨慎解读。TechCrunch报告指出，目前尚不清楚有多少台代表真正的商业销售，有多少台属于展示样机或试点部署，这仍是一个早期市场特征明显的行业。但无论如何，趋势是清晰的：人形机器人正在从研究实验室走向实际应用场景。
中国有更强大的硬件供应链——很大程度上从EV行业积累，从传感器到电池——以及全球最强的制造基础，让企业能以远超西方竞争对手的速度迭代。—— Selina Xu，Eric Schmidt办公室中国与AI政策主管（引自TechCrunch）
中国领跑的三大核心优势
TechCrunch深度报道揭示了中国在人形机器人早期市场领先的三个关键支柱：硬件供应链、制造基础与资本生态。在硬件供应链方面，中国在过去十年通过EV产业积累了全球领先的传感器、电池和电驱技术，这些正是人形机器人最核心的硬件组件。在制造基础方面，全球最强的制造体系使中国企业能够高速迭代，压缩从原型机到量产的周期。在资本生态方面，政府政策、产业战略、劳动力短缺与私人资本正在协同形成合力，加速本土人形机器人产业发展。
Unitree完成C轮融资后估值约30亿美元，并有意以高达70亿美元估值推进IPO。另一家代表性企业Galbot（驰联机器人）最新一轮融资超过3亿美元，推动估值达到30亿美元，成为中国人形机器人行业迄今最大的融资案例之一。资本市场的高度关注不仅反映了对技术前景的认可，也为中国企业持续加速研发和商业化提供了充足弹药。
Galbot首席战略官Yuli Zhao表示，市场正在经历从”展示驱动的激动”转向”运营驱动的应用”的关键转变。越来越多的客户开始追问：机器人能否在真实环境中稳定运行？能否真正为工人减负？这种需求侧的变化，推动企业将重心从技术展示转向可靠的商业落地，也是当前产业成熟度提升的重要信号。
全球竞争格局：美国与日本的应对
面对中国的领先，美国和日本也在加速布局。美国Foundation公司计划在2027年底前生产5万台人形机器人，而现代汽车旗下的Boston Dynamics新版Atlas，计划年产最多3万台（美国工厂），并目标在2028年进入工厂应用。这些目标彰显了美国企业不甘落后的决心，但在当前出货规模和迭代速度上，与中国头部企业之间的差距仍然明显——Unitree 2025年出货量是Figure和Tesla的36倍，是这一现实的有力佐证。
日本则走出了自己的路径。这个长期机器人强国计划在2027年实现人形机器人量产，本田ASIMO、村田制作所Murata Boy、软银Pepper等项目奠定了深厚的机器人文化基础。Coral Capital CEO James Riney指出，日本的机器人产业将受益于三大驱动力：劳动力短缺迫切需求自动化；”哆啦A梦而非终结者”的社会文化令公众对机器人持友善态度；以及日本在机器人供应链（精密零部件、控制系统）上的长期积累。
从产业发展视角来看，这是一场从供应链效率到AI能力的全面竞争。中国的”速度优先”策略已率先建立起先发优势，而美日则分别依托资本实力和精密制造寻求在特定赛道上的突破口。三方博弈将在未来五年内决定全球人形机器人产业格局的雏形。
技术瓶颈：硬件领先而软件滞后
尽管出货量亮眼，TechCrunch也直接点出了当前人形机器人产业面临的核心瓶颈：硬件领先于软件。Selina Xu表示，机器人身体的灵活性已取得显著进步，但”大脑”依然初级。人形机器人的AI系统，特别是视觉-语言-动作（VLA）模型和”世界模型”，目前仍处于早期阶段，距离真正的自主决策能力尚有距离。
数据稀缺是最根本的挑战之一。与大语言模型（LLM）可以从海量互联网文本中抓取训练数据不同，机器人基础模型无法通过简单爬取数据解决训练问题。多数企业依赖仿真环境生成合成数据，但真实世界的数据积累仍不可或缺。此外，在软件栈层面，Nvidia目前占据领先地位，中国多数人形机器人企业的AI推理运行在Nvidia的Orin芯片上，国内芯片替代方案正在开发中但尚未成熟。
安全性同样是一道重要关卡。在人形机器人马拉松比赛等高压场景中出现的故障已提醒行业，一次高知名度的事故就可能触发公众的负面情绪。对于所有参与方而言，如何在快速商业化的同时把握安全节奏，是需要审慎权衡的策略性课题。
应用场景与产业机遇
Galbot首席战略官Yuli Zhao明确指出，人形机器人的早期商业动能最有可能首先在相对封闭的工作环境中爆发：工业制造、仓储物流、零售。这类场景的共同特点是任务重复性高、工时较长、流程相对明确，恰好满足了现阶段人形机器人部署的前提条件。
以仓储物流为例，人形机器人可以在货架补货、拣选、装卸等环节替代人工，结合现有的仓储管理系统（WMS）和自动化基础设施，实现效率的系统性提升。中国制造业面临的一线操作工短缺问题、长期劳动力成本上涨压力，都在驱动企业提早布局机器人自动化，而人形机器人正因其通用性成为优先选择。
- 工业制造：重复性作业、精细组装、危险环境中的人工替代需求
- 仓储物流：货物搬运、拣选、补货、装卸的全流程自动化
- 零售场景：库存盘点、货架管理、门店服务等标准化任务
这些场景不仅验证了人形机器人的实用价值，也为企业积累真实运营数据，从而推动AI模型迭代，形成”数据飞轮”效应，进一步拉大与竞争对手的差距。
展望2035：从规模到标准的竞赛
TechCrunch的分析将这场竞争定义为”速度优势”的比拼。Galbot首席战略官Yuli Zhao表示，中国生态能够将研发、供应链、制造、集成和客户部署压缩在极短的周期内完成，这种快速循环产生了强大的迭代动能。据TrendForce 2025年12月发布的报告，中国正快速扩大人形机器人在工业、消费和医疗康复领域的布局，瞄准从经济型量产到高端应用的多层次市场。
从当前13,317台到预计2035年260万台，这一增长轨迹意味着整个行业将在未来十年经历深刻变革。最先在真实场景中积累足够运营数据的企业，将在AI能力竞赛中获得关键优势。率先突破”数据稀缺”瓶颈并实现可靠量产的玩家，有望成为这个行业下一个十年的标准制定者。
对于供应链行业从业者而言，人形机器人的崛起不仅仅是一场机器人技术竞赛，更是一场关于制造能力、数据积累和生态整合的系统性竞争。无论是直接部署还是投资相关供应链环节，尽早布局、深度参与，都将在这波浪潮中占据更为有利的位置。
本文由 AI 辅助生成，经 SCI.AI 编辑团队审核校验后发布。
信息来源：techcrunch.com
