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一只看不见的手,把机器人推上了春晚

文章来源: 腾讯科技 于 2026-02-17 18:56:29 - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!
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资本依旧在用真金白银为未来投票。

IT桔子的统计数据显示,2025年中国一级市场机器人赛道的投资数量由前一年的560起,增至714起,总金额更是由218.5亿元,暴增220.1%至699.3亿元,这一增幅远超人工智能、医疗健康、集成电路和新能源等热门赛道,增幅位列所有赛道第二(第一是储能),在所有赛道中资金规模位列第五。



根据腾讯科技不完全统计,截止到2月14日,中国具身智能初创公司近一个季度完成了近100亿元的融资,其中包括星海图融资10亿元,自变量融资10亿元,北京人形机器人创新中心融资7亿元,银河通用融资3亿美元,逐际动力融资2亿美元等。

猎豹移动CEO傅盛评价机器人赛道创业氛围火爆,原因是好融钱。“你去深圳花200万搞个机器人,打上自己的Logo,找个厂做出来,走两步没问题,你就有可能拿到投资。”

翻看各家的融资新闻稿,里面有一个细节——多数企业融资用途依旧围绕基座模型、数据等展开,只有少部分企业开始走出概念验证,探索更多的应用场景。

而如果回顾Omdia和Counterpoint两个机构提供的数据,2025年头部企业的人形机器人出货量也只有5000多台。

多数还在做技术探索、研发,出货订单没有放量,一小部分企业却花费上亿元,带着机器人登上了春晚舞台。

外界不免要问一句:这是什么情况?

01 先上春晚再上市

根据春晚现场的情况,包括宇树、银河通用、魔法原子、松延动力等几家企业带着各自产品先后登台亮相。

多位业内人士此前透露,新亮相的企业,登台的门票费高达1亿元。

作为全民舞台,春晚和春节假日可以看作一个庞大的流量池,在这个时间段,用户有大把的时间来体验产品,是广告投放和产品传播的绝佳时段,互联网红包、抖音、DeepSeek,都是在这个节点上接住了泼天的流量,最终脱颖而出。



问题是,人形机器人具备人人可用的C端属性吗?

此前,一位从业者透露,头部企业的人形机器人,非开发版本定价大概在10万元左右,具备完整开发能力的主流版本能到30-50万元,另外也有一些非头部企业的产品在电商平台挂出了万元左右的价格。

价格贵,使用有门槛,很难保证这类产品在C端获得高转化率,但将其放在一个To C的活动上,目的是什么?

“基本上都是为上市、融资做准备。”何小鹏说。

由于相关企业年前都已经领到了投资人的“红包”,春晚成了这些企业IPO路演的训练场。在此之前,宇树、银河通用、智元都被传出了筹备上市的消息,但银河通用和智元先后否认了相关传闻。

所有机器人企业当中,把上市说的最为明确的是宇树。

2025年的世界人形机器人大会上,王兴兴曾表示,“上市是对公司过去九年多发展时间的交代,也是对股东负责的表现。”

动辄亿元的门票费,超过了多数企业单笔融资额的1/10,即便是按照单价10万元来计算,也相当于1000台设备的出货量,换回来2-3分钟的全国性露脸,对于现阶段头部企业也只有5000多台的人形机器人产业来说,成本不低。

不过也有特例,智元机器人没有抢春晚的入场券,而是提前操办了一场名为“机器人奇妙夜”的独立活动,另辟蹊径来吸引流量。

“晚会用了250多台机器人,参与的工程师数量不到机器人数量的1/10,人员投入不多。”一位智元人内部人士透露。

02 一支舞蹈的“0到1”

台上一分钟,台下十年功,机器人跳舞也是如此。

由于机器人跳舞都是事先编排好的,行业习惯诟病其只能在特定的环境,执行指定的任务,不够智能,泛化不好。

但编排舞蹈,也需要投入大量的精力和人力,最直接的方式就是动作捕捉——舞蹈演员穿上动捕服来收集动作数据进行训练。

也有企业提出了工具化的方案,允许用户“投喂”视频以训练模型学习掌握舞蹈动作。

据相关人士透露,基于工具化方案,通常训练需要2-3小时,对视频素材也没有严格要求。

相比动作捕捉+算法开发的形式,工具化产品有望极大地降低人形机器人的使用门槛,便利性可类比剪辑软件,能够加速舞蹈这种场景下的应用效率。

“节目编排只需要导演的创意和基础操作人员,才能大规模复制,也是我们成本投入低、人员投入少的原因,也说明我们具备批量大规模交付这类晚会的能力。”智元机器人邱恒此前在机器人奇妙夜活动结束后说。

不过,这种方式对于DIY并不一定友好。

训练的过程中,每做一次动作微调,可能就需要终止现有的任务来重新编排,就像一个频繁要求修改的甲方,调整次数越多,效率就会变得越低。

再有一点,现有的工具化产品依旧不能100%解决机器人动作编排问题。前述智元内部人士也强调,复杂的高难度动作,需要在代码层面调整,并且需要额外训练。

“不管哪种方式,现在都不是非常标准化,也要人工训练模型。”另一位人形机器人从业者说。

03 投资人眼中的100万台

作为一个新兴产业,即便是马斯克喊出了年产100万台,但他也没有找到很好的应用场景,业内对这个新产业从来都是褒贬不一。

我们在此前《我们不需要100万台“跳舞机器人”》中引述了一位投资人的观点——2026年,人形机器人如果只会跳舞,结局只有死路一条。

不过就人形机器人跳舞这件事,英诺天使基金合伙人王晟给予了前所未有的包容度。

“机器人跳舞才是真正的创新,没有人能预料到,机器人比人跳得好,至少超越了95%的人。”王晟感慨,“在你没有意想到的地方,它变得非常好,它可以去伴舞、演唱会,甚至成为机器人明星,带来你想象不到的商业模式。”

峰瑞资本投资合伙人陈石认为现在还属于发展的早期,但他强调机器人的硬件和运动能力做的不错,“我们早期上学的时候,能让机器人站起来、走起来,即便是四条腿走都很困难,现在行走已经很好了。”

外界对年产100万台年产能无法形成共识,但有业内人士透露,在需求存在确定性的情况下,扩产并不是一件难事。

那难题是什么?找到需求。

从这个角度来看,不管是机器人上春晚,还是智元的“奇妙夜”,又或者是机器人运动会、拳击赛,都是产业在向外部宣讲机器人产品应用的一种形式。

回想了一下,今年我们参加过很多活动,都有能看到人形机器人,包括年前的短视频里,很容易刷到大大小小的企业年会上,机器人的“身影”。

“各种文旅场景、博物馆、明星演唱会,我觉得100万不是一个很多的数。”王晟说,“它变得足够便宜的时候,比如一万块钱能买一个跳舞机器人,你可以像狗一样牵出去,别说100万,1000万都不够用的。”

不过,站在产业观察的角度,猎豹移动CEO傅盛的观点颇为尖锐,他认为人形机器人还处于非常早期的阶段,在给我转发的一条机器人表演摔倒危及周边观众的视频时说,“你看这种,真踢到小朋友咋办?”



在傅盛看来,发布硬件原型,距离量产还有很长的路要走。

“硬件原型只代表工作量的10%。做汽车,你能产出第一辆能跑的汽车和最后量产至少还有两年时间,手机也有这个规律,从能点亮的原型机到量产机之间,至少还得大半年。”

04 台上、台下各有问题

相比开放场地,把机器人推向舞台,安全问题要小得多,能表演多久才是关键的,散热和电池续航是两个重要影响因素。

为了适应各种场景,模拟人类执行复杂动作,人形机器人配备了大量的关节来提升自由度,机器人在输出高扭矩、进行高频动作时,关节电机就会产生热量。

智源研究院院长王仲远在此前的分享中提到过,现阶段人形机器人硬件的稳定性还停留在科研阶段,“机械臂因过热保护频繁停机,有的机器人甚至需要旁边放电扇,像给它配一个保姆。”

一场演唱会,不管是歌手还是伴舞,可以按照2-3个小时来编排节目,一个人形机器人未必能撑得住这个时长。

一位人形机器人从业者表示,“发热主要是在关节,关节主要攻克就是这个问题。”

在续航方面,单电池续航一般可维持2小时,也可以通过换电池来延长续航,现阶段这个问题要比散热容易解决得多。

台上考验的是机器人的稳定性,台下考验的则是效率。

过去几年的一些展会上,经常可以看到机器人展示从桌面、货架上抓取、放置物品的案例。

最近一段时间,我们发现颐和园内设置有一处机器人零售店,引发了大量游客围观。从测试情况来看,从支付完毕到交付商品,中间机器人的取货环节耗费了30秒,预计是普通售货机的5-10倍。



景区内的机器人零售场景展示

为什么我们要选择一个效率只有普通售货机1/5甚至是1/10的机器人产品?

“售卖场景,除非不仅仅是拿货,也可以提供互动、情绪价值才合理。”一位人形机器人从业者补充道。

效率至关重要,但可能不是人形机器人现阶段最高优先级的工作。

星海图创始人、CEO高继扬谈到一个观点:2025年做概念验证、2026年下半年做成果验证,即特定任务的端到端人工替代,在此基础上,行业才会进入效率提升阶段。

不管是稳定性、效率,这些台上、台下的问题都可以通过供应链的突破来攻克,但模型层面,对机器人不够聪明,不通用,或者说智能和泛化性不足问题的解决方案,行业其实还没有形成共识。

我们粗略的统计了一下,包括阿里达摩院的RynnBrain,智元机器人的GO-1,谷歌Gemini Robotics ER 1.5等在内,行业至少有10款开源的具身智能基座模型,大家都想争夺“人形机器人界”的安卓。

只不过,安卓可以输出接近甚至是超过iOS的用户体验,实现从A到B这种端到端能力,而现阶段这些开源的具身基座模型,不论是 VLA(视觉-语言-动作)路线还是 VLM(视觉语言模型)路线,尽管都强调在各种榜单上实现SOTA,但没有一家真正能让机器人本体在通用场景下实现从A到B的能力。

也就是在不久之前,英伟达又发了两篇新论文,提供了一套基于视频素材学习,Zero-shot(零样本)就能泛化执行不同工作的具身模型的可能性。

可以说,不管是创业团队,还是行业巨头,大家都在具身智能的黑夜里摸索前进。

而且,从A到B的路线都还没有达成共识,这可能是具身智能领域最关键的问题,不解决这个,又何谈“人形机器人界”的安卓呢?

还有一个偏哲学,且没有统一答案的问题:机器人能代表具身吗,具身又一定是人形吗?

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一只看不见的手,把机器人推上了春晚

腾讯科技 2026-02-17 18:56:29


 

资本依旧在用真金白银为未来投票。

IT桔子的统计数据显示,2025年中国一级市场机器人赛道的投资数量由前一年的560起,增至714起,总金额更是由218.5亿元,暴增220.1%至699.3亿元,这一增幅远超人工智能、医疗健康、集成电路和新能源等热门赛道,增幅位列所有赛道第二(第一是储能),在所有赛道中资金规模位列第五。



根据腾讯科技不完全统计,截止到2月14日,中国具身智能初创公司近一个季度完成了近100亿元的融资,其中包括星海图融资10亿元,自变量融资10亿元,北京人形机器人创新中心融资7亿元,银河通用融资3亿美元,逐际动力融资2亿美元等。

猎豹移动CEO傅盛评价机器人赛道创业氛围火爆,原因是好融钱。“你去深圳花200万搞个机器人,打上自己的Logo,找个厂做出来,走两步没问题,你就有可能拿到投资。”

翻看各家的融资新闻稿,里面有一个细节——多数企业融资用途依旧围绕基座模型、数据等展开,只有少部分企业开始走出概念验证,探索更多的应用场景。

而如果回顾Omdia和Counterpoint两个机构提供的数据,2025年头部企业的人形机器人出货量也只有5000多台。

多数还在做技术探索、研发,出货订单没有放量,一小部分企业却花费上亿元,带着机器人登上了春晚舞台。

外界不免要问一句:这是什么情况?

01 先上春晚再上市

根据春晚现场的情况,包括宇树、银河通用、魔法原子、松延动力等几家企业带着各自产品先后登台亮相。

多位业内人士此前透露,新亮相的企业,登台的门票费高达1亿元。

作为全民舞台,春晚和春节假日可以看作一个庞大的流量池,在这个时间段,用户有大把的时间来体验产品,是广告投放和产品传播的绝佳时段,互联网红包、抖音、DeepSeek,都是在这个节点上接住了泼天的流量,最终脱颖而出。



问题是,人形机器人具备人人可用的C端属性吗?

此前,一位从业者透露,头部企业的人形机器人,非开发版本定价大概在10万元左右,具备完整开发能力的主流版本能到30-50万元,另外也有一些非头部企业的产品在电商平台挂出了万元左右的价格。

价格贵,使用有门槛,很难保证这类产品在C端获得高转化率,但将其放在一个To C的活动上,目的是什么?

“基本上都是为上市、融资做准备。”何小鹏说。

由于相关企业年前都已经领到了投资人的“红包”,春晚成了这些企业IPO路演的训练场。在此之前,宇树、银河通用、智元都被传出了筹备上市的消息,但银河通用和智元先后否认了相关传闻。

所有机器人企业当中,把上市说的最为明确的是宇树。

2025年的世界人形机器人大会上,王兴兴曾表示,“上市是对公司过去九年多发展时间的交代,也是对股东负责的表现。”

动辄亿元的门票费,超过了多数企业单笔融资额的1/10,即便是按照单价10万元来计算,也相当于1000台设备的出货量,换回来2-3分钟的全国性露脸,对于现阶段头部企业也只有5000多台的人形机器人产业来说,成本不低。

不过也有特例,智元机器人没有抢春晚的入场券,而是提前操办了一场名为“机器人奇妙夜”的独立活动,另辟蹊径来吸引流量。

“晚会用了250多台机器人,参与的工程师数量不到机器人数量的1/10,人员投入不多。”一位智元人内部人士透露。

02 一支舞蹈的“0到1”

台上一分钟,台下十年功,机器人跳舞也是如此。

由于机器人跳舞都是事先编排好的,行业习惯诟病其只能在特定的环境,执行指定的任务,不够智能,泛化不好。

但编排舞蹈,也需要投入大量的精力和人力,最直接的方式就是动作捕捉——舞蹈演员穿上动捕服来收集动作数据进行训练。

也有企业提出了工具化的方案,允许用户“投喂”视频以训练模型学习掌握舞蹈动作。

据相关人士透露,基于工具化方案,通常训练需要2-3小时,对视频素材也没有严格要求。

相比动作捕捉+算法开发的形式,工具化产品有望极大地降低人形机器人的使用门槛,便利性可类比剪辑软件,能够加速舞蹈这种场景下的应用效率。

“节目编排只需要导演的创意和基础操作人员,才能大规模复制,也是我们成本投入低、人员投入少的原因,也说明我们具备批量大规模交付这类晚会的能力。”智元机器人邱恒此前在机器人奇妙夜活动结束后说。

不过,这种方式对于DIY并不一定友好。

训练的过程中,每做一次动作微调,可能就需要终止现有的任务来重新编排,就像一个频繁要求修改的甲方,调整次数越多,效率就会变得越低。

再有一点,现有的工具化产品依旧不能100%解决机器人动作编排问题。前述智元内部人士也强调,复杂的高难度动作,需要在代码层面调整,并且需要额外训练。

“不管哪种方式,现在都不是非常标准化,也要人工训练模型。”另一位人形机器人从业者说。

03 投资人眼中的100万台

作为一个新兴产业,即便是马斯克喊出了年产100万台,但他也没有找到很好的应用场景,业内对这个新产业从来都是褒贬不一。

我们在此前《我们不需要100万台“跳舞机器人”》中引述了一位投资人的观点——2026年,人形机器人如果只会跳舞,结局只有死路一条。

不过就人形机器人跳舞这件事,英诺天使基金合伙人王晟给予了前所未有的包容度。

“机器人跳舞才是真正的创新,没有人能预料到,机器人比人跳得好,至少超越了95%的人。”王晟感慨,“在你没有意想到的地方,它变得非常好,它可以去伴舞、演唱会,甚至成为机器人明星,带来你想象不到的商业模式。”

峰瑞资本投资合伙人陈石认为现在还属于发展的早期,但他强调机器人的硬件和运动能力做的不错,“我们早期上学的时候,能让机器人站起来、走起来,即便是四条腿走都很困难,现在行走已经很好了。”

外界对年产100万台年产能无法形成共识,但有业内人士透露,在需求存在确定性的情况下,扩产并不是一件难事。

那难题是什么?找到需求。

从这个角度来看,不管是机器人上春晚,还是智元的“奇妙夜”,又或者是机器人运动会、拳击赛,都是产业在向外部宣讲机器人产品应用的一种形式。

回想了一下,今年我们参加过很多活动,都有能看到人形机器人,包括年前的短视频里,很容易刷到大大小小的企业年会上,机器人的“身影”。

“各种文旅场景、博物馆、明星演唱会,我觉得100万不是一个很多的数。”王晟说,“它变得足够便宜的时候,比如一万块钱能买一个跳舞机器人,你可以像狗一样牵出去,别说100万,1000万都不够用的。”

不过,站在产业观察的角度,猎豹移动CEO傅盛的观点颇为尖锐,他认为人形机器人还处于非常早期的阶段,在给我转发的一条机器人表演摔倒危及周边观众的视频时说,“你看这种,真踢到小朋友咋办?”



在傅盛看来,发布硬件原型,距离量产还有很长的路要走。

“硬件原型只代表工作量的10%。做汽车,你能产出第一辆能跑的汽车和最后量产至少还有两年时间,手机也有这个规律,从能点亮的原型机到量产机之间,至少还得大半年。”

04 台上、台下各有问题

相比开放场地,把机器人推向舞台,安全问题要小得多,能表演多久才是关键的,散热和电池续航是两个重要影响因素。

为了适应各种场景,模拟人类执行复杂动作,人形机器人配备了大量的关节来提升自由度,机器人在输出高扭矩、进行高频动作时,关节电机就会产生热量。

智源研究院院长王仲远在此前的分享中提到过,现阶段人形机器人硬件的稳定性还停留在科研阶段,“机械臂因过热保护频繁停机,有的机器人甚至需要旁边放电扇,像给它配一个保姆。”

一场演唱会,不管是歌手还是伴舞,可以按照2-3个小时来编排节目,一个人形机器人未必能撑得住这个时长。

一位人形机器人从业者表示,“发热主要是在关节,关节主要攻克就是这个问题。”

在续航方面,单电池续航一般可维持2小时,也可以通过换电池来延长续航,现阶段这个问题要比散热容易解决得多。

台上考验的是机器人的稳定性,台下考验的则是效率。

过去几年的一些展会上,经常可以看到机器人展示从桌面、货架上抓取、放置物品的案例。

最近一段时间,我们发现颐和园内设置有一处机器人零售店,引发了大量游客围观。从测试情况来看,从支付完毕到交付商品,中间机器人的取货环节耗费了30秒,预计是普通售货机的5-10倍。



景区内的机器人零售场景展示

为什么我们要选择一个效率只有普通售货机1/5甚至是1/10的机器人产品?

“售卖场景,除非不仅仅是拿货,也可以提供互动、情绪价值才合理。”一位人形机器人从业者补充道。

效率至关重要,但可能不是人形机器人现阶段最高优先级的工作。

星海图创始人、CEO高继扬谈到一个观点:2025年做概念验证、2026年下半年做成果验证,即特定任务的端到端人工替代,在此基础上,行业才会进入效率提升阶段。

不管是稳定性、效率,这些台上、台下的问题都可以通过供应链的突破来攻克,但模型层面,对机器人不够聪明,不通用,或者说智能和泛化性不足问题的解决方案,行业其实还没有形成共识。

我们粗略的统计了一下,包括阿里达摩院的RynnBrain,智元机器人的GO-1,谷歌Gemini Robotics ER 1.5等在内,行业至少有10款开源的具身智能基座模型,大家都想争夺“人形机器人界”的安卓。

只不过,安卓可以输出接近甚至是超过iOS的用户体验,实现从A到B这种端到端能力,而现阶段这些开源的具身基座模型,不论是 VLA(视觉-语言-动作)路线还是 VLM(视觉语言模型)路线,尽管都强调在各种榜单上实现SOTA,但没有一家真正能让机器人本体在通用场景下实现从A到B的能力。

也就是在不久之前,英伟达又发了两篇新论文,提供了一套基于视频素材学习,Zero-shot(零样本)就能泛化执行不同工作的具身模型的可能性。

可以说,不管是创业团队,还是行业巨头,大家都在具身智能的黑夜里摸索前进。

而且,从A到B的路线都还没有达成共识,这可能是具身智能领域最关键的问题,不解决这个,又何谈“人形机器人界”的安卓呢?

还有一个偏哲学,且没有统一答案的问题:机器人能代表具身吗,具身又一定是人形吗?