人形机器人赛场“摔”出真问题：从极限测试到产业链重构

【科技纵览】当第二届世界人形机器人运动会的聚光灯亮起，观众看到的不仅是刷新纪录的冲刺瞬间，更有弯道处的意外摔倒，甚至因零部件故障导致的退赛。在首程控股资本市场部总经理康雨看来，这些看似尴尬的“事故”，实则是行业走向成熟前必须经历的阵痛。作为赛事的深度参与者与活跃投资方，首程控股通过融资租赁、产业服务及直接投资宇树科技、银河通用等头部企业，深入介入机器人生态。康雨指出，这场运动会本质上是一次暴露在公众视野下的极限可靠性测试，其价值远超名次本身。

随着2026年的临近，康雨认为该行业仍处于起步阶段。尽管今年在硬件运控、产品一致性、速度及电池续航等方面取得了实质性进展，但距离真正具备长时间稳定运行的“有用”状态，仍有漫长路程。值得注意的是，本届赛事的一个显著变化是“自主”含量的提升。无论是竞技还是操作项目，参赛队伍愈发倾向于展示机器人的自主决策能力。这种从单纯追求速度向感知、理解世界并自主行动的转变，更贴近具身智能的核心命题。然而，即便只是跑步，背后的工程挑战也极为复杂。例如，某公司为参赛携带了十余台机器人，这引出了量产关键难题：如何保证多台设备间的高度一致性？此外，高强度比赛还集中暴露了维修难度、易损部件分布以及不同硬件方案导致的步态差异等问题。

康雨强调，任何赛场突破背后都是无数次的训练迭代。有的机器人跑完400米后电量耗尽，有的在起跑线前便出现故障，还有的在弯道失衡摔倒。现实世界充满不可预测的“弯道”，若机器人在日常使用中频繁散架或失稳，将带来严重安全隐患。因此，她将这些不体面的失败视为宝贵的数据反馈，因为这些问题必须在进入生产生活场景前得到解决。同时，她提醒业界不应简单以名次论英雄。比赛仅能拆解单项指标，如100米测速度、足球赛测协作，但这并不等同于企业的整体技术实力或量产能力。真正的验证需由市场与客户完成，而“敢于上场”的勇气同样值得肯定。

深夜的备赛场馆内，一群中学生仍在调试代码，有人甚至在草坪上和衣而睡，听到队友呼喊便立即起身排查问题。这一幕让康雨深感震撼，她认为这些年轻面孔才是行业的未来。虽然教育科研并非商业价值最直接的体现，却是产业发展中被低估的一环。今日调试算法的学生，明日可能成为工程师或创业者，这种人才储备对行业长远发展至关重要。

从赛场延伸至市场，首程控股的投资逻辑也随之清晰。康雨透露，投资经理会重点观察赛场上“什么出了问题”，进而分析产业链中的投资机会。目前，首程的投资版图不仅涵盖本体制造，还延伸至模型及具身智能领域，如自变量、星海图等。在上游环节，关节、材料、数据、算力等方向成为关注焦点。以关节为例，其在机器人成本中占比高且直接影响可靠性，因此一体化关节等企业备受青睐。康雨将这一策略概括为围绕“物理AI”进行全链路布局，旨在打通从上至下的技术闭环。

数据短缺是当前具身智能面临的另一大瓶颈，康雨形容其为“巧妇难为无米之炊”。真实场景数据往往需要专门生产，尚未形成大规模自然产生的机制。这也引发了关于技术路线的争议：具身智能是否必须依赖人形形态？康雨认为，目前远未到押注单一路径的时刻。首程既投资双足机器人，也布局轮式等其他形态。具身智能本质是AI与物理世界的结合，任何形态皆可承载。然而，人形机器人拥有独特优势：现实世界中绝大多数劳动数据由人类产生，接近人的形态有助于利用这些天然数据。类比自动驾驶，汽车在行驶中可顺便采集数据，若机器人能在工作中持续生成数据，数据瓶颈或将缓解。

鉴于此，相比押注具体形态，首程现阶段更倾向于“押团队、押链主”。康雨判断，机器人行业必将经历周期波动与整合，部分缺乏造血能力的企业将被淘汰，并购与上下游整合将成为常态。一些获投企业已开始向上游延伸，投资灵巧手或数据采集公司，这并非不务正业，而是补足核心能力或构建生态壁垒的手段。随着行业进入中期，生态级打法将成为主流，股权投资仅是第一步，未来不排除进一步收购等资本运作。

尽管融资火热、IPO加速，康雨仍将当前产业定义为“春秋战国时期”。真正具备AI原生能力、找到杀手级应用或形成断崖式技术领先的企业尚未出现。赛场上的每一次突破，都映射出行业所处的初级阶段。机器人虽在不断刷新运动边界，但要真正融入生产生活，仍需跨越可靠性、数据、成本、量产及商业化等多重鸿沟。这一过程注定漫长，却也充满了无限可能。