高盛：机器人商业化更近一步

原标题：CHINA HUMANOID ROBOT: Mid-year check-in: Several steps closer toward commercial reality

摘要

高盛在香港 GS Asia Communacopia + Technology Conference 以及深圳、北京 China AI Robotics Trip 期间走访了 14 家机器人和具身智能公司，认为中国人形机器人产业在 2026 年中已经比此前更接近商业现实。核心判断是：VLA/VTLA 与 world model 的融合、真实世界多维数据采集、以及规模化降本正在同步推进，但大规模商业化仍需耐心等待。 目前商业化范围从工业搬运、物流、分拣、检测等场景继续扩展，但多数仍处于 POC、试点或小批量验证阶段；多数公司预计真正的大规模部署更可能在 2027-2029 年出现。高质量真实数据仍是最大瓶颈，因此公司正在加码集中式数据工厂、政府支持的数据采集、穿戴/VR/第一视角采集和客户侧部署回流。成本下降主要依靠规模、全栈研发控制、国产供应链和形态选择；短期内轮式底盘加二至三指夹爪被多家公司视为更现实的工业落地形态。

主要观点

• 模型路线正在从单一 VLA 叙事转向更执行导向的多模态栈。高盛观察到，多家公司不再只讨论视觉-语言-动作模型，而是把 VLA/VTLA 与 world model 结合起来：VLA 或 VTLA 负责策略和动作生成，world model 负责下一状态预测、动作提交前验证、规划和现实不确定性下的鲁棒性。

• 模型规模正在上移，但距离稳定可部署质量仍有多轮迭代。报告提到行业讨论已从较小的个位数十亿参数预训练系统，转向约 40B-80B 参数级别的大模型栈；Galaxea、Galbot、Spirit AI 和 One Robotics 等公司均把 VLA/VTLA + world model 的组合视为下一阶段方向。

• 高质量、真实世界、多维数据仍是产业最核心瓶颈。行业讨论已经从抽象的“data recipe”转向可扩展的数据采集架构，尤其重视人本位、第一视角和接触丰富的数据，以保留自然动作、物理交互质量和跨本体迁移能力。

• 数据基础设施正在成为新的商业和产业竞争维度。PaXini 已运营 5 个数据采集工厂，Galaxea 通过真实机器人遥操作、UMI 手套、外骨骼和第一视角数据把数据量扩至今年 100 万小时，Spirit AI 计划年底累计 100 万小时真实数据并在明年迈向千万小时级别。

• 商业化范围在扩大，但节奏仍是 POC 到试点再到小批量。近端机会集中在分拣、物料搬运、pick-and-place、检测/测试等标准化或半结构化工作流；多个公司称工业导入通常需 3-6 个月 POC、平均 2-3 轮验证、50 台以下小批测试和约 12 个月验证，之后订单才可能向单客户 50-100 台推进。

• 短期形态选择更务实，轮式机器人加二至三指夹爪被认为可覆盖 70%-90% 的工业应用。报告指出，受模型能力和成本约束影响，许多公司暂时更偏好轮式底盘和夹爪，而不是双足全人形加五指灵巧手；双足和五指形态仍被视为未来选项。

• Daimon Robotics 聚焦触觉小模型和视觉触觉路线，而不是独立打造完整 VLA。公司把 DM-Tac、DM-Hand 和 DM-EXton 组合成硬件、数据和下游集成生态，计划通过租赁式穿戴设备在家庭场景采集百万小时级数据，并认为数据和海外收入会高增长，但 2-3 年后硬件仍可能重新成为主收入驱动。

• Dobot 采用 one-brain-multi-form 路线，希望一个模型覆盖 50 多个场景和多种机器人形态。其具身智能收入 2025 年同比增长 4 倍但仍仅占收入 4%，2026 年预计继续高增长；2025 年出货 200-300 台，2026 年指引 300-500 台，工业人形机器人 ASP 约 20万-50 万元、平均 30 万元，毛利率已达 45%。

• Estun Automation 的重点仍是国产替代、海外扩张、产品结构升级和盈利质量改善。管理层强调 2026 年收入增长更多取决于执行而非需求，海外收入占比 2026 年一季度升至约 30% 并有望继续提高；同时公司因价格竞争和过往盈利波动仍面临利润率不确定性。

• Galaxea 以 VLA + world model、数据和机器人本体设计构成全栈路线，并把高质量真实数据视为核心护城河。其 Fast-WAM 于 2026 年 3 月发布，低延迟约 190ms；公司通过亦庄政府 collect-while-working 模式采集数据，真实机器人遥操作估计占 80%-90%，并计划今年数据量扩至 100 万小时。

• Geek+ 的路径更偏场景优先和可部署边界场景，而不是押注前沿通用具身智能。公司把仓库任务拆成小任务，例如 2D 视觉、3D 重建、分割和抓取执行，并强调增长主要来自现有客户深化约 80% 与新客户转化约 20%-30%，2025 年约 30% 同比增长被管理层视为大体可持续。

• LimX Dynamics 把模型拆成全身运动控制、类人 VLA 技能和具身 agentic OS 三层系统。公司更强调开放 SDK、Python 支持和开发者生态，把 Oli 和 TRON 2 定位为研究及工业开发平台，目标是与客户和开发者共同形成应用场景。

• Linkerbot 在高自由度灵巧手市场具有很强份额和量产能力，管理层称其高 DOF 灵巧手全球份额超过 80%，月产 1000 只以上、峰值 4000 只。其 LinkerSkillNet 包含 500 多项真实世界灵巧操作技能，目标是高价值“master-craftsman”技能数据库，而不是普通搬运分拣。

• Mech-Mind 的核心是工业 3D 视觉和机器人智能层，当前 3D 视觉系统约 0.3-0.4 秒完成坐标捕捉、实时学习和决策输出。公司认为全球每年约 50 万台工业机器人部署中，约 20%-30% 可能适配视觉/智能叠加，是 Physical AI 升级中的可服务市场。

• One Robotics 正从模块化系统迈向端到端具身 AI，其 OneModel 1.7 结合 latent world action model 与 VLA 执行。公司短期聚焦零售、养老等半结构化服务场景和政府部署，消费级家庭机器人仍是约 3 年视角；Onero 目标 gripper 版本 ASP 约 1 万美元，家庭采用的关键 BOM 阈值约 3000 美元。

• PaXini 以触觉和数据工厂作为基础设施定位，计划推出触觉主导的 VTLA 模型来补充客户的视觉栈。公司运营天津、宿迁、武汉、自贡、赣州 5 个数据工厂，数据用于训练约 15 个垂直模型、出售给大模型公司以及为机器人应用定制数据集；触觉传感器 ASP 已从历史约 10 万元降至 199/599/899 元不同档位。

• Spirit AI 坚持真实交互数据是具身模型能力的核心变量。其 Spirit v1.5 在 RoboChallenge Table30 达 66.09 分、成功率 50.33%，管理层认为当前新任务成功率约 40%-50%，需要达到 60%-70% 后约束才会明显缓解，规模化商业化可能在 2028 年左右产品标准化后出现。

• UBTech 预计 2026 年交付约 1 万台机器人，其中 5000 台工业、5000 台商业/家庭；2026 年数据工厂需求预计不弱于 2025 年。工业人形机器人 ASP 指引约 55万-65 万元，低于 2025 年的 70万-80 万元；BOM 从 2025 年初约 40 万元降至年底约 25 万元，目前略高于 20 万元，长期目标约 10 万元。

论述逻辑

中国机器人公司密集推进 VLA/VTLA 与 world model 融合 → 模型执行、规划和鲁棒性改善，但部署质量仍需迭代 → 真实世界多维数据成为最大瓶颈，推动数据工厂、穿戴采集、客户侧回流和政府订单增长 → 工业与物流场景先从 POC、试点、小批量验证落地 → 规模化生产、国产供应链和轮式/夹爪形态降低成本 → 行业距离商业化现实更近，但真正大规模部署仍需等待 2027-2029 年数据、模型和成本条件成熟。

关键展望

• 大规模部署时间：多数行业玩家认为，人形机器人和具身智能的大规模商业化更可能在 2027-2029 年出现，前提是模型达到部署级一致质量，并在此基础上积累数千万小时高质量真实数据。

• 数据收入展望：多家公司指引 2026 年数据相关收入占比提升，UBTech 预计 2026 年数据工厂需求与 2025 年一样强或更强；Galaxea、Spirit AI、PaXini 等公司均把真实数据和数据工厂视为近端收入和长期护城河。

• 工业场景展望：最先落地的场景仍是标准化和半结构化工业/物流工作流，包括分拣、搬运、pick-and-place、检测、测试、装卸和电池产线巡检；导入路径通常需要 POC、小批验证和约 12 个月确认，短期不会直接跳到大规模部署。

• 产品形态展望：短期更现实的形态是轮式底盘加二至三指夹爪，可覆盖 70%-90% 工业应用；双足人形和五指灵巧手仍具长期想象空间，但当前受成本、寿命、稳定性和模型能力限制。

• 成本展望：成本下降主要来自规模、模块标准化、国产供应链和全栈研发控制。UBTech 指引 BOM 近期目标约 20 万元、长期约 10 万元；One Robotics 认为家庭采用关键门槛约为 3000 美元 BOM；PaXini 触觉传感器价格已显著下探。

• 竞争风险：行业仍面临模型路线未收敛、高质量数据不足、POC 到规模订单转化慢、硬件形态不确定、价格竞争加剧以及商业化时间晚于资本市场预期的风险。

• 上市公司展望：报告维持 Estun A 股 Sell、H 股 Neutral，并认为其有工业 Physical AI 变现路径和更广泛人形机器人可选性，但也提示汽车和汽车电子等终端价格竞争激烈、利润率展望仍需谨慎。

推荐标的

• 中国人形机器人与具身智能产业链：报告对长期投资前景保持积极，重点关注多模态模型栈、真实数据基础设施、数据工厂、触觉传感器、灵巧手、工业视觉智能层和轮式工业机器人等方向。

• Estun Automation A/H：高盛对 Estun A 维持 Sell、对 Estun H 维持 Neutral；认可其工业机器人国产替代和 Physical AI 可选性，但对利润率、价格竞争和盈利稳定性保持谨慎。

• 未覆盖但值得跟踪的产业公司：Dobot、Geek+、One Robotics、UBTech、Galaxea、PaXini、Spirit AI、Linkerbot、Mech-Mind、LimX、Daimon 等，分别代表模型、数据、硬件、传感、灵巧手、工业场景和服务场景的不同商业化路径。