在自动驾驶部门多名核心骨干投身具身智能创业后，理想汽车终于决定亲自下场，从一家车企向具身智能公司转型。

在 1 月末的全员会上，理想汽车创始人、CEO 李想首次透露将打造公司首款人形机器人，并计划围绕这一新战略重组研发团队。

车企跨界造机器人，在汽车行业已经不是新鲜事。大洋彼岸，特斯拉已为人形机器人 Optimus 投入了 4 年时间。原本用于生产 Model S 和 Model X 的得州工厂，也将被改造为人形机器人生产基地，计划在今年建成年产能百万台的生产线，并于 2027 年正式对外发售。

在国内，小鹏的人形机器人 Iron 在去年底的新车发布会上成为焦点。拥有女性外表和仿生脊椎的 Iron 因走路姿态过于拟人，甚至一度被质疑由真人扮演。

传统车企也在加速布局。广汽、奇瑞、上汽、比亚迪、吉利等均已通过投资或合作的方式，在具身智能领域落子。

车企扎堆 “造人” 的背后，是技术与市场双重驱动的结果。一方面，自动驾驶为人形机器人提供了可迁移的感知及模型能力；另一方面，面对即将爆发的物理 AI 应用市场，任何一家车企都不愿在这场可能重塑未来的产业变革中缺席。

集体转向，来势汹汹

2021 年，特斯拉首次公布了其人形机器人计划。三年后的 2024 年，在以 “We, Robot” 为主题的发布会上，特斯拉展示了三款面向未来的产品：无人出租车 Cybercab、可容纳 20 人的无人多功能车 Robovan，以及人形机器人 Optimus。当时，任何自动驾驶或人形机器人技术的进展，都可能推动特斯拉股价上涨。

如今，Optimus 已进化到第三代，并计划于 2026 年生产 5 万台。为此，特斯拉甚至停产了 Model S/X，将得州工厂改造用于 Optimus 的生产。

在特斯拉之后，站在人形机器人竞技场上的车企玩家越来越多，并形成了两种主要路径：

一种和特斯拉类似，走自研路线。比如小鹏的 Iron、广汽的 GoMate，还有理想计划研发的人形机器人。

另一种则以奇瑞、丰田为代表，选择与 AI 及机器人公司深度合作。奇瑞与 Aimoga 合作开发了人形机器人 Mornine，并已在马来西亚门店尝试导购应用；丰田则与波士顿动力合作，借助其运动控制技术持续迭代 Atlas 机器人。

车企们的密集动作，就像是一场大型的错失恐惧症（FOMO）——不跟上，就掉队。

这股浪潮也带动了人才的流动，许多具身智能创业者来自车企和自动驾驶领域。

2025 年下半年，前理想汽车智能驾驶技术研发负责人贾鹏，联合前理想 CTO 王凯、前智驾量产负责人王佳佳，创办 “至简动力”，并获腾讯、阿里等注资。该公司正在进行第五轮融资，投前估值预计达 10 亿美元。

前理想自动驾驶产品负责人赵哲伦，与地平线联合创始人余轶男、前软件平台总架构师宋巍，于 2024 年创立 “维他动力”，种子轮及天使轮融资 3 亿元，地平线、高瓴、今日资本等多家机构参与。

2025 年初，前华为车 BU 自动驾驶 CTO、曾任大疆机器视觉总工程师的陈亦伦，与前华为 “天才少年” 丁文超联合创立 “他石智航”，董事长为前百度智能驾驶事业群组（IDG）负责人李震宇。公司成立不到半年即获超 2.4 亿美元融资。

据 AutoReport 汽车产经统计，目前至少有 30 位以上具身智能行业的高管是从智能驾驶赛道跨界而来。

人才的流动折射出一个重要趋势：当下最懂具身智能的人才，很大一部分正来自自动驾驶团队。这也为车企造机器人提供了技术上的合理性佐证。

特斯拉人形机器人Optimus

低垂的果实

在感知、决策与执行三个核心层面，自动驾驶汽车与机器人拥有高度重合的技术栈。

感知层面，汽车所依赖的 3D 视觉摄像头、激光雷达等传感器，与机器人基本通用。汽车怎么识别路口、行人、标志，机器人就要怎么识别门把手、座椅板凳。激光雷达公司禾赛科技和速腾聚创等，也同时为车企和机器人公司提供产品。

决策层面，自动驾驶车和机器人的 “大脑” 在模型能力层面也存在大量复用空间。例如，小鹏的 Iron 机器人便搭载了其用于辅助驾驶的第二代 VLA 系统。

执行层面，汽车与机器人也有很多同源的技术。比如做液冷系统的三花智控是特斯拉的供应商，而现在凭借关节执行器，也成为宇树的供应商。

技术同源加上供应链重合度高，让车企的研发和生产成本可以最大限度的复用。这让它们有机会从低利润率、低市值的汽车行业，跨入一个更大、更有前景的新市场。

机器人就是车企面前 “低垂的果实”。“低垂” 并不是因为技术简单，而是很多又贵又难，还耗时间的基础设施和技术投入，车企早就在研发智能电动车的过程中支付过一遍了。

高盛预测，到 2035 年人形机器人市场规模将达 380 亿美元；摩根士丹利展望，到 2050 年该市场将激增至 5 万亿美元，部署量达 10 亿台。相比之下，全球汽车年销量天花板仅在 9000 万辆左右。

这也带来了完全不同的估值逻辑。传统制造业的市盈率（PE）通常在 10-20 倍之间，而拥有平台属性的科技公司，PE 往往能给到 50-100 倍。如果车企能在机器人领域实现从 0 到 1 的迈进，估值也会更靠近科技巨头。

以特斯拉为例，尽管 2021 年首次公布机器人计划时，市场并没给出即时的反应，但随着 Optimus 不断进化，资本市场逐渐开始为这个万亿故事买单。特斯拉股东为马斯克批准的薪酬方案中，甚至包含了 “累计交付 100 万台机器人” 的条款——这直接指向一个超越当前汽车业务的全新估值维度。

关键技术仍未攻克

虽然自动驾驶汽车与人形机器人技术同源，但迈向真正的 “具身智能”，仍有大量难题需从零攻克。在这方面，汽车巨头与初创公司几乎站在同一起跑线上。

马斯克在多个场合反复提及，Optimus 最难攻克的部分不是大脑，而是灵巧的手。马斯克此前发布的 Optimus 叠衣服视频，不仅缓慢，而且需要工作人员使用遥控设备操控。

这一点直到今年的 CES 都没能完全解决。猎豹移动 CEO 傅盛表示，即使提前布置好，把盘子从桌子放到篮子里这个简单动作，对于人形机器人来说都是非常复杂的判断和决策过程。

傅盛表示，对于机器人来说，折纸是比拳击、后空翻更难的动作。Sharpa 的机器人自主完成一个折纸风车的任务需要三十多个步骤，研究人员说，即使每一步的成功率达到 80%，最终的总成功率也只有 6%。因此，能成功叠纸的Sharpa机器人，才吸引了不少专业学者的目光。

而人类的手拥有 27 块骨骼、30 多块肌肉和约 17000 个触觉感受器，因此在感应、操作、控制方面都有着机器比不上的优势。

除了手，脚的稳定性受到传感器精度影响，也是大问题。脚的稳定性同样棘手，受制于传感器精度，摔倒仍是常态。从商场表演机器人误伤路人，到各类机器人赛事中频繁摔倒的事故，都暴露了当前移动稳定性的不足。以至于现代机器人之父，麻省理工教授罗德尼·布鲁克斯都表示：“我建议人们不要靠近全尺寸双足机器人 10 英尺（约 3 米）以内。”

除了本体的关键部件，机器人的产业链也需要整个行业共同完善。

知名科普作者卓克断言，人形机器人的全面商用至少要等到 2028 年以后，因为能够支撑高强度运动且足够轻便的固态电池尚未大规模普及。目前主流人形机器人即使在轻负载条件下，续航时间也在 8 小时以内。

训练数据的匮乏，也是机器人研发的一大难点。机器人要走进家庭、写字楼、医院，需要海量数据进行训练，以提升泛化能力。虽然有公司通过视频和虚拟的世界模型进行训练，如英伟达的 Omniverse，但真实世界的数据仍然不可或缺。

第三个挑战是成本。据高盛测算，目前主流人形机器人的物料成本高达 40 万元人民币，而行业的盈利生死线是单机成本降至 5 万元以内，中间有着八倍的鸿沟。

以 Optimus 为例，目前一只具备基本功能的灵巧手成本超过 6000 美元（约合 4.3 万人民币），如果是一台双手机器人，仅手的成本就占了整机的近四分之一甚至更多。手的耐用性也很差，在使用 Optimus 进行快递分拣训练时，这双手的寿命只有六个星期。也就是说，如果部署机器人分拣快递，一年只换手就要花 10 万美元。

这些挑战背后，映射着物种进化规律。人类学会复杂的理性思考用了数百万年，而学会直立行走、用头脑协调全身肌肉，实现复杂的运动控制，用了数亿年。

相比之下，机器人学习在物理世界中独立生存与完成任务的进化时间显然还太短。（云见Insight）