汽车巨头杀入机器人赛道

　　当特斯拉将Autopilot算法注入Optimus的“大脑”，广汽GoMate用汽车电驱技术重构机器人关节，一场由车企主导的“造人”革命正在重塑全球产业格局。据摩根士丹利预测，到2030年全球人形机器人市场规模将突破千亿元，其中，中国凭借汽车产业链优势，有望占据半壁江山。

　　车企的跨界不仅是技术复用，更涉及人才迁徙与生态重构，这场从“四个轮子”到“两条腿”的进化，不仅是技术跨界，更是一场关于人类生产方式的深刻重构。

　　车企跨界人形机器人并非偶然，其本质是工业化能力向智能化场景的系统性迁移。这种跨界背后，隐藏着技术复用、供应链共享和战略重构的深层逻辑。

　　智能汽车与人形机器人在感知、决策、执行三大核心环节的技术架构高度重叠。尤其是软件层面，智能汽车领域积累的环境感知、路径规划、动态决策等算法，可直接迁移至人形机器人开发。这种技术外溢效应，本质上是汽车产业在智能化进程中形成的“技术资产”向机器人领域的自然延伸。

　　2019年，特斯拉Autopilot团队的工程师张宇（化名）被调往机器人Optimus项目，他发现Optimus的视觉方案几乎是Autopilot的“孪生兄弟”，甚至神经网络训练数据都包含20%的汽车路测场景。张宇透露：“Optimus的视觉感知模块部分移植了ModelY的FSD算法，仅用几个月就完成环境建模能力验证，其运动控制模块则大量复用了ModelY的底盘控制技术。”

　　在小鹏工厂的仓储区，Iron机器人正分拣芯片级零件。操作台前，曾参与小鹏XNGP全场景导航系统开发的李工，正调试着摄像头参数：“我们移植了XNGP的视觉感知算法，让机器人能识别反光表面的零件编号，这在智能驾驶中叫‘强光抑制’，现在成了机器人的‘火眼金睛’。”

　　广汽GoMate的力控系统，脱胎于新能源车电驱平台的扭矩分配算法。广汽的一位底盘控制专家这样认为：“我们把电动车电驱系统的扭矩分配算法移植过来，让机器人单腿站立时的平衡响应速度提升了50%，相当于给机械腿装上了‘电子稳定程序’。”据悉，广汽GoMate的力控系统开发周期比行业平均缩短9个月。

　　技术同源性让车企能快速构建技术壁垒，甚至形成“汽车-机器人”双向数据闭环——特斯拉Optimus每天在工厂产生的作业数据，可以反向优化其自动泊车算法，甚至让特斯拉的视觉感知模型迭代效率提升了40%；而小鹏汽车仓储机器人产生的操作数据，也正在反哺其智能驾驶仿线

　　这些远超消费电子领域的标准被原封不动地移植到机器人核心部件。特斯拉Optimus的大量齿轮复用Model3电机模具，单件成本下降82%；比亚迪将刀片电池模组堆叠算法用于机器人关节设计，在缩小关节体积的同时，续航能力也得到提升；某新势力车企的机器人关节轴承，采用与汽车轮毂轴承相同的全流程热处理工艺，寿命达到20万次循环，是传统方案的2倍。

　　车企布局机器人不仅是技术外溢的结果，更是应对产业周期的战略选择。当全球新能源汽车渗透率突破40%、传统制造效率提升逼近天花板时，机器人成为打开第二增长曲线的关键。

　　摩根士丹利《Humanoid100》报告数据显示，全球人形机器人产业链100家核心企业中，中国车企占据3席（比亚迪、广汽、小鹏），而特斯拉的机器人业务估值已超过其汽车业务的30%。这种布局的背后，是对未来制造业话语权的争夺——当机器人操作系统估值超过硬件制造商2.3倍时，车企的竞争优势正从“机械臂数量”转向“智能中台构建能力”。

　　但硬币的另一面，是某新势力车企的前车之鉴。2022年与海外机器人企业的联合开发项目，因对方突然终止算法授权而夭折。该企业前工程师透露：当时我们的产线都调试好了，最后只能看着进口设备拆箱。这段经历也让行业认识到：当投资变成单纯的财务杠杆，核心技术的咽喉仍被他人紧握。

　　2023年以来，智能驾驶背景创业者成立的机器人公司超过50家，涵盖硬件研发如众擎机器人）、算法开发、零部件供应等细致划分领域。这一些企业往往获得车企战略投资，如北汽产投投资银河通用，小鹏汽车关联基金注资有鹿机器人，形成“车企-创业公司”的共生关系。

　　深圳某机器人公司的调试车间里，前比亚迪三电工程师林浩（化名），正在校准机械臂的能量管理参数。这位曾经的电池管理专家，如今是机器人动力系统的核心开发者：“刚开始连减速器的传动比都算错，好在汽车电驱系统的控制逻辑是相通的。”他展示着自己开发的续航优化算法，“我们把电动车的电池热管理技术用过来，通过关节电机的余热回收，让机器人续航提升了30%。”

　　特斯拉的招聘会上，“机器人运动控制专家”的展板前围满了求职者。招聘负责人透露，他们刚从波士顿动力挖来3名核心工程师，开出的年薪包含百万期权。“我们应该既能理解汽车ESC系统，又懂双足平衡算法的‘双栖人才’，这样的人在市场上比芯片还稀缺。”

　　车企的入局正在引发机器人产业链的深度重构，不仅体现在技术层面，更触及商业模式的本质。

　　宁波某汽车线束供应商的产线上，技术主管赵工正在检查机器人关节线束的弯折测试。“原本给新能源汽车设计的高压线万次弯折寿命。我们改良了硅胶在允许电压下不导电的材料，结果发现这样一种材料用在电动车充电桩上，寿命也提升了50%。”他指着生产线%的产能转向机器人线束，客户甚至包括库卡、ABB等国际巨头。”

　　小鹏工厂的服务器机房里，Iron机器人每天产生的大量作业数据正在实时上传。“这一些数据包含上千种零部件的抓取姿态、几百种工厂环境的动态避障场景，比汽车路测数据更复杂。”一位业务负责人透露，“我们计划将数据打包成API服务，向第三方工厂提供设备故障预测、物流路径优化等解决方案——这可能比卖机器人硬件更赚钱。”

　　人形机器人的类人感知能力不够，复杂环境下的动态平衡、触觉反馈等尚未突破。当前机器人技术仅相当于智能驾驶的L2级别，距离L4级通用智能仍需5-10年。能源效率也是痛点，Optimus续航仅4小时，难以满足全天候作业需求。

　　尽管人形机器人概念股在2025年涨幅超过300%，但产业实际成熟度仍存疑。某投行分析师指出：“当前行业存在非常明显泡沫化风险，90%的初创企业尚未实现盈利收入，而头部企业的量产成本仍高于市场承受极限。”

　　不过，该分析师表示：“我们仍就看好车企背景的项目，有真实的应用场景和供应链支撑，比如某新势力车企的机器人业务，已通过工厂内循环实现了5000台的小批量交付。而且广汽GoMate已经实现了小批量生成，单价也相对有优势，小鹏Iron通过内部场景验证积累的技术参数，也正成为其对外输出的重要竞争力。”

　　汽车行业的“造人”运动，本质上是一场从交通工具制造商向智能生态构建者的重大转变，是在智能时代重新定义自身的能力边界——那些成功将汽车制造DNA注入机器人研发的企业，正在构建跨维度的竞争优势；而仍在观望的玩家，或将错失定义下一代智能硬件的入场券。

　　这场转变的深层逻辑，是汽车产业在智能化进程中形成的技术资产、供应链能力、数据积累，正在向机器人领域进行系统性迁移。这种迁移不是简单的跨界，而是基于技术同源性的产业升维。当汽车企业将无人驾驶算法转化为机器人的“大脑”，将动力电池技术转化为机器人的“心脏”，一个由智能汽车、人形机器人、智慧城市组成的新生态正在崛起。