12 月 18 日，王力宏成都演唱会上，6 台宇树科技 G1 人形机器人作为伴舞登台，与其共同演绎《火力全开》，并完成高难度 " 韦伯斯特 " 空翻，打造出全球首个演唱会机器人舞台。

仅仅两天后的 12 月 20 日，特斯拉 CEO 埃隆・马斯克转发该表演视频，并评价称 " 令人印象深刻 "，相关内容迅速在海内外传播开来，海外传播量超 4000 万次。

马斯克的点赞正值特斯拉 Optimus 人形机器人研发关键期，其公开肯定中国机器人技术进展，被解读为对同行竞争者的认可。不久，宇树科技创始人王兴兴回应称：" 大家对宇树机器人的喜爱程度超过我的预估，这对整个机器人行业都是非常好的事情。"

其实，宇树机器人的高光时刻并非首次。在今年 1 月的中国春晚上，宇树科技的机器人穿着花棉袄转手绢，引发了全国观众的关注，成为春晚的一大亮点。而在首届世界人形机器人运动会上，宇树 G1 机器人更是大放异彩，赢得了 100 米跨栏金牌，用时 33.71 秒。这些 " 炫技 " 表演背后，是机器人运动控制能力的显著提升。

不过，人形机器人要真正走向实用化，并非一帆风顺，必须突破多项关键技术瓶颈。

其中，数据采集方法的局限性是主要制约因素之一。数据采集直接影响到了人形机器人的学习和适应能力。机器人的软件可以分为大脑与小脑，目前大小脑发展不均衡，相较于智能 " 大脑 " 的智力快速提升，人形机器人的小脑即运动控制，发展停留在初期。机器人能听懂简单的指令，却难精准地完成动作。

另外，底层算法模型尚未统一影响整体效率，精细操作中不同任务对应不同的奖励函数，无法设置统一的奖励函数进行强化学习，因此目前尚未有统一的底层算法。对于每一个具体的精细动作任务，都需要单独开发和调校相应的算法模型，导致不同组件或子系统之间的兼容性和互操作性较差，影响人形机器人整体性能和效率。

今年特斯拉喊出 2026 年实现百万台产能的目标，国内厂商也接连公布 " 亿元订单 "，然而，高盛最新调研却给行业泼了一盆冷水。数据显示，全球头部厂商试产规模尚不足千台，预计 2026 年全球实际产能仅为 1.2 万台，离大规模量产仍有一段距离。

量产的核心目标是通过规模效应降低成本，但目前人形机器人的成本问题依然严峻。根据高盛的测算，现在单台人形机器人的物料成本在 40 万元左右，而行业共识则是单机成本需降至 5 万元以内才能实现盈利。" 减速器、灵巧手、传感器、AI 芯片……这些都是成本的大头。" 高昂的成本使得人形机器人在市场推广中面临巨大阻碍，难以实现大规模应用。

近日，王兴兴接受专访时表示，人形机器人走进千家万户，目前尚有很长的路要走。他认为，人形机器人大规模落地应用最大的阻碍在于机器人的 AI 水平不够，尚未突破临界点。不过，AI 领域充满变数，技术跃迁时有发生。当下难以解决的难题，说不定在未来某个时刻就能突然找到解决方案。在王兴兴看来，今年人形机器人火爆，从长远来看，没准这只是一个小火苗，就像当初互联网的诞生一样，未来有着无限的可能。

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更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《2025 年中国人形机器人产业发展蓝皮书——人形机器人量产及商业化关键挑战》

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