印度人工智能与机器人公司 Vanar Robotics 发布人形机器人 Vanar Generation 1，宣称是 " 南亚首个具备全场景自主决策能力的通用人形机器人 "。

就在中美角力人形机器人行业的主导权时，不甘寂寞的印度也迅速加入了进来。

近日，印度班加罗尔的人工智能与机器人公司 Vanar Robotics 正式发布其首款人形机器人 Vanar Generation 1，并且宣称这是 " 南亚首个具备全场景自主决策能力的通用人形机器人 "。

但相比于 " 南亚首款 " 的占位，Vanar Generation 1 更引人注目的还是其仅 2.5 万美元的价格，这不仅是特斯拉 Optimus 的三分之一，更引发了行业内外的热议：印度能否凭借低成本优势改写行业格局？其技术实力是否足以支撑 " 挑战者 " 角色？

主打低成本的技术策略

从官方披露的核心参数来看，Vanar Generation 1 在硬件性能上显然选择了务实的妥协路线。其身高 165 厘米、38 个自由度的设计，相较于特斯拉 Optimus 的 173 厘米身高与 40 个自由度稍显逊色，而 15 公斤的负载能力仅达到中国优必选 Walker X 的 60%。续航能力的差距更为明显——可更换电池提供的 4 小时工作时长，不足 Optimus 标准续航的一半。

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这种参数落差背后，是 Vanar Robotics 对成本控制的极致追求：通过 3D 打印肌腱替代精密金属关节，以消费级摄像头搭配算法补偿替代工业级视觉传感器，硬生生将制造成本压至竞争对手的 40%。

但硬件上的 " 减法 " 并未阻碍其在软件层面的创新。基于本土大模型 Bharat GPT 2.0 开发的 AI 系统，可流畅处理英语、印地语及 22 种地方语言的混合指令，在印度方言场景下的语义识别准确率高达 92%，甚至超过 Optimus 的英语专用模型。更值得关注的是其热适应性设计——内置液冷散热系统使其能在 50 ℃高温下持续工作，这项针对东南亚、中东等新兴市场的定制化能力，恰恰揭示了印度企业的差异化生存逻辑：与其在精密制造的红海中血拼，不如聚焦特定地域的刚性需求。

聚焦农业与宗教的错位竞争

对比中美人形机器人产业，Vanar Generation 1 选择了一条非常有本土特色的落地路径。例如在农业场景中，Vanar Generation 1 可以识别多种本地作物病虫害，并完成棉花采摘工作，这使其成功吸引到了印度农业部的关注。

而在宗教场景中，Vanar Generation 1 不仅能按传统仪轨搬运供品，还能用梵语为信徒讲解经文。这种将尖端科技与古老文化结合的尝试，这也展现出了 Vanar Robotics 尝试避免与中美正面交锋、进行错位竞争的思路。正如公司 CTO 拉吉夫 · 帕特尔所言：" 我们的机器人不必学会跳芭蕾，但一定要懂得如何从恒河台阶上站稳。"

供应链困局和地缘博弈

在低成本与错位竞争策略的背后，印度人形机器人产业实际正遭遇残酷着 " 卡脖子 " 的问题。以 Vanar Generation 1 为例，它的关节电机、谐波减速器等核心部件都非常依赖中国进口。2024 年印度政府将机器人零部件关税提高至 35% 的政策，反而加重了企业的成本负担。

此外，在技术储备方面，印度人形机器人产业也同样面临非常大的困难。例如在关节力矩控制、动态平衡算法等 23 项关键技术上，印度企业的专利储备量仅为中国的 1/15。班加罗尔理工学院的一项拆解报告显示，Vanar 机器人的控制系统大量修改自开源代码，其运动稳定性仅相当于中国 2018 年水平。

这种困境折射出更深层的产业生态缺陷。尽管印度坐拥全球 22% 的 AI 工程师，Tata、Infosys 等巨头也为 Vanar 提供算法支持，但硬件产业链的断裂始终难以弥补。国际机器人联合会分析师卢卡 · 莫雷蒂指出：" 印度就像个偏科的天才，能用软件创新弥补硬件缺陷，但精密制造需要的是整个工业体系的升级。"

印度要如何破局

虽然被 " 卡脖子 "，但印度还是找到了破局之法。例如 Vanar Robotics 就与印尼物流集团达成协议，将为其定制高温耐受版分拣机器人，首批 500 台将部署在雅加达港口；不仅如此，Vanar Robotics 还向方言交互系统向客户企业付费授权，这种 " 硬件不赚钱、软件赚长尾 " 的策略，恰似印度 IT 产业昔日的成功路径复刻。

此外，借助地缘政治的优势，Vanar Robotics 还以零关税进入了德国中小企业采购清单，因为 " 非中国制造 " 的产品正是当下西方世界的一大卖点。

总的来看，Vanar Robotics 所代表的既是一场印度本土产业链的极限压力测试，也是全球人形机器人产业多元化的必然注脚——在未来，中国将凭借全产业链优势推动技术迭代，美国将依托资本与科研生态探索通用智能边界，而印度则将在民生场景中寻找另类突破口。