这一转型由两项相互关联的发展推动。首先,随着人形机器人的估算物料清单成本从2022年的每台约 5万~25万美元降至2023年的 3万~15万美元,工厂应用场景正逐步接近具备可行经济性的阶段。Goldman Sachs 指出,进一步降低成本和提升人工智能能力是扩大部署规模的核心条件 [1]Goldman Sachs Global Investment Research, Global Automation: Humanoid Robot - The AI Accelerant. goldmansachs.com。其次,投资者正赋予能够在人类设计的环境中执行任务的机器人较高的长期价值,尽管住宅领域的采用仍取决于成本、可靠性和监管认可度。
竞争也日益成为产业政策的一部分。美国机器人企业于2025年3月倡议制定国家机器人战略,而中国宣布设立的国家支持型技术基金旨在支持机器人、人工智能及其他先进技术的发展 [2]AP News, US Robotics Companies Push for National Strategy, Including a Central Office, to Compete with China. apnews.com。这一政策背景十分重要,因为人形机器人的生产依赖于专用执行器、减速器、传感器、控制系统、人工智能基础设施和制造能力,而这些环节无法仅通过软件投资实现规模化扩张。
劳动力短缺正将企业对自动化的兴趣转化为明确的采购需求。国际机器人联合会将劳动力短缺和人口结构变化确定为自动化需求的重要驱动因素 [3]International Federation of Robotics, World Robotics 2024 Press Conference Presentation. ifr.org。在人们设计的工作站、工具和设施中,人形机器人平台具有较高的应用价值;传统固定式自动化设备通常难以适应任务变化。因而,人形机器人的价值主张在物料搬运、检查、套件准备、装配支持以及其他结合重复性动作与物体或布局变化的工作中最为突出。
UBTech 的工业部署体现了这一商业发展方向。其 Walker S 系列已在包括 BYD、Foxconn、Geely 和 SF Express 在内的企业中进行试用。UBTech 报告称,在 BYD 的试验中,零部件装配效率有所提升,并披露 Dongfeng Liuzhou Motor 订购了 20 台 Walker S。与安排好的演示相比,此类部署更为重要,因为它们能够暴露决定规模化的运营约束,包括工作站设计、周期时间一致性、安全流程、维护以及与工厂系统的集成。
医疗保健和老年护理需求
机构护理相比无人监管的家庭使用,提供了更接近近期的应用路径。Morgan Stanley 的长期展望将老年护理和家庭辅助确定为主要潜在需求来源,同时指出,市场采用将取决于能力和价格门槛。在较近的时期内,护理机构可以在受监管的工作流程中引入机器人,使运营人员能够将任务限制在沟通、互动、引导以及部分支持性活动范围内。
2025 年,一项在老年护理机构开展的混合方法评估研究考察了 PAL Robotics 的 ARI。研究发现,集成大语言模型改善了老年人和护理人员对系统的接受度及可用性指标。该结果并不能证明临床领域普遍采用此类技术,但为服务提供商评估交互质量能否支持在结构化护理环境中部署机器人提供了更具体的依据。
AI 改变了现有硬件基础的经济价值。感知、规划和学习控制技术的进步,减少了机器人在可变环境中执行任务所需的特定任务编程量。UBTech 介绍了其 Walker 平台采用的大模型加小模型架构,将高级规划与任务执行相结合。国际机器人联合会还将生成式 AI 和 AI 赋能的机器人技术确定为重要的行业趋势。对于采购方而言,相关性能指标并不只是模型演示效果,还包括将一项技能迁移至不同场地和机器人群所需的时间与工程投入。
NEURA Robotics 于 2026 年 6 月 10 日宣布完成最高达 14 亿美元的 C 轮融资 [7]NEURA Robotics GmbH, NEURA Robotics Announces Record Series C of up to $1.4B. neura-robotics.com。该融资凸显了欧洲平台开发的资本密集型特征,也体现出合作伙伴关系对于推动技术从原型能力走向商业化规模的重要性。西班牙的 PAL Robotics 则通过医疗保健、服务机器人和研究应用开辟了另一条区域市场路径,ARI 在老年护理场景中的应用为此提供了佐证。
人形机器人市场规模
2025年,全球人形机器人市场规模为 79亿美元,预计将从2026年的 109亿美元增至2035年的 1,927亿美元,2026年至2035年的年均复合增长率(CAGR)为 37.6%。
人形机器人市场关键要点
市场领导者:UBTech Robotics Corp Ltd. 在 2025 年以超过 14% 的市场份额处于领先地位。
主要企业:该市场排名前五的企业包括 UBTech Robotics Corp Ltd.、Unitree Robotics、Agility Robotics, Inc.、Fourier Intelligence Co., Ltd.、SoftBank Robotics Group Corp.,这些企业在 2025 年合计占据 55% 的市场份额。
历史收入从2022年的 29.691亿美元增至2024年的 58.311亿美元,在预测期开始前确立了增长轨迹。2025年,全球销量达到约 2,052,926台,预计到2035年将以约 43.2%的年均复合增长率增长,超过收入增速。这一差距表明,市场正转向更大规模的部署,同时由于组件成本下降、平台标准化以及经常性软件和机队管理模式的应用范围扩大,平均实现硬件价值将持续下降。
这一转型由两项相互关联的发展推动。首先,随着人形机器人的估算物料清单成本从2022年的每台约 5万~25万美元降至2023年的 3万~15万美元,工厂应用场景正逐步接近具备可行经济性的阶段。Goldman Sachs 指出,进一步降低成本和提升人工智能能力是扩大部署规模的核心条件 [1]Goldman Sachs Global Investment Research, Global Automation: Humanoid Robot - The AI Accelerant. goldmansachs.com。其次,投资者正赋予能够在人类设计的环境中执行任务的机器人较高的长期价值,尽管住宅领域的采用仍取决于成本、可靠性和监管认可度。
竞争也日益成为产业政策的一部分。美国机器人企业于2025年3月倡议制定国家机器人战略,而中国宣布设立的国家支持型技术基金旨在支持机器人、人工智能及其他先进技术的发展 [2]AP News, US Robotics Companies Push for National Strategy, Including a Central Office, to Compete with China. apnews.com。这一政策背景十分重要,因为人形机器人的生产依赖于专用执行器、减速器、传感器、控制系统、人工智能基础设施和制造能力,而这些环节无法仅通过软件投资实现规模化扩张。
GMI 分析师观点
我们估计,市场约 37.6%的收入年均复合增长率有商业化推进路径的支撑,而不是所有终端市场同时启动。短期需求集中于机器人能够在布局明确、物料流转可重复且有专业人员监管的环境中工作的场景;更广泛的部署取决于供应商能否将试点项目的表现转化为可预测的运行时间和集成效果。更快的约 43.2%销量年均复合增长率意味着,市场扩张将越来越由生产经验积累和采购模式决定,而不仅仅依靠高端定价。
最具影响力的竞争分化可能出现在能够在实际运营环境中积累任务数据的企业与仍依赖演示的企业之间。组件成本下降扩大了潜在市场范围,但部署数据决定了原始设备制造商(OEM)能否缩短调试时间、改善故障恢复,并在不同客户现场复制同一任务。中国供应商受益于深厚的制造基础,而北美和欧洲供应商则力求通过企业集成、软件和与本地市场相适配的供应链实现差异化。最终形成的市场不会仅由最像人类的平台赢得;更受青睐的将是能够使机器人在特定工作流程中实现经济性和可重复应用的供应商。
本分析涵盖2022年至2035年的全球人形机器人市场,评估产品类型、组件、应用领域、区域市场以及18家授权企业的竞争地位。
主要驱动因素
工业和服务工作中的劳动力短缺
劳动力短缺正将企业对自动化的兴趣转化为明确的采购需求。国际机器人联合会将劳动力短缺和人口结构变化确定为自动化需求的重要驱动因素 [3]International Federation of Robotics, World Robotics 2024 Press Conference Presentation. ifr.org。在人们设计的工作站、工具和设施中,人形机器人平台具有较高的应用价值;传统固定式自动化设备通常难以适应任务变化。因而,人形机器人的价值主张在物料搬运、检查、套件准备、装配支持以及其他结合重复性动作与物体或布局变化的工作中最为突出。
UBTech 的工业部署体现了这一商业发展方向。其 Walker S 系列已在包括 BYD、Foxconn、Geely 和 SF Express 在内的企业中进行试用。UBTech 报告称,在 BYD 的试验中,零部件装配效率有所提升,并披露 Dongfeng Liuzhou Motor 订购了 20 台 Walker S。与安排好的演示相比,此类部署更为重要,因为它们能够暴露决定规模化的运营约束,包括工作站设计、周期时间一致性、安全流程、维护以及与工厂系统的集成。
医疗保健和老年护理需求
机构护理相比无人监管的家庭使用,提供了更接近近期的应用路径。Morgan Stanley 的长期展望将老年护理和家庭辅助确定为主要潜在需求来源,同时指出,市场采用将取决于能力和价格门槛。在较近的时期内,护理机构可以在受监管的工作流程中引入机器人,使运营人员能够将任务限制在沟通、互动、引导以及部分支持性活动范围内。
2025 年,一项在老年护理机构开展的混合方法评估研究考察了 PAL Robotics 的 ARI。研究发现,集成大语言模型改善了老年人和护理人员对系统的接受度及可用性指标。该结果并不能证明临床领域普遍采用此类技术,但为服务提供商评估交互质量能否支持在结构化护理环境中部署机器人提供了更具体的依据。
技术、企业和政府投资
资本和政策支持正在缩短平台开发与现场验证之间的周期。2025 年 3 月,美国机器人企业发起倡议,寻求制定国家战略、加强联邦协调并提供采用激励措施;与此同时,中国宣布的技术基金将机器人和人工智能列为计划支持的领域。公共政策不仅能够影响研发支出,还会影响国内制造业激励措施、政府采购以及测试环境的可获得性。
服务业部署
服务环境能够承载早期部署,因为相关任务仍处于明确界限之内。2025年,酒店及餐饮业约占市场收入的 17.4%,其应用场景包括访客协助、配送、路径引导和日常服务交互等。商业价值的关键并不在于取代每一名前线员工,而在于将一组受限的重复性活动分配给能够在整个班次内保持稳定运行的平台。零售业在后场库存搬运、补货和扫描等环节也遵循类似逻辑。
AI 赋能的自主运行与交互
AI 改变了现有硬件基础的经济价值。感知、规划和学习控制技术的进步,减少了机器人在可变环境中执行任务所需的特定任务编程量。UBTech 介绍了其 Walker 平台采用的大模型加小模型架构,将高级规划与任务执行相结合。国际机器人联合会还将生成式 AI 和 AI 赋能的机器人技术确定为重要的行业趋势。对于采购方而言,相关性能指标并不只是模型演示效果,还包括将一项技能迁移至不同场地和机器人群所需的时间与工程投入。
主要制约因素
制造和系统集成成本高
即使硬件性能具有可信度,系统成本高仍然是一个障碍。高盛估计,人形机器人要达到大众市场的价格水平,物料清单成本必须大幅下降。硬件成本只是采购方决策的一部分。生产部署可能需要进行工作站映射、安全验证、传感器校准、任务训练,配置车队管理工具,并连接制造执行系统或仓库管理系统。
Apptronik 将 Apollo 定位于制造、仓储和物流应用,体现出市场更偏好那些能够明确规定和评估任务工作流程的环境 [4]Apptronik, Apollo Platform and Commercial Deployment Information. apptronik.com。Boston Dynamics 同样将 Atlas 描述为面向企业应用的工业平台,而非通用型消费产品。这些方法能够应对部署复杂性,但无法消除使机器人适应客户运营环境所需的成本。对于许多中型运营商而言,即使机器人的名义价格看起来具有竞争力,集成和支持要求仍可能推迟采购。
组件供应和生产规模化能力有限
精度要求和碎片化的系统设计限制了组件规模化生产。人形机器人需要高密度的执行器、编码器、力传感器、视觉系统、控制电子设备和电源管理组件。由于关节性能会直接影响移动能力、有效载荷、能耗和安全性,执行器约占 2025 年组件收入的 57.8%。因此,扩大产量不仅需要提高最终装配能力;供应商还必须能够以大幅提高的产量制造经过校准、耐用且一致性高的子组件。
由于缺乏广泛标准化的人形机器人组件体系,这一挑战进一步加剧。
原始设备制造商(OEM)通常会在执行器架构、传感器布局、手部设计和控制软件方面采取不同方案。这种差异化设计能够提升特定应用场景下的性能,但也会限制供应商的规模经济效应,并在客户从试点车队转向更大规模订单时提高认证要求。GMI 分析师观点
我们的评估表明,未来几年,成本和供应限制将成为区分具备商业部署能力的人形机器人与技术上令人瞩目的平台的关键因素。机器人即使能够在受控环境中展示灵巧性,如果其集成负担、零部件供应情况或维护模式无法支持可信的总拥有成本方案,仍可能无法通过企业采购审核。因此,制约因素并不仅仅是硬件价格问题,更是整个部署系统能否实现可重复性的問題。
市场预计将持续扩张,这促使供应商投资建设专用的执行器、传感器和控制模块产能,但这类投资取决于原始设备制造商和客户能否作出可信的规模承诺。这造成了一个先后顺序上的挑战:买方希望在作出承诺前确认供应商能够可靠地实现规模化,而供应商则需要获得承诺后才能为规模化融资。能够对硬件和部署流程进行足够标准化、从而打破这一循环的供应商,应当比平台仍高度定制化的竞争对手更具优势。
人形机器人市场细分分析
按产品类型
双足人形机器人约占 2025 年收入的 30.0%,预计年均复合增长率(CAGR)约为 43.9%,为各产品类别中最高。其战略优势在于能够适配以人为中心设计的基础设施,包括楼梯、过道、工作站、货架和手持工具。这种兼容性扩大了长期可覆盖的任务范围,但双足系统也需要更复杂的平衡控制、更高的执行器性能以及更全面的安全验证。
Boston Dynamics 将 Atlas 定位为工业人形机器人,具备 50-kilogram 瞬时负载能力、56 个自由度、IP67 防护等级以及可自行更换电池系统。这些规格说明了双足平台为何在工业环境中备受关注:其设计目标是在相应条件下运行,而这些条件会迅速暴露面向服务型机器人的局限性。其较高的增长率反映的是人工智能控制能力的提升和零部件成本的下降预期,而非当前的系统简易性。
上半身人形机器人约占 2025 年收入的 29.5%,预计年均复合增长率(CAGR)约为 31.7%。这类机器人面向固定或半结构化任务,在这些任务中,双臂操作能力和符合人类作业习惯的工作范围比独立行走更为重要。这些平台能够降低机械复杂度,并支持在装配工作台、实验室、教育设施和仿真环境中部署。
Fourier Intelligence 的 GR 系列定位为用于人工智能开发和以人为本应用的人形机器人平台 [5]Fourier Intelligence Co. Ltd., GRx Series Humanoid Robot Platform, undated. fftai.com。其产品策略体现了上半身系统和面向开发者的系统在市场中的作用:在将操作、感知和控制能力整合到成本更高的双足产品之前,这类系统能够为相关能力的推进提供实用环境。
轮式人形机器人在 2025 年占据最大的产品份额,约为 40.6%,预计年均复合增长率(CAGR)约为 35.0%。在商业应用方面,轮式移动在平坦的室内环境中能效更高,机械要求也更低,因此具有明显优势。仓库、医院、酒店和零售设施通常无需机器人应对楼梯或不平坦地形,即可实现有价值的自动化。该类别增长率较低,反映的是其在受控环境中的应用较为成熟,而非需求疲软。
按组件
执行器在 2025 年占组件收入的约 57.8%,预计年均复合增长率约为 36.3%。旋转执行器是肩部、肘部、髋部和膝部关节运动的基础;线性执行器则用于部分躯干、夹持器和定位功能。更广义的“其他”类别包括嵌入式控制系统和环境传感器,例如温度、湿度和气体传感器。
执行器的经济性会影响每一种产品架构。扭矩密度、精度、紧凑外形、热管理和耐用性的要求,会同时推高组件成本和认证要求。随着产量增加,原始设备制造商(OEM)将必须决定是进一步将执行器设计内部化,还是依赖专业供应商。该决策不仅会影响物料清单,还会影响平台在多个市场中的维修、升级和认证速度。
传感器在 2025 年占组件收入的约 42.2%,预计年均复合增长率约为 39.2%。运动和位置传感器支持平衡与关节控制;力传感器和触觉传感器支持柔顺操作;视觉传感器则提供物体识别、空间感知、导航和交互能力。其他传感器能够进一步提升环境感知能力和运行安全性。
传感器的增长超过执行器,原因在于自主运行依赖更丰富的感知能力,以及机器人所看到、感受到和执行的动作之间更紧密的反馈。在涉及易碎物体、变化表面或靠近人员的任务中,感知质量在商业应用上的决定性可能高于纯粹的机械强度。标准化传感器套件的缺乏仍然构成成本约束,但也为能够提供经过验证且具备互操作性的模块的供应商创造了机遇。
按应用领域
酒店及餐饮业引领应用收入,2025 年份额约为 17.4%,预计年均复合增长率约为 37.5%。酒店、机场、餐厅和活动场所通常具有相对结构化的环境,机器人可承担接待、引导、配送和监控等活动。该细分市场当前处于领先地位,反映的是其适合早期部署,而不能证明面向客户的应用场景在整个预测期内仍将是价值最高的市场。
军事与国防领域占 2025 年收入的约 16.7%,预计年均复合增长率约为 37.7%。美国陆军的 xTechHumanoid 竞赛为与军事行动相关的技术提供 49 万美元现金奖金,后续奖励最高可达 125 万美元 [6]U.S. Army, xTechHumanoid Competition Militarizes Humanoid Technology for Soldiers. army.mil。国防需求能够支持移动、操作、韧性以及危险环境作业等领域的高价值开发,但采购周期、认证标准和安全限制可能减缓商业化转化。
DARPA 的 Medics Autonomously Stopping Hemorrhage 项目正在开发一种由传感器引导的机器人能力,旨在战场伤员救护环境下定位并控制危及生命的出血。
此类项目表明,类人机器人相关的灵巧操作与感知技术能够在传统工厂自动化之外创造需求,尤其适用于人员面临风险是核心制约因素的场景。医疗保健占 2025 年收入的约 15.9%,预计年均复合增长率(CAGR)约为 37.4%。与无人监督的家庭护理相比,机构护理、康复、医院物流和模拟训练是更为直接的市场,因为这些场景能够提供专业监督,并且任务定义更加明确。Rainbow Robotics 的 RB-Y1 已被展示用于涉及双臂移动操作的应用,包括医疗开发活动 [8]Rainbow Robotics Co., Ltd., Corporate News and Product Announcements. rainbow-robotics.com。该细分市场的增长将取决于安全验证、工作流程适配性,以及机器人能够在不造成不成比例监督需求的情况下改善护理服务交付的证据。
教育与科学研究占 2025 年收入的约 12.0%,原因在于科研机构利用人形机器人平台开发控制系统、人机交互模型和人工智能赋能的操作能力。这些买家十分重要,因为他们能够推动试验并提升开发者熟悉度,但其部署规模未必能够达到工业客户的水平。
住宅应用占 2025 年收入的约 8.5%,预计年均复合增长率(CAGR)约为 33.1%。受成本、可靠性、隐私、安全以及在包含高度多样化物体和布局的家庭环境中实现自主运行的难度影响,该细分市场仍受到制约。这是一个具有重要战略意义的长期市场,但当前的商业机遇比家庭需求规模所暗示的情况更为有限且更具选择性。
零售业占 2025 年收入的约 8.1%。近期应用场景主要集中于库存搬运、补货、扫描和后台运营,因为与前台客户互动相比,这些工作环境更加可预测。
水下系统占 2025 年收入的约 0.9%,但预计年均复合增长率(CAGR)约为 39.6%,为各应用领域中最高。该增长率反映出较小的基数,以及在人类作业成本因潜水员安全、压力、减压时间和深度限制而上升的环境中,采用符合人体操作习惯的操控能力所带来的价值。
建筑业占 2025 年收入的约 1.7%,预计将以约 34.0% 的年均复合增长率(CAGR)扩张。由于劳动力短缺和安全风险,建筑业展现出颇具吸引力的长期机遇,但户外条件、不断变化的施工现场布局、不平整表面和任务多样性,对于当前的人形机器人系统而言仍然较为困难。
其他应用包括专业物流、能源维护、农业和科研应用。随着单个应用场景逐渐成熟为专门的应用细分市场,该类别的占比可能会下降。
GMI 分析师观点
我们的分析表明,产品形态与应用正围绕部署风险的实际层级逐渐趋同。轮式平台和上半身平台目前即可处理具有价值的任务,因为它们能够降低移动复杂性,或将工作限制在明确的固定工位内。双足机器人带来了更广阔的战略机遇,因为它们能够在人类建造的空间中运行,但要获得这一优势,必须通过显著提升可靠性、安全性和成本表现来证明自身价值。
增长最快的应用不一定是近期收入规模最大的领域。水下系统体现了这一差异:当一个小型细分市场能够解决高风险、高成本的运营问题时,就可能实现快速增长;而酒店及餐饮服务业的市场规模仍然更大,因为其结构化服务部署基础更为广泛。因此,原始设备制造商(OEM)应在规模化机遇与专业化应用场景之间取得平衡,后者能够创造具有防御性的运营数据、溢价经济效益以及可迁移至相邻行业的客户案例。
人形机器人市场区域分析
北美
2025 年,北美实现收入 18.086 亿美元,预计到 2035 年将达到 493.396 亿美元,年均复合增长率(CAGR)约为 39.2%,在各区域中最高。美国是核心市场,得益于人工智能、机器人、汽车、物流和风险投资活动的高度集中。其增长溢价既反映出与亚太地区相比相对较小的收入基数,也体现了面向企业的平台开发商的活跃表现。
美国的政策讨论正日益影响市场准入。2025 年 3 月,机器人企业倡议制定联邦战略并加强协调,这表明本土生产、采购和技术竞争正逐渐成为市场环境的一部分。加拿大则通过包括 Sanctuary AI 在内的人工智能和机器人生态系统发挥作用,但该区域的商业中心仍是美国的工业和物流市场。
欧洲
2025 年,欧洲实现收入 14.044 亿美元,预计到 2035 年将达到 315.923 亿美元,年均复合增长率(CAGR)约为 36.5%。德国、英国、法国、西班牙、意大利和俄罗斯是主要国家市场。欧洲的市场地位建立在工业自动化能力、精密工程以及专业化认知机器人和服务机器人基础之上。
NEURA Robotics 于 2026 年 6 月 10 日宣布完成最高达 14 亿美元的 C 轮融资 [7]NEURA Robotics GmbH, NEURA Robotics Announces Record Series C of up to $1.4B. neura-robotics.com。该融资凸显了欧洲平台开发的资本密集型特征,也体现出合作伙伴关系对于推动技术从原型能力走向商业化规模的重要性。西班牙的 PAL Robotics 则通过医疗保健、服务机器人和研究应用开辟了另一条区域市场路径,ARI 在老年护理场景中的应用为此提供了佐证。
亚太地区
亚太地区是最大的区域市场,2025 年实现收入 43.15 亿美元,约占全球收入的 54.5%。预计到 2035 年,该地区市场规模将达到 1,074.566 亿美元,年均复合增长率(CAGR)约为 37.9%。中国是核心生产和需求中心,日本和韩国则在精密零部件、服务机器人经验、制造能力和系统集成方面发挥作用。
中国深厚的工业基础体现在围绕 UBTech Walker S 系列开展的商业活动中。该公司披露了与主要工业和物流客户进行试用的情况,并获得了 Dongfeng Liuzhou Motor 的首批 20 台订单。此类部署使中国原始设备制造商(OEM)获得了超越单台成本的优势:反复进行的工厂试用能够为耐用性、周期时间和部署方式提供反馈。日本仍凭借 Honda 和 SoftBank Robotics 保持重要地位,而韩国的 Rainbow Robotics 则受益于与 Samsung Electronics 的战略协同。印度和澳大利亚正成为新兴机遇,分别与制造自动化和危险环境作业相关。
拉丁美洲
2025 年,拉丁美洲实现收入 1.16 亿美元,预计到 2035 年将达到 15.164 亿美元,年均复合增长率(CAGR)约为 29.3%。巴西、墨西哥和阿根廷是主要市场。巴西的汽车、农业综合企业和工业运营为早期部署提供了结构化环境,而墨西哥在北美制造业供应链中的作用则可能为机器人应用创造间接路径。
该地区较低的增长率反映出其自动化基础较为初级、资本支出受到更多限制,以及本土人形机器人制造能力有限。因此,初始需求可能主要来自跨国制造商和物流运营商,这些企业将北美或欧洲已经验证的模型推广至当地。
中东和非洲
中东和非洲市场规模在 2025 年为 2.714 亿美元,预计到 2035 年将达到 27.771 亿美元,年均复合增长率(CAGR)约为 25.6%。沙特阿拉伯、阿联酋和南非是主要国家市场。服务业、酒店业、零售业、物流业、采矿业以及危险环境应用将带来最直接的市场机遇。
沙特阿拉伯和阿联酋可在旅游、酒店业和智慧基础设施等场景支持具有示范效应的早期部署,而南非的采矿和物流行业则提供了运营要求更高的需求基础。总部位于以色列的 Mentee Robotics 面向物流和工业应用,开发了专为操作和自主运行而设计的 humanoid 平台。然而,区域扩张将取决于基础设施准备程度、买方经济性,以及当地维护和系统集成能力的可获得性。
GMI 分析师观点
我们预计,亚太地区仍将是收入中心,因为其 2025 年约 54.5% 的市场份额同时受益于工业需求和深厚的区域供应基础;与此同时,北美约 39.2% 的年均复合增长率(CAGR)使其在截至 2035 年的预测期内拥有最强的增长表现。这些市场地位体现了不同的优势。亚太地区在生产经验积累和零部件生态系统方面具有优势;北美则在企业软件、风险投资资金,以及来自汽车、国防和物流客户的需求方面更具优势。
欧洲的商业化路径可能更具选择性,重点将放在工业精密应用、医疗保健和受监管应用场景,这些领域高度重视合规性和系统集成能力。拉丁美洲以及中东和非洲的发展将较少依赖本地 humanoid 制造业,更多依赖从大型市场引入经过验证的系统。因此,对于供应商而言,区域战略应区分规模化制造、标杆客户获取、受监管部署和经销商主导的市场进入,而不应将地域扩张视为一种统一的销售活动。
Humanoid 机器人市场份额与竞争格局
2025 年,该市场的收入结构呈中度集中态势。UBTech Robotics 占全球收入的 14%,其次是 Unitree Robotics,占 13%;Agility Robotics 占 11%,Fourier Intelligence 占 9%,SoftBank Robotics 占 8%。其余约 45%的收入分布于新兴平台开发商、成熟自动化企业和专业机器人供应商。
按 2025 年市场份额计算,UBTech Robotics Corp Ltd. 凭借工业 Walker S 平台以及在中国面向制造业的部署领先市场。其试点项目和早期订单活动表明,该公司的商业战略聚焦于汽车、电子和物流环境,在这些场景中,客户可以衡量产出和作业周期方面的影响。
Unitree Robotics 占据 13%的市场份额,通过价格相对易于接受的双足平台展开竞争,为研究、演示和早期工业试验提供支持。其市场地位体现了以规模为导向的发展方式,并受益于中国的零部件生态系统。
Agility Robotics, Inc. 占据 2025 年收入的 11%。其 Digit 平台面向仓储和物流流程,体现了以部署为导向的模式,优先关注可实现的任务,而非提出广泛的通用功能主张。
Fourier Intelligence Co., Ltd. 占据 9%的市场份额,并利用其 GR 系列服务于开发者、研究机构和以人为中心的机器人应用。其全栈布局可能使该公司同时参与硬件销售以及开发者生态系统的发展。
SoftBank Robotics Group Corp. 占据 2025 年收入的 8%。其服务机器人业务积累和轮式 humanoid 部署,使其在酒店业、零售业、教育以及公共交互场景中拥有较为显著的既有部署基础优势。
Apptronik, Inc. 正在开发面向制造、仓储和物流应用的 Apollo。该公司专注于实际工业任务和商业化部署,这反映出行业需要在探索更复杂的通用型角色之前,先建立可重复的集成模式。
Boston Dynamics(Hyundai Motor Group)正将 Atlas 定位为一款工业人形机器人,具备企业级移动能力、有效载荷、环境防护和集群管理能力。其竞争价值在于将成熟的机器人技术工程转化为能够在生产环境中得到验证的产品。
Figure AI, Inc. 专注于通用型人形机器人的开发,初期重点放在工业部署。该公司面临的竞争挑战,是将备受关注的制造业活动转化为可重复实施的客户项目。
Tesla, Inc.(Optimus Program)将人工智能开发、制造工程和降低成本的目标带入这一市场。其潜在影响力十分显著,因为成功的低成本平台可能改变整个行业的价格预期,但执行器供应和规模化仍是关键制约因素。
Sanctuary AI Technologies Inc. 通过 Phoenix 平台和 Carbon AI 系统,重点发展认知架构和灵巧操作能力。该公司的战略将软件能力置于竞争差异化的核心位置。
Honda Motor Co., Ltd. 凭借 ASIMO 的技术积累,拥有长期的人形机器人研发经验,并具备与未来工业部署和规模化生产相关的制造专业能力。
Rainbow Robotics Co., Ltd. 将移动操作能力与 Samsung Electronics 的战略支持相结合。其 RB-Y1 平台使公司有望拓展制造和医疗研发应用。
Engineered Arts Limited 专注于用于公共互动、娱乐、教育和媒体的高表现力人形机器人平台。其差异化优势来自拟人化的交流能力,而非工业有效载荷性能。
PAL Robotics 涉足服务、医疗保健、物流和研究机器人领域。针对 ARI 开展的老年护理评估结果,支持其在相关应用中的重要性;在这些应用中,互动质量和机构接受度是影响采购决策的重要因素。
Neura Robotics GmbH 正在开发认知机器人平台,同时推进 4NE1 人形机器人的研发。该公司于 2026 年 6 月宣布完成 C 轮融资,表明投资者对其扩展硬件、软件和训练生态系统给予了有力支持。
1X Technologies AS 正通过 NEO 推进家用人形机器人的开发。该公司有望受益于长期的家庭应用机遇,但其商业化时间仍取决于成本、自主性和家庭安全方面能否取得重大进展。
Mentee Robotics Ltd. 凭借 MenteeBot 平台,面向物流、仓储和危险环境任务。其差异化优势与人工智能赋能的操作能力及工业工作流程的相关性密切相关。
Clone Robotics 专注于仿生手和操作技术。如果其末端执行器能力能够被其他原始设备制造商(OEM)和自动化供应商采用,其发展机遇可能超越完整的人形机器人平台。
竞争优势越来越取决于企业能否在客户现场部署、支持和更新机器人集群。平台能力仍是必要条件,但客户将依据系统正常运行时间、集成工作量、安全性能、可维修性,以及已学习任务在整个集群中复制的速度来评估供应商。这将有利于那些能够将硬件开发与应用软件、供应链控制和可信赖的企业合作相结合的公司。
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研究方法、数据来源与验证流程
本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。
我们的六步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。
我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。
2. 一手调研
一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。
4. 市场规模测算
我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均明确记录以下内容:
✓ 主要增长驱动因素及其假定影响
✓ 增长制约因素及缓解情景
✓ 监管假设与政策变化风险
✓ 技术采用曲线参数
✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)
✓ 竞争格局及市场进入和退出预期
6. 验证与质量保证
在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。
我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 与市场实际情况核对
信任与公信力
经过核实的数据来源
行业出版物
行业期刊、专业出版物和专业媒体
行业数据库
自有及第三方市场数据库
监管申报文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究成果及专业机构报告
企业报告
年度报告、投资者演示材料及申报文件
专家访谈
企业高管、采购负责人和技术专家
GMI 研究档案
覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告
贸易数据
进出口量、HS 编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →