2026年，具身智能正加速从实验室的炫技走向真实场景的实战。摩根士丹利预测 ，2026年中国人形机器人销量将同比增长133%
，达到2.8万台，到2035年有望增长至260万台 。

　　广阔的市场前景持续吸引资本与创业者扎堆入场
。企查查最新数据显示 ，6月下旬国内具身智能相关注册企业已突破3200 家。赛道火热背后，多数机器人初创企业止步样机展示、小规模试点
，整车企业 、跨国一级供应商及本土汽配厂商则稳步推进商业化
、规模化落地 。

　　《中国经营报》记者注意到，上汽“能仔1号”驶入电池量产线、奇瑞墨甲完成批量交付 、博世落地国内专属机器人创新中心 ，一系列落地案例背后
，并非车企单纯追逐风口，而是智能汽车数十年积淀形成的技术同源底座与成熟供应链体系 ，成为跨界布局的底层支撑。

　　“技术同源 ”成为共识
，奇瑞集团董事长尹同跃就提到，奇瑞做机器人的最大优势在于 ，机器人与智能汽车在感知、规划
、控制等底层技术上高度同源
，智能汽车就是移动的机器人
。

　　不只奇瑞，国内其他车企掌舵人也有着相似判断。蔚来创始人、董事长 、CEO李斌此前也提到：“汽车公司去做具身机器人 ，不管是生产力的机器人
，还是服务的机器人，都是很自然的产品线延伸 。因为它的技术栈基本上是一样的 ，不管是本体还是智能化的技术栈
。
”

　　放眼全行业来看，汽车制造业凭借其复杂的工艺场景
、严格的精度要求和规模化应用潜力
，被公认为人形机器人最佳“练兵场”，车企约70%的技术储备可直接复用于机器人领域。

　　一个15万亿产业的“必然选择 ”

　　汽车产业链企业集体押注人形机器人赛道 ，并非短期的盲目跟风
，背后是产业发展的必然选择 。持续走低的行业盈利水平，是倒逼车企寻找新增量最直接的现实动因
。不久前 ，乘联分会秘书长崔东树对外分享道
，2026年1—5月，行业销售利润率进一步降至3.4% ，5月为3.6%
，弱于3—4月3.7%的表现。历年5月一般是利润率较高的时候，今年5月仍处于历史低位 ，盈利下行压力持续凸显 。“近期随着车市生产规模扩大
，PPI上行，上游有色和石油等矿业利润暴涨 ，锂电池出口吨单价相对稳定，国内电池价格暴涨
，车企利润可能持续下滑
。”

　　谈及汽车与机器人产业融合的底层逻辑，罗兰贝格全球高级合伙人、亚洲区汽车业务负责人郑赟告诉记者 ，汽车产业与机器人产业的融合
，本质上是利益驱动 、技术同源与场景孵化三要素结合的自然结果。以利益驱动为例，他解释道：“对于当前的汽车产业而言 ，在全球需求增长放缓与行业利润率持续承压的背景下
，企业正在不断寻找新的增长空间 。在众多行业中，机器人是少数在产业规模上能够与汽车产业形成对应关系的领域
。当前 ，全球汽车产业规模约15万亿元
，而机器人产业预计2035年市场规模将超过2万亿元，远期则有望达到5万亿—10万亿元规模。因此 ，唯有机器人才能成为与汽车产业体量相当的转型赛道 。
”

　　在技术方面
，郑赟称，汽车与机器人两者之间存在较高的技术同源性。“以人形机器人为例 ，约80%的核心供应链与汽车产业存在共通，包括动力电池
、控制器、线束线缆等
，同时两者也均依赖复杂的电子电气架构与系统集成能力
。即便是传统工业机器人与服务机器人，其与汽车产业之间仍存在30%—50%的核心零部件共通。也就是说 ，对汽车企业而言
，进入机器人赛道并非进入完全陌生的领域，而更接近于自身制造能力与供应链体系的自然延伸 。”

　　技术同源降低跨界门槛
。在场景孵化方面 ，郑赟进一步告诉记者：“汽车产业本身也为机器人提供了天然的大规模应用环境。汽车企业同时拥有生产制造 、仓储物流以及终端服务等复杂运营体系
，作为产值达15万亿元的庞大产业，汽车行业积淀了海量应用场景 ，而这些场景本身正是当前机器人最主要的落地方向
，可帮助机器人完成最关键的产业孵化阶段 。 ”

　　利益
、技术与场景的合力，最终转化为具体的行动信号
。郑赟直言：“正因如此 ，过去两三年
，全球已经有超过20家主流车企和超过40家规模型零部件企业宣布进入机器人产业，如博世、舍弗勒 、法雷奥
、拓普、三花 、均胜等一众头部玩家。而资本市场对于相关企业的估值逻辑也开始发生变化 ，具备机器人业务布局的汽车与零部件企业受到资本市场追捧 。
”

　　从车规到机器人的“技术平移”

　　如果说万亿级的市场空间与主业利润承压是倒逼车企入局的现实“推力 ”，那么极高的技术同源性
，则是支撑他们从容跨界的核心底气
。

　　记者了解到，这种技术同源性 ，在感知与控制层面体现得最为直接。在感知端
，人形机器人所需的激光雷达、摄像头等，与汽车的自动驾驶感知系统高度同源 ，技术复用路径清晰 。

　　零部件企业依托汽车技术去布局
。安波福方面表示：“公司在具身智能领域的核心优势
，首先，我们是把汽车技术延伸到了机器人领域 ，可以实现产品车规级的安全与量产。其次
，我们拥有机器人所需要的感知传感器
、中央计算平台以及软件的全栈能力；最后，我们拥有全球供应链与制造规模 ，可以很好支持客户的当前生产以及将来的全球化布局需求 。
”

　　安波福方面还表示
，公司的雷达视觉一体感知系统PULSE，本身就是针对汽车自动泊车和城市密集环境 ，侧重于车辆四周及中远距离的盲区覆盖。“与工业机器人使用场景非常适配：工厂车间通道狭窄、堆垛紧凑，移动机器人需要做近距离的精准旋转 、倒车或侧移
。系统加强了短距雷达与环视摄像头的融合
，压缩盲区距离，确保机器人能敏锐感知周围环境。”

　　而这种将感知技术向机器人迁移的逻辑并非孤例 。法雷奥中国相关负责人告诉记者：“虽然车规级硬件很难原封不动地照搬到人形机器人上 ，但其背后的底层技术
、软硬件架构以及工程化量产经验是可以实现跨界平移并发挥巨大优势的
。在感知层面
，法雷奥成熟的3D激光雷达、高分辨率摄像头和毫米波雷达技术平台，能够直接赋能工业机器人在复杂 、动态甚至光线不佳的工厂环境中 ，实现全天候的精准3D建模
、动态避障与空间定位
，这种多模态传感器融合方案完美契合了机器人在非结构化场景中极度需要的高鲁棒性感知需求。 ”

　　上述负责人称：“在执行与可靠性保障层面，人形机器人的高算力大脑和高频做功的关节电机在连续作业时面临极高的热负荷 ，法雷奥在智能电动汽车动力系统和热系统中积累的紧凑型液冷技术和高效热管理算法
，能有效解决机器人的散热痛点，防止其因过热而降频或宕机；同时 ，车规级电源管理系统能显著优化机器人的整体能效
，提升做功效率与续航表现 。
”

　　上述负责人进一步告诉记者：“最核心的赋能其实在于‘车规级’标准本身，汽车行业严苛的功能安全体系（如ISO 26262标准）、抗震耐高温的硬件冗余设计 ，以及法雷奥具备的百万级规模化量产与极限控本能力，恰好击中了当前工业机器人平均无故障运行时间短 、零部件定制化成本极高
、人机混线作业安全风险大的三大核心痛点
，从而利用成熟的汽车供应链体系，实质性地加速具身智能从实验室走向严苛工业制造场景的商业化落地进程
。”

　　记者注意到 ，博世还将布局视角从感知层延伸至软硬一体的系统层面。博世相关负责人告诉记者：“在我们看来
，人形机器人发展需攻克两大核心难题 。其一为复杂机电系统设计，让机器人兼顾高精度、高耐用性 ，同时控制设备重量与体积适配实际需求
，这对机电系统设计能力要求极高
。目前国内众多初创企业在零部件 、子系统及整机设计领域已取得亮眼成果。其二为软件智能化融合，行业当前普遍攻坚机器人软件技术 ，核心难点在于实现软件与机器人本体的深度融合
，让机器人具备类似人类的感知学习能力 。因此，博世在具身智能产业链中坚持软件硬件两手抓
。我们既做传感器
、核心零部件、机电子系统等硬件开发 ，同时布局机器人AI算法
，为机器人提供适配软件，二者如同躯体与大脑相辅相成 、缺一不可。 ”

（文章来源：中国经营网）