芯耀
339
1月22日，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克周四在达沃斯世界经济论坛上表示，特斯拉计划在2027年底前开始向公众出售其Optimus人形机器人。
是的，很多人“言必称特斯拉”的人形机器人迄今并未有任何量产。由于机器人手部等技术难题尚在完善，特斯拉不得不在2025年削减了生产目标，迄今为止，Optimus基本上还只是在特斯拉的工厂内部执行“简单任务”。
国内谈人形机器人“言必称特斯拉”的现象无处不在，如果仅仅是为了股市的题材概念炒作倒也罢了，可即使在行业内，也不乏这类现象，包括对FSD的过度神话。笔者将这一现象统称为“蹲捧”——一种不自知的惯性仰视的心态。并且，还有一个更为广泛的隐性存在，即在全球地缘竞争语境中先进技术激烈竞争的当下，我们却极度缺乏“主体意识”，在蹲捧中不断强化“利他的认知茧房”。
有必要强调一下，笔者绝无否定特斯拉机器人的意思，所否定的，是“蹲捧”的心态。一切围绕产业技术的评价都要回到产业技术本身，以客观严谨的分析将立场规范在理性的框架内。
话不多说，下面就来看看，目前，全球人形机器人究竟是一个什么样的竞争格局。在分析框架上，本文将从感知能力、运动控制、自主决策、交互能力、学习能力以及商业化程度六大维度，针对目前最具代表的企业产品进行比较。注意，文中引用的数据来源于公开信息，如有错漏，欢迎留言补充指正。
目前，从全球人形机器人市场竞争格局看，主要玩家有四个，包括中国的智元、优必选和宇树与美国的特斯拉。最新的报告显示，2025年全球人形机器人出货量约为1.3万台，其中智元以5168台（市场份额39%）位居首位，宇树以4200台（市场份额32%）紧随其后，优必选以1000台（市场份额7%）位列第三，而特斯拉Optimus仅交付150台。这一格局的背后，是各企业在智能化水平、技术路线、应用场景和商业化能力上的全方位较量。
一、感知能力对比：多传感器融合与纯视觉方案的路线之争
感知能力是人形机器人智能化的基础，决定了机器人对环境的理解深度与广度。当前主流技术路线呈现两极分化：智元、优必选、宇树采用多传感器融合方案，而特斯拉则坚持纯视觉感知路线。
1. 智元AGIBOT
智元远征A2-W搭载360°激光雷达+4颗AI视觉传感器+2颗六维力觉传感器的多传感器系统，实现多模态环境感知。其灵犀X2产品则采用了速腾聚创E1R数字化固态激光雷达，配合视觉系统，构建高精度三维环境地图，为机器人提供3D SLAM定位和自主避障能力。智元的EI-Brain框架实现了多传感器数据的高效融合与处理，使机器人在动态环境中能够精准识别物体、障碍物和人员。
2. 优必选Walker
优必选Walker S系列采用四目视觉+双RGB-D传感器+4个毫米波雷达的多传感器配置，结合自研的语义VSLAM导航技术，实现了对环境的深度理解和空间定位。其语义感知信息与传统VSLAM紧耦合方法，可构建由粗到精的二阶段语义地图，有效提升了对空间的理解能力。此外，Walker S1在工业场景中实现了360°安全监测和全方位感知，能够识别动态障碍物并规划避让路径。
3. 宇树G1
宇树G1采用Intel RealSense D435i深度相机+3D激光雷达的组合，配合高通跃龙IQ9系列处理器，实现环境感知与交互。其多模态感知系统能够处理视觉、听觉和触觉数据，通过BEAM-Dojo强化学习框架融合处理，实现零样本泛化能力。在零样本陌生环境任务中，G1展现出约80%的成功率。然而，其避障系统主要依赖视觉与激光雷达，触觉传感器尚未直接参与避障决策过程。
4. 特斯拉Optimus
特斯拉Optimus坚持纯视觉感知路线，配备3颗Autopilot摄像头+鱼眼摄像头，通过FSD视觉系统和Occupancy-Network实现环境理解。其避障系统依赖2.5D深度估计和神经网络预测，在非平坦地形和复杂障碍物场景中表现出色。Optimus V3的反应时间已缩短至100-200毫秒，接近人类驾驶员的潜意识反射速度，远超传统工业机器人的数秒级响应。
表1、感知能力对比总结：
来源：响指整理
智元和优必选在感知能力上处于领先地位，尤其是智元的多传感器融合方案在动态环境适应性方面表现突出，优必选的语义VSLAM技术则在工业场景中展现出高精度定位优势。特斯拉的纯视觉方案在避障成功率上达到行业领先水平，但受限于传感器类型，在复杂多变的环境中可能面临感知盲区。宇树G1的感知能力在零样本泛化方面表现突出，但在工业场景中的可靠性仍需验证。
二、运动控制能力对比：自由度与执行器精度的硬件之争
运动控制是人形机器人的核心能力，决定了其在物理世界中的灵活性与稳定性。各企业在自由度设计、关节执行器精度和运动算法上呈现显著差异。
1. 智元AGIBOT
智元远征A2系列拥有49+自由度，其灵巧手SkillHand具备12个主动自由度和5个被动自由度，关节精度达到±0.1°。其PowerFlow关节模组采用准直驱关节方案，峰值扭矩超过350Nm**，重量仅为1.6kg/关节。远征A2-Max在工业场景中展现出超大关节运动空间角度（23-43个关节），能够完成高负载搬运和精细操作任务。在CES 2026展会上，智元灵犀X2机器人以10cm的导航精度在观众密集场景中稳定行走，支持实时路径重规划。
2. 优必选Walker
优必选Walker S2工业版配备52个自由度，其自研一体化关节最大扭矩达250Nm，关节响应速度提升显著。在高负载场景下，Walker S2能保持24小时连续工作，关节散热系统优化，确保长时间稳定运行。其腰部双关节设计使拆箱、上料效率提升40%，在非平坦地形上行走稳定，具备波动地形上的自平衡和力位混合控制能力。
3. 宇树G1
宇树G1提供23-43个关节电机的配置选择，其中基础版为23个，高配版可达43个。其膝关节最大扭矩为90Nm，手臂最大负载约2kg。G1采用肌腱驱动技术，动作流畅度接近人类，能完成端茶倒水等精细操作。在平衡木和梅花桩等复杂地形测试中，G1展现出80-95%的成功率，抗冲击能力显著。然而，其触觉传感器主要用于操作而非避障，避障主要依赖视觉与激光雷达。
4. 特斯拉Optimus
特斯拉Optimus V3采用28个运动关节（14个旋转+14个线性）设计，通过“电机+谐波减速器”组合提供高扭矩。其手部设计为22个自由度，指尖操作精度达±0.5N，可完成叠衣、弹奏乐器等精细任务。Optimus V3的行走速度提升至每秒1.5米，接近人类平均步行速度，但在复杂地形上的适应性仍有限。其避障延迟为100-200ms，与汽车FSD的反应速度一致。
表2、运动控制能力对比总结：
来源：响指整理
智元凭借49+自由度和350Nm峰值扭矩在运动灵活性和力量控制方面领先，优必选则在工业场景负载能力上表现突出，其15kg负载行走能力满足多数汽车制造需求。特斯拉在高精度手部操作方面具有优势，其22自由度手部接近人类手部的精细度，但运动速度和复杂地形适应性仍有提升空间。宇树在低成本高灵活性运动控制上表现优异，其肌腱驱动技术使动作流畅度接近人类，但负载能力相对有限。
三、自主决策与AI算法能力对比：大模型与传统算法的路径之争
自主决策能力是人形机器人智能化的核心指标，决定了其在未知环境中的适应能力和任务执行效率。当前，智元、优必选和宇树均采用了多模态大模型技术，而特斯拉则延续了其在汽车领域的FSD视觉决策系统。
1. 智元AGIBOT
智元采用EI-Brain框架支持多层级任务分解，结合自研的WorkGPT多模态大模型，赋予机器人理解用户意图、感知环境、编排任务的能力。其Genie Sim 3.0仿真平台基于NVIDIA Isaac Sim，融合三维重建与视觉生成，打造数字孪生级高保真环境，首创大语言模型驱动的场景泛化技术，万级场景生成仅需几分钟。智元已开源百万真机数据集AgiBot World和VideoDataset，为开发者提供丰富的训练数据。
2. 优必选Walker
优必选搭载多模态推理大模型，通过四目视觉+双RGB-D+毫米波雷达的多传感器融合，实现对环境的深度理解。其语义VSLAM导航技术能有效提升对空间的理解能力，支持动态障碍物实时避让。在工业场景中，Walker S系列通过群脑网络2.0(BrainNet 2.0)Co-Agent智能体技术实现多机协同作业，任务完成效率提升30%。优必选还通过ROSA2.0框架实现多机器人工作的协同调度及车厂调度管理系统的快速接入。
3. 宇树G1
宇树G1集成GPT大模型与4D激光雷达，通过BEAM-Dojo强化学习框架实现决策能力。该框架采用两阶段强化学习策略：第一阶段在平坦地形上训练基础步态与平衡；第二阶段将策略迁移至实际地形，通过微调进一步适应真实物理约束。G1在零样本泛化场景中展现出约80%的成功率，能够在未见过的环境中快速调整策略。在动态避障方面，G1能够根据环境变化调整行动策略，但缺乏实时多模态融合决策能力。
4. 特斯拉Optimus
特斯拉Optimus采用FSD视觉系统和Occupancy-Network，通过单一神经网络的学习，能够自主探索并建模未知地形。其避障系统基于2.5D深度估计和神经网络预测，在非平坦地形和复杂障碍物场景中表现出色。特斯拉还开发了世界模拟器，这是一个由神经网络构成的虚拟环境，能够基于真实世界数据生成模拟场景，使Optimus在虚拟环境中完成超过10万次的行走实验，步态优化效率提升40%以上。
表3、自主决策与AI算法能力对比总结：
来源：响指整理
四、交互能力对比：多模态交互与情感计算的体验之争
交互能力是衡量人形机器人智能化水平的重要指标，决定了机器人与人类沟通的自然度和有效性。当前，智元和优必选在交互能力上表现更为成熟，而宇树和特斯拉则各有侧重。
1. 智元AGIBOT
智元机器人通过多语言交互系统和情感计算引擎实现高自然度的人机交互。其灵犀X2机器人已与MiniMax合作开发专属人设体系与动态提示词策略，使机器人具备超过20种情感维度表达能力。在CES 2026展会上，智元灵犀X2机器人支持多语言实时交互（如英语、中文、西班牙语），并能根据用户情绪调整回应策略。情感识别准确率达92%，用户满意度较传统设备提升47%。智元还为机器人赋予了创作背景音乐、即兴哼唱等娱乐功能，拓展其在陪伴、教育等场景的应用边界。
2. 优必选Walker
优必选Walker系列采用多系统融合方案（Ubuntu+Linux RT Preempt+Android），支持多模态交互，包括语音、手势和表情识别。Walker X配备了四耳鱼眼相机，结合RGBD相机，可对机器人周围环境和作业范围实现360°安全监测和全方位感知。在工业场景中，Walker S系列通过ROSA2.0框架实现人机交互，支持AR导航交互和语音指令响应。其交互延迟控制在1秒内，能够满足大多数工业场景需求。
3. 宇树G1
宇树G1采用高通跃龙IQ9系列处理器，支持多模态大模型部署，可处理高计算量重负载工作。其交互系统支持语音指令、手势识别甚至表情反馈，交互体验接近真人助手。G1的响应时间仅0.3秒，但语音识别准确率和手势识别成功率等关键指标未明确披露。在CES 2026展会上，宇树G1展示了多语种景点介绍和游客导流能力，但在情感交互自然度方面仍有提升空间。
4. 特斯拉Optimus
特斯拉Optimus主要依赖FSD视觉系统和Occupancy-Network实现基础交互能力，支持屏幕指令交互，但未提及语音识别准确率或手势识别成功率等关键指标。Optimus V3在家庭场景中可通过自然语言交互响应“整理衣物”、“倒饮料”等指令，但在情感交互方面较为基础。特斯拉计划通过观看YouTube教程进行学习，实现自我导向式学习，进一步提升交互能力。
表4、交互能力对比总结：
来源：响指整理
五、学习能力对比：在线学习与仿真训练的效率之争
学习能力是人形机器人持续进化的关键指标，决定了其在不同场景中的适应速度和任务扩展能力。当前，各企业在学习能力上呈现出不同的技术路线和实现方式。
1. 智元AGIBOT
智元构建了“采训推一体化”的学习闭环，通过自建的3000多平方米大型数据采集中心，每日采集数万条真实场景数据，为机器人提供持续学习的“养料”。其Genie Sim 3.0仿真平台支持万级场景生成仅需几分钟，使机器人能够在仿真环境中快速验证新策略。智元还通过热插拔换电和自主充电功能，支持机器人7×24小时不间断工作，为持续学习提供硬件保障。
2. 优必选Walker
优必选采用“实训-迭代”模式，研发团队两年间深入70余个工厂场景，累计完成超2000小时的现场测试，将真实场景数据反馈至算法系统。其多模态推理大模型通过RAG（检索增强生成）技术快速训练专业工种，显著提升机器人在多种工位的决策能力与泛化能力。优必选还提出了“量产交付需经商业验证”原则，强调通过实际场景应用验证技术有效性，避免盲目追求参数提升。
3. 宇树G1
宇树G1通过BEAM-Dojo强化学习框架实现学习能力，该框架采用两阶段强化学习策略：第一阶段在平坦地形上训练基础步态与平衡；第二阶段将策略迁移至实际地形，通过微调进一步适应真实物理约束。G1支持每周通过OTA更新获得新技能，如从CES 2025的简单播报天气到2026年的智能规划出行方案。在零样本泛化场景中，G1展现出约80%的成功率，能够在未见过的环境中快速调整策略。
4. 特斯拉Optimus
特斯拉Optimus依赖Dojo超算进行强化学习训练，通过仿真训练和真实数据结合的方式提升性能。特斯拉利用汽车全球超500万辆的保有量产生的PB级路况数据，反向滋养Optimus的环境感知模型。特斯拉还计划让Optimus通过观看YouTube教程进行学习，实现自我导向式学习，但目前尚未在实际产品中体现。Optimus的学习效率受限于数据采集和处理的复杂性，但特斯拉的规模化数据采集能力为其未来学习能力提升提供了基础。
表5、学习能力对比总结：
来源：响指整理
六、商业化程度对比：出货量与场景落地的市场之争
商业化程度是衡量人形机器人智能化水平的最终标尺，决定了技术能否转化为实际应用价值。当前，中国厂商在商业化道路上普遍领先于特斯拉，但各企业之间也存在显著差异。
1. 智元AGIBOT
智元在2025年实现5168台出货量，较2024年的600台大幅增长，占全球市场份额39%，出货量与市场份额均位列全球第一。其产品已通过中国CR、欧盟CE、美国FCC三大认证，成为全球首款打通中美欧三大市场准入壁垒的人形机器人。智元机器人已实现全栈开源，包括视频数据集和机器人内容创作平台灵创平台，降低了行业进入门槛。在应用场景方面，智元已覆盖工业制造、文娱演出、导览导购、科研教育等多个高价值领域，其精灵G2已在中国移动展厅担任讲解员，灵犀X2在主题公园进行巡演活动，展现出多场景商业化落地能力。
2. 优必选Walker
优必选Walker系列在2025年实际交付500-1000台，累计订单金额突破8亿元，其中第四季度获政府合作项目订单2.64亿元。截至2025年11月，Walker系列已获得近4亿元合同，预计2026年交付5000台，2027年冲击年交付一万台规模。在应用场景方面，Walker已进入比亚迪、吉利、富士康等汽车工厂执行质检、搬运任务，并与AGV无人车协同提升产线效率。2025年11月，三台Walker S2在第十五届全国运动会开幕式上作为人形机器人敲击战国青铜句鑃，完成自主演奏，展示了群体智能在复杂文化场景中的应用。2026年1月，Walker S2作为“空地一体科技小屋”的核心地面交互载体，在广州市落地，用于商务服务、工业辅助、教育培训等场景。
3. 宇树G1
宇树G1在2025年预计出货2000台，累计人形机器人出货量已超过400台（含H1）。宇树科技在2024年8月发布G1后，曾于2025年2月在京东线上首发开售，但不久后被下架，目前主要面向科研教育和企业用户销售。在应用场景方面，宇树G1已在青城山-都江堰景区上岗，进行多语种景点介绍、游客导流、娱乐表演。2025年3月，G1在极氪5G智慧工厂开展了全球首例多台机器人、多场景、多任务的协同实训。在机器人足球赛中，G1展现出80%陌生环境任务成功率，但主要应用于表演和竞技场景，而非实际生产环境。2025年12月，宇树G1在王力宏成都演唱会上首次作为伴舞机器人亮相，展示了其在娱乐领域的商业化潜力。
4. 特斯拉Optimus
特斯拉Optimus在2025年实际出货量仅为150台，远低于原计划的5000台。截至2025年7月，Optimus实际产量仅有数百台，不及原计划十分之一。在应用场景方面，Optimus主要部署于特斯拉工厂内部，用于执行分拣电池、搬运零件等任务。2025年9月，特斯拉Optimus Gen3获得PharmAGRI Capital Partners的1万台外部订单，但主要为意向书性质，尚未转化为实际交付。特斯拉计划于2026年10月启动Optimus Gen3的规模化下线，目标2029年将产能稳定在100万台/年，但这一目标面临巨大挑战。
表6：商业化程度对比总结：
来源：响指整理
总结
基于上述六大维度的对比分析，我们大可不必言必称特斯拉。
客观来看，当前四家人形机器人企业在智能化水平上各有所长，形成了差异化竞争格局。未来，人形机器人智能化发展将呈现技术路线融合（纯视觉与多传感器融合的优化）、应用场景分化、成本控制竞争、安全冗余机制强化、多模态交互深化和数据生态构建的趋势。
当然，特斯拉在供应链复用和规模化数据采集能力上优势明显，这将为其未来技术迭代提供强劲动能。
可以肯定，四强争霸的竞争格局将在未来十年内会面临更大挑战和机遇。企业间的合作与竞争并存，技术创新与商业化落地并重，将是推动人形机器人产业健康发展的重要因素。
