机构上调人形机器人出货预测至5万台，产业从演示期进入交付期

多家券商与投行在8月3日发布研报，将2026年中国人形机器人出货量预测上调至约5万台，并预计到2030年出货量将达44.6万台，年复合增速超过一倍。与此同时，谷歌发布新一代Gemini Robotics 2模型，特斯拉Optimus产线启动量产，国内企业密集推进IPO与交付。行业重心正从“翻跟头式演示”转向真实工业场景的长时序作业与规模化订单。

8月3日，东方财富研究中心发布文章称，摩根士丹利将2026年中国市场人形机器人出货预测从此前的2.8万台上调至5万台，并预计2030年达44.6万台，对应年复合增长率106%。按照这一预测，2025年至2030年，中国人形机器人出货量将实现近16倍增长。德意志银行则将2026年全球人形机器人出货预测大幅上调至接近5万台，其中中国出货量约4万台，占全球绝大部分份额。高盛维持2026年全球出货量5.1万台的预测，并预计到2035年全球市场增长至140万台，十年出货量增长约70倍。

同一日，多家机构研报指出，2026年被业界正式定义为人形机器人的“量产元年”，当前大部分出货量仍集中在B端工业和商业场景，家庭场景的规模化渗透至少要等到2028年以后。供给侧，特斯拉、Figure AI、波士顿动力等海外量产路径清晰；国内宇树科技、优必选、智元机器人等整机厂加速放量，量产进程快于海外厂商。需求侧，老龄化加剧、人力成本上升构成长期需求。行业预计，场景落地将遵循工业制造先行、B端场景扩展、家庭服务普及的梯度路径。

在产品与量产进展上，特斯拉成为市场关注焦点。据界面新闻报道，特斯拉弗里蒙特工厂Optimus产线改造已启动，一楼原车辆产线清空，等待全自动化产线搬入，预计8月中旬完成；二楼几千平方米厂区已布满半自动设备，进入“试生产→半自动量产”流程。核心传动件供应商已正式接到采购订单，量产节奏从周产百台级向千台级爬坡。这标志着Optimus从工程验证阶段进入真金白银的量产投入阶段。

海外软件层面同样出现重要突破。谷歌DeepMind在7月30日推出Gemini Robotics ER 2模型，定位为“机器人的高级大脑”，让机器人能够与人类聊天、理解物理世界并规划多步骤任务。2026年8月，谷歌进一步发布Google Robotics，包含三个子模型：Gemini Robotics 2负责将视觉和语言输入转化为电机控制；Gemini Robotics ER作为视觉语言模型，支持多机协同作业；Gemini Robotics On-Device 2为端侧VLA模型，可在本地运行并通过少于200个示例快速适配不同机器人本体。

国内企业则在资本市场与交付端同步提速。宇树科技首次公开发行股票并在科创板上市的时间表明确：初步询价日为2026年8月5日，网上、网下申购日为8月10日。公司预计2026年上半年实现营收10.52亿元至11.28亿元，同比增长35.62%至45.41%。比亚迪确认其首款自研人形机器人将于8月初在郑州“迪空间”亮相，优先用于展厅服务与交互讲解等商用场景。小鹏IRON人形机器人已在广州工厂进入小批量试产，目标2026年底实现月产千台规模。

从产业逻辑看，这一轮机器人热潮有三个关键变化：

第一，竞争焦点从“运动能力表演”转向“长时序任务执行”。 此前，宇树科技、波士顿动力等厂商以“后空翻、跑酷”等极限运动能力吸引眼球，但在工厂里，更多需要的是7×24小时稳定作业、多工位协同和工序切换能力。Figure AI最新发布的F.03人形机器人已实现完全自主爬梯子，无需遥控或预设动作序列，标志着人形机器人从“为机器人准备的世界”迈向“为人类设计的世界”，扩展了高空检修等新场景。

第二，商业模式从“卖设备”转向“机器人即服务”。 Figure AI估值已达390亿美元，投资者包括英伟达、微软、OpenAI、贝佐斯等，其BotQ工厂已实现每小时产一台F.03，首条产线年产能1.2万台，并通过RaaS模式向客户交付。这种模式下，客户更关注机器人完成任务的单位成本，而非单机价格，这对整机的可靠性、可维护性和数据闭环能力提出更高要求。

第三，供应链重心从“本体”向“核心零部件与数据”迁移。 减速器、伺服电机、传感器等高价值环节在人形机器人成本中占比高，且具备较强的技术壁垒。在特斯拉链与国产链量产节奏加快的背景下，具备规模化交付能力的零部件供应商有望率先受益。同时，高质量工业场景数据成为训练VLA模型的关键瓶颈，谁掌握更多真实产线数据，谁就能在模型迭代中占据优势。

综合来看，2026年人形机器人产业正在经历从“技术展示期”到“商业交付期”的关键转折。资本市场、量产节奏和海外大模型进展同步加速，行业估值逻辑从“故事驱动”转向“订单驱动”，能够拿出千台级真实交付订单的企业，将在下一阶段竞争中占据主动。

来源：未来智机NexAIrobo

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