工信部推人形机器人“小切口”战略，2024上半年整机超400款、产量破4万台

10月19日，国务院新闻办公室举行新闻发布会，工业和信息化部科技司司长魏巍系统阐述了我国人形机器人及具身智能产业的最新进展与政策路径。这是继2023年《人形机器人创新发展指导意见》出台后，主管部门首次在国家级平台上披露详实产业数据，并明确将人形机器人作为具身智能发展的“小切口”，以点带面推动整个产业体系成熟落地。

数据显示，2024年上半年，国内人形机器人整机产品型号已超过400款，产量突破4万台；按当前增长节奏，全年整机产量有望突破10万台。这一数字远超2023年全年约1.5万台的规模，反映出行业从样机验证向量产准备阶段的加速跃迁。值得注意的是，人形机器人正逐步走出实验室，在商圈门店、仓储物流、餐饮服务等现实场景中开展实地测试与部署——这标志着具身智能技术开始从“能动”向“有用”转变。

具身智能（Embodied AI）被官方定义为“人工智能从数字世界走向物理世界的重要载体”。其核心在于让AI模型通过物理身体感知环境、执行动作并持续学习反馈，从而实现真正意义上的“知行合一”。相比纯语言或视觉大模型，具身智能更强调多模态感知、实时决策与高精度运动控制能力的融合，是通往通用人工智能（AGI）的关键路径之一。人形机器人因其高度仿生结构、通用作业潜力与社会接受度优势，成为当前最具代表性的具身智能平台。

魏巍指出，工信部将围绕“创新驱动、应用牵引、生态协同”三大原则，重点推进四项工作：

第一，着力“攻技术”。针对运动控制、高精度力觉反馈、轻量化驱动、仿真训练等共性瓶颈，采用“揭榜挂帅”机制组织产学研联合攻关。例如，在双足动态平衡领域，已有企业实现0.8秒内恢复跌倒姿态；在触觉传感方面，部分方案已支持0.1N级微力分辨，接近人类指尖敏感度。这些技术突破直接支撑了机器人在非结构化环境中的稳定作业能力。

第二，着力“拓场景”。工信部已启动“人形机器人实景实训专项行动”，覆盖工业制造、特种作业（如电力巡检、消防救援）、民生服务三大方向，并特别鼓励商贸企业开放真实商业场景。目前，包括京东物流、盒马鲜生、海底捞在内的数十家企业已接入人形机器人试点，涉及分拣、引导、送餐等300余个细分任务节点。其中，优必选Walker X在商场导购场景中单日平均交互超200次，任务完成率达87%；傅利叶GR-1在康复训练中可实现个性化运动处方执行，误差控制在±2°以内。

第三，着力“筑生态”。《国家人形机器人产业标准体系建设指南（2026版）》即将发布，首批将聚焦安全评估、通信协议、接口规范等12项急需标准。与此同时，工信部正推动建设国家级开源社区，整合仿真引擎（如NVIDIA Isaac Sim国产适配版）、运动规划算法库与硬件驱动框架，降低中小企业研发门槛。开源社区已吸引超200家机构入驻，累计提交代码模块逾1.2万个。

第四，着力“保安全”。随着产品进入公共场所，安全问题日益凸显。工信部将构建覆盖全生命周期的监测体系，强化对整机可靠性、网络安全防护、数据隐私合规的检验检测能力，并同步推进伦理治理框架研究。例如，要求所有面向公众服务的机器人具备紧急制动、行为可追溯、操作员介入优先等基础安全机制；对涉及人脸识别、语音采集等功能的设备，须通过国家认证的数据脱敏处理流程。

从产业链角度看，人形机器人带动效应显著。上游核心部件如无框力矩电机、一体化关节模组、固态激光雷达等国产化率快速提升——2024年Q2，国产高扭矩无框电机市占率达63%，较2023年同期提高28个百分点；中游整机厂商数量已达87家，其中营收过亿企业12家；下游应用端则呈现“场景先行、迭代驱动”特征，企业更关注实际ROI而非技术参数本身。

不过挑战依然存在。首先是成本瓶颈：当前主流人形机器人BOM成本仍在30万–80万元区间，距离商业化普及所需的10万元以下目标仍有差距；其次是场景泛化能力不足，多数产品仍需依赖预设路径与结构化环境；最后是人才结构性短缺，既懂机械设计又通AI算法的复合型工程师极为稀缺。

值得留意的是，政策导向正在从“重研发”转向“重落地”。此前多地政府补贴集中于样机研制，而2024年起，深圳、上海、合肥等地已试点“按效果付费”模式——即对完成特定任务量（如每日配送100单、连续运行500小时无故障）的机器人给予运营补贴。这种机制更有利于筛选出真正可用的产品。

业内分析认为，人形机器人短期内难以替代人类完成复杂认知型工作，但在重复性高、环境可控、安全冗余强的任务中已具备经济可行性。据赛迪顾问预测，2025年人形机器人在中国的服务业渗透率将达3.2%，市场规模约48亿元；到2027年，随着核心部件成本下降与场景库扩充，该数字有望攀升至150亿元。

可以预见，以人形机器人为支点的具身智能浪潮，不仅将重塑制造业与服务业的劳动力结构，也将倒逼AI底层架构向“感知-决策-执行”闭环演进。当机器开始用双腿行走、用手臂操作、用眼睛理解世界时，人工智能的下一站，已在物理世界悄然落子。