自动驾驶技术引领汽车行业迈向人形机器人时代

如果机器人革命即将到来——许多人对此深信不疑——汽车行业很可能成为这场变革的中心。得益于人工智能的进步，机器人领域内外的许多人士描绘了这样一幅图景：自动化和类人机器将在未来接管许多常规工作，将人们从枯燥或体力繁重的任务中解放出来，同时帮助消费者处理日常家务。

麦肯锡公司（McKinsey & Co.）高级合伙人兼行业部门全球负责人亚历克斯·帕纳斯（Alex Panas）表示，推动市场对机器人兴趣的因素包括劳动力萎缩，以及中国工业体系在工厂自动化方面正引领潮流。他指出，预测显示美国到2033年将面临190万工厂工人的短缺，而当前数据显示仓库员工的流失率为40%，这些因素加速了机器人技术的采用。他还提到，中国的工厂在自动化程度上超过美国同行十倍，如果美国不加快步伐，其全球竞争力可能面临风险。

“自动化重新回到CEO的议程上，”帕纳斯在2026年1月于拉斯维加斯举行的CES 2026上主持“物理AI”小组讨论时表示。该讨论聚焦人工智能从数字空间向物理世界的迁移。他说，企业不再将自动化仅仅视为运营背景下的资本采购，而是视为可能引发组织变革能力的事物。“紧迫感存在，兴奋感也存在，”帕纳斯说，“我们看到大量企业正朝这个方向迈进。在过去18个月中，公开文件中提及工业机器人和自动化的次数增加了一倍以上。”

ABI Research预测，机器人行业将从目前的500亿美元增长到2030年的1110亿美元，届时全球将有约1300万台机器人投入使用。高盛预测，仅人形机器人的市场到2035年就可能达到380亿美元。然而，从现状到这一目标并非没有巨大挑战。CES 2026上的业内人士指出了仍然存在的重大技术障碍、初期高昂成本、生产级组件的缺乏，以及——可能最重要的是——在机器人达到预期市场潜力之前必须克服的文化问题。进展可能比一些乐观预测所暗示的要慢。

“我们的客户需要两到三年的时间才能适应工厂中的机器人，并准备好扩展应用，”波士顿动力公司（Boston Dynamics）首席执行官罗伯特·普莱特（Robert Playter）表示。波士顿动力现隶属于现代汽车集团。“这几乎是一种文化层面的问题：‘我能否信任这项技术？’我们必须在这方面做得更好。”他说：“但这个采用周期是两到三年，而今天没有预测指数增长的人会考虑到这一点。”

汽车行业占据领先地位

汽车制造商、传统汽车供应商、芯片生产商和科技公司正纷纷进入这一领域，认为自动驾驶生态系统中的企业在开发先进机器人方面具有优势。自动驾驶汽车被视为物理AI的首个实际应用范例，尽管将这项技术转化为未来更通用的机器人并非易事，但许多人认为自动驾驶汽车是通往人形机器人的坚实第一级阶梯。

除了开发技术，汽车公司也将成为关键的早期采用者。他们帮助发明的许多机器人和其他自动化技术，将首先部署在生产汽车及其零部件的工厂中。商业前景促使企业开始行动。近期汽车行业参与者进入机器人领域的举措，其中许多在CES 2026上宣布，包括：

• 波士顿动力将于今年在现代汽车制造工厂开始测试人形机器人，目标在2028年全面部署。
• 高通正在提供一套围绕其Dragonwing IQ10处理器发布的机器人技术。这家芯片和解决方案提供商直接将汽车与机器人联系起来，公布的组织结构将这两项业务置于其现任汽车业务负责人、执行副总裁纳库尔·杜加尔（Nakul Duggal）的领导下。
• 英伟达总裁兼首席执行官黄仁勋表示，开发其支撑自动驾驶技术栈的Alpamayo开源平台的过程将应用于人形机器人的开发。这家芯片公司还在扩大与工业设备生产商西门子的合作，计划今年晚些时候将德国的一家西门子电子工厂打造为全球首个人工智能驱动的自适应制造基地。两家公司表示，他们旨在将这些自动化能力扩展到关键垂直行业，富士康、HD现代、凯傲集团和百事可乐等客户目前正在评估未来的项目。
• 全球最大的汽车供应商、德国的博世正在与微软合作开发Agentic AI工厂系统。这种协同智能机器人（AI机器与人协作）将利用其自有AI工厂中超过10亿产品和7亿数字孪生的生命周期数据。
• Mobileye完成了对以色列人形机器人开发商Mentee Robotics的9亿美元收购，此举据高管称使这家以色列芯片供应商成为物理AI领域的全球领导者。该公司表示，已与Aumovio（前身为大陆汽车）签署人形机器人制造协议，将于2027年开始，预计2028年实现工业部署，2030年开始家庭应用。
• 汽车供应商舍弗勒集团表示，正在与人形机器人开发商密切合作，为预计今年晚些时候投产的各种项目供应执行器和电池。高管指出，人形机器人需要约28个执行器才能运作，这使得机器人成为舍弗勒潜在的利润丰厚领域。该公司表示，还将在自家工厂部署机器人，以在不增加员工规模的情况下扩大生产。
• 特斯拉已确认将于今年停止生产Model S轿车和Model X SUV，并将加州弗里蒙特工厂的部分产能转向生产每年多达100万台Optimus人形机器人。

与自动驾驶的巨大协同效应

尽管机器人是一个更为复杂的问题，但让汽车行业参与者有信心进入这一领域的，是自动驾驶能力的飞跃——以Agentic AI的到来为标志——这重新激发了该市场领域的活力，并使该技术有望在2030年代初得到广泛应用。

“想想看，这两个前沿领域之间有许多共同点，”Mobileye业务发展与战略执行副总裁尼姆罗德·内胡什坦（Nimrod Nehushtan）在谈到自动驾驶与机器人之间的联系时表示。“在过去一年中，这种关联变得更加明显——从研究层面开始，然后进入共同组件、共同工具和共同实践的开发。”他说：“我们认为，同时涉足这两个领域的公司将加速我们在AI研发方面的进展。”

然而，自动驾驶汽车的设计目的是做一件事——在结构化程度极高的城市道路和高速公路上将乘客从A点运送到B点——而机器人，特别是面向消费者销售的人形机器人，必须设计为在无限类型的场景中处理各种任务。这意味着机器人必须能够以人类的方式感知世界并做出反应——其性能水平远超自动驾驶汽车的能力。

“在让机器人感知其物理环境方面，AI领域仍有大量工作要做，”高通的杜加尔承认。开发者还必须解决物理限制，赋予机器人更高水平的灵活性和敏感性的手，以便它们能够执行更艰巨和复杂的任务，例如在汽车装配线上工作。“即使在今天，机器人也很难完成你在汽车行业看到的任务，”谷歌DeepMind AI研究实验室高级主任卡罗琳娜·帕拉达（Carolina Parada）指出。

遵循汽车生态系统和市场路径

除了应对技术挑战，机器人行业还面临许多与汽车行业核心相同的商业障碍，这意味着经验丰富的汽车行业参与者可能最有能力完成这项工作。首要任务是培育一个可靠的组件供应商生态系统，能够大批量生产高质量、安全认证的部件，并具有15年以上的使用寿命。

“我们已经看到了汽车行业的情况，”杜加尔说，“如何建立一个你可以端到端控制的供应链，尤其是硬件方面——规模、成本结构、原材料？机器人技术正将这一点推向新的拐点。这就是为什么这个领域如此令人兴奋。”

普莱特表示，所需的规模已经开始形成，电池、执行器、传感器和其他关键组件的供应商都渴望进入该领域。“最终，规模化所需的是背后的工业实力，”普莱特说。他指出，现代汽车已经开始构建一个大规模生产机器人组件的完整生态系统，并朝着自己的工业应用迈进。

达到临界点

由于复杂性，开发者将工业应用视为人形机器人的合理第一步，因为那里的环境比消费领域更结构化。但即使在那里，解决投资回报率方程并让制造商以足够大的数量购买机器人以支撑整个行业，也并非易事。尽管自动化已经存在了几十年，但由于商业案例障碍，它仍未达到最初设想的规模。

“这不仅仅是机器人本身，还包括使机器人有用的所有环境和其他基础设施支出，”帕纳斯说。尽管已经发生了创新，但许多工业部门缺乏“接棒者”——即能够看到先进技术潜力并愿意投入部署的管理人员。消除文化障碍可能是一个更棘手的问题。最终，工人需要相信机器人是安全的，并且它们将帮助工人完成工作，而不是完全取代他们。

“汽车行业一直是每个涉足汽车领域的国家的就业风向标，”普华永道咨询公司美国汽车业务负责人C.J.芬恩（C.J. Finn）表示。“机器人行业有机会大幅降低车辆中的劳动力成本。这是每个人都希望的通缩压力，以降低汽车价格。”

通用汽车自动驾驶机器人中心机器人战略总监米克尔·泰勒（Mikell Taylor）表示，提供完全透明度、确保员工理解机器人的思维和运作方式，以及确保员工参与制定应用策略，将至关重要。“但这是一个深思熟虑的过程，不是偶然的过程，”泰勒说，“它必须是产品设计和部署计划的一部分。这正是许多公司挣扎的地方。人们不太愿意放弃工作；管理层不信任这项技术。”她说：“随着机器人被允许做更多事情，这会变得更容易，所以最初几年是至关重要的时期。”

高通的杜加尔认为，老龄化劳动力最终会看到将不想要的任务留给机器人的好处。“未来五年，机器人将变得比今天好得多，”他说，“未来十年将涉及哪些工作不应由人类执行，而应完全自动化。我认为这是巨大的。”

普莱特建议，公司现在就应该开始尽可能引入自动化，以便为即将到来的革命做好准备。“你不能从零直接跳到人形机器人，”他说，“你的公司必须适应一种文化演变，即容纳一些机器人，并学习如何与它们进行更多互动。”

鉴于这些挑战，机器人技术可能只是处于技术炒作周期的时刻。但就目前而言，乐观情绪占主导。“我相信十年后将有数百万台，”Mobileye首席执行官阿姆农·沙舒亚（Amnon Shashua）在谈到人形机器人的潜力时表示，“劳动力短缺就在那里。技术已经准备好；只是产品化的问题。这是一个激动人心的阶段。”