马斯克，最近在公开场合，毫不留情批评人形机器人行业现状，引发全球网友热议。 

据澎湃新闻10月11日报道，马斯克近日在特斯拉得州工厂的X Takeover活动上，谈到人形机器人演示时认为，许多复杂演示仍依赖事先编排，并直言：“那不是真正的AI。”（“Pre-choreographed movements do not count as real capability—robots must handle situations they have never seen.”） 

他把判断标准落在能否处理从未见过的情况上。 

这段话随后被概括成了“唱跳机器人都是预设程序”。传播很有力度，却丢掉了边界。 

报道使用的是“几乎”，不是“全部”；现有材料也不足以把这番话理解为针对某一家中国企业。 

他的提醒值得听。机器人行业确实需要把演示做得精彩，更需要把能力讲得准确。 

行业发展到什么程度了？

2026年上半年，全球人形机器人出货超过2.2万台，同比增长近300%，场面确实热闹。

但拆开看场景，文娱商演和科教数采合计拿走了超过60%，导览导购约19%，智能制造13%，仓储物流只有5%。

数据来源：中国信通院《具身智能发展报告（2026年）》

让几十公斤的机器保持平衡、落地不摔、动作连贯，需要电机、结构和控制系统配合。 

舞步可以预先编排，执行过程中仍可能需要实时感知和反馈调节。动作有剧本，不等于每个关节都只会机械重放。 

但表演舞台通常有明确的地面、路线和动作边界。 

进入家庭，杯子位置变了，衣服缠住了，孩子突然跑过来，问题就复杂得多。

表演能够证明部分运动能力。跨环境完成任务，需要另一组证据。把这两件事混在一起，容易让消费者高估产品，也容易让估值跑到产品前面。 

前沿技术正在接受陌生环境的考验 

当然，行业并没有停在跳舞。 

Figure在2026年9月发布Helix 2.5，披露机器人在30个此前未采集数据的家庭中测试整理客厅、叠毛巾和铺床。 

按公司设定的完整任务标准，预训练方案成功率为56%，对照方案为9%。这些任务本身在其他环境接受过训练，“零样本”指测试房屋和物品。 

这是一项值得重视的进展，也暴露了距离：即使在企业自设测试中，仍有相当比例的完整任务未能成功。它不是第三方认证，更不能直接推算成家庭产品的可靠性。 

依据Figure官网测试结果重新制图。企业自测，非行业横向排名。 

波士顿动力今年发布产品版Atlas，继续推进工业应用。 

Agility的Digit已经进入GXO物流商业运营。相比短视频里的惊艳瞬间，这类部署更值得持续追踪：客户实际用了多久，人工介入多少，第二笔订单是否到来。 

这也说明，全球前沿很难用一个综合排名定高下。 

运动控制、灵巧操作、跨场景学习和规模制造，各有不同的强项。跑得最快的，未必最擅长装配；最会整理房间的，也未必能以客户接受的价格量产。 

特斯拉同样需要接受这把尺子的检验。 

马斯克既是评论者，也是行业参与者。 

他提出的标准可以成立，Optimus能否达到，也要靠产品表现证明。 

中国企业的下一关

中国公司的进展，不能只用这两年大年三十某个晚会上的舞台炫酷表演概括。 

《证券日报》10月19日转引沙利文报告：2026年上半年全球人形机器人销量3.6万台，收入5.4亿美元，均超过2025年全年；按收入计，前五名均为中国企业。 

但这个总体口径包含不同尺寸、不同自主程度的产品。按同一报告的细分口径，上半年全尺寸具身智能产品销量约5800台。 

不能把所有销量都理解为已经能独立进厂的通用劳动力，也不能与其他机构的窄口径榜单直接拼接。 

宇树、智元、优必选等企业，已经在本体、运动控制、产品交付和应用探索上形成各自路线。 

中国制造的供应链与工程迭代能力，是这场竞争的重要基础。接下来更难的部分，是让交出去的机器持续被使用。 

优必选提供了一个可观察的财务样本。2026年上半年营收12.69亿元，同比增长104.2%；全尺寸具身智能人形机器人产品及解决方案收入5.90亿元，占比46.5%。同期仍有3.39亿元期内亏损。 

这些数字说明相关业务开始形成收入，也说明盈利还要继续争取。 

其集团收入还包含其他机器人、硬件及零部件等业务，不能全部算成人形机器人收入。业务收入也包含解决方案，不能简单除以销量得出裸机售价。 

对企业而言，科研采购、展示采购与生产采购，都可以是真实生意，但对应的复购逻辑不同。卖给实验室，客户看重开发能力；卖给工厂，客户最终要看合格产出和回本周期。 

最难的是什么？

行业首先缺的是面对变化的稳定性。机器人学会拿一个杯子，换成薄纸杯、带水的玻璃杯，或者被衣物遮住的杯子，原来的办法就未必管用。仿真能降低训练成本，现实中的摩擦、反光和软物体变形，仍会制造意外。 

灵巧手也是硬仗。手指更多，并不自然等于更好用。触觉、力度、耐磨和维修成本要一起过关。捏住鸡蛋很精彩，反复工作后还能保持精度，才接近生产工具。 

商业化还受制于整机成本、续航、安全和部署费用。有些固定任务，用机械臂或轮式设备更划算。人形结构需要证明自己能适应现有的人类工作环境，并在换任务时减少重新改造的成本。 

客户购买的是稳定完成任务的能力。机器站成人的样子，只是起点。

因此，笔者个人赞同马斯克提出的检验方向（业内人士如不认同，可在留言区批评批评、指正）。 

企业应当把自主、遥控、预编排和人工接管情况讲清楚，市场也该多看完整任务成功率、连续运行时间和续单。 

但没有必要因为今天尚不成熟，就否定整个方向。 

运动控制、本体制造和具身模型的进展已经出现，工业和物流也提供了可以逐步验证的场景。 

未来几年，更值得期待的是机器人先在边界清楚的工位站稳，再逐步扩大能做的事情。 

这是基于现有进展的判断，不是量产时间表。研发需要容得下失败，商业承诺却不能无限延期。哪一年走进千家万户，目前没人能给出可靠日期。 

机器人会跳舞，值得鼓掌。 

它能在掌声结束后留下来，把那些重复、辛苦的工作可靠地做完，才会赢得更长久的位置。 

耐心不该只给热闹的发布会，更该给那些不太上镜的进步：少停一次机，少一次人工接管，多完成一班工作。 

给行业一点时间，但不是给表演时间，不是今年的除夕夜一群遥控器操纵的大号玩具表演的更加惊艳，是要解决现实场景的应用难题。

给的是丝杠良率爬坡的时间，是传感器标定收敛的时间，是机器人在真实车间里从“能动”变成“有用”的时间。

王兴兴说两到三年是乐观情形，五到十年是保守情形，这个区间比任何发布会上的口号都更接近真相。

马斯克把遮羞布扯下来了，这是好事。

但遮羞布下面露出来的，不全是烂摊子。有些东西正在长出来，只是长得比短视频慢。

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