量产前夜的人形机器人产业链：轻量化降三成、情感识别超85%、出海认证需前置

发布时间：2026-07-17 06:20:57 来源：安智兰德资讯网 作者：探索

日前，量产链轻量化在一场聚焦人形机器人产业多场景发展的前夜器人情感前置行业圆桌论坛上，鹏孚隆、形机万马集团、产业超出腾飞科技、降成达索系统、识别德国莱茵TÜV等上游零部件、证需整机、量产链轻量化数字化及第三方合规企业负责人，前夜器人情感前置围绕上游材料、形机线缆、产业超出柔性感知硬件的降成定制化适配，家用、识别工业及特种机器人的证需落地策略，情感交互技术，量产链轻量化以及全球化出海合规等议题展开深入探讨。

圆桌论坛现场（黄鑫磊 摄）

中国人形机器人产业正处于从“百花齐放”迈向“殊途同归”的关键前夜。供应链正在定制化与标准化之间寻找平衡点，整机企业则在通用平台与垂直场景之间探索商业模式。其中，家用赛道侧重情感交互，工业与特种机器人优先考量作业收益与安全刚需，而数字仿真与海外合规认证已成为产品走向商业化不可或缺的配套环节。

供应链演进：从逐个定制走向模块化

当前人形机器人产业尚处早期，上游供应链如何高效适配不同机型的定制化需求成为核心议题。浙江鹏孚隆科技股份有限公司应用开发总监史海兵指出，当前最大痛点在于使用标准化材料进行加工，难以充分释放材料特性。

以PEEK（聚醚醚酮）为例，这种高性能特种工程塑料在人形机器人关节、齿轮等关键部件中具有重要应用价值。史海兵强调，材料厂商不能仅定位为供应商，更应成为制造能力的提供者，需深度参与下游企业的设计需求定义与解读，才能真正激发材料性能潜力。

万马集团代表刘莹磊分享了供应链标准化的进程。2024年初入人形机器人领域时，万马面临客户需求各异、需逐个定制的困境；至2026年，公司已整合所有需求，推出系列化产品，支持客户基于现有模块快速开展测试。

“人形机器人和机器狗对负载控制要求极高，过重电缆会直接制约灵活性与续航。”刘莹磊表示，万马为此开发了轻量化电缆，整体重量较传统产品下降近30%。

腾飞科技代表吴玉婷则提出“生物结构灵感”方案。公司构建了“从织物、服装、皮肤到感知神经层、肌肉层和脂肪层”的底层逻辑。在行业尚未完全进入标准件流程阶段，供应链应首先建立底层逻辑和模块化方案，再根据应用场景进行定制调整。“部分用户仅需替换机械外壳，无需感知功能——我们基于底层逻辑和技术积累即可实现其目标。”

浙江人形机器人创新中心副总经理许学成总结称，供应链的演进路径与整机发展一致：在诸多需求中提炼通用共性平台，进行适配，最终走向专业化。

虚拟试错、情感交互与出海合规

场景多元化带来的挑战，不仅是技术难题，更是产品逻辑的重构。

四川具身人形机器人科技有限公司CEO冯振宇指出，公司主打情感陪伴方向，其自研情感交互人形机器人“爱湫”已能精准识别不低于15种情感，情绪识别准确率不低于85%。他认为，从工厂作业融入人类生活，情感交互是必经之路。企业通过数据驱动优化本地多模态模型，持续采集真实人机交互数据集，赋予机器人情绪识别、主动安抚及情景适配能力，这是家用赛道区别于工业机型的核心研发方向。

达索系统大中华区工业技术总监冯升华从虚拟仿真角度提出，作为工业软件巨头，公司已开发七代世界表征方式，第六代已涉及“生命”表达，包括对由37.2万亿个细胞组成的人体的表征。

冯升华强调，场景多元化的第一步是在虚拟世界中无限试错，找到最优且无风险的方案，再在现实世界复现。这一逻辑同样适用于情感交互：机器人需理解场景上下文，例如康复机器人在主人睡眠时需保持安静，这需要行业世界模型具备场景与情感理解能力。

此外，德国莱茵TÜV电子电气产品服务高级经理戚鹏举从出海合规角度发出务实提醒：许多企业发货前才发现认证未获批。他建议人形机器人企业在研发阶段即引入专业第三方机构，避免在产品定型后才发现大量不合规问题，导致整改困难。

未来趋势：构建从通用到泛化的供应链模型体系

国内人形机器人在家用、特种、工业等不同赛道，未来是走向细分深耕还是技术互通？

北京加速进化科技有限公司生态及战略合作总监张悫认为，当前行业存在两种路径：一是垂直深耕，专注本体、运控及深度解决方案；二是全链条覆盖，既做大脑也做本体。

“现阶段两条路线并行，长期来看，产业链分工协同更具成本优势。”张悫表示，用对错衡量路线并不科学，关键在于执行效果。他倾向于以生态方式整合上下游，发挥各自优势，而非由单一企业包揽一切。

深圳赛博格机器人有限公司CTO张怀东从特种机器人角度提出“大垂域”概念。所谓“大垂域”，指那些使用通用机器人显得冗余的场景。通用人形机器人自重数十公斤，成本难以大幅降低；而定制化特种机器人泛化能力优于传统工业机器人，能解决诸多工业场景痛点，且具备价格优势。

许学成在总结时用比喻概括行业共识：人出生时大脑底层神经元奠定认知基础，成年后根据学习与经历走向不同方向。从通用到细分是自然演进过程。在工业场景中，团队通过探索众多需求寻找共性技术，最终收敛至从通用到泛化的供应链模型体系。

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