观察｜春晚舞台成为2026年人形机器人集体竞技第一站
2026年人形机器人竞争的第一声号角，正在春晚的舞台吹响。
近日，多家人形机器人企业接连官宣，将亮相马年春晚。就在央视春晚前，智元和京东也先后举办了各自的机器人晚会，各家机器人企业都将“春晚”视为一个争夺眼球、吸引资本与合作机会的“赛点”。
国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊日前向澎湃科技记者（www.thepaper.cn）表示，2026年会成为人形机器人行业的分水岭。国内大约80%的整机企业仍处于研究机器人平台阶段，对训练场、数据集及大模型等底层能力建设持观望态度，这类企业将在当前竞争态势下面临巨大风险。
换句话说，舞台上的热闹很可能只是表象；舞台背后下一轮洗牌，已经开始酝酿。摆在所有企业面前的并不是“谁跳得更齐、谁更会摆造型”的问题，而是更严肃的竞争逻辑：谁能证明自己具备持续迭代、规模交付与落地能力，谁才配坐上下一轮的牌桌。
春晚是“秀场”，也是“战场”
相较于去年，今年的春晚表演舞台机器人的含量“浓度”直线上升。
据澎湃科技不完全统计，截至2月11日，已有7家企业通过官宣或权威彩排信息确认参与春晚舞台，比如魔法原子是2026春晚智能机器人战略合作伙伴，16台机器人将在北京主会场参与多场景表演；银河通用机器人今年首次参与春晚舞台，作为此次春晚舞台指定的具身大模型机器人企业，将为北京主会场提供具身大模型技术支撑。宇树科技已是春晚舞台上表演的“回头客”，将参与北京主会场《骐骥新姿》节目表演，参演产品为G1/H1人形机器人。松延动力的人形机器人也将在春晚舞台完成首次登台。
除了人形机器人企业，科大讯飞将在合肥分会场参与表演，新松机器人的SR210A重载机械臂将在沈阳分会场参演。
这些企业正试图通过春晚建立品牌护城河。
智元创新（上海）科技股份有限公司合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁姚卯青此前在接受澎湃科技采访时曾明确提到，2025年是衡量人形机器人企业能不能在牌桌上站稳脚跟的年份，2026年人形机器人企业会分化，一定会出现人形机器人企业第一梯队，“是不是三家不好说，可能还是在10家以内。”
在经历过估值飙升与短视频出圈的热潮后，机器人行业已进入残酷的去泡沫期。
“非它不可”的场景还在探索中
洗牌之所以不可避免，核心在于人形机器人商业化落地依然太难，人形机器人目前还没找到那个“非它不可”的场景。
目前人形机器人落地前三大场景集中在物流仓储、工业场景和商场导览/接待/文娱表演类。尽管看似场景丰富，但它们能展现的水平还回答不了一个问题：到底在什么场景下，必须用人形机器人？
科大讯飞机器人超脑平台总经理刘可为认为，场景的模糊性驱使行业陷入“让机器人更像人” 的极致追求，却因技术、供应链要求过高陷入 “面面俱到，面面不全” 的困境。在实际应用中，一旦机器人出现一次失误，用户的信任就可能归零。
一位机器人头部企业的技术战略官也对澎湃科技表示，2026年人形机器人行业变化会很大，可能会有一些公司倒掉，也可能有公司在场景落地上做得更丰富。但在场景竞争下，头部公司一定会优先抢占那些“好做的场景”，或者干脆把产品做到足够好，只有这两条路才能走得下去。
对于“跳舞”表演这类场景，前述人士认为，跳舞只要机器人本体能力足够好就能成立，但跳得好不代表有市场。“一个本地厂家起来以后，谁会选择用你来跳舞？关键还是有没有具备大批量出货的能力。如果已经能实现规模交付，在后续迭代中，优势会越来越明显。”
姚卯青也呼吁在政策端推动场景开放。机器人普遍需要训练，而现有的部分场景方不愿意让还处于早期的行业进入场景。
“这就会陷入鸡生蛋蛋生鸡的悖论，机器人不进场就没有数据与反馈，行业更难成熟，更不敢进场”。姚卯青建议通过政策鼓励场景方开放，对那些愿意先行先试、敢于“吃螃蟹”的主体给予补贴或真金白银支持，“只有这样，才能把冷启动拉进正循环。”
不成熟的供应链
尽管2025年人形机器人实现了从实验室到产业现场的跨越，甚至出现了亿元级别的订单，但人形机器人的“出货量”不能避而不谈。
2026年1月，行业围绕“谁是2025年出货量第一”出现了明显争议。
市场研究机构 Omdia 和CounterPoint Research给出一组出货预估数据，称智元 2025 年人形机器人出货量为 5168 台、位列第一，并对宇树给出约 4200 台的估算。
随后宇树科技在官方微信公众号公开澄清，并给出自己的口径：2025 年纯人形机器人“实际出货（出售并发货到终端客户）”超过 5500 台，同期量产下线超过 6500 台；同时强调机器人形态多样，不应把双臂轮式等其他形态产品与“纯人形”直接合并对比。
从全球视角看，热度与人形机器人出货量规模之间的落差同样明显。权威机器人行业媒体The Robot Report最新发布的《2026年机器人行业展望》报告中指出，2025年人形机器人领域完成了463轮融资、150多家公司入场，估值飙升了300%，但实际出货量仅同比增长17%。
有科技投资人向澎湃科技感慨，现有的人形机器人出货量还远远不够。
江磊认为，对于人形机器人整机企业来说，现在更像是在做“消费级产品储备”，年产量现阶段不敢超过一万台，因为“产太多没有用途、售后压力也会非常大”。
无论是商业展演还是工厂试用，人形机器人都还没形成能自我造血、可复制的商业闭环。高昂的设备维护成本、不可避免的损耗以及极低的复购率，使得机器人的销售规模目前还难以覆盖长期的研发与运营投入。 “亿元订单”和“规模交付”，还只是迈出了商业化长征第一步。
供应链成熟度是制约规模化量产的关键问题。姚卯青在接受澎湃科技采访时明确提及，团队“踩到最大的坑”，是对产业供应链不成熟、不完备的程度预估不足，机器人的供应链、产业链比原先预想的还要不成熟；可能还需要再经过2026年一整年的推进，关键零部件才会出现相对成熟、标准化的方案。
只相当于6岁孩子的大脑
近两年，人形机器人的进步更多体现在“小脑”，即运动控制上，能走能跑能跳。但决定它是否真正有用的“大脑”智能决策部分，仍是当前人形机器人最大的短板。有财经媒体透露，现实中，不少人形机器人本体企业在AI大脑层面的投入依然很少，现阶段仍依托阿里、字节等科技大厂的通用大模型赋能。
江磊曾在接受澎湃科技采访时旗帜鲜明地表示，“对于人形机器人产业来说，最缺的并不是人形结构，而是有内容的大脑。”“现在（人形机器人）的大脑只相当于6岁小孩。”江磊认为，大脑不够成熟，抑制了人形机器人的产能，即便人形机器人的产能提高也没有用途。
围绕“大脑”如何提升，当前行业内有几条并行竞争的主流技术路线，包括端到端VLA（Vision-language-Action）路线、模仿学习（IL）、强化学习和世界模型等，但在这些路线之中，哪一条更可能通向“通用”智能现在仍无定论，争议也最集中在被寄予厚望的端到端 VLA 上。
清华大学自动化系教授赵明国曾在访谈中尖锐指出，行业热捧的VLA（视觉－语言－动作）模型更多是过渡性的技术手段，而非终极方案”。他认为，大语言模型的成功，源于人类语言数据的“标准化”与“海量”，但物理世界的视觉、触觉数据“非常不规范”，想简单照搬大模型那套逻辑，“是行不通的”。
与该观点相呼应的是，国内具身智能创业公司灵初智能联合创始人陈源培认为，具身智能真正的难点不在于如何炫酷的Demo或是模型架构，而在于能不能撑起百万小时规模的数据积累。“数据量不够，模型层面的操作没有任何意义，调整架构带来的成功率没有价值。”
这揭示了一个深层困境：我们缺的或许不只是算力，更是对物理世界交互逻辑的根本理解。
《2026年机器人行业展望》指出，未来将会有更多公司宣布关停或被“收购式招聘”（acqui-hire），原因往往是它们无法展现足够的商业增长势头，从而难以支撑下一轮融资。未来 12 个月正在酝酿成为机器人行业又一个具有变革意义的年份。
2026年这场预期的洗牌，与其说是寒冬，不如说是一次挤掉泡沫、回归实干的必然过程。在场景不明、模式不通、智能不足的三重考验下，唯有能同时回答好这三个问题的企业，才可能穿越周期，带领人形机器人真正走向未来。
2026年人形机器人竞争的第一声号角，正在春晚的舞台吹响。
近日，多家人形机器人企业接连官宣，将亮相马年春晚。就在央视春晚前，智元和京东也先后举办了各自的机器人晚会，各家机器人企业都将“春晚”视为一个争夺眼球、吸引资本与合作机会的“赛点”。
国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊日前向澎湃科技记者（www.thepaper.cn）表示，2026年会成为人形机器人行业的分水岭。国内大约80%的整机企业仍处于研究机器人平台阶段，对训练场、数据集及大模型等底层能力建设持观望态度，这类企业将在当前竞争态势下面临巨大风险。
换句话说，舞台上的热闹很可能只是表象；舞台背后下一轮洗牌，已经开始酝酿。摆在所有企业面前的并不是“谁跳得更齐、谁更会摆造型”的问题，而是更严肃的竞争逻辑：谁能证明自己具备持续迭代、规模交付与落地能力，谁才配坐上下一轮的牌桌。
春晚是“秀场”，也是“战场”
相较于去年，今年的春晚表演舞台机器人的含量“浓度”直线上升。
据澎湃科技不完全统计，截至2月11日，已有7家企业通过官宣或权威彩排信息确认参与春晚舞台，比如魔法原子是2026春晚智能机器人战略合作伙伴，16台机器人将在北京主会场参与多场景表演；银河通用机器人今年首次参与春晚舞台，作为此次春晚舞台指定的具身大模型机器人企业，将为北京主会场提供具身大模型技术支撑。宇树科技已是春晚舞台上表演的“回头客”，将参与北京主会场《骐骥新姿》节目表演，参演产品为G1/H1人形机器人。松延动力的人形机器人也将在春晚舞台完成首次登台。
除了人形机器人企业，科大讯飞将在合肥分会场参与表演，新松机器人的SR210A重载机械臂将在沈阳分会场参演。
这些企业正试图通过春晚建立品牌护城河。
智元创新（上海）科技股份有限公司合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁姚卯青此前在接受澎湃科技采访时曾明确提到，2025年是衡量人形机器人企业能不能在牌桌上站稳脚跟的年份，2026年人形机器人企业会分化，一定会出现人形机器人企业第一梯队，“是不是三家不好说，可能还是在10家以内。”
在经历过估值飙升与短视频出圈的热潮后，机器人行业已进入残酷的去泡沫期。
“非它不可”的场景还在探索中
洗牌之所以不可避免，核心在于人形机器人商业化落地依然太难，人形机器人目前还没找到那个“非它不可”的场景。
目前人形机器人落地前三大场景集中在物流仓储、工业场景和商场导览/接待/文娱表演类。尽管看似场景丰富，但它们能展现的水平还回答不了一个问题：到底在什么场景下，必须用人形机器人？
科大讯飞机器人超脑平台总经理刘可为认为，场景的模糊性驱使行业陷入“让机器人更像人” 的极致追求，却因技术、供应链要求过高陷入 “面面俱到，面面不全” 的困境。在实际应用中，一旦机器人出现一次失误，用户的信任就可能归零。
一位机器人头部企业的技术战略官也对澎湃科技表示，2026年人形机器人行业变化会很大，可能会有一些公司倒掉，也可能有公司在场景落地上做得更丰富。但在场景竞争下，头部公司一定会优先抢占那些“好做的场景”，或者干脆把产品做到足够好，只有这两条路才能走得下去。
对于“跳舞”表演这类场景，前述人士认为，跳舞只要机器人本体能力足够好就能成立，但跳得好不代表有市场。“一个本地厂家起来以后，谁会选择用你来跳舞？关键还是有没有具备大批量出货的能力。如果已经能实现规模交付，在后续迭代中，优势会越来越明显。”
姚卯青也呼吁在政策端推动场景开放。机器人普遍需要训练，而现有的部分场景方不愿意让还处于早期的行业进入场景。
“这就会陷入鸡生蛋蛋生鸡的悖论，机器人不进场就没有数据与反馈，行业更难成熟，更不敢进场”。姚卯青建议通过政策鼓励场景方开放，对那些愿意先行先试、敢于“吃螃蟹”的主体给予补贴或真金白银支持，“只有这样，才能把冷启动拉进正循环。”
不成熟的供应链
尽管2025年人形机器人实现了从实验室到产业现场的跨越，甚至出现了亿元级别的订单，但人形机器人的“出货量”不能避而不谈。
2026年1月，行业围绕“谁是2025年出货量第一”出现了明显争议。
市场研究机构 Omdia 和CounterPoint Research给出一组出货预估数据，称智元 2025 年人形机器人出货量为 5168 台、位列第一，并对宇树给出约 4200 台的估算。
随后宇树科技在官方微信公众号公开澄清，并给出自己的口径：2025 年纯人形机器人“实际出货（出售并发货到终端客户）”超过 5500 台，同期量产下线超过 6500 台；同时强调机器人形态多样，不应把双臂轮式等其他形态产品与“纯人形”直接合并对比。
从全球视角看，热度与人形机器人出货量规模之间的落差同样明显。权威机器人行业媒体The Robot Report最新发布的《2026年机器人行业展望》报告中指出，2025年人形机器人领域完成了463轮融资、150多家公司入场，估值飙升了300%，但实际出货量仅同比增长17%。
有科技投资人向澎湃科技感慨，现有的人形机器人出货量还远远不够。
江磊认为，对于人形机器人整机企业来说，现在更像是在做“消费级产品储备”，年产量现阶段不敢超过一万台，因为“产太多没有用途、售后压力也会非常大”。
无论是商业展演还是工厂试用，人形机器人都还没形成能自我造血、可复制的商业闭环。高昂的设备维护成本、不可避免的损耗以及极低的复购率，使得机器人的销售规模目前还难以覆盖长期的研发与运营投入。 “亿元订单”和“规模交付”，还只是迈出了商业化长征第一步。
供应链成熟度是制约规模化量产的关键问题。姚卯青在接受澎湃科技采访时明确提及，团队“踩到最大的坑”，是对产业供应链不成熟、不完备的程度预估不足，机器人的供应链、产业链比原先预想的还要不成熟；可能还需要再经过2026年一整年的推进，关键零部件才会出现相对成熟、标准化的方案。
只相当于6岁孩子的大脑
近两年，人形机器人的进步更多体现在“小脑”，即运动控制上，能走能跑能跳。但决定它是否真正有用的“大脑”智能决策部分，仍是当前人形机器人最大的短板。有财经媒体透露，现实中，不少人形机器人本体企业在AI大脑层面的投入依然很少，现阶段仍依托阿里、字节等科技大厂的通用大模型赋能。
江磊曾在接受澎湃科技采访时旗帜鲜明地表示，“对于人形机器人产业来说，最缺的并不是人形结构，而是有内容的大脑。”“现在（人形机器人）的大脑只相当于6岁小孩。”江磊认为，大脑不够成熟，抑制了人形机器人的产能，即便人形机器人的产能提高也没有用途。
围绕“大脑”如何提升，当前行业内有几条并行竞争的主流技术路线，包括端到端VLA（Vision-language-Action）路线、模仿学习（IL）、强化学习和世界模型等，但在这些路线之中，哪一条更可能通向“通用”智能现在仍无定论，争议也最集中在被寄予厚望的端到端 VLA 上。
清华大学自动化系教授赵明国曾在访谈中尖锐指出，行业热捧的VLA（视觉－语言－动作）模型更多是过渡性的技术手段，而非终极方案”。他认为，大语言模型的成功，源于人类语言数据的“标准化”与“海量”，但物理世界的视觉、触觉数据“非常不规范”，想简单照搬大模型那套逻辑，“是行不通的”。
与该观点相呼应的是，国内具身智能创业公司灵初智能联合创始人陈源培认为，具身智能真正的难点不在于如何炫酷的Demo或是模型架构，而在于能不能撑起百万小时规模的数据积累。“数据量不够，模型层面的操作没有任何意义，调整架构带来的成功率没有价值。”
这揭示了一个深层困境：我们缺的或许不只是算力，更是对物理世界交互逻辑的根本理解。
《2026年机器人行业展望》指出，未来将会有更多公司宣布关停或被“收购式招聘”（acqui-hire），原因往往是它们无法展现足够的商业增长势头，从而难以支撑下一轮融资。未来 12 个月正在酝酿成为机器人行业又一个具有变革意义的年份。
2026年这场预期的洗牌，与其说是寒冬，不如说是一次挤掉泡沫、回归实干的必然过程。在场景不明、模式不通、智能不足的三重考验下，唯有能同时回答好这三个问题的企业，才可能穿越周期，带领人形机器人真正走向未来。
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