# “具身天工之父”熊友军揭示：万亿美元市场开启，2025是人形机器人量产元年

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Published: 2025-09-28
Source: 狮城新闻

近日，在新加坡举行的2025亚洲愿景论坛上，北京人形机器人创新中心总经理、“具身天工之父”熊友军谈到了人形机器人近一年来的飞速发展。人形机器人行业正迎来一个关键节点——2025年，是机器人界的ChatGPT时刻，可称为“人形机器人量产元年”。

亚洲愿景论坛由著名媒体财新国际发起，新加坡政府提供战略支持。自2023年起已成功举办两届，《新加坡眼》作为合作媒体，持续关注相关动态。

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以下内容是今年记者在现场，对熊友军发言进行的整理：

我们目前在研发的方向有几个。第一个是研发平台。我们的硬件研发平台，就是大家比较熟知的“具身天工”。它在今年4月份参加了北京马拉松比赛，并首次完成半程马拉松，用时2小时40分钟。

我们也在开发人形机器人的大脑和小脑。同时，我们发布了自己的通用具身智能平台“慧思开物”。

在人形机器人这一块，我觉得过去的一年里，在身体（Body）、小脑以及大脑这三个方向都取得了非常快的进步。过去一年的进展，基本上可以覆盖之前很多年的积累。

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熊友军（右二）向新加坡总理黄循财（右三）、新加坡外交部长维文（左二）介绍北京人形机器人创新中心机器人应用场景 图源：北京卫视

具体来说，从人形机器人身体本体来看，很多核心零部件，比如关节、传感器，以及整体架构设计，在可靠性、稳定性和成本上都得到了大幅提升。

过去人形机器人可能主要还停留在实验室，如今已经可以和人类一起参加马拉松比赛，参加人形机器人运动会，完成百米、1500米甚至更远距离的项目；

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具身天工机器人夺冠瞬间 图源：深圳市南山区人民政府官网

也可以在工厂中从事搬运、检测等工作，甚至进入各种危险的场景执行任务。整体来说，它的身体可靠性和稳定性得到了极大提升。

第二个方面是运动控制。近两年随着模仿学习和强化学习技术的发展，运动控制逐渐从基于模型的方式，过渡到基于强化和模仿学习的方式。这种范式的提升带来了效率的显著进步。

第三个方面是大脑计算，也就是具身智能。无论是人机交互、理解意图，还是任务规划、错误反思等，都有了很大提升。尤其是将大模型、特别是多模态大模型的技术引入人形机器人后，使得机器人具有更强的环境适应性、任务适应性和本体适应性。

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新加坡星耀智能科技的天工行者机器人和Walker C导览机器人在新加坡商业论坛会场与嘉宾互动

比如现在的人形机器人，可以在不同环境下工作——无论是工业场景、商用场景还是家庭场景，都具备一定的泛化能力。同时，它的大脑不再依赖固定的本体形态，可以适配多种形态：足式、轮式、双臂、单臂等等。

在行业内有一个判断，就是人形机器人迎来了“ChatGPT时刻”。2025年被定义为人形机器人量产的元年。我们看到特斯拉已经在加快产业化，在中国国内，也有很多公司开始将机器人应用到工厂、商业服务，以及高校和科研院所的研究中。实际上已经逐步在行业中使用起来。预计明年、后年会有更大规模的应用铺开。

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新加坡总理黄循财一行人参观“具身天工2.0”图源：北京人形机器人创新中心

目前行业中仍有多条路径在探索。有的企业采用端到端模式，有的采用分层控制模式，还有的像谷歌这样探索世界模型和物理模型的方式。整体来看，这个领域还处于发散状态，还没有收敛。后续还有大量问题需要探索，包括学习范式的创新。

因此，我们判断未来的大量投资仍然在后面。真正进入家庭应用的那一天，市场规模不会是百亿、千亿级别，而是可能达到万亿美元级。今天的投入，只是开胃小菜。

在募资方面，中国的一些企业相对比较激进，但整体规模和美国相比仍有差距。中国机器人企业的融资规模普遍小于美国的公司，美国一些公司的单笔融资甚至超过了中国整个行业的总和。但在赛道初期，这种分散的资本布局对行业早期发展其实是有帮助的。

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同时，中国也为机器人提供了非常好的应用场景。好的具身智能离不开高效的数据反哺，这些数据可以来自互联网、来自仿真，更重要的是来自真实场景。

机器人可以在持续工作的过程中不断学习，而不是像大模型那样依赖上万卡训练。正如我常说的：劳动创造人类，劳动同样也会造就机器人的智能。

回到投资层面，我认为民营基金目前的投资并不存在过热的情况。从横向对比来看，中国的创业公司虽然估值动辄几十亿、上百亿人民币，融资额度达到数亿甚至十亿，但整体投入量级仍然只是百亿级别。而在北美，一些公司的估值往往就是数百亿美元，单年融资额就可能达到数十亿美元，相当于中国所有创业公司融资的总和。

从纵向对比来看，和互联网、移动互联网、智能汽车等产业的投资相比，人形机器人领域的融资额度依旧很小。目前人形机器人还处于非常早期阶段。随着未来进入量产和产业化，真正的投资高峰还在后面。

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新加坡星耀智能科技的天工行者机器人在新加坡成商业论坛VIP

今年很多公司开始进入小批量出货阶段，每家公司出货几百台、上千台。未来如果要像智能手机一样进入大规模量产，可能需要上万台的出货量，同时也需要更多上下游供应链的投入。在研发上，无论是能源、机械、本体、运动控制，还是AI大模型和学习范式，都还需要持续大量的投入。

总的来说，人形机器人仍然处于早期阶段。未来的大规模投资与产业化浪潮还在前方。

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