英媒指出，在人形机器人领域，中国已展现出强劲的发展态势并占据上风。中国的科技企业在人形机器人的研发和生产方面投入巨大，不断推出具有创新性和高性能的产品，在一些关键技术如动作控制、感知能力等方面取得显著进步。然而，美国仍具有一定优势。美国在人工智能等相关领域的基础研究方面一直处于领先地位，拥有众多顶尖的科研机构和人才，这为其人形机器人的发展提供了坚实的技术支撑。尽管如此，中国在该领域的迅速崛起已引起全球关注，未来双方将在人形机器人领域展开激烈竞争。

【文/观察者网 齐倩】“在与美国的人形机器人角力中，中国占了上风，并表现得游刃有余。”

4月8日，英国《金融时报》以此为题刊文指出，得益于成熟的供应链、快节奏的创新，以及来自政府的政策支持，中国在人形机器人领域已经占据优势，将复制中国在电动汽车领域的主导地位。

在文中，该报记者谈到了参观中国机器人先驱制造商宇树科技位于杭州总部的经历。当时，参观者被邀请推和踢人形机器人G1，以测试其平衡能力。

文章称，宇树科技正在展示其改造新兴行业、打造人形机器人努力。这些机器人由开源软件驱动，买家可以对它们进行编程，让它们奔跑、跳舞或表演功夫回旋踢。而宇树科技只是中国众多人形机器人初创企业之一。近几个月以来，宇树、优必选、傅利叶等企业在社交媒体吸引了众多关注。

宇树机器人亮相春晚 视频截图

“这是中国人形机器人硬件能力的有力例证，而该领域可能成为中美科技竞争的新前沿。”文章提到，投资银行分析师预测，该行业可能生产出继智能手机、电动汽车之后的，下一个广泛采用的设备。

宇树科技首席执行官兼创始人王兴兴认为，该行业将在五年内迎来突破性的“iPhone时刻”，即行业迎来出货量暴增节点、工业或服务业能真正有终端产品出现的时刻。

各机构均预测，人形机器人行业发展前景巨大。高盛预计，到2035年，全球人形机器人市场规模将高达2050亿美元。花旗银行预测，到2040年，人形机器人销量将达到6.48亿台。美国银行则预计，到2060年，人形机器人销量将达到30亿台。

在人形机器人领域，中国企业面临来自美国的竞争对手，包括特斯拉、谷歌和Meta等大型科技公司，以及波士顿动力、敏捷（Agility Robotics）在内的机器人初创公司。同时，来自日本和欧洲的机器人制造商专注于制造与人类一起工作的协作机器人。

不过，研究人员表示，尽管竞争激烈，但中企已凭借着深厚的供应链占据了领先地位。文章提到，人形机器人的许多部件已被用于电动汽车，包括将能量转化为运动的执行器、电池和激光雷达等视觉系统。

首先，中国制造的零部件价格比美国便宜得多。美国银行分析师估计，如果使用中国零部件，特斯拉第二代擎天柱机器人的成本将降低约三分之一。

据《金融时报》统计，有25家中国公司为人形机器人的手部提供零部件，而美国只有7家。在人形机器人的腿部线性执行器方面，中国有30家供应商，美国只有6家。此外，除人工智能（AI）芯片外的所有部件，中国供应商的数量都多过美国供应商。

按人形机器人各部件区分，中国、美国及其他供应商数量对比 《金融时报》制图

西方学者指出，中国制造的低价部件，有益于整个行业的迅速发展。英国曼彻斯特大学机器人学者布鲁诺·阿多诺表示：“人形机器人研究正在蓬勃兴起。在宇树出现之前，这是不可能的。”

阿多诺还说，他的团队已将采购可编程H1型号人形机器人的成本，从高达100万美元降低至约10万美元。宇树还向他们免费提供负责操纵和控制电机和传感器的代码，以便后续开发。 他表示：“我们正在开发新技术，通过接入宇树的（应用程序编程接口），来改善机器人的行为和解锁功能。”

同时，中国国内完善的产业政策引擎，助力了中企的迅速成长。除了中央政策和资金支持外，杭州、深圳等地方政府也加入其中，竞相吸引企业，提供补贴以建立产业供应链。此外，人形机器人已经出现在中国商店、街头、工厂和研究机构等各个角落。

文章提到，也有分析人士表示，美国在移动部件方面拥有领先技术，而英伟达AI处理器仍然是大多数人形机器人的大脑。杰富瑞投资银行工业分析师约翰逊·万（Johnson Wan）称：“中国在硬件方面非常擅长，但在创新和软件方面，美国仍然具有优势。”

但伯恩斯坦分析师却认为，中国在人形机器人领域取得的进展，与其在电动汽车市场的主导地位已经不相上下。该机构在最近的一份报告中表示：“中国在产品和用例的多样化方面行动非常迅速。美国企业似乎在追求终极解决方案，但中国采用‘自然选择’的方法，产品模式多种多样。”

当前，人形机器人领域仍有很大的发展空间。德国技术咨询公司Exxeta的机器人专家马库斯·菲舍尔表示，控制人形机器人所需的编程工作仍然很繁重。他说，他花了大约10天时间对G1进行编程，使其能够在办公室内自由行走，通过头部的激光雷达（一种使用光的传感器）进行导航，而不是通过遥控器。

菲舍尔预计，通过人形机器人盘点库存或在超市货架上摆放食品将成为可能，但同时挑战依然存在。

“人类抓取东西非常容易。”他举例说，“我们看到一个玻璃杯，可以轻易地抓住它。我们知道如果用力过猛，可能会把它打碎。但机器人必须学习，才能做到这一点。”