車企集體“造人”

導語：車企和車企，又在另一條賽道上碰面了。

汽車圈，正在上演一場有點眼熟的轉型。

此前房地產企業轉型算力、數據中心、AI，如今輪到汽車企業了。

小鵬做機器人，8月拿了超過9億美元融資；上汽把人形機器人直接送進電池產線；廣汽成立獨立的機器人公司；長安把機器人量產時間表排到了2028年；奇瑞的機器人已經交付超過2000臺。

據不完全統計，截至2026年9月，國內已經有14家主流車企明確布局人形機器人，從小鵬、理想、蔚來，到長安、上汽、奇瑞，再到廣汽、吉利、北汽、一汽。

車企和車企，又在另一條賽道上碰面了。

問題是，汽車企業爲什麼突然都想“造人”？

答案其實不復雜，因爲汽車現在確實越來越難賺錢了。

國家統計局數據顯示，2026年1—7月，規模以上汽車制造業營業收入6.08萬億元，同比增長2.7%，但利潤總額只有2162.4億元，同比下降20.4%，營業收入利潤率約3.6%。同期，全國規上工業企業利潤增長17.6%。

工信部數據則顯示，1—7月全國汽車銷量1760.2萬輛，同比下降3.7%；新能源汽車雖然繼續增長，但傳統汽車產業整體已經進入存量競爭。

人民日報今年9月也直接點出了這個變化：上半年汽車相關企業財報中，部分整車企業出現“增收不增利”。同時，電池、芯片、智駕方案等上遊環節的利潤表現明顯不同。

汽車越來越像一門典型的重資產、低利潤生意——銷量還在，利潤沒了。

於是，各家車企不約而同的將目光投向了機器人。

01 車企的機器人迷思

如果只看表面，車企做機器人，多少有點像房地產公司突然去做算力。

一個賣房子的，一個造汽車的，突然全去講AI、機器人，看上去都是在尋找“第二增長曲線”。

但機器人和汽車之間，其實比房地產和算力近得多。

智能汽車幹的事情，說白了就是：看見世界、理解世界、做出決定、執行動作。

人形機器人也是這一套。

汽車用攝像頭、激光雷達、毫米波雷達感知環境，通過芯片和模型判斷前面有什麼，再決定加速、剎車、轉向。

機器人則換了一個身體。

它用攝像頭和傳感器看東西，用AI理解環境，然後決定抬手、抓取、行走、避障。

所以2026年3月，人民網在報道車企扎堆進入人形機器人時，直接把這種關系概括爲：汽車企業布局人形機器人，本質上存在大量技術協同。

這也是爲什麼車企敢衝。

它們手裏已經有了一部分機器人公司最難補的東西：供應鏈、制造能力、智能駕駛算法、算力、真實場景，甚至還有數據，比如小鵬。

與很多企業不同，小鵬不只是拿汽車數據去喂機器人，而是直接把汽車AI體系與機器人放在一起做。

公司此前就明確提出，機器人與智能駕駛研發具有協同效應，並計劃讓機器人使用與汽車相同的物理AI底座。今年8月，小鵬機器人業務完成超過9億美元首輪融資，投後估值超過63億美元；9月又正式啓用機器人生產線。

這已經不是“汽車公司順便研究一下機器人”，而是把機器人當成一項真正的新業務。

但這裏有一個容易被市場忽略的地方——汽車數據，不等於機器人數據。

這是車企衝向機器人的最大優勢，也是最大的誤區。

開車的數據主要解決的是道路感知、駕駛決策和車輛控制。

機器人真正缺的是另一類數據：我看見一個杯子，怎麼伸手？手碰到杯子之後，應該用多大力量？抓起來之後，怎麼移動？移動過程中碰到障礙怎麼辦？東西滑了怎麼辦？

這些都是“操作數據”。

人民網4月援引相關研究報告指出，2025年中國人形機器人整機企業已經超過140家，出貨量1.44萬臺，佔全球84.7%；但行業依然處於從技術驗證向產業化邁進的階段。

所以真正有優勢的車企，並不是“車多”的企業，而是能夠把汽車數據、機器人數據、模型和真實場景打通的企業。其中，上汽就是一個很有意思的例子。

2026年3月，“能仔1號”正式進入別克至境E7電池量產線，承擔電芯抓取、上料等工作。上汽稱，這是中國汽車行業首批真正進入量產產線的人形機器人應用案例。

一家機器人企業自己買幾十臺機器人回來訓練，和一家車企把機器人直接扔進每天都在生產的汽車工廠，是完全不同的事情。

前者是在做測試，後者是在做數據閉環。

02 車企分叉口

正是工廠產線帶來的真實業務場景，完成了從樣機測試到數據閉環的關鍵一躍。

但即便手握得天獨厚的落地土壤，也並不代表所有入局的車企都能順理成章跑通人形機器人的商業化。

汽車賽道沉澱下來的供應鏈、制造、智駕算法與道路數據，只是打好了底座，想要真正做成機器人，還需要補齊本體控制、靈巧操作、垂直場景適配等另一套能力，不同車企手裏的牌各不相同，發展路徑也由此分化。

第一類，是小鵬這種“軟件+AI+機器人”型。

小鵬的優勢並不是汽車規模，而是它很早就把自己往AI公司方向推。

2026年一季度，小鵬已經把自己定義爲覆蓋智能汽車、自動駕駛、飛行汽車、人形機器人和AI芯片的物理AI公司；機器人量產基地佔地約11萬平方米，計劃2026年底實現量產，2027年進入門店和商業場景。

到了9月，機器人生產線正式啓用。

換句話說，小鵬已經完成了“模型—機器人—場景—制造”的第一輪閉環。

第二類，是上汽、廣汽、長安這類傳統汽車巨頭。

它們最大的優勢，是工廠和產業組織能力。

上汽已經把機器人送進量產線，同時圍繞機器人本體與核心零部件進行產業投資。

廣汽則更進一步。2026年2月，廣汽正式成立慧侖科技，把機器人業務從集團內部研發項目變成獨立產業化主體；8月，慧侖科技又完成超億元融資，繼續推進人形機器人整機和核心零部件規模化商用。

長安則明確提出2028年實現人形機器人量產，並布局工廠、門店和家庭等場景。

它們的優勢沒有那麼性感，但非常實際，有工廠，有供應鏈，有工人，有客戶，有售後體系。

機器人真正大規模落地以後，這些東西都會變得重要。

除了上面提到的三類外，奇瑞特別值得單獨拿出來說，因爲它走的並不是單純押注“通用人形機器人”的路線，而是做機器人產品的商業化。

2026年4月，奇瑞墨甲機器人完成千臺訂單籤約和百臺集中交付；7月，墨甲機器人全球累計交付突破2000臺，產品和服務覆蓋60多個國家和地區。

這2000臺不能簡單理解成人形機器人2000臺，因爲墨甲的產品矩陣本身包含人形機器人、智警機器人、導醫機器人、機器狗等多個品類。

但這件事依然很重要，因爲它證明了一件事：機器人不一定要等到“通用人形”成熟以後才能賺錢，先從安防、導醫、工業、服務等垂直場景切進去，也是一條路。

這實際上給車企提出了兩個不同的問題：到底是要做“機器人公司”？還是只想做一個“機器人業務”？

這兩個東西，差得非常遠。

03 會造車，不等於會造機器人

有人可能會問：是不是只要是車企，都能做機器人？

答案顯然不是。

機器人行業最容易出現的一種幻覺，就是：造過汽車，所以機器人也能造。

這不成立。

汽車可以靠平臺化、零部件標準化和成熟供應鏈，把復雜度分攤出去。

人形機器人目前最大的難題恰恰是“最後一米”——手、腳、關節、動態平衡、靈巧操作以及模型泛化。

這也是爲什麼汽車行業自己的人都非常謹慎。

東風研發團隊就公開指出，目前人形機器人的大腦仍在快速演進，技術路線尚未真正收斂；同時，行業缺少海量、高質量的真實場景數據，安全性、可靠性，以及整機成本和工作效率之間仍需要解決。

這意味着，有幾類車企會比較危險。

一種是只有概念，沒有機器人研發體系。發布一個機器人、拍一條視頻、參加一次機器人大會，並不等於擁有機器人業務。

另一種是只有制造能力，沒有AI能力。這種公司可以把機器人“裝出來”，卻未必能夠讓機器人“學會”。

還有一種是只有汽車數據，卻沒有操作數據。幾百萬輛車可以讓自動駕駛模型學會如何開車，但不能自動教會機器人如何擰螺絲。

所以，未來機器人行業真正可能被淘汰的，不一定是沒有汽車制造能力的企業，反而可能是那些把“汽車供應鏈優勢”等同於“通用機器人能力”的企業。

入局只是第一步，真正難的是後面的十年。

把汽車的AI能力遷過去，把汽車的供應鏈遷過去，把工廠變成訓練場，再把機器人賣出去。

中間任何一個環節掉鏈子，第二增長曲線就會變成第二個研發黑洞。

小鵬正在證明自己能不能成爲一家“機器人+汽車”的公司；上汽在證明產業資本、汽車工廠和機器人公司能不能形成閉環；廣汽在證明機器人能不能從集團實驗室變成獨立公司；奇瑞走得更直接，先從產品和場景裏尋找商業化。

至於長安、吉利、蔚來、理想、東風等一大批車企，真正的考題也已經擺到了桌面上。

這場比賽最後不會獎勵“最早發布機器人”的車企，甚至也未必獎勵“機器人最像人”的車企，它最終可能獎勵的是另一種能力：誰能讓機器人真的去上班。

汽車行業最初幾十年，比拼的是發動機，後來比拼電池，再後來比拼芯片、軟件和自動駕駛，到了今天，車企開始爭奪的，可能是一個新的產業入口——把機器人的身體、AI的大腦和汽車的制造體系拼到一起。

所以，這一次車企做機器人，和房地產企業轉型算力，還真不完全一樣。

房地產轉型算力，是想離開自己的舊世界；汽車轉型機器人，則多少有點像順着自己的舊世界繼續往前走。