在奔馳匈牙利工廠的流水線上，一臺名叫“Apollo”的人形機器人正平穩地搬運著汽車零部件。它身高1.73米，動作精準，不知疲倦。它的出現，讓這條產線的配送效率提升了40%。

德國汽車制造商梅賽德斯-奔馳正在測試Apptronik公司的Apollo人形機器人。拍攝于2022年7月8日。圖源：《奧斯汀美國政治家報》

這臺Apollo人形機器是來自美國Apptronik公司。

2025年，Apptronik無疑是全球人形機器人賽道最炙手可熱的明星之一。

這家源自NASA“瓦爾基里”機器人項目的公司，在資本市場的推動下上演了一場“極速狂飆”：年初以創紀錄的3.5億美元A輪融資拉開序幕，隨后融資額迅速膨脹至4.03億美元，11月28日，Apptronik拿下3.31億美元戰略投資，公司估值達50億美元。

投資者名單堪稱豪華：不僅匯聚了谷歌、B Capital 等科技與風投巨頭，更吸引了梅賽德斯-奔馳作為戰略投資者直接注資數千萬歐元并下達訂單。這標志著，產業資本對“機器人作為可規?；瘎趧恿Α钡纳虡I模式，已從觀望走向了真金白銀的實踐。

高盛預測，到2035年，全球人形機器人市場規模將達380億美元，而摩根士丹利的長期預測更為驚人，認為到2050年，這將是一個5萬億美元的宏大市場。

Apptronik正憑借其從實驗室到工廠的務實路徑，試圖成為這塊超級蛋糕的主要分食者。其核心產品Apollo機器人，已被設計為能“無縫接入‘人類工人崗位’”，在不改變現有工廠布局的情況下執行任務，這正是其贏得奔馳等工業巨頭青睞的核心競爭力。

01起源：一個“外行”的科幻夢與NASA的硬核基因

故事始于一張照片。2013年，在德克薩斯大學奧斯汀分校攻讀技術商業化碩士的杰夫·卡德納斯，偶然看到了NASA人形機器人“瓦爾基里”的照片。這個能像超級英雄一樣在災難場景中執行任務的機器人，瞬間擊中了他。

“當時我對硬件和機器人幾乎一無所知，”卡德納斯后來回憶，“但我看到了一個通用機器人能完成成千上萬種任務的可能性?！?/p>

這個“外行”的狂想，卻與實驗室里的頂尖科研不謀而合。他找到了“瓦爾基里”項目的核心研發者——博士生尼克·佩恩和教授路易斯·森蒂斯。

2016年，三人將公司從實驗室分拆出來，在學校的兩個小房間里，開始了創業之旅。

卡德納斯憑借商業視野擔任CEO，技術天才佩恩擔任CTO，學術權威森蒂斯則作為科學顧問，這個“鐵三角”構成了Apptronik穩固的基石。

圖源：Apptronik

創業第一課，是拒絕風險投資。Apptronik創始人（誰？）擔憂為了追求快速的商業成功或迎合大眾市場，Apptronik可能會被迫轉向開發技術門檻相對較低、功能單一的消費級產品，從而放棄打造“通用型”機器人這一更復雜、更宏大的技術目標。

聯合創始人尼克·佩恩在Apollo發布前夕曾說，他最大的擔憂就是Apptronik成為一家“掃地機器人公司”。

尼克·佩恩強調，他們進入機器人領域不是為了“小打小鬧”或僅僅改進現有產品，例如做一款更好用的掃地機器人。

尼克·佩恩的發言精準地定義了Apptronik的創業哲學：拒絕短視的商業化，堅守宏大的技術愿景，也解釋了公司早期“不融資、靠項目養研發”的獨特路徑。

于是，他們早期的“天使投資人”變成了美國政府。通過承接NASA、國防部的研發合同，他們累計獲得了約750萬美元的研究資金。

這段經歷為公司注入了航天領域對可靠性的極致追求——在太空中，任何一次微小的故障都可能是災難性的。

這種刻入DNA的工程哲學，使得Apptronik的機器人從誕生起就帶著與眾不同的“穩重”氣質，也避免了在技術成熟前被資本過早地推向市場。

02先手后腳：一款“半成品”機器人，如何敲開千億工廠的大門

與特斯拉Optimus高舉高打、直接展示行走和瑜伽動作不同，Apptronik選擇了一條異常冷靜甚至有些“笨拙”的路徑：先解決“做事”的問題，再攻克“移動”的難題。

他們首先推向市場的，是一個僅有上半身的機器人“Astra”。

Astra機器人

這個沒有腿的機器人被直接投放到繁忙的物流倉庫中，從事最基礎的抓取、分揀和放置工作。在業內看來，這近乎是一種“自我設限”，但Apptronik的邏輯異常清晰：工業場景的復雜性遠超實驗室，動態環境中的力控、與人類的安全協作、對雜亂物體的識別，這些才是機器人真正“有用”的前提。

通過“Astra”，他們在真實世界的摩擦中，收集了關于可靠性的海量數據。

2023年，當“Astra”在真實倉庫中完成了數萬小時的可靠性測試后，Apptronik的終極作品——完整版人形機器人“Apollo”正式亮相。它被設計成一個真正的工業工具，而非實驗室的展品。

圖源：Apptronik

Apollo擁有為工業環境量身定制的身體數據，從1.73米的身高到73公斤的體重，每一個尺寸都經過精心計算，能夠完全適配人類標準的工作站、工作通道和操作界面。

全身32個高扭矩密度執行器構成了一套先進的力控系統，這套系統的核心是串聯彈性驅動技術，讓Apollo能像人類肌肉一樣感知并精確調節力量輸出，既能穩穩抓起25公斤的汽車零部件，也能輕柔地處理精密電子元件。

其設計負載能力為25公斤，覆蓋了絕大多數工業場景的物料搬運需求上限。

續航方面，為了達到真正生產力的解放，在理論意義上實現24小時練習作業，Apollo采用純電驅動，并配備了革命性的熱插撥電池系統，這就意味著當一塊電池電量耗盡時，它可以在短短幾分鐘內自行或由輔助設備更換滿電電池，相當于擁有一顆24小時跳動的“心臟”。

值得關注的是，模塊化設計是Apollo最具創新性的設計之一，這一設計契合了打造“通用型”機器人的創業初衷，帶來了機器人行業的場景革命。

根據任務需求，Apollo標準雙足可以快速替換為輪式移動底座。

在需要長距離、高效率水平搬運的倉庫或車間，輪式底座能大幅提升工作效率；而在需要爬樓梯、適應非結構化地形的場景，雙足模式則展現出無可替代的靈活性。這種“一變多能”的設計，使其能快速滲透到物流、制造、零售等多個行業。

公司CEO杰夫·卡德納斯為Apollo定下了震動行業的終極目標：“最終售價必須控制在5萬美元以下——低于一輛汽車?！?/p>

這一價格錨點，徹底揭示了Apptronik的野心不是制造少數昂貴的“機器人明星”，而是生產可以規模化部署的“標準工業資產”。

目前，其售價雖仍在50萬美元區間，但每一步的成本下降，都使其向著成為全球工廠標配的目標邁進一步。

03奔馳入局，一場價值數千萬歐元的戰略投票

如果說Apollo機器人的誕生驗證了技術可行性，那么與梅賽德斯-奔馳的深度合作，則是Apptronik從技術公司邁向全球產業核心供應商的關鍵一躍。

合作始于務實的試點。

奔馳在其位于德國柏林-馬里恩費爾德的創新中心以及匈牙利凱奇凱梅特工廠部署了Apollo機器人，讓其從事將零部件搬運至生產線、質量檢測等重復性工作。

奔馳生產負責人約爾格·布爾澤明確表示，目標是讓機器人應用于勞動力短缺和枯燥、危險的任務領域。奔馳公司生產負責人Joerg Burzer表示：“我希望能在勞動力短缺的領域找到機器人的應用場景，當然首先是用于重復性任務，然后是危險任務?！?/p>

初期試點的成功，讓奔馳看到了更深遠的價值。2025年3月，奔馳決定從客戶升級為所有者，向Apptronik進行了數千萬歐元的戰略投資，正式入股。

這筆投資遠超出財務意義，它代表著全球頂級制造商對Apptronik技術路徑和產品哲學的“信任票”。奔馳看中的，正是Apollo能“無縫接入”現有產線、無需大規模改造環境的“即插即用”特性。

這種深度綁定體現在具體的技術整合中。Apptronik的機器人通過“遠程操作”模式，針對奔馳特定的生產流程進行培訓——由人類遠程操控一次，機器人便能學習并最終自主重復該任務。

奔馳首席信息官卡特琳·萊曼對此評價道，AI和機器人接管了員工通常不喜歡的重復工作，從而讓員工能專注于更具創造性和增值的活動

與此同時，Apptronik的生態版圖加速擴張：與英偉達的合作，為其注入強大的邊緣計算與仿真能力；與谷歌DeepMind的聯手，則旨在為其嫁接最前沿的AI算法，解決機器人感知與決策的終極難題。一個“頂尖硬件+頂級AI”的開放生態正在形成。

04激戰：全球三分天下，中國軍團“軟硬兼施”破局

全球人形機器人競賽已進入貼身肉搏的“戰國時代”，技術路徑出現顯著分化。在國際層面，形成了以特斯拉、Apptronik和Figure AI為代表的三大流派，各自詮釋了對未來的不同理解。

特斯拉（Optimus）走的是“AI降維打擊”之路。它憑借在自動駕駛（FSD）領域積累的全棧算法和海量數據，將機器人視為“輪子上的人”，強調軟件定義與數據驅動的規?；?/p>

其優勢在于AI迭代速度和成本下探的巨大潛力，埃隆·馬斯克甚至預言機器人將重塑社會經濟。然而，其挑戰在于復雜的雙足硬件在極端工業環境下的可靠性與耐用性仍有待驗證。

Apptronik（Apollo）則選擇了“務實漸進”的路徑。如前所述，它從軍工級可靠性出發，以解決今天工廠里的具體問題為第一要務。

其優勢是工程成熟度高，能獲得奔馳這類產業資本的強力背書，商業化落地路徑清晰。挑戰則在于，在感知智能和復雜任務泛化能力上，需持續追趕以AI為核心的對手。

Figure AI等公司則深耕“生態綁定”模式。通過與寶馬等特定制造巨頭建立排他性或深度合作，在真實的汽車裝配線中快速迭代。

Figure 02參與3萬輛寶馬X3生產，圖源：Figure

這種模式需求定義精準，商業閉環短平快。但其風險在于技術通用性可能受限，且公司的命運與單一或少數大客戶深度綁定。

視線轉向國內，中國市場則呈現出更加多元和激烈的“群雄逐鹿”態勢，主要玩家正從“硬件突圍”和“軟件定義”兩個方向加速奔跑。

以智元機器人為代表的“AI大腦先行”派，將戰略重心押注在機器人智能上。

智元G2

其核心是自研的全域全身VLA（視覺-語言-動作）大模型，旨在為機器人賦予一個能理解復雜指令、認知環境并自主規劃任務的“超級大腦”。

他們選擇攻堅汽車制造、半導體封裝等高精度、高復雜度的尖端工業場景，試圖通過建立技術代差來構筑壁壘。其優勢在于長期天花板高，一旦在智能上取得突破，將能覆蓋最廣泛的任務。

但挑戰也同樣嚴峻：前沿AI技術的落地不確定性高，且對硬件平臺的快速適配和工程化能力要求極高。

而以小米、宇樹科技等公司為代表的“量產與整合”派，則展現了強大的硬件量產和生態整合能力。

他們利用在消費電子或特定機器人領域積累的供應鏈管理、成本控制和產品化經驗，推動人形機器人快速迭代并降低成本。

例如，小米憑借其龐大的智能生態，探索機器人作為未來智能家庭中樞的可能性；宇樹科技則在動力單元和運動控制上深耕，其機器人已實現超千臺規模的交付。

他們的優勢在于能快速將技術轉化為市場可接受的產品，并通過商業服務與工業應用雙線拓展，快速占領市場份額。其挑戰在于，在核心AI算法上可能依賴外部合作，需在智能深度上持續補課。

可以見得，當前全球人形機器人行業呈現“技術路徑分化、應用場景驅動”的競爭格局，國際市場以AI驅動、工程務實和生態綁定三大模式為主，國內市場則軟硬并舉，聚焦AI大腦突破與硬件量產整合。

未來行業將加速AI與硬件的深度融合，并在特定工業與商用場景率先實現商業化落地。

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