人形機器人正加速走進現實工廠，開始扮演“新一代藍領”的角色。

最新的一個里程碑事件來自電池巨頭寧德時代。據寧德時代官方消息，近日，全球首條實現人形具身智能機器人規模化落地的新能源動力電池PACK生產線，已在其公司的中州基地正式投入運行。這款名為“小墨”的人形機器人，目前已能精準完成電池包下線前帶有高壓風險的最終功能測試工序。

“小墨”的引入被視為“具身智能在智能制造領域的應用取得里程碑式突破”。根據官方披露，其插接成功率穩定在99%以上，作業節拍已達到熟練工人水平，并且單日工作量實現了三倍提升。這一成功案例，為人形機器人從實驗室走向真實、復雜的工業產線提供了關鍵的實證。

這一進展并非孤例，它印證了行業分析的普遍趨勢。國泰海通證券在一份深度研究報告中指出，人形機器人正處于商業化落地的初步階段，其應用路徑遵循著從簡單到復雜的漸進式策略。報告認為，對于市場和投資者來說，當前階段的關鍵是觀察其在特定場景下的經濟效益和技術成熟度，而非期待其立即全面取代人工。

從補充到銜接：人形機器人與工業機器人的互補定位

人形機器人進入工廠，并非要直接取代高度自動化的工業機器人，而是旨在填補傳統自動化設備與人工之間的空白。

國泰海通證券的報告明確指出，“人形機器人并非要取代工業機器人，目標是取代人工工位”。二者將形成互補定位：工業機器人繼續專注于固定工位的高速、高負載、精準重復作業，而人形機器人則發揮其靈活性和移動優勢。

二者的互補體現在：

移動能力：工業機器人固定在工位，而人形機器人“具備自主移動能力，可穿梭于狹窄工位、跨區域作業”。

環境適應：工業機器人依賴“結構化場景”，而人形機器人能“兼容非結構化場景、自主適配”。

任務適配：工業機器人適合“標準化、大批量”任務，人形機器人則適配“柔性化、小批量、復合任務”。

報告認為，短期內制造業將形成“人工決策+工業機器人精準執行+人形機器人柔性銜接”的模式。工廠因其“作業環境更加結構化”，成為人形機器人理想的“訓練場”，待技術成熟后再向家庭、商業等場景延伸。在工業場景中，報告明確指出，“輪式形態具備穩定性、長續航、移動速度快的優勢，將成為工業場景應用首選”。

落地路線圖：搬運質檢先行，基礎組裝在路上

報告分析稱，在落地初期，人形機器人將從“短鏈條任務”起步，不斷積累作業數據以訓練和提升其工作能力。

報告認為，人形機器人將“優先勝任搬運類、質檢類任務”。

其原因在于，這類任務“普遍具有半柔性特征，人工參與度高，尚未被傳統自動化設備全面替代”，同時又是“短鏈條、工序相對獨立”的，符合當前“具身大腦的發展現狀”。例如，在沖壓車間進行柔性上下料、在總裝車間進行零部件分揀與配送等。

而對于“基礎組裝類任務，如螺絲預擰緊、零件預安裝、車標安裝、線束插接等基礎裝配步驟，人形機器人在初步測試階段”。

值得注意的是，在工業場景中，機器人的形態選擇同樣重要。報告認為，“輪式形態具備穩定性、長續航、移動速度快的優勢，將成為工業場景應用首選”。相比雙足形態，輪式機器人在平整的工廠地面上移動效率更高，風險更低，更符合制造業對穩定性和持續作業的要求。

商業化核心卡點：ROI與技術瓶頸

盡管應用場景逐漸清晰，但人形機器人的大規模商業化仍面臨兩大核心障礙：經濟賬和技術瓶頸。對于任何企業而言，引入新設備的決策最終都歸結于投資回報率（ROI）。

國泰海通證券的報告對此進行了測算，指出“ROI決定商業化落地，要實現2年回本的最低目標，機器人售價需降低至十萬元級別，且效率提升至人工同等水平”。報告稱，目前工業場景使用的人形機器人售價多在30-50萬元區間，與16萬元（假設年人工成本8萬，2年回本）的目標售價存在巨大差距。這意味著，產業鏈必須通過技術迭代、規模化量產和供應鏈優化來實現顯著的成本下降。

在技術層面，兩大瓶頸尤為突出。

首先，“具身大腦發展仍然滯后，處理復雜長鏈條任務能力不足”。當前的人形機器人尚難以在無人干預下完成需要多步驟協調的復雜工序，其任務泛化和自主決策能力仍處于早期階段。

其次，“精細操作能力有待提升，靈巧手的耐久度、靈活度、力度控制是從演示走向實用的另一大難關”。在需要精準手眼協調的微小零件裝配、線纜連接等任務上，機器人的能力與人手仍有巨大差距。

此外，報告還提到一個重要方向：“部分發達國家勞動力短缺，人力成本高，則人形機器人的商業化閉環有望率先跑通，出海或將成為重要方向”。報告數據顯示，2025年美國倉庫工人的平均時薪為23.99美元，而Agility Robotics的Digit機器人運營成本估算僅為每小時10-12美元，經濟效益顯著。

480億市場前瞻：車企與機器人公司協同并進

盡管挑戰重重，但人形機器人在工業領域的前景依然被廣泛看好，其核心驅動力在于解決全球性的勞動力短缺和替代危險環境作業。報告預測，到2030年，全球制造業將出現近800萬的勞動力缺口。

基于此，國泰海通證券對市場空間做出了量化預測：“預計到2035年，中國工業場景中汽車制造、電子制造、物流倉儲三大領域人形機器人總需求量達到48.4萬臺，市場空間483.6億元”。這一預測為投資者描繪了巨大的增長潛力。

在這場變革中，汽車制造商正扮演著至關重要的角色。報告強調，“特斯拉、小鵬等車企具備技術與場景雙重優勢，推動人形機器人在工業場景落地”。

特斯拉、小鵬等整車企業能夠將智能汽車領域的技術積累和供應鏈優勢延申至人形機器人，并可率先在自家汽車產線中試用驗證。

這些企業不僅能將智能汽車領域積累的AI、感知和控制技術復用到機器人上，更能直接在自家的工廠中提供最寶貴的應用場景和訓練數據。

特斯拉Optimus：已在工廠測試分揀電池等任務，并計劃于2026年建成更大規模的第三代人形機器人生產線。

小鵬IRON：已進入自家工廠參與汽車生產實訓，并計劃在2026年底實現高階人形機器人的規模量產。

此外，機器人本體企業與車企的合作也日益緊密。例如，美國公司Figure的人形機器人已在寶馬集團的工廠進行深度試點。據Figure創始人Brett Adcock透露，其Figure 02機器人在過去6個月內已在寶馬工廠參與生產了3萬輛汽車，累計運行超過1250小時。這些先行者的探索，正在為整個人形機器人產業的商業化路徑積累寶貴經驗。