2026年8月22日，在北京举行的世界人形机器人运动会，人形机器人正在进行足球比赛。（美联社）

中国的人形机器人正“全速狂奔”超越对手，更在资本市场掀起巨浪：包括“宇树科技”（Unitree）在上海挂牌上市，首日股价狂飙460%；中国的人形机器人以每秒12.66米的极速，刷新牙买加短跑名将波特（Usain Bolt）的世界纪录。不过《经济学人》也点出残酷现实——中国厂商虽已大致攻克硬件技术，但软件层面的进展却是另一回事，这也导致当前的狂欢恐怕只是短暂的“虚火”。

海量数据成决胜点

《经济学人》23日指出，要让机器人流畅执行日常任务，业界必须仰赖“基础模型”（foundation models）。目前驱动人形机器人的模型仅具备数十亿个“参数”（parameters），但要完美复制人体运作，至少需要数千亿个参数，这也意味着机器人的模型规模将直逼大型语言模型（LLM）。

大型语言模型与人形机器人的核心差异在于，前者可以利用网络上现成的海量数位文本进行训练；但要教导机器人辨识玻璃杯、拿起来并倒满咖啡，难度要高出数倍。机器人必须精确掌握空间座标、玻璃的易碎程度，乃至液体的黏稠度。

这些“物理经验”无法从网络凭空抓取，必须从真实世界或高精度模拟中采集。业界目前最渴求的是机器人在自主或遥控运作时生成的“真机数据”（real machine data）；另一重要来源则是“第一人称视角数据”（egocentric data），即由人类配戴感测设备直接记录的运动轨迹。

中国狂开“机器人驾训班”

为了获取真机数据，中国正倾举国之力打造实体训练基地。在“湖北人形机器人创新中心”这座位于武汉的庞大设施内，上百台机器人每天花费数小时模仿人类。现场不仅有模拟药局、便利商店，在吧台区，机器人还能完美复制年轻操作员的环形手势，精准注水冲泡咖啡。

市调机构Interact Analysis数据显示，武汉的中心只是全中国53个数据采集基地之一，多数于近两年内完工，另有34座正在规划或施工中，其中上海兴建中的基地可容纳1000台机器人。

这类训练中心的营运成本极为惊人，每台尖端机器人造价高达10万人民币；汇丰银行（HSBC）分析师Corey Chan估算，这类训练每小时成本达500至700元人民币。机器人每练8小时倒咖啡，仅能产出3小时的有效数据，其余皆因工程师不愿机器人学到错误动作而报废。业界估算，要开发出胜任日常任务的机器人，可能需要累积高达1亿小时的训练数据。

《经济学人》指出，目前这场烧钱游戏全靠官方买单。大约八成的训练中心都具备官方背景，由民间企业与地方政府合资——由政府出资购买机器人，再将采集到的数据转售给企业。据估计，2026年上半年中国生产的人形机器人中，高达70%（约1.3万台）直接送入了这些训练中心。对地方官员而言，这既能向中央交出创新成绩单，又能消化在地产能。

动员数十万劳工的“人肉数据标记”

同时，中国业者也将目光投向庞大的制造业劳工与待业青年。中国电商巨头京东（JD.com）今年稍早宣布，将付费给旗下10万名员工与50万名外部人员记录动作轨迹，目标在两年内累积1000万小时的人类场景数据。市场上甚至衍生出专门生产穿戴感测装备的家庭代工作坊，盘算让年轻人在家兼职记录生活动作。

不过，由于人机肢体结构存在先天差异，第一人称数据实用价值远逊于真机数据，且极度仰赖人工进行逐格标记（labeling）。一名工程师坦言，中国过去就是靠着庞大的“标签民工”在影像辨识取得先机，如今在机器人领域只是重施故技。

商业化遥遥无期 外资看衰：十年内难获利

中国对人形机器人的开发模式，与美国形成强烈对比。美国人形机器人龙头特斯拉（Tesla），直接在自家物流仓库中训练机器人；美国国内也缺乏大规模的“标签民工”，不过部分美国企业已转向工资比中国更低的发展中国家，付费聘请当地劳工配戴装备采集数据。

尽管中国将持续量产数十万台昂贵却“几无实用价值”的机器人，并凭借政策补贴在数据采集上保持领先，但外资对其实质获利能力打上大问号。

尽管投资银行摩根士丹利（Morgan Stanley）预测，到2030年中国人形机器人年产量可达45万台；但《经济学人》却给出了相当严厉的评估：虽然中国在数据收集方面将保持领先地位，但受限于软件技术瓶颈与漫长的迭代周期，人形机器人的成熟商业市场“在这个十年之内（2030年之前）都不太可能出现”。在真正实现商业化获利前，中国生产的人形机器人恐怕仍将维持迟钝笨拙的状态——并且持续处在撞墙期。