延伸閱讀：13家具身智能企業，估值沖上百億！
同樣是具身智能企業，同樣瞄準規模化落地，中美之間卻呈現出巨大的估值鴻溝，這不禁讓人產生疑問：雙方的實力差距真的如此懸殊嗎？或許，答案并不完全藏在估值曲線中，而需要回到人形機器人真正走向產業的現場。
以開普勒為代表的一批中國企業，正在以更務實的方式推動人形機器人走向工業一線。在制造、物流、高空作業等復雜工況中，其人形機器人不僅完成了實地部署，還以可靠的執行能力與系統穩定性，驗證了其在真實工業環境中的適配性與持續輸出力。
現在，也許正是重新審視這場人形機器人全球競賽的時刻。
01
北美光環之下，中國蓄勢待發
如果只看資本市場，人形機器人這條賽道的“中心”似乎仍在美國。Figure、Skild、Apptronik、Physical Intelligence 等公司不斷刷新估值紀錄，融資規模動輒以十億美元計，構成了硅谷當下最具想象力的具身智能敘事。
但當視角從估值曲線移向產業現實，一種更復雜、也更值得拆解的對比開始浮現。
以極限運動和高動態動作為標簽的波士頓動力，在被現代收購后開始明顯向工業制造場景傾斜，但其對外給出的規模化時間表已經指向 2028年；
Figure 則經歷了另一種轉向，早期對外強調率先在工業與物流場景落地，后來逐步把重心移向家庭與服務領域；
1X 的 NEO 從一開始就瞄準家庭輔助與安全協作，強調的是人與機器在日常環境中的共處與配合。
不同公司的選擇各不相同，但背后的共性十分明顯：優先驗證“技術上限”，而非“場景下限”。
因此，北美人形機器人的主流路徑，長期以實驗室驗證和服務型場景為起點。擬人化程度、動作精度、語義理解與交互自然度，構成了這一路線最核心的評價體系。
這條路徑并非錯誤。相反，它極具前瞻性，也更容易承載“通用人形機器人”的長期想象。但問題在于，當驗證場景長期停留在實驗室、Demo 或低負載環境中，技術能力很難自然遷移到工業體系。生產線所要求的，并不是一次成功的演示，而是長時間、可重復、可維護的穩定輸出。
相比之下，中國人形機器人企業的起點要現實得多。
在制造、物流、能源等領域，長期存在的用工壓力、安全風險與效率瓶頸，使“能不能干活”成為一個迫切而具體的問題。這種需求，并不允許技術先慢慢成熟，而是倒逼產品必須盡早進入真實工況接受檢驗。
以開普勒為代表的一批中國企業，正是在這樣的環境中成長起來。它們并未從“通用人形機器人”這一最宏大的命題切入，而是選擇率先進入制造、倉儲、高危作業等高門檻場景，在復雜、嚴苛的工況中逐步驗證能力邊界。技術路線的選擇，本身就帶有鮮明的工業導向：不是為了展示，而是為了上崗。
這背后，并非某一家公司的激進決策，而是產業結構與場景密度的共同結果。中國作為全球制造業最密集的區域之一，擁有大量高強度、高復雜度、高頻率的應用場景。
這些場景不僅提供需求，更持續產出真實數據與工程反饋，使“場景—數據—工程迭代—再部署”形成正循環。像開普勒這樣的企業，正是在這一循環中完成能力積累與產品成熟。
因此，美國市場更愿意為長期想象力提前下注，而中國企業的能力，往往需要等到真正跑通場景、形成交付之后，才被重新評估。當人形機器人逐漸從概念驗證走向生產力驗證，這種差異正在被不斷放大。而真正的分水嶺，已經開始清晰地出現在工業現場。
02
工業主戰場上，中國選手已提前入場
當賽場真正移向工業現場，規則就變得異常清晰：能否長期穩定地替人干活，成為唯一有效標準。
工業場景對人形機器人的要求，與服務或展示環境完全不同。這里沒有寬松的容錯空間，也不接受“偶爾成功”的演示效果。正是在這樣的主戰場上，部分中國企業已經率先入場。圍繞制造、物流與高危作業等核心場景，開普勒 K2「大黃蜂」已完成多項可復現、可量化的落地驗證。
最具標志性的案例來自高空焊接。在露笑科技工廠，開普勒完成了全球首例人機協作的高空焊接作業。延伸閱讀：全球首例！人形機器人完成高空焊接協同作業
操作員通過沉浸式全身遙操系統，將自身動作以毫米級精度映射到機器人雙臂，K2「大黃蜂」在約 20 米高空穩定托舉焊槍，持續完成焊接任務，并與地面人員形成安全協同。這一實踐不僅驗證了機器人在高負載、高風險環境下的可控性，也為“人退后、機上前”的高危作業模式提供了可復制范式。
在這個過程中，技術優勢不再停留在參數表上。操作員無需承受高空墜落、強光高溫與焊接煙塵，通過視覺、力覺與觸覺反饋即可獲得近似“在場”的操控體驗；機器人則在連續8小時作業中實時記錄每一次力度變化與軌跡調整，為后續自主優化積累數據。
百毫秒級低時延、0.1 毫米級聯動精度，加上 30 公斤級負載與長時間續航，使它既能承擔重體力工序，又能在使用中不斷學習，逐步從遙操作走向半自主乃至自主作業。
如果說高空焊接驗證的是極端能力，那么日常工業場景檢驗的則是穩定性與可復制性。
在某頭部汽車物流工廠，K2「大黃蜂」承擔流利架搬運作業任務。機器人僅用 2 天即完成現場部署并接入原有作業流程，無需對倉儲環境進行大規模改造。在連續運行條件下，其整體作業成功率穩定在 99% 水平，驗證了人形機器人在真實物流節拍中的適配能力與部署效率。
在兆豐股份零部件生產車間，K2「大黃蜂」被用于工件抓取與上下料作業，形成完整的自動化閉環。通過穩定、重復的作業表現，機器人有效緩解了傳統產線中“人等設備”的效率瓶頸，證明人形機器人在精密制造場景中不僅能夠“完成動作”，更能夠持續融入生產節拍。
在某頭部物流企業的立體倉儲場景中，K2「大黃蜂」 面對的是更長期、更苛刻的運行考驗。機器人在 0–2 米作業高度范圍內，連續搬運 7kg 以上料箱，單機最長連續工作周期達 450 天，整體作業成功率達 99.4%。這一數據所驗證的，并非單點性能，而是工業用戶最為關注的長期穩定性與可靠性。
從物流到制造，從連續運行到高危作業，上述成果系統性驗證了開普勒 K2「大黃蜂」在復雜工業環境中的可靠性、穩定性與交付能力。也正是在這些真實場景中，工業級人形機器人開始從“可用”，邁向“可規模部署”的新階段。
03
當政策指向“上崗”，工程能力成為分水嶺
在政策層面，人形機器人已被明確放到更重要的位置。1月21日，國新辦舉行新聞發布會介紹2025年工業和信息化發展成效。工業和信息化部副部長張云明表示，將持續推動人形機器人技術創新和迭代升級，以人形機器人為小切口帶動具身智能大產業發展。
在這一政策框架下，人形機器人被明確要求從“能動起來”走向“能干起來”。當方向從舞臺演示轉向上崗作業，衡量標準自然從動作是否炫目，變成能力是否可靠、可持續、可規模復制。
因此，從鼓勵創新到推動應用，中間必須跨越的是一條工業級門檻。也正是在這一背景下，人形機器人的技術競爭被迅速壓縮為幾項最基礎、卻最殘酷的工程指標：負載、續航與穩定性。延伸閱讀：讓人形機器人真正進廠，開普勒做對了什么？
首先是負載能力。工業環境中的機器人，面對的并非輕量化道具或演示性操作，而是真實存在的工件、工具與設備重量。
開普勒 K2「大黃蜂」的雙臂總負載可達 30kg，單臂 15kg，這意味著它能夠直接承擔 30kg 級工業工件的搬運任務，也具備在高空作業中穩定托舉焊槍的能力。
作為對比，目前北美主流人形機器人在負載設計上仍以輕量操作為主，更多適配服務或演示場景。在工業重載工序中，負載能力的差距并非性能高低之分，而是是否具備“直接上崗資格”的分界線。
其次是續航效率。工業不看峰值參數，只看有效工作時長。
K2「大黃蜂」的設計目標直指制造業的單班制作業節奏：充電1小時，連干8小時，覆蓋完整工作周期。更關鍵的是，這一指標并非實驗室條件下的理論數值，而是“有效作業時長”。
通過零靜態功耗設計，K2「大黃蜂」在待機狀態下顯著降低能耗，使“充電1小時，連干8小時”成為可復制的運行模式。這一點，對于需要穩定節拍和連續運行的工廠而言，意義遠大于短時高性能展示。
支撐負載與續航同時成立的，是第三個同樣關鍵卻常被忽視的指標——穩定性。
K2「大黃蜂」 采用的混動架構，將行星滾柱絲杠直線執行器與旋轉執行器結合，在力量密度、能效與壽命之間取得平衡。這類執行器并不以表演級靈巧度為目標，而是為高負載、長壽命與持續輸出而設計，能夠在數千小時運行周期內保持性能一致性。
在控制層面，開普勒同樣采取了更貼近工業的技術路徑。
其自研的VLA+分層模型，將感知、理解與動作執行進行解耦，通過仿真數據與海量真機數據持續訓練，實現從語義指令到具體動作的穩定映射。這種方式并不追求一次性覆蓋所有場景，而是在已落地任務中不斷擴展能力邊界，使智能進化始終受工程約束。
總體來看，開普勒的技術選擇并非為了追逐“最通用”的想象，而是圍繞“最可用”的目標展開。當評價標準從“技術上限”切換為“工程下限”，這些取舍開始顯現出它們的價值。
結語：
人形機器人的競爭，正在進入一個需要被重新評估的階段。當行業從概念驗證走向生產力驗證，許多曾經被反復強調的指標正在失去決定性意義，而負載、續航、穩定性與交付能力，開始成為新的通用語言。
在這一轉變中，以開普勒為代表的實踐表明，當人形機器人從一開始就面向制造、物流與高風險工序設計，其技術形態、迭代節奏與商業模式，都會發生根本變化。
或許，真正的問題已經不再是“誰更像人”，而是“誰能成為生產力”。當評判標準發生改變，領先者也將隨之改變。人形機器人的答案，正在工廠與產線中被逐步寫出。
