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被一家车：企先解开了
来源：马蜂窝 编辑：林俊明 2026-09-14 22:24:05

1913年，福特发明流水线之前，汽车均由手工打造，装配一辆车需要花费大量时间，是名副其实的奢侈品。流水线出现后，装配时间缩短到93分钟，成本大幅下降，汽车才真正走进普通人的生活。

现在的人形机器人，很像1913年之前的汽车，技术已经足够惊艳，但造出一台人形机器人，和稳定造出一万台，是两件完全不同的事。

过去几年，全世界的人形机器人公司都在表演跳舞、翻跟头、端茶倒水，各种demo看得人眼花缭乱。但到了量产阶段，产线没有先例，供应链没有成熟，连“一台成功的商品级人形机器人应该长什么样”都还在争论。

这就是人形机器人行业当前最大的死结，技术演示已经足够精彩，但规模化制造还没有真正跑通。

好在最近，这个死结出现了松动的迹象。

9月8日，小鹏人形机器人生产线正式启用，全球首位高阶通用人形机器人完成自动化总装并自主走下产线，核心制程自动化率超过 80%，这是第一次有人把“造机器人”这件事，真正放进了一条自动化产线里。

图源：小鹏官网图源：小鹏官网

有意思的是，率先迈出这一步的不是一家机器人公司，而是一家车企。

规模化量产，是人形机器人的死结

要理解这件事的分量，得先搞清楚一个问题：为什么量产这么难？

放眼全球，各玩家在量产这件事上的进展都不算快。

根据公开数据，特斯拉Optimus原计划2025年生产5000到10000台，实际交付仅数百台，其弗里蒙特工厂的专用产线直到2026年中才完成改造。Figure AI交付了约350台，拿到宝马5000台订单，但交付节奏尚不明确。

Omdia数据则显示，整个2025年，全世界人形机器人加起来也就卖了1.3万台左右，而工信部预计2026年中国全年产量将超过10万台，如果按现在这个速度的话目标很难达成。

可见，过去几年，整个行业解决的其实是从0到1的问题，也就是先造出来再说。一台原型机，可以不计成本地打磨，零件手工做，装不好拆了重装，只要最终能走几步、能做几个动作，就算成功了。

图源：小鹏官网图源：小鹏官网

这种模式下，技术进步很快，每隔几个月就能看到新的突破，但样品遍地，量产却难如登天。

原因在于，造一台样品，和能不能规模化造出来，完全是两套不同的逻辑，更何况是人形机器人这种新兴品类。造一万台商品要求每一台都一样，不能出现问题，其中还涉及到产线设计、供应链管理、质量控制、成本核算、售后服务等等，每一个环节都是全新的挑战。

而且目前多数所谓的“量产”，实际上还是以人工组装为主，真正用自动化产线大规模生产的企业屈指可数，因为现阶段人形机器人的量产没有参照系。但汽车产业搞了一百多年，什么零件找谁做、产线怎么排、质量怎么查、卖出去怎么修，全都是现成的答案。

就目前来看，人形机器人产业这些都没有，每一步都得自己摸索，再加上技术迭代速度极快，今天定的方案下个月可能就推翻了，供应链和产线根本跟不上这种变化节奏。

这就是死结所在，大家都知道人形机器人是未来，但也都不知道怎么稳定造出来，整个行业卡在这里动弹不得。

破局之路，为什么是小鹏先跑出来

既然量产是整个行业的死结，为什么偏偏是小鹏这家车企先跑出来？ 答案其实并不复杂：机器人行业现在最缺的，未必是再多一家会造机器人原型的公司，而是一套把复杂技术稳定变成工业产品的能力。而这恰恰是汽车工业最擅长的事情。

今年6月，何小鹏官宣亲自兼任机器人业务CEO，并将这一阶段比作8年前小鹏首款量产车G3发布前夕。这个动作释放出的信号很明确：机器人在小鹏内部，已经从一个前沿技术项目，进入了真正的量产冲刺阶段。

而且，汽车和机器人有着很深的共通性，开车和让人形机器人干活，都是让AI看懂周围的世界，然后做出靠谱的动作。小鹏在自动驾驶上搞了这么多年，他们太清楚摄像头怎么看路，AI怎么做决策，以及数据怎么收集怎么训练了，这些经验直接就能搬到机器人上。

图源：小鹏官网图源：小鹏官网

因此，小鹏做机器人的思路，就是把汽车工业已经跑通的那套体系，搬到了人形机器人身上。

当然，这套体系不只是软件，还包括成熟的制造能力、稳定的供应链、严格的质量标准，以及把复杂技术变成成熟商品的完整经验，这些恰恰是当前人形机器人行业最缺的东西。

比如制造方面，小鹏自主设计开发了全球首条高阶人形机器人自动化产线，核心制程自动化率超过80%。

虽说这条产线专门针对人形机器人的结构特点和装配逻辑设计，但底层的质量控制方法还是来自汽车工业，每个零件都经过可靠性测试，每道工序都有标准，下线前完整检测，确保每一台产品的品质稳定。

而供应链方面，小鹏机器人与汽车业务的供应链重合度超过85%，这意味着大量汽车供应链上已经验证过的厂家，可以直接为人形机器人供货，不用从零开始找供应商，大幅降低了供应链风险和成本。

这些都是纯机器人公司很难具备的优势。

除了迁移汽车工业的成熟体系，小鹏还做了一个关键动作：全栈自研。

不是不想找人合作，而是合作的成本供应商扛不住，所以选择自己承担。机器人技术变得太快，如果核心部件靠外面的供应商，对方得经过内部立项、投资、开模、测试一整套流程，等这些流程走完，小鹏这边可能已经完成了一次新的技术迭代。

这时候跟人家说 "对不起，我们升级了"，对方前期投的钱全打了水漂，谁也承受不了。

所以，小鹏面对“量产”这道行业难题，实际上用了三把钥匙： 没有参照系，就用汽车工业的成熟体系做参照；供应链不成熟，就把已经验证过的汽车供应链能力迁移过来；技术迭代太快，就通过全栈自研把研发和制造节奏掌握在自己手里。 说到底，小鹏的优势不是更会造一台机器人，而是更懂怎么把一台复杂的机器人，稳定地变成一件可以规模交付的商品。

当然，这条路也意味着更高的难度。

何小鹏也说过，高阶通用人形机器人的技术难度比智能汽车高，至少差20倍，更何况这条路小鹏已经走了8年，好在8年过去，在小鹏的推动下，人形机器人也正式进入了量产冲刺阶段。

不过，量产并不是终极目标，小鹏还有更大的野心。

从一台到一万台：

真正要建立的是产业化标准

一台机器人走下产线，证明的是产品成立，一条产线跑起来，证明的才是体系成立。

小鹏现在的目的是推动人形机器人量产没错，但更重要的是建立一个能持续、稳定、低成本产出人形机器人的工业平台，让硬件架构可复用、软件体系可迭代，产线可以扩展，质量管控可以追溯，最后实现数据闭环。

一旦这个底层平台搭建完成了，后续的新品研发、成本控制和产能爬坡，都会变得游刃有余。

其中，数据闭环是这个平台里最重要的一环，高度拟人化的硬件平台能够复用人类日常行为数据，也更容易适应为人类设计的各种场景。随着IRON在真实场景中跑起来，每天都会收集到大量数据，这些数据用来训练AI，AI变得更聪明后又能进入更多场景，产生更多数据，形成一个正向循环。

图源：小鹏官网图源：小鹏官网

更重要的是，整个行业也会因此受益，规模化并非自娱自乐，而是拉着一整条产业链一起往前走，这也是为什么小鹏这次的动作会那么值得关注。

小鹏选择全栈自研，某种程度上也是在替大家踩坑走路，等他们把最难的核心部件和制造流程彻底打通，这些摸索出来的经验，总会通过供应商合作、行业标准确立，或者人才技术的流动，慢慢渗进整个行业里。

一个玩家先把产业化路径跑通，往往就能把整个行业的进度条往前推一大截，这一点已经在手机行业、汽车行业得到验证，如今轮到人形机器人行业了。

这种产业链的打通，也恰好撑起了小鹏更大的野心。

今年开始，小鹏就把自己的定位从车企改成了“物理AI公司”，汽车、机器人、全球化是三条增长曲线，而人形机器人产线的启用和首台人形机器人下线，是这个战略落地的重要一步。从一套物理AI模型，到不同的智能本体，再到规模化制造，小鹏正在逐步打通人形机器人产业中间缺失的最关键的部分。

在见惯了无数人形机器人秀技术之后，小鹏的这个动作，确实比再多一个机器Demo更值得关注。

写在最后

把汽车工业积累了几十年的制造、供应链和质量体系搬过来，再用全栈自研解决技术迭代太快的问题，从零搭出一条自动化生产线。

这很像一百多年前福特做的事情，把车造得更好之余，还要把造车的方式彻底改变，这也是小鹏现在在做的事情，重新定义造机器人的方式。

至于后话，现在还不好说，也说不准，机器人行业还有一堆问题尚待解决，只能留给时间去证明，但量产了，平台搭建好了，整个行业就能开启2X速播放。

如果从未来往回看，2026年9月8日这一天，也许就是机器人量产死结开始松动的起点。

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