人形机器人订单“亿点点”，交付“一点点”
今年“双11”，智能机器人成为各大电商平台的“顶流”。
京东数据显示，“双11”启动后的首周，智能机器人成交额同比增长5倍；天猫平台上的weilan、云深处、优必选等智能机器人品牌均实现双位数以上增长。不仅是电商平台，10月以来，1.26亿元、2.6亿元、6.3亿元等采购金额一次次出现在各家人形机器人公司的公告中。行业开始用实实在在的订单，证明其商用落地的速度。
“交付难”挑战量产能力
在消费端，智能机器人销售十分火爆，《IT时报》记者注意到，在京东平台，松延动力最新上线的小布米机器人销售界面显示，首批500台已售罄；宇树新款机器人R1Air，在开售前有3000多人预约抢购。同时，许多人形机器人销售页面下都标注着，“预计2026年5月有货”“首批2026年3月开始交付”等类似的预计交付时间。
B端的订单也越来越多，金额越来越大。据统计，今年具身智能及人形机器人超千万元的订单已达17单，智元、优必选、松延动力等6家企业订单超亿元。
当订单如潮水般涌来，下一站的比拼是谁能率先完成批量生产、质量控制和售后维护等关键环节，以交付能力取胜。其中，智元机器人表现较为亮眼，2025年量产2000多台通用人形机器人，是业内头部水平。
抛开智元，现实是多数人形机器人企业的产能或许无法匹配如此庞大的订单规模。以头部人形机器人企业优必选为例，今年，优必选多次拿下大额订单，仅Walker系列人形机器人全年就已获得超6.3亿元订单，设定的年度交付目标为数百台人形机器人，但目前并未公布具体交付数据。
回顾2024年的实际交付量，优必选只交付了10台人形机器人，亏损高达11.6亿元。
放眼全球，马斯克也曾计划在2026年底达到百万台的量产目标，但截至2025年三季度，其试产规模还不足1000台。可见人形机器人的量产交付道阻且长。
“重要的不是看订单金额有多大，而是看实际的交付闭环能力。”数字华夏业内人士陈辰（化名）告诉《IT时报》记者，目前，人形机器人从量产到交付面临技术和成本两大瓶颈。
尚未出现高度成熟场景
从订单来看，目前，人形机器人规模化落地大部分集中在工业制造场景。10月16日，智元机器人发布新一代工业级交互式具身作业机器人精灵G2，获得数亿元订单，落地场景在汽车零部件产线和消费电子制造；近期优必选也与多家车企达成合作，计划在汽车制造工厂部署人形机器人。
智元机器人具身业务部总裁姚卯青在精灵G2发布会向《IT时报》记者表示，首先在工业制造场景中，存在用工稳定性差、人员流动性大等痛点，影响工业产能和品质；其次，工业环境相对可控，操作指令更加明确，对于人形机器人而言是较为理想的试验和应用场所。
即便工业场景有诸多优势，但仅靠这一场景并不能支撑起整个人形机器人行业的发展，于是部分订单也流向文旅、科研、金融等场景。数字华夏打造的星行侠就率先在银行、博物馆、营业厅等场景落地。
陈辰表示，相比在技术投入要求极高的工业场景，银行、营业厅等场景同样有标准化的业务需求，如业务咨询、单据传递等，也能契合现阶段机器人智能交互发展水平。无论何种场景，都需要企业精准捕捉并深度挖掘真实需求。如今，家家都想创造各自特色场景并成为下一个“宇树”。国家地方共建具身智能机器人创新中心关节负责人、天工机器人负责人刘益彰直言，目前，在场景落地方面仍存在明显不足，尚未出现任何一个能够实现人形机器人长期、稳定运行的成熟应用场景，这成为当前主要的薄弱环节。
高工咨询总经理郑利瑶也表示，人形机器人在产线落地时，受限于节奏与效率，工程化难度依然很高。与此同时，行业的价值标尺正在快速提升，简单的搬运已被视为低阶任务，投资者的期待已转向叠衣物、货架分拣等更精细、更智能的应用场景。
大单背后警惕“虚火”
当然，人形机器人行业来到产品交付和商业化落地的初级阶段，曾经在新能源汽车行业出现过的“关联订单”，也在人形机器人行业初露端倪。
所谓的关联订单是指，部分订单来自股东企业或集团企业的关联方。例如，智元机器人与股东龙旗科技计划部署近千台机器人于PC、平板产线。
“目前处于行业初期，关联订单的出现并不意味着就有虚假成分。”陈辰告诉记者，现阶段人形机器人市场、产能都在爬坡，关联订单能在一定程度上缓解企业资金压力，帮助企业试错并快速打开市场，积累技术经验和口碑。另一方面，也可以通过这样的方式获得投资者关注，以此得到更多的资金支持，加速产品迭代和优化。本质上是产业发展初期较为安全的探索方式。
不过，需要注意的是，那些仅有协议框架，却没有交付量、交付时间等详细说明，且金额巨大的订单，就可能存在“虚火”。
“从目前行业发展现状来看，让全尺寸机器人去做高负荷、快节拍、长续航的工作，概念成分会多一些。”姚卯青也认为大额订单中可能存在“虚火”，比如，几个月前很多流行双足机器人在车间里搬箱子，但去实地行业调研、了解客户需求就会发现，这是一个不太合适的方案，因为机器人的续航、稳定性、速度等很难胜任工厂的高强度需求。
本文来自微信公众号“IT时报”（ID：vittimes），作者：沈毅斌，编辑：王昕，36氪经授权发布。
