近日，一段“众擎T800人形机器人一脚踹翻老板”的视频在社交媒体上引发热议。这戏剧性的一幕并非意外，而是一场精心策划的性能展示，旨在突出其强大的踢击能力与运动控制水平。
然而，这场成功的“暴力营销”，也恰恰将人形机器人领域最核心的争议踢到了台前：从舞台表演到极限测试，再到如今的营销事件，人形机器人喧嚣背后，其真实的商业需求与实用价值究竟何在？
行业热潮下的理性审视
12月7日，在《和讯财经中国2025年会暨第23届财经风云榜》上，汉德资本主席蔡洪平对人形机器人热潮表达了审慎观点。他认为，当前许多演示更像是“作秀”，其行动往往依赖于后台遥控而非真正的自主决策。
蔡洪平以特斯拉FSD（全自动驾驶）系统作为对比，指出后者通过传感器与算法的结合，已在特定场景实现了有效的环境感知与响应。而人形机器人需要应对的，是人类所处的开放、不确定、高互动环境，这涉及复杂的体能、交互甚至情感理解。将如此复杂的场景转化为稳定可靠的算法与算法体系，目前基础软件都尚不完备。他判断，通用人形机器人技术在未来十年内都难以真正成熟。
因此，他建议机器人发展应更务实：不必过度追求高度拟人形态，而应聚焦于替代人类执行危险、重复或人力难以胜任的专业工作，如消防、高空作业等。这类专用机器人已展现出明确的应用价值。
无独有偶，金沙江创投合伙人朱啸虎也对此泼了盆冷水。他透露，其基金正在退出早期具身智能项目，并直言：“我问这几个CEO，商业化可能的客户在哪里？我感觉他们说的都是自己想象出来的客户。”朱啸虎指出，当前人形机器人看似功能炫酷，但可持续的商业化落地依然渺茫，估值过快上涨已让早期VC开始回避这一赛道。
科技界权威人士同样持有怀疑态度。2025年3月，Meta首席AI科学家杨立昆在一档播客中直言，当前令人惊叹的人形机器人演示本质上是“技术骗局”。他指出了三个关键的技术瓶颈：物理世界理解能力缺失、持久记忆系统空白、推理规划算法落后。例如，波士顿动力Atlas能完成后空翻，却可能在不平整的地面摔倒；特斯拉Optimus在工厂测试中，曾因无法识别螺丝规格导致产线停工。问题的根源在于，当前人工智能系统大多只能处理封闭环境下的预设任务，对动态变化的现实世界缺乏真正的应对能力。
从先驱陨落到初创退场：行业洗牌进行时
2025年，人形机器人领域在吸引眼球的同时，也经历着深刻的行业洗牌。多家明星公司的命运转折，揭示了宏伟蓝图与残酷现实之间的裂痕。
7月，中国盛视科技完成了对法国机器人先驱Aldebaran的收购。这家曾以Pepper和Nao机器人享誉全球的公司，最终也难逃被收购的结局。
11月，成立仅一年的美国初创公司K-Scale Labs宣告结业。这家以“低成本开源人形机器人”为口号的公司在声明中坦言，因后续融资失败导致现金流枯竭，预订订单无法交付。
视线转回国内，挑战同样严峻。曾估值超200亿元的“独角兽”达闼机器人，陷入破产欠薪的舆论风波。自2024年起，其运营危机逐步显现：办公地挂牌招租、两度冲击上市失败。尽管未正式破产，但大规模裁员与业务收缩已成事实，凸显了该行业对资本输血的深度依赖与自身造血能力的普遍匮乏。
2025年10月，由吉利相关背景创立的具身智能公司一星机器人（OneStar）被曝解散，距其成立仅5个月。据悉，解散原因是其业务方向与集团内部其他科技公司产生重叠，导致核心资源撤出。
与此同时，国家发展改革委政策研究室副主任李超也在新闻发布会上提示了行业风险。她指出，我国已有超过150家人形机器人企业，其中半数以上为初创或“跨行”入局。在鼓励创新的同时，也需防范产品同质化“扎堆”、研发空间被压缩等问题。
上述案例，为狂热的市场敲响了现实的警钟，标志着行业正从概念炒作期，迈入技术验证与商业落地的冷静期。
订单与质疑并存：真实需求探路
2025年以来，国内头部厂商确实收获了一些大额订单：优必选获2.5亿元工业机器人合同，智元、宇树联合中标1.24亿元代工项目，松延动力也实现了百台级量产交付。
目前，订单主要集中于工业制造，同时向商业服务、教育科研等领域渗透。然而，一个值得深思的问题是：在工业场景，机械臂与移动机器人（AGV/AMR）的组合已非常成熟；在商业服务领域，各类专用终端早已普及；教育科研市场则难撑起规模化需求。人形机器人在这些场景下的不可替代性与经济效益，行业尚未达成共识。
从长远看，人形机器人的核心价值在于其对非结构化、多任务通用场景的适应能力。 但短期内，产业却集中涌入汽车制造、3C装配等相对结构化的工业“样板间”。这种“愿景”与“现实”的错位，正说明人形机器人仍处于早期的技术验证与数据积累阶段。
需求爆发的真正“奇点”，不在于单一场景的简单复制，而在于能否逐步形成跨场景的任务泛化能力。这既依赖于“大脑”（决策）与“小脑”（控制）技术的协同突破，也离不开成本控制、标准制定等系统性进展。头部厂商推动产品“进厂打工”，其深层意义或许正是通过真实场景不断优化算法、积累数据，为最终的通用智能奠基。
这是一个典型的“长坡厚雪”赛道，资本需要耐心，团队需要耐力。强如波士顿动力，历经三十年技术迭代，商业化道路依然艰辛。也正因为真正的需求落地难、自身造血困难，“作秀”式的营销在某种程度上成了一种无奈的生存策略。
写在最后
“踹老板”的营销获得了巨大流量，却也折射出行业深层的焦虑。在受控环境中能完成后空翻的机器人，可能在普通办公室就会步履蹒跚。环境适应性、长时间稳定运行、突发干扰处理等工程化难题，远非几个爆款视频所能证明。
从投资人到科学家，多角度的质疑共同指向一个核心：在人形机器人迈向真正自主、具备跨场景实用能力的道路上，我们仍面临着从技术底层到商业模式的系统性挑战。在热度与愿景之外，或许更需要冷静回归到现实可用的技术演进与价值创造逻辑之中。
END
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