自动驾驶技术研发积累与机器人领域高度契合，行业高管预计，到本世纪末，相关市场规模有望突破1000 亿美元。
若机器人革命真的到来 —— 许多人对此深信不疑 —— 汽车行业大概率会成为这场变革的核心力量。
得益于人工智能技术进步，机器人领域内外的众多人士描绘出这样一幅图景：未来，自动化设备乃至类人机器人将接管大量重复性工作，把人类从枯燥、繁重的体力劳动中解放出来，同时协助消费者处理日常家务。
麦肯锡全球资深合伙人、行业部门全球负责人亚历克斯・帕纳斯表示，推动市场对机器人兴趣激增的因素，是劳动力萎缩，以及中国工业体系在工厂自动化领域领跑。
他指出，预测显示到 2033 年美国将面临190 万工厂工人缺口，现有数据表明仓库员工流失率高达40%，这成为加速机器人应用的核心动力。中国工厂自动化程度是美国的10 倍，若美国不加快步伐，其全球竞争力恐受威胁。
“自动化重新回到 CEO 议程核心。” 帕纳斯在 2026 年拉斯维加斯 CES 展 “具身智能” 专题讨论开场时表示，具身智能即人工智能从数字空间向物理世界延伸。
企业不再将自动化仅视为运营层面的资本采购，而是看作能为组织带来变革性能力的关键。
“需求迫切、热情高涨，” 帕纳斯说，“大量企业正朝这个方向迈进。过去 18 个月，公开文件中提及工业机器人与自动化的频次翻倍。”
ABI Research 预测，机器人产业规模将从如今的500 亿美元增至 2030 年的1110 亿美元，届时全球部署机器人数量约达1300 万台。高盛预计，仅人形机器人市场规模到 2035 年就将达380 亿美元。
但从当前到目标实现仍面临巨大挑战。2026 CES 展业内人士指出，机器人实现预期市场潜力前，仍需攻克诸多技术难题、降低初期高昂成本、补齐量产级零部件缺口，而最重要的是突破文化观念壁垒。技术进展可能比部分乐观预测更缓慢。
现代汽车集团在 2026 CES 展发布以人为本的 AI 机器人战略，“客户通常需要 2-3 年时间才能适应工厂引入机器人，进而愿意扩大应用场景。” 现代集团旗下波士顿动力 CEO 罗伯特・普拉特称，“核心是文化观念：人们是否信任这项技术？我们必须做好这一点。”“但这个普及周期是 2-3 年，如今所有预测指数级增长的人都忽略了这一点。”
（图片来源：现代）
整车企业、传统汽车零部件供应商、芯片厂商及科技公司纷纷入局，坚信自动驾驶生态参与者在研发高端机器人方面具备先天优势。自动驾驶汽车被视为具身智能首个落地实例，尽管将该技术迁移到功能更全面的未来机器人并非易事，但多数人认为，自动驾驶是通往人形机器人的坚实第一步。
除技术研发外，汽车企业将是机器人早期核心应用方。他们参与研发的机器人及自动化设备，将率先在汽车及零部件生产工厂部署。
巨大商业前景促使企业加速布局。2026 CES 展上，汽车领域参与者近期布局机器人动作包括：
波士顿动力今年将在现代制造工厂开展人形机器人工业场景测试，目标 2028 年全面部署。
高通推出基于 Dragonwing IQ10 处理器的机器人技术套件。这家芯片及解决方案提供商明确将汽车与机器人业务划归现任汽车业务负责人、执行副总裁纳库尔・杜加尔管理，直接打通两大领域。
英伟达CEO 黄仁勋表示，其自动驾驶平台基石 Alpamayo 开源平台的研发流程，将应用于人形机器人开发。英伟达正扩大与工业设备商西门子合作，计划今年晚些时候将德国西门子电子工厂打造为全球首座 AI 驱动的自适应制造基地。双方目标是将自动化能力拓展至核心垂直领域，目前富士康、现代重工、凯傲集团、百事公司等正评估后续合作项目。
全球最大汽车零部件供应商德国博世，正与微软合作研发智能体 AI 工厂系统。这种人机协同机器人将依托博世自身 AI 工厂中超10 亿产品全生命周期数据及7 亿个数字孪生技术。
Mobileye以9 亿美元收购人形机器人开发商 Mentee Robotics，高管称此举确立这家以色列芯片商在具身智能领域的全球领先地位。公司已与原大陆集团旗下 Aumovio 签署人形机器人制造协议，2027 年投产，预计 2028 年工业场景落地，2030 年切入家用市场。
汽车零部件供应商舍弗勒集团正与人形机器人开发商紧密合作，为多个项目提供执行器与电池，预计今年晚些时候量产。高管表示，人形机器人正常运行约需28 个执行器，机器人领域有望成为舍弗勒高利润赛道。公司还计划在自有工厂部署机器人，在不增加员工规模的前提下扩大产能。
特斯拉确认今年停产 Model S 轿车与 Model X SUV，将加州弗里蒙特工厂部分产能转向生产 Optimus 人形机器人，年产能最高达100 万台。
Mentee Robotics 的人形机器人在生产线上作业。Mobileye 于今年 1 月收购 Mentee，助力这家自动驾驶视觉领域龙头企业切入劳动密集型机器人赛道。（图片来源：Mobileye/Mentee Robotics）
尽管机器人研发复杂度更高，但自动驾驶技术的跨越式突破 —— 以智能体 AI 落地为标志 —— 重新激活市场，推动技术下一个十年早期广泛普及，这给汽车企业入局机器人领域注入信心。
“仔细想想，这两大前沿领域存在诸多共通点。”Mobileye 业务发展与战略高级副总裁尼姆罗德・内胡什坦谈及自动驾驶与机器人关联时表示，“过去一年，两者关联性愈发明显，从研发源头，到通用零部件、工具与流程开发，均高度相通。”
“我们认为，同时布局两大领域将加速 AI 研发进程。”
但自动驾驶汽车仅需在城市道路、高速公路等规范场景中完成乘客点对点运输，而机器人（尤其是消费级人形机器人）需在无限场景中处理多样化任务。
这意味着机器人必须像人类一样感知并应对世界，其性能要求远超自动驾驶汽车。
高通杜加尔坦言：“要让机器人感知物理环境，AI 领域仍需大量研发工作。”
开发者还需攻克物理局限，赋予机器人更灵巧、更灵敏的双手，使其能完成汽车装配线等高难度复杂工作。
谷歌 DeepMind AI 研究实验室高级总监卡罗莱娜・帕拉达指出：“即便如今，机器人也很难完成汽车生产线上的各类作业。”
除技术挑战外，机器人产业还面临与汽车行业相同的商业壁垒，这意味着经验丰富的汽车行业参与者最具破局优势。
首要任务是构建可靠的零部件供应商生态，实现高品质、安全认证零部件大规模量产，且使用寿命达15 年以上。
“我们见证了汽车行业的发展历程。” 杜加尔说，“如何打造端到端可控供应链，尤其是硬件端 —— 规模、成本结构、原材料？
“机器人产业正将这一能力推向新拐点，这也是该领域充满机遇的原因。”
普拉特表示，部分所需规模已初步形成，电池、执行器、传感器等核心零部件供应商正积极入局。
“最终，规模化需要背后强大的工业实力支撑。” 他指出，现代已着手构建机器人零部件大规模生产完整生态，推进自身工业应用。
鉴于技术复杂度，开发者将工业场景（环境比消费场景更规范）视为人形机器人落地的合理第一步。但即便如此，解决投资回报问题、推动制造商大规模采购机器人以支撑全产业链发展，仍非易事。
尽管自动化已发展数十年，但受限于商业可行性，尚未达到最初预期规模。
帕纳斯称：“这不仅关乎机器人本身，还涉及让机器人发挥效用所需的环境与基础设施投入。” 尽管技术不断创新，但众多工业领域缺乏 “推动者”—— 即看到前沿技术潜力并愿意投入部署的管理层。
突破文化壁垒或许更难。最终必须让员工相信机器人安全，且能辅助工作，而非完全取代人类。
普华永道美国汽车业务负责人 C.J. 芬恩表示：“汽车行业一直是各国就业市场风向标。机器人产业有望大幅降低汽车制造成本，这是所有人都期待的通缩压力，能推动汽车价格下降。”
通用汽车自动驾驶机器人中心机器人战略主管米凯尔・泰勒认为，实现完全透明、让员工理解机器人逻辑与功能、制定应用策略时吸纳员工意见，这些至关重要。
“这是刻意推进的过程，而非偶然。” 泰勒说，“必须融入产品设计与部署计划，这也是许多企业的难点。员工不愿放弃工作，管理层不信任技术。”
“随着机器人应用场景增多，这一问题会逐步改善，因此最初几年是关键窗口期。”
高通杜加尔认为，老龄化劳动力最终会认可将繁琐工作交给机器人的价值。
“未来五年，机器人性能将呈指数级提升。” 他说，“下一个十年，我们将明确哪些工作不该由人类完成，应实现自动化。这一市场规模极其庞大。”
普拉特建议，企业应尽快在可行环节引入自动化，为未来变革做好准备。
“不可能一蹴而就实现人形机器人应用。” 他说，“企业必须经历文化演进，先引入少量机器人，学习如何与之交互。”
尽管挑战重重，机器人或许正处于技术炒作周期的风口，但目前行业乐观情绪高涨。
Mobileye CEO 阿姆农・沙舒阿谈及人形机器人应用潜力时表示：“我相信十年后，运行中的人形机器人将达数百万台。全球劳动力短缺，技术已成熟，关键是产品化。这是令人兴奋的阶段。”
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