FutureX · Physical AI

本周要点

· Cybercab 在奥斯汀载客数小时后，NHTSA 就特斯拉的自证合规立案。

· Uber 与 Wayve 在伦敦开出英国首个付费 Robotaxi，不用激光雷达也不设地理围栏。

· Figure 一周内签下 35 亿美元算力协议，又晒出 1600 万条众包家务视频。

· 高盛把 2030 年人形出货预测抬到 89 万台，Arthur D. Little 说人形眼下只值 20 亿到 30 亿美元。

· 谐波减速器跌进千元区间，中大力德归母净利 -40.09%，绿的谐波同期 +31.25%。

· 宇树上市第 11 个交易日股价较首日腰斩，市值 2208.5 亿元。

Robotaxi 同时在三块大陆铺量，监管这周全都跟了上来 · autonomy

Cybercab 刚在奥斯汀街头拉了几个小时的客人，NHTSA 就立案了。这台车没有方向盘、没有踏板，连常规后视镜都不装，联邦机动车安全标准要求的手动控制件它一件都没留，而特斯拉照惯例只是自己声明符合全部 FMVSS。立案文件写得很清楚，要查的是特斯拉认证这台车时用的流程和技术数据，还要弄清楚公司凭什么说某些联邦标准对它不适用。局长 Jonathan Morrison 表示：「NHTSA 完全支持自动驾驶汽车的安全开发与部署。但作为联邦监管者，我们需要确保所有法律得到遵守。」根据得州机动车管理局的数据，截至 8 月 31 日，特斯拉在当地注册的 Cybercab 已经有 45 台；短短三周，整个无人监督车队就从 20 多辆扩张到接近 200 辆。这次查的是认证依据本身，还不是路上的实际表现，Zoox 在 2022 年就走过类似流程，一路拖到 2026 年 7 月才拿到 Part 555 豁免的最终批准。

另一边则是在铺城市规模。Waymo 周二一天之内就在丹佛、圣迭戈、坦帕三座城市开出付费服务，其中科罗拉多是它第一次在这个州做商业运营；全美车队规模超过 4000 辆，覆盖 14 座城市，每周付费出行超过 50 万次，年底的目标是做到 20 城、每周 100 万次。周三它又把测试范围扩到了大辛辛那提地区。同一周它还转向了债市，据彭博社报道，公司正在跟 Pimco、黑石、Sixth Street 谈判首笔债务融资，规模超 30 亿美元，利差要在基准之上 500 个基点以上，而且不带评级。Zoox 则进了休斯敦做测试，还成了第一家获准在拉斯维加斯 Harry Reid 机场上下客的无人驾驶公司。

伦敦这一步，把版图从美中两国又向外扩了一格。Uber 和英国初创公司 Wayve 联手，在伦敦上线了这座城市第一家付费自动驾驶出行服务，车队用的是福特 Mustang Mach-E，在伦敦交通局注册了大约 15 辆，前排目前仍然坐着安全员。它跟美国主流路线有两点明显不同：不装激光雷达，也不划地理围栏。Wayve 的说法是，AV2.0 是一套单一的学习型 AI 司机，不靠手工规则栈，也不依赖高精地图。国内这边，滴滴的 R2 已经在北京和广州跑起全无人载客试运营，整车标配了 10 颗速腾聚创激光雷达；小鹏第二代 VLA 6.3.0 本月也推送了，量产版本把历史记忆设到 30 秒、能往前推演 6 秒，搭载它的车已经拿到广州主驾无安全员的远程测试资质。

规则这边本周也没闲着。道交法修订草案里的自动驾驶专章公开征求意见还不到一周，就收到超过 1.2 万条意见，责任划分按「是否激活」来定：功能激活状态下发生的违法，由生产、进口企业出面接受处理，企业如果主张这跟自动驾驶功能无关，就得自己拿出证据。中国政法大学教授郑飞认为，「人车交接」的法律性质目前还没说清楚，接管时长和操作标准都没定下来；同校法学院副院长张力的看法正相反，他觉得现阶段道交法根本不适合去规制民事责任，「现在的时机或许还不够成熟」。法国那边，9 月 2 日批准了特斯拉 FSD 的两辆车上路测试，交通部长 Philippe Tabarot 计划 9 月中下旬拿出结论，而两个月前他还说过安全权衡还撑不起授权。美国 USDOT 发布了 2026—2030 财年的自动驾驶战略，NHTSA 也在准备一份 ANPRM，打算给自动驾驶系统的能力定客观性能标准。

下周看点：法国 FSD 测试结论出炉后，随之而来的欧盟批准投票，以及 NHTSA 对 Cybercab 认证问询的第一轮回应。

人形公司的钱在买算力和数据，不在买产能 · humanoid

这次签下 35 亿美元算力订单的，是一家人形公司。英国 AI 云厂商 Nscale 跟 Figure 敲定了一份多年期战略合作，意向规模其实在 60 亿美元以上，可能部署的 NVIDIA Vera Rubin 平台最高能到 10 万张 GPU，首批设施瞄准 2027 年下半年在得州 Barstow 上线，用来训练和跑推理 Helix 系列模型。Nscale 同时也入股了 Figure，协议里还留了一条反过来的口子：双方要一起探索，用人形机器人去扩充 Nscale 自己的供应链。这种量级的单笔算力承诺，之前只在基础模型公司身上见过。

周六 Figure 又亮出了另一手牌。它的众包 App Index 8 月 25 日上线，到现在已经收到超过 1600 万条视频，来自 108 个国家，下载量 26.4 万次、周活跃 4.4 万，系统每秒能处理 30 分钟的视频，平均每 1000 小时数据里覆盖 373 个任务、1146 个物体、116 种环境。公司已经向贡献者付出了 1500 万美元，还承诺要投入超过 10 亿美元，把采集和算力规模在一年内做到现在的 100 倍。起因说得也很直白：第三方数据供应商给不出他们想要的多样性和质量。

数据这一层，本周终于有了明码标价。《科创板日报》走进了北京人形机器人创新中心的数据与训练基地，了解到真机数据大约每有效小时 500 到 1000 元，而且价格还在往下走；无本体数据只要几十到一两百元，基地方面也承认，现在还不是靠卖数据挣钱。年产能是 18 万小时，目前已经交付 3 万多小时，采集员每天上 8 小时班，有效录制大概 6 小时，晚上由自动化管线处理，第二天就能交付。负责人夏华林认为，真正值钱的其实是回流数据——「机器人在 A 家能洗碗、换到 B 家干不了，把 B 家干不了的数据快速回流训练再部署」，他还反问了行业的口径水分：「有的机构说年底要做到千万小时，有的说无本体数据已经有上千万小时，但真正的高质量数据有多少？」中国信通院给出的缺口是 99% 以上，IT 桔子的统计是上半年 25 家中国数采公司拿到了超过 170 亿元融资。

一级市场也在往这条线上加码。XDOF 出隐身三个月后，B 轮由 8VC 领投，估值谈到了约 12 亿美元，距离 6 月的 7000 万美元 A 轮才隔三个月，把投资人吸引过来的是一个逼近 5000 万美元的年化收入；同期它还跟 UC Berkeley BAIR 一起放出了 ABC 数据集。觅蜂科技的第 2 万套 MEgo 采集设备交付了京东，累计的无本体数据也突破了 100 万小时，同一天还跟腾讯 Robotics X 达成了合作。自变量的 TwinDEX 用一对孪生三指手，把采集端和执行端在运动学、接触力学、视觉外观上对齐，官方称无本体采集的效率是真机遥操作的 5.3 倍，几乎能 100% 替代真机遥操作——不过这两个数字都来自厂商自测，还没有第三方复现过。工信部批准的具身智能数据集质量要求标准会在 11 月 1 日实施，覆盖八个维度。

世界模型开始进产品，也开始被要求在部署时退场 · world-model

一分钟、1440p、像素级相机控制——World Labs 的 Atlas 就是这样把生成能力交付出来的。它的架构是多模态自回归扩散 Transformer，文本、图像、相机位姿和 3D 深度图都能原生输入，每张输入图都会被锚定到空间里的一个三维位置。对机器人这条线来说，它其实是给出了一套 real-to-sim 的量产办法：用手机拍两个大型环境、各取 24 帧做重建，让不同构型的仿真机器人在里面走动，由 Atlas 实时生成机载相机本该看到的 RGB 与深度图像，任务跑完之后还能换物体、改光照来做扩充。车厂这边，理想在 GTC 上发布了 MindVLA-o1，改用原生 3D ViT 编码器，把激光雷达降格成给视觉做几何标定用的一把尺子，训练成本因此降了大约 75%，落地靠的是自研马赫 100 单颗晶片，算力 1280 TOPS；小鹏则发布了 X-Mind，用 Recurrent Block Diffusion 在单次前向里就生成一张抽象草图，规划器再根据这份预测出来的物理未来去推轨迹。

学界这周走的是反方向。光象科技跟清华李升波课题组合作的 Phi-WM 1.0 ActEffect，把世界模型限制在训练阶段用：策略一次会交出前馈、粗提案、精修三个版本的动作，世界模型在冻结的 DINOv3 特征空间里分别预测它们各自的后果并排序，训练一结束，连同未来观测分支一起被摘掉，执行时并不会真的展开未来。在加了扰动的 LIBERO-PLUS 上，它平均成功率做到 80.3%，而 Fast-WAM 只有 51.5%；在 RoboCasa-GR1 上是 67.5%，比排第二的 ABot-M0 高出 9.2 个百分点。WISE（2609.03681）走的是同一个方向的另一半做法，只在跟交互相关的状态才触发想象、做有界 rollout，GPU 计算时间因此比全量想象少了大概 80%。Hydra（2608.28995）则把视觉状态、物理位姿和控制动作压进同一个潜空间里，候选方案就地排序，全程都不解码回像素。

从数据到动作的这条通路，本周也被拆开了看。ZimaBlue（2609.00188）用一套三段式课程，把 12 万小时人类第一视角视频变成了控制能力，真机零样本成功率从 36.1% 提升到了 77.8%。浙大 ACES 跟阿里达摩院给 VLA 外挂了一个约 40M 参数的 Corrector，在潜空间里比对视觉特征的预期变化和真实变化，一旦偏差持续出现，就清空还没执行的动作队列；真机九项任务的平均成功率从 55.6% 提到了 73.3%，面对人为移动目标造成的扰动，恢复率从 40.0% 提到 68.3%，而平均 policy call 反而变少了。Skild AI 的 S1 把提示词换成了视频，官方给出的分布内成功率是 96%、分布外长程任务是 66%，同等数据规模下，用语言提示的方案只有 9%——这组对比数据出自公司自己的博客。

评测这一层这周被集体拆了台。MINERVA（2609.03715）只用 0.54M 参数就在 LIBERO 四套件上跑到了 95.1%，比 π0.5 只低 2.4 个百分点，参数量却少了 7700 倍；然而只要用 task-ID 置换探针换一下任务编号，映射成功率就跌到接近随机水平，换到 LIBERO-Plus 的扰动集上更是滑到 46% 到 56%。FailBench（2609.03611）测了 13 个被拿来当裁判用的 VLM，成绩最好的那个平均平衡准确率也只有 0.77，接触密集的装配任务上更是跌破 0.60，一旦证据模糊，模型就系统性地偏向判定「成功」；更讽刺的是，专门为失败检测微调过的模型成绩反而更差。DeepMind 的 TAPVid-MV（2609.01899）放出了 1142 路标定相机流、109769 条点轨迹，跑完 30 多个基线，没有一个接近解决这个问题，多视角点跟踪器也没能稳定地比单目方法做得更好。RoboPhys-3D（2608.28718）让生成视频和真值走同一条三维重建管线，其中 Cosmos 3 的 RoboPhyscore 最高，达到 0.6330；而状态级和执行级指标暴露出来的失败，感知指标和 VLM 裁判都没能识别出来。

人形上工位，台数还是个位数，场景在往外扩 · industrial

两台人形机器人已经进了韩国龙仁的 Olive Young 物流中心，干的是包装环节往箱子里放缓冲材料的活。CJ 大韩通运表示，这是他们第一次把人形机器人用进真实的物流流程，此前只在军浦履约中心做过现场测试；接下来还打算把应用范围扩到拣选、分拣、检验环节，目标是让一台机器人能跑通多道工序。硬件由 Robotis 提供，机械手技术来自 Aidin Robotics，机器人基础模型则由 RealWorld AI 开发。两台机器人谈不上什么产能贡献，但位置已经从展台挪到了每天出货的产线上。

智元跟敏实合资的塞尔维亚 Šabac 工厂，9 月 4 日迎来了首批机器人下线出货，产线上同时跑着两款人形加一款四足，用工规划超过 200 人，生产主管 Dejan Babic 之前在嘉兴受训了 30 天。产能这块的口径有点对不上：RTS 报道说规划年产是 3000 台，工厂投产时公布的目标却是年产逾 5000 台。优必选那边压力都在交付上，U1 的首批交付定在 9 月 16 日，13361 台预订单只需要 3000 元定金，而且预售期内全额可退；副总裁焦继超把话说得很明白：「一万多台规模的量产是一个非常大的挑战。」难点主要卡在仿生硅胶皮肤的良品率，以及大量非标微型伺服舵机的供应链上。同期公司还落了一笔 15 亿元的项目在山西潇河，做工业能源矿山特种机器人，理由跟煤有关——山西 2025 年规上原煤产量约占全国 27%，井下巡检、检修、辅助运输正是留给机器去做的那一段。

非人形的自动化本周给出了更硬的数字。日产田纳西 Smyrna 车身车间上了罗克韦尔旗下 OTTO 的 AMR，单台载重约 4190 磅，日产把它列为今年最大的降本项目，最终会替代 64 名叉车和拖车操作工的工作，受影响的员工留在公司可以申请其他岗位，过渡完成之后这些物料搬运岗就不再补员了；六个部署阶段目前刚走完第一个，软件还曾经把两台机器人同时派到同一个位置。FedEx 也把 Dexterity 的 Foresight 世界模型加上 Mech 装车机器人，从试点推进到了马里兰 Hagerstown 枢纽——挂车装载是包裹物流里最吃体力的一个环节，FedEx 全美每天要装数万个挂车。易控智驾的无人驾驶方案装车量突破了 1500 台电动矿卡，不到六个月就从 800 台翻了上来。

零售和展会那一侧，银河通用的三家全自主机器人零售店同一天在香港红磡、启德、湾仔开门，这是它第一次出海，内地已经有约 200 家店；周六它的 G1 又在柏林 IFA 现场全程无人在环完成了取货。魔法原子在 IFA 展出了三款新品，还签下斯洛文尼亚邮政做柔性分拣，它的 MagicBot D1 已经在追觅的工厂里做物料搬运。年营收 136 亿美元的 GXO 正跟五家人形供应商跑试点，CEO Patrick Kelleher 对世界人形机器人运动会上那些短跑、跳高纪录并不感兴趣，他要的是「能卸货车、又能分拣口红的那种」，重点押在他称之为「个位数难题」的手部能力上，并且强调这不是要替换现有的 15 万名员工：「我们仓库环境有 25% 的流失率，而且招不到足够的人。」

下周看点：优必选 U1 首批交付的实际台数与尾款支付率。

零部件的份额已经定了，利润在打 · hardware

谐波减速器的单价已经掉进了千元区间，部分型号甚至下探到 800 元附近，而在进口垄断的年代，这个数字还在 3000 元以上。中大力德上半年营收 5.97 亿元，涨了 15.61%，归母净利却只有 2778 万元，跌了 40.09%，扣非跌幅更是达到 48.15%，毛利率降了 4.46 个百分点，经营现金流也转负；精密减速器是拖累利润下滑最主要的一块。绿的谐波同期反而营收 3.49 亿元，增长 38.64%，归母净利 7011 万元，增长 31.25%——去年出货接近 50 万台，今年备产能已经按接近百万台在准备。同一个下游、同一个季度，头部厂商和二线厂商的利润走向截然相反。国内谐波年产能正朝百万台迈进，而上半年全球人形出货量却还停留在万级，单台机器人要用掉 8 到 14 台谐波减速器。

RV 这一环出现了一次退场。双环传动 9 月 3 日晚间公告，终止分拆环动科技上市并撤回全部申请，给出的理由是市场环境变化，距 2024 年 11 月申报受理还不到十个月。环动的 RV 减速器 2024 年国内市占率是 24.98%，四年前才只有 10.11%，这几年里它把纳博特斯克的国内份额从 51.77% 咬到了 40% 出头，代价体现在毛利率上——2024 年从 42.47% 掉到了 35.36%。问询里最尖锐的一问，落在客户集中度上：报告期内前五大客户的销售占比从 79.45% 升到 92.12%，而第一大客户埃斯顿当期却转亏超 8 亿元。

传感器这一环的国产替代已经算是做完了。赛迪的六维力传感器报告显示，行业前三家中国厂商合计占了 92.8% 的份额，其中蓝点触控超过 80%、坤维 9.2%、宇立 3.3%，基准年国内人形六维力出货量第一次突破了万颗。福莱新材向灵心巧手累计交付了超过 3 万套触觉传感器，这是今年 2 月那笔 10 万套框架订单里的一部分。关节模组这边，泉智博拿到了数亿元的 B 轮融资，距 7 月的 A+++ 轮才过一个月，是它不到两年里的第 8 轮融资——2025 年出货破了 10 万台，今年 6 月单月发货就超过 6 万台。做感知晶片和传感器的 Lyte 拿下了 1.65 亿美元 C 轮，投后估值 16 亿美元，CEO Alexander Shpunt 的说法是「物理 AI 先有感知问题，才有模型问题」。现代摩比斯把 Atlas 身体执行器的订单全吃了下来，单台 31 个，LS 证劵按年产 3 万台测算，机器人业务收入可以做到 1.04 万亿至 1.43 万亿韩元——这些收入数字都出自券商模型。瑞银财富管理的判断是，物理 AI 时代反而更利好供应零部件的厂商，理由是 in-context learning 已经把本体侧的技术壁垒摊薄了。

预测被抬高三倍多，二级市场同期在往下走 · adjacent

高盛把 2030 年全球人形出货预测，从原来的 25.6 万台一举改成约 89 万台，2035 年的预测则从 140 万台改成约 650 万台，对应市场规模约 1380 亿美元，就连今年的基准出货量也从 5.1 万台调到了 7.5 万台。在落地顺序上，它把物流仓储列为首要场景，汽车排在第二波，晶片侧的测算是每台人形对应 3000 至 6000 美元以上的需求。Berg Insight 给出的路径更陡：从 2026 年 1.6 万台一路走到 2040 年 2600 万台，年复合增长率 63.7%。同一周，Arthur D. Little 的《I, Robot》报告却给出了另一套完全不同的口径：当前 physical AI 整体市场大概只有 180 亿美元，而人形只占其中 20 亿至 30 亿美元。Blue Shift 总监 Albert Meige 原话是这样说的：「人形是吸引注意力、资本与人才的登月项目，但现实世界的价值落后于它们的热度。」一个测的是未来出货量，一个测的是当下收入，两者根本不是一回事。

股价那边却在做相反的事。宇树 9 月 2 日收在 546.02 元，正好比上市首日盘中最高的 1100 元腰斩了一半，市值 2208.5 亿元，这是它上市的第 11 个交易日；发行市盈率高达 219.23 倍，8 月 19 日上市当天曾经涨了 460%。王兴兴在投资者交流中说，希望投资者是认同公司价值之后再买入，而不是一味炒作。梅卡曼德 9 月 1 日在港交所挂牌，募资 23.5 亿港元，9 家基石投资者认购了 1.86 亿美元，占募资总额的 62%，公开发售超额认购约 3835 倍，可首日却是平开，盘中还一度跌超 4%。创始人邵天兰的判断是，今天真正用于生产力的通用机器人年出货量只有几十万台这个量级，「还有几千倍差距」。优必选 U1 发布当天盘中一度涨超 18%，但到 9 月 3 日收盘又回到了 79 港元附近，区间回撤超过 20%。

A 股这边的口径差距更加直接。中国资本报翻完了 2026 年半年报，发现正文提到「具身智能」的公司超过 500 家，愿意展开讲 10 次以上的却只有 23 家，真正能给出对应收入的更是只有个位数几家。真正兑现了的那几家，主业本来就带着接口：信捷电气把板块名从「智能装置」改成了「具身智能」，该板块收入 0.6 亿元，增长 114.7%；越疆科技具身智能业务收入突破 4500 万元，增长超过 20 倍。另一头则是豪森智能上半年净亏 4.25 亿元、半年报里提了 24 次「具身智能」，尚品宅配营收下滑 24.2%、净亏 2.33 亿元。美股首只中国人形机器人 ETF 本周在纳斯达克挂牌，代码 CROB，它前十大持仓是绿的谐波、汇川技术、领益智造、三花智控这类零部件与制造端公司，没有一家是整机厂。

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