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智元新增人形机器人生产订单超万台,具身本体路线还能卷多久? | 独家

钛媒体APP2026-04-29 12:00:01172人阅读


4月28日,我们从接近智元机器人内部人士处获悉,智元向供应链新增了超过1万台人形机器人的生产订单,智元远征系列和灵犀系列人形机器人占大部分。

根据市场研究机构Omdia此前发布的《通用具身机器人市场雷达》报告,2025年全球人形机器人总出货量达1.3万台,中国厂商领跑全球。智元(AGIBOT)以超 5100 台出货量及39%市场份额,拿下全球出货量与份额双第一。报告预测,该品类将迎指数级增长,2035年出货量有望达260万台。

这意味着,智元今年前4个月人形机器人的量产规模已经较2025年全年翻番,并接近2025年全球人形机器人总出货量。

其中,远征系列是智元的主力旗舰品牌,定位为“通用具身智能机器人”,主要包含 A2、A2-W(轮式足融合)、A2-Max 以及最新交付的远征 A3 系列,广泛应用于文娱表演、工业制造及实验室场景。

灵犀定位为“交互与科研教育”品牌,包含灵犀 X1(全栈开源系列)和灵犀 X2(全智能灵巧人形系列),主打 To C 场景、养老辅助及文娱商演。

承接超万台人形机器人生产订单的,则是智元此前的合作方领益智造。其中,领益智造位于东莞的生产基地,主要将生产智元人形机器人的相关结构件,机器人的组装主要在郑州、成都两地的工厂。

对此,我们向智元和领益智造方面进行了求证,截至发稿未得到明确回应。

用“轻资产”模式,快速打开销路

根据公开信息,2025年10月,领益智造与智元合资成立了东莞领智创新机器人科技有限公司,领益智造持股比例占80%。双方的合作中,智元机器人输出本体方案设计,领益智造负责精密制造与量产交付。

“领益智造几乎承接了除宇树科技之外的,其他所有主流人形机器人厂商的量产订单。”

上述人士表示,目前的具身行业,只有宇树科技有自己独立的机器人规模化生产能力,并坚持机器人本体自研、自产、自销的模式。相比之下,智元则更希望通过轻资产的方式运营,借助供应链的能力实现产品快速迭代和提升机器人产品销量。

智元机器人成立于 2023年2月。当年8月,成立仅半年的智元,便发布了首款通用人形机器人“远征 A1”。2年后,智元宣布收购上纬新材63.62%股份,后者二级市场股价在2个月时间涨超10倍。

同年,智元机器人和宇树科技还一度在“全球人形机器人出货量榜首”排名上,展开角逐。

智元援引研究机构Omdia的报告数据称,公司以超 5100 台出货量及39%市场份额,拿下全球出货量与份额双第一。

宇树科技则发布澄清公告称,“目前各种机器人形态多样,建议大家请勿把不同类型的机器人数量,直接合并在一起对比。 ”

宇树科技披露2025年人形机器人实际出货量超5500台(指实际出售发货给终端客户的数量,并非订单数量,订单数量更高),2025年本体量产下线超6500台,且均为宇树纯人形机器人的数量,不含双臂轮式等其他机器人产品。

当纪录被轻易打破,具身本体路线还能卷多久?

结束与宇树科技的排名争夺之后,智元在2026年的扩张速度再度加快。

组织架构层面,智元分拆旗下四足机器人(机械狗)业务,成立独立子公司智元酷拓,目标是2026年营收达到5亿元,并计划在2030年实现100亿元营收。

同时,智元成立了控股子公司觅蜂科技,由高级副总裁姚卯青担任董事长,该公司专门负责具身智能所需的数据基座。在此之前,智元还推出了机器人租赁平台擎天租,由联席总裁姜青松领导,旨在通过“订阅式服务”降低企业的采购门槛。

在合作伙伴大会上,智元集中发布了四大本体新品。智元创始人、董事长兼CEO邓泰华还表示,截至 2026 年 3 月,智元已达成全球首个通用具身智能机器人 10000 台下线交付,计划 2027 年实现营收达 100 亿元,2030 年挑战 1000 亿元。

可以说,智元试图通过各种方式来拉升机器人的出货量,以此扩大营收。但是,随着具身本体能力走到尽头,具身大脑的技术收敛路径仍不清晰的情况下,智元既定的营收目标将变得难以实现。

一个可以支撑的事实是,2026年的人形机器人马拉松比赛上,荣耀旗下“闪电”机器人的半马成绩,已经大幅超越了宇树。并且,荣耀机器人从立项到大幅超越宇树科技,只用了不到一年的时间。而宇树走到今天,花了10年。

这意味着,当机器人供应链逐渐走向成熟,不同厂商的具身智能本体水平会被迅速拉平。

而另一方面,机器人除了运动能力在快速提升之外,更多涉及“真实干活”的灵巧操作仍进展缓慢。

软件模型上,VLA(视觉-语言-动作)端到端模型、世界模型(World Model)、分层控制(大脑-小脑协同)、多模态大模型+原子技能库等多种技术路径仍在并行发展,尚未形成统一共识。

硬件设计方面,关节构型、灵巧手设计等存在显著差异,成本与性能的跨度依旧很大。

更重要的是,与依赖互联网海量文本的大语言模型不同,具身智能需要的是机器人与物理世界交互产生的“任务级、过程级”多模态数据,其采集面临成本极高、效率极低、标准缺失、质量不均等多重挑战。

“目前,各家强调的出货量、订单量,其实意义不大。”相关行业人士表示,在真正能指导干活的具身智能基础模型还没有出现之前,所有厂商的宏大计划都是一个美好的故事。(文 | 科技潜线,作者 | 饶翔宇 编辑 | 杨林)

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