人形機械人炒作 vs 現實鴻溝：點解你屋企個「鋼鐵傭人」仲未到貨

2. 硬件生產瓶頸

就算成本跌緊，物理部件——執行器（即係機械人嘅「肌肉」）、感應器、電池，仲有可以大規模生產嘅供應鏈——依然係核心制約。單係執行器已經佔咗人形機械人製造成本嘅大約五成；去到2026年，因應性能同產量，每部機械人生產成本仍然喺3萬至15萬美金之間 。要普及到家家戶戶，唔單止要零件再平啲，仲要建立一套全新嘅供應鏈先得。

3. 物理世界數據真空

通用型機械人要應付真實家居嗰種雜亂無章、乜嘢突發情況都有嘅環境，效能好睇佢點樣「親身」互動、靈巧操作，同埋喺無限變數下保持可靠。同大型語言模型可以狂吞互聯網文字數據唔同，「物理AI」根本冇一個咁龐大嘅訓練數據庫。用巴克萊嘅講法，業界仲未迎來家用機械人嘅「GPT時刻」。

4. 算力爭食

巴克萊將人形機械人放喺一個更廣闊嘅「物理AI」大趨勢入面——包括自動駕駛汽車、無人機—全部都要爭同一堆稀缺資源：運算能力、AI人才同投資資金 。呢種競爭變相拖慢咗專攻家居特定難題嘅研發進度。

巴克萊直言，短期內真正睇得到嘅商機，係喺倉庫、燒焊工場呢類受控環境下做單一任務嘅機械人——而唔係一個乜都識做嘅家用萬能機械人 。

咁點解之前又吹到2000億美元咁大？唔係自相矛盾

巴克萊之前預測2035年人形機械人市場規模可以膨脹到2000億美元，同佢哋依家嘅保守短期觀點並冇矛盾 。關鍵係「度緊乜嘢」同「邊條時間線」。

• 2000億美元嗰個數字，係對成個人形機械人市場一個好樂觀嘅長線情境預測，而唔係話家用機械人好快會普及。現時成個市場規模先得大概20至30億美元 。
• 巴克萊2026年2月出嘅《機械人十年》報告，係預測「AI驅動嘅機械人同自主機器」去到2035年有機會變成一個萬億美元級別嘅機遇；行先嘅會係自動駕駛汽車，然後到無人機，最後先到更加複雜嘅通用型人形機械人 。
• 同一班分析員嘅研究仲估過，中國部署人形機械人，可以抵銷到2035年勞動力人口跌幅嘅六成，好明顯係指向工業同勞動市場嘅應用場景，而唔係短期內家家戶戶都有部機械人 。

簡單講，分析員見到2035年有一個巨型嘅工業同專門用途機械人市場，但同時可以對「幾時先有家用萬能機械人」保持審慎態度——兩者完全冇矛盾。

由試驗場走入屋企，距離仲好遠

睇吓今日最先進嘅示範，對比真正消費級產品，差距依然好明顯。

成本暴跌，但未跌到入屋門檻

人形機械人成本由2020年左右嘅過百萬美金一部（純研究平台），跌到2026年嘅十萬美金樓下嘅商業機種。以中國宇樹科技（Unitree）嘅G1為例，基本版定價低至16,000美金，成為現時最平嘅全功能人形機械人之一 。

不過，真實嘅生產經濟學仍然係另一回事：2026年製造成本視乎性能同產量，每部介乎3萬至15萬美金；來自波士頓動力（Boston Dynamics）同Agility Robotics嘅企業級系統，更加可以超過25萬美金 。呢啲價錢工業界俾得起，但同家家戶戶買得起嘅水平仲有好大段距離。

有錢賺唔等於產品已經成熟

宇樹科技嘅財務狀況正好說明個複雜性。公司喺2025年收入爆發，達到17億人民幣，人形機械人業務毛利率超過六成，成為全球第一間有盈利嘅人形機械人公司 。

但一睇2026年第一季，純利按年暴跌47.7%，皆因研發同產能開支大幅飆升 。更重要嘅係，佢哋人形機械人嘅大部分收入，依然係嚟自企業接待、導賞員同學術研究應用，而唔係賣入消費者屋企 。

人才爭奪戰暴露真正賽道

2026年1月，現代汽車集團（Hyundai Motor Group）宣布搵嚟Milan Kovac——Tesla Optimus人形機械人計劃嘅前主管——做集團顧問，兼提名佢出任旗下波士頓動力嘅外部董事 。

Kovac喺2025年6月離開Tesla之前，係主理Optimus項目嘅關鍵人物。佢加盟波士頓動力，係業界對「造得出量產可行產品」嘅技術領軍人物爭奪戰打到白熱化嘅信號 。亦再次證明咗一個現實：呢場競賽依家仲係搞緊研發同產品開發，遠遠未到可以賣幾百萬部家用機械人嘅階段。

總結：進展真確，但搞錯賽道

人形機械人技術係有真真實實嘅快速進步——但幾乎全部都係發生喺受控、窄任務嘅環境：工廠、倉庫、實驗室。

同樣係嗰班巴克萊分析員講得出2035年可以有一個2000億美元嘅工業機械人市場，但又話家用萬能機械人要等多十年，背後嘅邏輯係一致嘅：一日安全標準、硬件經濟效益、物理世界數據同算力競爭呢四個關卡未衝破，嗰個令投資者充滿幻想嘅「屋企萬能機械人」，就只能繼續留喺設計圖紙上面 。