小鵬這次創紀錄的機器人融資，最值得關注的並不是「它造出了一台多先進的機器人」，而是公司能否把汽車工業的量產方法，移植到人形機器人身上。

這家中國電動車製造商表示，其機器人業務首輪募資逾9億美元，投後估值超過63億美元。由 IDG 資本領投，高榕創投參與，騰訊與阿里巴巴則以策略投資者身分加入。小鵬稱，這是中國實體人工智慧產業歷來最大規模的單輪私人融資。1 6

投資人押注的，是「像造車一樣造機器人」

人形機器人從展示原型走到可靠產品，中間隔著一條不短的路。企業必須處理精密機械零件、致動器、馬達、電力電子、電池、感測器、散熱系統、軟體、測試、維修服務與採購規模等問題。

小鵬的說法是，汽車製造商原本就擁有其中相當一部分工業基礎。公司表示，IRON 超過85%的供應鏈可與既有汽車零部件供應網絡重疊。若這項比例能在量產階段維持，與必須從零建立供應鏈的機器人新創相比，小鵬或可縮短供應商認證、生產工程、品質管理及成本下降所需的時間。5

不過，供應鏈重疊並不等於 IRON 自動會更便宜或更可靠。汽車零件要應付的是車輛的行駛、負載與安全要求；雙足機器人則要面對身體平衡、靈巧操作、不同動作週期及人機共處等挑戰。小鵬的優勢，最終仍取決於能否把共用供應商與製造流程，轉化為能在真實環境中長時間穩定工作的機器人。

IRON 的技術路線：車規級實體人工智慧

小鵬將 IRON 定位為「車規級」的實體人工智慧平台，結合機器人硬體、動作控制、軟體，以及受自動駕駛研發經驗影響的物理世界模型。

公司公布的規格包括：IRON 全身有76個自由度，每隻手有21個自由度；三枚自研圖靈人工智慧晶片則提供最高2,250 TOPS 的運算能力。6 「自由度」可理解為機械結構可獨立控制的活動方向，數目越多，理論上越有利於完成更複雜、更接近人類的動作；TOPS 則是人工智慧晶片常用的每秒兆次運算指標。

小鵬也強調，關鍵性能零件由內部開發，包括關節、骨架、晶片與軟體。其構想是建立一套垂直整合系統：由小鵬掌握與移動、感知及操作最密切相關的核心部分，同時利用汽車供應鏈支援可規模化的零件與製造工作。4 5

這正是投資人可能真正買單的地方：小鵬募資的不只是研發一台高階機器人，而是一家聲稱已在工程、採購與生產系統上取得先手的公司。這可能使它相較純機器人公司更容易走向量產，但不代表小鵬在整體能力上已經超越 Figure AI、Unitree 或 Tesla。

為何先進商店、園區與工業現場，而不是家庭？

小鵬的初期部署策略，也反映出「示範成功」與「消費產品成熟」之間的落差。公司計畫先在自家門市與園區部署，之後於2027年在中國及海外推出商業應用，並交付外部客戶。7

商店、辦公室、公園、園區及工業巡檢場景，通常比住宅更容易管理，因為它們可以提供：

• 重複性較高的工作與較可預測的行進路線；
• 明確的作業範圍與安全邊界；
• 可在現場監督、必要時介入的人員；以及
• 能衡量服務價值或潛在節省人力成本的明確買方。

以寶鋼相關的工業巡檢應用為例，這類場景可能比一般家務更適合作為早期測試。家庭機器人必須處理高度多變的室內格局、物件、人員、安全標準、抓取任務，以及消費者對價格的敏感度。

先從受控場域開始，小鵬可以收集實際運作數據，在進軍更廣泛的家庭市場前，先找出機器人在長時間工作、突發狀況與維修服務上的弱點。

2026、2027 年目標很進取，但仍只是目標

小鵬的規劃是於2026年底前讓 IRON 進入量產，並在2027年於中國及海外進行大規模商業推出與交付。2 7 這些是公司訂下的目標，不是已經獲得獨立驗證的量產成果。

這輪融資將用於機器人研發、實體人工智慧模型，以及量產設施。6 因此，真正的考驗不是能否組裝出第一批機器人，而是能否做到一致的產品品質、穩定的供應、完善的售後服務，並證明 IRON 在非腳本化環境中仍具備實際效用。

機器人真的可能比汽車更賺錢嗎？

小鵬管理層曾表示，人形機器人未來可能帶來比核心汽車業務更好的經濟效益。公司提出的模式，是讓硬體售價約為物料清單成本的2.5至3倍，再加上持續性的人工智慧與軟體收入。

但這是經濟效益上的企圖，而不是已確立的財務預測。這套模式必須建立在幾個前提上：客戶使用機器人的頻率足以合理化成本、現場故障率低、維護費用可負擔、軟體更新可靠，而且部署後能帶來可量化的投資回報。硬體售出後，客戶是否願意持續支付人工智慧或軟體服務費，也仍有待觀察。

表面上的硬體毛利，並不等於成功的商業模式。保固維修、更換手部或關節、遠端支援、系統整合、培訓、保險與停機時間，都可能大幅改變實際經濟效益。小鵬必須證明，商業客戶購買的是一套能持續運作的工具，而不只是高話題性的科技產品。

與 Tesla 的比較，能說明什麼、不能說明什麼？

小鵬更大的企圖，是把智能駕駛的進展延伸至實體智能，並在 Tesla Optimus 之前實現可規模化的機器人量產。

然而，現有證據並不足以證明小鵬在整體先進駕駛輔助系統能力上已與 Tesla 看齊，也不足以斷言它在人形機器人量產方面必然優於 Figure AI 或 Unitree。

至於外界提到 Figure AI 生產線有特定20%缺陷率，現有可靠資料無法核實這項數字，因此不應把它當成比較各家公司的確定依據。

更穩妥的比較方式，是看各公司的起始資產。小鵬擁有汽車製造與供應鏈基礎；專注機器人的企業，則可能在特定機器人架構、資料策略或部署合作方面更具深度。最終勝負將取決於可靠性、靈巧度、自主性、安全性、單位成本與客戶成果，而不是單看募資金額。

這9億美元真正要驗證的問題

這輪融資為小鵬機器人業務帶來充足資本與高知名度投資者支持，也讓公司有資源測試：汽車工業的量產方法，是否真的能移植到人形機器人。

接下來的問題都很實際：

• IRON 能否在長時間工作週期中保持穩定？
• 它能否操作各式物件，並從意外情況中恢復？
• 小鵬能否在不依賴持續人工介入的情況下維持安全？
• 供應鏈能否在擴大產量時保持品質？
• 商業客戶在計入部署與服務成本後，能否取得正面的投資回報？

9億美元融資本身並沒有回答這些問題。它所顯示的是：投資人願意為小鵬提出的解題路線提供資金——利用汽車製造能力、車載人工智慧經驗，以及受控的商業環境，讓實體人工智慧走向規模化。

小鵬下一個真正重要的里程碑，不是再一次展示令人驚嘆的動作，而是證明 IRON 能為付費客戶可靠、經濟且反覆地完成工作。

小鵬這次創紀錄的機器人融資，最值得關注的並不是「它造出了一台多先進的機器人」，而是公司能否把汽車工業的量產方法，移植到人形機器人身上。

這家中國電動車製造商表示，其機器人業務首輪募資逾9億美元，投後估值超過63億美元。由 IDG 資本領投，高榕創投參與，騰訊與阿里巴巴則以策略投資者身分加入。小鵬稱，這是中國實體人工智慧產業歷來最大規模的單輪私人融資。1 6

投資人押注的，是「像造車一樣造機器人」

人形機器人從展示原型走到可靠產品，中間隔著一條不短的路。企業必須處理精密機械零件、致動器、馬達、電力電子、電池、感測器、散熱系統、軟體、測試、維修服務與採購規模等問題。

小鵬的說法是，汽車製造商原本就擁有其中相當一部分工業基礎。公司表示，IRON 超過85%的供應鏈可與既有汽車零部件供應網絡重疊。若這項比例能在量產階段維持，與必須從零建立供應鏈的機器人新創相比，小鵬或可縮短供應商認證、生產工程、品質管理及成本下降所需的時間。5

不過，供應鏈重疊並不等於 IRON 自動會更便宜或更可靠。汽車零件要應付的是車輛的行駛、負載與安全要求；雙足機器人則要面對身體平衡、靈巧操作、不同動作週期及人機共處等挑戰。小鵬的優勢，最終仍取決於能否把共用供應商與製造流程，轉化為能在真實環境中長時間穩定工作的機器人。

IRON 的技術路線：車規級實體人工智慧

小鵬將 IRON 定位為「車規級」的實體人工智慧平台，結合機器人硬體、動作控制、軟體，以及受自動駕駛研發經驗影響的物理世界模型。

公司公布的規格包括：IRON 全身有76個自由度，每隻手有21個自由度；三枚自研圖靈人工智慧晶片則提供最高2,250 TOPS 的運算能力。6 「自由度」可理解為機械結構可獨立控制的活動方向，數目越多，理論上越有利於完成更複雜、更接近人類的動作；TOPS 則是人工智慧晶片常用的每秒兆次運算指標。

小鵬也強調，關鍵性能零件由內部開發，包括關節、骨架、晶片與軟體。其構想是建立一套垂直整合系統：由小鵬掌握與移動、感知及操作最密切相關的核心部分，同時利用汽車供應鏈支援可規模化的零件與製造工作。4 5

這正是投資人可能真正買單的地方：小鵬募資的不只是研發一台高階機器人，而是一家聲稱已在工程、採購與生產系統上取得先手的公司。這可能使它相較純機器人公司更容易走向量產，但不代表小鵬在整體能力上已經超越 Figure AI、Unitree 或 Tesla。

為何先進商店、園區與工業現場，而不是家庭？

小鵬的初期部署策略，也反映出「示範成功」與「消費產品成熟」之間的落差。公司計畫先在自家門市與園區部署，之後於2027年在中國及海外推出商業應用，並交付外部客戶。7

商店、辦公室、公園、園區及工業巡檢場景，通常比住宅更容易管理，因為它們可以提供：

• 重複性較高的工作與較可預測的行進路線；
• 明確的作業範圍與安全邊界；
• 可在現場監督、必要時介入的人員；以及
• 能衡量服務價值或潛在節省人力成本的明確買方。

以寶鋼相關的工業巡檢應用為例，這類場景可能比一般家務更適合作為早期測試。家庭機器人必須處理高度多變的室內格局、物件、人員、安全標準、抓取任務，以及消費者對價格的敏感度。

先從受控場域開始，小鵬可以收集實際運作數據，在進軍更廣泛的家庭市場前，先找出機器人在長時間工作、突發狀況與維修服務上的弱點。

2026、2027 年目標很進取，但仍只是目標

小鵬的規劃是於2026年底前讓 IRON 進入量產，並在2027年於中國及海外進行大規模商業推出與交付。2 7 這些是公司訂下的目標，不是已經獲得獨立驗證的量產成果。

這輪融資將用於機器人研發、實體人工智慧模型，以及量產設施。6 因此，真正的考驗不是能否組裝出第一批機器人，而是能否做到一致的產品品質、穩定的供應、完善的售後服務，並證明 IRON 在非腳本化環境中仍具備實際效用。

機器人真的可能比汽車更賺錢嗎？

小鵬管理層曾表示，人形機器人未來可能帶來比核心汽車業務更好的經濟效益。公司提出的模式，是讓硬體售價約為物料清單成本的2.5至3倍，再加上持續性的人工智慧與軟體收入。

但這是經濟效益上的企圖，而不是已確立的財務預測。這套模式必須建立在幾個前提上：客戶使用機器人的頻率足以合理化成本、現場故障率低、維護費用可負擔、軟體更新可靠，而且部署後能帶來可量化的投資回報。硬體售出後，客戶是否願意持續支付人工智慧或軟體服務費，也仍有待觀察。

表面上的硬體毛利，並不等於成功的商業模式。保固維修、更換手部或關節、遠端支援、系統整合、培訓、保險與停機時間，都可能大幅改變實際經濟效益。小鵬必須證明，商業客戶購買的是一套能持續運作的工具，而不只是高話題性的科技產品。

與 Tesla 的比較，能說明什麼、不能說明什麼？

小鵬更大的企圖，是把智能駕駛的進展延伸至實體智能，並在 Tesla Optimus 之前實現可規模化的機器人量產。

然而，現有證據並不足以證明小鵬在整體先進駕駛輔助系統能力上已與 Tesla 看齊，也不足以斷言它在人形機器人量產方面必然優於 Figure AI 或 Unitree。

至於外界提到 Figure AI 生產線有特定20%缺陷率，現有可靠資料無法核實這項數字，因此不應把它當成比較各家公司的確定依據。

更穩妥的比較方式，是看各公司的起始資產。小鵬擁有汽車製造與供應鏈基礎；專注機器人的企業，則可能在特定機器人架構、資料策略或部署合作方面更具深度。最終勝負將取決於可靠性、靈巧度、自主性、安全性、單位成本與客戶成果，而不是單看募資金額。

這9億美元真正要驗證的問題

這輪融資為小鵬機器人業務帶來充足資本與高知名度投資者支持，也讓公司有資源測試：汽車工業的量產方法，是否真的能移植到人形機器人。

接下來的問題都很實際：

• IRON 能否在長時間工作週期中保持穩定？
• 它能否操作各式物件，並從意外情況中恢復？
• 小鵬能否在不依賴持續人工介入的情況下維持安全？
• 供應鏈能否在擴大產量時保持品質？
• 商業客戶在計入部署與服務成本後，能否取得正面的投資回報？

9億美元融資本身並沒有回答這些問題。它所顯示的是：投資人願意為小鵬提出的解題路線提供資金——利用汽車製造能力、車載人工智慧經驗，以及受控的商業環境，讓實體人工智慧走向規模化。

小鵬下一個真正重要的里程碑，不是再一次展示令人驚嘆的動作，而是證明 IRON 能為付費客戶可靠、經濟且反覆地完成工作。