高盛跑了壹圈中國機器人公司,結論是…
如果只能從這份報告裡挑壹個核心詞，那就是“數據”。
高盛的判斷很明確：高質量、真實世界、多維度的數據仍然是實際部署的首要瓶頸。但討論的焦點已經從籠統的“數據配方”，轉向了“用什麼架構規模化生產數據”。
當前大致形成了兩條路線。
壹條是集中式數據工廠。帕西尼是最典型的代表，已經在天津、宿遷、武漢、自貢、贛州運營 5 座數據采集工廠，各自對應當地優勢產業的數據類型，背後有地方政府支持。
優必選的數據工廠模式是：地方政府購買機器人並擁有數據所有權，企業通過補貼、硬件訂單和數據使用權的組合獲取回報。優必選 2025 年人形機器人需求中約壹半來自數據工廠，管理層預計 2026 年這塊需求將持平或更強。
另壹條是分布式部署回流。星海圖與亦莊政府合作，在“邊工作邊采集”模式下，以真實機器人遙操作為主，占數據組成的 80% 到 90%；同時輔以 UMI 手套（Universal Manipulation Interface，通用操作接口）、外骨骼、第壹人稱視角等方式。公司已開源 500 小時內部數據並獲得開發者社區認可，目標是今年將數據量擴展到 100 萬小時。
千尋智能已經部署 800 多台機器人，用於持續的遠程監控式數據采集。部署用戶還會產生付費數據回流。公司年底目標同樣是累計 100 萬小時真實數據，明年目標是數千萬小時。
戴盟機器人走了壹條更獨特的路。其 DM-EXton 數據采集可穿戴設備通過運營商網點租出，用戶在家采集數據，按每小時幾拾元計費。壹旦實現大規模分發，目標是形成百萬小時級數據集。
越疆科技則押注裝機量的副產品邏輯：不做獨立的數據采集業務，而是利用協作機器人出貨建立的 15 大場景和廣泛客戶基礎，在概念驗證（POC）推進過程中同步積累真實工業場景數據，用存量客戶理解驅動模型訓練和場景泛化。
數據正在成為實際的收入來源。帕西尼的商業化重心就是數據和觸覺傳感器，其數據被用於訓練約 15 個垂直模型、向大模型廠商出售，以及為機器人應用定制數據集。在物流分揀場景中，帕西尼給出的引導是，約 1 億到 2 億個數據點就足以支撐部署，時間線短至 1 到 2 個月，目前已經在和京東合作推進。多家公司預計，2026 年數據相關收入占比將上升。
叁到六個月壹輪 POC，伍拾台才算起步
高盛總結的商業化路徑是壹個多步漏斗：POC 驗證通常需要 3 到 6 個月，平均要做 2 到 3 輪；隨後進入小批量測試，通常每個工廠訂單不超過 50 台；再經過約 12 個月驗證期；到試點部署階段，訂單規模才開始向每客戶 50 到 100 台靠攏。
多數行業玩家認為，大規模部署要到 2027 到 2029 年，前提是在部署級模型之上積累數千萬小時的高質量數據。
目前最接近規模化交付的是優必選。公司 2026 年目標約 1 萬台，其中工業 5,000 台，商業和家用 5,000 台。汽車仍是最大的工業垂直場景。2025 年下半年以來，壹級汽配、半導體和 3C 的需求明顯回暖，以上下料為主。
工業人形機器人的平均售價（ASP）從 2025 年的 70 萬到 80 萬元，降到 2026 年引導的 55 萬到 65 萬元。物料成本（BOM）已經從 2025 年初的約 40 萬元，降到目前略高於 20 萬元，近期目標是 20 萬元，更長期目標是在 2027 年前後降至 10 萬元。降本的主要驅動力是執行器和減速器的模塊化放量，以及結構件從數控機床（CNC）加工轉向模具生產。前者占 BOM 約 30%，後者占約 50%。
越疆科技的具身 AI 相關收入 2025 年只占總營收 4%，但同比增長了 4 倍。人形機器人 ASP 在 20 萬到 50 萬元之間，均價約 30 萬元，毛利率已經做到 45%。2026 年出貨引導為 300 到 500 台。
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高盛的判斷很明確：高質量、真實世界、多維度的數據仍然是實際部署的首要瓶頸。但討論的焦點已經從籠統的“數據配方”，轉向了“用什麼架構規模化生產數據”。
當前大致形成了兩條路線。
壹條是集中式數據工廠。帕西尼是最典型的代表，已經在天津、宿遷、武漢、自貢、贛州運營 5 座數據采集工廠，各自對應當地優勢產業的數據類型，背後有地方政府支持。
優必選的數據工廠模式是：地方政府購買機器人並擁有數據所有權，企業通過補貼、硬件訂單和數據使用權的組合獲取回報。優必選 2025 年人形機器人需求中約壹半來自數據工廠，管理層預計 2026 年這塊需求將持平或更強。
另壹條是分布式部署回流。星海圖與亦莊政府合作，在“邊工作邊采集”模式下，以真實機器人遙操作為主，占數據組成的 80% 到 90%；同時輔以 UMI 手套（Universal Manipulation Interface，通用操作接口）、外骨骼、第壹人稱視角等方式。公司已開源 500 小時內部數據並獲得開發者社區認可，目標是今年將數據量擴展到 100 萬小時。
千尋智能已經部署 800 多台機器人，用於持續的遠程監控式數據采集。部署用戶還會產生付費數據回流。公司年底目標同樣是累計 100 萬小時真實數據，明年目標是數千萬小時。
戴盟機器人走了壹條更獨特的路。其 DM-EXton 數據采集可穿戴設備通過運營商網點租出，用戶在家采集數據，按每小時幾拾元計費。壹旦實現大規模分發，目標是形成百萬小時級數據集。
越疆科技則押注裝機量的副產品邏輯：不做獨立的數據采集業務，而是利用協作機器人出貨建立的 15 大場景和廣泛客戶基礎，在概念驗證（POC）推進過程中同步積累真實工業場景數據，用存量客戶理解驅動模型訓練和場景泛化。
數據正在成為實際的收入來源。帕西尼的商業化重心就是數據和觸覺傳感器，其數據被用於訓練約 15 個垂直模型、向大模型廠商出售，以及為機器人應用定制數據集。在物流分揀場景中，帕西尼給出的引導是，約 1 億到 2 億個數據點就足以支撐部署，時間線短至 1 到 2 個月，目前已經在和京東合作推進。多家公司預計，2026 年數據相關收入占比將上升。
叁到六個月壹輪 POC，伍拾台才算起步
高盛總結的商業化路徑是壹個多步漏斗：POC 驗證通常需要 3 到 6 個月，平均要做 2 到 3 輪；隨後進入小批量測試，通常每個工廠訂單不超過 50 台；再經過約 12 個月驗證期；到試點部署階段，訂單規模才開始向每客戶 50 到 100 台靠攏。
多數行業玩家認為，大規模部署要到 2027 到 2029 年，前提是在部署級模型之上積累數千萬小時的高質量數據。
目前最接近規模化交付的是優必選。公司 2026 年目標約 1 萬台，其中工業 5,000 台，商業和家用 5,000 台。汽車仍是最大的工業垂直場景。2025 年下半年以來，壹級汽配、半導體和 3C 的需求明顯回暖，以上下料為主。
工業人形機器人的平均售價（ASP）從 2025 年的 70 萬到 80 萬元，降到 2026 年引導的 55 萬到 65 萬元。物料成本（BOM）已經從 2025 年初的約 40 萬元，降到目前略高於 20 萬元，近期目標是 20 萬元，更長期目標是在 2027 年前後降至 10 萬元。降本的主要驅動力是執行器和減速器的模塊化放量，以及結構件從數控機床（CNC）加工轉向模具生產。前者占 BOM 約 30%，後者占約 50%。
越疆科技的具身 AI 相關收入 2025 年只占總營收 4%，但同比增長了 4 倍。人形機器人 ASP 在 20 萬到 50 萬元之間，均價約 30 萬元，毛利率已經做到 45%。2026 年出貨引導為 300 到 500 台。
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