春晚“***摔”以后,63万元机器人被秒抢_宇树_松延_王斐丽

2026-09-20 04:06:53

每条路径都各自存在挑战。

来源:凤凰网财经

醉拳的意境,在于踉跄之间自有章法。而中国机器人产业的临界点,恰好在2026年的除夕夜,悄然到来。

当宇树科技的机器人在《武BOT》节目中“摔倒”在地,随即又一个鲤鱼打挺站了起来,电视机前的观众们议论纷纷,“是故意的,还是失误?”

对此,宇树CEO王兴兴给出回应称,“剧情需要,打醉拳的时候有要倒不倒的状态,如果机器人倒了以后再自己站起来,会非常帅,非常符合醉拳的意境”。

以往机器人上春晚,多是拼稳定性、拼队形变换,这次《武BOT》却让技术去服务剧情和艺术表达。这一摔,摔出中国机器人的技术底气,也摔出一个即将爆发的市场。

“***摔”到“真香”,这背后究竟发生了什么?

01

从独舞到群像

如果说2025年春晚是宇树科技的独角戏,那么2026年则是一场真正的团体赛。松延动力、宇树科技、魔法原子、***通用四家国产机器人企业首次联袂登台,各自亮出看家本领。

松延动力的机器人在小品《奶奶的最爱》中后空翻稳稳落地,宇树科技的G1在《武BOT》里故意摔倒又自主站起,魔法原子的Z1在《智造未来》中与明星同台共舞,***通用机器人在微电影里收拾碎杯、夹起烤肠......

人们看见的,不再只是2025年《秧BOT》那支只能转手绢的独舞队。四家机器人企业、横跨四个节目、涵盖小品歌舞微电影——春晚史上机器人阵容最庞大的一次亮相,在除夕夜完成从技术单点展示到产业阅兵的转身。

但真正点燃观众热情的,不是有多少台机器人上了台,而是这些机器人展示令那些曾经遥远的想象,有了落地的轮廓。

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宇树的那一跤,摔得“太像人”了。踉跄、失衡、触地、鲤鱼打挺,整套动作行云流水。有观众以为是直播事故,甚至担心会不会影响节后股价。直到官方揭晓这是设计好的桥段,人们才恍然,这一摔是是机器人在将倒未倒之间对动态平衡的极致掌控。

比技术更动人的,是冰冷的机械被赋予一抹江湖豪气。当机器人学会用拟人化的方式讲故事,技术逐渐有了温度。

而在《奶奶的最爱》里,松延动力的仿生机器人复刻出蔡明的音容笑貌,与小辈插科打诨、围炉唠嗑。

图片来源于网络

登上春晚舞台之前,松延动力更被大众熟知的产品,是去年北京亦庄人形机器人半程马拉松那个努力奔跑冲线的“小顽童”N2。这次的“1:1复刻蔡明”,则展示了表情、精细动作更高的自由度、运动流畅性与平顺度。

而当机器人和奶奶互动,想必不少观众想到了自家的老人,闪过如果自己不在家,机器人能够陪伴长辈的念头。养老看护、情感陪伴、家务辅助……机器人不再只是舞台上翻跟头的杂技演员,逐渐成为可以走进家庭、填补陪伴空缺的硅基家人。

图片来源:社交平台截图

外界的热情更直观地体现在电商平台上。除夕当晚10点,京东上架了包括春晚同款机器人在内的多款机器人。活动上线几分钟内,魔法原子、宇树科技、松延动力等品牌的机器人即被抢购一空。

其中,***通用两台价值近63万元的Galbot G1(未补贴的价格为69.99万元)被瞬间抢购。

图片来源:电商平台

02

“卖爆”背后,市场的冷思考

春晚的曝光效应立竿见影,资本市场同样闻风而动。多家机器人企业已完成股改或被传筹备上市,2026年预计将迎来一波上市潮,春晚也因此被戏称为机器人企业的超级路演舞台。

然而,新一轮狂欢背后,行业的真实处境远比舞台上复杂。

瑞银证券中国工业行业分析师王斐丽日前指出,人形机器人当下仍处早期阶段,“大脑”是制约产业商业化的核心因素。

“人形机器人现在就像刚刚出生的小朋友,面对这个世界,没有任何的东西(即数据)让他训练成长。哪怕他出生就是一个非常聪明的小朋友,他也不可能得到成长。”王斐丽认为。

从性能角度而言,现有的人形机器人产品,尚未完全满足下游客户的实际需求。因此,尽管各方都期待人形机器人能够尽快上岗,但有效订单与***购意愿仍不足。

据初步统计,2025年全球人形机器人出货量为1万多台。王斐丽保守判断,2026年全球人形机器人出货量约为3万台,随后按照数万台的量逐年增长,在2030年达到15万台左右,到2035年有可能突破100万台。

当行业迈过机器人会跳舞就能卖爆的野蛮生长阶段,无论技术如何尖端、设计如何优秀,最后必须形成可交易的产品,才能最终产生经济价值。

当前,机器人的应用场景正从娱乐展示向工业、商业服务拓展。松延动力已进入高校实验室和中小学课堂;***通用在新零售、药品分拣等场景规模化应用;中国石化研发机器人承担加油站能源加注工作。

但整体而言,这些场景对机器人通用性要求较低,而深度服务业与家庭场景需要完成更为复杂的任务,对技术、成本要求更高,大规模落地仍需时日。

面对实干要求,行业分化出三条主流技术路径。一是VLA(视觉语言动作)模型路线,追求通用智能,试图让机器人像人类一样通过视觉感知、语言理解。二是世界模型,核心是构建“数字世界”,在AI系统内部构建物理世界的模拟器,让机器人能够预测自身行动的后果。三是分层决策与软硬件协同路线。

每条路径都各自存在挑战。VLA的优势在于其强大的语义理解能力,短板在于对物理精度和安全约束的保障需要额外的工程手段,且其推理延迟、模型可解释性和系统验证的难度都相对更高。

世界模型的高保真仿真、复杂动力学建模都需要庞大的算力支撑与成本投入,这将是一笔非常大的开销。如何构建足够多样化的仿真环境以覆盖现实世界的复杂性,也是需要解决的问题。分层决策则在复杂任务的系统集成和实时性上面临考验。

无论如何,续航功耗、实时响应能力与维护成本,成为检验所有技术路线的试金石。春晚掌声渐歇,这些钢铁舞者并未退场,它们正在走入真实的世界,接受远比舞台更严苛的考验。

*免责声明:本文章为作者独立观点,不代表i黑马立场。

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