从"数字AI"到"实体AI"──行业备受瞩目的原因与规模感
从2025年底到2026年上半年，硅谷投资人社区的话题迅速从"LLM之后押注什么"转向"在Physical AI技术栈的哪个环节布局"。据多家科技媒体援引风险投资研究机构PitchBook和Crunchbase的统计数据，人形机器人领域的投资规模从2022年的2.39亿美元（约370亿日元）急剧扩张至2025年的37亿美元（约5,735亿日元），仅2026年前几个月就通过11轮融资注入了23.7亿美元（约3,674亿日元）。Crunchbase报道称，在2026年Q1全球风险投资总额3,000亿美元（约46.5万亿日元）中，AI吸收了其中80%，而在物理空间中运作的AI——即所谓的Physical AI——更是大额新融资轮次的主要推动力。
各研究机构对市场规模的预测存在较大差异，但高盛（Goldman Sachs）于2024年底发布、此后持续更新的测算已成为业界基准。高盛将2035年全球人形机器人TAM（总潜在市场）上调至380亿美元（约5.89万亿日元），出货量预计140万台，并将制造成本同比下降40%的因素纳入考量。摩根士丹利（Morgan Stanley）科技研究负责人Adam Jonas等人则更为激进，预测2050年年营收将达7.5万亿美元（约1,162万亿日元），仅人形机器人芯片TAM一项到2045年就将达到3,050亿美元（约47.3万亿日元）。美国银行（Bank of America）全球研究部门甚至大胆预言"到2060年，拥有人形机器人的人数将超过拥有汽车的人数"，并描绘了累计普及台数达30亿台的情景。MarketsandMarkets 2026年度报告给出的"Physical AI市场150亿美元、2032年年均增长47.2%"这一保守估计，与Future Markets Inc.以广义口径提出的"2026年3,830亿美元"超乐观情景之间，差距超过250倍——这在很大程度上源于对"Physical AI"的定义分歧：究竟是以硬件为核心的狭义理解，还是涵盖农业、医疗、国防、物流全系统的"作为环境的AI"的广义理解。
那么，为何资金在此时如此集中涌入？硅谷主要GP普遍给出的答案归结为三点。第一，通用VLA（视觉-语言-动作）模型正以与GPT-3进化至GPT-4同等的速度提升能力，Physical Intelligence的π0到π0.7短短一年间，"跨不同形态（embodiment）的泛化"已成为现实。第二，制造成本大幅下降——据高盛数据，每台制造成本从此前的5万至25万美元（约775万至3,875万日元）降至3万至15万美元（约465万至2,325万日元），降幅达40%，麦肯锡（McKinsey）所指出的"盈亏平衡线2至5万美元（约310万至775万日元）"已进入射程范围。第三，现代汽车旗下Boston Dynamics的Atlas、特斯拉的Optimus、Figure AI的Figure 03均已确认将于2026年"进入量产线而非停留在演示阶段"，从概念验证（PoC）迈向平台化的临界点骤然临近。
人形机器人的主角们：Figure AI、1X、Apptronik、Boston Dynamics
截至2026年，募集资本规模最大的纯正人形机器人企业为Figure AI。该公司于2025年9月完成C轮融资，追加募集超过10亿美元（约合1550亿日元），融资后估值达390亿美元（约合6.04万亿日元）。本轮由Parkway Venture Capital领投，Brookfield Asset Management、NVIDIA、Macquarie Capital、Intel Capital、Align Ventures、Tamarack Global、LG Technology Ventures、Salesforce、T-Mobile Ventures、Qualcomm Ventures跟投。累计融资额达19亿美元（约合2945亿日元）。创始人Brett Adcock（前Archer Aviation、前Vettery）于2025年2月终止与OpenAI的初期合作，全面转向自研VLA模型"Helix"。在宝马斯帕坦堡工厂，Figure 02历时11个月装载逾90,000个零部件，参与生产超30,000辆X3，累计运行时间超1,250小时，精度达99%。据The AI Insider报道，后继机型Figure 03自2026年1月起在自有制造基地"BotQ"投产，至5月已实现每小时生产1台的节拍，累计出货超350台。
发源于挪威、以OpenAI Startup Fund投资组合成员著称的1X Technologies，于2025年10月28日以2万美元（约合310万日元）开放家用人形机器人"NEO"的预购，并宣布首年生产量在5天内售罄。公司总部虽在挪威，但已公开表示将于2027年前在美国加利福尼亚州建立年产能10万台规模的工厂。据Sifted报道，公司已累计从EQT Ventures、Tiger Global、OpenAI Startup Fund获得约1.3亿美元（约合200亿日元）的融资。此外，EqualOcean等媒体于2025年9月报道称，公司正筹备规模约10亿美元（约合1550亿日元）、目标估值超100亿美元（约合1.55万亿日元）的新一轮融资（截至本文撰写时，官方尚未宣布完成交割）。NEO采用人工远程操控（teleoperation）并行的设计方案，据Sifted及The Robot Report报道，其采用"数据飞轮"模式，在买家客厅中实际运行的同时积累训练数据。
总部位于德克萨斯州的Apptronik，在Apollo双足机器人批量生产在即之际，于2026年2月11日通过A轮扩展轮融资5.2亿美元（约合806亿日元），估值升至约50亿美元（约合7750亿日元），约为上轮估值的3倍。累计融资额约达9.35亿美元（约合1449亿日元）。据CNBC与TechCrunch报道，Google与梅赛德斯-奔驰作为现有投资方继续参与，AT&T Ventures、John Deere、卡塔尔投资局作为新投资方加入。Apollo目前正在梅赛德斯-奔驰生产线及GXO Logistics仓库中进行验证，CEO Jeff Cardenas在接受汽车专业媒体Automate采访时表示，预计2027年将以每台约8万美元（约合1240万日元）的售价获得"价值10亿美元的订单"。
老牌企业Boston Dynamics则于2026年1月5日的CES 2026上发布了全电动新款Atlas的量产规格。母公司现代汽车（Hyundai）宣布在美国进行260亿美元（约合4.03万亿日元）规模的投资，并提出建设年产30,000台Atlas工厂的计划。同日，Atlas与Google DeepMind达成战略合作，将搭载最新的Gemini Robotics系列基础模型。2026年内的出货量已全部分配给现代汽车的机器人元工厂应用中心（RMAC）及Google DeepMind。
中国阵营的崛起同样不容忽视。彭博社于2026年1月援引调查公司Omdia的数据显示，2025年全球出货的约13,000台人形机器人中，AgiBot Innovation（上海）以5,168台位居榜首，宇树科技（Unitree Robotics）、优必选（UBTech Robotics）紧随其后，均为中国企业。宇树科技以基础售价1.6万美元（约合248万日元）的G1为增长引擎，2025年销售额达17.08亿元人民币（约合365亿日元，同比增长335%），并于2026年3月向上海证券交易所申请规模约6.1亿美元（约合945亿日元）的IPO，有望成为中国首家上市的人形机器人企业，预计于2026年中登陆资本市场。据中国国际电视台（CGTN）及新华社报道，优必选计划2026年生产5,000台、2027年生产10,000台。
围绕"机器人大脑"的竞争：Physical Intelligence、Skild AI、Gemini Robotics、NVIDIA GR00T
当各大硬件厂商争相吸引眼球之际，风险投资人真正看重的竞争焦点，是"机器人大脑＝机器人基础模型"的话语权争夺战。Physical Intelligence（简称 π）是由前 Google DeepMind 研究人员在旧金山创立的研究公司，2024 年底完成 Sequoia 领投的 4 亿美元（约 62 亿元人民币）融资，随后于 2025 年完成由 CapitalG（Alphabet 旗下成长基金）领投、Lux、Bond、Redpoint、Sequoia 参投的 6 亿美元（约 93 亿元人民币）融资，估值达 56 亿美元（约 868 亿元人民币）。2026 年 3 月，Bloomberg 和 TechCrunch 相继报道称"公司正与 Founders Fund 及 Lightspeed 洽谈参与事宜，拟以超 110 亿美元（约 1.71 万亿日元）估值额外融资 10 亿美元（约 1,550 亿日元）"，但截至本文撰写时，官方尚未宣布交割完成。该公司主力模型 π0 以 PaliGemma 为基础，构建为 30 亿参数的 Transformer，于 2025 年 2 月发布，在覆盖 7 种机器人本体、68 项任务的逾 1 万小时实机数据上完成训练。该模型以开源方式公开代码与权重，对业界产生了深远影响。
匹兹堡的 Skild AI 于 2023 年由卡内基梅隆大学 Deepak Pathak 与 Abhinav Gupta 两位教授联合创立并独立运营。2026 年 1 月，公司完成由软银领投的 14 亿美元（约 2,170 亿日元）C 轮融资，估值达 140 亿美元（约 2.17 万亿日元），较 7 个月前的约 45 亿美元（约 6,975 亿日元）几乎翻了三倍。英伟达 NVentures、Jeff Bezos 的 Bezos Expeditions、三星、LG、施耐德电气、Salesforce Ventures、Lightspeed、Felicis、Coatue、Sequoia 均位列投资方，据 Crunchbase News 报道，公司 18 个月内累计融资已超 20 亿美元（约 3,100 亿日元）。该公司主推的"Skild Brain"是一款"全身体"基础模型，无需重新训练即可操控四足机器人、人形机器人、桌面机械臂、移动操作臂等多种本体，并能适应肢体缺失、车轮锁死、负载骤变等情况。2026 年 3 月，Hoodline 等媒体披露，Skild AI 与富士康及英伟达合作，已将自有模型部署于德克萨斯州休斯顿生产英伟达 Blackwell GPU 服务器的装配线上。TechCrunch 报道称，该公司 2025 年营收已达 3,000 万美元（约 4.65 亿元人民币）。
Google DeepMind 于 2025 年春发布了"Gemini Robotics"——一款以 Gemini 2.0 为基础、将"动作"纳入输出模态的视觉-语言-动作模型，并于 2026 年 4 月 14 日公开了强化空间推理能力的"Gemini Robotics-ER 1.6"。在 CES 2026 上，公司与 Boston Dynamics 达成战略合作，宣布将把该模型集成至新款 Atlas 机器人中。此外，公司还确定了向 Apptronik 的 Apollo 以及 Agile Robots 人形机器人进行部署的计划，Google 正逐步构建起一个"为多种本体提供统一大脑"的平台层竞争格局。
在硬件与大脑两侧"横向打通平台"的是英伟达。该公司 CEO 黄仁勋计划在 2026 年 3 月的 GTC（美国圣何塞）及 2026 年 6 月 1 日的 GTC Taipei at COMPUTEX 上相继发布名为"五层蛋糕（Five-Layer Cake）"的 Physical AI 战略框架，目前已整合 Cosmos（世界基础模型）、Isaac Sim/Lab（仿真）、GR00T（面向人形机器人的基础模型）三个层次。截至 2026 年 3 月，GR00T N1.7 已作为早期访问版本开放商业使用，N2 预计于 2026 年底发货，该公司声称其在未知环境下新任务成功率较现有 VLA 模型提升逾两倍。Cosmos 在超过 2 亿个经过筛选的视频片段上完成训练，累计下载量已突破 200 万次。TechCrunch 于 2026 年 1 月更将英伟达形容为"正试图成为通用机器人领域的 Android"。
周边产业的格局变革：仿真、半导体、执行器、远程操控
物理AI要落地现实世界，除了大脑与硬件之外，还需要完整的周边技术栈。其中最关键的，是弥补现实数据稀缺性的仿真／世界模型层。基于NVIDIA Omniverse的Cosmos与Isaac Lab 3.0（搭载全新物理引擎Newton 1.0），为通过强化学习训练复杂精细动作提供了基础设施。a16z在最新发布的《Big Ideas 2026》中，将"物理动力学的学习表征、具身架构、仿真与合成数据基础、感知多模态扩展、闭环智能体协同"定义为物理AI的共同原语，并指出Generalist AI（GEN-1）、World Labs（Fei-Fei Li等人主导的世界模型）、Wayve（面向自动驾驶）、Cosmos（NVIDIA）等玩家正承担着跨层的横向角色。
半导体层同样热度高涨。正如前文所述，摩根士丹利预测人形机器人芯片TAM将在2045年达到3050亿美元（约47.3万亿日元）规模，并将NVIDIA、高通（投资Wayve，布局车载／边缘AI推理）、AMD、Arm列为主要受益方。事实上，Wayve已于2026年4月从AMD、Arm、高通获得6000万美元（约93亿日元）的追加融资，将D轮总额扩展至12亿美元（约1860亿日元），承诺总额达15亿美元（约2325亿日元），并加速在英国、美国、日本推进Robotaxi商业化部署。
在机械部件方面，现代汽车旗下的现代摩比斯（Hyundai Mobis）负责为Atlas供应执行器；工业机器人巨头ABB则于2025年10月达成协议，由软银集团以53.75亿美元（约8331亿日元）完成收购。软银CEO孙正义将此次交易定位为实现"物理AI＝机器人技术与ASI（人工超级智能）融合"这一下一阶段愿景的核心举措，预计在监管机构批准后于2026年中至下半年完成交割。在电池方面，Battery Tech Online等机构分析指出，"移动（locomotion）占据约70%的功耗，计算负载已扩大至20～25%"。即便是Figure 03搭载的2.3 kWh电池包，实际续航也仅为3～4小时，若要无缝完成8小时轮班，快速充电或电池更换等周边配套设施将不可或缺。
在数据采集层，远程操控（Teleoperation）被定位为"由人操控→转化为学习数据"这一数据飞轮的核心环节。据Labellerr等行业报告显示，2026年当前远程操控数据采集的综合成本为每小时118～200美元（约1.8万～3.1万日元），每条轨迹需要熟练操作员投入1～10分钟。1X正以NEO大规模推进家庭场景下的远程操控部署，Mentee Robotics、Skild的富士康工厂、Apptronik的梅赛德斯-奔驰工厂、Figure的宝马工厂均采用"部署即数据采集"的相同逻辑——部署节点的数量，正成为各家企业核心竞争力的来源。
硅谷VC的心里话：a16z的"重写产业栈"论
硅谷主要GP在公开场合的论调，正超越表面上的乐观情绪，向结构性命题收敛。Andreessen Horowitz（a16z）从2025年底至2026年相继发布了"Frontier Systems for the Physical World"与"Big Ideas 2026: Physical AI and the Industrial Stack"两篇旗舰投资论述，将机器人技术定义为"AI系统实现感知、推理并对物理世界施加作用这一逻辑最literal的体现"。其所倡导的三大重点领域为：（1）机器人学习，（2）以材料科学、生命科学为核心的自主科学，（3）BCI、无声语音、嗅觉数字化等新型人机交互界面。Marc Andreessen本人在2026年5月的Joe Rogan播客及Latent Space对谈中表示"没有人完全理解世界模型与机器人技术的扩展定律"，强调了值得超大型基金集中投入的不确定性。a16z正将资金集中于Mind Robotics、Anduril、Physical Intelligence（据报道正在考虑参与）等注重落地实施的交易。
Sequoia Capital在Physical Intelligence的B轮中担任领投方，在Skild AI的C轮中追加投资，并持续投资Agility Robotics，从而覆盖"基础模型×实体×部署场景"的完整链条。该公司运营的播客Training Data邀请NVIDIA的Jim Fan讲述"机器人的快慢思维"，描绘了Yann LeCun系世界模型思想与Sutton系强化学习思想相互融合的演进场景。Founders Fund于2026年3月设立了规模达60亿美元（约合9300亿日元）的史上最大Growth IV基金，据报道参与了Anduril的50亿美元（约合7750亿日元）H轮融资（估值610亿美元＝约9.46兆日元，与a16z共同领投），以及正在商议中的Physical Intelligence融资轮，Peter Thiel系"硬科技×国防"的色彩日益凸显。
Khosla Ventures于2024年组建了规模35亿美元（约合5425亿日元）的Fund XIII，将人形机器人、核聚变、AI基础设施列为官方投资方向。创始人Vinod Khosla在2026年4月接受Bloomberg及Fortune采访时大胆预言："人形机器人的商业规模将在20年内超越汽车产业"，"到2030年，80%的工作将可由AI完成"，并阐述了"Physical AI将以通缩方式重塑经济"的前景。
上述讨论的共同之处在于，将Physical AI定位为"绝非仅是智能聊天的延伸"，而是"建立在新型运营模式、产业基础设施以及可形成垄断的数据采集之上"的存在，并以此为论点，主张其将重写汽车、建筑、物流、能源等"传统上难以获得VC资金"的产业技术栈。Coatue与Sapphire Ventures在2026年展望报告中所述"AI正向技术栈各层全面扩展"，亦是同一视角的另一种表达。
中国的国家战略与地缘政治：霸权的走向
正在直接动摇硅谷乐观主义的，是中国的国家战略。中国在2026年3月发布的第十五个五年计划中，将"具身智能（Embodied Intelligence）"列为十大新兴产业赛道之一，与核聚变并列，跻身最高战略类别。据MERICS、The Diplomat及IFR（国际机器人联合会）的分析，这一定位使国家AI产业投资基金（规模600亿元，约合1.32万亿日元）以及地方配套资金和国有风险投资得以被动员调配。路透社报道，2024年底至2025年初，中国政府通过补贴、贷款、税收抵免及国家基金等方式，向机器人产业累计投入逾200亿美元（约合3.1万亿日元）。2024年，中国工业机器人安装量达295,000台，占全球总量的54%，累计运行台数突破200万台。
工业和信息化部（MIIT）于2025年12月启动了人形机器人与具身智能标准化技术委员会，并于2026年3月前发布了覆盖全行业生命周期的国家标准体系，同时积极谋求在IEC老年护理机器人国际标准中占据主导地位。CNBC、TechCrunch及彭博社均一致评价称："中国凭借新能源汽车供应链的软硬实力兼备，在制造速度与价格方面已将美国同行远远甩在身后"，并援引测算数据指出，仅宇树科技一家的年出货量，即相当于特斯拉与Figure合计出货量的约36倍。
与此同时，地缘政治紧张态势正在冷却跨境投资。据路透社报道，美国大型养老基金正在缩减对中国AI机器人类股票的敞口，中美双方针对内外资投资的监管均在持续收紧。软银以53.75亿美元（约合8,331亿日元）收购ABB机器人业务的举动，亦可解读为日系资本借道欧洲资产、在中美之间寻求战略再平衡的布局。在日本，日本航空（JAL）已于2026年5月起在羽田机场正式投入人形机器人实际运营，服务业领域的落地应用正在悄然展开。
各报纸报道的基调与专业分析师的预测
报道基调已从2025年以前的"以演示视频和亮眼的采购新闻为主"，转向2026年进入"冷静验证从PoC向平台迁移"的阶段。彭博社在2026年1月8日的报道《Chinese Firms Dominated Global Humanoid Robot Shipments in 2025》中，以超越Tesla、Figure的中国企业出货量为核心议题；华尔街日报系媒体也开始引导视角从"数量"转向"附加价值"。TechCrunch通过2026年1月的Skild AI融资报道、2月的Apptronik融资报道以及3月的Physical Intelligence融资观察文章，持续指出"基础模型层的寡头化趋势正在加剧"。路透社与CNBC则多以"中国国家战略 vs 美国科技巨头自由竞争"的二元对立框架进行报道，KraneShares等ETF提供商也将"从试点到平台的竞赛"这一说法逐渐固化为行业通用表述。
分析师的未来预测也存在较大分歧。高盛研究部认为"以现有技术在结构化环境（如电动汽车组装、零部件分拣等）中已存在显著需求"，预计2026年出货量为5万至10万台，2030年将超过25万台。摩根士丹利的Adam Jonas等人在2026年1月发布的《The Humanoid 100》报告中，将人形机器人整个价值链（基础模型、半导体、执行器、减速器、视觉传感器、能源）精炼为100支股票标的。贝恩公司则持谨慎立场，认为"短期内绝大多数部署应预设为以远程操作为前提"。麦肯锡在《Crossing the Chasm》报告中指出，当前成本（15万至50万美元，约合2325万至7750万日元）对于量产普及而言依然过高，并将降至2万至5万美元（约合310万至775万日元）列为普及的必要条件。
Gartner在2026年1月21日的新闻稿中预测，"到2028年，面向制造业与供应链领域真正进入量产阶段的企业将不足20家"，认为行业将经历现实层面的大幅收窄。另一方面，美国银行全球科技团队则于2026年3月发布报告，提出"到2060年，拥有人形机器人的人将多于拥有汽车的人"这一极端长期情景。ABI Research则将"2026至2027年定性为拐点，届时监管、安全与ROI三大主要障碍将基本得到解决"。
正式落地案例：宝马、梅赛德斯、现代汽车、亚马逊、机场的部署应用
从概念验证到平台转型的转折点，以Figure 02在BMW斯巴达堡的部署为象征。BMW集团将该试点定位为"物理AI欧洲扩张的示范案例"，并从2026年4月起在德国莱比锡工厂开始引入Hexagon轮式人形机器人AEON进行测试，计划于夏季扩展至高压电池组装工序和零部件制造工序的试点项目。此外，BMW还在莱比锡设立了"物理AI生产能力中心"，作为向全球工厂横向推广AI与机器人的指挥中枢。
梅赛德斯-奔驰将Apptronik的Apollo投入"密集物流（零部件搬运与初期质量检查）"，并逐步向完全自主运营扩展。现代汽车集团计划于2026年将波士顿动力的新型Atlas引入自有工厂（现代机器人Metaplant America等），并预计从2028年起在乔治亚州工厂正式投入运营。中国方面，小鹏、小米、优必选正推进在EV生产线上的导入，Automotive Manufacturing Solutions报道称，已有20余家主流汽车OEM参与投资或采用。
在物流与仓储领域，Agility Robotics的Digit已在GXO Logistics、Spanx、Mercado Libre的配送中心完成逾10万个托特箱的搬运验证。在C轮融资中，由WP Global Partners领投，软银、亚马逊、DCVC、Playground Global等参投，共募资4亿美元（约620亿日元），累计融资额达6.41亿美元（约994亿日元），估值达17.5亿美元（约2712亿日元）。亚马逊于2025年中期实现全球运营100万台机器人的规模，综合运用自研机型Sequoia（集成自动化平台）、Sparrow（多关节机械臂，可处理约65% SKU的吸附式）、Proteus（自主移动机器人）、Robin、Cardinal等，并在什里夫波特的下一代配送中心启动全流程自动化。
在服务领域，Anduril的自主无人机Roadrunner及航空、国防领域的物理AI应用持续扩大，该公司于2026年5月完成由Thrive Capital与a16z联合领投的H轮融资50亿美元（约7750亿日元），估值达610亿美元（约9.46万亿日元）。Anduril的Arsenal-1工厂（位于俄亥俄州，规模达500万平方英尺，投资10亿美元＝约1550亿日元）成为物理AI制造的标志性基地。在机场领域，JAL于2026年5月在羽田机场部署人形机器人，正式进入运营验证阶段。
自动驾驶依然是物理AI"最大规模商业落地"之一。Waymo于2025年以1260亿美元（约19.53万亿日元）估值完成约160亿美元（约2.48万亿日元）的融资，商业覆盖范围达美国11座城市、逾1400平方英里，并计划在2026年底前实现每周100万次出行，并扩展至20座新城市（含伦敦、东京）。Wayve如前所述，于2026年5月与英国政府签署谅解备忘录，并与Uber合作，计划于2026年内在伦敦启动L4级商业测试。
剩余挑战：自主性、安全性、电池、数据、成本
狂热背后的挑战依然巨大。第一道壁垒是"自主性鸿沟"。正如Bain & Company与Morgan Stanley双方所指出的，目前大多数人形机器人演示应默认为远程操控前提，除非明确标注为自主运行，否则不能视为完全自主驾驶。据Robozaps等行业分析显示，即使以100万条轨迹、217项任务训练的基准测试，成功率也仅为78%，与无人操作所需的95%阈值差距悬殊。在分布外场景中，因抓取失误导致的物体掉落率也达到5～15%。
第二道壁垒是电池与电力问题。Figure 03的2.3 kWh电池组实际运行时间仅限3～4小时，运动控制占据70%以上的功耗，而随着智能体化的推进，计算负载比例也扩大至20～25%。若要完成8小时轮班，则需要电池自动换装、快速充电基础设施与轻量化材料设计三位一体的配合。
第三道壁垒是安全与监管。ISO 10218:2025与ANSI/A3 R15.06-2025构成基础，面向动态稳定型机器人的ISO 25785-1正在制定中。欧盟正以《AI法案》（2025年）与《机械法规》（2027年起适用）为方向，强制要求网络安全保障与第三方评估。日本已实施JIS B 8433-1/2，美国虽尚无联邦法律，但预计将形成UL 3300等自愿性标准与各州条例并存的"斑块状"格局。麦肯锡将"无围栏运行安全系统"与"等同于整个班次的持续稼动能力"列为确立ROI的两大核心要件。
第四道壁垒是成本结构。麦肯锡所显示的当前15万～50万美元（约2,325万～7,750万日元）区间，相较于大规模普及所需的2～5万美元（约310万～775万日元），仍有3～25倍的差距。最终，Tesla Optimus能否降至2万美元（约310万日元）以下、1X的NEO能否达到2万美元（约310万日元）、Unitree G1能否达到1.6万美元（约248万日元）这一水准，将决定"家庭／消费市场临界点"的到来。
第五道壁垒是地缘政治与数据分断问题。受中国国家补贴以及美国出口管制与对内投资审查的影响，物理AI供应链（特种磁铁、减速机、半导体、高端传感器）的两极分化正在持续推进。同时接受CFIUS（美国对外投资委员会）与中国SAMR（国家市场监督管理总局）审查、且审查周期不断拉长的案件日益增多，SoftBank/ABB的相关案件也被认为有赖于欧盟、中国及美国的监管批准。
2026年下半年至2028年──接下来会发生什么
最近最受瞩目的里程碑，是2026年6月1日Jensen Huang在COMPUTEX GTC Taipei发表的主题演讲。NVIDIA预计将展示其称为"五层蛋糕"的物理AI战略框架，以及GR00T N2、Cosmos Reason 2、Isaac Lab 3.0的正式发布，并进一步扩大与超过110家机器人大脑开发商、工业自动化及人形机器人企业的合作。Tesla计划从2026年夏季起在Fremont开始Optimus Gen 3的量产，2026年内规模达数百至数千台，Musk提出的"年产100万台产能"为2026年底的名义目标，实际需求预计在2027至2028年间正式启动。Tesla还计划在2027年底前开始Optimus的面向消费者销售。
硬件方面，1X计划于2027年前在加利福尼亚建立年产10万台的量产工厂，Apptronik预计2027年Apollo商业订单将达约10亿美元（约1550亿日元），现代汽车计划2028年在乔治亚工厂实现3万台规模的人形机器人生产。基础模型方面，Physical Intelligence的新一轮融资收尾、Skild Brain在富士康产线的全面投产、Google Gemini Robotics-ER搭载Atlas，将成为2026年下半年的关键看点。Gartner预测，到2028年能够在制造业和供应链中进入量产阶段的企业将"不足20家"，市场的优胜劣汰已在加速推进。
更值得关注的是，Morgan Stanley在2025年12月的展望报告中预测"2026年内，主要科技巨头（Meta、Google、Apple、Amazon、OpenAI中的某一家）将正式宣布机器人计划"这一情景。Amazon于2024年将Covariant的核心人才纳入麾下，尽管2025年向FTC提交了反垄断报告，整体形势有所波折，但仍持续在履约自动化的延伸路径上深度投资机器人基础模型。Google通过DeepMind向各硬件厂商输出模型的分层战略，Microsoft则主要以间接方式通过NVIDIA、Wayve、Anthropic进行布局。OpenAI从依赖1X、Physical Intelligence、Figure（过去）等外部合作转向自研机器人计划的动向，已被多家媒体报道，但截至本文撰写时尚无官方公告。
从硅谷风险投资的视角来看，2026年下半年至2028年间，将同步推进三大结构性变革："基础模型层的霸主格局确立、硬件层进入大规模量产、监管与安全标准实现国际协调"。正如ETF提供商KraneShares所言，物理AI已从"飞行员模式"进入"平台竞争"的新阶段。短期内，热潮过热与部分企业出局的不稳定局面将并存，但机器人"躯体、大脑、神经、血流"正在同步就位这一事实本身，已清晰标志着从数字AI向物理AI的产业拐点正在到来。