作者｜毛心如

2025 年，被稱為具身智能機器人的量產(chǎn)元年，也被許多投資人視為交出答卷的窗口期。

年中，兩家國內(nèi)機器人頭部公司給融資市場來了個王炸。

先有宇樹完成了近 7 億元的 C 輪融資交割并同步完成股份制改造，后有銀河通用拿下 11 億元 B 輪融資，刷新具身大模型機器人領域單筆融資紀錄。

這兩家公司不僅在融資實力和產(chǎn)品競爭力上位居行業(yè)頭部，同時也勾勒出了當下機器人創(chuàng)業(yè)的兩條路徑：做人形還是非人形的通用路線。

值得一提的是，這里所指的人形指的是類人形的形態(tài)，即不僅擁有靈巧手，還擁有能運動的下肢。

宇樹的人形機器人代表產(chǎn)品是 G1 和 H1，都是仿照人類尺寸設計的雙足人形機器人，銀河通用的代表產(chǎn)品是 Galbot G1，是一款輪式雙臂通用機器人，采用輪式底盤+可折疊單腿的設計。

當下，入局具身智能機器人的玩家們也大多是在這道「A or B」的題里做選擇，但跳出二維對立的思維框架，會發(fā)現(xiàn)這道看似非此即彼的選擇題，答案遠非唯一。

宇樹與銀河通用的路徑分野

宇樹與銀河通用，恰如硬幣的兩面，目前分別押注在機器人的兩種不同形態(tài)，其選擇背后是深刻的技術邏輯與商業(yè)考量。

事實上，從創(chuàng)始團隊背景差異便能窺見路徑分野的端倪。

王興興身兼宇樹創(chuàng)始人、CEO、CTO 三職，畢業(yè)于上海大學機械工程專業(yè)的他，憑借研究生時手搓的 XDog 打開了創(chuàng)業(yè)大門。他是一個很典型的工程師，甚至在最近的志愿填報推薦里，他也表示想從事具身智能，需要多擰螺絲。

而銀河通用是由「科學家+行業(yè)老兵」搭建起來的，創(chuàng)始人兼 CTO 的王鶴，博士畢業(yè)于斯坦福，研究方向為具身智能、三維視覺感知與物理交互，聯(lián)合創(chuàng)始人兼董事長的姚騰洲，曾任 ABB 集團機器人研發(fā)工程師，兼具技術背景與商業(yè)化經(jīng)驗。

創(chuàng)始基因的不同使兩家公司在核心技術路線上呈現(xiàn)出顯著差異，宇樹更偏向硬件，銀河通用更偏向軟件。

宇樹以硬件自研與運動控制為核心競爭力，強調(diào)機器人本體性能。

其技術布局覆蓋電機、減速器、激光雷達等核心零部件，自研比例超 90%，并開發(fā)了仿生 4D 激光雷達、足端力傳感器等關鍵部件。在運動控制算法上，通過強化學習和多模態(tài)交互實現(xiàn)機器人在復雜地形的適應能力。

其下人形機器人 G1 展現(xiàn)出了行業(yè)內(nèi)較為領先的運動能力，不僅能跳舞、鯉魚打挺，還能站上擂臺打拳擊賽。

銀河通用則聚焦具身智能大模型與場景泛化能力，技術路徑依賴仿真數(shù)據(jù)驅(qū)動和端到端模型優(yōu)化。

其推出的全球首個十億級仿真數(shù)據(jù)預訓練模型 GraspVLA，突破零樣本泛化能力，采用「仿真數(shù)據(jù)預訓練+真實數(shù)據(jù)微調(diào)」范式，單周可生成十億級「視覺-語言-動作」數(shù)據(jù)對，效率較傳統(tǒng)方案提升 1000 倍。

搭載自研大腦的 Galbot G1，抓取隨機放置的透明、高光等物體的成功率達 95% 以上，同時也掌握了如開柜子、開抽屜、晾衣服等靈巧手泛化操作。

此外，銀河通用采用「大腦大模型」與「小腦大模型」分離架構(gòu)，在二者聯(lián)動下，Galbot G1 可以理解人類自然語言并根據(jù)語言指令與人類交互。

產(chǎn)品形態(tài)的不同也讓兩家公司走上了不同的商業(yè)化路徑。

王興興在 2025 夏季達沃斯論壇表示宇樹的年度營收已經(jīng)達到了 10 億元。2024 年宇樹機器狗的銷量達 2.37 萬臺，占全球近 70% 的份額，人形機器人的交付量也超過 1500 臺。

人形機器人方面，宇樹基礎款 G1 的定價為 9.9 萬元一臺，教育版 G1 在 17-35 萬元區(qū)間，高性能版本 H1 售價 65 萬元。而人形機器人的訂單主要來自 B 端機構(gòu)與新興租賃市場，其中高校與科研機構(gòu)是核心客戶。

而銀河通用的商業(yè)化路徑清晰指向可規(guī)�；瘡椭频男袠I(yè)解決方案，深度滲透各垂直場景。

目前 Galbot G1 已經(jīng)應用于智慧藥店、公共服務和工業(yè)制造三大場景里。王鶴預測今年將有數(shù)億元收入。

銀河通用與美團合作打造無人藥店，已落地 7 家門店，單店日處理 200+訂單，錯誤率<0.1%。在藥店端有一筆很明顯的成本賬，24 小時藥店需 3 班倒人力，一臺 Galbot G1 的售價是 70 萬，部署機器人 3 年總成本會低于人力年支出。

在奔馳、極氪工廠中，Galbot G1 承擔天窗轉(zhuǎn)運、料箱搬運等任務，替代工人完成重復勞作； 在比亞迪產(chǎn)線，機器人與無人車協(xié)同物流，提升了 15% 的裝配效率。

從發(fā)展邏輯和戰(zhàn)略差異來看，宇樹走的是「硬件定義體驗+運動能力先行」的路線。

通過自研核心零部件降低整機成本，推動人形機器人價格來到萬元級，同時憑借機器人的高動態(tài)性能建立一定的技術壁壘。

銀河通用選擇的是「模型定義場景+數(shù)據(jù)閉環(huán)驅(qū)動」，以大模型為底座，讓機器人快速適配零售、工業(yè)、醫(yī)療等場景，再通過仿真訓練+真實場景迭代，形成「技術-數(shù)據(jù)-商業(yè)化」正循環(huán)。

可以說，宇樹優(yōu)先解決「如何讓機器人像人一樣行動」，銀河通用優(yōu)先解決「如何讓機器人像人一樣思考任務」。

做人形還是做通用，業(yè)內(nèi)爭論不止

宇樹和銀河通用的選擇并非孤例，它們代表了行業(yè)中兩種鮮明的觀點，即「做人形」還是「做通用」。圍繞這一話題的爭論從未停止，但深入分析，觀點背后是共同的實用主義內(nèi)核。

「人形派」的首要論點就是終極場景適配性。人類世界是為人類身體設計的，「人形派」認為，在家庭、養(yǎng)老等服務場景中，人形能無縫使用人類工具和空間，因此是最適用的形態(tài)。

像黃仁勛在今年的多次演講中都表示支持人形機器人，他覺得人形可以很好地融入人類創(chuàng)造的世界里，同時完成人類為自己制定的任務，甚至他認為「人形是通用機器人能成功的唯一形態(tài)」。此外他也很看好特斯拉的人形機器人 Optimus。

深圳市人工智能與機器人研究院常務副院長丁寧也表示，國內(nèi)的工業(yè)體系想把一件事辦成的話，首先需要有個對標的對象。以人類作為對標，大家會迅速地形成共識，集中精力把各項功能給發(fā)展起來。

另一些「人形派」則以學習與遷移能力以及技術挑戰(zhàn)的牽引價值作為論點。訓練機器人模型需要大量的訓練數(shù)據(jù)，人形這個結(jié)構(gòu)更利于模仿學習人類的行為，并將仿真訓練中習得的技能更有效地遷移到物理世界里。

此外，做人形是對雙足行走、全身協(xié)調(diào)及靈巧操作全方面的挑戰(zhàn)。攻克這些難題，不僅能實現(xiàn)人形機器人的目標，更能反哺和推動整個機器人領域在驅(qū)動、控制算法、能源續(xù)航方面的技術進步，具有「技術溢出」效應。

逐際動力的創(chuàng)始人張巍覺得機器人與物理世界交互的通用性，要靠人形機器人，而且是有兩條腿的人形機器人。如果機器人要擁有通用的操作能力，做許多人能做的事，那雙臂和雙腿都是必須。

已與多家汽車工廠合作的優(yōu)必選，其創(chuàng)始人周劍也表示，在智能制造場景中，人形機器人是最通用的，同時也最符合人體工程學。未來人形機器人會從大規(guī)模結(jié)構(gòu)化場景里走出去，拓展至商用服務場景、家庭場景。

「通用派」從生產(chǎn)力出發(fā)，認為形態(tài)選擇的第一性原則是任務需求與環(huán)境約束。像在高度結(jié)構(gòu)化的工廠流水線上，機械臂是最優(yōu)選；在堆滿標準托盤的倉庫里，AGV 會更高效；在崎嶇的礦山，多足或輪式平臺更為適用。

百度 CEO 李彥宏、零一萬物 CEO 李開復、獵豹移動 CEO 傅盛都持此觀點，他們認為將機器變成人并非發(fā)展方向，機器在很多方面已經(jīng)遠超人類，沒有必要使其擁有人形特質(zhì)，而且大部分的應用場景不需要人形機器人。

特斯拉機器人團隊前負責人克里斯·沃爾蒂近期公開表示，擎天柱的外形設計并不實用，工業(yè)領域的大多數(shù)工作以高重復性為主，速度是關鍵，這類機器人在倉庫、物流及制造領域效率可能較低。

技術成熟度不足也是「通用派」的一大論據(jù)。谷歌創(chuàng)始人謝爾蓋·布林表示，谷歌曾經(jīng)收購過兩家人形機器人初創(chuàng)公司，但又都轉(zhuǎn)手賣掉，因為軟件方面真的很不成熟，每次嘗試推進的時候，都難搞出實用價值。

星動紀元的創(chuàng)始人陳建宇指出，目前人形機器人的「小腦」相對于「大腦」「本體」的技術非常薄弱，如果只有「大腦」和「本體」，人形機器人「只是一堆會思考的爛鐵」。

剝開形態(tài)爭論的外殼，業(yè)界不同聲音的底層共識很明顯，無論是選擇人形還是非人形的通用平臺，核心的評判標準都在于「適配性」和「實用性」。

爭論的焦點，最終都指向哪種形態(tài)在特定階段、特定場景下，能更好地滿足適配性與實用性的要求，從而更快、更有效地實現(xiàn)機器人在現(xiàn)實世界中的價值。

形態(tài)是手段，價值創(chuàng)造才是目的。

跑通具身智能與創(chuàng)造實用價值才是終極目標

「All in 人形還是通用？」王興興和王鶴也給出了自己的答案。

王興興表示他其實不堅持一定要做人形，他選擇做人形是因為前期做機器狗，有很多可以復用的技術，人形就成了「順理成章」的事情。

輪子、底盤也是很實用的一種形態(tài)，他做人形，是因為人形機器人是結(jié)構(gòu)最簡單的通用機器人，人形可以提供更多情緒價值，再者從目前的 AI 技術來看，人形方便數(shù)據(jù)采集。如果未來 AGI 實現(xiàn)了，機器人形態(tài)一定會千奇百怪。

王鶴認為通用機器人之路需要一個過程——逐步從「單一場景、多任務、可移動」過渡到「多場景、多任務」，最后實現(xiàn)「全場景、全任務」。

在這個過程中，人形機器的形態(tài)上在不同階段有它最適合、最經(jīng)濟、最穩(wěn)定的載體，并實現(xiàn)在對應場景中「沿途下蛋」、創(chuàng)造價值

雖然兩家公司目前在產(chǎn)品形態(tài)上有明顯的區(qū)別，但是在發(fā)展觀念上，從未被當下的選擇所局限。因為機器人真正活在物理世界的最后落點是跑通具身智能。

評判機器人成功與否的終極標準，絕非其外形是否酷似人類，而在于它是否解決了真實世界的問題，如替代危險工種、提升生產(chǎn)效率，以及實現(xiàn)了規(guī)�；瘧�用，影響力超越了實驗室或有限的 Demo 展示。

而人形雖然不是唯一解，但是一道「必解題」。

全身動態(tài)平衡、類人靈巧手操作目前在整個具身智能領域都是亟待攻克的難題，攻克這些難關，往往意味著在驅(qū)動、控制、感知、AI 等底層技術上擁有了重大突破，同時這些技術也可以遷移到其他形態(tài)的機器人身上。

其次就是在終極場景驗證以及降低成本的必要性上。面對像家庭等復雜環(huán)境時，人形還是具備天然的交互和操作優(yōu)勢，需要有人去鋪路來驗證可行性、探索應用模式，同時降低成本來讓更多場景應用上人形機器人。

宇樹和銀河通用看似分道揚鑣的選擇，其實是另一種層面上的「殊途同歸」。

在王興興看來，目前對于機器人行業(yè)最大的難點其實并不是硬件問題，而是統(tǒng)一的端到端的人工智能做得還不夠好，而銀河通用在做的就是端到端的大模型。

而端到端的大模型需要投入到真實硬件中應用，加速數(shù)據(jù)收集，宇樹做的正是低成本的硬件，而且推動了萬元級機器人的普及，這也構(gòu)成了對數(shù)據(jù)收集和大模型升級的反哺。

銀河通用的全球首個產(chǎn)品級端到端具身 FSD 大模型——TrackVLA，正是聯(lián)合宇樹的機器狗完成長程驗證的，最近推出的 OpenWBT——一款開源的全身 VR 遙操作系統(tǒng)，同樣是以宇樹 G1 作為實驗樣機。

從短期看，對于初創(chuàng)公司而言，在資金、人才、時間有限的情況下，當下聚焦于一條核心路徑，人形或通用平臺，是現(xiàn)實且明智的選擇。這并非否定另一條路的價值，而是資源約束下的戰(zhàn)略聚焦。

從整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)的長遠發(fā)展來看，「做人形」和「做通用」絕非互相排斥的單選題，它們是互補共生的探索方向。

究其本質(zhì)，形態(tài)選擇必須服務于價值創(chuàng)造。無論選擇哪條路，成功的試金石都是能否讓機器人真正具備在復雜物理世界中理解、決策、行動的能力，并最終在特定場景或廣泛領域中落地生根，創(chuàng)造出實實在在的經(jīng)濟與社會價值。

當「路線之爭」回歸到價值創(chuàng)造的樸素原點，我們便能清晰地看到，機器人產(chǎn)業(yè)需要有人」仰望星空」，也需要有人「腳踏實地」。

技術的終極使命，永遠是解決現(xiàn)實問題。

       原文標題 : 機器人形態(tài)之爭：宇樹向左，銀河通用向右