在上一篇文章《人形机器人产业落子何处》中，面对人形机器人产业的机遇与挑战杠杆配资哪家好杠杆配资哪家好，笔者详细剖析了长三角、粤港澳、京津冀正以差异化路径加速技术落地与产业协同，形成“各展所长、互补共生”的突围格局。本篇将重点分析长三角人形机器人产业面临的挑战以及突围路径。
长三角的挑战
一是关键零部件进口依赖。以人形机器人核心传动部件——行星滚柱丝杠为例，作为动力传递的核心单元，单机价值量占比高达15%~20%，但因复杂的精密加工工艺（包括反向器制造、滚柱研磨等关键工序）和材料热处理技术壁垒，目前全球产能高度集中于欧洲施耐博格、美国汤姆森等企业。国内企业受制于设备精度不足（加工误差需控制在2微米以内）、工艺积累薄弱等瓶颈，尚未形成规模化生产能力，导致该部件国产化率不超过20%。这种技术卡脖子现状不仅显著推高生产成本，更使得国内企业在产品迭代节奏、供应链稳定性等方面受制于人，严重制约着长三角人形机器人产业向高端化跃迁的步伐。
二是算法与数据短板。数据要素的供给失衡——虽然区域拥有3C制造、新能源汽车等丰富应用场景，但专业化数据采集体系尚未建立，工业级动作数据标注准确率不足85%，导致训练数据集质量难以满足具身智能需求。以人形机器人运动控制算法开发为例，单台设备每小时产生的多维传感数据超过500GB，而当前行业通用的开源数据集仅覆盖30类基础动作，远未达到商业化落地的精度要求。更严峻的是算法层面的技术护城河缺失，多模态大模型训练所需的万亿级参数优化能力尚未突破，国产算法在连续决策响应速度和动态环境适应等核心指标上仍落后国际领先水平2~3个技术代差。这种数据与算法的双重“卡脖子”现状，使得长三角企业在人机交互、自主导航等关键模块开发中被迫依赖海外技术授权，直接制约着产业智能化跃迁的节奏与深度。
三是应用场景有限。当前长三角人形机器人应用呈现明显的“偏科”特征，工业制造领域占比超过80%（据《2023长三角机器人产业蓝皮书》），而在家庭服务、医疗护理等高成长性场景渗透率不足10%。这种失衡源于场景开发的技术适配难题：工业场景对标准化动作的强需求与人形机器人现有能力匹配度高，而家庭服务需应对非结构化环境交互、医疗护理要求超柔性触觉反馈，技术门槛显著更高。特种作业领域更因极端环境适应性要求，尚未形成规模化落地案例。
四是产业化进程遭遇成本死亡谷。核心部件成本高企形成恶性循环。以六维力传感器为例，当前单价约2.5万元，年出货量仅3000~4000台，距离消费级市场所需的百万量级相差三个数量级。规模效应缺失导致成本居高不下，根据波士顿咨询测算，若出货量突破百万台，规模化生产可使成本骤降至2000元以内。这种“高成本—低销量”的死亡螺旋，使得人形机器人在家庭场景的终端售价过高，导致市场渗透速度严重迟滞。
突围路径
为破解技术瓶颈与产业化难题，长三角要三管齐下探索突围路径：
第一，打造开源技术生态。目前，上海正牵头建设“国家人形机器人制造业创新中心”，开源全球首台全尺寸人形机器人“青龙”公版机硬件设计与算法，并成立了OpenLoong开源社区，推动多场景技术普惠共享；同时实施了“上海人形机器人数据集建设项目”，发布百万级工业数据集，建立“1+N+X”虚实融合训练场，加速机器人自主决策能力突破。下一步，长三角要依托国家创新中心、开源社区等基础设施，培育傅利叶智能（整机）、智元新创（核心算法）等本土头部企业，发挥“龙头效应”和“鲇鱼效应”，通过引入特斯拉等国际企业激发产业链活力；依托上海张江、临港的AI大模型研发优势，联动长三角其他地区，重点突破行星滚柱丝杠、谐波减速器等精密部件“卡脖子”难题。
第二，强化产业链协同。目前，上海牵头成立了长三角智能机器人产业链合作联盟，整合上下游企业资源，努力推动核心零部件跨区域协同生产，优化供应链效率。下一步，长三角要优化区域分工模式，推动上海聚焦类脑芯片、AI通用大模型等底层软件算法研发，实施“揭榜挂帅”攻克技术瓶颈；长三角其他地区承接精密零部件制造，形成“芯片软件算法在上海，制造在长三角”的协同格局；支持工研院等机构搭建共享中试平台，降低中小企业设备投入成本。同时，要共同研究设立长三角人形机器人母基金和场景应用基金，定向投资灵巧手等核心模块研发，联合国资创投成立专项基金，聚焦“投早投小”支持产学研成果孵化，为早期技术注入“耐心资本”。
第三，开放超级场景验证。目前，上海已经建设浦东机器人训练场，提供复杂环境下的运动控制与感知交互测试，联合产学研力量推动技术产业化落地。下一步，长三角要成立场景开放联盟，推动重点企业释放更多的人形机器人替代场景；谋划高规格人形机器人赛事及展会IP，定期发布重大场景清单，吸引全球开发者集聚长三角；充分发挥消费市场优势，加强人形机器人与谷子经济、首发经济、银发经济的深度融合，孕育情感陪伴、情绪价值提供、IP联名等新消费赛道。
（任静系华略智库研究员，夏骥系华略智库CEO、长三角研究院院长）
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夏骥
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