人形機器人：中美分岔路，誰掌握供應鏈？

中國最早跑出來的不是能扛重物的量產機型，而是桌面級的超仿生（Ultra-Bionic，外觀與微表情高度逼近真人的機器人設計方向）機器人——瞄準的是陪伴與情感互動這塊新市場。

AheadForm Origin F1 中國・未上市

桌面型超仿生頭像機器人，主打眼神接觸與微表情。約 25 顆微型馬達分別驅動臉部表情，瞳孔內建 RGB 相機，皮膚是鉑金硫化矽膠——看起來、摸起來都盡量貼近真人臉。

Noetix Robotics Hobbs 3 中國・未上市

半身桌面陪伴機器人，強調語音與表情同步呈現。頭部有 32 個主動＋8 個被動自由度（DOF，Degree of Freedom，機構能獨立運動的軸數），矽膠面皮可快速拆換，整台機身約 18 公斤。

優必選 UBTECH UWORLD U1 港・9880

2026-06-30 深圳發表，是目前唯一進入全尺寸量產的超仿生機型：88 個自由度（DOF），雙樞軸仿生頸椎，全身覆矽膠皮膚，官方宣稱可重現約 90% 人類基礎動作，情感互動由大型語言模型（LLM，Large Language Model，用海量文字訓練、能理解與生成自然語言的 AI 模型）驅動。

分三款：U1 Lite（半身）、U1 Pro、U1 Ultra，售價人民幣 119,800 元起（約 1.76 萬美元）。發表當天，累計訂單衝到 13,361 台。

超仿生催生的新供應鏈需求

要讓機器人的表情、觸感、聲音都貼近真人，超仿生這條線正在拉出一批傳統工業機器人不太需要的零組件：高擬真矽膠、電子皮膚（E-skin，貼附在機器人表面、能感知壓力與觸碰的柔性感測層）、多模態感測器、麥克風陣列、視覺模組、邊緣 AI 晶片、情感模型，加上讓機器人能做出精細手勢的靈巧手（Dexterous Hand，具備多指獨立操控能力的機械手）。

同樣是人形機器人，美中選的優化目標完全不同。美國先把「聰明」做到位，中國先把「量」衝出來。

美國路線：深化 AI 生態，把價值從硬體規格搬進智慧本身

晶片與模型端幾乎被兩家包了：NVIDIA（$NVDA）在打造一整套 Physical AI 平台——Cosmos 做世界模型（World Model，能預測物理世界會如何隨動作變化的 AI 模型）、Isaac Lab 做模擬訓練、GR00T 是開源的視覺-語言-動作模型（VLA，Vision-Language-Action，把看到的畫面與聽到的指令直接轉成動作的 AI 模型）基礎模型，N1.7 版本採 Apache 2.0 完全開源；Qualcomm（$QCOM）與 NVIDIA 兩家幾乎壟斷機器人用的 AI 晶片與運算平台。

硬體端則靠實地部署換資料：Tesla（$TSLA）Optimus Gen 3 在 Fremont 工廠已有超過 1,000 台上線，現階段以學習與資料收集為主，量產目標訂在 2026 年夏天；Google DeepMind（$GOOGL）Gemini Robotics 出到 1.5 版，也推出可離線跑的 On-Device 版本；Figure AI（美・未上市）、Apptronik（美・未上市）靠深化企業合作與實地部署換高品質資料；Boston Dynamics（美・未上市，現代汽車集團子公司）專注運動控制疊上 AI；OpenAI（美・未上市）押注研究與投資。這一整套動作的目標，是建立「資料飛輪」（Data Flywheel，資料越多、模型越準、部署越廣、又產出更多資料的正向循環）——讓機器人理解環境、規劃多步任務、換場景也能沿用同一套模型。

中國路線：加速供應鏈整合，從產品迭代走向規模部署

這套打法很眼熟——跟中國電動車早期的路子幾乎一樣。伺服馬達、減速器、鋰電池這些核心零組件快速國產化，價格壓下來，量就衝得動；接著跑「部署→收資料→更新模型→再部署」的循環，靠實機在真實場景裡跑出來的資料反覆迭代，而不是先在模擬環境裡把模型練到完美。TrendForce 特別點出：中國的速度優勢不只來自製造成本，更來自整條供應鏈的成熟度。

宇樹 Unitree（中國・科創板 IPO 註冊生效，尚未掛牌）靠高性價比快速迭代，2025 年出貨逾 5,500 台人形機器人，全球出貨市占約 32.4%；智元 AgiBot（中國・未上市，已控股上緯新材 滬・688585）把產能爬坡當成主線任務——下一張圖看它爬得多快。

TrendForce 把整機拆成四層——感知、決策、運動、動力。運動層一家獨大，吃掉超過一半的成本。

供應鏈的話語權要怎麼量化？TrendForce 自建了一套 CSCII（供應鏈影響力指數，Component Supply Chain Influence Index），從五個維度打分：產業規模地位、技術門檻與可替代性、人形機器人應用滲透、產能與擴產動能、政策與地緣供應韌性。

Source: TrendForce CSCII（供應鏈影響力指數），2026 年 7 月。

人形機器人的商用場景太多元，不太可能出現贏者全拿的局面，多強並存的機率更高。

系列下一篇，TrendForce 要拆的是中國怎麼把電動車的國產化劇本，複製到機器人身上。

這篇的關鍵詞，一句話版。

人形機器人 Humanoid Robot

外型與動作模仿人類、通常具備雙足行走與雙臂操作能力的機器人。

具身智能 Embodied AI／Physical AI

讓 AI 走出螢幕、在真實物理世界裡感知環境並採取動作的技術路線，人形機器人是它最具代表性的載體。

超仿生 Ultra-Bionic

外觀、微表情與皮膚觸感都高度逼近真人的機器人設計方向，鎖定陪伴與情感互動場景。

自由度 DOF, Degree of Freedom

機構能獨立運動的軸數，數字越高，動作能做到的細膩程度通常越高。

大型語言模型 LLM, Large Language Model

用海量文字訓練出來、能理解與生成自然語言的 AI 模型，機器人的對話與情感互動多半靠它驅動。

視覺-語言-動作模型 VLA, Vision-Language-Action

把看到的畫面與聽到的指令直接轉換成機器人動作指令的 AI 模型，是連接「看懂」與「做到」的關鍵一層。

世界模型 World Model

能預測物理世界會如何隨動作變化的 AI 模型，讓機器人在真的動手前，先在模型裡模擬結果。

資料飛輪 Data Flywheel

部署越多、收集的真實資料越多、模型越準、又能部署得更廣的正向循環。

CSCII Component Supply Chain Influence Index

TrendForce 自建的供應鏈影響力指數，從產業規模、技術門檻、應用滲透、產能動能、政策韌性五個維度，替每個地區在各零組件層打分。

科創板 STAR Market

上海證券交易所的科技創新板，鎖定硬科技公司掛牌，是中國機器人與半導體供應鏈廠商常見的上市管道。

SoC System on Chip

把處理器、記憶體、周邊電路整合進單一晶片的設計，機器人用它做即時運算與決策。

AIGC AI Generated Content

泛指用 AI 自動生成文字、影像、聲音等內容的技術與方案，機器人拿它訓練互動內容與情感表現。

遙操作 Teleoperation

操作者在遠端即時操控機器人動作，常用來蒐集訓練資料，或在 AI 還做不到時頂上第一線。

CMOS 影像感測器 CMOS Image Sensor

用互補式金屬氧化物半導體製程做的感光元件，是機器人「看」世界的主要視覺元件。

MEMS 麥克風 MEMS Microphone

用微機電製程做出的微型麥克風，體積小、耗電低，適合塞進機器人有限的空間裡。

六維力／力矩感測器 6D Force/Torque Sensor

能同時量出三個方向的力與三個方向力矩的感測器，讓機器人的手或腳知道自己「用了多少力」。

電子皮膚 E-skin

貼附在機器人表面、能感知壓力與觸碰的柔性感測層，是超仿生機器人做出真實觸感反應的關鍵。

靈巧手 Dexterous Hand

具備多指獨立操控能力的機械手，讓機器人能做出抓握、比劃這類精細動作。

空心杯馬達 Coreless Motor

轉子沒有鐵芯的馬達設計，反應快、慣量小，常用在需要精準控制的關節上。

無刷直流馬達 BLDC, Brushless DC Motor

用電子換相取代傳統電刷的直流馬達，壽命長、效率高，是機器人關節的主力馬達之一。

諧波減速器 Harmonic Drive

靠柔性齒輪變形傳動的減速機構，體積小、減速比大，是機器人關節最常見的減速方案。

行星滾柱螺桿 Planetary Roller Screw

用滾柱取代滾珠的螺桿傳動機構，承載力比滾珠螺桿更高，適合機器人負重較大的關節。

滾珠螺桿 Ball Screw

靠滾珠在螺紋溝槽裡滾動、把旋轉運動轉成直線運動的傳動元件，精度高、應用範圍廣。

編碼器 Encoder

把機構的實際位置或轉速轉成電子訊號回傳的元件，是機器人知道自己「現在動到哪」的感覺神經。

伺服馬達 Servo Motor

能精準控制轉動角度、速度與力矩的馬達系統，是機器人關節「聽話照做」的執行主力。

減速器 Reducer

把馬達的高轉速換成低轉速、大力矩的傳動機構；諧波減速器是其中最常用在機器人關節的一種。