2026年上半年，全球人形机器人出货超过2.2万台，同比接近300%，前五名全是中国公司，合计占86%。

这个数字看起来很热闹，但Counterpoint同时给了另一组拆分：文娱商演和科教数采合计六成以上，导览导购约19%，智能制造13%，仓储物流5%。

2.2万台里，真正在工厂和仓库干活的不到四千台。

150多家公司，真正抢的是这四千台。

所以这篇文章不会单纯按照出货量排，而是主要看三件事：卖了多少、卖给了谁；有没有第三方可以验证的持续作业；有没有真正量产交付。

对已经进入工业场景的公司，这几条尤其重要。至于千寻、自变量、星海图这种明显在押模型或者开发者生态的公司，则要另外看：它有没有形成一块别人短时间内很难补上的长板。

按这个标准，目前大致可以分成几组：

• 第一梯队：宇树、智元。

• 已经开始上班的：优必选、银河通用、星动纪元、智平方、乐聚。

• 赌机器人"大脑"的：千寻智能、自变量。

• 暂时不抢工位的：星海图、逐际动力、加速进化。

还有一个很特殊的北京人形机器人创新中心，以及众擎、星尘、帕西尼、傅利叶、松延动力、魔法原子、开普勒、跨维智能等各自押了一块能力的公司。

这张图当然不是精确排名。

实际上，今天头部公司之间的真实技术差距没有外界想象得那么大，最大的差距可能也就在半年左右。

宇树最容易被记住的是跑步、拳击、翻跟头。

但如果只看到这些，反而低估了宇树。

它真正难复制的是后面那一整串东西：驱动电机、减速器、控制器、运动控制、激光雷达、定制MCU，以及把这些零部件以足够低的成本、足够高的一致性做成几千台机器人。

宇树的成本优势正是来自这些自研零部件上。

2026年上半年，G1系列出货超过7000台，占31%，仍然是绝对主力。

样机好看的公司很多，但十台做到一百台，再从一百台做到几千台，问题会完全换一批：关节一致性、跌倒损伤率、线束、散热、装配、售后、供应商产能，每一项都得重新解一遍。

宇树已经把这段路走得比较远。

所以它能够一边压价，一边继续赚钱。2026年上半年，公司收入10.52亿至11.28亿元，归母净利润2.58亿至3.06亿元。

行业现在天天讲Scaling Law，宇树最先跑出来的那一条其实在制造端：量越大，成本越低；成本越低，开发者越多；开发者越多，出货再增加。

它的短板也越来越清楚。

这家靠跑步和拳击被记住的公司，最大的买家其实是实验室和学校。G1的优势仍然主要集中在科研教育，2025年境外销售收入占比43.65%，相当一部分来自海外高校和科研机构。

而整个行业正在从"身体能不能动得够好"，往"手能不能干活、大脑能不能处理长任务"迁移。

恰好这一格，不是宇树领先最明显的地方。

智元和宇树是两种完全不同的公司。

宇树的优势非常集中，智元的优势是"全"。

远征、精灵、灵犀三条产品线同时铺开，从全尺寸人形、工业形态到低成本表演机都有；背后还有数据、模型、仿真平台，以及一套叫"A链"的供应链体系。

它的量产速度也非常快。

2024年8月开始规模化量产，2025年1月破千台，年底5000台；2026年3月跨过1万台，不到三个月，6月28日第15000台下线。

公司称，订单驱动的柔性交付能力已经可以做到年10万台以上。

今年上半年，智元出货9700台，市场份额超过43%。

但这9700台不能只看总数。Counterpoint特别提到，灵犀X2衍生出的商用版本在国内娱乐表演租赁市场用得很多，这显然推高了出货；另一边，精灵G2已经在龙旗、均胜电子和上汽通用奥特能超级工厂集群部署。

这两部分的含金量不一样。

智元现在在做的一件更大的事，是形成一个闭环：低成本产品快速铺量，机器人进入真实环境产生数据，数据回流训练模型，模型再进入下一批机器人。

如果这套循环真的跑起来，智元可能是国内最接近"机器人—数据—模型—机器人"完整闭环的一家公司。

问题也在这里。

9700台里面，表演租赁究竟占多少，公司没有披露。这个结构不公开，智元和宇树之间到底拉开了多大差距，就没法精确判断。

而且什么都做，就意味着什么都要花钱。

产品线越宽、模型越大、数据体系越完整，组织复杂度和资本消耗都会上升。

所以今天看这两家公司，最简单的区别是：

宇树已经证明了制造和商品化；智元正在证明，一家公司能不能把机器人、模型、数据和供应链一起做。

如果只看Demo，第二梯队很难排。

但如果把问题换成：谁的机器人已经开始替代一个具体岗位，顺序一下子会清楚很多。

优必选其实不太适合和这批创业公司放在一起比。

它上市更早，成长阶段也不一样。

但如果按"机器人到底有没有开始创造生产力"来排，把它扔到榜外也说不通。

2025年，优必选全尺寸人形机器人卖出1079台，收入8.21亿元，同比增长22倍，占公司总营收41.1%，毛利率54.6%。

其中80%用于工业，客户包括德州仪器、空客、比亚迪、富士康、奥迪一汽。

第1000台Walker S2已经在柳州的超级智慧工厂下线。

优必选这一两年做了一件我觉得很有意思的事：主动缩小问题。

当很多公司都在讲"通用""泛化"的时候，优必选科技创始人、董事会主席兼CEO周剑反而把初期应用收缩到搬运、分拣、质检三个工位。

原因并不复杂。

这些岗位人员流失高、重复性强、工位相对结构化，也是目前人形机器人真有可能算过ROI的地方。

管理层已经把2026年Walker S系列出货指引从2000到3000台，上调到5000台，毛利率目标43%到45%。

今年6月，优必选又推出消费级品牌优世界，首款产品U1系列一口气展示了50多款外观，售价从11.98万到99万元。周剑在发布会上说全渠道订单已突破1.1万台。但这是支付3000元定金的预售订单，首批9月中旬才开始交付，和工业订单不是一回事。

家庭机器人现在只是刚刚起步，真正已经跑在前面的是工业。

如果非要从第二梯队里挑一家"现在最像机器人劳动力"的公司，我会先想到银河通用。

它长期坚持轮式双臂。

这件事看起来很不"人形"，但商业上其实非常务实。

两条腿意味着几十个关节、平衡控制、更高能耗和跌倒风险。可今天真正大规模用机器人的工厂、仓库、药店，地面原本就是平的。

既然这样，为什么一定要先解决走路？

银河把资源留给了移动、双臂和操作。

今年这条路线在两头同时拿到验证。

工厂端，宁德时代的产线对机器人很不友好：物料位置有偏差，光照随时在变，人和机器混行，传统自动化设备处理不了这些。6月宁德时代与银河通用签署全球战略合作，Galbot S1双臂50公斤级载重，纯视觉厘米级定位，不靠二维码和反光板认路，续航8小时。S1今年3月在宁德HX基地完成验收，此后在量产线上7×24连续自主作业，到7月已满4个月，承担的是模组与电池包环节的核心工序，不是外围辅助工位。6月又以约2.36亿元中标宜宾市具身智能采购项目，一周内累计订单2.75亿元。

零售端，银河从2025年就开始落地智慧药房，拿到了具身智能机器人药品经营许可证，Galbot在海淀的药店里自主完成药品分拣和售卖。今年4月，Galbot G1正式进驻北京中关村全家便利店，常态化在岗，做饮料和商品取递。银河搭建的"银河太空舱"是一个标准化模块，集成饮品、零食和药品，可以快速部署到不同点位，公司已经启动"十城百店"合作伙伴计划。

在北京街头已经可以碰到银河的机器人在卖咖啡、递药。这大概是目前中国人形机器人离普通消费者最近的一个场景。

但"进宁德时代"也不能被神化。

宁德时代自己也在做机器人，"小墨"同样搭载自研电池，插接成功率稳定在99%以上，作业节拍已经达到熟练工人水平。

所以宁德时代不是一张独家门票，更像一块真正的赛场。

银河的短板依然是轮子。

今天工厂和街头都够用，但如果有一天机器人真的要进入一个完全按照人类设计的世界，楼梯和门槛仍然存在。

只是这个问题，今天还远没有"能不能在工厂连续跑四个月"重要。

星动在物流用的M7是半身模块，下半身干脆是一根立柱，不是双足；末端是自研全直驱五指灵巧手XHAND1，大脑是ERA-42。

去年11月，机器人第一次进入这个物流中心。

北京实验室里一小时能抓600件，到了真实网点，只剩100件左右。灯光昏暗、反光，包裹里可能有胶带缠起来的菜刀，也有狮子形状的石头。这个仓有200多名分拣工人，多数是40岁以上的女性临时工，工资日结，夏天仓内温度40℃以上。

客户频繁复盘施压，直接质疑人形机器人根本不适配物流场景。

团队在现场耗了半年。

今年3月，效率做到900件；3月5日进入第二个场地，两周做到700到800件；到5月底，深圳站稳定达到1200件。

1200得放在人的效率旁边看。

龙岗人工分拣平均每小时超过1000件，熟练工最高1200件。也就是说，最好的那台机器已经摸到熟练工的天花板。

1200件很容易被当成这家公司最重要的数字。

但把部署过程拉出来看，另一个数字可能更重要：3天。

第一个物流中心花了半年。到5月底，机器人进入一个新的物流中心，一般只需要3天，再采集约2小时高质量数据，就可以开始部署。

如果每进一家新工厂都需要几十个工程师驻场三个月，它本质上还是一个定制化自动化项目。

从半年压到3天，才开始像一个产品。

目前星动已经在5个省市十多个物流中心常态运营，合作方包括中国邮政和顺丰。

把星动的立柱、银河的轮子、星海图的轮式底盘和智平方的AlphaBot 2摆在一起，一个很有意思的现象就出来了：真正进产线的头部方案，基本都把腿去掉了。

星动还有另一条线也很值得注意。

它的第一笔商业订单不是整机，而是灵巧手。

现在灵巧手累计卖出近千只，客户名单里海外有OpenAI、英伟达、苹果、微软、谷歌、Meta，其中一家4万亿美元市值的大厂复购了六次。

所以星动下一步真正要证明的，不是物流还能不能再多抓200件。

而是这套工程化和操作能力，能不能复制到物流之外。

智平方的路线非常清楚：

全身VLA，加本体，再加工业客户。

很多VLA主要控制机械臂，移动、导航、全身控制仍然是不同模块。智平方的GOVLA想把这些统一起来，AlphaBot 2则采用轮式双臂，直接进入现有工厂，不需要大规模改造。

商业端，2025年9月，惠科全资子公司深圳慧智物联与智平方签约，计划三年内在惠科全球生产基地累计部署超过1000台机器人，覆盖仓储物流、上下物料、装配和质检，订单金额接近5亿元。

摩根士丹利称，这是该领域全球最大的单一订单。

但三年部署协议不等于今天已经交付1000台。

2025年12月，智平方已经实现单月百台级交付，机器人开始在惠科承担分拣、转运、贴标和辅助装配。产品此前也落地过东风柳汽、晶能微。

也就是说，故事确实开始从纸面往产线走了。

公司2026年2月完成超过10亿元B轮融资，6月底估值突破200亿元。

智平方现在最需要的不是再来一张更大的订单，而是把这些订单变成运行时长、成功率和复购。

乐聚是一家很容易在榜单里被漏掉的公司。

按Counterpoint口径，2026年上半年Kuavo系列出货650台，份额2.9%，全球第五。这个数字并不低。

Kuavo已经部署在多家人形机器人数据生产和训练中心，同时开始往工业制造切。

产能端，公司在大湾区搭了"深圳研发中试、佛山制造量产"的闭环。IPO募资中有2.14亿元专门用于人形机器人产业化基地。

但乐聚的问题也很典型。

数据训练中心当然是真需求，可数据训练中心买机器人，和工厂买机器人，不是一回事。

前者的核心是采数据，后者最后要算一笔劳动生产率和投资回报账。

所以我会把乐聚留在这一档，但不会排到银河和星动前面。

如果说银河、星动是在回答"今天能不能干活"，那么千寻、自变量在押的是另一件事：

如果模型能力跨过某个临界点，机器人会不会突然变得容易很多？

这条路线现在还没完全兑现，但一旦兑现，排位可能变化得最快。

千寻成立于2024年1月，是这份名单里最年轻的公司之一。

创始人韩峰涛此前是珞石机器人的联合创始人兼CTO，过去十年主导交付超过2万台工业机器人。

这家公司有一点很突出：它对"数据"投入得非常重。

千寻把"数据金字塔"作为训练理念：互联网视频做大规模预训练，真实世界再通过可穿戴设备、遥操作和机器人运行不断补充，之后做后训练和强化学习。

它甚至专门把采数据这件事做成了一套工程。

自研可穿戴采集设备已经迭代到第7代，把单场景采集成本降到传统遥操作方式的十分之一；近千台设备在全国100多个城市同时采集，目标是2026年全年数据量突破100万小时。

模型端也开始有第三方评测。

2026年1月开源的Spirit v1.5在RoboChallenge Table30真机评测中超过Pi0.5，是全球首个做到这一点的中国开源模型；随后Spirit v1.6在RoboArena登顶，压过英伟达Cosmos3和Physical Intelligence的Pi0.5。

资本市场给的反应很直接。

三个月融资接近50亿元，估值200亿元；5月又与博世签署集团级战略合作，博世表达了成为战略股东的意向。

千寻并不是没有本体和工业场景——2025年12月宁德时代中州基地产线已正式投运。

但如果要问今天这家公司最可能形成什么壁垒，当然不是"机器人本身"，而是数据怎么采，以及模型如何从这些数据里学会更多任务。

这也是它最大的风险。

如果几年以后行业发现，工业场景根本不需要一个特别大的通用基础模型，小模型加后训练就已经够用，那么今天这笔数据和模型投入，并不会全部变成竞争优势。

自变量的路线比千寻还鲜明。

它从一开始就没有把自己定义成本体公司。

今年4月发布的WALL-B采用所谓"世界统一模型"架构，把视觉、动作和物理预测放在同一个网络里联合训练——它希望机器人不是按照一堆规则做动作，而是自己判断：这个包裹能不能夹，推一下会不会滑，该用单臂还是双臂。

8月12日，公司做了一场持续1小时的公开直播。

一台搭载双机械臂和普通夹爪的机器人，对大小、形状、材质、重量随机的真实包裹连续作业，全程无人工干预，完成1816件，准确率超过98%。

这个数字很容易拿去和Figure比较。

Figure此前做过200小时马拉松直播，3台机器人轮班处理24.956万件，折合每小时1248件。

自变量的节奏更快，整套方案成本也更低。

但这里不能简单说"自变量赢了Figure"。1小时和200小时不能看作是同一种测试。

Figure证明的是持续性，自变量证明的是峰值和方案效率。

真正有意思的是两家公司对"身体"的选择。

Figure用全尺寸人形本体和五指灵巧手，自变量用双机械臂加标准夹爪。夹爪零部件少、故障率低、维护简单，也更容易直接嵌进现有分拣工位。

也就是说，自变量在尝试做一件很大胆的事：既然手太复杂，那就让脑更聪明一点。

公司称这套方案已经与头部物流企业合作，在真实场景运行数月，但目前还没有公开足够完整的长期运行记录。

如果具身智能真的出现类似语言模型的Scaling Law，自变量可能是最受益的一批公司。

如果没有，这也是最贵的一条路之一。

还有三家公司，不能按照"今天在工厂替了多少人"去评价。

它们在抢的是平台、开发者和机器人本体本身。

星海图如果只看工业交付，很容易被排得比较后。

但这次WRC之后，它的位置需要重新看。

R1 Pro和R1 Lite已经进入一批全球头部具身开发团队，包括斯坦福李飞飞团队和Physical Intelligence。公司目前开发者客户约150家，公司称在轮式双臂这一形态上，头部开发者覆盖率超过90%。

它还在持续推模型。

从G0、G0 Plus，到衣物折叠垂类模型、端侧轻量化G0 Tiny和世界模型Fast-WAM，再到EDP开发平台——星海图明显不是只想卖一台机器人，而是在争开发者的工作台。开源数据集下载量超过50万次。

融资节奏很密：2026年2月10亿元B轮，估值百亿；4月近20亿元B+轮，蓝思科技入局，累计融资近30亿元。

但让人刮目相看的，是WRC现场那个超市拣货Demo。

机器人拿商品、放进购物袋、抽出袋绳，再用封口设备封口。

这些动作单独拆开都不惊人，串起来以后就完全不一样。因为长任务中，任何一次抓取失误都会向后传播。

现场有人看到它第一次没抽中袋绳，会重新尝试，直到继续把任务做完。失败以后还知道该干什么，比成功一次更像智能。

客户结构也在变。公司说高校与科研的收入占比已降到30%以下，超过九成收入来自把机器人用于实际生产的开发者——汽车厂的技术团队、物流公司的自动化部门。

星海图下一步要回答的问题是，这批人会不会从买几台开发平台，变成成批采购生产设备。这两件事之间隔着一道不小的坎。

逐际的团队长期做运动控制。

它的产品形态也非常丰富：双足、轮足、全尺寸人形，以及可变形态平台。

创始人张巍把系统分成三层：System 0是全身运动基础模型，System 1是VLA技能层，System 2是大模型和世界模型驱动的操作系统COSA。

他有句话很能解释逐际的思路："模型不是大脑，大脑是个操作系统。"

目前公司各类产品累计取得数千台订单，其中超过一半来自海外，覆盖科研教育、商业服务、全地形巡检、工业和建筑。5月发布的全尺寸交互人形LimX Luna，不到一个月就完成海内外客户交付。

7月14日，公司完成近2亿美元Pre-IPO轮融资，投后估值150亿元，半年累计融资4亿美元。公司3月已完成股份制改造。

逐际的问题其实非常简单：

身体它能造好，平台也有人买，但它还缺一个像"银河进宁德""星动做物流"那样让人一眼看懂的生产力场景。

这件事一旦补上，它的排序也可能往前走。

加速进化是这份名单里我觉得最不像"工业机器人公司"的一家。

它从一开始就瞄准科研教育和开发者市场。

K1去年10月上线，首批100台限时价2.99万元，20分钟售罄。到今年4月，累计出货超过1000台，进入20多个国家、覆盖400个客户。

2026年一季度出货同比增长500%，1到2月新签订单同比增长超过800%；公司还在2025年12月实现经营性现金流回正。

但真正有意思的是RoboCup。

今年7月韩国仁川比赛中，38支队伍使用加速进化机器人作为比赛载体。清华大学火神队搭载Booster T1卫冕Large组冠军，德国B-Human队搭载K1拿下Middle组，武汉大学Invic队搭载K1 Air拿下Small组——双足人形所有组别的金牌都被同一套硬件平台拿走。

今年赛场上还出现了一支澳门培正中学的队伍。中学生能打进RoboCup，是因为本体和仿真工具都不用自己造了。

这件事的意义不在奖牌。

过去参赛队要从零做本体，大量时间花在机械结构和基础运动控制上；现在大家用同一套硬件，竞争重心开始转向视觉、决策、多智能体协同。

这很像早期开发板。

谁先成为开发者默认用的那块"板子"，谁就可能拿到一部分生态。

当然，科研和赛事生态最后能不能走进生产力市场，是另一道题。

北京人形机器人创新中心是这张图里的特殊选手。

它2023年成立，股东包括优必选、小米机器人事业部和京城机电，各持约28.57%，后来获授"国家地方共建具身智能机器人创新中心"。

它不是典型创业公司，所以这里不把它硬塞进第二梯队第几名。

但双足本体和运动控制这一块，很难绕开它。

刚结束的第二届世界人形机器人运动会上，北京人形派出天工Ultra、天工Omni等四款机型参加40多个赛项。

8月22日预赛，天工Ultra跑出9.39秒；8月25日复赛8.86秒；8月26日决赛，大型组冠军成绩8.64秒。去年这个项目的冠军成绩还是21.50秒。

400米从上届1分28秒03提高到38.15秒，1500米从6分34秒40提高到2分21秒64，原地跳高从0.956米提高到3.40米。

运动成绩不等于能进工厂，但高速奔跑、落脚控制、全身协调、抗扰动和跌倒控制，本质上都是本体和小脑的压力测试。

北京人形今年完成7亿元首轮市场化融资，现在要证明的是：公共技术平台式的组织，能不能拥有和商业公司一样快的产品迭代、交付和成本下降速度。

再往下一层，其实已经没必要硬排第十一还是第十五。

这些公司的共同点，是某一块能力非常突出，但还没有把整机、模型、量产和商业化同时闭环。

众擎押高动态本体和产能。5月22日，深圳红花岭智能制造基地启用，首批T800下线，产线可以做到每15分钟下线一台，郑州万台级产线也在规划中。T800身高173厘米，18万元起。身体越来越强以后，大脑和操作能不能跟上，是它的分水岭。

星尘智能押绳驱。大量人形机器人用电机和减速机构，星尘希望像人的肌腱一样，通过绳驱获得更高柔顺性和操作性能。有意思的是，星动纪元的灵巧手恰好放弃绳驱和连杆，选择电机直驱，理由之一就是寿命。同一个技术问题，两家公司给出了完全相反的答案。这类分歧比"谁又完成一次融资"有意思得多，因为几年后一定有一边会被事实验证。

帕西尼押触觉。今天机器人绝大多数操作仍然是"看见以后去抓"，但人拿一张纸、捏一个鸡蛋、插一根软线，用的信息远不只有视觉。如果下一阶段机器人的瓶颈从"看得见"转向"摸得准"，帕西尼的价值可能比今天整机出货榜上的位置大得多。

傅利叶最大的资产是时间。它从康复机器人起家，在执行器、力控和人机交互上积累很深。GR系列没有把最快跑步当成首要目标，更强调医疗康养和长期与人共处。它要证明的是，康复机器人时代积累下来的工程能力，能不能迁移到更大的通用具身市场。

松延动力先证明了一件事：价格还能继续往下走。N2、E1起售价3.99万元，2025年7月单月交付105台；当时公司披露意向订单突破2500台、合同额超过1亿元，教育教具和商业演出占比超过60%。这些数据主要停留在2025年年中，2026年真正新增的生产力场景还没有同样清楚。

魔法原子押多机协同，不仅做本体也做灵巧手，希望多台机器人在柔性产线上配合。开普勒押重载工业——需求很明确，工厂缺人的岗位本来就集中在搬运、上下料和高危工序；但它最后的竞争对手不是另一家人形机器人，而是已经发展几十年的机械臂、AGV和专用自动化设备。能不能把这笔账算赢，比机器人能举多重重要。跨维智能在6月底估值突破百亿元，也已经到了不能忽略的体量。

宇树证明了高性能本体可以做成大规模商品，而且能赚钱。智元证明了机器人、模型、数据和交付可以同时铺开。优必选证明了工业客户真的愿意持续为人形机器人付钱。银河证明了机器人可以在量产线上连续跑几个月。星动证明了一个新场地的适配，可以从半年压到几天。星海图证明了开发者市场可以先跑起来。千寻和自变量，则在尝试证明模型能力可以替掉一部分硬件和工程复杂度。

每家公司都先证明了一块。

谁先把两块拼起来，这张图就要重新排一次。

这里没有列入荣耀小米等机器人，机器人还不是大厂的独立核心业务。但运动会上荣耀机器人"闪电"百米已经跑进8.94秒。这至少说明了一件事：大厂真正决定切进来以后，本体能力的追赶速度可能比今天这张图变化得更快。

这份榜单最重要的并不是名次，150多家公司当然不会都留下来，今天站在前面的十几家也没有谁已经拿到最终答案。

但和一年前相比，有一点已经清楚很多：

谁靠身体，谁靠大脑，谁靠场景，谁靠成本，已经开始分出来了。每家公司靠什么留在牌桌上，已经能看得越来越清楚。