汽车行业正经历一场似曾相识的转型浪潮。
此前，房地产公司纷纷转向算力、数据中心和AI领域；如今，轮到汽车制造商了。
小鹏涉足机器人领域，8月获得超9亿美元融资；上汽将人形机器人直接部署到电池生产线；广汽成立了独立的机器人子公司；长安将机器人量产时间表定在2028年；奇瑞的机器人交付量已突破2000台。
根据不完全统计，截至2026年9月，国内已有14家主流车企明确布局人形机器人，涵盖小鹏、理想、蔚来，以及长安、上汽、奇瑞，还有广汽、吉利、北汽、一汽。
车企们，又一次在另一条赛道上相遇了。
问题是，为何汽车企业突然集体热衷于“造人”？
答案并不复杂：因为当前造车越来越难盈利。
国家统计局数据显示，2026年1至7月，规模以上汽车制造业实现营业收入6.08万亿元，同比增长2.7%，但利润总额仅为2162.4亿元，同比下降20.4%，营业收入利润率约3.6%。同期，全国规上工业企业利润增长17.6%。
工信部数据则显示，1至7月全国汽车销量为1760.2万辆，同比下降3.7%；尽管新能源汽车仍在增长，但传统汽车产业整体已进入存量竞争阶段。
人民日报今年9月也直接指出了这一变化：上半年汽车相关企业财报中，部分整车企业出现“增收不增利”现象。同时，电池、芯片、智驾方案等上游环节的利润表现则明显不同。
汽车正变得越来越像一门典型的重资产、低利润生意——销量仍在，利润却消失了。
于是，各家车企不约而同地将目光投向了机器人。
01 车企的机器人迷思
如果只看表面，车企做机器人，多少有点像房地产公司突然转向算力。
一个卖房子的，一个造汽车的，突然都开始谈论AI和机器人，看上去都是在寻找“第二增长曲线”。
但机器人和汽车之间，其实比房地产和算力要紧密得多。
智能汽车的核心任务，说白了就是：感知世界、理解世界、做出决策、执行动作。
人形机器人遵循的也是这一套逻辑。
汽车通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达感知环境，利用芯片和模型判断前方情况，再决定加速、刹车或转向。
机器人则换了一个载体。
它用摄像头和传感器观察物体，借助AI理解环境，然后决定抬手、抓取、行走或避障。
因此，2026年3月，人民网在报道车企扎堆进军人形机器人时，直接将这种关系概括为：汽车企业布局人形机器人，本质上存在大量技术协同。
这也是车企敢于行动的原因。
它们手中已经拥有了一些机器人公司最难获取的资源：供应链、制造能力、智能驾驶算法、算力、真实场景，甚至包括数据，比如小鹏。
与许多公司不同，小鹏不仅用汽车数据来训练机器人，而是直接将汽车AI体系与机器人并行开发。
公司此前明确表示，机器人与智能驾驶研发具有协同效应，并计划让机器人使用与汽车相同的物理AI底座。今年8月，小鹏机器人业务完成超9亿美元首轮融资，投后估值超过63亿美元；9月又正式启用了机器人生产线。
这已不再是“汽车公司顺便研究一下机器人”，而是将机器人当作一项真正的新业务来推进。
但这里有一个容易被市场忽略的关键点——汽车数据，并不等同于机器人数据。
这是车企冲向机器人的最大优势，也是最大的误区。
驾驶数据主要解决的是道路感知、驾驶决策和车辆控制。
机器人真正缺乏的是另一类数据：我看到一个杯子，如何伸手？手碰到杯子后，该用多大力度？抓起来后，如何移动？移动中遇到障碍怎么办？东西滑落怎么办？
这些都是“操作数据”。
人民网4月援引相关研究报告指出，2025年中国人形机器人整机企业已超过140家，出货量达1.44万台，占全球84.7%；但行业仍处于从技术验证向产业化迈进的阶段。
因此，真正有优势的车企，并非“车多”的企业，而是那些能将汽车数据、机器人数据、模型和真实场景打通的企业。其中，上汽是一个很有代表性的例子。
2026年3月，“能仔1号”正式进入别克至境E7电池量产线，承担电芯抓取、上料等工作。上汽称，这是中国汽车行业首批真正进入量产产线的人形机器人应用案例。
一家机器人企业自己购买几十台机器人进行训练，与一家车企将机器人直接投入每天都在运转的汽车工厂，是完全不同的概念。
前者是在进行测试，后者是在构建数据闭环。
02 车企分叉口
正是工厂产线带来的真实业务场景，完成了从样机测试到数据闭环的关键一步。
但即便拥有得天独厚的落地条件，也并不意味着所有入局的车企都能顺理成章地实现人形机器人的商业化。
汽车赛道积累的供应链、制造能力、智驾算法与道路数据，只是打下了基础。要真正做成机器人，还需要补齐本体控制、灵巧操作、垂直场景适配等另一套能力。不同车企手里的牌各不相同，发展路径也因此分化。
第一类，是小鹏这种“软件+AI+机器人”型。
小鹏的优势不在于汽车规模，而在于它很早就将自己定位为AI公司。
2026年一季度，小鹏已将自己定义为覆盖智能汽车、自动驾驶、飞行汽车、人形机器人和AI芯片的物理AI公司；机器人量产基地占地约11万平方米，计划2026年底实现量产，2027年进入门店和商业场景。
到了9月，机器人生产线正式启用。
换句话说，小鹏已完成了“模型—机器人—场景—制造”的第一轮闭环。
第二类，是上汽、广汽、长安这类传统汽车巨头。
它们最大的优势，是工厂和产业组织能力。
上汽已将机器人送入量产线，同时围绕机器人本体与核心零部件进行产业投资。
广汽则更进一步。2026年2月，广汽正式成立慧仑科技，将机器人业务从集团内部研发项目转变为独立产业化主体；8月，慧仑科技又完成超亿元融资，继续推进人形机器人整机和核心零部件的规模化商用。
长安则明确提出2028年实现人形机器人量产，并布局工厂、门店和家庭等场景。
它们的优势不那么耀眼，但非常实际：有工厂，有供应链，有工人，有客户，有售后体系。
机器人真正大规模落地后，这些因素都会变得至关重要。
除了上述两类，奇瑞特别值得单独提及，因为它走的并非单纯押注“通用人形机器人”的路线，而是专注于机器人产品的商业化。
2026年4月，奇瑞墨甲机器人完成千台订单签约和百台集中交付；7月，墨甲机器人全球累计交付突破2000台，产品和服务覆盖60多个国家和地区。
这2000台不能简单理解为人形机器人2000台，因为墨甲的产品矩阵本身包含人形机器人、智警机器人、导医机器人、机器狗等多个品类。
但这依然很重要，因为它证明了一件事：机器人不一定要等到“通用人形”成熟后才能盈利，先从安防、导医、工业、服务等垂直场景切入，也是一条可行之路。
这实际上给车企提出了两个不同的问题：到底是要做“机器人公司”？还是只想做一个“机器人业务”？
这两者，相差甚远。
03 会造车，不等于会造机器人
有人可能会问：是不是只要是车企，都能做机器人？
答案显然是否定的。
机器人行业最容易出现的一种幻觉，就是：造过汽车，所以机器人也能造。
这不成立。
汽车可以依靠平台化、零部件标准化和成熟供应链，将复杂度分散出去。
人形机器人目前最大的难题恰恰在于“最后一米”——手、脚、关节、动态平衡、灵巧操作以及模型泛化。
这也是为什么汽车行业内部的人士都非常谨慎。
东风研发团队就公开指出，目前人形机器人的大脑仍在快速演进，技术路线尚未真正收敛；同时，行业缺少海量、高质量的真实场景数据，安全性、可靠性，以及整机成本和工作效率之间仍需协调。
这意味着，有几类车企会比较危险。
一种是只有概念，没有机器人研发体系。发布一个机器人、拍摄一条视频、参加一次机器人大会，并不等于拥有机器人业务。
另一种是只有制造能力，没有AI能力。这类公司可以把机器人“组装出来”，却未必能让机器人“学会”。
还有一种是只有汽车数据，却没有操作数据。几百万辆车可以让自动驾驶模型学会如何驾驶，但不能自动教会机器人如何拧螺丝。
因此，未来机器人行业真正可能被淘汰的，不一定是没有汽车制造能力的企业，反而可能是那些将“汽车供应链优势”等同于“通用机器人能力”的企业。
入局只是第一步，真正困难的是接下来的十年。
将汽车的AI能力迁移过去，将汽车的供应链迁移过去，将工厂变成训练场，再将机器人卖出去。
其中任何一个环节出现问题，第二增长曲线就会变成第二个研发黑洞。
小鹏正在证明自己能否成为一家“机器人+汽车”的公司；上汽在验证产业资本、汽车工厂和机器人公司能否形成闭环；广汽在探索机器人能否从集团实验室变成独立公司；奇瑞则走得更直接，先从产品和场景中寻找商业化路径。
至于长安、吉利、蔚来、理想、东风等一大批车企，真正的考验也已经摆到了面前。
这场比赛最终不会奖励“最早发布机器人”的车企，甚至也未必奖励“机器人最像人”的车企，它最终可能奖励的是另一种能力：谁能让机器人真正去工作。
汽车行业最初几十年，比拼的是发动机，后来比拼电池，再后来比拼芯片、软件和自动驾驶，到了今天，车企开始争夺的，可能是一个新的产业入口——将机器人的身体、AI的大脑和汽车的制造体系整合在一起。
所以，这一次车企做机器人，和房地产企业转型算力，还真不完全一样。
房地产转型算力，是想离开自己的旧世界；汽车转型机器人，则多少有点像顺着自己的旧世界继续前行。
只是走到最后才会发现，汽车可以教机器人如何制造，但未必能教会机器人如何生存，而这才是车企集体冲向机器人之后，真正的分水岭。
本文来自微信公众号“阿尔法工场研究院”，作者：林深，36氪经授权发布。
