机器人大脑开始按 API 卖了，实验室 95% 掉到现场 60% 这段路还没人接

做了 45 个人形试点、还没回本的买方

事实 2026 年 8 月 5 日，GXO Logistics CEO Patrick Kelleher 在第二季度财报电话会上告诉分析师，公司已经做了 45 个人形机器人试点。他说人形机器人「还没有实现投资回报」，回本还要几年。同一场电话会上，GXO 表示 2026 年预计在全网部署约 2 万台各类机器人。20

事实 11 周后的 10 月 26 日，Agility Robotics 和 GXO 宣布把 Digit 人形机器人带进另外两个电商履约中心，2027 年初先上 Digit 4，等 Digit 5 商用后再换代。双方都没有披露台数和合同金额。据 The Robot Report 报道，Digit 在 GXO 佐治亚州 Flowery Branch 的现有站点已经搬运了 10 万多个周转箱。21

我们的判断 买方承认没回本、却照样扩站，等于是在给未来的人力买一份期权，同时也在告诉卖方缺口在哪。卡脖子的已经不主要是模型。把一个能干活的策略变成现场主管每个班次都敢用的机器人，靠的是数据、评测、车队运维和安全，这四段目前都没几家公司正经在做。本文要画的就是这块空地。

模型层正在变成一件商品

事实 2026 年 10 月，Physical Intelligence 开放了 API 测试版，客户可以上传数据，使用托管微调和托管推理。目前要排队申请，没有公开价格。2026 年 7 月，Google DeepMind 把 Gemini Robotics-ER 2 放进 Google AI Studio，视觉-语言-动作（VLA）模型和端侧模型则只开放给早期合作方。23

事实 规模化部署确实发生了，但集中在少数几个品类。Waymo 每周付费出行从 2024 年 5 月的约 5 万单涨到 2026 年 3 月的约 50 万单，覆盖 10 个城市。Amazon 在 2025 年 6 月表示，旗下机器人已超过 100 万台，分布在 300 多个设施。410

我们的判断 这两个规模化的例子，都是机器人、场地、软件和数据全握在自己手里的运营方：Waymo 自己跑车队，Amazon 自己管仓库。它们都不用把机器人卖给第三方，也不用向别人的财务部门证明回本。而这正是现在每一家人形机器人厂商的处境。

事实 钱也跟上来了。Penn Mutual Asset Management 引用 CB Insights 的数据称，2025 年机器人融资达到创纪录的 407 亿美元；引用 PitchBook 的数据称，2026 年第一季度机器人和 Physical AI 退出约 62 亿美元、共 18 笔，超过 2017 到 2025 年的总和。该机构同时提醒，单个季度可能是异常值。5

我们的判断 实验室一旦开始卖模型接口，增长就要靠那些能带来任务数据、能在真实现场跑机器人、能兜住失败的客户。这和训练模型是两门生意，实验室目前大多把它留给了别人。商业空间就在这层中间：一头是托管模型，一头是每个班次都能干活的机器人。

数据成了一条供应链

事实 Figure 的 Index App 付钱让普通人拍自己做家务和工作。2026 年 8 月，Figure 公布的数字是：26.4 万次下载、覆盖 108 个国家、周活 4.4 万、视频 1,600 万条以上，已付给拍摄者 1,500 万美元。公司还承诺未来 12 个月在数据和算力上投入 10 亿美元以上。6

事实 一个月后，Figure 公布了这批数据换来了什么。在 30 个机器人从没去过的湾区家庭里，从零训练的策略零样本成功率是 9%，用 Index 视频预训练过的策略是 56%。Figure 称评测是盲评，不给部分分，只要出现安全干预就算失败。它没有公布做了多少次试验。22

事实 Dyna Robotics 用 100 万小时以上的第一视角人类视频预训练 Dyna-2，预训练阶段没有用任何机器人数据。按公司自己的测试，14 个任务的平均归一化得分随四档数据量从 20% 升到 53%；在一家客户的生产标准下，零样本通过率从 Dyna-1 的 46% 升到 87%。7

事实 Physical Intelligence 在 2025 年 12 月发布的研究称，人类视频的收益只有在机器人预训练足够多样之后才会出现。在四个只出现在人类数据里的场景上，平均提升约 2 倍。8

我们的判断 市场要大量、多样的数据，这一点很清楚。但买方只有少数几家模型公司，而且它们都自己在采，Figure 的投入规模更是很少有供应商能比。外部数据公司要活下来，手里得有实验室不容易拿到的东西，比如特定工厂、仓库、医院的现场准入，或者实验室宁愿买也不想自己做的质检工具。上面引用的每一条 scaling 曲线都是厂商自测，没有一条被独立复现过。

评测还没有裁判

事实 a16z 在 2026 年 1 月的文章里估计，实验室成功率 95% 的策略到了现场可能只剩约 60%。就算保持 95%，一台每天尝试几千次的机器人每天也要失败约 50 次，而制造业通常要求 99.9% 以上的可靠性。1

事实 Google DeepMind 公布的 Gemini Robotics 2 数字离完美很远：从桌上抓取 68.4%，从地上抓取 45.7%，多指灵巧任务在 32% 到 92% 之间。前面 Figure 的家庭成功率 56% 虽然是基线的 6 倍多，也意味着差不多每两次就失败一次。322

事实 开源工具也在往评测和部署走。Hugging Face 2026 年 7 月发布的 LeRobot v0.6.0，把 6 个新的仿真基准统一到一条 lerobot-eval 命令下，还加了 lerobot-rollout 部署工具，支持人工接管和纠错。9

我们的判断 买方现在比较的，是厂商自己跑、自己挑任务的基准；就连公开得最仔细的评测协议，也没给试验次数。在买方自己的现场、按每千次任务的干预次数来做中立测量，模型公司没什么动力去做，而像 GXO 这样做过 45 个试点的买方，很可能愿意为此付钱。

毛利从车队运维这里漏掉

事实 Amazon 在 2025 年表示，预计 DeepFleet 模型能把机器人车队的行驶效率提高 10%。2026 年 2 月，它在 Blue Jay 多臂系统的发布页上加了一条说明：已不再在运营中使用 Blue Jay。1011

事实 按其向 SEC 提交的文件，最大的上市仓储自动化公司 Symbotic 2026 财年第三季度收入 7.21 亿美元，其中系统 6.71 亿、运营服务 3,700 万、软件 1,300 万。公司还首次实现季度盈利，净利润 5,500 万美元。12

事实 2026 年 2 月，Agility 把丰田加拿大工厂从一年期试点转成商业化的机器人即服务（RaaS）合同，分配 7 台 Digit。硬件所有权、维护和软件升级都留在 Agility 手里。同月，Locus Robotics 宣布 DHL Supply Chain 用它的移动机器人完成了 10 亿次拣选。1323

事实 a16z 指出，工厂的维修团队没法诊断神经网络的故障。机器人公司只能自己招人补上：Dyna 的招聘页上挂着「高级软件工程师（车队连接）」和派驻客户现场的「机器人安全操作员」。114

我们的判断 规律很一致：收入靠硬件和系统，软件和服务很薄，在线时长最后由厂商扛。在 RaaS 模式下，每一小时停机、每一次远程接管都从厂商的毛利里扣，车队监控、远程协助和现场技术员成了随出货量一起涨的成本项。能把这笔成本压下来的工具，是一个已经有人在付钱的缺口。

安全和合规卡在标准的空档里

事实 ISO 25785-1 是动态稳定工业移动机器人的安全标准，双足人形就在这一类里。截至 2026 年 11 月 1 日，它仍是委员会草案。第 2 部分（应用集成）另行起草，非工业场景则归 ISO 13482 管。16

事实 a16z 指出，现有的工业机器人标准 ISO 10218 和 ISO/TS 15066，写的时候针对的是动作可以事先规定的机器，没有考虑行为无法事先完全规定的学习型策略。1

事实 Boston Dynamics 称 Atlas 仍在开发中，正在现代汽车佐治亚工厂的应用中心训练，目标是 2030 年前做零部件装配。1X 的招聘页上挂着「高级安全合规工程师」职位。1715

我们的判断 标准发布之前，每一次让人形机器人在人旁边干活，都要买方、保险公司和安全团队逐案拍板。能帮买方签字的测试证据、风险评估和文档，是眼下就有需求的服务。等标准落地、认证机构接手，这个窗口就会收窄。

经济账还停留在示意阶段

事实 Agility 2026 年 10 月通过合并方 Churchill Capital Corp XI 向 SEC 备案的投资者演示里，假设每台 Digit 月费 8,500 美元，对比每年约 20 万美元的全负担人工成本，RaaS 模式回报 2.0 倍，当前 Digit 4 的物料成本约 12.5 万美元。文件自己把这些数字标为示意。18

事实 两个月前，Agility 的物流客户 GXO 的 CEO 刚说过人形机器人还没回本。机器人学家 Rodney Brooks 在 2026 年 1 月写道，多数早期人形机器人公司会悄悄关门，或者换一门业务。2019

我们的判断 文件里示意的 2.0 倍回报，和买方嘴里的「还没回本」，中间的距离本身就是一个市场。谁能给买方拿出经得起审计的干预率、在线时长和全成本（含遥操作和现场人员），谁就能影响这个品类怎么被采购，也会最先知道哪些厂商真有底气给整支车队报价。