11 月 27 日，国家发展改革委政策研究室副主任李超在新闻发布会上首次就人形机器人行业提示风险，直言需防范 " 重复度高的产品‘扎堆’上市、研发空间被压缩 " 等问题。这一表态引发产业界与资本市场的强烈关注，也揭开了当前国内人形机器人产业高速发展背后的潜在风险。

这是国内首次对该行业明确提示风险，直指当前产业发展的深层隐忧。

李超表示，" 速度 " 与 " 泡沫 " 一直是前沿产业发展过程中需要把握和平衡的问题，这对于具身智能产业来讲，也是一样的。同时，李超也强调，我国目前已有超过 150 家人形机器人企业，这个数量还在不断增加，其中半数以上为初创或 " 跨行 " 入局，要着力防范重复度高的产品 " 扎堆 " 上市、研发空间被压缩等风险。

近年来，在创新引领和需求释放的双重作用下，以人形机器人为代表的具身智能产业规模，正在以超 50% 的增速跨越式发展。根据市场调研机构预测，2030 年将达到千亿元市场规模。

当前，国内人形机器人产业发展主要面临三项风险。

风险一，低水平重复 " 扎堆 "，挤压研发创新空间，这也是最担忧的问题。

目前国内的 150 多家人形机器人企业，其中半数以上为初创或 " 跨行 " 入局，这就导致产品同质化现象十分突出。目前，人形机器人的主要购买方是高校科研机构、展会、企业展示客户、数据采集单位，用途集中在教学、演示、内容创作和数据训练。而从产业应用场景来看，人形机器人应该更加广泛地在工业制造领域被使用，除了汽车制造领域，还应该看到更多的工业应用场景的落地。

当前的这一现象也解释了为什么行业销量虽 " 暴增 "，但真正的工业场景落地比例很低。国内的人形机器人现在仍处于技术攻坚和提升的关键阶段，资金、人才、政策应该更加向技术倾斜，要把重心放在技术研发上，而非是让机器人在展厅里面做展示，也只有不断提升技术，才可能将人形机器人的成本降下来，更好地推动制造业和服务业升级，提高人形机器人的商用价值。

因此，人形机器人的低水平重复扩产能，不仅浪费资本与人才，更会压缩行业整体研发空间，将让这一新产业重复 " 内卷 " 的消耗模式，错失产业发展的宝贵机会。

风险二：资本分散与浮躁预期，削弱全球竞争力。人形机器人被视为 " 下一代通用智能终端 "，近年来吸引大量资本涌入，但融资分散与过度炒作正成为另一大隐患。优必选 CBO 谭昊就曾透露，2025 年以来国内人形机器人行业融资总额不足 200 亿元，150 家本体企业平均融资仅 1 亿余元，若剔除头部企业，多数中小企业融资能力薄弱。

对比海外，全球知名企业 FigureAI 今年 9 月完成 10 亿美元融资（投后估值 390 亿元），Apptronik 年内融资也达到了 10 亿美元，仅两家企业融资额便超国内全行业总和。

此外，行业浮躁情绪加剧了风险。部分企业 " 动辄宣称百万、千万台销量 "，给市场和投资者传递不实预期。

高盛报告就指出，当前人形机器人行业仍处于 " 强预期与弱现实 " 状态。以行业风向标特斯拉 Optimus Gen3 为例，自 2024 年对外公布量产计划以来，已多次推迟定型与交付时间，累计延迟约一年，不仅暴露了通用型人形机器人在软硬件集成、成本控制与可靠性上的多重瓶颈，也让外界对行业时间表的可行性产生疑虑。如果这一趋势持续，不仅会导致资本市场信心波动，更可能让行业陷入 " 预期泡沫—现实落差—信任流失 " 的恶性循环，延缓人形机器人从实验室走向真实生产力的进程。

风险三，商业化落地滞后，产业链协同受阻。从 " 演示 " 到 " 落地 "，是人形机器人产业的关键跨越，但当前进度尚不及预期。人形机器人产业链横跨硬件制造、AI 算法、场景应用、数据服务等多个领域，需要在 " 本体企业 + 零部件厂商 +AI 公司 + 场景方 " 之间形成紧密协同，但当前生态却呈现 " 各自为战、协同低效 " 的局面。

具体来看，上下游脱节问题突出：本体企业大多依赖外部采购关键零部件，与零部件厂商缺乏深度技术合作，尤其在联合研发定制化部件方面鲜有突破，致使性能需求与供应能力难以匹配；同时，AI 公司与本体企业间数据接口标准不一，模型往往无法直接部署到机器人终端，增加了系统集成难度。此外，数据共享机制缺失，数据采集、标注与训练大多由各企业独立完成，缺少行业级共享平台，导致重复采集与 " 数据孤岛 " 现象普遍，严重制约具身智能模型的泛化能力。

不容忽视的还有，不同企业在机器人本体、传感器及控制系统等方面的接口各异，缺乏统一标准，既无法实现跨品牌协作，也阻碍了模块化扩展与产业链的规模化整合，进一步削弱了整体协同效率。

李超在发布会上表示，国家发展改革委已会同有关部门进行深入研究，围绕强化政策牵引、加快技术攻关、推动成果应用等开展系统谋划，下一步将结合 " 十五五 " 相关专项规划的编制工作，推动具身智能产业健康规范发展。

发改委此次预警并非否定行业价值，而是 " 防风险、促升级 " 的主动引导。从低水平重复 " 扎堆 " 到资本分散与浮躁预期，再到商业化落地滞后与产业链协同受阻，这些风险本质上指向同一个核心命题：如何在人形机器人产业发展中保护好创新，让技术突破真正转化为产业竞争力。