春晚機械人驚艷全球：Unitree 年產兩萬台、售價僅 $13,500 的價格革命

2026 年農曆新年，全球收視率最高的電視節目——中國中央電視台春節聯歡晚會——為觀眾呈現了一幕令人屏息的景象：數十台人形機械人在舞台上表演功夫套路、編排舞蹈和體操動作，動作之流暢、協調之精準，令人難以分辨其與真人表演者之間的界限。這不僅是一場科技秀，更是一個信號——中國的人形機械人產業已經從概念驗證階段邁入了規模化生產的新紀元。

與 2025 年春晚上機械人步態搖晃、動作生硬的表現相比，今年的進步堪稱飛躍。僅僅一年時間，中國機械人企業在動態平衡、多機協調和即時環境感知等核心技術上取得了顯著突破。而這一進步的背後，是一個更具爆炸性的商業消息：Unitree（宇樹科技）宣布 2026 年預計出貨一萬至兩萬台人形機械人，基礎售價僅為 13,500 美元。

這個價格意味着甚麼？它比 Tesla Optimus 的目標售價 20,000 美元低了 32.5%，比 Boston Dynamics 的商用 Atlas 預計售價低了一個數量級，更不用說 Figure AI 等美國新創公司動輒數十萬美元的定價。Unitree 正在對全球機械人產業發動一場價格戰，而這場戰爭的深遠影響才剛剛開始顯現。

春晚舞台背後的技術飛躍

要理解今年春晚表演的意義，需要先回顧 2025 年的對比。去年的春晚上，機械人表演雖然引起了國際關注，但技術上的不足同樣明顯——步態不穩、轉向時出現明顯的遲滯、多機之間的協調偶有失誤。當時不少國際媒體以「impressive but wobbly（令人印象深刻但搖搖晃晃）」作為標題。

而今年的表演徹底改變了這一敘事。機械人展示的功夫動作包含了高難度的單腳站立、快速轉身和連續攻防組合；編排舞蹈則要求精確到毫秒級的多機同步；體操動作涉及動態平衡控制和地面翻滾。這些能力的實現依賴於幾項關鍵技術的成熟：

• 強化學習驅動的運動控制：透過在模擬環境中進行數百萬次的訓練迭代，機械人學會了在複雜動態場景中保持穩定。模擬到現實（sim-to-real）的遷移技術在過去一年取得了重大進展。
• 高精度力矩控制：新一代電機驅動器使機械人能夠在毫秒級時間尺度內調整各關節的力矩輸出，這是實現流暢動作的硬件基礎。
• 多智能體協調框架：數十台機械人在舞台上同步表演，意味着需要一個低延遲、高可靠性的通訊和協調系統。這一能力直接對應了未來工廠場景中多機械人協作的需求。
• 視覺-慣性融合導航：機械人能夠在複雜的舞台環境中準確定位並避障，展示了感知系統的成熟度。

$13,500：顛覆性定價的戰略邏輯

Unitree 的 13,500 美元基礎售價是一個精心計算的數字。它不僅僅是市場定價策略，更是中國製造業體系優勢的集中體現。

Unitree 能夠達到這一價格水平，得益於幾個結構性因素。首先是中國完整的機械人零部件供應鏈——從伺服電機、減速器到力矩傳感器、慣性測量單元（IMU），幾乎所有關鍵零部件都可以在珠三角和長三角地區找到本地供應商，大幅壓低了採購成本。其次是規模效應——一萬至兩萬台的年產量使得固定成本的分攤更加有效。第三是中國工程人才的成本優勢——機械人研發團隊的人力成本約為美國同行的三分之一至四分之一。

但更值得關注的是這一定價背後的戰略意圖。13,500 美元的價格點使得人形機械人首次進入了中小企業和甚至部分高端消費者的可負擔範圍。回顧歷史，類似的價格破壞曾在多個科技領域引發產業重構：PC 從數萬美元降至千元級別催生了個人電腦革命；電動車從天價降至大眾市場價位推動了能源轉型。Unitree 似乎正試圖在人形機械人領域複製這一模式。

產業生態的連鎖反應

Unitree 的價格攻勢並非孤立事件，它發生在一個快速演變的全球機械人產業生態中。近期的一系列動態共同勾勒出一幅變革圖景：

SoftBank 斥資 54 億美元收購 ABB Robotics

軟銀（SoftBank）以 54 億美元收購瑞士工業機械人巨頭 ABB Robotics 的交易，是全球機械人產業整合的標誌性事件。孫正義長期看好機械人和 AI 的融合前景，此前已通過投資 Boston Dynamics（後出售）和收購 ARM 佈局相關領域。此次收購使軟銀獲得了 ABB 在工業自動化領域數十年積累的技術和客戶基礎，與其在 AI 領域的投資形成互補。這筆交易也反映出一個趨勢：傳統工業機械人與 AI 驅動的新一代機械人正在加速融合。

NVIDIA DreamZero：機械人的「GPT-2 時刻」

NVIDIA 發布的 DreamZero 被業界譽為機械人領域的「GPT-2 時刻」。正如 GPT-2 在 2019 年證明了大規模語言模型的可行性，為後來的 GPT-3 和 ChatGPT 奠定了基礎，DreamZero 展示了透過大規模模擬訓練和世界模型，機械人可以在零真實世界經驗的情況下學會複雜的物理任務。這一突破的意義在於，它大幅降低了機械人 AI 訓練的門檻和成本——企業不再需要昂貴的真實世界數據收集，而可以在虛擬環境中訓練機械人技能，然後將其遷移到物理世界。對於 Unitree 等中國企業而言，DreamZero 類型的技術平台意味着它們可以在軟件層面加速追趕甚至超越西方競爭對手。

Alibaba 推出 RynnBrain 開源機械人 AI 模型

阿里巴巴推出的 RynnBrain 是一個開源的機械人 AI 基礎模型，涵蓋了運動規劃、物體操作和環境理解等核心能力。這一舉措與阿里巴巴在大語言模型領域推動開源（通義千問系列）的策略一脈相承——透過開源降低行業門檻、建立生態系統、並最終在商業化層面獲益。RynnBrain 的開源對中國機械人產業的意義尤為重大：它為眾多中小型機械人企業提供了一個高質量的 AI 基礎，使它們無需自主研發昂貴的基礎模型即可開發有競爭力的產品。

Boston Dynamics 與 DeepMind 的聯姻

Boston Dynamics 與 Google DeepMind 的合作代表了美國陣營最強大的機械人 + AI 組合。Boston Dynamics 擁有數十年的機械人硬件和動態控制經驗，DeepMind 則掌握了全球頂尖的 AI 研究能力。兩者的結合意味着 Atlas 機械人將獲得前所未有的智能化升級。然而，這一合作面臨一個根本性挑戰：成本。Atlas 的精密硬件和 DeepMind 的 AI 研發投入意味着其產品定價難以在短期內與中國企業競爭。

中美機械人競賽：不同的路徑，相同的目標

春晚的機械人表演和 Unitree 的定價公告，將中美之間的機械人競賽推到了新的焦點。兩國在這一領域的戰略路徑截然不同，但最終目標一致：掌握 Physical AI 的主導權。

中國的路徑：規模先行，以量取勝。中國的策略是利用製造業優勢快速實現規模化生產，透過大量部署積累真實世界數據，再以這些數據反哺 AI 系統的持續優化。這一策略在電動車領域已被證明行之有效——比亞迪等中國車企正是透過大規模量產和價格優勢，在全球電動車市場佔據了主導地位。Unitree 的 13,500 美元定價和一至兩萬台的出貨量目標，正是這一策略在機械人領域的翻版。

美國的路徑：技術先行，以質取勝。美國企業和研究機構傾向於在核心 AI 技術上尋求突破，然後再解決量產問題。Boston Dynamics + DeepMind 的合作、NVIDIA 的 DreamZero、以及 Figure AI 和 Apptronik 等新創公司的研發投入，都體現了這一思路。美國的優勢在於其深厚的 AI 基礎研究實力和充裕的風險投資，但其在硬件製造和供應鏈方面的短板也同樣明顯。

兩條路徑各有優劣。中國的規模優勢意味着更多的真實世界部署數據，這是 AI 系統持續改進的關鍵燃料。正如大語言模型領域的經驗所示，數據量往往比算法精巧更能決定模型的最終性能。但美國在基礎 AI 研究方面的領先——特別是在大規模世界模型、強化學習和多模態推理等前沿領域——可能在更長的時間框架內產生決定性優勢。

Physical AI：從概念到國家戰略

中國政府將「Physical AI」（物理人工智能）視為國家戰略級技術方向，其重視程度不亞於半導體和量子計算。這一定位的背景是中國面臨的雙重挑戰：人口老齡化導致的勞動力短缺，以及製造業升級的迫切需求。

國務院在最新的《新一代人工智能發展規劃》修訂版中，明確將人形機械人列為重點發展方向，並提出了到 2030 年建成全球最大人形機械人產業集群的目標。地方政府層面，北京、上海、深圳等城市紛紛出台了機械人產業專項支持政策，涵蓋研發補貼、場地租金減免、人才引進優惠等多個層面。

這種國家級的政策支持，加上民間資本的大量湧入，正在中國催生一個龐大的機械人產業生態系統。據不完全統計，中國目前有超過 50 家企業在研發或生產人形機械人，形成了從基礎零部件到整機製造、從 AI 軟件到應用場景開發的完整產業鏈。

「中國在機械人領域正在複製其在電動車和太陽能產業的成功模式：政府提供政策支持和初始需求，企業利用供應鏈優勢快速降低成本，然後以價格優勢搶佔全球市場。」

對製造業的深遠影響

如果 Unitree 的量產計劃如期實現，其影響將遠超機械人產業本身。13,500 美元的人形機械人意味着甚麼？以一個典型的製造業場景為例：一台 Unitree 機械人的年度總擁有成本（包括折舊、維護和能耗）大約為 5,000-7,000 美元，相當於每月 400-600 美元。即使考慮到目前人形機械人的能力限制，這一成本已經低於大多數發展中國家製造業工人的月薪，更遠低於發達國家的水平。

這將從幾個層面重塑製造業：

• 回流製造的經濟學改變：高人力成本一直是歐美製造業外遷的主要原因。如果人形機械人能夠承擔部分工廠工作，「回流」（reshoring）的經濟邏輯將發生根本變化。美國和歐洲企業可能發現，使用機械人在本土生產的總成本已低於在海外使用人工的成本。
• 中小企業的自動化普及：此前，工業自動化主要是大型企業的特權。傳統工業機械人的部署成本（含系統集成）通常在 10-50 萬美元以上。13,500 美元的人形機械人將使自動化技術首次觸及中小型製造商。
• 靈活生產的實現：與固定在生產線上的傳統工業機械人不同，人形機械人可以在不同工站之間移動，適應多種任務。這意味着小批量、多品種的生產模式將變得更加經濟可行。
• 服務業的延伸：在製造業之外，低成本人形機械人還可能進入物流倉儲、零售、餐飲和安保等服務業場景，進一步擴大其市場潛力。

風險與不確定性

在樂觀的產業敘事背後，也存在需要正視的風險和不確定性。

技術成熟度

春晚表演的環境是高度受控的——預設路線、預編程動作、理想的地面條件。從舞台表演到非結構化的真實工作環境，中間存在巨大的技術鴻溝。在工廠中，機械人需要應對不規則的物件、突發的環境變化和與人類工人的安全互動。目前的人形機械人在這些方面仍處於早期階段。

可靠性與維護

13,500 美元的售價是否意味着在可靠性上的妥協？一台需要頻繁維修的低價機械人可能比一台價格更高但更穩定的機器帶來更大的總擁有成本。Unitree 需要證明其產品能夠在長期運行中保持穩定性能。

出口管制風險

隨着 AI 和機械人技術成為地緣政治博弈的核心領域，中國製造的人形機械人可能面臨國際市場的出口管制或限制。特別是在涉及軍事或安全應用的場景中，西方國家可能對中國機械人採取類似於對中國電信設備的限制措施。

就業衝擊

大規模部署低成本人形機械人將不可避免地對就業市場產生衝擊。與過往的自動化浪潮不同，人形機械人的通用性意味着其影響範圍更廣，不僅限於製造業，還可能波及服務業。各國政府需要提前規劃應對策略，包括再培訓項目、社會保障體系調整和新型就業模式的探索。

香港的角色與機遇

在這場全球機械人產業變革中，香港擁有獨特的定位。作為中國與國際市場之間的超級連接者，香港可以在以下幾個方面發揮作用：

• 融資與上市平台：中國機械人企業的國際化融資需求巨大。香港交易所已經成為多家中國科技企業的上市首選地，機械人企業也將循此路徑。深圳智浦（ZhipuAI）和 MiniMax 等 AI 企業赴港上市的先例，為機械人企業提供了參考。
• 應用場景測試：香港高密度的城市環境、老齡化的人口結構和高昂的人力成本，使其成為人形機械人應用的理想試驗場。零售、物流、醫療護理等場景都有巨大的機械人應用潛力。
• 知識產權與標準制定：隨着機械人產業走向國際化，知識產權保護和技術標準的制定將變得至關重要。香港在法律服務和國際標準對接方面的優勢，使其能夠在這一過程中扮演關鍵角色。

前瞻：2026 年下半年展望

展望 2026 年下半年，幾個關鍵節點值得密切關注：

• Unitree 出貨量進展：一至兩萬台的出貨目標能否如期實現？早期客戶的反饋將決定市場對低價人形機械人的信心。
• Tesla Optimus 量產進展：Tesla 能否在 2026 年下半年開始有意義的 Optimus 量產？其與中國企業的價格差距將如何演變？
• AI 軟件的突破：NVIDIA DreamZero 和 Alibaba RynnBrain 等平台的演進，將決定機械人從「能走」到「能幹活」的跨越速度。
• 監管框架的建立：隨着部署規模的增長，各國在安全標準、數據隱私和責任歸屬方面的監管框架將逐步成形。

「2026 年的春晚不僅是一場全球性的文化盛事，它也成為了中國科技實力的展示窗口。當數十台人形機械人在億萬觀眾面前翩翩起舞時，這個畫面本身就是一個宣言——Physical AI 的時代，已經到來。」