当前，各国围绕传感系统、智能控制系统和传动系统等软硬件技术，正在加快争夺技术主导权。我国人形机器人发展还存在核心零部件水平差距较大、垂直大模型的高质量数据集缺乏等问题。主要表现在以下几个方面。

 

　　一是核心零部件技术与工艺水平与国外存在差距。无框力矩电机、空心杯电机和滚柱丝杠等的制造方面仍存在堵点。例如，磁路和工艺设计是无框力矩电机的核心技术，目前美国企业采用的分布式分数槽及碳纤维绑扎技术居于全球领先地位，国产无框力矩电机在转矩密度、温升和最高转速等关键参数上差距明显。

 

　　二是缺乏用于训练大模型的高质量数据集。大模型算法是影响人形机器人“大脑”“小脑”性能的核心技术，能够决定人形机器人的智能化水平和运动能力，是各国角逐人形机器人产业技术制高点的关键。然而，国内用于训练大模型算法的高质量数据集匮乏，在数据收集效率和数据仿真技术等方面与国外差距明显。例如，我们调研发现，目前国内缺少能够高效生成人形机器人仿真数据的大模型，只能在物理世界建立一个特定场景，命令人形机器人持续运动以实现数据采集。

 

　　三是成本较高制约产业化应用。人形机器人整机产品成本较高，小米CEO雷军曾透露，国产人形机器人成本大约为70万元/台，高昂的整机成本阻碍了人形机器人产业化应用。一方面，核心零部件成本较高。人形机器人核心零部件缺乏统一的技术标准，定制化生产成本较高。此外，无框力矩电机等高精度核心零部件依赖进口，进一步推高了整机产品成本。另一方面，场景牵引不足，企业量产意愿不强。例如，工业制造场景中涵盖人机协作、智能搬运等碎片化场景，人形机器人厂商难以判断应针对哪些碎片场景制定量产计划以实现最大的投资回报，从而对整机产品订单的需求预期存疑，使得量产计划难以落地。

 

　　四是创新生态系统有待进一步完善。一方面，产业组织形态有待完善。在产业协同层面，缺少能够带动创新生态群落协同发展的“链主”企业。在产业集聚层面，缺少成熟的人形机器人产业集群、孵化器、产业园区等创新载体，带动产业链上下游集聚发展。另一方面，创新要素供给结构不优，突出表现为创新要素供给结构对需求结构的适应性不强。此外，创新服务效能有待提升，特别是在概念验证阶段缺乏资金支持。根据调研，目前科研院所和初创企业在概念验证早期缺乏制作样品的资金支持，科研成果能否成功转化为具有市场价值的产品存在较大不确定性，更难以在需求侧精准匹配用户群体。