Gartner 高挺：機器人產業邁入 GPT-2 發展周期，企業落地切忌盲目布局人形機器人

6 月 1 日，Gartner 研究副總裁高挺圍繞 2026 全球機器人產業發展前景開展專題行業分享，雷峰網參與，在分享中，高挺立足全球用工缺口、技術迭代節奏與產業落地現狀，研判當前全球機器人正處在商業化落地前夜，資本市場熱度與人形機器人實際產業化程度嚴重脫節。高挺提醒制造、服務等領域企業，摒棄跟風采購人形機器人的誤區，堅持先鎖定落地場景、再按需選型的落地思路。

從產業宏觀背景來看，世界經濟論壇預測，2030 年全球制造業用工缺口將突破 1000 萬，全球老齡化、少子化加速催生機器人剛需，機器人作為物理世界生產力，長期市場成長空間廣闊。

資本端，全球機器人賽道投資火熱，海外 Figure AI 一年時間估值暴漲 15 倍，人形機器人項目備受資本追捧，但產業落地數據卻表現慘淡。

高挺介紹，Gartner 調研數據顯示，行業里僅 1.64% 的企業實現機器人實際投產落地，超 98% 仍處于方案探索階段，人形機器人真實落地比例僅 1:60。即便是行業標桿特斯拉 Optimus，也尚未在廠區承擔有效生產工作，此前馬斯克公開承認其人形機器人仍處于研發測試階段，量產落地進度不及此前規劃。

在技術發展周期上，高挺提出標志性判斷：當前機器人行業發展對標大模型的 GPT-2 階段，底層技術框架已經相對成熟，預計未來 1-2 年邁向 GPT-3 階段。現階段產業落地的主流技術方案是 VLA（視覺 - 語言 - 動作）模型，依托大模型自帶的常識推理能力，解決了傳統機器人泛化能力弱的痛點，實現機器人識環境、聽指令、自主完成動作。目前 VLA 生態分成閉源、開源兩大路線：閉源模型廠商通過對模型或者垂直領域任務的優化構建競爭壁壘，開源模型則為開發者、初創公司提供了開放的數據、工具和生態。而熱度高漲的世界模型仍停留于實驗室研發，暫無法落地實體機器人。硬件層面，靈巧手受制于性能、成本、可靠性的不可能三角，高端產品造價高昂，平價產品耐用性不足，成為機器人規模化普及的關鍵阻礙。

針對行業普遍狂熱追逐人形機器人的現狀，高挺強調，人體生理結構并非工業作業最優形態，盲目復刻人形不符合商業化邏輯。亞馬遜 Digit 膝蓋反向彎曲、1X Eve 搭載平衡輪等異形機器人，在倉儲下蹲、快速轉運場景中，穩定性與性價比遠超仿人機型；犬形、輪式定制化機器人在巡檢、物流場景落地優勢顯著。機器人研發的核心是改良人體結構短板、適配作業需求，而非照搬人類外形，產品研發優先級是快速落地變現，而非執著人形外觀。

 

面向有智能化改造需求的企業，高挺給出落地實操建議：企業智能化起點不是采購人形機器人，而是從高價值、低復雜度細分場景切入。工廠物料搬運、倉庫分揀、酒店布草整理等標準化場景，已有成熟落地案例：亞馬遜全球部署超百萬臺專用倉儲機器人，Figure AI 落地寶馬整車廠零部件裝配。

 

同時，企業要把機器人落地視作全流程運營升級，而非單純硬件采購，需要同步優化廠區布局、產線流程與軟硬件集成；遵循小場景試點、效果驗證、分批擴容的節奏，優先落地協作機械臂、移動 AMR 等成熟產品，人形機器人僅做長期技術跟蹤。

對于行業短期走勢，高挺預判，未來 2-3 年人形機器人很難迎來大規模商用，工業、倉儲、標準化服務業專用機器人將率先放量；居家全屋家務機器人因家庭非結構化環境難以攻克，仍是遠期落地賽道。依托國內完備的供應鏈體系，國產機器人成本優勢持續凸顯，將持續助推全球機器人產業降本與商業化提速。（雷峰網(公眾號：雷峰網)）

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