2025年最炙手可热的投资市场，莫过于具身智能。作为其典型落地形态之一，人形机器人也在今年迎来前所未有的关注度。

据CMR产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所不完全统计，截至2025年12月15日，全球已发布超过170款人形机器人新品，其中轮式形态的人形机器人有75款，占比显著。

值得注意的是，超10家移动机器人企业直接下场，推出了双足、轮式、轮足等多种形态的人形机器人，主要聚焦于轮式人形机器人。从比例看，移动机器人企业虽算不上主流，但这更像是一个拐点：即移动机器人企业不再只是“关注具身智能”，而是开始拿出可以被定义、被讨论、被交付的具体产品。

图表：2025年轮式人形机器人新品一览

图表：2025年各类企业轮式人形机器人发布数量

在64家发布轮式人形机器人的企业中，移动机器人企业达11家，占比约为17.2%。优艾智合、翼菲科技、中力股份、井松智能、杭叉集团……这些原本专注于移动机器人领域的公司，正循着逻辑相似的布局回应具身智能浪潮。

图表：2025年轮式人形机器人发布企业类型分布

如果只看静态数据，移动机器人企业在人形机器人赛道中的存在感并不算强。13款新品、11家企业，既谈不上规模优势，也难称主导力量。

但数据真正值得解读的，并不是占比本身，而是时间节点上的同步性。

在此之前，多数移动机器人企业对具身智能的态度，更接近“前瞻布局”，如设立研究院、联合高校、搭建算法团队，更多停留在技术储备层面。而2025年的变化在于，这些探索开始指向一个明确的产品形态——轮式人形机器人。

这意味着，具身智能在这些企业内部，已经从“方向判断”，推进到了“产品定义”阶段。

更值得注意的是，这并非个别公司的独立选择，而是多家企业在相近时间做出的高度趋同的决策。不同规模、不同细分领域、不同技术背景的移动机器人企业，几乎同时给出了相同答案。这种集体行为，本身就构成了趋势信号。

轮式人形机器人之所以成为移动机器人企业的共同答案，背后有着清晰的技术与场景逻辑。

在人形机器人赛道的热闹布局中，轮式人形机器人形态的异军突起绝非偶然。对深耕移动机器人领域的企业而言，这更像是一场基于既有能力的顺势而为。移动机器人企业长期在AMR底盘控制、全向移动、精准定位等技术上的沉淀，恰好与轮式人形机器人在运动层面的需求高度契合，这既省去了从零研发的试错成本，也让产品能快速切入工业场景，真正实现可复制的规模化部署。

相较于双足人形机器人需要攻克的平衡、复杂地形适应等难题，轮式形态的优势在于更容易形成能力闭环。企业无需从零攻克轮式移动底盘等问题，可以将新增投入集中在上肢操作、感知系统和智能决策等核心模块上，加速产品的迭代。就像一位工匠无需重新打磨工具，便能专注于精进核心技艺，这种聚焦让轮式人形机器人更快具备了实际应用价值。

场景层面的逻辑同样清晰。在仓储、制造、物流等主流工业与商业场景中，轮式底盘在平坦环境中具备移动平稳、速度快、续航长、承载强等优势。也就是说，轮式人形机器人天然适配于大部分工业和商业场景需求，其可以直接加入既有环境中，无需大规模的改造场地或者流程。

这正呼应了相关业内人士的观点：“至少在当前阶段，工业领域的主流仍然是以‘专用’为导向、由机械臂与移动底盘组合而成的移动操作机器人。” 轮式人形机器人本质上正是这一主流技术路径的延续与整合，因此让其更容易进入测试、试点乃至初步应用阶段。

今年以来，多款代表性产品已在真实场景中落地应用。优艾智合轮式人形机器人“巡霄”，已进驻半导体制造Sub-FAB和能源行业配电间运维；迦智科技所推出的两款轮臂人形机器人则成功应用于工业装配、服装制造、展厅导览、商超售货、教育培训等多领域。

不过需要明确的是，这一趋势并不意味着行业已经对“最终形态”形成共识。CMR产业联盟主席、新松机器人首席技术官张雷曾提出，“在‘移动’与‘操作’深度融合的趋势下，足式人形机器人可能代表未来的长远形态，但轮式人形机器人在很长一段时期内仍将是主流实现路径。因此，应以开放务实的心态看待未来发展，既要坚守核心方向，也应积极拥抱新的技术变化与产业机遇。”

在具身智能尚未跑通完整技术范式、通用人工智能仍面临诸多挑战的当下，轮式人形是移动机器人企业当前风险可控、路径清晰的阶段性选择。

基于现有产品布局与技术进展的这一判断，或许能为行业发展提供一份务实的参考，而其长期走向，仍有待技术突破与市场需求的进一步检验。

如果只从外观判断，移动机器人企业推出的轮式人形机器人，很容易被视作“同一类产品”。但各家移动机器人企业在具身智能的技术路线上展现出不同的思考和布局。

图表：移动机器人企业具身智能技术路线与场景选择一览

一类企业聚焦于大模型，并瞄准具体的工业场景，在垂直场景中深化应用。例如，优艾智合推出“一脑多态”工业具身智能系统，试图用高泛化工业具身智能模型（“一脑”），适配具备感知+决策+交互能力的多种形态具身智能机器人，指向的是泛化工业场景应用；中力股份则构建了“具身大脑RoboBrain Pro”技术架构，走的是“具身大脑+车载小脑”协同路线，将多模态感知+场景理解+运动规划+动作控制深度融合，瞄准仓储拣选与配送等领域。

杭叉集团同样将物流领域视为工业落地最理想的场景之一，但在技术选择上走了一条融合路线。杭叉既引入“端到端”大模型以赋予机器人感知与语义理解能力，也采用“分层式”架构实现感知、决策与执行的模块化协作。用杭叉内部的说法，是“以数据驱动智能演进，以算法拓展硬件边界”。在杭叉具身智能项目负责人陶熠昆看来，“数据驱动的具身智能，长期来看将通往一个万亿级别的市场。”

另一类企业则依托自身技术积累与主营业务，为整个具身智能领域提供通用能力与核心工具、产品。仙工智能采用 “技术飞轮 + 平台飞轮” 的双轮驱动策略，采用 “新技术 + 老产品”“老技术 + 新产品” 的灵活组合，打造一体化的具身智能控制器；法睿兰达则瞄准核心部件领域，为头部人形机器人企业提供包括轮毂在内的关键组件，用过硬的部件质量支撑整机性能；蓝芯科技则深耕具身智能核心模组领域，专注于打磨核心技术组件；迦智科技则结合新技术，在具身移动底盘、具身智能体的大规模调度应用等多方面进行研发布局。

从现有资料出发，可以确认的是，移动机器人企业并未围绕“谁的人形机器人更先进”展开正面竞争，而是在具身智能体系内部，完成了一次自然分工。

这些差异化的技术路径，反映了各家企业基于自身基因（是强于硬件、数据还是算法）而所选择的不同切入方式。

移动机器人企业集体押注轮式人形机器人，绝非简单的产品延伸，而是一场关乎未来十年行业话语权的战略博弈。对这些企业而言，轮式人形机器人并不是终点，甚至不是最重要的目标，它更像是具身智能发展到一定阶段后，自然显现的一种承载形式。

长期以来，移动机器人的应用边界其实相当清晰。仓储、酒店、餐饮等相对确定的行业场景的特点是规则明确、环境稳定，可一旦走出这些“熟悉地带”，机器人就容易陷入困境。浙江大学求是特聘教授，浙江人形机器人创新中心主任、迦智科技董事长熊蓉分析指出，这一限制的核心并非硬件性能不足，而在于它们缺乏对环境的主动理解与应变能力。

这正是具身智能开始发挥作用的地方。随着视觉、语言等大模型被引入机器人系统，机器人不再只是“执行指令”，而是开始理解空间结构、任务变化，甚至在环境发生扰动时调整自己的行为方式。这种变化，并不依赖外形是否像人，而取决于认知和决策能力是否足够扎实。

但也必须承认，当前的具身智能并非万能。长江学者特聘教授、电子科技大学教授、博导，成都睿芯行董事长周军表示，大模型存在“刷题式学习”局限，需要依赖海量数据训练。即大模型面对需要深度推理、实时修正的任务，能力边界依然清晰。尤其在精细操作与复杂反馈环节，这种不足会被迅速放大。因此现阶段，具身智能更适合用于拓展机器人的任务覆盖面。

在实践中，越来越多企业开始意识到，真正重要的是技术范式。规则驱动正在让位于数据驱动，硬件不再只是执行工具，而是感知和学习的载体。真实场景中产生的数据被持续收集、训练、验证，再反馈至实际应用中，形成不断进化的闭环。这样的迭代过程，其长远价值远超任何单点技术突破。

对许多移动机器人企业而言，人形机器人并不是终点。更现实的目标是，通过具身智能技术体系反哺现有产品，将复杂任务拆解为可控单元，让模型在真实业务中持续学习、迭代，使机器人的能力边界得以逐步拓宽。

具身智能并未彻底颠覆移动机器人行业，但它正悄然改写企业所能触及的边界。轮式人形机器人，更像是这一变化的一个切面——真正被重塑的，是机器人对环境、任务以及不确定性的理解方式。