人形机器人行业洗牌倒计时:矩阵超智张海星判断18个月内见分晓

科创板日报 05-29 09:11

《科创板日报》5月29日讯人形机器人赛道正迎来关键转折点。矩阵超智创始人兼CEO张海星在BEYOND Expo 2026展会上接受《科创板日报》采访时明确表示,需求爆发期将在2028年至2030年间到来,而行业洗牌最快18个月内就会发生。

矩阵超智是成立于2024年4月的一家位于上海的人形机器人公司,是国内少数坚持直线关节路线的人形机器人企业。同时承诺今年三季度正式量产交付,全年的交付目标锁定在1000台左右,MATRIX-3标准版定价58万元起。

需求爆发与行业洗牌时间表

张海星判断,从2026年开始,行业玩家将陆续形成实质性出货。由于机器人客单价高,即便单家出货量不足5万台,也能实现可观的收入规模——少的约5000万元,多的可达5亿至15亿元年收入。真正的需求爆发期在2028至2030年,2030至2035年后进入全面爆发。这一判断主要基于两个制约因素:产业链降本进度,以及机器人“大脑”的泛化能力。目前大多数机器人仍局限于窄场景训练,换一个场景就需要重新对齐和后训练。

他同时警告,现金流是每家公司最重要的命脉。完全依赖外部融资的企业风险极高,一旦融资环境变化而自身利润未跑出,极大概率被并购或淘汰。“最快18到24个月,最晚36个月内一定会发生。”

场景逻辑:短期看工业,长期看家庭

在应用场景上,张海星认为短期必然是工业领域。但从长期看,工业并非人形机器人的最终归宿——制造企业更看重成本逻辑,传统机械臂已足够成熟。真正的“iPhone时刻”在于消费级市场:具备人类外观、灵巧操作能力和泛化属性的人形机器人,能够进入各种家庭和工况场景,完成人的所有需求。

关于进入家庭的时间节点,他预测,轻量化、安全的聊天陪伴型机器人将在2026年下半年到明年初大量涌现。未来3到5年,将出现全尺寸、拥有人类五指灵巧手且具备一定泛化能力的机器人,能够帮人叠衣服、晾衣服、整理床铺。

定价争议与“设计师”标签

MATRIX-3旗舰版58万起、PRO版68万元起,价格高于部分同行。张海星解释,这款产品定位旗舰级,拥有27自由度的灵巧手,全身布满旋转和直线关节。目前来自南美、中东甚至欧洲的需求旺盛——8万美金的起步价相比当地十几二十万欧元的蓝领工人成本,反而具备部署吸引力。

对于外界贴上的“设计师”标签,他表示并非刻意撕掉。在公司内部,他早已不用设计软件画图,实际工作聚焦系统架构、机械工程和供应链成本控制,自我定位是产品管理者或研发者。

中国供应链优势与量产底气

在与《科创板日报》交流中,张海星强调,依托珠三角和长三角产业链,样件迭代速度远超外国公司。目前除端侧推理芯片和高精尖传感芯片、编码器外,国产化率接近85%到90%。矩阵超智已建立自己的工厂,订单排到了七月底。计划平均每月交付800至1000台,但产能爬坡需要时间——五月产量不到200台,六月三四百台,预计八月达到目标量。

订单主要来自商业和服务场景,如超市酒店前台、银行前台等标准化场所。纯工业场景,他反而建议客户直接使用传统机械臂,人形属于“超配”。

具身智能的进化路径与中外差距

张海星将具身智能划分为L1到L5五个阶段(对标自动驾驶)。L1为遥控操作或预编程动作,已有厂商吃到第一口螃蟹。L2是专用场景的专用技能,如自动泡茶、卖冰淇淋。从L2到L3需要约18个月。L3阶段,机器人能融合原子技能库,人类只需语言干预或演示一遍即可习得,不再需要单独训练每个技能。L5(激进估计3-5年,保守5-8年)将实现完全的硅基智能伙伴。

客观评价,全国做具身大脑的企业——包括矩阵超智自身——落后于北美Physical Intelligence、Skild AI等公司约1到2个季度。美国企业融资体量巨大(近百亿美金),可承受大量失败实验。但中国工程化能力更强,一旦方向收敛,预计半年到一年内就能赶上。

降本是“呼吸之间都在考虑”的核心问题

张海星特别指出数据安全的重要性。具身智能不存在像大语言模型那样沉淀几十年的互联网数据。近期出现个别公司将国内采集的大量数据卖给北美研究机构——因为北美采集成本高昂。这种行为短期能赚取数千万到一两亿元,但长期会丧失数据主权。无论对地区还是公司,掌握数据主权和数据安全都至关重要。

矩阵超智选择全栈自研路线,自研核心零部件和灵巧手。自研的好处是能快速贴近算法需求迭代、成本可控,但缺点是消耗大量资源。并购整合虽快,但长期产品持续性的不确定性更高。

他最后向《科创板日报》记者表示,降本是“呼吸之间都在考虑”的核心问题。如果价格能降到零售价5万到10万人民币,年销量就有机会冲击百万台。“这一天一定会到来,只是看哪家公司能拿到。”

(文章来源:科创板日报)

文章来源:科创板日报
原标题:人形机器人行业洗牌倒计时:矩阵超智张海星判断18个月内见分晓
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