2026年上半年全球人形机器人77.9%来自中国，3555美元家用机型开卖

TechNode 9月29日援引IDC数据报道，2026年上半年中国出货超过19000台人形机器人，占全球总量的77.9%。全球出货量接近25000台，同比增长432.1%。TechNode还援引IT之家称，IDC把2030年的预测上调到75万台以上。

这些是出货量，不是工厂产量。机器人到货之后到底干了什么，这些数字说明不了。同一周里出现了更完整也更杂乱的画面：一台售价3555美元的家用机器人开始接单，一家力矩传感器厂商拿到了展会演讲名额，一份工业采购调查出炉，一篇基准论文认为机器人AI在不同任务上表现参差不齐，还有一个关于艾奥瓦州粪便的制图项目。其中只有一部分跟人形机器人有关。

一台会收拾屋子、但不会装配的3555美元机器人

9月29日，The Robot Report报道，横跨旧金山和巴黎的初创公司Flourish开始销售Flourish One。这是一台轮式人形家用机器人，售价3555美元。首批50台由一个小团队手工组装，公司称希望在圣诞节前发货。

规格定得很克制：六个轮子，两条手臂各负重1.5公斤，手臂一次充电可运行12小时，靠近地面装有一个小型激光雷达，两指夹爪上装有腕部摄像头。Flourish One不防水，所以不能洗碗，也不能给狗洗澡。The Robot Report援引创始人Antoine Marcel的话说，负重定在这个水平，是因为大多数家务不需要更大的力气。

“我收拾自己公寓的方式跟你在你家不一样。你要花30分钟教它怎么给你的植物浇水，”Marcel对The Robot Report说。“我们会为此微调一个AI模型……这样机器人就能在你家里做这件事了。”

训练方式才是真正有意思的地方。用户拿着手机，像在做家务一样移动它，机器人借助手机里的惯性测量单元复制这个动作。技能模型在云端训练和运行，这样能压低物料成本。Marcel对The Robot Report说，在机器人里装一块NVIDIA GPU会让成本立刻翻倍。Flourish成立于2026年1月。

传感层卖的是铲子和镐头

力矩传感器让机器人有了触觉。The Robot Report 9月29日报道，ForceN创始人兼CEO Robert Brooks将在RoboBusiness 2026上发表演讲，题目是“人形机器人力矩传感速成课”。展会于10月20日和21日在加利福尼亚州圣克拉拉举行，他的场次在第一天太平洋时间下午2:15。

ForceN为机器人腕部和其他关节提供力矩传感器。同一篇报道称，该公司曾为手术机器人、物流机器人和人形机器人提供传感系统。公司源自Brooks在多伦多大学和SickKids医院攻读博士期间的研究，方向是手术机器人的传感与驱动。

他们的说法是，人形机器人进入工业岗位后，需要抓取又重又脆的东西而不把它们捏坏。同一场展会还吸引了Vishay Precision Group。该公司10月1日宣布，将在RoboBusiness 2026上展示面向人形机器人的定制传感能力。

工业需求是真的，但人形机器人只占一小条

人形机器人的新闻底下，是一个更大也更慢的工业机器人市场。The Robot Report 9月29日发布的《制造业机器人现状》指出，根据国际机器人联合会的数据，截至2024年的十年间工业机器人安装量翻了一番，韩国、新加坡、德国和日本在每万名工人的机器人密度上领先。

同一篇文章援引推进自动化协会的数据：2026年上半年机器人订单额同比增长6.6%，非汽车领域的增长抵消了汽车主机厂的放缓。文章还直说，人形机器人热度很高，但刚开始商业试验，其他形态的机器人早已上市。

这个说法跟出货量的算术对得上。全球近25000台人形机器人，放在工厂机器人的存量面前很小。中国六个月内19000多台，首先是一个制造统计数字，其次才是部署数字。

基准测试掩盖了参差不齐的部分

fig.inc的研究人员9月29日发布的一份技术报告认为，头条基准分数掩盖了机器人和智能体模型表现的参差不齐。团队在VisualWebArena的177个闭环网页任务上评估了七个模型，并在四个物理领域评估了三个模型：VLABench、Assembly101、IndEgo和Bench2Drive。

他们的核心论点是，在测试的每一对模型中，较弱的一个都至少解出了较强模型漏掉的一个任务。他们把这称为参差不齐的轮廓，并表示物理领域也存在同样的不均衡：有些模型在每个领域的平均分上都超过Gemini 3.5-Flash，却仍在某些任务类别上表现更差。

作者也提到一个局限：他们扫描中的每个格子都只跑一次，对照的是正负三个百分点的噪声带。这个噪声带来自一次重复运行的Opus 4.7，预算为50步。他们发布了一个叫RIDGE的数据集，包含逐项结果和模型轨迹。这项工作来自公司的技术报告，不是同行评审研究，提到的模型包括Astra、Opus 5.5和Gemini 3.5-Flash。

工厂这个问题真正需要什么

如果人形机器人要在工厂里干活，瓶颈可能不是机器人数量。The Robot Report的制造业调查把难点列为：找到合适的应用、把它们集成起来、证明投资回报。ForceN的演讲讲的是在这过程中别把传感器弄坏。

这些系统怎么被评估，也存在数据缺口。fig.inc的作者认为，基准平均值丢掉了对部署决策真正重要的离散度。他们还说，任务类别的影响跟选哪个模型差不多。

与此同时，在同一周产出的另一个角落里，Sentient Media于9月28日发布了艾奥瓦州10830家工厂化农场的分布图。根据艾奥瓦州自然资源部的数据估算，12640万头动物每年产生近1700亿磅粪便。这才是食品体系里“工厂”一词的多数含义，它跟人形机器人毫无关系。

对机器人市场来说，有用的区分是出货的台数和干活的台数。中国主导第一个数字。本周的材料里，没有人声称知道第二个。