IDC数据：上半年中国出货全球人形机器人77.9%

TechNode 9月29日援引IDC数据报道，2026年上半年中国出货人形机器人超过19000台，占全球出货量的77.9%。全球出货量接近25000台，同比增长432.1%。TechNode还援引IT之家的消息称，IDC把2030年全球人形机器人出货量预测上调到75万台以上。

这轮热潮的轮廓就是这样：一个国家，半年时间，一个四年内让市场规模扩大约三十倍的预测。如今任何关于人形机器人产线的说法，都得和这个数字放在一起看。

另一头是工厂里真正装了什么。The Robot Report 9月29日的制造业调查援引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倍，机器人密度（每1万名工人对应的机器人数量）持续上升，韩国、新加坡、德国和日本居前。人形机器人在这个存量里只是零头。The Robot Report自己的判断很直接：人们对人形机器人兴趣很高，但它们才刚刚开始商业试运行，其他形态的机器人已经可以用了。

工厂里的活，仍然是传感和训练

出货数字和一台能干活的机器人之间的差距，体现在最不起眼的一层：力与力矩传感。ForceN为机器人腕部和其他关节制造力扭矩传感器，曾为手术、物流和人形机器人提供传感系统。The Robot Report 9月29日报道，该公司将在RoboBusiness 2026上做一场相关速成课。创始人兼首席执行官Robert Brooks将于10月20日下午2:15（太平洋时间）在加州圣克拉拉演讲。课程讲的是怎么在人形机器人上用力和力矩传感器，以及怎么避免把它们弄坏。公司说，内容来自与全球多家顶级人形机器人公司三年的合作。

那篇文章里的说法可以照字面理解：没有力扭矩传感器，机器人在工作时就不知道自己施加了多大压力。感觉不到力的人形机器人，会把零件压坏、把工具掉在地上，或者在两指夹爪本来就不擅长的任务上卡住。

训练是问题的另一半，而这方面的测量更乱。fig.inc于9月29日发布的一份技术报告评估了Astra、Opus 5.5等前沿模型，任务涵盖网页自动化以及操作、装配、工业流程和驾驶等物理任务。报告的核心发现是作者所说的“参差不齐的表现”。没有明显的领先者：在测试的每一对模型里，得分低的模型都解出了得分高的模型做不出的任务。物理领域也出现同样的不均衡，即便某个模型在所有领域上的平均值都更高，它在某些任务类别上仍然更差。作者发布了RIDGE数据集，包含五个领域的逐项结果和模型输出。

对任何承诺通用型工厂人形机器人的人来说，这一点很关键。如果能力在不同任务之间波动这么大，那么单个基准分数对工厂经理几乎说明不了什么：它无法回答这台机器人能不能胜任产线上的具体工序。

五百万台机器人，其中人形只有几千台

存量数据给这轮炒作提供了规模参照。近期的报道称，全球工厂机器人保有量超过五百万台，其中人形机器人只有几千台。FLASH24在此不把这些报道当作已核实的事实。The Robot Report的调查还给出一个需求侧数字：据推进自动化协会统计，2026年上半年机器人订单金额同比增长6.6%，该协会指出，非汽车行业订单的增长抵消了汽车主机厂的放缓。

订单金额增长6.6%，人形机器人出货增长432.1%，这两件事并不矛盾。这是市场与试点之间的差别。

所以本周最值得关注的人形机器人出货，根本不去工厂。Flourish是一家分设旧金山和巴黎的初创公司，正在为Flourish One开启销售。这是一台售价3555美元的轮式人形家用机器人，早期用户可以只用一部智能手机，在30分钟内教会它做新的家务。The Robot Report 9月29日报道了此事。首批50台，手工打造，公司表示希望赶在圣诞节前发货。

“我把电脑里的一切都自动化了。……可回到家，我生活里最痛苦的事还在那儿，”创始人Antoine Marcel对The Robot Report说。

Marcel主张先做家庭而不是工厂，理由是每个家庭都有自己的脾气，所以Flourish按任务、按家庭分别微调，而不是等一个通用模型。这台机器人有两条手臂，每条负载1.5公斤（4磅），电池按手臂工作12小时设计，底座靠近地面处装了一个小型激光雷达，两指夹爪上装有腕部摄像头。它由树莓派驱动，训练和更高层的推理跑在云端GPU上，公司说这样能压低物料成本。

它的局限也说得明明白白。第一代产品不防水，不会洗碗，也不会给狗洗澡。灵巧度有限：整理、倒垃圾和擦桌子这类基本清洁，但做不了精细装配。教学依靠手机的惯性测量单元，用户拿着手机做出动作，机器人照着模仿。

把这两幅图放在一起，工厂这个问题眼下自己就有答案。中国的19000多台和IDC对2030年的75万台预测，描述的是一套快速扩张的制造基础。The Robot Report的调查描述的工厂里，人形机器人还在试运行，集成和投资回报都还很难。ForceN的课讲的是别把传感器弄坏。fig.inc的报告讲的是会不可预测地失败的模型。Flourish讲的是50台不能沾水的批次。

这些都不说明IDC的数字错了。它说明这是一个出货数字，不是装机数字，而未来两年关于人形机器人的种种说法，胜负就在这个差别里。