人形機器人熱潮持續升溫，但市場正在出現兩種截然不同的判斷。一方面，研究機構 SemiAnalysis 認為，中國機器人公司宇樹科技（Unitree）正在複製大疆（DJI）與比亞迪（BYD）曾走過的硬體巨頭崛起路徑，透過掌握核心零組件、垂直整合供應鏈與規模化生產，建立西方競爭者難以追上的成本優勢，且「將主導人形機器人產業」。
另一方面，巴克萊銀行（Barclays）近日在 Boston Robotics Summit（波士頓機器人峰會）後發布的研究則提醒，即使製造成本持續下降，人形機器人距離真正大規模商業化仍有很長距離：安全認證、硬體成熟度、真實世界資料、運算成本與通用 AI 架構，仍是產業必須跨越的五大障礙。
中國硬體巨頭的養成公式：掌握最貴的零件
為什麼 SemiAnalysis 認為，Unitree 的策略與 BYD、DJI 有高度相似之處？該機構分析，一個成熟的中國硬體巨頭，其策略是：掌握物料清單（BoM）中最昂貴、最具挑戰性的零件，用這份掌控權累積無人能及的成本優勢，並透過自製供應鏈創造新市場。
SemiAnalysis 分析，BYD 當年從電池這個電動車最昂貴、最關鍵的零組件切入，逐步把電池、馬達、功率模組、車身、底盤等關鍵環節納入自家體系，最終建立成本與供應鏈優勢。DJI 則是先掌握飛控系統，從研究者與玩家市場起步，透過每一代硬體迭代打開新市場，從消費級空拍機一路進入測繪、巡檢、救災等企業場景。
Unitree 如何複製：以致動器為核心，從四足走向人形
SemiAnalysis 認為，Unitree 正是一個活生生的「大疆策略」案例。創辦人王興興曾是大疆員工，碩士論文做出低成本四足機器人 XDog，再以此創立 Unitree。Unitree 選定的核心零件是致動器（actuator，驅動機器人肢體的整合關節），它占人形機器人 BoM 的 50% 到 70%，正如比亞迪之於電池芯、大疆之於飛控。
Unitree 先從學術界切入：當大學實驗室在找不必花 7 到 10 萬美元以上的足式平台時，Unitree 的 Laikago 在 2018 年以 4.5 萬美元上市，A1 在 2020 年降到 1.5 萬美元，到今天的 Go2 視規格與地區落在 1,600 至 2,800 美元，入門四足機器人六年內降價 94% 到 96%。這也讓 Unitree 在同一套系統（致動器、控制、供應商、生產流程）上累積了多年的真實量產經驗。
2024 年的 H1 人形機器人約 9 萬美元，SemiAnalysis 形容它「基本上就是一台站起來用兩條腿走路的四足機器人」，但真正改變 Unitree 的是接續的 G1。這款 3 萬到 5 萬美元、可直接購買的人形機器人，為中國學術界帶來能力上的階躍式變化，NVIDIA、Apple、Meta 都各自採購了數百台 G1，使 Unitree 成為人形機器人 AI 研究的多數平台。
Unitree 的成本優勢，來自一個關鍵的技術賭注。SemiAnalysis 說明，2024 年 Unitree 的人形機器人其實表現不佳：馬達常過熱，G1 雙臂伸直時僅能撐住約 2 公斤幾秒鐘，之後往往需要約 30 分鐘才能恢復功能。問題出在其核心致動器選擇：QDD（準直接驅動），也就是用較強的馬達搭配低速比（通常低於 20:1）的行星齒輪箱，比傳統高速比致動器更簡單、更便宜，但把更多扭矩負擔直接壓在馬達上，導致電流高、運轉發熱。
當多數對手仍走諧波減速機（strainwave）路線時，Unitree 選擇押注 QDD 並持續迭代，透過讓馬達扭矩更平順、採用更密集的銅線（其稱為「低銅耗線圈」），以及在 2025 年 10 月為後續批次的 G1 加入骨盆主動散熱等方式改善。SemiAnalysis 指出，QDD 的效率達 95% 到 98%、優於諧波減速機的 85% 到 90%，成本最多便宜 80%，且低速比行星齒輪箱是常見的工業零件、供應商眾多。
對 Unitree 而言，一款新的 QDD 重新設計可在數週內做出樣品致動器，相較之下，西方人形機器人公司的客製馬達與齒輪箱子系統往往要花上三個月以上。SemiAnalysis 表示，經過迭代後，G1 在雙臂彎曲時已能持續 10 到 15 分鐘搬運 5 公斤，負載能力提升約兩倍，持續運作時間提升約五倍。
垂直整合讓 Unitree 有更快迭代週期
Unitree 的優勢不只是便宜，而是便宜背後的迭代速度。SemiAnalysis 指出，Unitree 自行開發無刷馬達、行星齒輪箱、光達與深度相機等零組件，這些通常是其他機器人公司外包的關鍵環節。透過自製與規模化採購，Unitree 不只壓低成本，也能更快修改設計、測試樣品與導入量產。
這種速度在中國供應鏈中特別明顯。SemiAnalysis 提到，中國供應商往往只需數小時車程即可抵達，樣品可以當天或隔天送到，垂直迭代週期能以「週」計算，而不是西方機器人公司常見的「季」。
這使 Unitree 在硬體世代更新上更接近 DJI 的節奏：先用不完美但足夠便宜的產品打開研究者與玩家市場，再用銷量反哺零組件、製造與設計能力，逐步讓下一代產品進入更高價值場景。
SemiAnalysis 認為，Unitree 的四足機器人正是這個飛輪的起點。從 2018 年 Laikago 約 4.5 萬美元，到後來 Go1 起價降至數千美元，Unitree 在六年間讓入門級四足機器人價格下降超過 90%。這些四足機器人累積的致動器、控制系統、供應鏈與製造經驗，後來成為人形機器人的基礎。
SemiAnalysis 認為 G1 已開始跨過「可部署」門檻
過去外界常批評 Unitree 人形機器人可靠性不足，只適合展示、娛樂或研究。但 SemiAnalysis 認為，這種判斷正在改變。
報告指出，早期 G1 的確存在明顯限制，例如手臂負載低、容易過熱，搬運 2 至 3 公斤物品幾分鐘後就需要長時間冷卻。但 Unitree 持續改良致動器設計、降低馬達發熱、增加部分主動散熱，使 G1 現在能在手臂彎曲狀態下，持續 10 至 15 分鐘搬運約 5 公斤物品。
這不代表 G1 已經能勝任所有工作，但 SemiAnalysis 認為，它已足以進入部分輕量化、低風險、低靈巧度需求的場景，例如倉儲中搬運空箱、料箱或輕量物品。
SemiAnalysis 估計，2025 年 Unitree 可能已有約 250 台人形機器人進入生產性試點或部署場景，甚至有公司已部署 30 台 G1。這些部署多半仍需要遠端操作，距離 24 小時完全自主生產線仍很遠，但在特定物流任務中，若以較低設備成本計算，已可能接近或低於人類每小時 30 美元的勞動成本。
這正是 SemiAnalysis 看好 Unitree 的原因：它未必需要一開始就解決所有人形機器人問題，只要先在少數任務中證明經濟性，就可能像 DJI 一樣，用早期市場養出下一代產品。
Barclays：人形機器人的 GPT 時刻還沒到
不過，若從 Barclays 的角度來看，Unitree 的成本突破不等於整個產業已跨入大規模商業化。Barclays 指出，市場對人形機器人的期待可能過於樂觀。其分析師 William Thompson 認為，人形機器人終究會到來，但真正問題是「何時、以多大規模」到來。
Barclays 將產業瓶頸歸納為五項：安全、硬體、感知與資料、運算能力，以及缺乏通用 AI 架構。
首先是安全。傳統工業機器人大多被圍欄隔離，依照預先編寫的動作執行任務；人形機器人則要進入人類工作場域，與人共同移動、搬運、互動。一旦機器人失誤造成傷害，責任歸屬、認證標準與監管問題都比一般軟體複雜。
其次是硬體。人形機器人需要馬達、致動器、感測器、手部結構、電池與控制系統高度整合。Barclays 指出，目前許多供應鏈仍不成熟，部分原型甚至仍使用 3D 列印零件，距離低成本、大規模製造仍有落差。
第三是資料。大型語言模型可以從網路文本與影像中學習，但機器人需要的是「機器人視角」資料，包括關節動作、致動器指令、力回饋與感測器資訊。這類資料目前稀缺、昂貴且難以大量蒐集。
第四是運算。Barclays 指出，Physical AI 的運算需求橫跨三層：資料中心中的模擬訓練、VLA 等基礎模型訓練，以及機器人本體上的邊緣運算。這意味著人形機器人的成本壓力，不只來自機械結構，也來自模型、感知與推論所需的運算平台。
第五則是通用架構尚未突破。Barclays 認為，Physical AI 仍未迎來像 GPT 之於語言模型的突破時刻。Thompson 以自動駕駛為類比，指其歷經十多年的安全審查、法規摩擦與信任重建才走向更廣部署，人形機器人很可能也得先經過「人在迴圈中」的階段。報告因此判斷，近期較確定的機會在焊接、物流等受控環境的窄任務機器人，而垂直整合在現階段是「供應鏈尚未就緒下的被迫選擇」，製造能力「只是入場券」，遠非決勝關鍵。
換言之，Unitree 或許已找到複製中國硬體巨頭的路徑，但巴克萊的提醒同樣清楚：對整個人形機器人產業而言，從「技術可行」走到「商業可行」仍是一段漫長的過渡，而它是否已準備好迎接大規模商業化，仍是另一個問題。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：SemiAnalysis、rest of world、BigGo Finance，首圖來源：Unitree
