第一批人形机器人上岗：从做冰淇淋到便利店店员

国庆长假期间，一批不需要轮休的“特殊员工”正悄然进驻线下实体门店。从现制冰淇淋、便利店货架，到汽车 4S 店的展位，人形机器人开始直接面向普通消费者提供服务。

在上海南京西路的一家 DQ 冰淇淋门店，现场唯一的员工是一台来自 Sharpa 的人形机器人。通过小程序点单后，该机器人能独立完成取杯、接奶浆、加入配料、搅拌等整整 55 个动作步骤，并在出餐前展示经典的“倒杯不洒”绝活，甚至主动给顾客比心。

不仅是冰淇淋店，北京中关村一家全家便利店也引入了银河通用制造的“Galbot”机器人，负责迎宾、熟食夹取和货架导引。此外，霸王茶姬与荣耀合作在门店设立了机器人巡游，比亚迪、小鹏等车企也把自研人形机器人部署到销售一线答疑解惑。

动作迟缓与高昂成本：商业化仍有瓶颈

虽然吸睛效果拉满，但从实用性来看，人形机器人的表现仍然逊色于熟练工人。

现场体验中，机器人的动作普遍存在类似“慢动作放映”的迟滞，容易打翻物料，处理单个订单动辄耗时数分钟。人形机器人要顺利上岗，高度依赖三大基础能力的闭环：

1. 识别感知：依托摄像头和激光雷达解析复杂的三维空间。
2. 运算处理：通过“大脑”决策当前动作与抓取姿态。
3. 执行控制：驱动多自由度机械臂和灵巧手精准发力。

除效率问题外，经济成本更是横亘在规模化面前的一道坎。以全家便利店引入的 Galbot G1 为例，基础版售价约 69.9 万元，而一线城市普通便利店店员月薪在 4500 元至 6000 元不等。即使按三班倒折算，单台机器人的采购费用也相当于多名真人员工数年的薪资支出，且尚未包含折旧、能耗与后期维护费用。

当前多数线下门店引入人形机器人，本质上仍是兼具实验性质的品牌营销，看重的是其带来的客流与情绪价值。

数据采集提速与打工人的“防御”

为了让机器人摆脱动作僵硬的通病，行业正全力推进人类真实动作数据的采集。高质量物理交互数据已成为具身智能训练的核心原料。

• 京东：在宿迁设立具身智能数据采集中心，计划动员内外 60 万人，在两年内收集 1000 万小时的高质量动捕数据，一线保洁、分拣及园丁已开始佩戴第一视角穿戴设备作业。
• Figure：启动全球动作众包项目 Index，累计吸引超百万注册用户，上传生活与工作视频超 1600 万段。
• 国内生态：觅蜂科技推出对标项目“觅蜂派”，短时间内吸引了数万用户提交日常操作任务。

数据采集的狂飙也引发了劳动者的不安。此前特斯拉要求部分流水线工人穿戴动捕服采集装配数据，遭到部分产线员工的抵制；韩国现代汽车工会也公开表态，严禁未经协商擅自引入侵占岗位的自动化技术。

大脑之争：大模型巨头与硬件厂商狭路相逢

尽管一线替代尚早，但出货量增长迅猛。IDC 报告显示，2026 年上半年全球人形机器人出货量逼近 2.5 万台，市场规模同比增长超 300%。伴随体量扩大，机器人“大脑”的定义权之争迅速升温。

一方面，通用大语言模型巨头正全面向下渗透控制层。OpenAI 推出的 GPT-6 Astra 在机器人控制基准评测 RoboDojo 中表现抢眼，在多项操作任务中名列前茅；阿里千问、字节跳动、DeepSeek 等也在加速布局视觉-语言-动作（VLA）模型，试图把机器人收编为其端侧智能体载体。

另一方面，本土具身智能企业则倾向于构建软硬耦合的一体化架构。智元推出了协同思考与运控的 Genie Reasoner，智平方则推出了复刻人脑多层神经机制的 NeuroVLA 系统，强调“大脑与小脑”的紧密协同。

线下门店的试水只是开端。随着大模型推理速度的突破与真实世界交互数据的积累，人形机器人从“门店吉祥物”蜕变为成熟“劳动力”的演进，正以肉眼可见的速度发生。