在人工智能技術蓬勃發展的當下，人形機器人賽道愈發火熱，小米集團創始人雷軍的一番言論，更是為這一賽道添了一把猛火。雷軍在專訪中直言“所有產業都值得用AI做一遍”，并大膽預判，未來5年，人形機器人將大規模在小米工廠投入使用。同時，他還指出家庭場景對于人形機器人的需求和市場潛力，相較于工業場景更為可觀。

小米在人形機器人領域的布局并非紙上談兵，雷軍的底氣源于小米在AI賦能制造業方面的實踐成果。以小米汽車工廠為例，汽車大壓鑄件檢測曾是生產線上的一大難題。人工檢測不僅效率低下，還容易因視覺疲勞出現漏檢情況。而小米采用X光機與AI視覺大模型相結合的方式，將檢測時間大幅壓縮至2秒，效率是人工的10倍，精度更是超出人工5倍。這一成功案例不僅展現了AI技術對制造業的巨大改造價值，也為人形機器人在工廠的應用奠定了堅實的技術基礎。

相較于傳統自動化設備只能執行單一指令的局限，人形機器人具有更強的環境適應性和任務靈活性。它既能承擔物料搬運、設備巡檢等基礎工作，也能參與裝配輔助、品質檢測等復雜環節，恰好能夠填補制造業升級過程中出現的用工與效率缺口。雷軍將工廠應用視為人形機器人落地的“第一步”，這也暗示了小米從工業場景向消費級家庭場景延伸的長遠戰略布局。

從產業發展規律來看，工業場景幾乎是人形機器人企業的共同選擇，也是最有可能率先實現規模化落地的領域。當前，制造業面臨著勞動力成本持續上升、高危崗位用工短缺、生產效率提升困難等現實問題，而人形機器人的特性恰好能夠針對性地解決這些問題。一方面，工廠作業環境相對標準化，機器人的調試、部署和運維更容易形成統一流程。像小米這樣的大型制造企業率先布局，能夠形成強大的示范效應，推動行業技術迭代和商業化落地。另一方面，工業場景對人形機器人的需求更側重于特定功能的實現，無需追求全場景的通用性，技術門檻相對較低，更容易快速落地。

據行業測算，未來5 - 10年，工業人形機器人將逐步在3C制造、汽車生產、倉儲物流等領域普及，市場規模有望突破千億級。隨著AI大模型與機器人技術的深度融合，人形機器人在工業場景的應用邊界還將不斷拓寬，從簡單的重復性勞動向更復雜的協作性工作延伸。

盡管工業場景是人形機器人落地的起點，但家庭場景才是其終極藍海。雷軍認為家庭場景對它的需求更大，然而從當前技術發展水平來看，家庭場景的商業化仍面臨諸多障礙。家庭環境的復雜性、人機交互的自然性以及任務需求的多樣性，對機器人的感知、決策和運動控制能力提出了極高要求。目前主流人形機器人在自主導航避障、精細物體操作、自然語言交互等方面存在明顯短板，難以靈活完成整理家務、照顧老人兒童等復雜任務，這也是家庭人形機器人遲遲未能大規模進入普通消費者家庭的核心原因。

不過，技術迭代的速度正在加快。隨著AI大模型的持續升級，以及傳感器、伺服關節等核心零部件的技術突破，這些難題正逐步得到解決。從產業技術演進規律來看，未來10年家庭人形機器人將經歷從“單一功能”到“多功能綜合服務”的轉變。先以清潔、陪伴、安防等單一任務切入家庭市場，再逐步發展為具備綜合服務能力的智能家居核心終端，其長期市場規模有望達到萬億級別。

無論是工業場景的快速落地，還是家庭場景的長遠布局，都離不開產業鏈的支撐。伺服電機、減速器、傳感器等核心零部件，以及AI算法、能源系統，是人形機器人產業發展的關鍵。值得一提的是，國內在核心零部件國產化方面已取得顯著進展，伺服驅動器、諧波減速器等產品的國產化率不斷提高。供應鏈的本土化不僅降低了企業的研發生產成本，也為小米、優必選等國內企業布局人形機器人提供了核心支持。頭部企業的入局，又會進一步帶動產業鏈上下游的技術創新，形成“技術研發 - 場景應用 - 成本下降 - 更多應用”的正向循環，推動整個產業加速成熟。

隨著制造業自動化升級需求的推動以及核心技術的持續突破，工業場景的規模化落地已近在眼前，家庭場景的商業化也將在技術迭代中逐步成為現實。人形機器人不僅有望成為制造業升級的重要助力，更可能成為人工智能產業下一個具有標志性意義的增長點。小米等企業的布局，讓我們看到了這一賽道從實驗室走向現實應用的清晰路徑。