春晚机器人“假摔”引热议，63万机型遭秒抢背后的产业变局

来源|凤凰网财经《公司研究院》

醉拳的精髓，在于踉跄间暗藏章法。而中国机器人产业的关键转折点，在2026年除夕夜悄然浮现。

当宇树科技的机器人在春晚节目《武BOT》中“摔倒”，随即以鲤鱼打挺之势起身时，电视前的观众纷纷猜测：“这是刻意设计，还是意外失误？”

宇树CEO王兴兴回应称：“这是剧情需要。醉拳表演中要有欲倒未倒的状态，机器人倒地后自主站起，会更具帅气感，也更贴合醉拳的意境。”

以往机器人登春晚，多聚焦稳定性与队形变换，此次《武BOT》却让技术服务于剧情与艺术表达。这一“摔”，既展现了中国机器人的技术自信，也预示着一个即将爆发的市场。

马年春晚开播两小时内，京东平台机器人搜索量环比增长超300%，客服咨询量提升460%，订单量增长150%。新增订单覆盖全国超百座城市，从一线城市延伸至县域地区。

从“争议摔倒”到“抢购热潮”，背后究竟有何逻辑？

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从单一展示到多元呈现

若说2025年春晚是宇树科技的“独角戏”，2026年则演变为一场“团体赛”。松延动力、宇树科技、魔法原子、银河通用四家国产机器人企业首次联合登台，各展所长。

松延动力的机器人在小品《奶奶的最爱》中完成后空翻落地；宇树科技的G1在《武BOT》中“假摔”后自主站起；魔法原子的Z1在《智造未来》中与明星共舞；银河通用机器人在微电影里完成收拾碎杯、夹取烤肠等动作……

观众看到的不再是2025年《秧BOT》中仅会转手绢的“独舞队”。四家企业、四个节目、涵盖小品歌舞与微电影——这是春晚史上机器人阵容最庞大的一次亮相，实现了从技术单点展示到产业集体“阅兵”的转变。

真正点燃观众热情的，并非机器人数量之多，而是这些展示让曾经遥远的想象有了落地的可能。

宇树机器人的“摔倒”动作“太像人”：踉跄、失衡、触地、起身，整套动作流畅自然。部分观众起初以为是直播事故，甚至担忧影响企业股价。直到官方证实这是设计桥段，人们才意识到，这一动作体现了机器人对动态平衡的精准掌控。

比技术更打动人心的是，冰冷机械被赋予了江湖气息。当机器人以拟人方式演绎故事时，技术便有了温度。

在小品《奶奶的最爱》中，松延动力的仿生机器人复刻出蔡明的音容笑貌，与晚辈插科打诨、围炉聊天。

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此前，松延动力因北京亦庄人形机器人半程马拉松中努力冲线的“小顽童”N2被大众熟知。此次“1:1复刻蔡明”的机器人，展示了更高自由度的表情与精细动作，以及更流畅的运动表现。

当机器人与“奶奶”互动时，不少观众联想到自家老人，萌生了“若自己不在家，机器人能否陪伴长辈”的想法。养老看护、情感陪伴、家务辅助……机器人不再只是舞台上的“杂技演员”，正逐渐成为可走进家庭、填补陪伴空缺的“硅基家人”。

市场热情在电商平台上体现得更为直接。除夕当晚10点，京东上架了春晚同款机器人等多款产品。活动开启几分钟内，魔法原子、宇树科技、松延动力等品牌的机器人便被抢购一空。

其中，银河通用价值近63万元的Galbot G1（未补贴价69.99万元）被瞬间抢空。

据报道，银河通用表示Galbot G1连夜新增近300台订单，目前已紧急调配产能，加班赶工保障交付。此外，魔法原子售价2026元的春晚同款机器熊猫也已售罄。

“热销”背后的行业冷思考

春晚的曝光效应立竿见影，资本市场也迅速反应。多家机器人企业已完成股改或传闻筹备上市，2026年预计将迎来上市热潮，春晚因此被戏称为机器人企业的“超级路演舞台”。

然而，在这轮热度背后，行业的真实状况远比舞台呈现更为复杂。

瑞银证券中国工业行业分析师王斐丽指出，人形机器人目前仍处于发展初期，“大脑”（即智能系统）是制约商业化的核心因素。

“人形机器人就像刚出生的婴儿，面对世界时缺乏训练数据。即便初始‘智商’较高，也难以快速成长。”王斐丽解释道。

从性能来看，现有产品尚未完全满足下游客户的实际需求。因此，尽管市场期待人形机器人快速落地，但有效订单与采购意愿仍显不足。

初步统计显示，2025年全球人形机器人出货量约1万多台。王斐丽保守预测，2026年出货量约3万台，随后逐年以数万台规模增长，2030年有望达15万台，2035年或突破100万台。

当行业度过“机器人会跳舞就能热销”的初期阶段后，无论技术多尖端、设计多出色，最终都需转化为可交易的产品，才能产生实际经济价值。

目前，机器人应用场景正从娱乐展示向工业、商业服务领域拓展。松延动力的产品已进入高校实验室与中小学课堂；银河通用在新零售、药品分拣等场景实现规模化应用；中国石化也研发机器人承担加油站能源加注工作。

银河通用人形机器人拿取药品 图源网络

但整体而言，这些场景对机器人通用性要求较低。而深度服务业与家庭场景需完成更复杂任务，对技术与成本要求更高，大规模落地仍需时间。

面对实际应用需求，行业形成三条主流技术路径：一是VLA（视觉-语言-动作）模型路线，追求通用智能，让机器人通过视觉感知与语言理解适应环境；二是世界模型路线，核心是构建“数字世界”模拟器，使机器人能预测自身行动后果；三是分层决策与软硬件协同路线。

每条路径都面临挑战：VLA模型虽语义理解能力强，但保障物理精度与安全需额外工程手段，且存在推理延迟、模型可解释性与系统验证难度高等问题；世界模型的高保真仿真与复杂动力学建模需庞大算力与成本投入，如何构建覆盖现实复杂性的多样化仿真环境也待解决；分层决策则在复杂任务的系统集成与实时性方面面临考验。

无论选择哪条路径，续航功耗、实时响应能力与维护成本都是关键检验标准。春晚的掌声逐渐消散，但这些“钢铁舞者”并未退场，它们正走进真实世界，接受比舞台更严苛的考验。