舊王與新世界：機器人四大家族的物理AI下半場

十年前，去任何一家汽車廠的自動化車間，看到的機械臂就四個顏色。發那科的亮黃，ABB的雪白，安川的鈷藍，庫卡的亮橙。

四大家族。這個名字在工業自動化領域壓了三十年。巔峰時四家拿走全球六成以上份額，高端市場逼近百分之百。采購機器人就是四選一，沒有第五個選項。

2026年，具身智能的浪潮下，四大家族的賬本開始不一樣了，戰略也開始有所差異。

01.

一場沒人料到的潰敗

四大家族是否沒有跟上新時代的浪潮開始倒退？先看中國市場。2026年一季度，四大家族的市占率格局已經被撕開了一道大口子。

埃斯頓、庫卡、匯川三家份額并列10%。發那科9%。安川4%。國產品牌整體突破55%，外資第一次被反超。五年前，這四家在中國合計份額超過60%。五年后，被攔腰斬斷。

再看各自的財務賬本。每家的痛點不同，但潰敗的方向高度一致。

發那科依然是四家里底盤最穩的。2025財年營收8578億日元，約57億美元，同比漲了7.6%，創歷史新高。營業利潤率21.4%。全球累計裝機量過百萬臺，這個數字短期內無人能及。但它在中國市場，份額從巔峰期20%以上跌到了9%。全球的增量和中國的失血在同一條財報上并存。

ABB機器人2024年賣了23億美元，占集團總收入的7%，運營利潤率12.1%。ABB集團核心板塊的利潤率是16%到18%。利潤拖了后腿，協同效應有限。2025年10月，ABB以53.75億美元把這塊百年業務剝離給了軟銀。四大家族，到這里已經名存實亡。有熟悉軟銀的人士表示，Robotics業務2025年營收基本能與上年持平并微漲達25億美元。

安川的賬最讓人難受。2025財年機器人部門營收2470億日元，約16.5億美元，同比漲了4%，但營業利潤降了0.5%。量還在，利潤沒了。價格戰打到這個份上，增長已經不能覆蓋利潤的損耗。在中國市場，份額跌到了4%。上一次安川在4%這個位置，要追溯到二十年前。

KUKA是四家里唯一在中國逆勢增長的那家。或許是因為背靠美的集團，2025年該品牌在中國出貨3.2萬臺機器人，同比增長超30%，研發投入創紀錄達到2.13億歐元。但它面臨的競爭也最猛烈。前排的埃斯頓和匯川已經和它份額持平，貼身肉搏的戰況每天都在上演。

一家賣掉了自己。一家利潤在縮水。兩家被人追平。舊時代的定價權在瓦解。

02.

瓦解的是定價權，不是技術

但不能因此說四大家族不行了。恰恰相反，它們的根基依然比表面數字看起來要深得多，其最新的布局也非常值得關注。

發那科的全棧自研跑了四十年。伺服電機、減速器、控制器、CNC系統，全部自己做。一臺發那科在工廠用十幾年不出毛病是常事，這個口碑在工業客戶那里是真金白銀。時至今日，依然沒有人會因為便宜10%換掉一條已經跑了十年的發那科產線。工業場景里的信任是拿時間堆出來的，而發那科有四十年的時間堆在身后。

ABB的重載機器人能造航母、造風電葉片。幾噸重的大件在車間里舉著絲毫不抖。這套能力光是材料學和運動控制的積累就夠后來者追蠻久的。安川在伺服電機和運動控制上的積累，至今是行業天花板。KUKA有美的的制造底盤和覆蓋中國最密集產業集群的渠道網絡。

但這些，是舊世界的資產。制造業的競爭維度正在經歷一次根目錄級別的切換。過去三十年，比的是精度、速度和可靠性，這是四大家族用三代人筑起來的護城河。現在比的，是機器人會不會自己判斷。能理解任務目標，能適應環境變化，能在沒有工程師逐行編程的前提下完成復雜操作。

護城河還在。但敵人已經不再從護城河上進攻了。而四家的反擊速度，比外界預期的要快得多。

03.

四大家的新抉擇

（1）ABB：棄子翻身

ABB賣掉機器人業務這件事曾讓不少人唏噓，媒體多解讀為軟銀的戰略布局。真實的故事更樸素。純粹是資本算術。機器人業務利潤率低于集團核心板塊，協同效應有限。對ABB集團董事會來說，剝離是對股東回報的理性選擇。但對軟銀的孫正義來說，他接過的是一張完全不同性質的牌。可以捂著賣也可以自己打出去。

ABB手里有全球最密集的工業滲透管道。幾百萬臺機器人分布在幾十個行業、幾十萬條產線上，每一臺都在產生真實的工業數據。這些數據過去只是售后工程參數。在AI時代，它們是訓練Physical AI最稀缺的原料。

賣掉之后，ABB機器人反而快起來了。2026年1月，它和亞信科技在北京成立了具身智能實驗室，阿里云和英偉達搭技術底座。3月GTC大會上，它與英偉達一起突破了仿真到現實的遷移瓶頸。在Omniverse里訓練的AI模型直接部署到實體機器人上，產線調試時間被壓到了難以想象的級別。7月WAIC，一份白皮書把Real2Sim2Real閉環攤開在桌面上。先在虛擬世界里練熟所有可能出錯的方式，再進真實工廠持續優化。

落地數據更硬。此前有報道顯示，ABB上海超級工廠的任務成功率從七到八成跳到了99%，一條產線兼容二十多種機型。富士康產線裝配精度到了0.1毫米。6月，ABB還與仿生科技公司PSYONIC合作，用假肢用戶的真實操作數據訓練機器人的抓握和靈巧能力。一家被母公司剝離出去的業務，不到一年完成了一場自我重定義。它賣的不再是機械臂，是訓練場。正如Google Maps不造車，但每個自動駕駛公司都在用它的地圖。ABB希望成為Physical AI時代的Google Maps。

但這里有一個關鍵問題，那就是如果ABB的AI能力來自英偉達和阿里云，它的仿真平臺來自Omniverse，它的訓練數據來自富士康的產線。ABB的核心競爭力，其實正在從自主技術轉向生態整合。但當一家公司不再擁有自己的技術棧，而是依靠外部伙伴的能力時，它還能被稱為全球機器人技術領導者嗎？

（2）發那科：開門

發那科過去四十年的信條就四個字。全棧自研。不對外公開API接口，不許外人碰核心代碼，不依賴任何第三方。封閉，是它最深的護城河。然后份額從20%跌到了9%。

關著門挨打，就得把門打開。2026年，黃色巨人做了一件在它歷史上從未出現過的事。5月，發那科把谷歌的Gemini AI助手接入機器人。操作員用語音或手寫指令就能讓機器人自主執行任務，不需要工程師蹲在產線邊上逐行編程。同月，它把自己的ROBOGUIDE仿真平臺和英偉達Isaac徹底打通。7月，拉了富士通探討物理AI合作，投了日本國產多模態基礎模型公司Noetra Corp.。同一時間，發那科和安川、川崎重工一起入了英偉達的Cosmos聯盟。

發那科常務董事安部健一郎留了一句話：即使是兼職員工，也能使用這些機器人。這句話比任何財務數據都更精準地描述了發那科面臨的困境和它選擇的出路。過去它靠專業壁壘活。只有授權集成商能部署，只有工程師能編程。現在它要靠零門檻活。誰都能用。從只有工程師到兼職也行，中間這道溝，就是發那科正在跨越的鴻溝。

但發那科的開放，依然帶著濃厚的日本式謹慎。它開源的是驅動程序，不是核心控制算法；它合作的是谷歌，但Gemini的集成仍然需要經過嚴格的工業驗證。發那科沒有在全開放和全封閉之間做選擇，而是走出了一條中間路線——在保持核心控制自主的前提下，逐步開放生態。

這條路線能否成功，取決于一個關鍵問題：工業場景對開放性的容忍度，到底有多高？但從數據來看，自2025年12月iREX發布物理AI系統到現在，發那科已出貨超1000臺物理AI相關機器人，需求還在快速增長。開門的代價，市場依舊在買單。

（3）KUKA往上，安川往下

KUKA和安川選了相反的兩條路。這條路的選擇，比任何戰略宣言都更能說明它們各自在產業里的位置。

KUKA往上走，做平臺。3月GTC大會上，它發了一套叫AMP的平臺，位置卡在AI智能體和物理硬件之間。語義層負責把真實世界抽象成AI能推理的東西，行動層給不同機器人標準化接口，數據層驅動持續學習。

KUKA首席軟件與AI官Marc Fleischmann把問題說得很透。AI優先的機器人在實驗室里讓人驚艷，一到真實產線就掉鏈子。AMP就是來填這個縫隙的。KUKA集團CEO Christoph Schell把這一步叫Automation 2.0。基于規則的自動化叫1.0，意圖驅動叫2.0。人只給目標，AI規劃過程，機器人自己執行。

KUKA的野心不是多賣幾臺機器人。是重新定義自己在這個產業中的生態位。從本體商到方案商，從賣機械臂到賣平臺，從一次性硬件收入到持續性智能服務收入。7月7日，它在中國簽了一筆超3億元的大單，向英科醫療出1500套工業機器人和500套移動及具身智能機器人。這是AMP在中國市場的首次規模化落地，也是KUKA從賣硬件到賣平臺的第一張成績單。從賣本體到賣平臺，從賣硬件到賣智能，KUKA正在重新定義自己是誰。

反觀安川，則依然在往下走，練硬功夫。不追概念，先在自己工廠里把AI跑通。北九州第五工廠2026年6月全面投產，約100臺機器人里三分之一是AI驅動。同時造12種產品，擰螺絲成功率近100%。安川執行董事林田步把目標設得毫不含糊。用AI把生產率翻一倍，2030年利潤拉到1000億日元。

安川和英偉達聯合搞的Motoman NEXT，是業內第一批標配GPU的機器人。AI推理在產線上本地完成，不碰云端。工業場景最敏感的兩個風險，延遲和斷網，直接繞開了。對一家從伺服電機起家的公司來說，這可能是它離AI最近的一次。自2023年以來，安川已推進約100項外部實證試驗，從隧道挖掘炸裝填到醫療器械清洗，場景跨度比任何一家都大。安川執行董事林田步的目標很明確：通過AI機器人，讓生產率翻倍。

但安川的處境揭示了一個殘酷的現實，在Physical AI時代，但翻倍的前提是先活下來。因為運動控制這一曾經的核心競爭力，正在被重新定義。安川的伺服電機技術依然是行業天花板，但伺服電機只是機器人的肌肉，而大腦正在成為新的制高點。這不是安川愿意看到的結果，但如果不盡快補上能力的短板，這可能是它不得不接受的命運。

兩家走在兩條完全不同的時間線上。KUKA賭的是如果未來出現Physical AI時代的安卓，那個生態位價值極高。安川賭的是AI在工廠里的交付標準最終要回歸到穩定性和可量產性上。兩條路沒有對錯，只有代價。

04.

底層是同一個贏家

在具身智能時代浪潮中，四大家族的反擊，有一個清晰的共同邏輯：從封閉走向開放，從賣硬件走向賣智能。但四家的緘默共識值得關注。誰都沒急著做通用人形。工業客戶付錢買的從來不是外形，是ROI、穩定性、稼動率。而且機器人大講堂發現，四大家族的轉身還有一個隱蔽的共同點。那就是全部押在英偉達身上。

ABB用Omniverse做仿真訓練，發那科用Isaac打通工業鏈路，KUKA和安川加入Cosmos聯盟。底層的算力基座和仿真平臺，全是英偉達的。AI時代工業機器人的基礎設施，被一家做顯卡的公司接住了。老黃的布局比大多數機器人公司更早，也更沉默。

但在它們對面，是一群拿著完全不同劇本的新玩家。

特斯拉Optimus 2026年Q2啟動量產。Figure AI的BotQ產線規劃年產能1.2萬臺。在中國，宇樹73天過會，智元、星動紀元在以軟件迭代速度推硬件。這些新玩家沒有歷史包袱，沒有存量焦慮，沒有正在萎縮的舊業務需要照顧。從第一天起做的就是一件事：給AI造身體。

四大家族做的是另一件事。給機器人裝大腦。

兩條路，誰對誰錯？沒人知道。但有一個關鍵差異在于，新玩家的優勢在于原生AI，它們的機器人從設計之初就考慮了AI集成，軟件架構為Physical AI而生。而四大家的挑戰在于legacy，它們必須在不拋棄原有業務的前提下，完成從硬件制造商到AI基礎設施提供商的轉型。

這種既要又要的狀態，決定了它們的轉型必然充滿陣痛。

05.

對中國玩家的三個問題

把視角拉回中國，這個錯位更清晰。

中國具身智能企業近年來正在集體快速補身體。宇樹、智元、星動紀元等機器人新勢力都在推自己的人形機器人本體，比硬件參數、比運動控制、比靈巧手。

而四大家族在集體補另一塊大腦的短板，回到更實際的落地問題，憑的是幾十年的全球工廠客戶關系，成百上千條產線的集成經驗，覆蓋每個時區的售后網絡。身體和落地能力，兩邊各缺一邊。

這場競賽大概率不會出現誰吃掉誰。最終會走向某種互補。但對中國玩家來說，有三個問題繞不開。

第一個問題，你的客戶是誰。四大家族的客戶是寶馬、富士康、上海超級工廠。這些客戶對供應商的要求不是參數表上的峰值扭矩，是穩定運行十萬個小時不出故障。你的人形機器人進工業場景，面對的直接競品不是另一家人形機器人公司，而是發那科加英偉達的組合拳。如果進服務場景，那你面對的是完全不同的產品定義和商業邏輯。四大家族在這個領域的缺席，不是你填補空白的窗口，是它們在主動選擇不進入一個ROI還看不清的戰場。

第二個問題，你的數據從哪來。具身智能的本質是數據驅動的物理交互。四大家族有幾十年沉淀的真實工業數據。產線節拍、裝配精度、故障模式、環境變量，這些數據在AI時代比任何硬件參數都值錢。中國玩家沒有這段歷史。彎道超車的路徑只有兩條。要么找到自己的高價值數據來源，要么在數據飛輪的搭建上跑出碾壓式的速度差。

第三個問題，你要當機器人公司還是機器人基礎設施公司。KUKA AMP的發心值得琢磨。當所有人都盯著機器人本體的外形和參數時，KUKA把賭注壓在了機器人與AI之間的轉換層上。如果未來真的出現Physical AI時代的安卓，那個位置的價值遠比造機器人本體高得多。ABB的RobotStudio HyperReality、發那科的Robot Skill生態、KUKA的AMP，都在往同一個方向發力。中國玩家目前還在補身體。

ABB集團高級副總裁、機器人中國區總裁韓晨有過一句判斷：目前機器人所面臨的難題，并不是簡單地完成一個動作，而是在真實的工廠環境中，處于各種變化還能正常工作。這句話從ABB嘴里說出來，比從任何新勢力嘴里說出來都更重。因為沒有人比ABB更清楚一個工業機器人在真實產線上可能遇到的所有意外。它已經在這個戰場上跑了半個世紀。

但四大家族在2026年的布局，似乎依然在試圖揭示一個反直覺的產業趨勢：人形機器人可能不是Physical AI的最終形態，而是一種過渡形態。

06.

舊競賽結束，新競賽開始

發那科從年營收8578億日元的封閉帝國里打開了城門。ABB在被剝離后反而打了最快的翻身仗。KUKA從賣機械臂轉向賣平臺，安川在自家工廠把AI產線跑到接近滿分。

四大家族沒有落幕。落幕的是舊時代的定價權，不是它們的技術實力。減速器、伺服電機、運動控制這些硬功夫還在，甚至在AI的加持下變得更有價值。但游戲規則確實變了。

過去三十年，競爭的核心是機械性能的極致。未來十年，競爭的核心是把AI能力轉化為穩定、可量產、可付費的工業產品。從這個意義上說，四大家族站在一條全新的起跑線上。

沒有人等誰。舊的競賽結束了。新的競賽，才剛開始。