中国人形机器人卖给谁？先是训练中心，不是工厂 (2026)

金融时报的调查显示，训练中心正在替中国人形机器人行业完成第一轮买方验证。

作者丨 AI 科技评论

编辑丨 AI 科技评论

人形机器人最容易被看见的地方，往往不是工厂。

它们站在训练中心里，做动作、搬箱子、跳舞，再把这些动作变成训练数据。

金融时报 8 月 20 日的独家调查，把中国人形机器人行业的一条收入链拆开了：一些厂商先把机器人卖给政府支持的训练中心，训练中心再把数据卖回机器人公司。1

这让出货、订单和数据收入同时出现。

也让一个更难的问题浮上来：真实工厂客户在哪里？

AI 科技评论注意到，FT 这篇报道的价值不在于给中国人形机器人行业判定「真」或「假」。

它把两种需求放到了同一张桌子上：训练中心需要机器人和数据，工厂需要机器人持续完成工作。

前一种需求可以由地方产业政策推动，后一种需求必须由生产线上的效率和成本来支付。

原文定位：一篇报道追问谁在付款

金融时报原文标题是《Who is really buying China’s humanoid robots?》，发表于 2026 年 8 月 20 日。

文章的副标题已经给出主线：企业把机器卖给政府支持的中心，中心再把训练数据卖回机器人厂商。1

FT 由此追问中国政府大力推动的人形机器人产业，眼下究竟有多少真实需求。

01｜买家其实是训练中心

FT 把训练中心放在买方叙事的中心，而不是先从汽车厂的生产线订单写起。

这些中心先采购机器人，再让机器人完成动作和任务，最后把训练数据出售给机器人公司。

机器人厂商因此获得了两种东西：一笔设备销售收入，和一批可以继续训练模型的数据。

在这条链里，训练中心把设备采购、场地运营和数据交易放到了一起。

这是一条能把产业链快速推起来的路径。

它也把「谁在买机器人」和「谁最终需要机器人劳动」分成了两个问题。

地方政府支持的训练中心愿意采购，说明政策资金和产业资源正在进入这个行业。

它暂时说明不了工厂客户是否愿意长期购买、部署并维护这些机器。

报道提到地方政府融资平台等支持结构，也写到训练中心工作人员和投资人对这套模式的担忧。1

AI 科技评论更关注这条链条的顺序：收入先发生在训练中心，生产线上的回报还要等待。

02｜订单先证明有人付款

深圳人形机器人公司 Leju Robot 对 FT 表示，训练中心在 2025 年贡献了其旗舰产品 Kuavo 销售额的 45%，已经是最大的收入来源。1

这个比例的含义很直接：训练中心不是边缘客户，而是 Kuavo 业务里最重要的一类买家。

FT 还写到，北京最大的机器人训练中心已经部署了 100 多台 Kuavo。

Leju 持有运营公司的约 38% 股权。1

这让一笔机器人销售同时带上了另一层关系：厂商既是设备供应商，也参与了训练中心运营公司的股权结构。

这种安排不能直接被写成虚假订单。

训练中心确实需要设备，也确实要运行训练任务。

但它说明收入链条里存在一个需要单独核对的环节：买方的付款能力，是否来自终端客户的经营回报，还是来自地方产业项目的前置投入。

UBTech 向 FT 披露，2025 年来自政府支持训练中心的订单达到 1.4 亿元，约合 2,100 万美元。1

FT 同时指出，UBTech 仍在亏损。

订单金额可以证明有人付款。

它还不能证明单台机器已经有稳定利润，更不能证明训练中心之外的客户会重复购买。

03｜数据成了第二张发票

训练中心模式最有吸引力的地方，不只是买机器人。

它还把机器人运行时产生的数据变成了另一种商品。

FT 报道称，一名卖家告诉该报，一段五分钟的人形机器人舞蹈训练数据，价格最高可以达到 100 万元，FT 折算为 14.8 万美元。1

这个价格不能被理解成所有训练数据的统一报价。

它更像一个极端案例，说明数据交易可以把一次机器人部署的价值再次标价。

厂商卖出机器人，训练中心用机器人采集数据，厂商再购买数据改进下一代机器人。

一台机器因此可能带来第一笔设备收入，训练中心又可能从同一套设备里获得数据收入。

这条链条解释了为什么训练中心建设会推高行业预测。

FT 报道称，随着训练中心扩建，摩根士丹利把中国 2026 年人形机器人出货量预测上调到 5 万台。1

预测上调反映了设备和数据基础设施正在扩张。

它还没有回答机器人能不能在没有补贴和数据采购的情况下，为工厂持续省钱。

04｜真正测试在工厂

工厂客户的考核表更短，也更残酷。

机器人要按节拍完成任务，要少停机，要少让人干预，还要把维护费用压在客户愿意承担的范围内。

Figure AI 对宝马 Spartanburg 工厂的一次部署，提供了一个海外公司公开披露的对照案例。

Figure 称，Figure 02 在宝马生产线上运行了 11 个月，每周一到周五每天工作 10 小时，累计装载超过 9 万个零件，运行超过 1,250 小时，并参与生产超过 3 万辆 X3。2

这是公司自述，不能直接与中国厂商的订单金额比较。

但它展示了工厂客户会要求厂商公开什么：运行时长、任务数量、生产线位置和持续工作结果。

训练中心可以用「部署了多少台」来证明规模。

工厂需要看到机器人在多少个班次里稳定完成多少个动作。

这也是 FT 报道里投资人担心的地方。

这句话并不是说训练中心没有价值。

训练中心可以提供动作数据、测试空间和早期客户。

问题在于，训练中心的建设速度不能替代生产线上的重复劳动价值。

如果机器人离开训练场之后仍然需要大量人工遥控、频繁维修，设备销售和数据销售就很难自动变成工厂客户的长期预算。

05｜原文引语：一句话很重

「This model can't last」
——一名投资人对 FT 说。1

这句引语的重点，不是投资人否定训练中心，而是把行业的下一道门槛说得很清楚：厂商需要证明机器人能在工厂里实现规模化部署。

训练中心的采购可以带来第一笔收入。

工厂的持续采购，才会决定这笔收入是不是一门能自己走下去的生意。

06｜原文留下的三个核对点

第一，看训练中心之外的订单。

Leju 的 45% 销售来自训练中心，UBTech 的 1.4 亿元训练中心订单，都说明政策支持的买方很重要。

下一步要核对的，是汽车、物流和电子制造企业是否开始直接采购，以及这些客户是否会重复下单。1

第二，看数据收入能不能独立成立。

训练数据被卖回厂商，意味着训练中心有了第二种收入来源。

读者需要继续看数据采购是否来自真实模型训练需求，数据价格是否有稳定的市场报价，以及厂商是否必须依靠自有或关联训练中心才能完成采购。

第三，看工厂指标能不能穿透出货量。

出货量会告诉我们机器人被交付了多少台。

运行时长、任务完成率、人工干预次数和维护成本，才会告诉我们客户为什么继续付钱。

结语

中国人形机器人行业已经找到了第一批愿意付款的买家，FT 的调查追问的是：这些买家能不能把机器人送进真正需要它们的工厂。

训练中心可以把机器买进来，生产线才会决定它们能不能留下。

References

1
Financial Times 原文
ft.com
2
Figure AI：F.02 Contributed to the Production of 30,000 Cars at BMW
figure.ai