自上世纪 60 年代工业机器人普及以来，汽车制造车间正迎来变革速度最快的转型期。时至 2026 年，人形机器人早已不再只是概念产品：宝马工厂用它装配零部件、特斯拉依靠它转运电池、福特借助它分拣配套零件、现代汽车产线中也有人形机器人巡检作业。各大车企的关注点，早已从 “人形机器人是否可行”，转变为 “从哪条产线落地、以多快速度全面铺开”。
但人工智能与机器人技术带来的变革，并不只局限于整车生产环节。车企正将 AI 落地到流程管理、供应链、人形机器人三大领域，同时有行业预测，短期来看，车辆维保、汽车金融板块反而能收获更显著的降本增效成果。
人形机器人正式落地量产产线
2026 年，人形机器人走出实验室演示阶段，全面投入真实生产场景。
宝马斯帕坦堡工厂部署 Figure 03 人形机器人，单小时使用成本仅 25 美元，零部件放置精准度超 99%；梅赛德斯 - 奔驰柏林工厂使用 Aptronic 阿波罗机器人转运装配套件；特斯拉 Optimus 人形机器人也已筹备大规模厂区内部部署。
现代集团旗下波士顿动力的机器人布局早已为人熟知，宝马也很早就将人形机器人投入量产环节。Figure AI 的 F.02 机器人在宝马斯帕坦堡工厂稳定运行近一年，支撑超 3 万台宝马 X3 整车生产，累计搬运 9 万余件钣金件，可在 2 秒内将零部件以 5 毫米级精度放置至焊接工装。
宝马进一步将该体系拓展至欧洲厂区。2026 年 2 月 27 日，宝马集团在莱比锡工厂正式启动人形机器人试点项目，这也是集团欧洲生产体系首次融合实体物理 AI 技术。莱比锡工厂搭载的 AEON 机器人配备 22 组传感器，负责高压电池装配与零部件加工，搭载四项实体 AI 技术，仅需 20 次示范学习就能自主完成作业，核心依托模仿学习算法。
丰田同样进入商用落地阶段，也是最早在加拿大工厂引入人形机器人的整车厂之一，与 Agility Robotics 签订机器人即服务（RaaS）合作协议。根据 2026 年合作约定，厂区投放 Digit 人形机器人，主要承担零部件搬运、物流转运工作。
成本下探，规模化普及的先决条件
高盛、德勤分析数据显示，2023 至 2024 年间，人形机器人制造成本下降 40%；美国银行预测，2030 年单台人形机器人成本将跌破 17000 美元。
成本走低加速行业普及，但落地壁垒依旧存在：目前人形机器人大多只能在无人类工人共存的独立区域作业，车企长远规划的人机协同生产模式因此受到直接限制。行业下一阶段的核心课题，是缩小 “技术可实现” 与 “企业可规模化运营” 之间的差距。
AI 重构供应链与品控体系
工厂内 AI 的价值不止服务机器人。从预测性维保、数字孪生到全链路供应链管理，AI 为产线与供应链赋予更高精度、智能联动能力。工厂正在进化为所有设备、机器人、传感器协同交互的智能动态生态。基于 AI 的制造系统可实时自适应工况，依托持续数据学习优化生产工序。
供应链管理也由 AI 主导。当下缺一颗芯片就能导致整条产线停工，而 AI 需求预测与优化系统可稳定库存，在供应链连锁断供风险爆发前提前发出预警。机器学习模型持续追踪供应商资质、财务健康度、地缘风险，让企业在危机发生前提前制定应对方案。
AI 在质量管控领域成效尤为突出。机器视觉系统检测焊接、喷涂、车身缝隙、零部件装配位置，检测速度与稳定度远超人眼；在生产环节提前拦截缺陷，避免瑕疵车辆流入终端。产品越到下游，修复缺陷产生的成本呈几何倍数上涨，因此 AI 品控被视作投资回报率最高的智能化改造方向之一。
短期最先完成革新：售后维保与汽车金融
颇具反差的是，AI 短期内释放的最大影响力反而出现在工厂之外。
车辆维保领域，AI 彻底重构售后服务模式：车企依托 AI 故障诊断推出订阅式维保套餐，经销商可提前收到零部件更换预警，行业逻辑从 “车辆故障后进店维修” 转向 “预判故障、主动干预”。
汽车金融赛道亦是同理。AI 整合全量客户数据，针对销售、售后、营销环节生成实时个性化沟通方案，行业重心从一次性卖车交易转向长期用户关系运营。AI 应用场景持续拓宽：购车阶段推送定制金融产品，依托维修保养记录提前识别流失高风险客户。
车企主导人形机器人赛道的底层逻辑
整车企业加速布局人形机器人，源于自身结构性优势：庞大制造规模、完善供应链体系、多年自动驾驶技术积累，助力车企抢占实体物理 AI 赛道先机。自动驾驶所需视觉识别、路径规划、决策控制核心技术，与人形机器人的核心技术底层逻辑高度同源，车企可直接将自动驾驶多年积累的技术经验复用至机器人研发。
如同上世纪 60 年代工业机器人改写汽车工厂，AI 与人形机器人正重新定义制造行业。而这一轮变革不再局限于车间内部，供应链、售后、金融、用户运营全链路将接入统一智能体系，全新智能化产业时代已然开启。
