4 月 28 日，我们从接近智元机器人内部人士处获悉，智元向供应链新增了超过 1 万台人形机器人的生产订单，智元远征系列和灵犀系列人形机器人占大部分。
根据市场研究机构 Omdia 此前发布的 《通用具身机器人市场雷达》 报告，2025 年全球人形机器人总出货量达 1.3 万台，中国厂商领跑全球。智元 （AGIBOT） 以超 5100 台出货量及 39% 市场份额，拿下全球出货量与份额双第一。报告预测，该品类将迎指数级增长，2035 年出货量有望达 260 万台。
这意味着，智元今年前 4 个月人形机器人的量产规模已经较 2025 年全年翻番，并接近 2025 年全球人形机器人总出货量。
其中，远征系列是智元的主力旗舰品牌，定位为 「通用具身智能机器人」，主要包含 A2、A2-W（轮式足融合）、A2-Max 以及最新交付的远征 A3 系列，广泛应用于文娱表演、工业制造及实验室场景。
灵犀定位为 「交互与科研教育」 品牌，包含灵犀 X1（全栈开源系列） 和灵犀 X2（全智能灵巧人形系列），主打 To C 场景、养老辅助及文娱商演。
承接超万台人形机器人生产订单的，则是智元此前的合作方领益智造。其中，领益智造位于东莞的生产基地，主要将生产智元人形机器人的相关结构件，机器人的组装主要在郑州、成都两地的工厂。
对此，我们向智元和领益智造方面进行了求证，截至发稿未得到明确回应。
用 「轻资产」 模式，快速打开销路
根据公开信息，2025 年 10 月，领益智造与智元合资成立了东莞领智创新机器人科技有限公司，领益智造持股比例占 80%。双方的合作中，智元机器人输出本体方案设计，领益智造负责精密制造与量产交付。
「领益智造几乎承接了除宇树科技之外的，其他所有主流人形机器人厂商的量产订单。」
上述人士表示，目前的具身行业，只有宇树科技有自己独立的机器人规模化生产能力，并坚持机器人本体自研、自产、自销的模式。相比之下，智元则更希望通过轻资产的方式运营，借助供应链的能力实现产品快速迭代和提升机器人产品销量。
智元机器人成立于 2023 年 2 月。当年 8 月，成立仅半年的智元，便发布了首款通用人形机器人 「远征 A1」。2 年后，智元宣布收购上纬新材 63.62% 股份，后者二级市场股价在 2 个月时间涨超 10 倍。
同年，智元机器人和宇树科技还一度在 「全球人形机器人出货量榜首」 排名上，展开角逐。
智元援引研究机构 Omdia 的报告数据称，公司以超 5100 台出货量及 39% 市场份额，拿下全球出货量与份额双第一。
宇树科技则发布澄清公告称，「目前各种机器人形态多样，建议大家请勿把不同类型的机器人数量，直接合并在一起对比。 」
宇树科技披露 2025 年人形机器人实际出货量超 5500 台 （指实际出售发货给终端客户的数量，并非订单数量，订单数量更高），2025 年本体量产下线超 6500 台，且均为宇树纯人形机器人的数量，不含双臂轮式等其他机器人产品。
当纪录被轻易打破，具身本体路线还能卷多久？
结束与宇树科技的排名争夺之后，智元在 2026 年的扩张速度再度加快。
组织架构层面，智元分拆旗下四足机器人 （机械狗） 业务，成立独立子公司智元酷拓，目标是 2026 年营收达到 5 亿元，并计划在 2030 年实现 100 亿元营收。
同时，智元成立了控股子公司觅蜂科技，由高级副总裁姚卯青担任董事长，该公司专门负责具身智能所需的数据基座。在此之前，智元还推出了机器人租赁平台擎天租，由联席总裁姜青松领导，旨在通过 「订阅式服务」 降低企业的采购门槛。
在合作伙伴大会上，智元集中发布了四大本体新品。智元创始人、董事长兼 CEO 邓泰华还表示，截至 2026 年 3 月，智元已达成全球首个通用具身智能机器人 10000 台下线交付，计划 2027 年实现营收达 100 亿元，2030 年挑战 1000 亿元。
可以说，智元试图通过各种方式来拉升机器人的出货量，以此扩大营收。但是，随着具身本体能力走到尽头，具身大脑的技术收敛路径仍不清晰的情况下，智元既定的营收目标将变得难以实现。
一个可以支撑的事实是，2026 年的人形机器人马拉松比赛上，荣耀旗下 「闪电」 机器人的半马成绩，已经大幅超越了宇树。并且，荣耀机器人从立项到大幅超越宇树科技，只用了不到一年的时间。而宇树走到今天，花了 10 年。
这意味着，当机器人供应链逐渐走向成熟，不同厂商的具身智能本体水平会被迅速拉平。
而另一方面，机器人除了运动能力在快速提升之外，更多涉及 「真实干活」 的灵巧操作仍进展缓慢。
软件模型上，VLA（视觉-语言-动作） 端到端模型、世界模型 （World Model）、分层控制 （大脑-小脑协同）、多模态大模型+原子技能库等多种技术路径仍在并行发展，尚未形成统一共识。
硬件设计方面，关节构型、灵巧手设计等存在显著差异，成本与性能的跨度依旧很大。
更重要的是，与依赖互联网海量文本的大语言模型不同，具身智能需要的是机器人与物理世界交互产生的 「任务级、过程级」 多模态数据，其采集面临成本极高、效率极低、标准缺失、质量不均等多重挑战。
「目前，各家强调的出货量、订单量，其实意义不大。」 相关行业人士表示，在真正能指导干活的具身智能基础模型还没有出现之前，所有厂商的宏大计划都是一个美好的故事。（文 | 科技潜线，作者 | 饶翔宇 编辑 | 杨林）