导读

过去一年，人形机器人吸引了更多关注，但机器狗率先在电力、油气和应急等场景实现落地。客户真正买单的，不是“会跑会跳”的展示效果，而是替代人员进入高风险环境，并将巡检流程沉淀为可追溯的数据和可持续交付的作业能力。

这也意味着，行业竞争正从单一的运动性能比拼，转向场景理解、系统集成和平台化交付能力。机器狗下一阶段比的，不是谁更吸引眼球，而是谁能把分散需求做成稳定、可复制的产品。

流量在前、收入在后

人形机器人更容易赢得注意力，机器狗则可能更早赢得预算。

过去一年，人形机器人占据了机器人赛道的大多数目光。无论是宇树科技的人形机器人，还是特斯拉 Optimus、Figure AI，每一次新品亮相，都会迅速带来新一轮市场关注。但如果把目光从“吸睛”转向“商业化落地”，更值得关注的，反而是四足机器人，也就是机器狗。相比仍承载着更多想象空间的人形机器人，机器狗已经先一步进入工业巡检、危险区域作业、地下设施巡查和应急救援等场景，拿到的是真实订单，而不只是停留在概念演示阶段。

宇树科技机器狗运动表现图源：专栏拍摄

公开数据显示，2025年全球四足机器人市场规模约为70亿元，中国市场约占其中七成多。从体量上看，这仍是一个不算大的早期赛道；但从产业位置看，中国已经是其中最重要的市场之一。近来，“杭州四小狗”（宇树科技、云深处科技、五八智能和具微科技）成为行业内一个颇具传播度的说法，它表明了我国的机器狗已经不再只是零散的技术创新，而是开始形成可被感知的产业集群，并沿着产品化、场景化和行业化的路径，走向真实订单和商业落地。宇树官网称其是全球最早公开零售高性能四足机器人的公司，并且全球销量领先；云深处则明确将自己定位为具身智能技术创新与行业应用引领者，并已在电力巡检等场景形成落地。

杭州四小狗基本信息表源：专栏绘制

危险环境是真正的付费理由

机器狗的商业场景，是把人从危险、高频、高强度的“到现场”动作里解放出来。

以英国石油（bp）为例，其生产现场长期面临高压可燃介质、远离陆地、密闭空间以及高低温等复杂工况。自2020年起，bp开始部署波士顿动力Spot机器人替代部分人工巡检工作，在降低人员暴露风险的同时，也通过多传感器并行采集提升了巡检效率。

这一案例中，机器人的能力被拆解得非常“工单化”。例如，利用热成像检测电机、泵体是否过热等。每一项能力都可以在其orbit平台中配置任务、设定阈值告警，并自动生成可追溯的巡检报告。对机器人厂商而言，真正建立壁垒的不只是硬件本体，而是“把巡检转化为数据资产”的软件能力；对用户企业而言，采购从一次性买设备，逐步升级为购买“持续数据服务+资产管理工作台”。

Orbit ：集成机器人管理与数据分析的远程监控平台图源：波士顿动力官网

尽管机器狗的商业化路径已经较为清晰，但其场景泛化能力仍然有限。实地部署时，机器人往往需要针对现场网络、地形环境、传感器配置以及业务流程进行大量适配，因此，一个场景能够跑通，并不意味着同一套方案可以低成本复制到另一个场景。

比如，云深处的机器狗SPock（X30）曾在新加坡地下电力传输隧道完成试点巡检，覆盖约40公里隧道的部分区段，对裂缝、渗水等结构异常进行扫描并生成报告。但机器狗的落地能力并不等于可复制能力：当系统进入新的地区或设施环境后，仍需重新适配当地的基础设施布局、巡检标准和运维流程。

云深处机器人新加坡 SP Group 的地下电力电缆隧道投入使用图源：Robotics & Automation News

因此，机器狗厂商之间的竞争，除了硬件性能外，更取决于对具体场景的理解深度、系统集成能力，以及跨场景复制效率。也正因为机器狗已经开始进入真实作业场景，行业竞争才从“谁跑得更好”逐步转向“谁能更稳定地交付”。

国内外厂商对比：从技术领先到规模化落地

海外头部企业擅长定义高端工业价值，国内企业更擅长把技术做成产品，推向更广的真实场景。

美国的波士顿动力没有把它的四足机器人定义为“会跑的小狗”，而是一个集工业巡检、危险环境检查和数据采集的综合性平台。瑞士的ANYbotics公司则长期深耕油气、化工等场景，核心聚焦自动化巡检能力和资产管理价值，而非运动性能本身。

ANYbotics机器狗工厂巡检图源：企业官网

国内企业更强的地方在于产品化和工程化速度。以国家级专精特新“小巨人”企业宇树科技和云深处科技为例，前者偏产品化与大众认知，后者专注工业巡检与行业应用，在全球四足机器人出货量上名列前茅。但订单来了之后，挑战才真正开始。

全球部分主流四足机器人企业基本信息表源：专栏绘制

行业早期，谁先把机器人的运动控制、感知、续航、负载这些硬指标跑通，谁就更容易拿到第一波订单。可一旦市场开始放量客户不再为参数本身买单，而是能否快速部署、稳定运行、持续交付可量化的价值。这时候，“来一个需求、做一次定制”的模式开始暴露代价：前端不断接单，后端持续改功能，研发资源被碎片化项目占满，产品边界越来越难以收拢。表面上业务在增长，实际上已经滑向项目制的陷阱。

不同客户、不同区域、不同基础设施条件下，网络环境、传感器配置、巡检标准和运维流程往往都要重新适配。没有清晰的产品边界和平台化能力，企业就很难始终保持“产品公司”的形态。热闹，但难以形成真正可复制的规模化能力。

类似的困境，高端装备制造的规模化路径，已经有可参照的样本。泰禾智能是国家级制造业单项冠军示范企业，主营AI视觉分选装备，就是利用机器视觉帮客户把东西自动分出来，比如粮食、果蔬、矿石、煤炭等。在面对订单快速增长、客户需求高度分散的压力，它的解法不是继续“客户要什么就做什么”，而是通过CRM（管客户和订单）、PLM（管设计图纸和产品数据）、ERP（管采购、生产、库存和成本）等系统一体化，再配合仓库管理系统和自动物流设备，把大量重复性的定制需求沉淀成标准模块。这样一来，企业既能覆盖不同客户场景下的差异化需求，又不必每次都从头开发一遍，效率、成本和交付一致性都得到了系统性改善。对机器人企业来说，这一路径同样成立。把前端零散需求集中为标准化的产品平台、载荷模块和交付规范等。

企业案例：高端装备制造规模化发展路径图源：专栏绘制

订单增长不是终点，能否把需求沉淀为模块、流程和平台，才决定企业最终能否走向繁荣。

本期部分参考：

Robotics & Automation News：Deep Robotics’ robot dog pioneers smart inspection in Singapore power cable tunnel.

新战略咨询：四足机器人场景应用发展蓝皮书2025；

鼎捷智造：AI视觉起家的“单项冠军”，如何突破下游市场饱和的成长瓶颈?

专栏团队对相关机器人企业的实地走访调研材料；

文章来源于企业官网、公众号等。

出品

潮新闻“潮·新质实验室”

浙江大学国际联合商学院（ZIBS）

浙江大学国际校区隐形冠军国际研究中心( IHC )

支持单位：

浙江核新同花顺网络信息股份有限公司（同花顺：300033）

浙江有数数字科技有限公司

文稿：雷李楠，相渊

监制：雷李楠，杨业

策划：王静，周夏林，屠佳若

导读

过去一年，人形机器人吸引了更多关注，但机器狗率先在电力、油气和应急等场景实现落地。客户真正买单的，不是“会跑会跳”的展示效果，而是替代人员进入高风险环境，并将巡检流程沉淀为可追溯的数据和可持续交付的作业能力。

这也意味着，行业竞争正从单一的运动性能比拼，转向场景理解、系统集成和平台化交付能力。机器狗下一阶段比的，不是谁更吸引眼球，而是谁能把分散需求做成稳定、可复制的产品。

流量在前、收入在后

人形机器人更容易赢得注意力，机器狗则可能更早赢得预算。

过去一年，人形机器人占据了机器人赛道的大多数目光。无论是宇树科技的人形机器人，还是特斯拉 Optimus、Figure AI，每一次新品亮相，都会迅速带来新一轮市场关注。但如果把目光从“吸睛”转向“商业化落地”，更值得关注的，反而是四足机器人，也就是机器狗。相比仍承载着更多想象空间的人形机器人，机器狗已经先一步进入工业巡检、危险区域作业、地下设施巡查和应急救援等场景，拿到的是真实订单，而不只是停留在概念演示阶段。

宇树科技机器狗运动表现图源：专栏拍摄

公开数据显示，2025年全球四足机器人市场规模约为70亿元，中国市场约占其中七成多。从体量上看，这仍是一个不算大的早期赛道；但从产业位置看，中国已经是其中最重要的市场之一。近来，“杭州四小狗”（宇树科技、云深处科技、五八智能和具微科技）成为行业内一个颇具传播度的说法，它表明了我国的机器狗已经不再只是零散的技术创新，而是开始形成可被感知的产业集群，并沿着产品化、场景化和行业化的路径，走向真实订单和商业落地。宇树官网称其是全球最早公开零售高性能四足机器人的公司，并且全球销量领先；云深处则明确将自己定位为具身智能技术创新与行业应用引领者，并已在电力巡检等场景形成落地。

杭州四小狗基本信息表源：专栏绘制

危险环境是真正的付费理由

机器狗的商业场景，是把人从危险、高频、高强度的“到现场”动作里解放出来。

以英国石油（bp）为例，其生产现场长期面临高压可燃介质、远离陆地、密闭空间以及高低温等复杂工况。自2020年起，bp开始部署波士顿动力Spot机器人替代部分人工巡检工作，在降低人员暴露风险的同时，也通过多传感器并行采集提升了巡检效率。

这一案例中，机器人的能力被拆解得非常“工单化”。例如，利用热成像检测电机、泵体是否过热等。每一项能力都可以在其orbit平台中配置任务、设定阈值告警，并自动生成可追溯的巡检报告。对机器人厂商而言，真正建立壁垒的不只是硬件本体，而是“把巡检转化为数据资产”的软件能力；对用户企业而言，采购从一次性买设备，逐步升级为购买“持续数据服务+资产管理工作台”。

Orbit ：集成机器人管理与数据分析的远程监控平台图源：波士顿动力官网

尽管机器狗的商业化路径已经较为清晰，但其场景泛化能力仍然有限。实地部署时，机器人往往需要针对现场网络、地形环境、传感器配置以及业务流程进行大量适配，因此，一个场景能够跑通，并不意味着同一套方案可以低成本复制到另一个场景。

比如，云深处的机器狗SPock（X30）曾在新加坡地下电力传输隧道完成试点巡检，覆盖约40公里隧道的部分区段，对裂缝、渗水等结构异常进行扫描并生成报告。但机器狗的落地能力并不等于可复制能力：当系统进入新的地区或设施环境后，仍需重新适配当地的基础设施布局、巡检标准和运维流程。

云深处机器人新加坡 SP Group 的地下电力电缆隧道投入使用图源：Robotics & Automation News

因此，机器狗厂商之间的竞争，除了硬件性能外，更取决于对具体场景的理解深度、系统集成能力，以及跨场景复制效率。也正因为机器狗已经开始进入真实作业场景，行业竞争才从“谁跑得更好”逐步转向“谁能更稳定地交付”。

国内外厂商对比：从技术领先到规模化落地

海外头部企业擅长定义高端工业价值，国内企业更擅长把技术做成产品，推向更广的真实场景。

美国的波士顿动力没有把它的四足机器人定义为“会跑的小狗”，而是一个集工业巡检、危险环境检查和数据采集的综合性平台。瑞士的ANYbotics公司则长期深耕油气、化工等场景，核心聚焦自动化巡检能力和资产管理价值，而非运动性能本身。

ANYbotics机器狗工厂巡检图源：企业官网

国内企业更强的地方在于产品化和工程化速度。以国家级专精特新“小巨人”企业宇树科技和云深处科技为例，前者偏产品化与大众认知，后者专注工业巡检与行业应用，在全球四足机器人出货量上名列前茅。但订单来了之后，挑战才真正开始。

全球部分主流四足机器人企业基本信息表源：专栏绘制

行业早期，谁先把机器人的运动控制、感知、续航、负载这些硬指标跑通，谁就更容易拿到第一波订单。可一旦市场开始放量客户不再为参数本身买单，而是能否快速部署、稳定运行、持续交付可量化的价值。这时候，“来一个需求、做一次定制”的模式开始暴露代价：前端不断接单，后端持续改功能，研发资源被碎片化项目占满，产品边界越来越难以收拢。表面上业务在增长，实际上已经滑向项目制的陷阱。

不同客户、不同区域、不同基础设施条件下，网络环境、传感器配置、巡检标准和运维流程往往都要重新适配。没有清晰的产品边界和平台化能力，企业就很难始终保持“产品公司”的形态。热闹，但难以形成真正可复制的规模化能力。

类似的困境，高端装备制造的规模化路径，已经有可参照的样本。泰禾智能是国家级制造业单项冠军示范企业，主营AI视觉分选装备，就是利用机器视觉帮客户把东西自动分出来，比如粮食、果蔬、矿石、煤炭等。在面对订单快速增长、客户需求高度分散的压力，它的解法不是继续“客户要什么就做什么”，而是通过CRM（管客户和订单）、PLM（管设计图纸和产品数据）、ERP（管采购、生产、库存和成本）等系统一体化，再配合仓库管理系统和自动物流设备，把大量重复性的定制需求沉淀成标准模块。这样一来，企业既能覆盖不同客户场景下的差异化需求，又不必每次都从头开发一遍，效率、成本和交付一致性都得到了系统性改善。对机器人企业来说，这一路径同样成立。把前端零散需求集中为标准化的产品平台、载荷模块和交付规范等。

企业案例：高端装备制造规模化发展路径图源：专栏绘制

订单增长不是终点，能否把需求沉淀为模块、流程和平台，才决定企业最终能否走向繁荣。

本期部分参考：

Robotics & Automation News：Deep Robotics’ robot dog pioneers smart inspection in Singapore power cable tunnel.

新战略咨询：四足机器人场景应用发展蓝皮书2025；

鼎捷智造：AI视觉起家的“单项冠军”，如何突破下游市场饱和的成长瓶颈?

专栏团队对相关机器人企业的实地走访调研材料；

文章来源于企业官网、公众号等。

出品

潮新闻“潮·新质实验室”

浙江大学国际联合商学院（ZIBS）

浙江大学国际校区隐形冠军国际研究中心( IHC )

支持单位：

浙江核新同花顺网络信息股份有限公司（同花顺：300033）

浙江有数数字科技有限公司

文稿：雷李楠，相渊

监制：雷李楠，杨业

策划：王静，周夏林，屠佳若

导读

过去一年，人形机器人吸引了更多关注，但机器狗率先在电力、油气和应急等场景实现落地。客户真正买单的，不是“会跑会跳”的展示效果，而是替代人员进入高风险环境，并将巡检流程沉淀为可追溯的数据和可持续交付的作业能力。

这也意味着，行业竞争正从单一的运动性能比拼，转向场景理解、系统集成和平台化交付能力。机器狗下一阶段比的，不是谁更吸引眼球，而是谁能把分散需求做成稳定、可复制的产品。

流量在前、收入在后

人形机器人更容易赢得注意力，机器狗则可能更早赢得预算。

过去一年，人形机器人占据了机器人赛道的大多数目光。无论是宇树科技的人形机器人，还是特斯拉 Optimus、Figure AI，每一次新品亮相，都会迅速带来新一轮市场关注。但如果把目光从“吸睛”转向“商业化落地”，更值得关注的，反而是四足机器人，也就是机器狗。相比仍承载着更多想象空间的人形机器人，机器狗已经先一步进入工业巡检、危险区域作业、地下设施巡查和应急救援等场景，拿到的是真实订单，而不只是停留在概念演示阶段。

宇树科技机器狗运动表现图源：专栏拍摄

公开数据显示，2025年全球四足机器人市场规模约为70亿元，中国市场约占其中七成多。从体量上看，这仍是一个不算大的早期赛道；但从产业位置看，中国已经是其中最重要的市场之一。近来，“杭州四小狗”（宇树科技、云深处科技、五八智能和具微科技）成为行业内一个颇具传播度的说法，它表明了我国的机器狗已经不再只是零散的技术创新，而是开始形成可被感知的产业集群，并沿着产品化、场景化和行业化的路径，走向真实订单和商业落地。宇树官网称其是全球最早公开零售高性能四足机器人的公司，并且全球销量领先；云深处则明确将自己定位为具身智能技术创新与行业应用引领者，并已在电力巡检等场景形成落地。

杭州四小狗基本信息表源：专栏绘制

危险环境是真正的付费理由

机器狗的商业场景，是把人从危险、高频、高强度的“到现场”动作里解放出来。

以英国石油（bp）为例，其生产现场长期面临高压可燃介质、远离陆地、密闭空间以及高低温等复杂工况。自2020年起，bp开始部署波士顿动力Spot机器人替代部分人工巡检工作，在降低人员暴露风险的同时，也通过多传感器并行采集提升了巡检效率。

这一案例中，机器人的能力被拆解得非常“工单化”。例如，利用热成像检测电机、泵体是否过热等。每一项能力都可以在其orbit平台中配置任务、设定阈值告警，并自动生成可追溯的巡检报告。对机器人厂商而言，真正建立壁垒的不只是硬件本体，而是“把巡检转化为数据资产”的软件能力；对用户企业而言，采购从一次性买设备，逐步升级为购买“持续数据服务+资产管理工作台”。

Orbit ：集成机器人管理与数据分析的远程监控平台图源：波士顿动力官网

尽管机器狗的商业化路径已经较为清晰，但其场景泛化能力仍然有限。实地部署时，机器人往往需要针对现场网络、地形环境、传感器配置以及业务流程进行大量适配，因此，一个场景能够跑通，并不意味着同一套方案可以低成本复制到另一个场景。

比如，云深处的机器狗SPock（X30）曾在新加坡地下电力传输隧道完成试点巡检，覆盖约40公里隧道的部分区段，对裂缝、渗水等结构异常进行扫描并生成报告。但机器狗的落地能力并不等于可复制能力：当系统进入新的地区或设施环境后，仍需重新适配当地的基础设施布局、巡检标准和运维流程。

云深处机器人新加坡 SP Group 的地下电力电缆隧道投入使用图源：Robotics & Automation News

因此，机器狗厂商之间的竞争，除了硬件性能外，更取决于对具体场景的理解深度、系统集成能力，以及跨场景复制效率。也正因为机器狗已经开始进入真实作业场景，行业竞争才从“谁跑得更好”逐步转向“谁能更稳定地交付”。

国内外厂商对比：从技术领先到规模化落地

海外头部企业擅长定义高端工业价值，国内企业更擅长把技术做成产品，推向更广的真实场景。

美国的波士顿动力没有把它的四足机器人定义为“会跑的小狗”，而是一个集工业巡检、危险环境检查和数据采集的综合性平台。瑞士的ANYbotics公司则长期深耕油气、化工等场景，核心聚焦自动化巡检能力和资产管理价值，而非运动性能本身。

ANYbotics机器狗工厂巡检图源：企业官网

国内企业更强的地方在于产品化和工程化速度。以国家级专精特新“小巨人”企业宇树科技和云深处科技为例，前者偏产品化与大众认知，后者专注工业巡检与行业应用，在全球四足机器人出货量上名列前茅。但订单来了之后，挑战才真正开始。

全球部分主流四足机器人企业基本信息表源：专栏绘制

行业早期，谁先把机器人的运动控制、感知、续航、负载这些硬指标跑通，谁就更容易拿到第一波订单。可一旦市场开始放量客户不再为参数本身买单，而是能否快速部署、稳定运行、持续交付可量化的价值。这时候，“来一个需求、做一次定制”的模式开始暴露代价：前端不断接单，后端持续改功能，研发资源被碎片化项目占满，产品边界越来越难以收拢。表面上业务在增长，实际上已经滑向项目制的陷阱。

不同客户、不同区域、不同基础设施条件下，网络环境、传感器配置、巡检标准和运维流程往往都要重新适配。没有清晰的产品边界和平台化能力，企业就很难始终保持“产品公司”的形态。热闹，但难以形成真正可复制的规模化能力。

类似的困境，高端装备制造的规模化路径，已经有可参照的样本。泰禾智能是国家级制造业单项冠军示范企业，主营AI视觉分选装备，就是利用机器视觉帮客户把东西自动分出来，比如粮食、果蔬、矿石、煤炭等。在面对订单快速增长、客户需求高度分散的压力，它的解法不是继续“客户要什么就做什么”，而是通过CRM（管客户和订单）、PLM（管设计图纸和产品数据）、ERP（管采购、生产、库存和成本）等系统一体化，再配合仓库管理系统和自动物流设备，把大量重复性的定制需求沉淀成标准模块。这样一来，企业既能覆盖不同客户场景下的差异化需求，又不必每次都从头开发一遍，效率、成本和交付一致性都得到了系统性改善。对机器人企业来说，这一路径同样成立。把前端零散需求集中为标准化的产品平台、载荷模块和交付规范等。

企业案例：高端装备制造规模化发展路径图源：专栏绘制

订单增长不是终点，能否把需求沉淀为模块、流程和平台，才决定企业最终能否走向繁荣。

本期部分参考：

Robotics & Automation News：Deep Robotics’ robot dog pioneers smart inspection in Singapore power cable tunnel.

新战略咨询：四足机器人场景应用发展蓝皮书2025；

鼎捷智造：AI视觉起家的“单项冠军”，如何突破下游市场饱和的成长瓶颈?

专栏团队对相关机器人企业的实地走访调研材料；

文章来源于企业官网、公众号等。

出品

潮新闻“潮·新质实验室”

浙江大学国际联合商学院（ZIBS）

浙江大学国际校区隐形冠军国际研究中心( IHC )

支持单位：

浙江核新同花顺网络信息股份有限公司（同花顺：300033）

浙江有数数字科技有限公司

文稿：雷李楠，相渊

监制：雷李楠，杨业

策划：王静，周夏林，屠佳若

导读

过去一年，人形机器人吸引了更多关注，但机器狗率先在电力、油气和应急等场景实现落地。客户真正买单的，不是“会跑会跳”的展示效果，而是替代人员进入高风险环境，并将巡检流程沉淀为可追溯的数据和可持续交付的作业能力。

这也意味着，行业竞争正从单一的运动性能比拼，转向场景理解、系统集成和平台化交付能力。机器狗下一阶段比的，不是谁更吸引眼球，而是谁能把分散需求做成稳定、可复制的产品。

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人形机器人更容易赢得注意力，机器狗则可能更早赢得预算。

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宇树科技机器狗运动表现图源：专栏拍摄

公开数据显示，2025年全球四足机器人市场规模约为70亿元，中国市场约占其中七成多。从体量上看，这仍是一个不算大的早期赛道；但从产业位置看，中国已经是其中最重要的市场之一。近来，“杭州四小狗”（宇树科技、云深处科技、五八智能和具微科技）成为行业内一个颇具传播度的说法，它表明了我国的机器狗已经不再只是零散的技术创新，而是开始形成可被感知的产业集群，并沿着产品化、场景化和行业化的路径，走向真实订单和商业落地。宇树官网称其是全球最早公开零售高性能四足机器人的公司，并且全球销量领先；云深处则明确将自己定位为具身智能技术创新与行业应用引领者，并已在电力巡检等场景形成落地。

杭州四小狗基本信息表源：专栏绘制

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机器狗的商业场景，是把人从危险、高频、高强度的“到现场”动作里解放出来。

以英国石油（bp）为例，其生产现场长期面临高压可燃介质、远离陆地、密闭空间以及高低温等复杂工况。自2020年起，bp开始部署波士顿动力Spot机器人替代部分人工巡检工作，在降低人员暴露风险的同时，也通过多传感器并行采集提升了巡检效率。

这一案例中，机器人的能力被拆解得非常“工单化”。例如，利用热成像检测电机、泵体是否过热等。每一项能力都可以在其orbit平台中配置任务、设定阈值告警，并自动生成可追溯的巡检报告。对机器人厂商而言，真正建立壁垒的不只是硬件本体，而是“把巡检转化为数据资产”的软件能力；对用户企业而言，采购从一次性买设备，逐步升级为购买“持续数据服务+资产管理工作台”。

Orbit ：集成机器人管理与数据分析的远程监控平台图源：波士顿动力官网

尽管机器狗的商业化路径已经较为清晰，但其场景泛化能力仍然有限。实地部署时，机器人往往需要针对现场网络、地形环境、传感器配置以及业务流程进行大量适配，因此，一个场景能够跑通，并不意味着同一套方案可以低成本复制到另一个场景。

比如，云深处的机器狗SPock（X30）曾在新加坡地下电力传输隧道完成试点巡检，覆盖约40公里隧道的部分区段，对裂缝、渗水等结构异常进行扫描并生成报告。但机器狗的落地能力并不等于可复制能力：当系统进入新的地区或设施环境后，仍需重新适配当地的基础设施布局、巡检标准和运维流程。

云深处机器人新加坡 SP Group 的地下电力电缆隧道投入使用图源：Robotics & Automation News

因此，机器狗厂商之间的竞争，除了硬件性能外，更取决于对具体场景的理解深度、系统集成能力，以及跨场景复制效率。也正因为机器狗已经开始进入真实作业场景，行业竞争才从“谁跑得更好”逐步转向“谁能更稳定地交付”。

国内外厂商对比：从技术领先到规模化落地

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美国的波士顿动力没有把它的四足机器人定义为“会跑的小狗”，而是一个集工业巡检、危险环境检查和数据采集的综合性平台。瑞士的ANYbotics公司则长期深耕油气、化工等场景，核心聚焦自动化巡检能力和资产管理价值，而非运动性能本身。

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不同客户、不同区域、不同基础设施条件下，网络环境、传感器配置、巡检标准和运维流程往往都要重新适配。没有清晰的产品边界和平台化能力，企业就很难始终保持“产品公司”的形态。热闹，但难以形成真正可复制的规模化能力。

类似的困境，高端装备制造的规模化路径，已经有可参照的样本。泰禾智能是国家级制造业单项冠军示范企业，主营AI视觉分选装备，就是利用机器视觉帮客户把东西自动分出来，比如粮食、果蔬、矿石、煤炭等。在面对订单快速增长、客户需求高度分散的压力，它的解法不是继续“客户要什么就做什么”，而是通过CRM（管客户和订单）、PLM（管设计图纸和产品数据）、ERP（管采购、生产、库存和成本）等系统一体化，再配合仓库管理系统和自动物流设备，把大量重复性的定制需求沉淀成标准模块。这样一来，企业既能覆盖不同客户场景下的差异化需求，又不必每次都从头开发一遍，效率、成本和交付一致性都得到了系统性改善。对机器人企业来说，这一路径同样成立。把前端零散需求集中为标准化的产品平台、载荷模块和交付规范等。

企业案例：高端装备制造规模化发展路径图源：专栏绘制

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支持单位：

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文稿：雷李楠，相渊

监制：雷李楠，杨业

策划：王静，周夏林，屠佳若

导读

过去一年，人形机器人吸引了更多关注，但机器狗率先在电力、油气和应急等场景实现落地。客户真正买单的，不是“会跑会跳”的展示效果，而是替代人员进入高风险环境，并将巡检流程沉淀为可追溯的数据和可持续交付的作业能力。

这也意味着，行业竞争正从单一的运动性能比拼，转向场景理解、系统集成和平台化交付能力。机器狗下一阶段比的，不是谁更吸引眼球，而是谁能把分散需求做成稳定、可复制的产品。

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过去一年，人形机器人占据了机器人赛道的大多数目光。无论是宇树科技的人形机器人，还是特斯拉 Optimus、Figure AI，每一次新品亮相，都会迅速带来新一轮市场关注。但如果把目光从“吸睛”转向“商业化落地”，更值得关注的，反而是四足机器人，也就是机器狗。相比仍承载着更多想象空间的人形机器人，机器狗已经先一步进入工业巡检、危险区域作业、地下设施巡查和应急救援等场景，拿到的是真实订单，而不只是停留在概念演示阶段。

宇树科技机器狗运动表现图源：专栏拍摄

公开数据显示，2025年全球四足机器人市场规模约为70亿元，中国市场约占其中七成多。从体量上看，这仍是一个不算大的早期赛道；但从产业位置看，中国已经是其中最重要的市场之一。近来，“杭州四小狗”（宇树科技、云深处科技、五八智能和具微科技）成为行业内一个颇具传播度的说法，它表明了我国的机器狗已经不再只是零散的技术创新，而是开始形成可被感知的产业集群，并沿着产品化、场景化和行业化的路径，走向真实订单和商业落地。宇树官网称其是全球最早公开零售高性能四足机器人的公司，并且全球销量领先；云深处则明确将自己定位为具身智能技术创新与行业应用引领者，并已在电力巡检等场景形成落地。

杭州四小狗基本信息表源：专栏绘制

危险环境是真正的付费理由

机器狗的商业场景，是把人从危险、高频、高强度的“到现场”动作里解放出来。

以英国石油（bp）为例，其生产现场长期面临高压可燃介质、远离陆地、密闭空间以及高低温等复杂工况。自2020年起，bp开始部署波士顿动力Spot机器人替代部分人工巡检工作，在降低人员暴露风险的同时，也通过多传感器并行采集提升了巡检效率。

这一案例中，机器人的能力被拆解得非常“工单化”。例如，利用热成像检测电机、泵体是否过热等。每一项能力都可以在其orbit平台中配置任务、设定阈值告警，并自动生成可追溯的巡检报告。对机器人厂商而言，真正建立壁垒的不只是硬件本体，而是“把巡检转化为数据资产”的软件能力；对用户企业而言，采购从一次性买设备，逐步升级为购买“持续数据服务+资产管理工作台”。

Orbit ：集成机器人管理与数据分析的远程监控平台图源：波士顿动力官网

尽管机器狗的商业化路径已经较为清晰，但其场景泛化能力仍然有限。实地部署时，机器人往往需要针对现场网络、地形环境、传感器配置以及业务流程进行大量适配，因此，一个场景能够跑通，并不意味着同一套方案可以低成本复制到另一个场景。

比如，云深处的机器狗SPock（X30）曾在新加坡地下电力传输隧道完成试点巡检，覆盖约40公里隧道的部分区段，对裂缝、渗水等结构异常进行扫描并生成报告。但机器狗的落地能力并不等于可复制能力：当系统进入新的地区或设施环境后，仍需重新适配当地的基础设施布局、巡检标准和运维流程。

云深处机器人新加坡 SP Group 的地下电力电缆隧道投入使用图源：Robotics & Automation News

因此，机器狗厂商之间的竞争，除了硬件性能外，更取决于对具体场景的理解深度、系统集成能力，以及跨场景复制效率。也正因为机器狗已经开始进入真实作业场景，行业竞争才从“谁跑得更好”逐步转向“谁能更稳定地交付”。

国内外厂商对比：从技术领先到规模化落地

海外头部企业擅长定义高端工业价值，国内企业更擅长把技术做成产品，推向更广的真实场景。

美国的波士顿动力没有把它的四足机器人定义为“会跑的小狗”，而是一个集工业巡检、危险环境检查和数据采集的综合性平台。瑞士的ANYbotics公司则长期深耕油气、化工等场景，核心聚焦自动化巡检能力和资产管理价值，而非运动性能本身。

ANYbotics机器狗工厂巡检图源：企业官网

国内企业更强的地方在于产品化和工程化速度。以国家级专精特新“小巨人”企业宇树科技和云深处科技为例，前者偏产品化与大众认知，后者专注工业巡检与行业应用，在全球四足机器人出货量上名列前茅。但订单来了之后，挑战才真正开始。

全球部分主流四足机器人企业基本信息表源：专栏绘制

行业早期，谁先把机器人的运动控制、感知、续航、负载这些硬指标跑通，谁就更容易拿到第一波订单。可一旦市场开始放量客户不再为参数本身买单，而是能否快速部署、稳定运行、持续交付可量化的价值。这时候，“来一个需求、做一次定制”的模式开始暴露代价：前端不断接单，后端持续改功能，研发资源被碎片化项目占满，产品边界越来越难以收拢。表面上业务在增长，实际上已经滑向项目制的陷阱。

不同客户、不同区域、不同基础设施条件下，网络环境、传感器配置、巡检标准和运维流程往往都要重新适配。没有清晰的产品边界和平台化能力，企业就很难始终保持“产品公司”的形态。热闹，但难以形成真正可复制的规模化能力。

类似的困境，高端装备制造的规模化路径，已经有可参照的样本。泰禾智能是国家级制造业单项冠军示范企业，主营AI视觉分选装备，就是利用机器视觉帮客户把东西自动分出来，比如粮食、果蔬、矿石、煤炭等。在面对订单快速增长、客户需求高度分散的压力，它的解法不是继续“客户要什么就做什么”，而是通过CRM（管客户和订单）、PLM（管设计图纸和产品数据）、ERP（管采购、生产、库存和成本）等系统一体化，再配合仓库管理系统和自动物流设备，把大量重复性的定制需求沉淀成标准模块。这样一来，企业既能覆盖不同客户场景下的差异化需求，又不必每次都从头开发一遍，效率、成本和交付一致性都得到了系统性改善。对机器人企业来说，这一路径同样成立。把前端零散需求集中为标准化的产品平台、载荷模块和交付规范等。

企业案例：高端装备制造规模化发展路径图源：专栏绘制

订单增长不是终点，能否把需求沉淀为模块、流程和平台，才决定企业最终能否走向繁荣。

本期部分参考：

Robotics & Automation News：Deep Robotics’ robot dog pioneers smart inspection in Singapore power cable tunnel.

新战略咨询：四足机器人场景应用发展蓝皮书2025；

鼎捷智造：AI视觉起家的“单项冠军”，如何突破下游市场饱和的成长瓶颈?

专栏团队对相关机器人企业的实地走访调研材料；

文章来源于企业官网、公众号等。

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