1. 首頁 > 生活百科 > >

華勤技術：致力于成為 3C 制造領域全棧式機器人解決方案頭部供應商

人工智能ai機器人供應鏈管理

華勤技術：致力于成為 3C 制造領域全棧式機器人解決方案頭部供應商

文章圖片

華勤技術：致力于成為 3C 制造領域全棧式機器人解決方案頭部供應商

2026年 ， 人形機器人這把火燒得正旺 。 特斯拉的產能規劃、大模型技術的迭代、資本市場的熱捧 ， 所有信號都指向同一個結論：這是一個具備萬億潛力的賽道 。
當所有人都盯著明星創業公司和科技巨頭時 ， 一位制造業巨頭卻悄然入局 ， 并迅速站穩了腳跟——華勤技術 。 作為消費電子ODM領域的領軍者 ， 其二十余年的發展史 ， 本身就是一部中國制造的進化史 。 從最初的IDH（獨立設計公司）模式 ， 到如今集研發、設計、制造于一體的“3+N+3”智能產品平臺 ， 華勤不僅構建了覆蓋智能終端、數據業務、AIoT及創新業務的多元化版圖 ， 更在供應鏈整合、精密制造和系統集成方面積累了無可比擬的優勢 。 正是基于這份深厚的“底蘊” ， 華勤快速完成了自研人形機器人的研發突破 ， 成功躋身商業化探索的核心陣營 。
近日 ， 半導體產業縱橫走進位于上海的華勤技術全球研發中心 ， 對話華勤技術副總裁伍高石和華勤技術X-Lab業務規劃總工何仕英 。 此次對話 ， 不只是拆解華勤在人形機器人領域的戰略布局 ， 更是看清了這家ODM 龍頭如何走出自己的升級路徑 ， 在萬億級新賽道上重新定義價值 ， 也為中國制造探索前沿領域提供了一份可參考的樣本 。

01入局：在產線上尋找“需求清單”
在人形機器人行業普遍追逐“極致擬人化運動”“復雜動作編排”的當下 ， 華勤的研發思路顯得格外“反套路” 。
華勤技術副總裁伍高石在采訪中開門見山談到 ， “華勤的策略是把3C制造作為人形機器人落地的‘第一場景’ 。 華勤人形機器人最大的優勢是從研發端就錨定場景落地 ， 不是先做樣機再適配場景 ， 而是依托3C制造場景經驗反向定義技術參數 ， 兼顧技術先進性與工程可行性” 。 他也進一步舉例 ， 2025年完成首代調試的自研雙足人形機器人 ， 核心就是立足做通人形、工程化落地、場景適配三大核心方向打磨技術 ， 并非單純追求參數堆砌 ， 而是貼合3C制造等工業場景的實際需求做精準研發 ， 這也是華勤做人形機器人最核心的優勢所在 。
具體看華勤技術自研的雙足人形機器人產品情況 ， 我們了解到它擁有29個自由度（不含靈巧手） ， 上肢雙臂各7個自由度 ， 負載3公斤 ， 下肢雙足各6個自由度 ， 配合腰部1個自由度 ， 讓它能以1米/秒的速度穩定行走 ， 并適應復雜地形 。 靈巧手則是另一大亮點 ， 6個主動自由度+5個被動自由度 ， 可以完成物體抓取等任務 ， 這對工業場景至關重要 。 其中 ， 關節模組、靈巧手均為國產部件 ， 降低了采購成本并保障了供應鏈安全 。 在人形機器人的技術攻關中 ， 機器人的“大腦”與“小腦”協同控制 ， 是決定其性能的核心環節 ， 華勤推出了領先的大小腦一體異構架構—CPU、BPU、MCU三核協同 ， 并已應用于相關原型機 。 問及為什么選擇了這樣的產品路徑 ， 華勤技術X-LAB業務規劃總工何仕英解釋了這一架構的設計邏輯：“基于華勤在智能產品領域積累的能力 ， 將技術復用到機器人系統架構上 ， CPU 負責通用計算、BPU專注AI算力加速、MCU負責安全監控與故障恢復 。 這種設計帶來的直接效果是算力協同更高效 ， 避免了多芯片數據傳輸時延和算力浪費 ， 同時降低了功耗、體積與成本 ， 恰好契合人形機器人小型化、輕量化、低成本的量產需求 。 ”何總的回答也進一步驗證了伍總提到的從市場出發 ， 從需求出發的研發邏輯 。
能力的快速遷移 ， 使得華勤在機器人領域的落地進展清晰可見：數據采集機器人快速拓展了客戶 ， 已經實現規?；鲐?。 輪式機器人 ， 面向工業制造場景研發 ， 計劃2026年6月實現批量交付；雙足人形機器人 ， 首代產品已完成調試 ， 基于大算力平臺的第二代產品進入規劃階段 。 具體到機器人在華勤工廠使用進度方面 ， 伍總說：“計劃2026年6月完成第一批輪式人形機器人的部署 。 之所以優先選擇輪式 ， 是因為輪式在現有工廠運轉起來效率會比當前雙足機器人效率更高 。 ”他進一步透露了三個具體的落地場景：來料階段的物料分揀、貨品取放 ， 以及產線上的OBE檢測 。 華勤的策略很務實：先讓機器人在確定性高、需求迫切的場景中跑起來 ， 積累數據和經驗 ， 再逐步向更復雜的工序滲透 。 華勤的實踐也證明 ， 制造能力和場景正在成為機器人落地的關鍵變量 。
當前 ， 機器人賽道中 ， 眾多頭部ODM廠商正憑借其在供應鏈與規模化生產上的先天優勢強勢入局 。 這些新玩家帶著截然不同的產業基因 ， 正在重塑競爭的格局 。
02立勢：全鏈路閉環重新定義產業化
ODM公司入局機器人的 ， 并不在少數 。 立訊精密、聞泰科技、歌爾股份在內的電子制造巨頭 ， 均有各自的布局 。 但深入分析會發現 ， 各家依據自身基因的不同 ， 選擇了截然不同的路徑 。 有的聚焦特定零部件垂直深耕 ， 有的綁定大客戶做配套制造 。 而在巨頭之外 ， 中小ODM廠商多選擇“細分場景+小批量定制”的路線 ， 比如聚焦工業巡檢機器人、農業機器人、特種機器人 ， 依托某一領域的制造經驗做垂直場景代工 ， 規模小、靈活性高 ， 但缺乏系統級整合與大規模量產能力 ， 難以參與人形機器人的核心競爭 。
而華勤的全流程ODM在支撐人形機器人產業化上 ， 最核心的差異化優勢是什么？在訪談中伍高石沒有直接回答 ， 而是先算了一筆賬：“手機、平板、穿戴、TWS ， 華勤技術是行業第一；PC ， 華勤技術是并列第三 。 ”進而又提到：“這種全品類、超大規模的優勢 ， 是別人沒有的 。 它帶來的不是一個點的能力 ， 而是覆蓋了研發設計、核心零部件自研、供應鏈整合、智能制造、測試驗證、量產交付、售后運維的全鏈路閉環能力 。 這是華勤支撐人形機器人產業化最核心的差異化優勢 ， 也是其他廠商難以短期復刻的壁壘 。 以研發設計為例 ， 華勤在PC上積累的X86架構開發能力 ， 在手機和PC上的ARM架構開發能力 ， 在穿戴和TWS上積累的嵌入式軟件開發能力 ， 都能快速復用到機器人的開發中 。 消費電子品類的規模化效應培養的供應鏈管控、質量管控、批量交付能力 ， 也能幫華勤快速實現從實驗室樣機到成本、品質、交付均可控的量產化過渡 。 ”
我們看到華勤的全流程ODM不是單純的代工制造 ， 而是深度參與產品定義與技術迭代 ， 能根據客戶需求與場景變化快速優化產品 ， 更有利于人形機器人從實驗室快速走向產業化、商業化 。
03亮牌：把ODMM底牌“攤開”
華勤的入局 ， 從來不是一時興起 。 其核心底氣更源于獨特的“ODMM” 能力—— 高效運營（Operation）、研發設計（Development）、先進制造（Manufacturing）、精密結構件（Mechanical）的垂直整合 。 這里重點講講制造和運營 。
首先是制造 。 伍高石談到 ， 現在很多機器人企業都在跟工廠合作做應用落地 ， 因為只有產線 ， 才有最原始、最有效、最真實的數據 ， 才有各類基于工業場景的應用 ， 才有條件進入工廠進行驗證和閉環落地 。 華勤擁有1700億營收規模的體量 ， 具備天然的應用場景優勢：華勤基于China+VMI（越南/墨西哥/印度）的制造規劃 ， 在國內南昌和東莞有五個制造中心 ， 海外有越南、墨西哥、印度制造中心 ， 整體超4萬制造人員 。 這種龐大的制造網絡 ， 為人形機器人在3C制造應用場景落地 ， 提供了無可替代的數據來源與驗證閉環 。

再說運營 。 其一 ， 具備全流程交付能力 。 依托全球多基地智能制造布局、柔性產線調度經驗 ， 以及百萬級智能硬件量產交付的運營體系 ， 華勤能快速打通人形機器人批量投產、品質管控、全球交付全流程 。 其二 ， 具備全鏈路成本運營管控 ， 憑借成熟的供應鏈集采、精益生產、庫存周轉運營機制 ， 嚴控核心零部件采購、整機制造、物流運維各環節成本 ， 同時優化模塊化設計與量產工藝 ， 大幅降低機器人整機成本與后期運維成本 。 其三 ， 具備場景化落地運營支撐 ， 依托自有3C工廠、汽車電子產線等多元場景運營經驗 ， 華勤已搭建起機器人實測、調試、運維一體化運營體系 。 還有一個很重要的 ， 是華勤的數字化運營——依托集團數字化運營平臺 ， 實現機器人研發、生產、銷售、運維全鏈路數據打通 ， 用數據驅動產品迭代與運營優化 ， 同時聯動消費電子、汽車電子、數據中心業務的客戶資源、渠道資源 ， 拓寬機器人業務商用邊界 。
值得一提的是 ， 華勤以產學研協同為重要技術補充 ， 構建起開放式創新范式 。 當前 ， 華勤在多個基礎技術領域與多所高校展開合作 。 何仕英介紹：“熱學領域和西安交大、清華大學等在合作 ， 射頻領域和上海交大、復旦大學、西安電子科技大學等在合作 ， AI算法領域和上海交大在合作 ， 聲學領域和深圳大學、同濟大學等在合作 。 ”這些基礎技術的研究成果 ， 在機器人產品上都將有不錯的應用 ， 助力機器人產品提升性能 ， 實現規?；涞?。
04織網：“3+N+3”的戰略野心
站在1700億營收規模上 ， 華勤的戰略野心在進一步擴大 ， 縱觀華勤的“3+N+3”產業布局 ， 人形機器人并非孤立的一環 ， 而是整個戰略生態的延伸 。
“3+N+3”戰略 ， 是指以智能手機、筆記本電腦、數據中心為三大核心基座 ， 機器人、汽車電子、軟件為三大重點新興方向 ， 所有業務都離不開“制造”這個大的基座 。 而我們也獲悉 ， 機器人業務不僅是獨立的業務板塊 ， 更是串聯各業務板塊、賦能全產業鏈智能化升級的核心紐帶 。

這種串聯效應體現在三個層面：技術上 ， 共享硬件研發、AI算法、算力平臺、精密制造等核心能力 ， 汽車電子的智能控制、域控技術可賦能機器人控制系統研發 ， 數據中心的AI算力、大數據技術可支撐機器人算法迭代與場景優化；場景上 ， 機器人可賦能汽車電子產線、數據中心運維的智能化升級 ， 實現多場景智能化作業覆蓋；生態上 ， 整合三大業務的客戶資源、供應鏈資源 ， 構建全場景智能硬件生態 ， 提升整體市場競爭力 。
談及未來 ， 談及戰略規劃下的技術路徑 ， 何總表示：“華勤將在技術、場景、供應鏈、生態四個方面持續積累 ， 重點圍繞AI賦能、落地導向、生態協同三個方面進行技術攻堅 ， 實現‘能落地、能量產、有價值’的核心技術 。 ”對于具體的攻堅路徑 ， 何總進一步拆解為三個重點方向：第一個攻堅方向 ， 是AI與機器人的深度融合技術 。 重點攻堅端側AI推理優化、多模態感知融合、自主學習等技術 ， 讓機器人能夠更好地理解環境、適配場景 ， 實現生產場景的落地 ， 同時提升泛化能力 。 第二個攻堅方向 ， 是提升核心零部件的技術成熟度 。 華勤將持續聯合產業鏈伙伴 ， 重點攻堅關節模組、高精度傳感器、域控制器等核心零部件的關鍵技術 ， 提升技術成熟度和產品穩定性 。 第三個攻堅方向 ， 是機器人場景適配方案的優化 。 在工業場景 ， 重點優化機器人的柔性操作、智能作業能力；在物流場景 ， 優化機器人的路徑規劃、物料分揀能力 。 未來三年 ， 華勤將重點聚焦制造、物流等核心場景 ， 將場景化解決方案轉化為產品 。
至于人形機器人真正進入大規模商業化（萬臺級以上）的拐點 ， 何仕英給出了審慎而樂觀的判斷：結合當前AI技術發展現狀、機器人產業成熟度以及行業共識 ， 她認為人形機器人大規模商業化需要具備三個特征：一、零部件大規模量產 ， 成本大幅下降 ， 這是大規模商業化的基?。 歡?、茧H趼廢咧鴆絞樟?， 尤其AI技術的快速迭代將解決機器人泛化能力不足的痛點；三、場景落地規模化 ， 制造、物流等剛需場景將率先實現萬臺級部署 ， 形成規模效應 ， 帶動成本進一步下降 ， 進而推動商業化普及 。 她坦言：“這個拐點的到來 ， 還需要整個產業鏈的協同努力 。 ”
05加速：機器人量產按下快進鍵
科技產業的歷史證明 ， 任何顛覆性產品的爆發 ， 都離不開制造邏輯的重構 。 人形機器人產業正處于從研發走向量產的轉折點 ， 市場急需的不是想象力 ， 而是能夠支撐商業化落地的工程底座 。
華勤的入局 ， 標志著該產業正加速從單一產品演示向通用平臺演進 。 作為全球智能硬件領域的領軍企業 ， 華勤的核心優勢在于核心零部件的自主可控以及對復雜系統集成效率的極致追求 。 它帶來的是一套經過多次驗證、足以承載萬億級市場的成熟工業體系 。 這種打法構成了中國制造參與全球競爭的核心韌性 。 華勤的目標是將定義手機與平板的成功經驗復用于人形機器人 ， 重新確立量產標準 。 這場關于“確定性”的競爭剛剛開啟 ， 而華勤的底氣 ， 正是源自其在制造領域深耕多年的工程實力 。 正如華勤技術董事長、CEO邱文生所言:“邁入公司發展的第二十年 ， 華勤技術將堅持長期主義 ， 繼續以技術創新和質量為贏為驅動力 ， 致力于為客戶打造更具競爭力的產品 。 ”長坡厚雪 ， 未來可期！

【華勤技術：致力于成為 3C 制造領域全棧式機器人解決方案頭部供應商】想要獲取半導體產業的前沿洞見、技術速遞、趨勢解析 ， 關注我們！

    推薦閱讀