> 数据图表如何解释. 人形机器人大规模部署的主要瓶颈2026-8-5当前大模型的泛化能力不足是阻碍人形机器人在开放、非结构化环境中可靠部署的核心障碍。以目前人形机器人展示出来的硬件水平来看，我们认为能够满足落地基本需求，阻碍人形机器人大规模商业化的瓶颈包括通用性和泛用性、成本等等，其中以“大脑”为核心的智能化能力水平仍偏低是最核心的障碍。根据乐聚智能招股说明书，从人形机器人功能实现的角度看，类比于智能驾驶，可以将人形机器人智能化技术的发展分为五个等级，当前全球大多数人形机器人产品的智能水平仅 L1-L2 阶段，可实现特定场景下的特定功能，满足结构化任务的需求，但泛化能力整体较弱，部分头部企业正在逐步向 L3 等级探索。2026 年 4 月，斯坦福 HAI 发布的AI Index Report 2026中，机器人操作在仿真环境中的成功率高达 89.4%，但在真实家庭场景中则骤降至 12%。这种泛化能力的缺失，使得机器人难以应对非结构化场景中的微小变化，严重限制了可部署场景的范围。中银国际综合其他
