全球车企正如潮水一般涌入机器人行业，并将重点聚焦于人形机器人领域，这背后的原因确实与机器人与汽车技术存在一定的共通性有关，但共通性并非唯一原因。以下是对此现象的详细分析：
技术共通性
感知层基础硬件相似：汽车领域的自动驾驶技术所依赖的摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等传感器，以及芯片、AI算法等技术，与人形机器人在环境感知方面的需求高度相似。这些技术可以相互借鉴和转移，为人形机器人的研发提供了坚实的基础。
算法层面的复用性：在路径规划、运动轨迹预测等关键算法上，智能驾驶和机器人具有复用性。例如，自动驾驶中常用的传统基础模型算法（如Dijkstra算法、A*算法等）以及特斯拉的占用网络算法中的栅格法，在人形机器人的全局路径规划中仍被使用。随着环境理解的逐步深入，算法相似度可以进一步提升，从而实现部分的工程复用。
车企的优势
自主研发体系：车企在自主研发方面拥有完善的体系和丰富的经验，这有助于它们快速适应和应对人形机器人研发过程中的各种挑战。
市场销售经验：车企在市场销售方面也具有显著优势，它们能够更好地理解消费者需求和市场趋势，从而为人形机器人的产品设计和市场推广提供有力支持。
供应链体系：汽车主机厂拥有强大且成熟的零部件供应链体系，能快速整合形成量产方案以及深化应用场景。这有助于车企在人形机器人领域实现快速量产和商业化落地。
市场前景
劳动力短缺：随着全球多个国家步入老龄社会，劳动力供给将面临短缺。人形机器人作为替代劳动力的解决方案，其市场需求将持续增长。
应用场景拓宽：以ChatGPT为代表的AI大模型的迭代进步，使人形机器人的应用场景进一步拓宽。从工业制造、商用服务等B端场景到家用服务等C端场景，人形机器人的应用潜力巨大。
市场规模增长：根据前瞻产业研究院数据，2023年全球人形机器人市场规模约21.6亿美元。预计到2028年，人形机器人市场规模将增至138亿美元，5年内年均复合增长率达50.29%。这表明人形机器人市场具有广阔的发展前景。
面临的挑战
技术难题：尽管汽车与机器人在技术层面存在共通性，但人形机器人在行走稳定性、高精度传感器技术、交互自然度等方面仍面临巨大挑战。这些技术难题的攻克难度和所需时间难以准确预估。
成本高昂：目前人形机器人的电机、传感器、算力芯片等硬件成本高昂，导致产品价格居高不下。这限制了人形机器人的普及和应用范围。
市场竞争：随着越来越多的企业涉足人形机器人行业，市场竞争将日益激烈。车企需要不断提升自身技术实力和产品质量，以在市场中脱颖而出。
综上所述，国内外车企跑步入场“造人”的原因并非仅因机器人与汽车技术共通，还包括车企在自主研发体系、市场销售经验、供应链体系等方面的优势以及人形机器人市场的广阔前景。然而，车企在人形机器人领域也面临着技术难题、成本高昂和市场竞争等挑战。因此，它们在决定入场前需要谨慎权衡其中的风险。
