5月18日，具身智能企业矩阵超智在2026科技日（AI DAY）上发布新一代全能旗舰级人形机器人MATRIX-3。矩阵超智CEO张海星在接受澎湃新闻等媒体采访时表示，目前具身智能正在从L1迈向L2阶段，年底将达到L2水平，而矩阵超智的目标是在2028年左右实现L3级自主（多数情况无需干预）水平。
张海星在介绍MATRIX迭代路线。澎湃新闻记者 秦盛 摄
成本下降曲线将非常陡峭，具身智能还没到爆发点
据介绍，MATRIX-3身高170cm、体重65kg，续航4小时，支持20分钟快充；搭载矩阵超智 WAVE 物理基座模型与英伟达AGX算力平台，采用自研仿生超能直线关节，核心驱动部位（如大腿）采用三根直线关节并联方案，搭配多组行星滚柱丝杠，峰值推力可达5000N。
同时，MATRIX-3配备27维自由度灵巧手MATRIX HAND，以及3D仿生织物 “类人肌体”。定价方面，MATRIX-3起售价58万元，PRO 版本起售价68万元，两款机型均包含1年基础服务包。
矩阵超智成立于2024年，团队成员来自特斯拉、华为、英伟达、OpenAI等科技巨头，张海星则是特斯拉中国设计中心前负责人。
针对定价，张海星表示，目前关节部分是机器人成本最高的部分，单根丝杠价格甚至超过一台苹果电脑。中国近两年才涉足该领域，仍处于学习迭代阶段；但中国产业降本速度极快，即便整体出货量有限，成本每年仍可下降30%-40%，机器人走进家庭指日可待。
他表示，当前机器人高价阶段，与早年手机、汽车、电脑的高价期相似。快则3年、慢则5-8年，价格将显著下降。“随着每年的产品迭代，成本下降曲线还是非常陡峭的”。
张海星透露，矩阵超智的家庭陪伴型机器人有望在未来2-3年内推出，“价格会非常便宜，消费者愿意花钱去尝试，买回去是有用的”。
2026年被视为具身智能的量产关键年。对此，张海星认为，大家都还是在摸着石头过河，行业还处在非常早期阶段，更像100多年前的汽车工业。
他以新能源车行业为例表示：“现在头部国产品牌两三百万台整车，还没有一家机器人公司能达到，甚至10万台都没有，而且是为数不多的SKU（Stock Keeping Unit，库存保有单位，可以理解为‘具体配置’），这说明它还不是一个刚性需求，还没有找到爆发性增长点，或者说没有找到一个好的PMF（Product Market Fit，产品市场契合），还是较低质量的增长。”
在当天的活动上，矩阵超智也展示了全链路自主制造体系与量产落地闭环。据悉，依托于上海张江的MFH矩阵超智工厂，MATRIX-3已进入工业级规模化交付阶段，一期产能规划年产一万台，未来18个月内，产能将上一个新数量级。
MATRIX-3人形机器人登台亮相
未来“拿token换劳动力”，不计成本投AI
谈及商业模式，张海星判断，现阶段硬件仍是多数机器人企业的主要收入，但长期占比将不超过50%，未来将是“拿token换劳动力”，运营、推理费用及电费将成为主要部分。
张海星透露，目前团队算法与AI研发投入占比超六成：“AI投入不计成本，硬件投入反而占比较低。” 他认为，机器人将重构所有行业。
“企业还是要先‘上车’，先用起来，不要在乎它目前的成本售价，因为价格必然逐年下降，如果等到价格非常便宜的时候再行动，没有提前打通具身智能与业务链的融合体系，也是会被淘汰的，因为有的人已经跑在很前面了，那个时候他可能买100台、1000台机体就直接把原来一个行业给‘干掉’了。”张海星表示。
随着机器人逐步落地，大众对 “遥控” 的质疑持续存在。近期，海外具身智能企业Figure直播机器人分拣快递、挑战人类效率，机器人出现 “挠头” 等类人动作，也再度引发“遥操”质疑。
对此，张海星解释称，当前机器人采用手动与自动双模式并行：手动模式下需人工辅助操作，自动模式则可实现完全自主运行。目前行业正处于从L1向L2跨越的阶段，双模式并存属于正常过渡状态；现阶段产品已达到L1.5水平，预计年底将正式升级至L2。
张海星认为，Figure的此次直播验证了“数据积累” 可推动垂直场景自动化，但针对场景深度优化半年多的模型，泛化能力相对较弱。关于类人动作争议，他表示：“机器人出现此类动作，源于训练数据取自人类行为，是正常的学习结果。”
数据采集同样是行业关注的焦点。张海星认为，数采只是阶段性产物，世界模型能够生成更多可靠的数据，人工仅用于高精度标定。
当前，科技大厂、车企纷纷入局具身智能赛道，创业公司数量也增至数百家。张海星直言，竞争是全方位的，而且无处不在。
他同时强调，企业的团队、精力、资金等资源均有限，应优先聚焦打磨核心产品、打通落地渠道、实现规模化增量，后续再考虑适度扩充SKU。在出海布局上，矩阵超智保持审慎克制：国内尚未实现稳定交付前贸然出海，只会拉长战线、分散资源，反而降低整体运营效率。
对于未来的行业格局，张海星判断，从模型侧来看，五年内北美公司可能还会有3个月的领先，而在本体和硬件制造层面，中国已经遥遥领先。
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