据高盛预计，在基础情况下，人形机器人的全球市场总规模将在2025年、2030年、2035年分别达到15亿美元、120亿美元、380亿美元，出货量则分别为2万、25.6万、137.8万台。
　　罗伯特·普莱特表示，实现全面量产还需要几年时间，2025年计划在现代汽车场景对电驱Atlas进行实验，只有了解使用场景，才能确保投资机器人能带来足够的生产力。
急待运动控制大模型
　　在人形机器人领域，会将运用在不同行业的机器人进行分类，如机器人初创企业Figure与OpenAI合作打造的Fig⁃ure 01，这类能与人类进行对话、清理垃圾、整理餐具、将识别出可以吃的物品递给演示者等交互为主的人形机器人主要运用了视觉感知类大模型。
　　“对于我们和波士顿动力以大幅度灵活运动为主的机器人，更需要的是一个基于运动控制类的垂类大模型。”王其鑫告诉《IT时报》记者，目前在机器人测试训练中，AI大模型充当的角色往往是一个模拟器，通过电脑上的虚拟场景和机器人模型，模拟计算出遇到障碍物需要做出哪些动作指令，再将其形成经验储存到实体机器人上，并不断调试。
　　不过，目前大部分大模型厂商都在“卷”交互、生成、视觉，机器人运动领域还是一片空白。若搭载运动控制大模型后，将不再需要计算机场景模拟，而是变成现实障碍物的自动学习计算，可以精准识别出运动轨迹、力量控制、速度控制、平衡控制等，这才能让机器人的运动能力得到快速提升。