随着全球老龄化加剧、劳动力成本攀升与人工智能大模型技术突破，人形机器人产业已从概念验证、技术攻关，全面进入以量产交付与商业闭环为核心的发展深水区。本报告立足于行业现实背景，聚焦长期存在的“通用化”与“专用化”路线争议，从学理层面深度解析两类发展路径的核心差异。报告跟踪特斯拉、Figure AI、波士顿动力、宇树机器人等国内外头部企业的进展，结合特斯拉弗里蒙特工厂、南昌龙旗科技、富临精工、宝马斯帕坦堡工厂等规模化应用数据，构建涵盖任务复杂度、环境不确定性、批量部署规模、物理安全等级、投资回收期、数据复用性六大维度的战略选择量化判定矩阵。实证表明，在现有算力与供应链成本条件下，聚焦特定场景的专用化路线是企业实现短期盈利与回报的最优选择；通用化能力底座则需高额研发投入与跨领域数据积累，属于长期基础设施布局。报告结合《人形机器人创新发展指导意见》《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》等政策导向推演产业演进趋势，为企业突破技术瓶颈、政府引导产业规范发展提供可落地的建议。