美国人形机器人公司 Agility Robotics 在一份上市文件中，首次较为完整地拆开了其下一代人形机器人 Digit 的成本结构。按照公司披露的直接购买方案，一台 Digit 本体价格约为 20 万美元，一次性部署费用约 2 万美元，此后每年还需支付约 3.6 万美元的软件与维护费用。以五年使用期计算，客户为一台机器人付出的总成本约为 40 万美元。

Agility 同时给出了一个更具吸引力的说法：按照公司的规划模型，客户大约 1.1 年即可收回前期资本投入。这一数字被写入其投资者材料，成为公司向公开市场讲述商业故事的核心支点之一。

支撑这个回本结论的，是一张写进模型的未来排班表。Agility 假设 Digit 每周工作约 120 小时，连续使用五年，累计提供约 31000 小时的劳动时间。作为对照，公司假设一名工人的完全用工成本为每小时 30.5 美元，且每年上涨 5%。据此计算，Digit 五年对应的等价人工成本约为 110 万美元，潜在净节省约 67 万美元。

不过，这些数字均属示意性估算，建立在公司对产品性能、商业模式和未来事件的假设之上，实际合同仍需单独谈判。1.1 年的回本算法本身也比表面看起来简单：它用约 20 万美元的前期资本支出，去对比第一年约 19 万美元的等价人工价值，而一次性部署费用以及软件和维护等后续支出，并未被完整纳入这一回本口径。换言之，1.1 年不是客户已经跑出来的成绩，31000 小时也不是 Digit 已经完成的职业生涯，它们共同构成的是一张理论上的未来排班表。

Agility 走到上市门口，是这笔账得以被看见的背景。今年 6 月，公司宣布与一家特殊目的收购公司合并，交易给予其 25 亿美元的交易前股权估值，合并后计划以 “AGLT” 为股票代码上市。按当时披露的数据，Digit 已在 9 个客户设施相关的部署中累计运行超过 65000 小时，Digit v5 还获得了超过 3 亿美元的多年订单。对一家准备接受公开市场审视的机器人公司而言，机器能否搬运料箱已不是唯一问题，投资者更想知道它如何定价、又能为客户创造多少经济价值。

从行业看，人形机器人留下的“考勤记录”确实越来越长。今年 2 月，宝马公布了 Figure 02 在美国南卡罗来纳州工厂的生产数据：项目采用每天 10 小时、周一至周五的运行安排，累计超过 1250 个运行小时，搬运 9 万多个钣金件，参与超过 3 万辆 BMW X3 的生产。工厂还设定了总节拍目标 84 秒、上料环节 37 秒、每班次正确放置率超过 99%、人工暂停或重置目标每班 0 次等指标。这些数字说明，运行时间并不天然等于有效工作时间——机器人即使站满 10 小时，若跟不上节拍、放错零件或需人反复处理异常，这段时间就不能算作合格劳动。

中国公司也在提供类似数据。智元先后公布了 8 小时产线作业和 6 天集群连续直播记录，优必选则把 Walker 系列机器人的累计作业时间推进到万小时级。

更值得注意的是，同样一小时的价值在不同现场差异巨大。今年 5 月 28 日凌晨，星动纪元的 6 台机器人在深圳龙岗一座接近 6000 平方米的中国邮政物流中心上夜班。进入现场前，这些机器人在北京内部测试中一小时可处理约 600 件快递，但真正来到深圳，效率一度只剩约 100 件——夜间灯光昏暗、包裹形状各异、上万件包裹持续涌入，加上机器人本身会断联、停住和出现异常，工程师不得不跟着一起上夜班。项目从 2025 年 11 月开始驻场，到今年一季度才完成初步验证；3 月效率提高到约 900 件每小时，5 月底深圳场地已可稳定达到约 1200 件每小时，追平了人工平均超过 1000 件、熟练工最高约 1200 件的水平。这半年并非免费：效率曲线向上爬的同时，工程师工时、现场调试和模型迭代也在不断累积。

问题恰恰在于，这些数字无法彼此拼接。Figure 的 1250 小时无法验证 Digit 的 1.1 年，星动纪元的 1200 件每小时也不能直接换算成另一座工厂里的劳动价值。即便 Agility 披露 Digit 在 9 个客户设施相关部署中累计运行超过 65000 小时，公司也没有同步公布其中多少时间真正完成了客户需要的任务、多少时间达到规定的节拍和质量、又有多少时间需要人工介入。

目前，还没有一家公司在同一个真实项目里同时公开这些数据：机器人和部署花了多少钱，实际上线了多少小时，其中多少时间完成了合格任务，停机多久，需要多少人工接管，最终干了多少活，又为客户节省了多少钱。这才是企业真正需要的“机器人工资表”——它不是用来给机器人发工资的，而是回答采购者最关心的问题：我为它花了多少钱，它每小时又替我创造了多少钱。

这张表迟迟没有出现，也不只是因为企业不愿公开商业数据。更深一层的问题是，不同场景里的“一小时劳动”本来就不一样：在汽车工厂里，一小时可能意味着按节拍放对多少零件；在物流中心里，它意味着稳定处理多少包裹；换到质检、物料配送或商业服务，同样一小时又对应完全不同的质量要求、人工成本和经济价值。机器人可以按小时打卡，客户最终购买的却不是时间，而是任务被稳定完成以后产生的价值。因此，机器人售价下降也不必然意味着更快回本——一台价格更低却只能断断续续工作的机器人，可能比一台价格更高、能够稳定轮班的机器人拥有更昂贵的有效工作小时。

Agility 的上市文件让人形机器人行业的经济账变得更具体了一些，但从一张理论工资表，到一份客户能够复核的真实回报记录，中间仍然隔着机器人的整个职业生涯。行业的下一张重要成绩单，可能是第一次有企业能把一台机器人的完整工作记录摆在桌上，然后告诉外界：它花了多少钱，上了多少小时班，停了多久，干了多少活，又真正省下了多少钱。