【山西证券】人形机器人系列报告：AI超预期助力产业落地，核心零部件配套星辰大海.pdf

2024-03-12

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1. 零：人形机器人基本概念

1.1 人形机器人的远期目标是通用性

根据国际机器人联合会（IFR）的分类，机器人可分为工业机器人和服务机器人。工业机器人根据机械结构的不同，可以分为线性机器人、SCARA 机器人、并联机器人、多关节机器人、圆柱机器人等类型，广泛应用于搬运/上下料、焊接、喷涂、加工和装配等领域。服务机器人是除工业自动化应用外，能为人类或设备完成有用任务的机器人，主要包括个人/家用服务机器人和专用服务机器人。个人/家用服务机器人是指用于非营利性任务的，一般由非专业人士使用的服务机器人，包括家政服务、教育娱乐、养老助残等类型的机器人。专用服务机器人是用于营利性任务的，一般由培训合格的操作员操作的服务机器人，包括专用清洁机器人、医用机器人、物流机器人、建筑破拆机器人、水下机器人、救援安保机器人、动力人体外骨骼机器人等。

人形机器人通过仿生形态，提升应用深度和广度，最终实现和人类共同社会化分工。人形机器人的通用性体现在，由于当前社会环境的建立以人类适应为出发点，人形机器人通过以类似人类的能力不需要改造环境就能应对复杂的人类环境，使用场景更广，能作为简单、重复、危险的劳动力替代，也能适应非标服务场景的同时满足情感需求和交互。工业机器人从功能出发，使用场景相对固定，强调运动控制的精度和稳定性；服务机器人需要环境感知和自主决策，使用场景相对非标化，且家庭场景的使用者通常非专业化。

现代人形机器人起步于上世纪 60 年代后期，根据产品迭代路线，其发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是以日本早稻田大学的人形机器人 WABOT-1 为代表的早期发展阶段，这一阶段的人形机器人实现了从下半身站立，到下半身行走，组装上半身，最后全身协同、缓慢静态行走的技术突破；第二阶段是以日本本田的人形机器人 ASIMO 为代表的系统高度集成阶段，这一阶段的人形机器人不仅实现了连续动态行走，还可以通过感知外部环境及时调整步幅、行走速度、绕过障碍物；第三阶段是以波士顿动力的人形机器人ATLAS 为代表的高动态运动发展阶段，这一阶段的人形机器人运动性能更强，能完成多种高难度运动动作，展示了人形机器人的平衡能力与敏捷性。

1.2 催化频出：Optimus 迭代超预期，国内厂商纷纷入局

特斯拉于 2021 年 AI day 发布 tesla bot concept，2023 年 12 月发布了 Optimus gen-2，大幅超出市场预期。Gen-2 显示了“Tesla”ID，搭载了自研的执行器和传感器，颈部由 2 自由度驱动，体重减轻10公斤、行走速度提升 30%，脚部采用了力/扭矩传感器、铰链化的脚趾部分、脚掌连接的部分更接近人类的足部几何角度，手部 11 自由度、而且所有手指都有触觉感应，用手指捡起鸡蛋后可完好无损的放下，平衡和全身控制算法继续提升、可以在平衡自身的同时进行深蹲，执行器的电子布线高度集成化。Gen-2 的发布表明Optimus 研发相对顺利，技术性能正在逐步完善中，其中灵巧手、平衡性能表现亮眼。和概念机相比，Optimus体重仍需降低约 7kg，小型化、轻量化仍是其迭代的方向，涉及到一体化电驱、结构设计优化、减重材料的运用等方面。

人形机器人国内玩家增加，发布新机 10 余款。2022 年，小米的人形机器人CyberOne 亮相，身高177cm，体重 52kg，全身 21 自由度，能实现各自由度 0.5ms 级别的实时相应，单手垂直抓握1.5kg 重物，同时搭载Mi Sense 视觉空间系统，拥有 85 种环境语义识别、6 类 45 种人类语义情绪识别。2023 年以来，不完全统计，有 10 余款人形机器人发布，其中除了机器人厂商如追觅、傅利叶、达闼、宇数、开普勒、乐聚、理工华汇、中科电机器人公司，还包括汽车厂商小鹏，以及偏互联网的企业如小米、科大讯飞、智元。

2. 问题一：AI&人形机器人，大模型是人形机器人的核心助推力

2.1 人形机器人产业链梳理及结构拆分

人形机器人产业链可以分为上中下游三大部分。上游是原材料&零部件生产，核心零部件不仅成本占比最高，而且技术难度最大，软件和硬件环节均具备较高的壁垒；以Optimus为例，其软件算法自研，硬件则是我国产业链可以充分切入的环节。中游是本体制造，其技术难度跟随上游零部件，本体制造商会对核心部件做出设计并指定供应商。下游为场景应用，特斯拉机器人制造后或将率先应用于汽车装配工序，优必选机器人此前也发布了在汽车工厂的工作视频等，其他应用场景有望逐步展开。

人形机器人主要由三大系统组成，分别是传感系统、控制系统、执行系统。一、传感系统对应“五官”，包含内部传感器和外部传感器。内部传感器主要用来检测机器人本身的状态，为机器人的运动控制提供必要的本体状态信息，如各关节的位置、速度、加速度等，并将所测得的信息作为反馈信号送至传感器，形成闭环控制，主要有位置传感器、速度传感器等。外部传感器则用来感知机器人所处的工作环境或工作状况信息，使机器人的动作适应外界情况的变化，达到更高层次的自动化，提高机器人的工作精度，常见有视觉传感器、触觉传感器等。二、控制系统对应“大脑”和“小脑”，是机器人的指挥中枢。“大脑”负责环境感知、行为控制、人机交互，通过深度学习和 AI 技术，实现自主学习和智能决策。“小脑”则负责运动控制包括运动规划、姿态控制、动态平衡等，通过实时感知机器人的状态和环境信息，小脑可以调整机器人的动作，使其能够稳定地行走、跑步、跳跃等。控制系统负责处理作业指令信息、内外环境信息，并依据预定的本体模型、环境模型和控制程序做出决策，产生相应的控制信号，通过驱动器驱动执行机构的各个关节按所需的顺序、确定的轨迹运动，完成特定的作业。三、执行系统对应“肢体”，负责执行控制系统制定的操作。“机器肢”指仿人机械臂、灵巧手、腿足等，“机器体”指骨骼、本体结构等。执行系统的工作流程涉及到伺服系统和执行机构：伺服系统是能根据指令信号精确地控制执行部件的运动速度与位置的驱动系统，一般伺服系统由核心零部件电机、驱动器和传感器/编码器组成；传动机构是把动力从机器的一部分传递到另一部分，实现改变动力机输出转矩或者改变其运动方式（旋转运功和直线运动的转换），机械传动分为两类，一是靠机件间的摩擦力传递动力与摩擦传动，二是靠主动件与从动件啮合或借助中间件啮合传递动力或运动的啮合传动，典型机构有减速器、丝杠、蜗轮蜗杆传动杆等。

2.2 大模型为场景泛化提供可能，AI 是我们长期面临的难题之一

人形机器人量产，硬件本体是前置条件，更重要的是“AI 大脑”，可以说是我们长期面临的最困难的问题之一。《智能机器人智能化等级评价规范》对机器人智能化水平做了分级，其中通用智能化等级的分级则主要基于机器人综合能力的评级，从感知、执行、决策和认知四个方面，对机器人的智能等级进行评价，该评级不对机器人智能化单项要素进行评价，只对机器人智能化综合能力进行评级。机器人综合通用智能化等级从低到高主要分为L1 级～L5级：a)L1 级（基础型）：具备感知功能及部分执行功能；b) L2 级（半交互型）：具备感知功能和执行功能；c) L3 级（交互型）：具备感知功能、执行功能和部分决策功能；d) L4 级（自主型）：具备感知功能、执行功能和决策功能；e) L5 级（自适应型）：具备感知功能、执行功能、决策功能和认知功能。可见，通用机器人的认知和决策功能是智能化的最高标准，其实现也难于感知和执行功能。

正是大语言模型技术的飞速发展，使得机器人能够自主感知环境、理解任务、动作编排等自主完成一套动作成为可能。基于超大规模的数据预训练的语言和图像大模型，具备强大的语义理解、逻辑推理、图像识别、代码生成能力，智元认为语言和图像大模型对于机器人领域的最大价值在于两点：首先是嵌入在大模型中，庞大的先验知识库和强大的通识理解能力，大模型的出现能够让机器人更好地把原有的能力泛化到更通用的场景中；然后是大模型具有的复杂语义多级推理能力，即所谓的“思维链”。以上两点，对于智能机器人的“认知”和“决策”功能的实现至关重要。智元机器人创始人在公司产品发布会上分享了人形机器人EI-Brain 框架。“大脑”提供AI 辅助的抽象思维能力，如逻辑推理、思考能力，完成机器人任务级和技能级的调度，如果端侧部署的模型泛化能力不够，还可再配合云端超脑，在线解锁更复杂的任务调度能力；“小脑”负责产生运动控制指令生成，比如设置上身姿态、控制指关节运动、控制头部姿势等，涉及运动学、动力学；另外“脑干”这一层级主要是解决底层的运动控制能力问题，比如所有电机、电流环、速度环、位置环的控制。

3. 问题二：Optimus 核心零部件拆分，国内供应链主要发力点

3.1 特斯拉 Optimus 主要结构拆分

Optimus 结构拆分如下：（1）控制系统：完全自动驾驶 FSD ，Dojo D1 超级计算芯片。（2）传感系统：视觉感知采用 Autopilot 摄像头，手腕、脚踝六维力/力矩传感器，手部电子皮肤，内部编码器等。（3）执行系统：躯干 28 个执行器，旋转和线性执行器各14 个；旋转执行器结构为无框力矩电机+谐波减速器+扭矩传感器+双编码器，采用交叉滚子轴承；线性执行器结构为无框力矩电机+反向行星滚柱丝杠+力传感器，采用 4 点接触轴承和滚柱轴承；手部共12个执行器，结构为空心杯电机+蜗轮蜗杆+绳驱，其中大拇指 2 个执行器、其他手指各1个。

3.2 感知系统：关注核心传感器的应用

传感器技术是机器人控制、交互的前提，是机器人感知环境和完成任务的基础。各种传感器相当于工业机器人的手、眼、耳和鼻，有助于识别自身的运动状态和环境状况。在这些信息的帮助下，控制器可以发出相应的指令，使机器人完成所需的动作。人形机器人和工业机器人使用的传感器种类大致接近，包括触觉传感器、扭矩（力矩）传感器、惯性传感器、视觉传感器、编码器等。

力觉传感器是感知并度量力的传感器, 六维力传/力矩传感器信息最全、技术壁垒最高。最常见的是一维、三维和六维力传感器，二维和五维的力觉传感器较少。六维力/力矩传感器，指的是在指定的直角坐标系内，能同时测量沿三个坐标轴方向的力和绕三个坐标轴方向的力矩。六维力/力矩传感器是维度最高的力觉传感器，它能给出最为全面的力觉信息, 对于机器人产业链和其它智能装配来说非常重要，同时技术难度和使用难度都比较大。根据优必选的人形机器人参数，其采用了 4 个六维力/力矩传感器，分别应用在人形机器人的手腕、脚踝处，此外鑫精诚还研发了在灵巧手应用的微型六维力传感器。六维力传/力矩传感器技术壁垒高，ATI为全球龙头，国内企业中坤维科技、宇立仪器、鑫精诚、蓝点触控均有一定的技术积淀。GGII预测到 2030 年，全球人形机器人领域力传感器市场规模将达328 亿元，其中人形机器人领域六维力传感器市场规模将达 138 亿元。

电子皮肤是一种先进的柔性触觉传感器。电子皮肤高度模拟生物皮肤，轻薄柔软、可拉伸、甚至可自我修复，并对温度、湿度、硬度、粘度的感知能力，应用在医疗、机器人、可穿戴领域。Optimus gen-2 手部或集成了柔性触觉传感器，更全面地感知物体和环境，在演示视频中，机器人展现出了出色的控制能力，可以轻松地操作拿起鸡蛋。

MEMS 惯性传感器是将物体运动的加速度、位置和姿态转换为电信号的器件，包括MEMS 加速度计、MEMS 陀螺仪、磁力计和惯性测量单元（IMU）。据Yole，全球MEMS惯性传感器市场规模从 2018 年 28.31 亿美元、31.21 亿颗增长至2021 年35.09 亿美元、39.39亿颗，预计 2027 年增长至 49.43 亿美元、60.60 亿颗；其中，IMU 是主要的MEMS惯性传感器产品，2021 年，IMU、加速度计、陀螺仪、磁力计的占比分别是52.15%、34.74%、10.66%、2.45%。目前，人形机器人解决方案仍在持续迭代中，关于 IMU 的使用数量和位置尚无定论，根据论文“Multi-IMU Proprioceptive State Estimator for Humanoid Robots”，在人形机器人放入5 个 IMU 可以显著改进运动学模型，所获轨迹估计更为准确，并且可以构建相对地面实况几乎没有失真的高程图；目前，优必选人形机器人采用了 1 个高精度惯性传感器。

3D 视觉感知技术具备更广泛的应用空间，可以采集并输出“人体、物体和空间”的三维矢量信息。2D 图像仅能够提供固定平面内的形状及纹理信息，无法提供AI 算法实现精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、位姿等信息；3D 视觉感知技术则充分弥补了2D成像技术的缺陷，在同步提供 2D 图像的同时，还能够为 AI 算法及算力提供视场内物体的深度、形貌、位姿等 3D 信息，3D 视觉感知技术将成为促使人工智能更广泛应用的关键共性技术。据GGII 发布的《2023 机器视觉产业发展蓝皮书》，在中国服务机器人3D 视觉传感器领域，奥比中光市占率 71.09%，位列行业第一；公司可提供单目结构光、双目结构光、iToF、LiDAR在内的完整视觉感知产品方案，合作机器人企业超过 100 家，Jabil（捷普）、优必选等头部机器人企业均是合作客户。

3.3 执行系统

3.3.1 电机：动力核心，体积小、扭矩密度高

电机作为“执行机构”，主要是应用在精确的转速、位置控制上，人形机器人的关节越多，其柔性和精度就越高，所要求使用的控制电机数量就越多。波士顿动力Atlas 采用液压驱动，液压驱动虽然输出力大，但成本高、维护性差，商业化较难，因此目前人形机器人方案多数为电机驱动。Optimus 执行器中典型的应用有无框力矩电机、空心杯电机等。

无框力矩电机：不同于普通伺服电机，它没有机壳（也称为“框架”），只有转子和定子2个部件。由于没有机壳，它方便集成到有限空间或受限环境中，在具备普通伺服电机精准控制、快速响应的同时，提高了扭矩密度。非常适合集成在人形机器人的关节执行器中，“力矩”则是表明它以产生旋转力矩为主要目标，因此它能够被用于人形机器人躯干中的旋转关节，例如肩部、腕部、髋部、腰部。空心杯电机：采用无铁芯转子，彻底消除了由于铁芯形成涡流而造成的涡流损耗，使得电动机运转性能优化，并具备控制和拖动特性。省去铁芯的空间，可以做到更小的尺寸和更高的效率，因此十分适合用于驱动人形机器人的手指。

编码器通常内置在伺服电机末端。编码器的分辨率决定了伺服电机旋转的角位移，所以编码器分辨率越高，控制精度也越高。国内厂商汇川、禾川的编码器在过载能力等指标基本达到外资水平，但在产品使用稳定性及耐用性方面依然与外资厂商存在差距。

3.3.2 减速器：刹车装置，谐波国产化率较高

减速器是安装在连接伺服电机和执行机构之间的刹车。减速器一方面可以保证精度，另一方面当负载较大，伺服电机功率有限导致输出扭矩较小时，减速器可以提高扭矩。与通用减速器相比，人形机器人的关节减速器要求具有传动链短、体积小、功率大、质量轻和易于控制等特点。精密减速器主要包括 RV 减速器和谐波减速器。谐波减速器结构简单紧凑，适合于小型化、低、中载荷的应用。相比于谐波减速器，RV 减速器具有更高的疲劳强度、刚度和回差精度，适合中、重载荷的应用。Optimus 的方案中，目前旋转关节采用的是谐波减速器方案。

减速器生产壁垒高，国内减速器起步较晚，目前应用仍较多依赖进口。打破海外技术壁垒的关键：（1）设备端，国内厂商仍以进口为主，加速提高国产精密设备制造水平仍为关键。（2）工艺端，齿形设计、柔轮强度、生产制造等要素构成谐波减速器的核心技术壁垒。

从市场格局看，我国谐波减速器和 RV 减速器市场目前均是日系品牌占据主导地位，其中谐波国产化率高于 RV 减速器。2022 年，哈默纳科以 38%的市场份额占据谐波减速器市场第一，绿的谐波以 26%的份额占据谐波减速器市场第二；2021 年，纳博特斯克以53%的市场份额占据 RV 减速器市场第一，双环传动以 14%的份额占据 RV 减速器市场第二。在绿的谐波等国产龙头带领下，谐波减速器逐渐打破日本技术垄断，技术差距明显收敛，而技术壁垒更高的RV 减速器，国产化率亟需提高。

3.3.3 丝杠：传动机构，行星滚柱丝杠壁垒高

螺旋传动是机械传动的一种，依靠螺旋与螺纹牙面旋合实现回转运动与直线运动转换，主要包括滑动丝杆螺母传动、滚珠丝杆传动和行星滚柱丝杆传动等。普通的螺母螺杆机构由于传动摩擦阻力大、传递效率低等缺点被逐渐淘汰，目前较常用的是滚珠丝杆传动和行星滚柱丝杆传动。行星滚柱丝杠与滚珠丝杠类似，是一种可将旋转运动和直线运动相互转化的机械装置，主要是滚动体不同。行星滚柱丝杠副主要由滚柱丝杠、滚柱螺母、滚柱、内齿圈、压盖及挡圈组成。滚柱丝杠与滚柱螺母为齿形角 90°的多头螺纹，滚柱为齿形为双凸圆弧的单头螺纹，若干滚柱围绕丝杠均匀分布。当滚柱丝杠旋转时，滚柱既围绕丝杠轴作公转，又围绕自身轴线作自传，带动滚柱螺母作轴向移动。

根据 Optimus 的结构，我们看到在线性执行器中用到了反式行星滚柱丝杠，反向式PRS与标准 PRS 工作原理一样，不同的是将螺母作为主动件由丝杠直线输出，滚柱和丝杠之间没有相对轴向位移，因此滚柱螺纹和丝杠螺纹长度一致。这种结构的最大优点是可将螺母作为电机的转子实现电机和丝杠的融合设计，螺母作为电机转子可使结构更加紧凑、重量更小。这种结构的缺点是需要加工较长的螺母内螺纹以保证丝杠行程，因此对螺母的加工提出了更高的要求。

滚珠丝杠/行星滚柱丝杠副技术壁垒高。为保证传动过程中的精度保持性和功能可靠性，丝杠副产品需要具备较高的尺寸稳定性、可靠性、易成形性和生产效率等，对企业新材料及热工工艺及其装备的技术研发能力提出较高要求。全球滚珠柱丝杠市场以国外品牌厂商参与为主，自主品牌有待突破。论文《E公司滚柱丝杠产品营销策略研究》指出，根据 IHS Market 预测，2022 年，滚柱丝杠全球销量8.6万根，销售额 6.5 亿元人民币，平均售价 7558.1 元/根；其中，中国市场销量1 万根，销售额1.1亿元人币民，平均售价 1.1 万元/根。目前世界范围内生产滚柱丝杠并参与市场竞争的厂家主要有Rollvis （瑞士）、GSA（瑞士）、Ewellis（瑞典）、Rexroth（德国）、南京工艺（中国）、济宁博特（中国）、CMC（美国）、优仕特（中国台湾），根据《E 公司滚柱丝杠产品营销策略研究》，2022 年以上企业在我国国内的市场份额为 26%、26%、14%、12%、8%、8%、3%、3%，大陆企业合计占比仅为 16%。

3.4 材料应用：轻量化趋势下，关注 PEEK 材料应用

轻量化是人形机器人迭代发展的主要趋势之一。轻量化趋势的主要原因如下：（1）轻量化有助于提高机器人运动的机动性和工作效率，改善其操作速度和动作准确度。（2）轻量化有助于减轻机器人运动惯性，提高了机器人的安全性。（3）在满足机器人高速度和高精度基础性能要求的基础上，通过轻量化技术减轻机器人的自重，可以有效降低能耗，提升机器人的续航时间。据论文《机器人轻量化材料应用的研究进展》，机器人轻量化是在保证机器人功能的先进性、稳定性、使用的可靠性和服役的安全性的前提下，通过结构优化设计、轻量化材料选择、先进制造工艺，来达到机器人构件轻量化的目的。 PEEK 是机器人轻量化材料的一种，可用于机器人轴承等部位。当前机器人常用的轻量化材料包括镁合金、铝合金、碳纤维复合材料、工程塑料等。（1）镁合金：最轻的金属结构材料，其密度不到钢铁的 1/4，比强度远高于钢铁材料，ASIMO 外壳为镁合金材质。（2）铝合金：密度约为铁合金的 1/3，比强度也远高于铁合金。（3）碳纤维复合材料：强度远高于钢铁，比强度甚至高达钢铁材料的 43 倍，其密度由于成分不同，只有钢铁材料的1/6～1/4 之间。（4）PEEK材料：具有机械特性好、耐热等级高、耐腐蚀等特点，广泛应用在汽车、航空航天、电子信息、能源及工业、医疗健康等多个领域。目前 PEEK 材料应用在汽车主动力轴承等部位具备刚性、韧性、耐热、耐磨、自润滑效果好等特点，有望应用在人形机器人轴承部位。

长期来看，人形机器人有望带动 PEEK 材料市场。（1）全球：2012 年PEEK消费量达到3,590 吨，2019 年全球消费量 5,835 吨，年均增长率 7.19%，预计2022 年PEEK材料的全球市场需求预计可达到 7,560 吨。据 Emergen Research，2019 年全球PEEK 市场容量在为7.21亿美元，预计到 2027 年将增长至 12.26 亿美元，年均复合增长率为6.8%。（2）中国：从2012年的 80 吨增长至 2021 年的 1,980 吨，年均复合增长率达到 42.84%，增速数倍于全球水平。根据中研股份招股说明书，沙利文预测 2027 年中国 PEEK 市场空间将达到28.38 亿元；EmergenResearch 预测全球 PEEK 市场空间预计到 2027 年将达到 12.26 亿美元（约85.39 亿人民币）。（3）人形机器人增量：据艾邦官网，人形机器人对 PEEK 材料的使用量在10kg 左右，按照2022 年单价 33.7 万元/吨，则每个人形机器人对应的价值量约为3000 元，100 万台出货量则对应 30 亿元市场空间。全球 PEEK 供给呈现“一超多强”的格局，中研股份为国内龙头。据中研股份招股书，英国威格斯是全球最大的 PEEK 生产商，产能达到 7,150 吨/年，约占全球总产能的60%；比利时索尔维现有 PEEK 产能 2,500 吨/年；德国赢创是第三大 PEEK 生产商，其PEEK产能已达到1,800 吨/年，目前产品主要出口欧洲。目前我国 PEEK 产能主要集中在中研股份、浙江鹏孚隆等公司。其中，中研股份的产能达 1,000 吨/年，是国内最大的PEEK 生产企业之一。2021年公司 PEEK 年销量约为 622.74 吨，全球市场占有率约为 8.07%，产销规模均处于国内首位。

4. 问题三：应用场景&市场空间，人形机器人长期发展潜力几何？

4.1 应用场景展望：商业&家庭，或率先应用于汽车制造

商业化应用主要包括工商业场景、个人/家庭场景以及特种场景。工商业场景端的应用包括在制造、医疗、物流、服务、农业、国防安全、消防救援、公共关系维护等领域，个人/家庭场景端的应用包括家庭管家（养老、清洁、安保等）和娱乐休闲（情感陪伴、辅助教育、互动聊天等）。整体来看，首批应用或是制造业、物流、仓储和零售等劳动力短缺最严重的行业。在早期开发中，类人机器人完成的任务将是结构化的和重复的，但随着时间的推移，随着机器人学习和软件的进步，类人机器人的能力将得到扩展，并能够处理更复杂的工作职能。优必选 2 月末分享了人形机器人 WalkerS 在新能源车厂首训视频，该人形机器人在新能源车厂完成了移动产线启停自适应行走、感知自主操作等任务；Tesla 人形机器人Optimus预计也会先应用在汽车制造领域。

4.2 市场空间分析：从终局看，市场空间或在百万亿级别

目前，市场对于人形机器人市场空间的预期逐步趋于乐观，我们在市场主流观点的基础上做进一步分析。由于还在产业化初期，三方机构对人形机器人空间的预测方差较大，2030 年左右的空间预测在亿美元级、百亿美元级、千亿美元级均有。（1）Research Dive Analysis 于2023年5月发布的报告显示，2021 年全球人形机器人市场规模为 3.08 亿美元，预计到2031 年达到6.10亿美元；（2）Markets and Markets 于 2023 年 7 月发布的报告显示，全球人形机器人市场规模将从 2023 年的 18 亿美元增长至 2028 年的 138 亿美元；（3）据高盛预测，到2035 年全球人形机器人市场规模有望达到 1540 亿美元。

国内外主流主机厂创始人对行业的判断多基于远期终局的探讨，逻辑上主要是基于对劳动力配比、场景渗透的判断，终局或能达百万亿美元级别。（1）优必选：全球首家将双足真人尺寸人形机器人的成本降低至 10 万美元以下。优必选科技副总裁付春江曾表示，预计在2025年左右，人形机器人的成本可以降到 5 万美元左右。（2）马斯克：表示当机器人年销量达到现在的车的销量时（2022 年是 8000 万台）成本能到 2 万美元。他认为最终机器人:人的比例很可能是 1:1 甚至 2:1，所以未来人形机器人的天花板可能是100 亿台甚至以上，远期对应空间百万亿美元级别。（3）Figure AI：①体力劳动：体力劳动报酬是商品和服务价格的主要驱动力，企业劳动角色（3+ 十亿人），占全球 GDP 的~50%（~42 万亿美元/年），但随着这些机器人“加入劳动力”，从工厂到农田，劳动力成本将下降，直到它与租用机器人的价格相等，从而促进长期、整体的成本降低。随着时间的流逝，随着机器人能够制造其他机器人，人类可能会完全离开这个循环，从而进一步降低价格。②消费家居：全球约23 亿户家庭，700M需要居家护理的老龄化人口。

5. 问题四：复盘可比新兴产业，人形机器人渗透率趋势如何演变？

5.1 工业机器人密度复盘：全球分化，韩国最高达10%

（1） 2010-2022 年，全球工业机器人密度从 0.50%提升至1.51%，12 年间提升了约1pct，即每 1 万个工人的工业机器人用量从 50 台增长 151 台，cagr 为9.6%；（2）各地区工业机器人发展情况差别大，亚洲渗透率高于欧美，2022 年亚洲、欧洲、美洲工业机器人密度分别为 1.68%、1.36%、1.20%；其中，韩国是工业机器人密度最高的国家，2010 年起就有 2.87%，到 2022 年则提升到了 10.12%，12 年间增长了约7.25pct，每1万个工人的工业机器人用量从 287 台增长 1012 台，cagr 为 11.1%；（3）2022 年我国工业机器人密度 3.92%，居于全球第五位，第2-4 位为新加坡、德国、日本，分别为 7.30%、4.15%、3.97%。2011-2022 年，我国工业机器人密度快速提升，每1万个工人的工业机器人用量 cagr 达到 39.6%。结合行业的相关研究，全球工业机器人的密度未能迅速提升的原因主要是不够智能、不易于使用，表现为交付效率低、生产部署时间长、没有柔性生产能力、应用门槛高等方面。由于人形机器人类人的能力，旨在填补劳动力缺口，应比工业机器人更好适应生产环境，但智能化水平、交付效率等仍值得重视。

5.2 电动车渗透率复盘：10%为渗透率拐点，耗时约11 年

整体而言，商业化初期渗透率提升较慢，随着技术工艺优化、产品不断成熟，渗透率突破 5%、10%后，渗透率增速大幅加快。

（1）从全球来看，2021&2022 年是渗透率快速提升的两个重要的节点，渗透率分别超过5%和 10%，达到 8.7%和 14%，同比分别增加 4.5pct/5.3pct。全球电动车销量渗透从0.01%到5%用了近 11 年（2010-2021 年），从 5%到 10%则仅用了 1 年左右。（2）中国的电动车产业链发展更为完善，渗透率绝对值水平和增速均高于全球平均水平，具体来看，2019 年突破 5%（较全球早 2 年）、2021 突破 10%（达到16%，较全球早1年）、2022 年则大幅增长至 29%。从我国经验来看，0-1%-5%-10%-30%，分别用了5 年-4年-2年-1年。在硬件上，人形机器人可借鉴或复用部分汽车产业链；在软件上，AI 的超预期发展则成为人形机器人应用的最大变量，成为其规模化应用的关键，人形机器人渗透率提升或快于电动车。

6. 投资分析

6.1 供需双轮驱动，人形机器人有望快速发展

需求端：人口老龄化程度进一步加深，劳动力不足问题日益凸显。根据国家统计局数据，我国老年人口数目持续攀升，2021 年 65 岁以上人口突破达 14.9%，我国已处于老龄化社会。同时我国劳动人口数量从2013 年的最高峰10.1亿人锐减到 2021 年的 9.7 亿人，劳动力不足、劳动力成本上涨等问题也日益凸显。而人形机器人作为人力替代，能有效提高生产率的同时，还能减轻劳动力成本上涨的压力，因此老龄化与人力短缺催生人形机器人需求增长。

供给端（1）：政策支持叠加技术迭代推动人形机器人迎来发展黄金期，产业资本关注度大幅提高。2023 年 10 月，工业和信息化部发布《人形机器人创新发展指导意见》，提出“到2025 年，人形机器人创新体系初步建立，‘大脑、小脑、肢体’等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在特种、制造、民生服务等场景得到示范应用，探索形成有效的治理机制和手段。”《指导意见》详细列示了重点产品和部组件攻关，涵盖了基础版整机、功能型整机、传感器、执行器、控制器、动力电源等诸多方向。在产业资本端，据中国机器人网统计，2023 年1 月1 日到12 月15 日，国内共有 9 家人形机器人企业获得累计超过 19 亿的融资，其中有 3 家企业单轮融资金额超亿元。

供给端（2）：AI 赋能，ChatGPT 加速人形机器人应用。ChatGPT 背后自然语言模型的技术跃迁大力推动了人机交互的发展，2022 年 OpenAI 发布了诞生于GPT-3.5 基础上的聊天机器人 ChatGPT，ChatGPT 能回答连续性的问题、承认自己的错误、质疑不正确的假设、承认自身无知和对专业技术的不了解，极大提升了对话交互模式下的用户体验。从GPT-1 到ChatGPT到 GPT-4 不仅是训练模型的进步，也意味着自然语言模型更广阔的应用空间。相较于硬件的迭代来看，软件算法对于人形机器人的规模化应用仍然是挑战。人形机器人作为人机交互的最佳载体，通过引入 AI 模型，可以提高人形机器人在视觉、语音、运动控制、决策等方面的能力，加强人形机器人与人类的交互体验，使得人形机器人能部署到更复杂的开放环境中，在日常生活中发挥更大作用，并打开应用场景。比如：（1）物流与配送，人形机器人可以通过深度学习算法识别路面和行人，规划避障路线，完成快递、餐饮等配送任务，提高配送效率和安全性；（2）安保与监控，人形机器人可以通过人脸识别技术识别特定人员或者追踪特定目标，提高监控精度和效率；（3）医疗服务，人形机器人可以通过语音识别技术与患者进行沟通，帮助医生进行诊断和治疗；（4）餐饮服务，人形机器人可以通过语音识别技术和人机交互技术提供点餐服务。伴随人工智能、云计算、大数据等新一代数字技术的快速发展，人形机器人将进一步向智能化、人性化迭代，迎来新一轮科技革命和产业变革。

6.2 人形机器人厂商正专注哪些工作？

Figure AI 在获得各界大佬入局后，估值和关注度持续提升，作为人形机器人种子选手，其发展方向对于我们加强行业认知也具备一定的参考意义。公司官网披露了其目前专注的领域，主要包括：（1）系统硬件：设计一个完全机电的人形机器人，包括手，目标是开发具有非专业人类物理能力的硬件。公司团队正在根据运动范围、有效载荷、扭矩、运输成本和速度来衡量这一点，并将通过快速的发展周期继续改进。（2）单位成本：通过高速批量生产来降低单个人形机器人的单位成本，努力实现可持续的规模经济。通过每小时的完全运营成本来衡量成本。（3）安全：类人机器人将与工作场所的人类互动，安全至关重要，其设计需要符合行业标准和企业要求。（4）批量生产：不仅需要提供高质量的产品，还需要以非常高的产量交付。我们预计，随着我们退出原型设计并进入批量生产，学习曲线会很陡峭。为此，我们深思熟虑制造设计、系统安全性、可靠性、质量和其他生产计划。（5）人工智能：建立一个人工智能系统，使人形机器人能够自主执行日常任务，可以说是长期面临的最困难的问题之一。公司团队正在通过构建可以与复杂和非结构化现实世界环境交互的具身智能代理来解决这个问题。

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