行业综述人形机器人起源于 1973 年，日本早稻田大学制造出了世界上第一台人形机器人 WABOT-1。但多年以来功能始终停留在跑跳、抓取，商业化未能成功。2017年，Google提出Transfomer模型，2022年，OpenAI基于该模型推出了ChatGPT大语言模型，有望大大加快人形机器人的场景落地进度。
人形机器人可替代人力从事危险、枯燥的工作，在人口增长减缓、劳动力成本增加的社会趋势下拥有广阔的市场空间。高盛预测，预计到2031年，人形机器人出货量达到100万台，市场规模达到380亿美元。长期来看，在AGI（通用型人工智能）人形机器人产业成熟后，人形机器人有望成为消费级产品，市场空间为万亿级别。
从技术角度分析，主流人形机器人产品均使用电控方案，上游配套硬件产业相对成熟。而软件端，ChatGPT等LLM（大语言模型）的出现为AGI提供了可能性，但AGI尤其是基于机器人控制的AGI发展仍处于萌芽期，部分玩家如Google已经在这一领域取得了初步成果，但距离商业化仍存在较大差距。
近年来国内外企业集中推出初代人形机器人产品，既有成熟产业方也有初创企业，国外如特斯拉、波士顿动力、FigureAI等，国内如小米、优必选、智元机器人等。相对而言，国外企业在对于机器人智能化方面的研究更加深入，而国产品牌在制造成本和量产能力上存在优势。
01
行业介绍
什么是人形机器人
人形机器人是具有与人类似的身体结构和运动方式（双足行走、双手协作等），具备一定人工智能的机器人。
机器人为什么一定要做成人形
对于机器人是否需要做成人形，行业内一直存在争议，反对者认为在很多场景下，人类形态并不具备优势，过度追求人类形态的机器人会损失效率。而支持者从心理、经济等各个角度给出了理由。
从经济层面分析，机器人做成人形主要有两个原因：1.物理世界中大多数工作环境、设施与工具都是针对人类的体型设计的。设计成人类体型的机器人具备最好的通用性，可快速适用于各种场景。2.在研发基于人形机器人的AGI（通用人工智能）时，可以使用人类的视频数据用于训练，提高训练效率。
人形机器人技术
发展到了什么阶段
当前人形机器人发展阶段属于“身体”领先“大脑”。“身体”指人形机器人的硬件设备，“大脑”指人形机器人的软件算法。人形机器人发展多年却始终难以商业化，主要原因就是缺少通用智能以支持其在跨场景下的应用，发挥人形态的优势。所以AGI是人形机器人的核心要素。
ChatGPT等LLM（大语言模型）的出现为AGI提供了可能性，Google、OpenAI、英伟达等公司在该方向上取得了初步进展，但距离应用仍有较大差距。相比之下，人形机器人的硬件产业基础较为成熟，在电控的方案路线下，电机、减速器、执行器、传感器、结构件等各零部件均可以满足人形机器人初步产业化的需求。
特斯拉Optimus Gen2
智元机器人 远征A1
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相关政策
1、《人形机器人创新发展指导意见》：2023年10月，工业和信息化部正式印发《人形机器人创新发展指导意见》。该意见提出了人形机器人创新发展的总体要求、重点任务及保障措施，旨在加快人形机器人创新发展，提升产业基础能力和产业链水平。根据该意见，到2025年，人形机器人创新体系应初步建立，并有望在2027年实现人形机器人技术的显著创新和产业链的完善。
2、揭榜挂帅工作：2023年9月，工业和信息化部组织开展了人形机器人揭榜挂帅工作，旨在通过创新任务榜单的形式，向具体单位发布了运控算法、电机、传感器等19个细分领域的具体任务，推动人形机器人在技术、应用和产业化方面取得突破。计划到2025年，人形机器人在技术、应用和产业化方面取得重大进展。
03
市场分析
人形机器人商业化落地分两个阶段，固定场景落地与全场景通用。第一阶段，人形机器人率先在固定场景落地，从事危险、重复的工作，进入这一阶段的时间点约为2024-2028年。第二阶段，具备通用型人工智能的人形机器人成为消费级产品。进入这一阶段的时间点约为2028-2031年。第一阶段下人形机器人的工作由预编程为主，大模型为辅，整体对AI的依赖性较低。而第二阶段的人形机器人需要成熟的AGI（通用型人工智能）技术进行任务级编程，根据任务指令自主生成行动程序并执行。目前行业内还达不到该水平，需等待技术进步。
预计2035年市场规模达到380亿美元，长期市场达到万亿。根据MarketsandMarkets数据，2023年全球人形机器人市场规模为18亿美元，推算出货量约1万台。预计到2028年，市场空间为138亿美元，年复合增长率为50.2%。据高盛预测，到2035年，人形机器人市场规模达到380亿美元。长期来看，当AGI技术成熟，人形机器人成为消费级产品之后，有望成为继智能手机、智能汽车之后下一代突破性智能产品。未来平均每个人都会至少拥有一个人形机器人，市场空间将达到万亿级别。
固定场景中，商业导览、工业生产场景有望最先跑通。目前，优必选、达闼机器人已经尝试将人形机器人投入商场用于商业推广，依托语音交互、寻路、送物等功能，替代传统服务机器人工作。另外，FigureAI宣布与宝马合作，其Figure01型机器人将于下半年进入宝马美国工厂进行实用性测试，进行五项金属面板处理任务。优必选WalkerS机器人进入蔚来汽车工厂实训，进行自适应行走、产线质检等任务。特斯拉宣布Optimus机器人第一步将投入自家汽车工厂进行试运行。
04
行业内主要玩家：
竞争格局：各家纷纷推出初代产品，但商业化进度缓慢。2023年为人形机器人元年，ChatGPT与特斯拉Optimus的推出带动了行业发展与资本热度。众多玩家扎堆推出初代产品。但大部分均为实验室产品，在部分性能指标方面有待完善，暂未公布商业化进度。其中，波士顿动力Atlas使用液压驱动路线，拥有较强的运动能力；FigureAI与特斯拉Optimus则在AI能力方面较为领先。前者在与OpenAI合作后，机器人可自主理解、决策，完成简单的人类的指令；后者复用了汽车FSD自动驾驶算法，可实现端到端的视觉识别。
05
行业投资动态
资本趋势：投产业、投人才。人形机器人赛道的火热也吸引了大量投资方，仅2023年与2024年前两个月就累计发生了超20起融资事件。其中资本青睐更青睐两类企业，一是自带产业基础，规模较大的独角兽企业，如优必选、宇数科技等。由于自身带有具备机器人相关产业基础，具备更强的供应链整合与量产能力，同时上市预期更强。另一类则是明星科学家带队，如由华为前天才少年，B站250万粉丝up主稚晖君创立的智元机器人；以及斯坦福博士王鹤带队创立的银河通用。
06
产业链分析
人形机器人产业链
特斯拉Optimus机器人在行业内具备较高的知名度和引领作用，其研发思路综合考虑了性能和成本，且特斯拉自身拥有丰富的工业生产场景，预计会率先实现量产并释放上游需求。
因此我们以特斯拉擎天柱机器人零部件选型为主，结合行业内整体情况，总结出人形机器人常规的硬件结构：使用14个旋转关节，搭载无框力矩电机与谐波减速器；14个线性关节，搭配无框力矩电机与行星滚柱丝杆；2支灵巧手，每支灵巧手配置6个空心杯电机与6个行星减速器；4个六维力传感器；此外还有其他传感器及结构件，总成本约216000元。
未来随着人形机器人量产及技术路线的优化，成本有望大幅降低。马斯克预测擎天柱机器人的成本未来可降低到2万美元，而国内存在成本优势，预计未来人形机器人成本可降低到10万元水平。
07
上游硬件细分赛道分析
无框力矩电机
用途：相较于常规电机，省略了壳体、结构件等部分。具备结构紧凑，可灵活配置、刚度高的特点，是用于人形机器人的主流选择。行业内其他替代方案为伺服电机。特斯拉optimus在躯干、手臂、腿部关节使用了28个不同扭矩的无框力矩电机，平均单价为1400元，整机价值量为39200元。
市场规模：根据华创证券数据，2023年无框力矩电机市场规模约50亿元，预计到2030年，传统领域市场规模增长至61亿元，而考虑单价降低和出货量增长，人形机器人领域带来的市场空间为224亿元。
市场格局：国内厂商市占率达70%，但在高端产品方面于国外品牌存在一定差距。无框力矩电机的高端产品对充磁技术和电机制造工艺要求较高，转矩密度、温升、转速控制方面存在技术壁垒。
相关标的：国外有Kollmorgen、Allied motion、Parker等，国内有步科股份、禾川科技、鸣志电器等。
空心杯电机
用途：一种采用无铁芯转子的直流永磁伺服控制电动机，直径不超过40mm。特斯拉optimus在手指关节使用了12个空心杯电机，平均单价800元，整机价值量9600元。空心杯电机体积小，是目前用于灵巧手内部的唯一解决方案。
市场规模：根据长城证券数据，2023年空心杯电机市场规模约55亿元，预计到2030年，传统领域市场规模增长至80亿元，而人形机器人领域带来的市场空间为96亿元。
市场格局：线圈设计、绕制工艺、绕制设备等核心工艺被德国、瑞士等少数国家垄断。国产品牌市场份额低，整体技术同海外有较大差距。
相关标的：国外有瑞士Maxon,德国Faulhaber，瑞士Portescap等，国内有鸣志电器，鼎智科技，兆威机电，雷赛智能等。
谐波减速器
用途：谐波减速器相较传统减速器结构简单，体积小、传动比大，适用于人形机器人的关节。未来随着技术进步，部分扭矩要求较低的关节部位可能换成替换成成本更低，体积更小的行星减速器。特斯拉optimus使用了14个谐波减速器，平均单价1500元，整机价值量21000元。
市场规模：2023年市场规模约60亿元，预计到2030年，市场规模达到100亿元。而人形机器人领域考虑成本降低，以及随着技术成熟减少谐波减速器的数量，预计带来的市场空间为52亿元。
市场格局：日本产品技术较为领先，国产品牌在减速比、输出转速、传动精度等方面性能已较为接近。海外龙头哈莫纳科市场份额最大，但国产品牌正加紧实现国产替代。
相关标的：国外有哈默纳科，国内有绿的谐波、昊志机电、丰立智能等。
行星减速器
用途：拥有体积小、重量轻的特点，是用于灵巧手内部的主流解决方案。特斯拉Optimus每只灵巧手用6个，共使用了12个行星减速器，平均单价200元，整机价值量2400元。
市场规模：2023年行星减速器市场规模约75亿元。预计2030年传统领域市场规模约100亿元。考虑人形机器人技术成熟后行星减速器替代谐波减速器的趋势，平均每个机器人使用行星减速器的数量预计增加为16个，则人形机器人领域带来的市场增量为32亿。
市场格局：由于其技术含量高，生产工艺复杂，存在较高的进入壁垒，目前市场主要参与者为外资厂商、合资厂商，高端精密行星减速器国产化率很低。前三大厂商占有全球35.52%的市场份额。
相关标的：国外有威传动、纽卡特、威腾斯坦等，国内有精锐科技。
行星滚柱丝杆
用途：将旋转运动和直线运动相互转化。相较于传统滚珠丝杆，具备高承载，耐冲击，长寿命，体积小，噪音小的特点。适合用于人形机器人。特斯拉机器人使用14个行星滚柱丝杆，平均单价约1200元，则整机价值量为16800元。
市场规模：根据广大证券数据，2022年全球行星滚柱丝杆的市场规模约6亿元。预计至2030年，人形机器人领域可提供140亿市场规模。
市场格局：目前市场前几位均为外国品牌，国产品牌的产品性能还有一定差距。国内行星滚柱丝杠的生产应用发展较为缓慢。目前仅有几家企业具备小批量生产的能力，尚不具备国外的大规模生产能力。
相关标的：国外有SKF、Rollvis、GSA等，国内有南京工艺、济宁博特等。
六维力传感器
用途：通过内部算法，实现三个方向力与力矩的解耦，推算部件的姿态。主要用于人形机器人腕部与踝部，帮助机器人实现精准控制力学控制。特斯拉optimus一共使用了4个六维力传感器，平均成本约2万元，整机价值量约8万元。目前国内企业较少使用，但预计在特斯拉的带动下，有望成为人行机器人主流方案。
市场规模：根据招商证券数据，我国六维力传感器年出货量约9000套，市场空间约2亿元。预计2030年，传统领域市场空间约20亿元，而考虑目前六维力传感器尚未大批量制造，均为小批量定制，在需求增加后成本有望大幅降低，假设2030年成本降到5000元，则人形机器人市场带来的市场空间为200亿元。
行业格局：全球领先企业集中在欧美，起步较早，产品丰富。国产品牌起步较晚，与国外品牌的技术差距在逐步缩小。在测量准度、抗过载能力方面逐渐缩小差距。
相关标的：国外有美国的ATI、AMTI、JR3、Lord，瑞士的Kistler，德国的Schunk、HBM等，国内有坤维科技、鑫精诚、宇立仪器、柯力传感、东华测试、凌云股份等。
IMU惯性传感器
用途：称为惯性测量单元，与MEMS加速度计、陀螺仪同属于MEMS惯性传感器（MEMS代指微机电系统），它是由两个及以上惯性测量MEMS芯片及ASIC芯片合封而成，通过检测运动加速度、旋转角速度等参数来来感知物体的运动姿态和位移等信息。用于调整人行机器人的行动姿态。特斯拉optimus一共使用了4个MEMS IMU，平均成本约1000元，单机价值量4000元。
市场规模：IMU市场2022年空间约450亿元。预计到2030年，人形机器人市场带来的增量为为40亿元。
市场格局：市场集中度高，博世、ST、TDK、ADI、honeywell等海外厂家占据接近88%的市场份额，国产厂家在业务规模和收入体量上相对较小。
相关标的：国外有博世ST、TDK、ADI、honeywell等，国内有敏芯科技、芯动联科等。
灵巧手
用途：特斯拉optimus使用了两只灵巧手，由于市面上模块化出售的灵巧手产品较少，基于BOM拆解，假设灵巧手平均成本为2万元，单机价值量4万元。
市场规模：目前灵巧手主要用于航空航天与医学假肢，根据浙商证券数据，市场规模约70亿元。按2030年人形机器人出货量100万的规模测算，可带来300亿市场规模。
市场格局：人形机器人行业兴起后，各大整机厂家均自研灵巧手，专项进行机器人灵巧手研发的企业较少。
相关标的：国外有英国的SHADOW，徳国SVH，国内因时科技、腾讯TRX-hand等。
人形机器人硬件产业链上游细分赛道市场潜力测算
（测算依据：行业普遍中性预测，2030年出货量达到100万台）
总结：零部件层面，除谐波减速器外，国产品牌核心零部件高端市场均距离国外品牌有较大差距，在人形机器人引爆高端市场需求后，突破核心技术的企业存在机会。模组层面，由于目前人形机器人均处于自研阶段，未开始批量生产，暂无明确的模组赛道机会，灵巧手趋势相对明显。
08
人形机器人软件算法分析
软件算法是人形机器人走向商业化的关键因素。对于人形机器人AGI功能的需求可分为两部分：认知与决策算法（大脑）、运动控制算法（小脑）。
运动控制算法：各家都会，易学难精。运动控制算法分为上肢运动控制（灵巧手控制）及下肢运动控制。所有人形机器人整机企业均自行开发，但由于不同人形机器人在零部件的选用有差别，运控算法需要与执行器长期磨合并不断优化程序，存在较深的行业Knowhow。上肢算法方面，只有部分企业配备了灵巧手（FigureAI,特斯拉，优必选、智元机器人等）并开发了相应运控算法，一般使用视觉伺服、手眼协调的算法。下肢算法方面，一般使用离线行为库为基础，配合视觉、力学、触觉传感器进行调整，对AI的依赖程度较低。部分产品使用模仿+强化学习的AI技术来辅助运控（特斯拉）。整体来看，当前人形机器人的运动控制水平可满足初步商业化应用，但仍存在行进速度慢、负载能力低、步态笨拙、机器人全程屈膝等缺点。
认知与决策算法：初现曙光，距离实用仍有较大距离。智能化水平低是人形机器人多年来难以商业化的主要原因。以 ChatGPT 为代表的LLM(大语言模型)技术，让人形机器人智能化看到了希望。以往机器人智能化存在两大难题：1）基于“常识”的语义理解，即理解多模态信息，并进行决策、生成任务。2）任务级编程，即根据任务指令，自主生成行动代码并执行。ChatGPT等多模态大语言模型的功能是基于多模态信息输出文本信息，在原理上解决了第一个难题。而基于Transformer思路的端到端模型，利用大量的数据对模型决策能力进行训练。理论上可以实现输入物理世界的多模态信息（文本、声音、图像、视频），直接输出机器人动作指令功能。有望直接解决上述两个问题。目前行业内在上述两个领域均取得了一定成果，但均处于早期阶段。行业内整体的短板为：数据难以获取、任务成功率低，边缘侧算力不足等。
目前行业在机器人智能化领域取得的主要进展如下：
Google：从2022年到2024年，Google相继发布并迭代至RT-1、RT-2、AUTO-RT、RT-Trajectory 等机器人控制模型，基于机器人运动数据与视觉数据进行训练，输出机器人动作指令，并可在同一个系统中部署最多52个机器人协调工作，以收集机器人运动数据。
FigureAI & Open AI：2024年2月29日，Open AI宣布参与Figure AI公司B轮融资，并与之合作开发人形机器人AI模型。3月13日，FigureAI发布了Figure 01的最新视频。视频中，Figure 01可以根据人类的抽象指令自主决策并执行任务，并解释这样做的原因。
英伟达：英伟达在2024年3月18日的GTC大会中发布了人形机器人通用基础模型——Project GROOT。GR00T使机器人能够将文本、语音、视频甚至现场演示作为输入，并处理这些信息以采取特定行动。并计划与全球10家知名人形机器人企业合作。
特斯拉：特斯拉人形机器人复用了汽车的 FSD V12自动驾驶系统，叠加Dojo超级计算器能力，可实现自主识别颜色、物品。FSD V12是有史以来第一个端到端 AI自动驾驶系统。马斯克声称在 FSD V12中，特斯拉没有程序员写一行代码来识别道路、行人等概念，全部交给了神经网络自己思考。
达闼机器人：2024年1月9日，达闼旗下RobotGPT多模态具身大模型算法正式通过了备案，是国内唯一获得备案的机器人具身智能大模型。可基于多模态的信息输入，输出迎宾接待、导览引领、物品递送、自动巡逻、互动交流、陪护照看、人机协作等功能。基于该机器人的轮式形态及结构材料，推断该产品定位于商用服务机器人，不用于工业级任务。达闼双足形态机器人XR-4预计于2024年正式发布，后续可进一步关注。
总结：暂无具备绝对领先优势的企业，但赛道门槛高。综合来看，各企业对机器人大模型的研究均处于初步阶段，Google布局较早，已经取得了阶段性成果，但其RT系列模型是作用于轮式臂类机器人EverydayRobot，自由度远低于人形机器人，无法直接用于人形机器人，不具备绝对优势。此外，人形机器人大模型的研发需要海量数据、充足的实验场景、庞大的训练成本、丰富的人才储备，因此我们判断目前只有具备相关产业基础的大厂有实力进行研发。
09
投资机会
模组层面，由于目前行业内各公司仍处于打磨初代产品的阶段，并未量产，产品均为自行研发组装，行业内模组层面的赛道尚未完全展现，其中灵巧手模组赛道存在较大市场机会。部分人形机器人企业前期并未进行灵巧手的研发，且由于此前对医疗义肢、航空等领域对手形态执行器的需求，赛道内具备一定产业基础。率先推出成熟的人形机器人灵巧手解决方案的企业有望拓展新兴市场。
零部件层面，人形机器人规模化生产后将大幅带动上游零部件行业市场增长，其中无框力矩电机、行星滚柱丝杆、谐波减速器、空心杯电机行业由于价值量，市场增长潜力较大。且上述行业仍处于高端市场国外垄断的阶段，国产替代空间较大。六维力传感器价值量高，且此前市场规模小，行业内均为小规模定制，尚未实现大批量生产，存在新兴市场机会。
软件层面，率先实现用于人形机器人的AGI端到端大模型技术的公司将获得巨大的优势，但大模型研发成本较高，只有部分大厂有实力参与。
整机层面，目前行业仍处于从0-1的阶段，即将进入量产阶段。具备产业资源，可以在场景测试中打磨方案，率先实现商业化并量产的能力是重要的竞争壁垒。
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结论
商业化路径分两阶段，由细分场景向通用场景拓展。第一阶段，人形机器人率先在商业、工业场景落地，从事危险、重复的工作，进入这一阶段的时间点约为2024-2028年。第二阶段，通用型人形机器人成为消费级产品，具备通用型功能。进入这一阶段的时间点约为2028-2031年。
第一阶段市场空间百亿级别，第二阶段市场空间万亿级别。高盛预测，预计到2030年，人形机器人出货量达到100万台，市场规模达到380亿美元。长期来看，在AGI（通用型人工智能）人形机器人产业成熟后，平均每个人都会拥有一个人形机器人，市场空间为万亿级别。
技术尚未完善，硬件相对成熟，软件处于起步阶段。硬件层面，电机、减速器、关节等技术相对成熟，可满足人形机器人初步商业化的需求。国外品牌在高端产品方面领先，国内产品存在替代空间。软件层面，感知与交互功能，定位导航功能均可一定程度上参考汽车自动驾驶领域技术。但机器人自主决策并执行任务的功能依赖于LLM技术进一步的发展，目前部分大厂有了初步研究成果，但整体仍处于早期阶段。
投资建议：人形机器人整机层面，关注有产业背景，具备快速量产能力的标的；模组层面，关注灵巧手这一新兴赛道；零部件层面，关注六维力传感器、无框力矩电机、谐波减速器、行星滚柱丝杆等高价值量的增量市场；软件方面，关注机器人AI大模型研发进度。
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