證券研究報告發(fā)布時間：2025年8月1日汽車行業(yè)研究智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈與具身智能產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展——汽車行業(yè)深度報告目錄1.步入2025年后，具身智能賽道進入加速落地階段1.12020年以后具身智能發(fā)展沿革1.2供給端——具身智能賽道進入加速落地階段1.3政策端——步入2025年，多數(shù)省市出臺相關(guān)支持政策1.4需求端——多數(shù)行業(yè)都蘊含著較高的機器人替代可能性3.具身智能核心硬件及布局企業(yè)3.1具身智能核心硬件及布局企業(yè)——絲杠3.2具身智能核心硬件及布局企業(yè)——減速器3.3具身智能核心硬件及布局企業(yè)——靈巧手4.投資建議5.風(fēng)險提示2.整車產(chǎn)業(yè)鏈與具身智能產(chǎn)業(yè)鏈深度結(jié)合2.1整車產(chǎn)業(yè)鏈正在積極布局具身智能賽道2.2整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——硬件趨同2.3整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——軟件趨同2.4整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——自身生產(chǎn)制造需求與落地場景優(yōu)勢2.5整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——算力優(yōu)勢、資金優(yōu)勢、人才積累步入2025年后，具身智能賽道進入加速落地階段11.12020年以后具身智能發(fā)展沿革

2020年伴隨OpenAI發(fā)布ChatGPT3語言模型，具身智能開啟智能化發(fā)展周期

2020年之前，人形機器人研發(fā)處于硬件驅(qū)動的技術(shù)積淀期，技術(shù)棧以運動控制算法優(yōu)化與機械結(jié)構(gòu)創(chuàng)新為核心。2020年OpenAI發(fā)布ChatGPT3語言模型，標(biāo)志著智能化時代開啟，具身智能（以人形機器人為代表）進入快速發(fā)展周期。2020-2025年處于初級智能化階段（產(chǎn)業(yè)成長期），技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)加速構(gòu)建：2021年特斯拉宣布進軍人形機器人并于2022年發(fā)布Optimus，2022年小米布局并推出CyberOne，2023-2025年傅利葉、智元機器人等科技企業(yè)，以及小鵬、比亞迪、等車企和智能化方案商密集入局，形成“科技+制造”雙輪驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)鏈雛形。這一階段，具身智能依托AI大模型實現(xiàn)初步認知與復(fù)雜動作執(zhí)行，在工業(yè)、商業(yè)場景開始替代簡單人工任務(wù)，為產(chǎn)業(yè)規(guī)模化奠定基礎(chǔ)。

ChatGPT3對具身智能產(chǎn)業(yè)鏈的核心帶動體現(xiàn)在：其一，語言模型突破賦予具身智能“認知能力”，使其從機械執(zhí)行邁向基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的自主操作，推動人形機器人從“硬件載體”升級為“智能體”；其二，技術(shù)熱度吸引跨行業(yè)資本與企業(yè)入場，加速技術(shù)迭代（如自主學(xué)習(xí)算法、運動控制優(yōu)化）與生態(tài)拓展（從科技企業(yè)到車企、智能化方案商的全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋），形成“研發(fā)-生產(chǎn)-應(yīng)用”閉環(huán)。2020-2025年的產(chǎn)業(yè)成長期，ChatGPT3引發(fā)的“智能革命”已構(gòu)建具身智能產(chǎn)業(yè)鏈的基本框架，為2026年后中級階段（自我學(xué)習(xí)能力強化、場景替代深化）的發(fā)展筑牢根基。圖：2020年以后具身智能發(fā)展沿革4資料：億歐智庫，國元證券研究所繪制1.2供給端——具身智能賽道進入加速落地階段

供給端——步入2025年，多家整機廠商的量產(chǎn)計劃密集落地

2025年，眾多廠商的量產(chǎn)計劃密集釋放，應(yīng)用場景持續(xù)拓展，行業(yè)正從技術(shù)驗證階段邁入規(guī)?；a(chǎn)，具身智能量產(chǎn)元年特征突出，有望帶動產(chǎn)業(yè)駛?cè)肟焖侔l(fā)展通道，為后續(xù)市場開拓與技術(shù)迭代夯實基礎(chǔ)。

從產(chǎn)能規(guī)劃看，特斯拉2025年預(yù)計產(chǎn)能超5000臺，2026年目標(biāo)年產(chǎn)5萬臺；優(yōu)必選2025年產(chǎn)能達1000臺，2027年有望實現(xiàn)萬臺交付；智元機器人年初已有千臺下線，二期工廠將支撐萬臺級產(chǎn)能；figure首年計劃生產(chǎn)1.2萬臺，未來四年規(guī)劃量產(chǎn)10萬臺；AgilityRobotics2025年產(chǎn)能擴展至1萬臺；宇樹科技工廠二期投產(chǎn)后，四足機器人產(chǎn)能將從1.5萬提升至5萬。

應(yīng)用場景方面，當(dāng)前具身智能技術(shù)仍在迭代完善，工業(yè)場景因技術(shù)成熟度與市場需求的適配性較高，成為廠商優(yōu)先攻堅的“試驗田”。因此，特斯拉、優(yōu)必選、figure、AgilityRobotics、宇樹科技等主流廠商中短期都將重心放在工業(yè)場景的突破上。表：部分具身智能中短期量產(chǎn)計劃梳理機器人廠商特斯拉中短期量產(chǎn)計劃主要應(yīng)用場景2025年預(yù)測年產(chǎn)能可達5000臺以上，2026年有望年產(chǎn)5萬臺工廠和工業(yè)場景中2025年具身智能產(chǎn)能可達1000臺，樂觀估計2026年具身智能交付將達數(shù)千臺；2027年有望實現(xiàn)萬臺級別的交付。優(yōu)必選工業(yè)與家庭場景2025年年初，智元機器人迎來了第1000臺量產(chǎn)通用具身機器人下線，公司隨即宣布計劃在張江建設(shè)年產(chǎn)能力1萬臺左右的具身智能二期工廠。智元機器人家居、餐廳、工業(yè)、商超、辦公五大類場景figure2025年，工廠首年計劃生產(chǎn)12,000臺機器人，并預(yù)計未來4年將量產(chǎn)10萬臺具身智能工業(yè)制造、物流倉儲AgilityRobotics2025年計劃擴展至年產(chǎn)能1萬臺工業(yè)場景傅利葉智能2024年，GR-1交付量已超100臺，預(yù)計到2025年，全行業(yè)有望達到1000臺以上的交付量健康、教育等生態(tài)場景樂聚機器人2025預(yù)測產(chǎn)能可達500-1000臺工業(yè)制造、商業(yè)服務(wù)、科研教育1XTechnologies預(yù)計2025年量產(chǎn)數(shù)千臺NEO雙足機器人，2026年規(guī)模化量產(chǎn)，2028年達到數(shù)百萬臺量產(chǎn)目標(biāo)宇樹無錫工廠二期將于2025年Q2投產(chǎn)，四足機器人年產(chǎn)能將從1.5萬臺提升至5萬臺家庭場景工業(yè)場景宇樹科技資料：機器人全球資訊，21世紀經(jīng)濟報道，工業(yè)機器人，中新經(jīng)緯，機器人全球資訊，機器人大講堂，證券時報，具身智能場景應(yīng)用聯(lián)盟，奔流財經(jīng)社，深圳龍華，具身智能大講堂，機器人產(chǎn)研社，國元證券研究所51.3政策端——步入2025年，多數(shù)省市出臺相關(guān)支持政策

政策端——步入2025年，多數(shù)省市出臺支持具身智能相關(guān)政策

2025年以來，北京、深圳、廣東、杭州等地紛紛出臺專項政策，圍繞技術(shù)攻關(guān)、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、場景落地、生態(tài)培育四大核心維度部署任務(wù)，同步在政策引導(dǎo)、資金支持、平臺建設(shè)、資源整合等方面提供系統(tǒng)性支撐，明確以搶占全球技術(shù)制高點、構(gòu)建自主可控產(chǎn)業(yè)生態(tài)為目標(biāo)。

從政策路徑看，各地普遍遵循"技術(shù)攻關(guān)-場景開放-生態(tài)聚合"三位一體推進模式：深圳、北京依托深厚技術(shù)研發(fā)積淀與產(chǎn)業(yè)配套基礎(chǔ)，有望形成具身智能發(fā)展的"雙核"引擎；廣東憑借制造業(yè)重鎮(zhèn)優(yōu)勢推進商業(yè)化落地，推動機器人技術(shù)融入智能網(wǎng)聯(lián)汽車等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群；杭州則聚焦深耕醫(yī)療康養(yǎng)、市政巡檢等細分場景，同步強化國際化合作探索差異化競爭路徑。綜合判斷，2025-2027年將成為我國具身智能與機器人產(chǎn)業(yè)技術(shù)突破、場景拓展、生態(tài)成型的關(guān)鍵窗口期。表：部分省市具身智能與機器人產(chǎn)業(yè)政策一覽城市政策名稱發(fā)布時間核心目標(biāo)主要內(nèi)容支持措施?攻關(guān)靈巧手、AI芯片、具身基座大模型技術(shù)?發(fā)放“訓(xùn)力券”支持算力租賃《深圳市具身智能機器人技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃（2025-2027年）》2027年關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達1000億元，綜合實力國際領(lǐng)先深圳2025/3/3?培育10家百億企業(yè)，落地50個十億級場景?打造檢驗檢測平臺及開源數(shù)據(jù)集?建設(shè)全球核心零部件交易平臺?首臺套應(yīng)用專項支持?突破多模態(tài)感知融合、具身大模型等100項關(guān)鍵技術(shù)，量產(chǎn)10款國際領(lǐng)先產(chǎn)品?單個項目最高支持1億元到2027年建成全球具身智能技術(shù)創(chuàng)新高地，培育千

?培育50家核心企業(yè)，在科研教育等場景落地100項應(yīng)用億級產(chǎn)業(yè)集群《北京具身智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)培育行動計劃（2025-2027年）》北京廣東杭州2025/2/282025/2/6?建設(shè)中關(guān)村國際機器人產(chǎn)業(yè)園等2個產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)?開放海淀公園機器人訓(xùn)練場?構(gòu)建世界模型仿真平臺等新型研究平臺?突破具身智能“機器腦、機器肢、機器體”核心技術(shù)推動具身智能機器人等未?設(shè)立政府投資基金直投重點項目《廣東省建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系2025年行動計劃》來產(chǎn)業(yè)發(fā)展，爭創(chuàng)1-2個國

?引進培育3-5家獨角獸企業(yè)家級未來產(chǎn)業(yè)先導(dǎo)區(qū)?保障先進制造業(yè)項目用地指標(biāo)?積極推動智能機器人應(yīng)用場景創(chuàng)新?高標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)省具身智能機器人創(chuàng)新中心?按國家/省補助資金的25%給予最高500萬元支持?提供免費辦公場所（≤1000㎡，≤3年）?重點研發(fā)“大腦、小腦、肢體”技術(shù)?在工業(yè)制造、醫(yī)療康養(yǎng)等領(lǐng)域建設(shè)示范場景，每年評選5個示范應(yīng)用《杭州市促進具身智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的若干政策措施》打造具身智能產(chǎn)業(yè)集群，培育新質(zhì)生產(chǎn)力2024/12/20-?貼息貸款最高150萬元資料：北京發(fā)布，北京青年報官網(wǎng)，財經(jīng)頭條，中國科技網(wǎng)，深圳科技創(chuàng)新，央視新聞，人形機器人時代，iAg奧陶機器人，中國新聞網(wǎng)，南方網(wǎng)，國元證券研究所61.3政策端——步入2025年，多數(shù)省市出臺相關(guān)支持政策

政策端——步入2025年，我國多數(shù)省市出臺支持具身智能相關(guān)政策

我國多數(shù)省市在2025年政府工作報告中均作出了關(guān)于具身智能發(fā)展的規(guī)劃。同時，各地政策側(cè)重點不一：包括聚焦技術(shù)突破（算法、芯片）、場景示范（工業(yè)、醫(yī)療）、生態(tài)構(gòu)建（基金、平臺）等，差異化路徑清晰。

其中長三角（上海、蘇州、無錫、寧波等）：以產(chǎn)業(yè)集聚和場景開放為核心，推動“研發(fā)-制造-應(yīng)用”全鏈條發(fā)展。京津冀（北京、唐山）：依托政策與科研資源，聚焦核心技術(shù)突破與國際化合作。珠三角（深圳、廣州、東莞）：通過“人工智能+”行動與生態(tài)協(xié)同，加速商業(yè)化落地。中西部（鄭州、成都、武漢）：結(jié)合本地工業(yè)基礎(chǔ)，探索細分領(lǐng)域應(yīng)用與關(guān)鍵零部件國產(chǎn)化。表：各省市2025年政府工作報告具身智能/機器人相關(guān)表述城市政府工作報告關(guān)于具身智能/具身智能展望上海

培育壯大機器人等未來產(chǎn)業(yè)，持續(xù)推進智能機器人研發(fā)應(yīng)用北京

重點培育具身智能等未來產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)辦世界具身智能運動會深圳

全力競逐人工智能等產(chǎn)業(yè)新賽道，深入實施“人工智能+”行動，加快算法理論、智算芯片、具身智能、高階智駕、端側(cè)輕量化模型等核心突破。重慶

培育具身智能機器人等新領(lǐng)域廣州

推動未來產(chǎn)業(yè)拔節(jié)成長，打造具身智能等首試首用示范應(yīng)用場景蘇州

謀劃發(fā)展具身智能等前沿領(lǐng)域成都

積極發(fā)展具身智能等未來產(chǎn)業(yè)武漢

開展“人工智能+”行動，推動具身智能實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化南京

出臺支持機器人等領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)政策，前瞻布局具身智能等產(chǎn)業(yè)寧波

培育壯大具身智能產(chǎn)業(yè)，搭建具身智能數(shù)據(jù)中心和訓(xùn)練測試場，實施具身智能應(yīng)用示范工程青島

重點發(fā)展具身智能等賽道，推進省級具身智能制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)無錫

具身智能集聚帶動效應(yīng)持續(xù)放大，突出整機帶動、關(guān)鍵零部件配套推動具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展鄭州

支持省具身智能實驗室、哈工大鄭州研究院開展關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)布局具身智能專用傳感器、減速器等關(guān)鍵零部件，產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到500億元濟南

培育智能服務(wù)機器人等產(chǎn)品合肥

加速具身智能產(chǎn)品商業(yè)化應(yīng)用佛山

科學(xué)布局智能機器人等未來產(chǎn)業(yè)東莞

聚焦具身智能等方向，建設(shè)一批概念驗證中心、新產(chǎn)品導(dǎo)入中心唐山

大力發(fā)展機器人等新興產(chǎn)業(yè)資料：各政府官網(wǎng)，城市進化論，國元證券研究所71.4需求端——多數(shù)行業(yè)都蘊含著較高的機器人替代可能性

需求端——多數(shù)行業(yè)都蘊含著較高的機器人替代可能性

從行業(yè)自動化替代邏輯看，具身智能在多領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著應(yīng)用價值。第二屆中國人形機器人與具身智能產(chǎn)業(yè)大會發(fā)布的《2025具身智能與具身智能產(chǎn)業(yè)研究報告》數(shù)據(jù)顯示，2025年中國具身智能市場規(guī)模預(yù)計達52.95億元，占全球比重約27%。

制造業(yè)作為重復(fù)性體力勞動集中領(lǐng)域，天然適配具身智能替代場景。麥肯錫研究顯示，制造業(yè)工人從事重復(fù)性體力及機械操作的時間，占總工作時長比例超過三分之一。無論是包裝產(chǎn)品、裝載材料等基礎(chǔ)作業(yè)，還是焊接工藝、設(shè)備維護等復(fù)雜操作，均呈現(xiàn)高度標(biāo)準(zhǔn)化特征。結(jié)合當(dāng)前技術(shù)成熟度判斷，至2035年約59%的制造業(yè)生產(chǎn)活動具備自動化改造可行性，為機器人應(yīng)用提供廣闊空間。表：2027-2035年我國具身智能需求空間測算202720282029203020312032203320342035就業(yè)人數(shù)(萬人)替代率4,157.144,214.684,273.024,332.174,392.144,452.944,514.584,577.074,640.432.30%0.46%19.13.45%0.69%29.15.18%1.04%44.37.77%1.55%67.311.65%2.33%102.4958.235.93%1.19%11.417.48%3.50%155.7975.918.89%1.78%17.326.22%5.24%236.8993.9213.33%2.67%26.539.33%7.87%360.11,012.2620.00%4.00%40.559.00%11.80%547.6制造業(yè)滲透率機器人需求(萬只)就業(yè)人數(shù)(萬人)替代率890.651.17%0.23%2.1907.081.76%0.35%3.2923.822.63%0.53%4.9940.873.95%0.79%7.41,030.9430.00%6.00%交通運輸、倉儲和郵政業(yè)滲透率機器人需求(萬只)就業(yè)人數(shù)(萬人)替代率61.9102.961.17%0.23%0.2106.121.76%0.35%0.4109.372.63%0.53%0.6112.723.95%0.79%0.9116.185.93%1.19%1.4119.748.89%1.78%2.1123.4113.33%2.67%3.3127.1920.00%4.00%5.1131.0930.00%6.00%居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)滲透率機器人需求(萬只)7.9資料：中國統(tǒng)計年鑒、麥肯錫、麻省理工學(xué)院，國元證券研究所測算注：滲透率=替代率*人機比，假設(shè)我國人機比為5：181.4需求端——多數(shù)行業(yè)都蘊含著較高的機器人替代可能性

需求端——多數(shù)行業(yè)都蘊含著較高的機器人替代可能性

除制造業(yè)外，服務(wù)行業(yè)的自動化改造潛力同樣值得關(guān)注。以住宿和食品服務(wù)領(lǐng)域為例，食材預(yù)處理、標(biāo)準(zhǔn)化烹飪、餐具清洗消毒、客房打掃等環(huán)節(jié)中，近半數(shù)勞動時間耗費在可預(yù)測性強的體力作業(yè)和機械流程中。隨著具身智能在靈巧操作、環(huán)境適應(yīng)等關(guān)鍵技術(shù)的持續(xù)突破，預(yù)計至2035年，食品服務(wù)與住宿行業(yè)約73%的業(yè)務(wù)場景將逐步實現(xiàn)自動化運作。

從需求規(guī)模測算來看，到2035年我國制造業(yè)機器人需求預(yù)計達547.6萬只，交通運輸?shù)刃袠I(yè)達61.9萬只，居民服務(wù)等行業(yè)達7.9萬只，住宿和餐飲業(yè)達55.4萬只，教育行業(yè)達137.1萬只，衛(wèi)生和社會工作領(lǐng)域達154.5萬只，總體需求將達964.2萬只。若以2027年為起點，2027-2035年機器人需求年均復(fù)合增長率預(yù)計高達31.5%，具身智能產(chǎn)業(yè)有望迎來黃金發(fā)展期。表：2027-2035年我國具身智能需求空間測算（續(xù)表）2027309.192.85%0.57%1.82028317.184.27%0.85%2.72029325.386.41%1.28%4.22030333.799.61%2031342.4214.42%2.88%2032351.2721.63%4.33%2033360.3532.44%6.49%2034369.6648.67%9.73%2035379.2173.00%14.60%55.4就業(yè)人數(shù)(萬人)替代率住宿和餐飲業(yè)滲透率1.92%機器人需求(萬只)就業(yè)人數(shù)(萬人)替代率6.49.915.223.436.02,197.3618.27%3.65%80.32,237.3719.19%3.84%85.92,278.1120.15%4.03%91.82,319.5921.16%4.23%2,361.8222.21%4.44%2,404.8223.32%4.66%2,448.6024.49%4.90%2,493.1825.71%5.14%2,538.5727.00%5.40%教育滲透率機器人需求(萬只)就業(yè)人數(shù)(萬人)替代率98.1104.9112.2119.9128.2137.11,460.621.40%0.28%4.11,532.542.11%0.42%6.51,608.003.16%0.63%10.21,687.174.74%1,770.247.11%1,857.4010.67%2.13%1,948.8516.00%3.20%2,044.8124.00%4.80%2,145.4936.00%7.20%衛(wèi)生和社會工作滲透率0.95%1.42%機器人需求(萬只)就業(yè)人數(shù)(萬人)總機器人需求(萬只)增長率16.025.239.662.498.2154.59117.92107.6/9314.97127.718.63%9517.7155.822.04%9726.31196.29941.03255.110162.08342.210389.71472.210624.17668.010865.73964.2總計25.90%30.01%34.14%38.01%41.45%44.35%資料：中國統(tǒng)計年鑒、麥肯錫、麻省理工學(xué)院，國元證券研究所測算注：滲透率=替代率*人機比，假設(shè)我國人機比為5：19整車產(chǎn)業(yè)鏈與具身智能產(chǎn)業(yè)鏈深度結(jié)合22.1整車產(chǎn)業(yè)鏈正在積極布局具身智能賽道

智能電動汽車產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)積極布局具身智能賽道，具備顯著先發(fā)優(yōu)勢

技術(shù)方面：汽車企業(yè)深耕智能駕駛，積累了感知、決策、執(zhí)行等技術(shù)（如多傳感器融合、車輛動力學(xué)控制算法），可無縫遷移至具身智能的環(huán)境感知與運動控制，大幅降低研發(fā)門檻，為快速切入提供技術(shù)支撐。

應(yīng)用場景方面：現(xiàn)代化工廠提供封閉可控測試環(huán)境。特斯拉率先在生產(chǎn)線部署Optimus，完成搬運、組裝等復(fù)雜任務(wù)，既驗證了實際應(yīng)用可行性，也為同行提供范例，拓展了工業(yè)應(yīng)用場景。

供應(yīng)鏈管理方面：汽車企業(yè)憑借強大的供應(yīng)鏈能力，可保障具身智能硬件開發(fā)與量產(chǎn)效率；依托全球化供應(yīng)鏈，能優(yōu)化成本，確保硬件生產(chǎn)高效，在競爭中占據(jù)成本優(yōu)勢。

資金儲備方面：汽車企業(yè)資金雄厚，為機器人領(lǐng)域長期研發(fā)提供支撐。如特斯拉以穩(wěn)定現(xiàn)金流持續(xù)投入，保障研發(fā)穩(wěn)步推進，為技術(shù)突破和產(chǎn)品迭代提供財務(wù)保障。表：智能電動汽車產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)積極布局具身智能賽道資料：億歐智庫，國元證券研究所112.1整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道

超10家整車制造商紛紛入局具身智能賽道

邁入智能電動新汽車時代，汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的整車企業(yè)在電氣化與智能化技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域積累了豐富的產(chǎn)業(yè)實踐經(jīng)驗，在數(shù)據(jù)挖掘與智能制造領(lǐng)域也形成了深厚積淀。憑借大規(guī)模制造的屬性，這些企業(yè)天然具備豐富的具身智能應(yīng)用場景。近年來，特斯拉等車企在具身智能領(lǐng)域的突破，為行業(yè)指明了新的發(fā)展方向。正如小鵬汽車董事長兼CEO何小鵬所言，具身智能與汽車產(chǎn)業(yè)的深度融合，有望成為企業(yè)未來新的增長曲線。

近兩年，超10家車企如上汽、廣汽、比亞迪、小鵬、小米等，紛紛通過自主研發(fā)、技術(shù)合作、戰(zhàn)略投資等方式，將業(yè)務(wù)版圖拓展至智能機器人領(lǐng)域。2024年11月，小鵬率先發(fā)布自主研發(fā)的AI具身智能Iron，該機器人已在小鵬廣州工廠參與小鵬P7+車型的生產(chǎn)實訓(xùn)，未來將聚焦工廠和線下門店等場景。緊隨其后，次月廣汽與長安均公布了具身智能機器人的最新規(guī)劃。與此同時，比亞迪已著手進行技術(shù)研發(fā)和人才儲備。新勢力頭部車企理想也于2025年6月發(fā)布公告，其戰(zhàn)略委員會決定成立"空間機器人"和"穿戴機器人"兩個新的二級部門，正式發(fā)力智能機器人賽道。表：各車企布局具身智能賽道梳理車企布局方式自研具體情況開發(fā)Optimus具身智能，計劃2025年小規(guī)模生產(chǎn)，2026年大規(guī)模量產(chǎn)計劃進展備注特斯拉未來大規(guī)模鋪開后，Optimus成本有望降至2萬-3萬美元

特斯拉CEO馬斯克表示未來發(fā)展方向?qū)⒅饕獌A向于具身智能2025年計劃實現(xiàn)L3初階能力的量產(chǎn)，聚焦工廠和線下門店等場景應(yīng)用小鵬汽車廣汽集團自研自研發(fā)布AI具身智能Iron，已應(yīng)用于工廠生產(chǎn)實訓(xùn)小鵬汽車在自動駕駛技術(shù)與具身智能領(lǐng)域結(jié)合方面是先行者發(fā)布第三代具身智能GoMate，應(yīng)用于安防、康養(yǎng)、汽車后市

2025年實現(xiàn)自研零部件批量生產(chǎn)，2026年實現(xiàn)整機小批量生

GoMate機器人計劃在廣汽傳祺、埃安等主機廠車間生產(chǎn)線率先應(yīng)用場等領(lǐng)域產(chǎn)并逐步擴展至量產(chǎn)CEO李想表示100%會做具身智能，推動人工智能普惠到每一理想汽車長安汽車自研自研目前處于研發(fā)階段，尚未明確具體量產(chǎn)時間理想汽車定位為人工智能企業(yè)，聚焦人工智能的汽車化個家庭公開尋源具身智能研發(fā)項目供應(yīng)商，計劃投入超500億布局具身智能領(lǐng)域2027年前發(fā)布具身智能產(chǎn)品，同時推進飛行汽車研發(fā)長安汽車計劃在具身智能和飛行汽車領(lǐng)域雙線發(fā)展奇瑞汽車上汽集團北汽集團自研投資投資聯(lián)手AI公司Aimoga共同研發(fā)具身智能Mornine參與智元機器人A3輪戰(zhàn)略融資，多次投資機器人企業(yè)北汽產(chǎn)投投資銀河通用和帕西尼感知兩家機器人公司機器人已在馬來西亞4S店“上崗”，用于銷售輔助通過投資布局具身智能領(lǐng)域，尚未明確自研計劃通過投資布局具身智能領(lǐng)域，尚未明確自研計劃奇瑞汽車通過合作模式加速具身智能落地上汽集團以投資切入具身智能賽道北汽集團聚焦投資具有潛力的機器人企業(yè)投資智元機器人，同時加大自研力度，發(fā)布具身智能研究團隊專場招聘信息比亞迪自研+投資目前處于技術(shù)研發(fā)和人才儲備階段，尚未明確具體量產(chǎn)時間比亞迪采取“兩手抓”策略，同時推進投資與自研通過與重慶市財政局控股公司合資成立的重慶賽力斯鳳凰智

申請注冊了“ROBOREX”商標(biāo)，發(fā)布機器人相關(guān)崗位招聘信

賽力斯否認召開“具身智能技術(shù)論壇”及與其他伙伴聯(lián)合開展合作賽力斯自研自研創(chuàng)科技有限公司布局息，預(yù)計2025年底量產(chǎn)東風(fēng)汽車提出“具身智能體”概念，發(fā)布汽車具身智能體架構(gòu)目前處于研發(fā)階段，尚未明確具體量產(chǎn)時間東風(fēng)汽車聚焦具身智能技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用資料：蓋世汽車研究院，國元證券研究所122.2整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——硬件趨同

汽車的電動化、智能化產(chǎn)業(yè)鏈以及智能制造產(chǎn)線等多方面均可實現(xiàn)不同程度的復(fù)用

供應(yīng)鏈需求的高度復(fù)用：在零部件采購環(huán)節(jié)，智能汽車與具身智能機器人存在大量重疊場景。傳感器、芯片、電機等核心組件作為兩者共性硬件基礎(chǔ)，推動供應(yīng)商選擇形成高重合度。通過共享零部件供應(yīng)鏈，企業(yè)能夠依托規(guī)模采購優(yōu)勢降低成本——例如批量采購?fù)愋蛡鞲衅骷靶酒瑫r，可顯著增強議價能力，獲取更優(yōu)采購價格。

智能制造產(chǎn)線及能力復(fù)用：智能汽車在自動化生產(chǎn)與組裝工藝上積累的成熟經(jīng)驗，為機器人制造提供直接借鑒。汽車產(chǎn)線廣泛應(yīng)用的機器人焊接、自動化噴涂等先進裝配技術(shù)，在提升生產(chǎn)效率與質(zhì)量一致性方面優(yōu)勢顯著。將類似的自動化設(shè)備及工藝引入機器人制造流程，既能減少人工操作誤差，亦可通過標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)模式提升效率、降低成本。表：特斯拉Optimus模塊及產(chǎn)品梳理圖：具身智能核心零部件梳理模塊大腦眼睛動力產(chǎn)品FSD數(shù)量(個/套)1攝像頭8電池1空心杯電機精密行星減速器力傳感器1212121414141414141414-靈巧手(2只)無框力矩電機力傳感器線性執(zhí)行器(14只)行星滾柱絲杠單列向心球軸承無框力矩電機力傳感器旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器(14只)諧波減速器交叉滾子軸承結(jié)構(gòu)件/通訊/熱管理/等其他資料：覓途咨詢，國元證券研究所資料：高工咨詢，國元證券研究所132.2整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——硬件趨同

具身智能硬件成本集中在傳感器與執(zhí)行關(guān)節(jié)，多數(shù)硬件開發(fā)技術(shù)可享受智能電動汽車技術(shù)遷移

硬件傳感器領(lǐng)域的技術(shù)復(fù)用：智能汽車搭載的攝像頭、等傳感器構(gòu)建了成熟的環(huán)境感知體系，其多傳感器融合技術(shù)（如視覺信息與測距結(jié)合）可精準(zhǔn)識別障礙物，這一能力直接適用于具身智能機器人。遷移至機器人場景后，該技術(shù)支持實時動態(tài)環(huán)境感知，實現(xiàn)障礙物規(guī)避與目標(biāo)抓取，在物流搬運、家庭服務(wù)等領(lǐng)域發(fā)揮作用。例如小米CyberOne搭載自研Mi-Sense深度視覺模組，通過復(fù)用汽車傳感器技術(shù)路徑，已具備人臉及肢體動作感知能力，計劃2025年量產(chǎn)。

硬件芯片領(lǐng)域的技術(shù)復(fù)用：智能汽車芯片的強算力與低功耗特性，恰好匹配機器人的數(shù)據(jù)處理需求。其并行計算能力可快速處理多源傳感器數(shù)據(jù)并執(zhí)行復(fù)雜算法，為機器人決策控制提供支持；低功耗設(shè)計則延長了機器人工作時間。以小鵬IRON為例，其直接移植車端AI鷹眼視覺系統(tǒng)、自研圖靈芯片及強化學(xué)習(xí)算法，目前已在工廠場景落地應(yīng)用，2026年將實現(xiàn)量產(chǎn)。

動力系統(tǒng)領(lǐng)域的技術(shù)復(fù)用：智能汽車積累的電池與電機驅(qū)動技術(shù)，為機器人動力供應(yīng)及運動控制提供直接賦能。長續(xù)航電池方案可延長機器人工作時長、減少充電頻率，高效電機驅(qū)動技術(shù)則通過精準(zhǔn)力矩控制，實現(xiàn)抓取、攀爬等動作的靈活性與穩(wěn)定性——其核心在于將汽車電機的高精度控制算法優(yōu)化后應(yīng)用于機器人關(guān)節(jié)，直接提升運動性能。以廣汽GoMate為例，其搭載的全固態(tài)電池實現(xiàn)6小時續(xù)航，軸向磁通電機輸出力矩達1000N?m，通過復(fù)用汽車動力系統(tǒng)技術(shù)路徑，已率先在廣汽產(chǎn)線及園區(qū)開展示范應(yīng)用。圖：小米Cyberone部分零部件及參數(shù)圖：Optimus具身智能價值量0%5%10%15%20%19.0%25%30%絲杠無框力矩電機減速器16.0%13.0%力傳感器空心杯電機軸承11.0%8.0%5.5%其他27.5%資料：深藍人形機器人，國元證券研究所資料：覓途咨詢，國元證券研究所142.2整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——硬件趨同

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中資本與技術(shù)布局呈現(xiàn)跨領(lǐng)域滲透特征

除了人才遷徙，智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的資本與技術(shù)布局同樣呈現(xiàn)跨領(lǐng)域滲透特征。當(dāng)前頭部企業(yè)的賽道拓展主要沿三條路徑展開：自建研發(fā)團隊深度介入、通過合資合作快速賦能、依托既有技術(shù)優(yōu)勢實現(xiàn)零件與算法復(fù)用。

在內(nèi)部孵化層面，激光龍頭速騰聚創(chuàng)于2024年9月組建專項機器人團隊，通過"天才羅伯特"人才計劃定向招募具身智能感知算法工程師，提前儲備運動控制與環(huán)境建模領(lǐng)域的核心技術(shù)力量。芯片企業(yè)地平線則采取更徹底的獨立運作模式，2024年初將AIoT事業(yè)部剝離成立地瓜機器人子公司，完成從母公司技術(shù)輸血到市場化獨立運營的體系重構(gòu)，專注于機器人感知決策全鏈條技術(shù)開發(fā)。

合作研發(fā)方面，全球汽車零部件巨頭博世與光學(xué)龍頭歐菲光選擇依托既有供應(yīng)鏈優(yōu)勢切入。博世通過與新興機器人企業(yè)建立聯(lián)合實驗室，將汽車級傳感器標(biāo)定技術(shù)、高精度慣導(dǎo)系統(tǒng)等核心能力遷移至機器人導(dǎo)航領(lǐng)域；歐菲光則發(fā)揮光學(xué)鏡頭設(shè)計與模組集成優(yōu)勢，為服務(wù)機器人提供定制化視覺感知解決方案，實現(xiàn)消費電子與機器人光學(xué)部件的產(chǎn)線共通。表：目前已有多家智能電動汽車tier1企業(yè)宣布大力布局具身智能領(lǐng)域公司名稱智駕領(lǐng)域主要產(chǎn)品具身智能布局布局方式麥格納廣和通視覺識別系統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)模組車聯(lián)網(wǎng)模組與通用人工智能機器人公司SanctuaryAI達成戰(zhàn)略合作，并對SanctuaryAI進行了戰(zhàn)略股權(quán)投資合作+戰(zhàn)略投資研發(fā)技術(shù)發(fā)布了具身智能機器人開發(fā)平臺Fibot為服務(wù)類機器人、工業(yè)類機器人、具身智能機器人等各類機器人行業(yè)客戶提供集合了無線通信、端側(cè)計算、端側(cè)AIGC能力的模組及解決方案產(chǎn)品美格智能研發(fā)技術(shù)誠邁科技兆易創(chuàng)新高精地圖車載芯片投資成立新公司，含智能機器人業(yè)務(wù)成立子公司合作研發(fā)與北京市科學(xué)技術(shù)研究院聯(lián)合宣布合作共建遠程自主智能機器人芯片應(yīng)用實驗室拓普集團中科創(chuàng)達德賽西威智能轉(zhuǎn)向系統(tǒng)AI算法2023年7月拆分設(shè)立機器事業(yè)部；2024年機器人電驅(qū)系統(tǒng)生產(chǎn)線投產(chǎn)；投資建設(shè)機器人核心部件生產(chǎn)基地組建團隊、投資研發(fā)機器人本體、組建團隊合作研發(fā)2023年9月已經(jīng)展出了大模型工業(yè)機器人產(chǎn)品，并且成立了專門團隊全面布局大模型+機器人事業(yè)，當(dāng)前的大模型+機器人主要面向AMR領(lǐng)域子公司威匯智能積極布局具身智能大腦業(yè)務(wù)，初步采用英偉達Jetson平臺方案，完成從硬件設(shè)計到中間件適配的全鏈條技術(shù)積累；智能駕駛座艙2023年，地平線內(nèi)部開始組建整個RDK的機器人開發(fā)者套件，發(fā)力建設(shè)社區(qū)和生態(tài)；2024年1月，深圳地瓜機器人有限公司成立，主要研發(fā)消費級機器人的底層計算平臺；2024年6月，地平線組建一個約50人的具身智能研發(fā)團隊地平線自動駕駛芯片研發(fā)技術(shù)2025年3月，黑芝麻智能與中國科學(xué)院院士、武漢大學(xué)工業(yè)科學(xué)研究院執(zhí)行院長劉勝院士團隊正式達成戰(zhàn)略合作，共同聚焦具身智能領(lǐng)域的技術(shù)突破與創(chuàng)新應(yīng)用黑芝麻智能速騰聚創(chuàng)均勝電子自動駕駛芯片激光戰(zhàn)略合作合作研發(fā)研發(fā)技術(shù)2025年1月，速騰聚創(chuàng)召開“HelloRobot”2025AI機器人全球發(fā)布會，宣布公司將定位于智能機器人增量零部件與解決方案提供商，立足整機開發(fā)通用的機器人移動及操作解決方案智能駕駛座艙2025年4月，均勝電子成立具身智能機器人公司，經(jīng)營范圍含智能機器人的研發(fā)、工業(yè)機器人制造、人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)等資料：汽車之心，各公司官方公眾號，機器人大講堂，人形機器人產(chǎn)業(yè)通，價值研學(xué)社，國元證券研究所152.3整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——軟件趨同

具身智能與自動駕駛在智能化體系架構(gòu)上高度一致，均正朝VLA大模型演進

具身智能與智能電動車自動駕駛在智能化體系架構(gòu)上高度一致，均由感知定位層、決策規(guī)劃層、執(zhí)行層構(gòu)成，層間連接方式完全匹配。這種系統(tǒng)級的同源性，使自動駕駛的技術(shù)方案、算法經(jīng)驗、軟硬件模塊可部分遷移至機器人領(lǐng)域，從底層架構(gòu)層面實現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)復(fù)用，為汽車企業(yè)切入機器人賽道提供降本增效的核心技術(shù)支撐，大幅縮短研發(fā)周期。

感知層：智能電動車的3D視覺（攝像頭/激光）、IMU定位及多傳感器融合算法，直接復(fù)用于機器人環(huán)境感知；

決策層：自動駕駛SoC芯片、識別/預(yù)測/決策算法及世界模型訓(xùn)練，賦能機器人高效任務(wù)規(guī)劃；

執(zhí)行層：電機、傳動、電池、電控等零部件技術(shù)同源，汽車輕量化材料（如底盤結(jié)構(gòu)件）也可跨場景應(yīng)用，實現(xiàn)硬件成本優(yōu)化與量產(chǎn)效率提升。

核心算法架構(gòu)方面：自動駕駛頭部廠商（如理想、小鵬）與具身智能領(lǐng)域頭部廠商（谷歌、FigureAI、銀河通用、星動紀元）正加速向視覺-語言-動作（VLA）大模型方向演進。圖：具身智能與自動駕駛在智能化體系架構(gòu)上的高度一致性圖：VLA大模型核心原理資料：億歐智庫，國元證券研究所資料：《Vision-Language-Action

Models:

Concepts,Progress,Applications

andChallenges》YangCao等，自動駕駛之心，國元證券研究所162.3整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——軟件趨同

源于物理世界交互的共性需求與技術(shù)演進，自動駕駛與具身智能正加速向視覺-語言-動作（VLA）模型收斂：

自動駕駛VLA（視覺-語言-動作）模型的發(fā)展經(jīng)歷了從規(guī)則驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動，最終向知識驅(qū)動的范式躍遷。2020年前，傳統(tǒng)模塊化算法（如百度Apollo）依賴人工定義規(guī)則，存在無法Scaling的核心缺陷。2020-2025年，ChatGPT-3的發(fā)布推動端到端模型興起，特斯拉等企業(yè)通過"兩段式"架構(gòu)實現(xiàn)感知-規(guī)控模塊化，但信息傳遞損耗問題突出。2023年后，WaymoEMMA首次將多模態(tài)大語言模型（LLM）引入自駕領(lǐng)域，開創(chuàng)VLA架構(gòu)先河；2024年小米ORION通過QT-Former解決長時序記憶問題，理想MindVLA則深度融合3D空間理解與擴散模型軌跡生成，標(biāo)志著知識驅(qū)動范式的成熟。這一演進路徑的核心邏輯在于：LLM的引入使模型從"數(shù)據(jù)即知識"轉(zhuǎn)向"理解即知識"，解決了傳統(tǒng)方法在長尾場景和交互體驗上的瓶頸。

當(dāng)前自動駕駛VLA呈現(xiàn)三大核心特性：1）多模態(tài)融合，以3DGS技術(shù)獲取中間特征，結(jié)合語言模型實現(xiàn)場景理解與動作生成的統(tǒng)一；2）計算效率優(yōu)化，通過MOE架構(gòu)、模型量化等技術(shù)平衡端側(cè)算力約束；3）仿真閉環(huán)構(gòu)建，世界模型成為強化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。主要參與者中，Waymo憑借EMMA模型在開環(huán)測試保持領(lǐng)先，但其閉源特性限制商業(yè)化潛力；小米ORION在具有挑戰(zhàn)性的閉環(huán)評測Bench2Drive數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了優(yōu)秀的性能，駕駛得分為77.74分，成功率為54.62%，相比之前的SOTA方法分別高出14.28分和19.61%的成功率。此外，ORION的代碼、模型和數(shù)據(jù)集將很快開源;理想汽車通過自研MindVLA實現(xiàn)"3D編碼器-語言模型-擴散解碼器"全鏈路優(yōu)化，預(yù)計年內(nèi)完成車端部署。圖：理想汽車VLA模型架構(gòu)圖：小米ORION模型整體架構(gòu)圖資料：汽車之心，國元證券研究所資料：自動駕駛之心，國元證券研究所172.3整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——軟件趨同

具身智能VLA發(fā)展滯后于車端約2-3年,同時場景復(fù)雜度更高，構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)難度更大

VLA模型大約在2021-2022年被提出，谷歌DeepMind的RT-2率先引入變革性架構(gòu)，統(tǒng)一感知、推理和控制。直至2025年OpenVLA、Helix等模型才實現(xiàn)商業(yè)部署。

兩者核心共性在于：1）均依賴多模態(tài)大模型底座，例如，理想MindVLA與智元ViLLA均采用MOE架構(gòu)實現(xiàn)任務(wù)分解；2）需構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)，車端通過3DGS重建，機器人則探索觸覺傳感器融合方案。

兩者根本差異在于：1）復(fù)雜度差異，汽車僅需處理2-3個自由度，而人形機器人需協(xié)調(diào)35+自由度；2）標(biāo)準(zhǔn)化程度，車端硬件構(gòu)型統(tǒng)一，機器人領(lǐng)域OpenVLA仍面臨"一腦多形"適配挑戰(zhàn)；3）交互深度，自動駕駛側(cè)重博弈決策，具身智能更強調(diào)物理交互。這種差異本質(zhì)是場景復(fù)雜度的量變引發(fā)技術(shù)難度的質(zhì)變。

我們預(yù)計具身智能VLA的發(fā)展將經(jīng)歷三階段突破：1）短期（2025-2027），硬件標(biāo)準(zhǔn)化先行，通過通信協(xié)議統(tǒng)一（如OpenVLA開源架構(gòu)）降低數(shù)據(jù)采集成本，解決"雞生蛋"問題；2）中期（2028-2030），世界模型+多模態(tài)傳感器成為主流，借鑒車端GeoDrive經(jīng)驗，構(gòu)建4DGS+生成式仿真的混合環(huán)境，重點突破力反饋數(shù)據(jù)的real2sim遷移；3）長期（2030+），形成"基礎(chǔ)模型+垂直專家"的產(chǎn)業(yè)分層，類似理想MindVLA的MOE架構(gòu)將拓展至機器人領(lǐng)域，實現(xiàn)從專用控制到通用智能的跨越。風(fēng)險點在于：過度追求通用性可能延緩商業(yè)化進程，建議關(guān)注聚焦特定場景（如家庭服務(wù)、精密制造）的差異化路徑，這類場景任務(wù)邊界清晰，更易實現(xiàn)數(shù)據(jù)-模型-本體的正向循環(huán)。表：VLA模型在具身智能的主要方案類型梳理方案類型典型方法核心思想優(yōu)勢應(yīng)用場景將強化學(xué)習(xí)軌跡建模為狀態(tài)-動作-獎勵序列，利用Transformer的

提升復(fù)雜環(huán)境下的決策能力，支持經(jīng)典Transformer結(jié)構(gòu)ALOHA(ACT)、RT-1、HPT復(fù)雜機器人控制、多任務(wù)序列決策。序列建模能力。長序列依賴建模。將VLA任務(wù)視為序列生成問題，借助預(yù)訓(xùn)練模型處理多模態(tài)信息并

增強泛化性、指令理解能力，支持預(yù)訓(xùn)練LLM/VLM擴散模型RT-2、OpenVLA多模態(tài)指令遵循、開放域任務(wù)。機械臂運動控制、靈巧手操作。人機協(xié)作、多步驟指令執(zhí)行。具身智能運動規(guī)劃、舞蹈生成。無人機導(dǎo)航、移動機器人避障。未知場景探索、跨任務(wù)泛化。生成動作。零樣本/少樣本學(xué)習(xí)。適合連續(xù)高維動作生成，樣本效率高。DiffusionPolicy、RDT-1B

通過去噪擴散概率模型生成動作，適配高維動作空間和復(fù)雜分布。融合語言理解與精細動作生成，提升復(fù)雜任務(wù)性能。LLM+擴散模型視頻生成+逆運動學(xué)顯式端到端Octom0UniPiRo、BoDreamer直接映射方案SWIM結(jié)合LLM的多模態(tài)表征壓縮與擴散模型的動作生成能力。先生成運動視頻，再通過逆運動學(xué)推導(dǎo)動作。增強可解釋性，提升動作準(zhǔn)確性。低延遲、高響應(yīng)速度，適合實時控制。將視覺語言信息直接映射到動作空間，減少中間處理步驟。隱式端到端利用視頻擴散模型預(yù)測未來狀態(tài)并生成動作，注重知識遷移。

支持無監(jiān)督學(xué)習(xí)，適應(yīng)未知環(huán)境。結(jié)合高層任務(wù)規(guī)劃與低層控制，優(yōu)化長時域任務(wù)執(zhí)行效率。分層端到端高層規(guī)劃+低層控制資料：芝能科技，國元證券研究所182.3整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——軟件趨同

目前智能電動賽道人才正快速向具身智能賽道遷移

智能駕駛與機器人產(chǎn)業(yè)的技術(shù)共振效應(yīng)顯著，核心技術(shù)模塊呈現(xiàn)高度共通性。以特斯拉Optimus為例，其運動控制算法直接移植自FSD芯片架構(gòu)，通過復(fù)用自動駕駛積累的環(huán)境感知、路徑規(guī)劃技術(shù)，研發(fā)周期縮短近40%。零部件領(lǐng)域的技術(shù)復(fù)用同樣顯著，傳統(tǒng)汽車供應(yīng)鏈在減速器精度控制、傳感器融合算法等方面的積累，已形成跨行業(yè)技術(shù)遷移的成熟路徑。值得注意的是，當(dāng)前主流具身智能企業(yè)的核心團隊多具備智能汽車研發(fā)履歷，從底層印證了兩大產(chǎn)業(yè)的深度技術(shù)關(guān)聯(lián)。

人才流動層面，具身智能賽道正加速匯聚智能電動汽車領(lǐng)域的高端技術(shù)力量。來自小米、初創(chuàng)公司。這一現(xiàn)象背后的核心邏輯在于雙重驅(qū)動：、百度、理想等企業(yè)的資深技術(shù)專家，近年密集轉(zhuǎn)向具身智能創(chuàng)業(yè)或加盟

技術(shù)層面，自動駕駛積累的多傳感器融合算法、端到端強化學(xué)習(xí)模型，與具身智能的環(huán)境感知、運動決策系統(tǒng)高度兼容，工程師可直接復(fù)用在自動駕駛場景中沉淀的算法優(yōu)化經(jīng)驗，大幅降低技術(shù)適配成本；

產(chǎn)業(yè)層面，隨著智能汽車自動駕駛賽道進入紅海競爭，處于發(fā)展初期的具身智能領(lǐng)域展現(xiàn)出更大的技術(shù)創(chuàng)新空間與商業(yè)化想象空間，吸引人才向高潛力賽道遷移。這種跨產(chǎn)業(yè)的人才與技術(shù)共振，正成為推動具身智能產(chǎn)業(yè)突破的關(guān)鍵動能。表：目前已有多位智能電動賽道前高管宣布轉(zhuǎn)入智能機器人領(lǐng)域姓名張力原公司現(xiàn)公司現(xiàn)職位轉(zhuǎn)型方向具體產(chǎn)品四輪足機器人W1、具身智能CL-2、雙足機器人TRON1智能家居服務(wù)機原文遠知行COO靈動科技聯(lián)合創(chuàng)始人&首席運營官機器人機器人KyleVogt原通用汽車旗下的自動駕駛CruiseCEOWaymo及MomentaTheBotCompany創(chuàng)始人兼CEO創(chuàng)始人兼CEO高繼揚全尺寸雙臂仿人型機器人R1、超輕型力控機械臂A1星海圖具身智能/機械臂趙行李天威邱迪聰原Waymo研究科學(xué)家原Momenta高級總監(jiān)聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)始人兼CEO創(chuàng)始人兼CEO原美國航空航天局（NASA）自動駕駛負責(zé)人

Jacobi.ai雅可比機器人機器人軟件清潔機器人商超場景的“具身智能”解決方案商用掃地機器人SP50、商用洗地機器人L50和L4通用具身大腦Master2000、清潔機器人AI30王剛原達摩院自動駕駛實驗室負責(zé)人原達摩院自動駕駛負責(zé)人新生紀陳俊波UDEER.AI創(chuàng)始人兼CEO創(chuàng)始人兼CEO機器人軟件/清潔機器人郭彥東原小鵬汽車首席科學(xué)家智平方具身智能通用智能機器人AlphaBot王榮興姚騰洲原Momenta產(chǎn)品與工程副總裁原ABB集團上海研發(fā)中心負責(zé)人萬仞AI創(chuàng)始人兼CEOAI大模型8模態(tài)醫(yī)療大模型——董奉大模型具身大模型機器人Galbot（G1）GALBOT聯(lián)合創(chuàng)始人具身智能史青帆郭繼舜原蔚來汽車解決方案部架構(gòu)師原廣汽研究院少年游創(chuàng)始人兼CEO具身智能暫未透露均普智能首席科學(xué)家、人工智能與具身智能研究院AI機器人具身智能賈維斯JARVIS資料：佐思汽研，國元證券研究所192.4整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——自身生產(chǎn)制造需求與落地場景優(yōu)勢

類似智能汽車發(fā)展路徑，真實場景采集的數(shù)據(jù)仍是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心支撐，整車廠可提供天然的具身智能作業(yè)場所

在具身智能發(fā)展中，數(shù)據(jù)獲取始終是核心攻堅點。盡管仿真數(shù)據(jù)對算法訓(xùn)練至關(guān)重要，但其生成仍需依賴真實場景作為底層輸入——只有構(gòu)建精準(zhǔn)映射物理世界的數(shù)字孿生模型，仿真數(shù)據(jù)才能逐步趨近真實場景的復(fù)雜性。但現(xiàn)階段，真實場景采集的數(shù)據(jù)仍是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心支撐，在數(shù)據(jù)體系中占據(jù)主導(dǎo)地位。

面對真機數(shù)據(jù)采集成本高、仿真數(shù)據(jù)存在現(xiàn)實偏差的雙重挑戰(zhàn)，企業(yè)正探索"場景即數(shù)據(jù)池"的新路徑：將機器人直接部署到真實作業(yè)環(huán)境中，通過執(zhí)行搬運、裝配等基礎(chǔ)任務(wù)實時采集交互數(shù)據(jù)。這背后遵循著具身智能特有的動態(tài)進化邏輯：機器人在真實場景中積累的操作數(shù)據(jù)反哺算法優(yōu)化，使任務(wù)執(zhí)行精度持續(xù)提升；性能迭代后的機器人進入更多復(fù)雜場景，又能捕獲新的邊緣數(shù)據(jù)，形成"數(shù)據(jù)驅(qū)動算法、算法賦能場景、場景反哺數(shù)據(jù)"的閉環(huán)生態(tài)。

在工業(yè)領(lǐng)域，自動化程度高、數(shù)據(jù)富集的車廠成為天然試驗場。未來智能工廠中，具身智能需與工人、AGV、無人物流車及智能制造系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)：（1）智能制造系統(tǒng)作為中樞神經(jīng)，通過算法優(yōu)化實現(xiàn)任務(wù)調(diào)度與數(shù)據(jù)實時交互；（2）AGV與無人物流車負責(zé)物料流轉(zhuǎn)，構(gòu)建柔性運輸網(wǎng)絡(luò)；

具身智能依托語義VSLAM技術(shù)，執(zhí)行螺絲緊固、部件裝配等精密操作。

各生產(chǎn)單元在協(xié)同過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，經(jīng)系統(tǒng)分析后持續(xù)優(yōu)化調(diào)度策略，這種"數(shù)據(jù)采集-生產(chǎn)實踐-策略迭代"的正向循環(huán)，正成為驅(qū)動工業(yè)制造智能化升級的核心引擎。圖：優(yōu)必選與奧迪一汽簽約表：當(dāng)前具身智能在整車制造領(lǐng)域主要應(yīng)用方向主要應(yīng)用方向詳細介紹具身智能可以模擬人類的手臂和手指動作，進行精確的零件組裝。它們能夠處理復(fù)雜且精細的裝配任務(wù)，如發(fā)動機、變速器等關(guān)鍵部件的組裝，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。組裝生產(chǎn)線在汽車制造過程中，需要頻繁搬運各種零部件和材料。具身智能憑借其靈活的移動能力和強大的承重能力，可以輕松地完成這些搬運任務(wù)，減輕工人的體力負擔(dān)。物料搬運具身智能可以通過高精度的傳感器和視覺系統(tǒng)，對汽車零部件和整車進行質(zhì)量檢測。它們能夠發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷和故障，確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。質(zhì)量檢測焊接與切割維護保養(yǎng)部分具身智能具備焊接和切割功能，能夠在汽車制造過程中進行精確的金屬加工。這有助于減少人工焊接帶來的誤差和安全隱患。具身智能還可以用于汽車的維護保養(yǎng)工作，如更換零部件、清潔和潤滑等。它們能夠按照預(yù)設(shè)的程序進行精確的操作，提高維護保養(yǎng)的效率和質(zhì)量。資料：制造業(yè)物流規(guī)劃與機巧改善，國元證券研究所資料：雷鋒網(wǎng)，國元證券研究所202.4整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——自身生產(chǎn)制造需求與落地場景優(yōu)勢

目前已有多家廠商將其具身智能產(chǎn)品布局至整車生產(chǎn)線上

近年來，具身智能與汽車制造產(chǎn)線的融合已從概念驗證邁向?qū)嶋H落地階段。海外市場中，F(xiàn)igureAI的具身智能已入駐寶馬美國斯帕坦堡工廠，在X5/X7SUV及Z系列跑車產(chǎn)線的倉儲、鈑金等車間實現(xiàn)20小時連續(xù)作業(yè)；Apptronik與奔馳合作部署Apollo機器人，承擔(dān)產(chǎn)線搬運、裝配等勞動密集型任務(wù)，同步負責(zé)零部件精準(zhǔn)配送與質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)。特斯拉Optimus則率先在自家產(chǎn)線完成測試，計劃2026年開放對外批量生產(chǎn)能力。

國內(nèi)市場同樣進展迅速：優(yōu)必選工業(yè)版WalkerS已進入東風(fēng)柳汽、吉利、一汽紅旗等多家車廠實訓(xùn)，覆蓋焊裝、總裝等核心制造環(huán)節(jié)；小鵬IRON機器人直接參與工廠流水線高精度作業(yè)，在螺絲緊固、零件裝配等工序中展現(xiàn)出工業(yè)級操作精度，標(biāo)志著國產(chǎn)具身智能從觀摩學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向?qū)嶋H產(chǎn)能貢獻。表：目前已有多家廠商將其具身智能產(chǎn)品布局至整車生產(chǎn)線上圖：特斯拉Optimus已實現(xiàn)挑揀電池廠商名稱

落地車企詳情特斯拉特斯拉

擎天柱（Optimus）具身智能在汽車工廠執(zhí)行搬運、澆水植物、移動金屬棒等任務(wù)目前具身智能IRON已進入工廠實訓(xùn)，可直接挑戰(zhàn)工廠流水線中的高精度操作任務(wù)，如擰螺絲、裝配零件等小鵬小鵬WalkerS1機器人分別進駐了總裝車間、SPS儀表區(qū)、質(zhì)檢區(qū)及車門裝配區(qū)等多個場景，他們能實現(xiàn)協(xié)同分揀、協(xié)同搬運和精密裝配等多任務(wù)協(xié)同作業(yè)極氪在比亞迪汽車長沙工業(yè)園，工業(yè)具身智能WalkerS1與Wali瓦力工業(yè)移動機器人T3000、L4級無人物流車Chitu赤兔無縫協(xié)作，實現(xiàn)了從分揀、搬運到配送的室內(nèi)外一體化的全自動流程東風(fēng)柳汽將在工廠部署20臺工業(yè)具身智能WalkerS1，開展汽車制造過程中的安全帶檢測、車比亞迪優(yōu)必選東風(fēng)柳汽

門鎖檢測、車燈蓋板檢測、車身質(zhì)檢工位、車廂后蓋檢測、內(nèi)飾總檢、油液加注、前橋分裝、集配撿料、貼覆車標(biāo)、配置刷寫、標(biāo)簽打印、搬運等工作Figure波士頓動力寶馬

Figure02機器人在寶馬工廠執(zhí)行拿鋼材、組裝器械等任務(wù)四足機器人Spot已被部署在部分工廠中，用于執(zhí)行工業(yè)巡檢和預(yù)測性維護任務(wù)，未來，Spot還將被用于HMGMA焊接車間的外部質(zhì)量檢測，Atlas具身智能也將逐步引入該工廠現(xiàn)代智元機器人比亞迪

遠征A1具身智能在比亞迪汽車工廠參與外觀檢測、底盤裝配等生產(chǎn)流程在上汽通用汽車金橋豪華車工廠和奧特能超級工廠里，GR-1已進入產(chǎn)線“實習(xí)”，完成帶電上汽通用

高壓零部件安裝、高精度操作等工作測試；在中國建設(shè)銀行上海浦東分行內(nèi)，GR-1承擔(dān)起“大堂經(jīng)理”的角色，開展大堂業(yè)務(wù)咨詢、金融業(yè)務(wù)視頻講解等面向客戶的場景訓(xùn)練傅利葉智能資料：各公司官方公眾號，廣州工信，人形機器人聯(lián)盟，人形機器人產(chǎn)業(yè)通，42號電波，量子位，國元證券研究所資料：車規(guī)半導(dǎo)體硬件，國元證券研究所212.5整車產(chǎn)業(yè)鏈積極布局具身智能賽道原因——算力優(yōu)勢、資金優(yōu)勢、人才積累

對于頭部智能電動整車廠來說，可以算力為基、資金為翼、人才為核，形成“智能電動汽車–具身智能”技術(shù)生態(tài)的協(xié)同優(yōu)勢，在具身智能賽道上實現(xiàn)技術(shù)、資源的快速遷移與整合，加速推動機器人從技術(shù)驗證向產(chǎn)業(yè)化落地的跨越：

算力優(yōu)勢：技術(shù)復(fù)用與架構(gòu)遷移：車企在自動駕駛領(lǐng)域已構(gòu)建大規(guī)模云端算力（如能力與具身智能需求高度重合。資金優(yōu)勢：產(chǎn)業(yè)資本與研發(fā)投入:汽車產(chǎn)業(yè)的高資本屬性賦予車企雄厚資金儲備,而具身智能研發(fā)需長期資金支持（如硬件迭代、海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、場景落地驗證），車企可依托汽車業(yè)務(wù)現(xiàn)金流，持續(xù)投入機器人研發(fā)，抵御技術(shù)攻關(guān)期的高成本風(fēng)險，相比傳統(tǒng)機器人企業(yè)更具資金續(xù)航能力。人才優(yōu)勢：跨域團隊與技術(shù)積淀:車企智能化研發(fā)團隊規(guī)模龐大（

7000+人、比亞迪4000+人），涵蓋AI、機械、電子、軟件等多學(xué)科人才。這些團隊在自動駕駛、智能座艙等場景中積累了“感知-決策-執(zhí)行”全棧技術(shù)經(jīng)驗，與具身智能的“環(huán)境感知-任務(wù)規(guī)劃-動作控制”邏輯完全適配。超10EFlops、小鵬2.51EFlops），其多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（視覺、語言、動作控制）圖：何小鵬認為500億研發(fā)投入只是AI機器人入場券表：部分車企智能化研發(fā)團隊規(guī)模及云端算力規(guī)模智能化研發(fā)時間品牌智能化研發(fā)團隊數(shù)量云端算力規(guī)模云端算力公布時間7000+4000+2000+2023.122024.012025.02超10EFlops-2024.12-比亞迪小鵬2.51EFlops2024.07蔚來1300+2023.11378.1EOPS2024.12小米理想1200+<10002024.092024.058.1EFlop2024.112024.116.83EFlops資料：汽車功能安全，36氪，TopDigital，智能車參考，國元證券研究所資料：車東西，國元證券研究所223具身智能核心硬件及布局企業(yè)3.1具身智能核心硬件及布局企業(yè)——絲杠

絲杠是一種轉(zhuǎn)換運動形式的高精度零件，主要可分為梯形絲杠、滾珠絲杠、行星滾柱絲杠

基本定義：絲杠主要由絲桿和螺母兩部分組成。絲桿是一種具有螺紋母線的長條狀零件，而螺母則是一種外部具有螺紋母線的零件。螺母可以通過轉(zhuǎn)動絲桿來移動沿絲桿的方向。絲杠是能將回轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)化為直線運動，或?qū)⒅本€運動轉(zhuǎn)化為回轉(zhuǎn)運動的一種高精度零件，可主要分為梯形絲杠、滾珠絲杠和行星滾柱絲杠3種類型。在機器人領(lǐng)域，絲杠主要用于關(guān)節(jié)和運動機構(gòu)傳動，實現(xiàn)高精度運動控制;

精度是衡量滾珠絲杠性能的關(guān)鍵指標(biāo)之一:高精度的滾珠絲杠可以提供更精確的定位和重復(fù)定位能力。根據(jù)ISO、DIN以及JIS規(guī)定，行星滾柱絲杠和滾珠絲杠的精度等級劃分大致相同，主要都是通過絲杠任意300mm長度的導(dǎo)程誤差（V_300）分類。其中，ISO將精度等級劃分為C0、C1、C3、C5、C7、C10，DIN將精度等級劃分為C1、C3、C5、C7、C10，除C0外，ISO與DIN等級劃分基本相同。部分歐美企業(yè)采用字母G區(qū)分精度等級，但含義與ISO的等級一一對應(yīng)。國內(nèi)滾珠絲杠的精度等級分為7類（P1、P2、P3、P4、P5、T7、T10），1-10精度依次遞減，即數(shù)字越小代表精度越高。表：三類絲杠特點與核心參數(shù)對比對比項目特點梯形絲杠滾珠絲杠行星滾柱絲杠結(jié)構(gòu)簡單、精度較低傳動效率高、精度較高高承載、體積小、高精度通過梯形絲桿的螺紋副實現(xiàn)轉(zhuǎn)動運動和直線運動的轉(zhuǎn)換。旋轉(zhuǎn)絲杠時，

絲杠相對螺母旋轉(zhuǎn)時，滾珠循環(huán)滾動推動螺母軸向移動，將旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)為線

行星滾柱絲桿以絲桿旋轉(zhuǎn)為驅(qū)動，滾柱繞絲桿作行星運動，通過螺旋轉(zhuǎn)運動原理示意圖螺母隨絲杠旋轉(zhuǎn)前進/后退，實現(xiàn)機械傳動性，滑動摩擦變?yōu)闈L動摩擦動原理將絲桿旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)為螺母直線往復(fù)運動傳動效率轉(zhuǎn)速低，僅20%-40%慢，滑動摩擦發(fā)熱嚴重，一般轉(zhuǎn)速不超過3000RPS低，品質(zhì)參差不齊高，可達92%-98%，顯著節(jié)能較高，摩擦力小時可達90%較快，點接觸滾動摩擦熱效應(yīng)小，額定轉(zhuǎn)速3000-5000RPS較高，受滾珠直徑限制，常為毫米級的滾珠絲杠長，滾動摩擦損傷小，保持清潔、潤滑即可快，線接觸滾動摩擦熱效應(yīng)小且承載力強，轉(zhuǎn)速可達6000RPS高，可通過調(diào)整螺紋頭數(shù)等因素使導(dǎo)程達到更小的微米級很長，是滾珠絲杠的10倍以上，荷載運動可達1000萬次以上導(dǎo)程精度使用壽命短，滑動摩擦對元器件的損傷大穩(wěn)定性自鎖性難以實現(xiàn)，滑動運動存在爬行現(xiàn)象可實現(xiàn)，滾珠運動的啟動力矩小無，需加裝制動裝置可實現(xiàn)，滾柱運動的啟動力矩小無，需加裝制動裝置有，與導(dǎo)程角大小和工作面粗糙度有關(guān)多種方案可選，價格較低，適用于利潤率低、用量大、對工作精度要求

適用于無自鎖要求、精度要求高、成本控制要求低的場景（如機床、醫(yī)

適合精度要求高、高速重載工作（如機器人、飛行起落架、精密機床、不高的場景（如傳統(tǒng)行業(yè)）

療）

火炮升降架）應(yīng)用場景資料：焉知人形機器人，M2覓途咨詢，國元證券研究所243.1具身智能核心硬件及布局企業(yè)——絲杠

2023年中國絲杠市場規(guī)模約31.2億，其中滾珠絲杠銷售額占比約66%，梯形絲杠占比約30%，行星滾柱絲杠應(yīng)用尚少，占比約4%

整體市場趨勢:1）2020-2022：數(shù)字化的進程使得半導(dǎo)體、電動汽車、智能制造等行業(yè)持續(xù)擴張，醫(yī)療保健、物流、包裝等與疫情相關(guān)的產(chǎn)業(yè)也有突破性增長，從而帶動了絲杠產(chǎn)品市場規(guī)模的擴張，CAGR高達45%。2）2023-2025：全球通脹攀升、俄烏沖突等不確定因素使得全球經(jīng)濟增長動力缺乏，同時機械制造、電子信息、醫(yī)藥等下游行業(yè)向東南亞轉(zhuǎn)移，絲杠增長乏力，預(yù)期增速降低至10%以下。3）2025-2030E：隨著經(jīng)濟的不斷恢復(fù)、智能制造轉(zhuǎn)型升級，絲杠企業(yè)逐漸突破技術(shù)瓶頸，同時隨著智能制造的升級，科技的進步AI、機器人、智慧制造等行業(yè)需求也開始爆發(fā)，預(yù)計絲杠市場尤其是滾珠絲杠和行星滾柱絲杠的市場將保持在20%左右的市場增長。

分產(chǎn)品趨勢:1）梯形絲杠：目前銷售量最大的絲杠產(chǎn)品，但單品價值量較小，且下游行業(yè)多為自動化等傳統(tǒng)行業(yè)，市場增長主要依賴于傳統(tǒng)市場的增長，預(yù)計市處于中低速溫和增長趨勢；2）滾珠絲杠：目前銷售額最大的絲杠產(chǎn)品，未來也有廣泛的應(yīng)用前景，成本下降后部分替代梯形絲杠，預(yù)計市場處于中高速增長趨勢；3）行星滾柱絲杠：下游行業(yè)多為軍工、航空、機器人這類高精尖行業(yè)，需求還未充分發(fā)揮，同時技術(shù)壁壘較高，需要較長時間才能得到廣泛應(yīng)用，預(yù)計市場占比將從2023年的5%提升至2030年的8%，期間CAGR為31%。圖：2020-2030年中國絲杠市場增長情況（不考慮具身智能未來增長，單位：百萬元）圖：行星滾柱絲杠結(jié)構(gòu)圖行星滾柱絲杠滾珠絲杠梯形絲杠市場增速7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,000-50%40%30%20%10%0%46%42%1,1811,1231,07496116%92314%902

12%12%11%11%4,41410%1,1288669382,0620239723,9863%3,6303,2486202,8512,5262,18820222,182-9%1,8842021-10%-20%1,36420202024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E資料：M2覓途咨詢，國元證券研究所資料：機器人大講堂，國元證券研究所253.1具身智能核心硬件及布局企業(yè)——絲杠

行星滾柱絲杠在性能維度優(yōu)勢顯著，中國制造業(yè)有望實現(xiàn)加速追趕

相較于滾珠絲杠，行星滾柱絲杠在性能維度優(yōu)勢顯著：高承載（靜載能力達滾珠絲杠3倍）、耐沖擊、體積緊湊、高速運行、精度卓越，且壽命為滾珠絲杠的15倍，但其成本也相對高昂（價格遠高于滾珠絲杠）。憑借這些特性，它深度適配高速、重載、高價值量場景，如精密機床、飛行器起落架、軍工火炮升降架、高精度機器人等高端裝備領(lǐng)域。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展脈絡(luò)看：國際進程：1942年瑞典首開技術(shù)先河，美、瑞、德、英等國于19世紀七八十年代陸續(xù)布局，蘇聯(lián)1987年實現(xiàn)量產(chǎn)；中國進展：2020年才啟動少量生產(chǎn)，較美國晚近50年、較蘇聯(lián)晚30年。目前，本土產(chǎn)品在效率、承載能力、精度等核心性能上，與國外先進水平仍有顯著差距。但同時，中國制造業(yè)有望依托數(shù)十年的深厚精密制造的技術(shù)積淀、高額資本支出與設(shè)備投資、較佳的融資環(huán)境與廣闊的市場空間，有望實現(xiàn)逐步追趕國際第一梯隊并最終實現(xiàn)反超。表：目前主要布局絲杠企業(yè)公司主營業(yè)務(wù)絲杠業(yè)務(wù)進展發(fā)動機曲軸、汽車離合器、螺旋錐齒輪等汽車零部件的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售2025年3月，福達股份收購長坂科技35%股權(quán)，二者分別在機器人直線執(zhí)行器（絲杠）、旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器（減速器）有能力儲備，有望在生產(chǎn)技術(shù)、上下游渠道等方面的協(xié)同效應(yīng)，形成優(yōu)勢互補，推動加速布局具身智能、智能裝備等領(lǐng)域。福達股份雷迪克2024年10月擬收購狄茲精密布局絲杠領(lǐng)域未果，2025年3月又擬1.35億元收購謄展精密51%股權(quán)，雙方將在微型絲桿等產(chǎn)品的市場開拓與研發(fā)上協(xié)同，推進絲杠業(yè)務(wù)發(fā)展。雷迪克研發(fā)、生產(chǎn)和銷售汽車軸承新能源汽車熱失控防護絕緣件、小家電阻燃絕緣件、電纜阻

2025年2月14日，浙江榮泰擬以4億元通過股權(quán)轉(zhuǎn)讓及增資獲取狄茲精密51%股權(quán)。狄茲精密專注滾珠絲杠等研發(fā)生產(chǎn)，產(chǎn)品應(yīng)用于多領(lǐng)域。浙江榮泰借此切浙江榮泰燃絕緣帶、云母紙入精密傳動、具身智能等新興領(lǐng)域，拓展產(chǎn)業(yè)布局，推進絲杠業(yè)務(wù)發(fā)展。嶸泰股份于4月10日公告，擬與潤孚動力共同出資6500萬元設(shè)江蘇潤泰機器人科技公司，嶸泰認繳2925萬元，占股45%，聚焦具身智能及汽車底盤的絲杠研發(fā)、生產(chǎn)與銷售。嶸泰股份長華集團鋁合金精密壓鑄件的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售汽車金屬零部件的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售長華集團于2024年12月成功生產(chǎn)出滾柱絲杠樣品；公司正研究新工藝，購置高端設(shè)備并招募核心研發(fā)人員，加大投入以研發(fā)迭代產(chǎn)品。截至24H1公司持續(xù)配合客戶開發(fā)各型號絲杠零部件，包括螺母、行星滾柱、絲桿、齒圈等，應(yīng)用于具身智能執(zhí)行器及汽車后輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（RWS），但均處于北特科技恒立液壓貝斯特汽車轉(zhuǎn)向器零部件與減震器零部件的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售高壓油缸的生產(chǎn)、銷售樣件階段。截至24H1滾珠絲杠產(chǎn)品已進行送樣和小批量供貨。自主研發(fā)的行星滾柱絲杠已于2023年順利出樣，批量化生產(chǎn)工藝不斷完善，關(guān)鍵工藝所需國產(chǎn)設(shè)備合作開發(fā)推進中，為25年批量供貨做好了技術(shù)和設(shè)備儲研發(fā)、生產(chǎn)及銷售各類精密零部件及工裝夾具產(chǎn)品備。蝸輪、蝸桿傳動部件和精密零部件的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售，主要為半導(dǎo)體通訊、計算機、電子、汽車和服務(wù)機器人等行業(yè)提供蝸輪、蝸桿傳動部件和精密零部件產(chǎn)品1月3日，新劍傳動年產(chǎn)100萬臺具身智能行星滾柱絲杠產(chǎn)業(yè)化項目奠基儀式成功舉行。該項目不僅標(biāo)志著新劍傳動在具身智能領(lǐng)域取得了重大突破，更彰顯新劍傳動（未上市）了其在智能制造領(lǐng)域的深厚積淀和強勁實力。成品軸承、軸承零件、精密零配件及各類空調(diào)管路的研發(fā)、五洲新春震?？萍家殃懤m(xù)開發(fā)出靈巧手做型絲杠、線性執(zhí)行器行星滾柱絲杠等新產(chǎn)品，并向國內(nèi)外頭部企業(yè)小批量交付。生產(chǎn)和銷售專業(yè)從事精密級進沖壓模具及下游精密結(jié)構(gòu)件的研發(fā)、設(shè)計、生產(chǎn)和銷售目前主要以國內(nèi)機器人本體廠為主，行星滾柱絲杠產(chǎn)品有兩家本體廠小批試制、兩家打樣，還有2-3家技術(shù)交流。今年1月公司正式收購無錫市科之鑫機械科技有限公司，完成具身智能絲杠產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵拼圖。科之鑫手握著行業(yè)“卡”的內(nèi)螺紋磨床技術(shù)，其自主研發(fā)汽車零部件及配件、塑料件、五金件、模具的設(shè)計、開發(fā)、

的反向式行星滾柱絲杠磨床，能夠?qū)闻_設(shè)備成本從千萬元級降至300萬元，交付周期壓縮75%。目前，雙方通過“技術(shù)供給+量產(chǎn)需求”的無縫對接，已構(gòu)雙林股份制造、加工等建“研發(fā)—設(shè)備—制造”生態(tài)閉環(huán)，客戶名單涵蓋行業(yè)頭部企業(yè)。后續(xù)，公司將持續(xù)優(yōu)化資源配置，加速具身智能滾柱絲杠商業(yè)化進展提速，進一步提升公司整體價值。汽車軸承、汽車零部件及其他工業(yè)軸承的設(shè)計、研發(fā)、生產(chǎn)及銷售斯菱股份金沃股份初步實現(xiàn)了絲杠類品和執(zhí)行器模組產(chǎn)品的樣品打造。公司絲杠零部件類主要產(chǎn)品為行星滾柱絲杠對應(yīng)的螺母、滾柱等。絲杠零部件加工與軸承套圈加工在原材料、加工工藝、性能要求、精度要求等方面存在高度重合，同時公司在軸承套圈行業(yè)多年積累的全過程高效率、低成本、高質(zhì)量能力，能夠為公司向絲杠行業(yè)發(fā)展提供優(yōu)勢。主要產(chǎn)品包含球類、滾針類和滾子類等26資料：各公司公告，新浪財經(jīng)，第一財經(jīng)，金融界，中國經(jīng)營報，中國機器人網(wǎng)，證券時報網(wǎng)，國元證券研究所3.2具身智能核心硬件及布局企業(yè)——減速器

具身智能減速器是機械系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，主要可分為精密行星減速機、RV減速機、諧波減速機

具身智能減速器是機器人機械系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，占機器人成本30%，主要負責(zé)在原動機（如電機）和工作機構(gòu)（如機器人的關(guān)節(jié)）之間起到匹配轉(zhuǎn)速和傳遞轉(zhuǎn)矩的作用。減速器由多個齒輪組成，通過不同大小齒輪的嚙合傳遞動力，從而降低驅(qū)動設(shè)備的轉(zhuǎn)速并提供更高的扭矩輸出和承載能力。減速器核心作用包括：（1）降低轉(zhuǎn)速：在設(shè)備運轉(zhuǎn)過程中，電機可以提供較高的轉(zhuǎn)速，但不同的應(yīng)用場景和功能需求需要匹配不同的轉(zhuǎn)速，因此需要使用減速器對電機的輸出轉(zhuǎn)速進行減速。（2）增大扭矩：轉(zhuǎn)速的降低換來的是扭矩的提高，從而使得額定輸出功率不變的電機能夠應(yīng)對更大的負載、對抗更大的阻力。（3）增加傳動精度：減速器能夠提高電機的傳動精度，減小了傳動誤差和回程誤差，適用于對傳動精度要求較高的場合。（4）增加負載能力：減速電機通過減速器提高了輸出扭矩，增加了系統(tǒng)對負載的適應(yīng)能力，能夠承受更大的負載和沖擊負荷。

按照精度劃分，減速器目前主要可分為一般傳動減速器和精密減速器兩大類。其中，一般傳動減速器可進一步劃分為通用減速器和專用減速器，精密減速器則主要包括精密行星減速器、諧波減速器和RV減速器等，具備體積小、精度高、重量輕、穩(wěn)定性強等優(yōu)點。表：三類減速器特點與核心參數(shù)對比類別精密行星減速機RV減速機諧波減速機傳動結(jié)構(gòu)主要由行星輪、太陽輪、內(nèi)齒圈三部分組成的精密減速器，結(jié)構(gòu)簡單、傳動效率高，多安裝于伺服電機，用于降速、提扭矩、精確定位產(chǎn)品定義通過多級減速（行星齒輪減速器前級+擺線針輪減速器后級）實現(xiàn)傳動，零部件較多通過柔輪彈性變形傳遞運動，核心部件為柔輪、鋼輪、波發(fā)生器示意圖產(chǎn)品性能應(yīng)用場景大體積、高傳動效率、強承載能力四足機器人、小型仿人機器人大體積、高負載能力、高剛度小體積、高傳動比、高精密度機器人小臂、腕部、手部多關(guān)節(jié)機器人機座、大臂、肩部（重負載位置）終端領(lǐng)域優(yōu)點自動化產(chǎn)線、機器人技術(shù)、航空航天、醫(yī)療器械、精密測量、新能源設(shè)備汽車、運輸、港口碼頭（重負載機器