為企業(yè)客戶提供全方位的“產(chǎn)業(yè)+金融”研究服務！核心要點人形機器人海外當前處于小批量階段，國產(chǎn)鏈已初步放量。特斯拉鏈方面，主機廠已有小批工廠產(chǎn)能，并建議供應鏈布局海外工廠準備產(chǎn)能。國產(chǎn)鏈方面，在政策支持和融資雙重驅動短期靠商務能力切入，靠原創(chuàng)技術力獲得認可，長期靠降本能力獲得大份額。特斯拉鏈多數(shù)公司仍處于送樣階段，取得送樣資格和認可與商務能力密切相關；原創(chuàng)技術能力上，設計和制造出符合特斯拉需求的機器人零部件產(chǎn)品是獲得持續(xù)合作的基本條件；降本能力上，由于中長期值得投資的環(huán)節(jié)在于具備以上三種能力+價值量高+市占看，執(zhí)行器關節(jié)>靈巧手>電機>減速器>傳感器等，從市占率角度，預計深度相機、諧波減速器、芯片環(huán)節(jié)集中度較高，從長期降本能力上，汽車和消費電子板塊公司往往歷史有證明自供應鏈卷的方式方法在升級，需要產(chǎn)業(yè)與資本深度融合，實業(yè)也要有天使輪的產(chǎn)業(yè)思路。對選擇。同時，與新能源車、手機、光伏等產(chǎn)業(yè)相比，人形產(chǎn)業(yè)和資本協(xié)同的深度遠遠更高，風險提示 6 6市場規(guī)模：中國供應鏈與高成本場景放量兌現(xiàn)最 7 8 9 9 9 產(chǎn)品：人形已從原型機邁入小批量商業(yè)化階段 硬件：散熱、輕量化、壽命是后續(xù)迭代重點 減速器：技術壁壘較高、可根據(jù)場景選定減速器 傳感器：視覺、力覺、觸覺為主，亟待培育國產(chǎn)龍頭 機器人本體垂類：增效、降本、安全保障是核心方向 供應鏈：行業(yè)未起量先卷價格，技術路線未定，重資產(chǎn)賽道要 供應鏈：如何選賽道？——陪跑，客戶粘性最確定，回避重資產(chǎn)賽道.50供應鏈：卷的方式方法在升級——產(chǎn)業(yè)&資本深度融合，實業(yè)也要有天使 6 7 8 9 10 15 20 22 23 25 26 28 28 30 32 33 34 35 36 36 37 38 39 39 40 42 42 44 45 46 46 48 49 49 50 51 51 52<商用服務＜極端作業(yè)＜家用服務。工業(yè)制造是高度結構化場景僅需機器人完成形機器人正以工業(yè)場景為起點，逐步完成技術迭代，最終向家庭服務終局滲透。馬斯克曾在CES2025期間預言，未來人形機器人和人類的數(shù)量比例可以達到在以特斯拉為首的科技巨頭持續(xù)發(fā)力投入以及人工智能技術不斷進步的共同推區(qū)2023”About45.2million2024”About44.7milliony）；超6.6億美元）；），年加44.8millionUAustralianGovernm金”4.745億美元均72023-2024年;術、“人工智能+”產(chǎn)業(yè)發(fā)展等，強調(diào)人工智能與實體經(jīng)濟要深度融合，攻堅人行動的意見》《2025年政府《5G規(guī)?；瘧獎由壏桨浮贰蛾P于深化家政服務業(yè)產(chǎn)教融合《關于進一步加兵裝備、輔助作業(yè)機器人等技術難題《關于深入推進礦山智能化建設《關于發(fā)展銀發(fā)福祉的意見》備量月量AgilityRobotics產(chǎn)WalkerS1產(chǎn)夸父已批付臺魔法原子AstribotS1量在PalM模型基礎上，引入了具身化和多模態(tài)概念，實現(xiàn)了語言、谷歌全球第一個控制機器人的視覺-語言-動作(VLA)模型，基于Transformer模型，通過將預訓練與機器人數(shù)據(jù)相結合，能夠到直VoxPoser斯坦福大學從大型語言模型和視覺一語言模型中提取機會和約束，以構建3D價值地圖，來供運動規(guī)劃器使用，用于零樣本合成日常操縱任務的軌跡，從而實現(xiàn)在真實世界中的零樣本機器人能夠驅使機器人理解自然語言、視頻和人類演示等多模態(tài)指令從而增強學習技能和處理任務的協(xié)調(diào)性和靈活性;使其模仿人類動作以集成了通義千間、通義萬相等基礎模型及阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺，可賦檢測和動態(tài)環(huán)境理解等全方位能力，不僅可以大幅降低機器人開發(fā)依托“盤古”大模型可建立豐富且高質量的人形機器人數(shù)且發(fā)掘其多模態(tài)能力，實現(xiàn)復雜任務場景下綜合感知和任務分解，），制，目前沒有成熟的數(shù)據(jù)集和模型，需要大量數(shù)據(jù)和訓據(jù)部分下游應用企業(yè)反饋，目前人形機器人在部分場景的工作效率約為人類的于工廠、物流場景2）國內(nèi)的人形產(chǎn)品定義較為多樣化，優(yōu)必選、銀河通用大腦：負責感知外界并模擬人類思維決策過程，主要職能是環(huán)境理解、智能小腦：模仿生物進行復雜的運動控制，主要職能是運動控制、路徑規(guī)劃和步4)多模態(tài)大模型，實現(xiàn)對物理世界環(huán)境的全面感知，是未來的主要研究方向。一是在感知模態(tài)維度方面形成突破。當前的人形機器人大模型主要依賴于視覺或語音感知，這種單一的感知模態(tài)在處理復雜環(huán)境時顯得力不從心。未來的大模型需要整合視覺聽覺、觸覺等多種感知模態(tài)，能夠提供更豐富的環(huán)境二是在指令生成速度與復雜性方面形成突破?，F(xiàn)有的大模型在生成指令時速度較慢，且生成的結果往往過于簡單。這在需要快速反應的場景如緊急救援或復雜操作任務中，可能導致機器人無法及時作出正確響應。目前主流機器人大模型偏向于任務理解和拆分，對于機器人運動控制的涉及較少，只是用預設的端到端的訓練方式生成了簡單且離散分布的機械臂末端位置和底盤移動指令，未滲透到連續(xù)路徑和軌跡規(guī)劃等更偏機器人三是在泛化能力提升與模型架構優(yōu)化方面形成突破。泛化能力是大模型在新環(huán)境和新任務中表現(xiàn)的關鍵。當前的模型在泛化能力上仍有待提高，尤其是在面對未知環(huán)境和任務時，模型的表現(xiàn)往往不盡人意。為了提高泛化能力，未來的大模型需要在架構、訓練方法和數(shù)據(jù)集方面進行創(chuàng)新。例如，通過引人小腦運動控制算法的實時性、魯棒性和可解釋性是下一步產(chǎn)業(yè)重要研究方向。運動控制系統(tǒng)領域，我們看到即使是以穩(wěn)定性為高優(yōu)先級的機床數(shù)控系統(tǒng)領域，成，核心零部件是無框力矩電機、行星減速器/諧波減速器等。目前主流的技術剛性力矩傳感器。準直驅驅動器主要包括高扭矩密度電機（無框力矩電機）+低有線1機//無輪驅/有//有無有是必須要解決的問題。靈巧手涉及仿生結構、驅動、傳動、感知、復合/智能材度分析，電機具有如下特征1）模塊化設計（2）強過載能力（3）優(yōu)異動態(tài)低中中高中低中低中中節(jié)/絲杠高低高低中高高高低高中“青龍”機器人“電動牦?！痹撾姍C通過磁場調(diào)制原理，實現(xiàn)了轉子永磁體的極數(shù)多于定子繞組極數(shù)和槽數(shù)。核心優(yōu)勢：平均轉矩大，轉矩脈動小，功率密度來源：《磁場調(diào)制——高轉矩密度電機的創(chuàng)新諧波磁場電機高功率密度優(yōu)異性能有望廣泛應用在人形機器人關節(jié)及靈巧手部件。諧波磁場電機實現(xiàn)在輸出功率相同的條件下,調(diào)制磁場電機體積減少了一桿傳動或齒輪-蝸桿復合傳動機構封裝于剛性殼體內(nèi)。減速器主要功能為降低原動機轉速、增加輸出扭矩，并輸出給執(zhí)行機構，從而帶動執(zhí)行機構的從市場份額看，我國諧波減速器市場份額較為集接近傳感器式航位推算（DR）角超聲波傳感器影響，且無法實現(xiàn)三維精準測量。（2）3D視覺：精度來源：奧比中光官網(wǎng)，波士頓動力，TeslaAIDA機構主要為手部和腳部，執(zhí)行的過程中力臂在幾十到幾百毫米之間，力臂較大且屬于隨機變化；而對于這兩類環(huán)節(jié)的力也要求實現(xiàn)精確處理，因此這兩人關節(jié)，線性執(zhí)行機構也通過絲杠完成直線運動，整體對于力的感知相對簡stimulirecognition》，《纖維基自供能電子皮膚的構建及其應用性能研究進展》，國金證stimulirecognition》，《纖維基自供能電子皮膚的構建及其應用性能研究進展》，國金證溶劑，在280℃~340℃條件下進行縮聚反（1）生產(chǎn)工藝：壁壘在于在長時間高溫下的聚合反應中，材料不能發(fā)生過度的（4）結晶性：結晶速率越高，結晶度越高，材料的機械性能、耐磨性、耐腐蝕杠的描繪與出產(chǎn)才能,并成功研制出了水平提出了差異化要求，催生出豐富多樣的專用機器人解決方案，以實現(xiàn)增效、降本與安全保障的核心目標。服裝杰克發(fā)布了全球首個能掌握人類經(jīng)驗的AI服裝設備新品類縫紉旗下杭叉國自智能展示智能物流倉儲解決方人形機器人在電力高壓場景試用，并在康養(yǎng)賽道進所n產(chǎn)業(yè)和資本均沒有分歧：家電、機械、汽車、電子等各行業(yè)的頭部公司都在n總結以上，華為、小米、特斯拉等仍然可能是元、宇樹、Figure、字節(jié)等具備挑戰(zhàn)頭部的機