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創(chuàng)澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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人形機器人:智能具身,創(chuàng)啟未來紀元,2025年出貨量將達萬臺級別,2027 年特斯拉目標產(chǎn)能突破百萬臺

來源:民生證券     編輯:創(chuàng)澤   時間:2025/5/20   主題:其他 [加盟]

引言:產(chǎn)業(yè)化拐點確立,三重驅(qū)動開啟萬億賽道。人形機器人板塊正從主題投資邁向成長投資,2025年有望成為量產(chǎn)元年。技術端,大模型突破通用 性瓶頸,DeepSeek 低成本訓練范式加速AGI 落地;產(chǎn)業(yè)端,特斯拉、英偉達、 華為等科技巨頭密集布局;政策端,政府工作報告明確,培育具身智能等未來 業(yè),大力發(fā)展智能機器人。我們預計,2025年出貨量將達萬臺J別,2027 年特斯拉目標產(chǎn)能突破百萬臺,產(chǎn)業(yè)鏈長期成長空間打開。

產(chǎn)業(yè)邏輯:AI 賦能+巨頭入局,三重驅(qū)動強化趨勢。1)技術基座升J:非 具身大模型實現(xiàn)任務分解與規(guī)劃,具身大模型直接輸出G頻動作指令,AGI 終J 形態(tài)下機器人將具備單模型閉環(huán)、主動理解與強適應能力;2)場景成本突破: 特斯拉 Optimus 將率先導入超J工廠,車端供應鏈復用推動售價降至2-3萬美 元,遠期規(guī)模效應下成本有望進一步下探;3)政策密集催化:2025年政府工作 報告次將具身智能納入未來產(chǎn)業(yè)培育,地方政策圍繞技術攻關、產(chǎn)業(yè)集群、應 用示范三方面加碼,形成“定調(diào)-地方落實”的立體支持體系。

供給維度:產(chǎn)業(yè)巨頭形成多維共振。

1)特斯拉:2025年計劃出貨數(shù)千 臺,2027年目標百萬臺,硬件方案趨于鎖定,復用汽車降本經(jīng)驗;

2)華為:具 身智能創(chuàng)新中心聚焦“大腦”(多模態(tài)大模型)與“小腦”(柔性制造技術);賽力 斯啟動具身智能團隊招聘;

3)英偉達:構建三大機器人協(xié)同平臺,形成“訓練- 仿真-部署”閉環(huán),聯(lián)合Figure、宇樹等14家廠商推動通用機器人開發(fā)。此外, Figure Al、宇樹科技、優(yōu)必選等創(chuàng)業(yè)公司啟動量產(chǎn),小鵬、比亞迪等車企復用汽 車供應鏈切入賽道,北京、上海等十余省市出臺專項政策推動產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展,協(xié) 同創(chuàng)新與生態(tài)共建成為產(chǎn)業(yè)化關鍵驅(qū)動力。

產(chǎn)品維度:確定性+G壁壘/G價值量為核心主線。

1)感知層:六維力傳感 器通過準確力學反饋實現(xiàn)力控交互與平衡調(diào)節(jié);觸覺傳感器向MEMS 微型化/柔 性化升J,電子皮膚技術加速突破;視覺方案中,特斯拉延續(xù)純視覺路線,國內(nèi) 多 采 用 3D 視覺融合激光雷達提升環(huán)境建模精度;

2)執(zhí)行層:諧波減速器是旋 轉(zhuǎn)關節(jié)核心部件,行星滾柱絲杠是直線關節(jié)核心部件;無框電機與空心杯電機分 別適配關節(jié)與靈巧手驅(qū)動需求。當前產(chǎn)業(yè)鏈G價值、G壁壘環(huán)節(jié)集中于行星滾柱 絲杠、六維力傳感器、空心杯電機及 MEMS 觸覺傳感器四大方向,國產(chǎn)替代空 間顯著,具備技術卡位能力的廠商有望率先搶占人形機器人產(chǎn)業(yè)化紅利。

投資建議:人形機器人技術加速演進,已成為科技競爭的新G地、未來產(chǎn)業(yè) 的新賽道、經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,產(chǎn)業(yè)奇點已至,應用端、成本端、軟件端迎來三 重突破,產(chǎn)業(yè)化關鍵瓶頸正在打開。

推薦:1)供給維度:把握科技巨頭、創(chuàng) 業(yè)公司、汽車主機廠和產(chǎn)業(yè)政策的持續(xù)共振,看好特斯拉0-1產(chǎn)業(yè)化進程,小米、 小鵬等強智能化主機廠在機器人領域布局,以及宇樹、智元等下游需求確定性強 的國內(nèi)供應鏈;

2)產(chǎn)品維度:綜合價值量、國產(chǎn)化率及市場規(guī)模三維度,建議重 點關注行星滾柱絲杠、六維力傳感器、觸覺傳感器等低滲透率、G成長性賽道。 建議關注:汽車零部件公司具有強客戶卡位優(yōu)勢、強批量化生產(chǎn)能力,且主業(yè)產(chǎn) 品與機器人具有G度相通性。汽車主機廠紛紛入局人形機器人賽道,機器人供應 鏈與車端將有較G重合度。推薦汽配機器人標的【拓普集團、伯特利、均勝電子、 雙環(huán)傳動、豪能股份、隆盛科技、銀輪股份、富臨精工、中鼎股份、地平線機器 人 、 黑芝麻智能 】 。


附件:人形機器人:智能具身,創(chuàng)啟未來紀元,2025年出貨量將達萬臺級別,2027 年特斯拉目標產(chǎn)能突破百萬臺



服務機器人行業(yè)下半場的生態(tài)發(fā)展路線-基于模塊化設計與AIoT的R2X,多品類產(chǎn)品矩陣

基于模塊化設計與AIoT的R2X,多品類產(chǎn)品矩陣,多技術棧驅(qū)動的具身智能,通用的多元形態(tài):專用+類人形+人形,可持續(xù)與普惠的創(chuàng)新

服務機器人在實現(xiàn)高度通用性和泛化性過程中面臨的挑戰(zhàn)-環(huán)境的泛化性,任務的泛化性,構型的泛化性

針對不同對象的操作能力具有很高的技術挑戰(zhàn),增加了操作的復雜性;在工業(yè)場景中,機器人需要使用不同工具完成任務;服務機器人的多樣形態(tài)導致了很難通過一套通用的算法

服務機器人落地面臨的機遇與挑戰(zhàn):行業(yè)生態(tài)的開放性挑戰(zhàn),通用性與泛化性壁壘

行業(yè)生態(tài)的開放性挑戰(zhàn),服務機器人行業(yè)內(nèi)部亟待推動標準化的統(tǒng)一和建立更加開放、包容、普惠的行業(yè)生態(tài);服務機器人的通用性與泛化性壁壘,各種機器人系統(tǒng)缺乏標準化和模塊化設計

商用服務機器人行業(yè)進入下半場階段的特點:多技術棧融合,全球化與本地化結合,專用邁向通用

打造多元化的產(chǎn)品矩陣,實現(xiàn)服務的全面覆蓋和優(yōu)化升級;多技術棧融合以完成更復雜的任務;全球化與本地化結合以適應當?shù)氐氖袌鎏攸c和文化差異

商用服務機器人發(fā)展趨勢:從專用邁向通用

通過 打造全面的產(chǎn)品矩陣為用戶提供清潔、配送、 迎賓引導等復合型的產(chǎn)品組合,確保在同一場 景中多種機器人之間能夠?qū)崿F(xiàn)完美的調(diào)度與協(xié) 作,從而提升用戶體驗的一致性

促進服務機器人需求釋放的因素:關鍵技術支持,政策大力推動,產(chǎn)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型

關鍵技術支持,機器人的移動,操作,交互等技術迎來高速發(fā)展;人口結構改變,通過服務機器人技術來應對勞動力的缺乏問題;大力推動制造業(yè)、服務業(yè)等各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級

服務機器人行業(yè)發(fā)展趨勢分析2025

服務機器人行業(yè)已進入快速發(fā)展期,服務機器人(全產(chǎn)業(yè)鏈)市場規(guī)模預計達到400億美元;未來十年將以17.1% 的復合年增長率增長,到2035年,全球服務機 器人市場規(guī)模有望達到1,950億美元

人形機器人“大腦”,神機妙算,加速進化,進入小批量量產(chǎn)階段,算法端智能水平提升,產(chǎn)業(yè)處于快速發(fā)展階段

報告深入分析了具身智能技術的發(fā)展歷程、核心技術亮點、當前面臨的挑戰(zhàn)以及未來投資趨勢;報告也提及了人形機器人行業(yè)面臨的三大風險

智元機器人:號角催征,攻勢漸濃,累計下線1000臺,定義G1-G5具身智能演進路線

智元機器人在G2路線已實現(xiàn)了一系列zero-shot 和few-shot的通用原子技能,原子能力模型已經(jīng)在多個實際場景中得到了商業(yè)應用,發(fā)布了具身智能G1-G5 技術路線圖

2025“機器人+人工智能”工業(yè)應用研究報告,物流配送占比約四分之一,質(zhì)量管理占比約22%

報告多面分析了“機器人+人工智能”的工業(yè)應用情況,包括研究背景、技術趨勢、應用現(xiàn)狀和未來展望

智能機器人產(chǎn)業(yè)研究報告2025-驅(qū)動因素,發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展問題與建議

我國持有的機器人相關有效專利已超過19萬項,占全球比重約2/3,人形機器人有效發(fā)明專利數(shù)量位居全球第二;中國機器人的出口量不斷增加,服務機器人和工業(yè)機器人在全球市場上占據(jù)了一席之地

2025人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書-從研發(fā)走向量產(chǎn)及商業(yè)化,2029年全球市場規(guī)模將達324億美元

人形機器人作為新質(zhì)生產(chǎn)力,正逐步從研發(fā)走向量產(chǎn)及商業(yè)化;人形機器人產(chǎn)業(yè)前景廣闊,還需適應多場景需求,并克服行業(yè)標準缺失、倫理爭議等障礙,預計2029年全球市場規(guī)模將達324億美元;
資料獲取
行業(yè)動態(tài)
== 資訊 ==
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