人形机器人系列专题（二） ：产业链标的梳理

人形机器人的时代背景：老龄化和智能化趋势。老龄化是经济社会进步下人口再生产方式转变的结果，由低生育率和寿命延长共同作用，已成为全球普遍现象，目前中国及全球人口老龄化程度已处于较高水平。中国人口基数更为庞大，其经历过计划生育政策的严格推行时期，后续社会老龄化程度将不断加深，劳动力短缺问题将日益凸显。 同时，中国制造业劳动力总量下降，人工成本反之不断上升，“机器替代人”成为重要趋势。现阶段全球工业机器人部署量稳定增长，中国已是世界最大机器人市场，人形机器人在结构上与人类似，未来有望覆盖、替换所有原本需要人类劳动力的作业场景。 如何理解人形机器人的独特优势？第一，更具备通用性，贴合人类社会复杂的应用场景。人形机器人不要求改变原有作业环境，产品成熟后可以直接应用在下游需求场景，且凭借其与人类相似的设定，将更好的实现现有需求。最开始可能应用于To B端，服务于无聊、重复性高，或者危险、损害人类健康等具备天然人工替代需求的场景，更往后则可能是对于与人交互更密切的服务业需求的满足；第二，人形机器人将促进具身智能的发展。具身智能是通往人工智能的钥匙，是能理解、推理并与物理世界互动的智能系统，赋予机器人从实践中学习的能力，将成为人工智能的下一个浪潮。人形机器人有望成为未来人工智能的主要输出渠道，桥接虚拟与现实，带来更广泛、更直接的效益。 我们将人形机器人相关产业链按照主要零部件（伺服系统、控制系统、电池热管理、电机、减速器、丝杠、轴承、传感器）、一级供应商、本体制造/系统集成等进行了梳理，相关标的建议关注。 风险提示： 人工智能及大模型发展不及预期风险；核心零部件降本不达预期风险；人形机器人商业化应用不理想风险；政策支持落地力度不达预期风险。 1人形机器人的时代背景：老龄化和智能化趋势 1.1中国及全球的老龄化程度不断攀升 老龄化是经济社会进步下人口再生产方式转变的结果，由低生育率和寿命延长共同作用，已成为全球普遍现象。中国人口基数更为庞大，其经历过计划生育政策的严格推行时期，后续将面临更为严峻的老龄化形势。 中国及全球人口老龄化程度已处于较高水平。1953-2021年中国65岁及以上人口从2632万增至2亿，占比从4.4%增至14.2%。从历史看，1990-2000、2000-2010、2010-2020年老龄化程度年均分别增加0.15、0.18、0.46个百分点，老龄化明显加快。从全球情况看，根据世界银行统计，2022年全球65岁及以上人口占比9.8%，其中高收入国家、中高收入国家分别为19.2%、11.6%；摩纳哥、日本、意大利老龄化居全球前三，分别为35.9%、29.9%、24.1%。中国排名为73名，65岁以上人口占比为13.7%，仍高于全球的平均水平。 图表1：1960-2022年世界及主要人口国家65岁及以上人口占比变化趋势 中国社会老龄化程度将不断加深，劳动力短缺问题日益凸显。根据《中国老龄化研究报告2022》（任泽平团队）中的研究结果，1962-1976年婴儿潮人口在未来5-10年进入老龄化。预计2033年左右进入占比超过20%的超级老龄化社会，之后持续快速升至2060年的35%。预计到2035、2050年，中国65岁及以上老年人口将分别达3.27、3.93亿，占全球老人比重将分别为21.8%、26.2%。预计中国65岁及以上人口将持续增长至2057年4.25亿的峰值，然后逐渐减少。在总和生育率1.0、1.2、1.6的假设下，2057年中国65岁及以上人口比重将分别为37.6%、35.9%、32.9%，少子化、生育率降低是导致老龄化程度不断加深的重要原因。 根据第七次全国人口普查数据的推算，伴随老龄化加速，中国劳动年龄人口总量和占总人口的比重将持续下降，预计15-59岁劳动年龄人口将从“十三五”末期的9.1亿人下降至2023年的8.8亿人。随之而来的是老年抚养比攀升，所谓老年抚养比，是指人口中65岁及以上人口数与劳动年龄人口数之比，2020年老年抚养比为19.7%，这意味着目前平均5名劳动人口要抚养一位老人。劳动力市场将出现供不应求的同时，由于高校专业设置滞后于经济发展的现实要求，部分青年对职业种类、工作环境更为挑剔，更青睐金融、教育培训、互联网、文娱等服务业公司，对制造业则不感兴趣，部分青年选择“稳就业”“慢就业”，这些都导致了供需错配，劳动力的结构性矛盾愈发显现，制造业的劳动力供给日益匮乏，自动化水平提高迫在眉睫。 图表2：2021/10-2022/10全国青年失业率情况 1.2人形机器人可以补充、替换劳动力供给 中国制造业劳动力总量下降，人工成本反之不断上升。根据国家统计局数据显示，我国制造业平均用工人数由2015年的8711万人，短短五年间下降超过2000万人，2022年稍有回升至约6700万人的水平，今年又开始下行趋势。制造业人员平均工资的变化趋势则相反，从2013年的42911元稳步提升至2022年的86933元，每年同比增速维持在5%-10%左右。两项因素同时变化之下，总量供给存在缺口而单价不断提升。在这样的背景下，机器人等工业自动化手段对于补充、替换劳动力供给，就显得尤为重要。 图表3：2020/02-2023/09我国制造业平均用工人数（万人） 图表4：2013-2022年我国制造业人员平均工资（元）及增速 随着人力成本持续上升，“机器替代人”成为重要趋势。对于用工人数需求较大的制造业来说，人力成本上升的影响显著，而随着目前技术的发展进步，各类工业机器人在生产制造环节的应用日趋广泛，不论是制造产线上四轴、六轴的机器人，进行一定专业技术操作的机械臂，还是智能仓储、物流领域使用的AGV，都在不断替代劳动密集型行业低技能一线员工和部分专业技术人员。值得一提的是，特斯拉2022年9月人工智能日（AI Day）上，马斯克对于展出的Optimus人形机器人产品，未来愿景定价将在2万美元以下，折合成人民币已经与我国制造业人员平均工资相差不多。 图表6：2022年世界前15国家工业机器人部署数（万台） 图表5：2017-2026E工业机器人部署数（万台） 全球工业机器人部署量稳定增长，中国已是世界最大机器人市场。根据国际机器人联合会（IFR）发布的《2023年全球机器人报告》，2022年全球工厂新安装55.3万台机器人，在2021年的高基数下仍然同比增长5.13%，预计2026年全球工业机器人新增安装数量将达到71.8万台。作为全球第一大工业机器人市场，中国2022年新安装29.03万台，占全球份额的52.50%，同比增长5%，刷新了2021年的纪录。自2017年以来，机器人安装量年平均增长率为13%。后续则是日本新增部署5.04万台，美国新增部署3.96万台，位列前三。机器替代人工的趋势已经成为共识，而人形机器人在结构上与人类类似，未来有望覆盖、替换所有原本需要人类劳动力的作业场景。 2如何理解人形机器人的独特优势 2.1“人形”更具备通用性，贴合人类社会复杂的应用场景 “人形”更具备通用性，无需改变原有作业环境，产品成熟后可以直接应用在下游需求场景。现有的工业机器人产品，通常是针对生产制造的某个或数个环节所需要的能力进行设计，其驱动、控制系统中会有针对于特定作业场景的流程及解决方案，在单一场景之下能够达到较高的作业精度和效率，但无法直接复用在其他需求场景。人形机器人的外形体态、身体结构、灵活程度都在向着人类的情况发展，这意味着当人形机器人产品技术成熟并量产之后，下游需求的场景不需要改变原有设备、产线、工厂环境等，就可以直接将人形产品应用在生产制造中，同时还能在不改变硬件的情况下，快速适应作业场景或者工艺的变化，相当于极大程度地提高了下游千行百业的生产制造“柔性”。 人形机器人凭借其与人类相似的设定，将更好的实现现有需求。我们预计最开始的应用可能主要是To B端，服务于无聊、重复性高，或者危险、损害人类健康的，诸多人们不想做的工作。这类或枯燥或危险的简单工作场景，具备天然的人工替代需求。以物流运输为例，包含智能仓储、送餐、户外物流、家庭采购等多种应用场景，其整体作业环境相对较为可控，且工作流程可编程度高。再以危险场所作业为例，像是矿井油田、建筑工地、消防、核设施等都是对人类生命健康存在威胁的工作场所，人形机器人不光能发挥比普通人类更强的运动能力，也不存在生命健康威胁，还能节约原本雇佣人类所需的成本溢价。更往后则可能是对于服务业需求的满足，原有的家务清洁、看护照料、低年龄教育等场景，人形能够更好的完成，同时容易实现规模化，甚至未来可以畅想人形机器人运用在要求更高的服务业中，例如司机、管家/秘书、情感伴侣等。 2.2人形机器人将促进具身智能的发展 人工智能是第四次科技革命最为重要的技术，对于人工智能技术及应用的探索一直未曾停歇 ， 现阶段的AI模型可大致分为决策式/分析式AI（Discriminant/AnalyticalAI）和生成式AI（Generative AI）两类。 图表7：决策式AI与生成式AI 具身智能是通往人工智能的钥匙，赋予机器人从实践中学习的能力。从决策式AI到生成式AI，机器人的“大脑”变得越发聪明，应用也更加广泛，但始终停留在抽象的、第三人称视角的，依靠文字、图像、多模态的输入信息来学习进步，而假若能给机器人的“大脑”具象化的赋予身体，那将会是另一种形态。具身智能的概念首次被提及还要追溯到1950年，当时图灵在他的开创性论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中提出了：机器可以像人类一样，与环境互动，感知周围，自主地规划、决策、行动，并拥有执行这些决策的能力。现在具身智能被看作是人工智能发展的最高境界，也被称为“Embodied AI”（具身人工智能），与之对立的概念，则是Internet AI（互联网人工智能）或Disembodied AI（非具身智能）。过去5.4亿年来，地球上所有的生物都是通过身体逐步产生智能的，所以具身智能是具有身体体验的智能，而将具身智能与机器人结合，能够制造出像人类一样与环境交互、感知、行动的机器人。英伟达创始人黄仁勋也在ITF World 2023半导体大会上表示，具身人工智能是能理解、推理并与物理世界互动的智能系统，是人工智能的下一个浪潮。现有的机器人，其学习模式更像是旁观式学习，所有训练数据来自网络，只能学习数据中的固定模式，无法适应真实的世界也无法从真实世界直接学习。从认知的角度来讲，人类是第一人称，而非第三人称视角的智能，图中展示了一个实验，装置中有两只猫，一只可以主动自由行走，另一只猫被绑起来，只能跟随着主动猫的运动去观察世界。被动猫是旁观智能，而主动猫是具身智能，实验中最后被动猫失去了行走的能力。 图表8：具身智能的含义 当我们将机器人的身体赋予给AI时，也就赋予了其实践性学习的能力，机器人能够像人一样通过物理身体同环境互动、主动感知、执行任务等方式来学习、认识世界，而当选取的机器人是人形机器人时，由于物理身体的一致性，具身智能的学习和感知也将与人类存在更多相通。因此，人形机器人有望成为未来人工智能的主要输出渠道，桥接虚拟与现实，带来更广泛、更直接的效益。 3人形机器人产业链梳理 3.1从特斯拉Optimus看产业链潜在需求 人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。当前，人形机器人技术加速演进，已成为科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广。 现阶段人形机器人的具体技术方案尚未落定，距离规模化存在一定距离，故先结合主流情况梳理人形机器人产品所需上游供给。目前，国内外一些公司在人形机器人领域已经先行，海外主要有特斯拉、波士顿动力、Engineered Arts等公司，国内参与者主要有优必选、宇树、追觅、小米、傅利叶、达阔等，其中尤以特斯拉最为领先，主要是因为特斯拉在AI模