人形机器人产业2025年度投资策略：量产元年，明日在途

——人形机器人产业2025年度投资策略 人形机器人研究院 核心观点 ➢人形机器人行业大趋势已定，硬件趋向收敛，软件训练开启，2025年将是人形机器人量产元年。 ➢量产预期： •2025年为人形机器人量产元年，更是人形机器人通用能力跃升的起点，全球将有数千台人形机器人进入工厂场景训练。工厂训练是破除具身智能数据不足与实用性低下之间“引力束缚”的关键，也是积累高质量、大规模应用数据的必要手段。 •短期（3年内）人形机器人有望应用于特种场景。我们认为特种场景成本敏感度较低、遥控操作可在短期弥补具身AI不足导致的机器人自主性不足。•中期（3-5年）人形机器人有望应用于制造场景。我们认为制造场景下的通用机器人不止双足人形一种形式，前期工厂训练泛化后的技能同样有望搭载于轮式机器人，制造业企业对于通用机器人形态的选择将加入成本考量、更加因地制宜。•远期（5年以上）人形机器人有望应用于民用场景。随着规模效应释放及大模型的成熟，该阶段人形机器人有望降价至2万美元/台，同时自主性与硬件性能将大幅提升，人形机器人将真正进入人类的家庭与工作场景。 ➢投资建议： •（1）短期：海外公司产品定型及量产将近，看好国内配套产业链。中长期：看好国内人形机器人产业链崛起、科技巨头引领下全球机器人生态共建，重视人形机器人产业链长期投资价值。•（2）软件：关注具身智能技术突破性成果、人形机器人大脑及小脑环节。•（3）硬件：关注人形机器人与工业机器人产业相比的增量环节：更精密的传感器、更高扭矩密度的电机、更高能量密度的电池、更轻量化的材料。 ➢风险提示： 1）人形机器人技术迭代不及预期的风险；2）人形机器人下游需求不及预期的风险；3）人形机器人量产进度不及预期的风险。 行情复盘：六轮上涨，催化密集 01 短板补齐：AI赋能，智启新程 02 目录 03 进程加速：资本入局，政策加持 未来展望：量产将近，蝶变之始 04 05 06 行情复盘01. 行情复盘：六轮行情波动，事件催化密集01 •2022年至今，A股人形机器人板块经历了六轮行情波动。过去两年人形机器人板块主题投资特征显著，其中，以特斯拉Optimus为代表的人形机器人产业化进程持续深化是行情的主要驱动力，人工智能加速发展、政策出台为重要催化剂。 行情复盘：六轮行情波动，事件催化密集 •（1）概念萌芽与赛道建立：2022/04/29~2022/08/18，超额涨幅69.6%（相对上证指数）。2022年6月03日，马斯克预告9月AI DAY将发布特斯拉人形机器人Optimus原型机。市场关于电驱动人形机器人技术方案与核心零部件矩阵的认知开始建立，但9月发布的Optimus原型机尚不能自主移动，市场普遍认为行业处于早期阶段。 •（2）大模型热潮激发：2022/12/30~2023/2/10，超额涨幅14.8%。2022年11月30日，Open AI发布ChatGPT。AI大模型的发展能够为人形机器人智能化提供强大的技术支持，激发市场对于人形机器人落地应用的积极预期。 •（3）具身智能推动：2023/5/16~2023/7/4，超额涨幅35.2%。2023年5月16日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在2023年ITF大会上提出具身智能是AI的下一个浪潮，次日，Optimus Gen1首次展示实地行走视频，人形机器人硬件与软件利好共振，点燃市场对人形机器人即将量产的预期。 •（4）政策发布与产业化预期推动：2023/10/24~2023/11/21，超额涨幅18.5%。2023年11月2日，工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，人形机器人产业顶层设计出台，12月13日，特斯拉重磅发布Optimus Gen2。市场基于人形机器人的小规模量产预期，重点关注具备高壁垒的行星滚珠丝杠、减速器、六维力传感器等核心零部件环节及轻量化材料环节。 •（5）海内外事件催化：2024/2/6~2024/3/20，超额涨幅30.6%。2024年1月16日，特斯拉展示2代机器人硬件方案对复杂操作的完成度，2月23日，Figure AI获微软、OpenAI等科技大厂6.75亿美元融资，英伟达发布其首个人形机器人通用基础模型。性能提升、海内外板块投融资活跃、科技大厂积极布局人形机器人赛道等事件形成催化，在年后回暖的情况下推动此轮行情。 •（6）海外量产临近，本土蓄势待发：2024/9/24~2024/12/12，超额涨幅95.2%。海外方面，2024年10月10日，数台人形机器人亮相特斯拉”We, Robot”发布会，硬件结构趋向完善，马斯克此前提出特斯拉人形机器人将在2025年实现小规模量产，市场预期供应链定点将在小规模量产前完成。国内方面，11月15日，华为成立的具身智能创新中心正式运营，并与16家企业签订合作备忘录，本土人形机器人产业链进展加速，板块进入扩散期。 行情复盘：细分赛道投资向上游延伸 •2022年以来，A股市场对于人形机器人板块的投资主要集中于硬件板块。从细分赛道来看，随着市场对人形机器人产业研究的深化，人形机器人产业细分板块的投资由下游本体/关节总成向上游核心零部件/材料/制造设备延伸。 行情复盘：细分赛道投资向上游延伸 •硬件端，旋转/直线关节由于配置数量多、价值量高，在人形机器人行情早期涨幅较大。随着人形机器人技术路线讨论的深入，谐波减速器与丝杠等兼具高价值量与高技术壁垒的零部件环节收获较高涨幅，随后市场关注度持续向上游延伸至电机磁材、加工设备及轻量化材料等环节。 •软件端突破性进展晚于硬件，后市潜力可期。人形机器人需要搭载具身AI模型方能实现通用性，但是目前具身AI模型的发展尚处于起步阶段、国内的算力算法正在加速发展。展望后市，具身AI的突破性进展、国产芯片的推出有望成为机器人软件板块的积极催化。 短板补齐：AI赋能，智启新程02. “机器之心”AI的突破是人形机器人觉醒的关键 ➢机器人发展的阶段： •阶段一：程序控制机器人，机器人只能按照提前设定好的程序步骤进行固定的工作。 •阶段二：自适应机器人，机器人配备传感器等部件，能够根据环境的变化调整自身行为。•阶段三：具身智能机器人，机器人能够与环境交互感知，自主规划决策行动，是人工智能发展的终极形态。AIGC多模态模型作为人类与机器人沟通的桥梁，帮助机器人处理具身推理任务。机器人给予人工智能身体，让人工智能有了直接改变物理世界的能力。AI对人形机器人的赋能主要集中在感知与决策层，Chatgpt等生成式AI可助力机器人拆解任务，同时大模型能够提升人形机器人的仿真学习能力，可大幅提升算法训练效率，实现机器人“大脑”的快速成长。 人形机器人新纪元目标是由专用走向通用02 •历史回顾：2021年以前的人形机器人主要面向专用场景。Tesla的Optimus并非历史上第一款人形机器人，此前已有本田阿西莫、波士顿动力Atlas（液压款）、优必选Walker等明星人形机器人存在。此阶段研发的人形机器人，主要目标集中于实现机器人对人类外形、动作的拟态，并且价格昂贵，主要用于科研、展示、教育、特种场景。 •人形机器人新纪元：2021年以后，特斯拉等企业开始开发人工智能模型控制的通用机器人，目标指向大规模量产。2021 AI Day，Tesla宣布要生产一款消除危险、重复和无聊的任务的人形机器人，目标定价在2-2.5万美元，研发人形机器人的目标由科研、展览性质转向商业化量产。2022年11月，ChatGPT发布，人工智能领域掀起生成式AI新浪潮，人形机器人搭载生成式AI，机器人大脑智能化程度大幅提升，人形机器人代表“具身智能”，将成为人工智能与物理世界交互的桥梁。 •Atlas（2013年）•最初定位军用•动作高度拟人（后空翻等） •Asimo（2000年）•无售价（造价300~400万美元）•用于科研、技术展示 •优必选Walker X（2019年）•售价预计600万元•定位家庭、办公场景 •特斯拉Optimus2代（2023年）•目标售价预计2-3万元•消除危险、重复和无聊的任务 资料来源：机器人大讲堂，凤凰网，机器之心，波士顿动力，第一财经，智东西，特斯拉官方X，民生证券研究院 机器人AI是当下人形机器人木桶效应的短板 •与硬件相比，人形机器人通用AI模型的发展仍处于早期阶段，是木桶效应的短板。AI大模型可以分为非具身大模型和具身大模型，当前非具身大模型算法在特定任务上表现出色，但在泛化到新任务或环境时表现不佳。人形机器人需要能够同时处理视觉-语言-动作等多模态信息输入的大模型。 •非具身大模型：面向人机交互、内容生成，以ChatGPT、GPT-4V、Sora、GPT-4o等大模型为代表。这类模型在迭代中实现了由单模态文本输入到多模态的语音、图像、视频等信息输入的扩展，其输出形式包括文本、音频、图像、视频等，主要面向人类。这些大模型功能强大，但并不直接针对机器人领域。 •具身大模型：直接面向机器人，以RT-2、FSD为代表。搭载具身大模型的机器人在接收物理世界的感知或接收人类指令后，能够直接高频输出动作。 机器人AI是当下人形机器人木桶效应的短板 ➢机器人大模型面临来自数据稀缺、泛化性低等方面的挑战： •数据稀缺：可用于机器人训练、对场景和交互有价值的数据量相对较小，限制了AI模型在人形机器人上的泛化能力。根据Coatue的报告，目前机器人场景数据集仅有2.4M，相较之下，文本、图像及影响数据集大小分别达到15T、6B及2.6B。机器人大模型面对数据稀缺和现实数据即将耗尽的问题，较大语言模型等更加紧迫。 •泛化性低：以谷歌的具身大模型RT-2为例。RT-2在谷歌办公室的厨房测试中，任务执行成功率接近98%，但是一旦换到施工工地、嘈杂后厨等复杂场景，成功率便骤降至30%左右。 类比自动驾驶技术，具身智能技术处于G2-G3阶段 •借鉴自动驾驶从L1到L5的技术分级体系，智元机器人对具身智能技术演进路线进行了G1至G5的划分。目前，具身智能技术演进达到G2阶段，正在向G3阶段演进。具身大模型迭代的长期目标是人工仅负责裁决，机器可以自实现感知-决策-执行的闭环。类比自动驾驶技术的演进进程，预计2035年有望达到G5阶段。图表11：具身智能技术与自动驾驶技术迭代的对比 类比PC发展历程，人形机器人的崛起有望成为智能化革命的源头 •回顾PC行业的发展历程，1975年至1986年是关键的十年，核心是完成了硬件和软件的深度结合。Intel微处理器的出现使计算机的体积大幅缩小，操作系统的发展与完善让普通程序员也能编程，PC基座的通用性提升，适合大众使用的工具和应用被开发出来，推动了PC的普及。 •类比PC行业，人形机器人目前所处阶段与微型计算机的关键十年具有相似性，机器人和AI的融合类似于PC行业硬件与软件结合所带来的革命性突破。硬件方面，已经出现了Optimus、Figure 02等人形本体；软件方面，算法和程序正不断突破，机器人世界模型的基本框架正在构建；此外，普通大众对人形机器人的兴趣越来越浓厚，“机器人咖啡”等局部场景的应用正在建立起大众对于人形机器人的认知。信息化革命之后，人形机器人的崛起有望成为新一轮智能革命的源头。 短期：工厂是人形机器人的理想真实训练场景 •工厂环境相对高标准化、高流程化、高度封闭稳定，是人形机器人早期训练学习的理想真实场景。人形机器人发展早期阶段存在“不具备实用性→无法形成商业化规模→无法收集足够的学习数据→无法提升技能与性能→不具备实用性”的发展“悖论”，数据的缺乏制约了人形机器人算法模型的训练和进化。工厂具备高标准化、高流程化、高度稳定等特点，能够为人形机器人提供高质量、大规模的实际应用数据，再进一步泛化至更多通用场景。目前，已有多家人形机器人企业与汽车企业达成合作，将人形机器人部署汽车装配流水线中，执行搬运、质检等工作。 •短期来看，人形机器人进入工厂是为了训练与提升通用性；中期来看，工厂中的通用机器人可能会以更多形态出现