人形機器人行業專題報告：應用場景快速打開，AI賦能產業化加速2024年2月26日核心觀點

2024年板塊催化不斷，繼續看好后續投資機會。2024年1月份受A股市場疲軟、特斯拉量產預期Miss等影響，人形機器人板塊大幅回調。受益于T鏈量產指引、英偉達GTC2024大會等利好催化，2024/2/19-2024/2/23人形機器人指數大漲14.64%，相較滬深300（3.71%），超額收益明顯。往后來看，人形機器人板塊催化不斷，繼續看好后續投資機會。一方面，特斯拉Optimus快速迭代，有望逐步進入定點、量產階段，騰訊、小米等科技龍頭加速入局，供給端催化不斷；另一方面，英偉達、Open

AI等持續加大AI產業布局，作為AI+產業鏈重要分支，人形機器人有望充分受益。

Optimus產業化加速推進，應用場景有望快速打開。2024年1月三花智控、拓普集團相繼加碼機器人項目投資，驗證行業已初步具備由研發試驗向量產階段過渡的產業條件。我們預計2024年下半年Optimus有望實現零部件定點，2024年底或2025年初有望逐步進入小批量量產階段。從下游應用來看，汽車制造是機器人應用的天然大市場，但對于車身內配、總裝環節等精細而繁瑣、連續柔性化作業的工作，工業機械臂具備明顯的應用局限性，為人形機器人提供切入機會。1）從產業布局來看，特斯拉、小鵬、寶馬、本田、豐田、比亞迪等海內外車企紛紛加碼人形機器人賽道，側面反映出對于人形機器人在汽車制造領域的應用必要性和可行性。2）從產業化進展來看，2024年2月優必選工業版人形機器人

Walker

S首次進行新能源車廠實訓，2024年1月特斯拉視頻中正在對Optimus進行電池包組裝的泛化訓練，人形機器人已經開始正式走入汽車工廠，產業化落地指日可待。量化來看，以特斯拉為例，若我們假設1臺人形機器人替代2個工人，當人形機器人滲透率分別為20%、50%和100%時，對應的人形機器人需求可達0.86、2.15和4.31萬臺。若再考慮到比亞迪等其他汽車制造企業的潛在需求，則人形機器人在汽車制造領域的需求空間更加廣闊。此外，消費電子對于精細化加工要求更高，機器人滲透率更低，若僅以立訊精密和歌爾股份為例，2022年末生產制造人員分別高達20萬人和6萬人，合計高達26萬人，遠大于特斯拉，進一步側面反映出消費電子行業對人力需求度高的現況。隨著人形機器人在消費電子行業逐步滲透，將進一步打開人形機器人在ToB領域成長空間。

海外科技龍頭陸續加碼，AI大模型賦能產業化加速。人形機器人的運行由感知、控制、執行三大模塊構成，控制模塊的智能深化是人形機器人商業化的關鍵，算法框架與AI軟硬件儲備是實現通用人形機器人功能的真正核心。1）特斯拉：Optimus共享電動車全自動駕駛（FSD）底層技術和Dojo超算平臺，特斯拉對FSD算法、算力和大數據的全面掌握將迭代深化壁壘，在人形機器人領域具備較強先發優勢；2）英偉達：依托Isaac和Jetson兩大平臺，在機器人領域積極布局，已成功應用于輪式、雙足機器人、農場機器人、味增機器人等領域。此外，英偉達擬通過成立GEAR團隊切入大模型市場，我們認為旨在搶奪AI和自主系統領域技術和應用制高點，人形機器人作為“具身智能”的終極目標，有望充分受益于AI龍頭產業布局。3）Open

AI：ChatGPT、Sora等重磅大模型的陸續推出，有望對人形機器人算法迭代起到明顯拉動作用。此外，Open

AI還積極加大人形機器人產業投資，包括挪威1X、FigureAI等人形機器人本體企業，有望將AI大模型技術技術和人形機器人更好融合，進一步加速人形機器人產業化進程。

投資建議：細分零部件來看，優選技術壁壘高&格局未定環節，推薦排序：傳感器>絲杠>減速器>電機；從個股角度來看，優選基本面穩健，安全墊充足標的。傳感器重點推薦【東華測試】，受益標的【漢威科技】【康斯特】【柯力傳感】等；絲杠受益標的【貝斯特】【恒立液壓】【五洲新春】等；減速器受益標的【綠的諧波】【中大力德】；電機受益標的【鳴志電器】【步科股份】等。

風險提示：人形機器人產業化不及預期、相關上市公司新業務拓展不及預期等。1目錄一二三四2024年板塊催化不斷，繼續看好后續投資機會Optimus產業化加速推進，應用場景有望快速打開海外科技龍頭陸續加碼，AI大模型賦能產業化加速投資建議與風險提示21.1股價復盤：多重利好催化共振，板塊股價強勢反彈

2024年初歷經深度回調，板塊股價迎來強勢反彈。根據Wind數據，2023年人形機器人指數全年漲幅約44%，明顯跑贏滬深300（-11%）。從股價驅動因素來看，特斯拉Optimus進展，T鏈供應商送樣、量產指引、政策利好等為行情演繹主要催化劑。2024年1月份受A股市場疲軟，特斯拉量產預期Miss等影響，人形機器人板塊大幅回調。短期來看，受益于T鏈量產指引、英偉達GTC2024大會等利好催化，2024/2/19-2024/2/23人形機器人指數大漲14.64%，相較滬深300（3.71%），超額收益明顯。圖：2024/2/19-2024/2/23人形機器人指數大幅反彈2023年世界人工智能大會中人形機器人展示進度不及預期AI+催化：人形機器人指數滬深300鏈催化：政策催化：英偉達3月18-21日舉11月2日工信部發布辦GTC

2024大會，將人形機器人創新發展發布機器人最新成功指導意見T70%8月29日拓普集團半年報給予特斯拉人形機器人積極指引T鏈催化：3月2日發布Optimus

Gen160%

政策催化：工信部發布機鏈催化：T50%40%30%20%10%0%器人+政策月

日國內核心供202應商給予量產指引T鏈催化：T鏈催化：12月13日特斯拉發布Optimus

Gen2T鏈催化：5月17日特斯拉股東大會發布10月30日國內核心供應商給予積極指引Optimus最新進展2023-01-032023-02-072023-03-072023-04-042023-05-082023-06-052023-07-052023-08-022023-08-302023-09-272023-11-022023-11-302023-12-282024-01-26-10%-20%-30%31.2.1

催化劑一：Optimus持續迭代，非T鏈同樣催化不斷

往后來看，特斯拉Optimus快速迭代，有望逐步進入定點、量產階段，騰訊、小米等科技龍頭加速入局，供給端催化不斷。

1）特斯拉：Optimus快速迭代，我們判斷2024年有望定點，2024年底逐步進入量產階段，同時AI

DAY有望成為重要催化劑。圖：2021年8月份來特斯拉Optimus迭代加速2024.1-馬斯克在海外社交媒體上發布Optimus視頻2023.12-第二代(Gen2)Optimus人形機器人發布?疊衣服2023.3-InvestorDay?脖頸自由度+2；行走速度+30%；重量-10kg?自由行走?擰螺絲2022.10-AIDAY-?深蹲Optimus原型機亮相?雙指抓雞蛋并實現互傳2021.8-特斯拉首次公布?搬運箱子人形機器人項目?給植物澆水?在工廠工作41.2.1

催化劑一：Optimus持續迭代，非T鏈同樣催化不斷

2）其他科技公司：除特斯拉外，騰訊、小米等科技巨頭相繼加碼人形機器人板塊，產業化快速推進，非T鏈同樣不缺少催化。圖：海內外科技領先企業積極布局人形機器人賽道公司騰訊小米純米科技科大訊飛深開鴻&樂聚機器人小鵬優必選達閥智元本田傅里葉Walker、四足移動機器人

CyberOne全尺寸

DaQiang全尺寸人形阿西莫（ASIMO）主要產品人形機器人夸父人形機器人雙足機器人PX5

WalkerX、熊

Cloud

Ginger貓機器人優悠遠征A1Fourier

GR-1MAX人形仿生機器人仿生機器人身高1.5米，可完成2小時以上的室內外行走和越障。加入小米生態鏈，全身共35臺伺服電機，機身高度靈活，五根搭載深開鴻基于開源鴻蒙研發的身高175cm，重

身高1.3米，體重量53kg，最高步

48公斤。行走速速可達7km/h，

度是0-9km/h。全身49個自由

不僅能跑能走、度，整機承重

上下階梯，還會80kg，單臂最大

踢足球和開瓶倒負載5kg。不僅

茶倒水，動作十在形態上與人類

分靈巧。2018年相似，遠征A1更

6月28日本田汽在雙足行走、智

車公司官方宣布能任務、人機互

停止阿西莫的研動等領域展現出

發，2022年3月業界領先的能力

31日ASIMO正式擁有較強運動能力，能夠完成快速行走、避障、上下坡、抗沖擊干擾等動作。結合認知智能，GR-1通用人形機器人可實現與人協同完成動作，在工業、康復、居家、科研等多應用場景領域的落地應用。復雜任務拆解準確率提升了采用自研Mi-KaihongOS，采用全棧開源設計，運動控制器全面開源，可接入軌跡規劃、反饋控制、狀態估計等模塊。全面適配沙地、草地、障礙等多地形，還支持20cm跳躍高度。由單體智能走向系統智能，適配智慧醫療、智慧家庭、智慧工廠等場景。具備復雜地形類人靈巧手單手具有11個自由度，兩根手指可夾起1KG的東西，自重430g。仿人機械臂有7個自由度，定位精度可達0.05mm，最大負載可達3KG，自重5KG。目前可實現握螺絲刀、提箱子、捏圓珠筆等操作。Sense深度視覺模

手指均可以達到仿生組、AI交互相機、

級別的彎曲動作。具剛柔耦合混合動力

備相對完整的AI智能學模型，自研三維

識別系統算法和自主重建算法，三維重

研發的玄武算法引建真實世界8米內

擎，可靈活進行行走深度信息精度達

、上下樓梯、手勢表1%。可辨別85種

達等日常動作，同時環境語義、6類45

能與純米旗下的廚房種人類語義情緒。

機器人等智能廚電產品進行大部分的基礎靈活行走、自

34個智能柔性平衡能力、手

關節遍布頸、眼協調操作、

肩、肘、腕、柔性安全交互

手、腰、膝、、U-SLAM導

底盤能歌善舞航避障、人臉/

、智能抓取、物體/場景識別

自主行走、自、多模態交互

動避障、自動Max能夠在梅花樁上完成旋轉踏步、單樁跳躍、雙輪站立等高難度動作。同時，過樁速度達到「前輩」Jamoca的4倍。95%，開放場景物體尋找成功率提升了85%，強化學習泛化抓取成功率提升了30%，強化學習仿人行走能力提升了30%，運動能耗降低了20%。介紹、智能家居控制等多功能平衡。。退役。互動和操作。圖示51.2.2

催化劑二：AI+行情持續演繹，機器人為核心受益環節圖：2018年以來AI大模型迅速發展

人形機器人為AI產業重要分支，有望充分受益于AI+行情演繹。復盤2023年以來人工智能和人形機器人指數周漲跌幅，二者具備較強的聯動性，進一步驗證人形機器人為AI+產業重要鏈條。往后來看，海內外科技龍頭持續加大AI產業布局，AI大模型持續超預期演繹，算力需求加速放量等背景下，繼續看好AI行情演繹空間。作為AI+重要細分賽道，人形機器人有望充分受益。圖：人工智能和人形機器人指數走勢協同性較高人工智能指數周漲跌幅(%)人形機器人指數周漲跌幅(%)25%20%15%10%5%0%-5%-10%-15%-20%61.2.3

催化劑三：政策密集釋出，扶持力度持續加大

政策持續加大扶持力度，助力人形機器人產業化加速。2023年10月工信部發布《人形機器人創新發展指導意見》，首次將人形機器人產業提升至國家層面指導意見，旨在到2025年建立創新體系，突破核心技術，確保核心部件供給，2027年人形機器人將形成強大產業鏈和競爭力，達到世界先進水平，在關鍵技術突破、產品培育、場景拓展、生態營造、保障措施等維度均進行具體部署。圖：2023年人形機器人產業政策扶持力度加大時間文件名稱發布單位主要內容一、發展目標：到2025年，人形機器人創新體系初步建立，“大腦、小腦、肢體”等一批關鍵技術取得突破，確保核心部組件安全有效供給。整機產品達到國際先進水平，并實現批量生產，在特種、制造、民生服務等場景得到示范應用，探索形成有效的治理機制和手段。培育2-3家有全球影響力的生態型企業和一批專精特新中小企業，打造2-3個產業發展集聚區，孕育開拓一批新業務、新模式、新業態。到2027年，人形機器人技術創新能力顯著提升，形成安全可靠的產業鏈供應鏈體系，構建具有國際競爭力的產業生態，綜合實力達到世界先進水平；產業加速實現規模化發展，應用場景更加豐富，相關產品深度融入實體經濟，成為重要的經濟增長新引擎。二、重點任務：2023年10月

《人形機器人創新發展指導意見》工業和信息化部1.突破關鍵技術：打造人形機器人“大腦”和“小腦”；突破“肢體”關鍵技術；健全技術創新體系2.培育重點產品：打造整機產品；夯實基礎部組件；推動軟件創新3.拓展場景應用：服務特種領域需求；打造制造業典型場景；加快民生及重點行業推廣4.營造產業生態：培育優質企業；完善創新載體和開源環境；推動產業集聚發展5.強化支撐能力：健全產業標準體系；提升檢驗檢測和中試驗證能力；加強安全治理能力一、主要目標：面向人形機器人等4個重點方向，聚焦核心基礎、重點產品、公共支撐、示范應用等創新任務，發掘培育一批掌握關鍵核心技術、具備較強創新能力的優勢單位，突破一批標志性技術產品，加速新技術、新產品落地應用。《關于組織開展2023年未來產業創新

工業和信息化部辦

二、重點發展方向：2023年8月任務揭榜掛帥工作的通知》公廳1.技術基礎：全身動力學控制算法、電機驅動器、力傳感器、MEMS姿態傳感器、觸覺傳感器2.重點產品：旋轉型電驅動關節、直線型電驅動關節、機械臂與靈巧手、高算力主控制器、高能量密度電池3.公共支撐：人形機器人的端到端仿真開發平臺、人形機器人的標準、測試與評估、人形機器人的機器腦智能控制技術4.典型應用：工業制造、災害救援、危險作業、智慧物流、安防巡邏、服務娛樂1.整體規劃：到2025年，制造業機器人密度較2020年實現翻番，服務機器人、特種機器人行業應用深度和廣度顯著提升，機器人促進經濟社會高質量發展的能力明顯增強。工業和信息化部等

2.應用場景目標：聚焦10大應用重點領域，突破100種以上機器人創新應用技術及解決方案，推廣200個以上具有較高技術水平、創新應用模式和顯著應用2023年1月

《“機器人+”應用行動實施方案》17部門成效的機器人典型應用場景3.產業生態目標：打造一批“機器人+”應用標桿企業，建設一批應用體驗中心和試驗驗證中心。推動各行業、各地方結合行業發展階段和區域發展特色，開展“機器人+”應用創新實踐。搭建國際國內交流平臺，形成全面推進機器人應用的濃厚氛圍。7目錄一二三四板塊股價強勢反彈，繼續看好后續投資機會Optimus產業化加速推進，應用場景有望快速打開海外科技龍頭陸續加碼，AI大模型賦能產業化加速投資建議與風險提示82.1.量產預期：2025年劍指量產落地，1到N有望加速放量

Tier1相繼發布機器人生產基地項目，標志著行業已具備由試驗向量產迭代的產業條件。從產業化進展來看，2023年人形機器人行業仍處于前期研發試驗、客戶送樣等階段，2024年1月三花智控、拓普集團相繼加碼機器人項目投資，驗證行業已經初步具備由研發試驗向量產階段過渡的產業條件。具體來看：1）三花智控：1月3日簽訂《三花智控未來產業中心項目投資協議書》，總投資不低于50億元，其中擬在錢塘區投資建設機器人機電執行器和域控制器研發及生產基地項目，計劃總投資不低于38億元。2）拓普集團：1月4日簽署《機器人電驅系統研發生產基地項目投資協議書》，在寧波擬投資

50

億元建設機器人核心部件生產基地，主要進行機器人電驅系統的研發生產及銷售，并逐步拓展其他機器人部件業務。我們預計2024年下半年Optimus有望實現零部件定點，2024年底或2025年初有望逐步進入小批量量產階段，產業向上成長趨勢清晰。圖：三花智控發布機器人機電執行器和域控制器研發及生產基地項目

圖：拓普集團發布機器人電驅系統研發生產基地項目投資協議書92.1.量產預期：2025年劍指量產落地，1到N有望加速放量

中長期來看，對比新能源電動車，看好Optimus“1到N”快速放量。從產業化進度來看，2013年特斯拉電動車交付量首次突破萬輛，實現交付2.20萬輛，2017年交付量突破10萬輛，2022年突破100萬輛，2023年實現交付180.86萬輛，2012-2023年交付量期間CAGR高達81%。考慮到特斯拉人形機器人和電動車在軟件算法和科技硬件端協同性較強，受益于在電動車領域成熟的技術儲備和供應鏈體系，我們判斷Optimus一旦實現“0到1”量產突破后，“1到N”的批量產業化推進速度有望明顯快于電動車。圖：2012-2023年特斯拉電動車交付量CAGR達到81%交付量（萬輛）同比（%）20015010050180.86

160%130%131.39100%70%93.6240%49.9636.7510%24.525.06

7.6210.13-20%-50%0.26

2.20

3.2002012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023圖：特斯拉電動車產業化主要分為三個階段102.2.應用場景：汽車制造為第一步，ToC端徹底打開成長空間

人形機器人柔性操作能力&交互能力優勢明顯，為“具身智能”終極目標。相較工業機器人、服務機器人，人形機器人的優勢主要體現在：1）柔性操作優勢明顯，在ToB制造業仍有較大發展空間。工業機器人、服務機器人通常針對特定應用場景，執行重復性的特定任務。對于人形機器人，行動模式更加接近人類，可進行更加細微的工業操作，廣泛應用于制造業柔性生產等領域。2）具備高級感知系統，自主決策能力&交互能力增強，在ToC端的應用潛力更大。人形機器人在形態結構&感知系統上類似于人類，能更自然地適應人類設計的環境和工具，并執行多樣化的復雜操作。在AI大模型持續演繹的背景下，人形機器人泛化能力持續增強，在家庭護理、民生服務等消費端的應用潛力較大，將徹底打開人形機器人的應用空間。圖：相較工業、服務機器人，人形機器人優勢較為明顯112.2.應用場景：汽車制造為第一步，ToC端徹底打開成長空間圖：2022年我國工業機器人下游應用占比

橫向對比工業機器人，汽車制造行業為機器人應用天然大市場。汽車制造工序繁瑣，同時重復度高&標準化強，“機器替人”容易產生規模效應，為機器人的大規模應用打下基礎。參照工業機器人，最初便用于汽車生產線，現已廣泛應用于車身家電4%光伏6%其他12%汽車制造26%食品飲料金屬6%焊接、噴涂、裝配和處理等工序。根據研究院數據，2022年汽車制造在我國工業機器人下游應用中占比達到26%，為名副其實的第一大應用場景。鋰電12%制品13%電子21%圖：適用于汽車制造行業的工業機器人種類繁多焊接機器人裝配機器人噴漆機器人拋光機器人122.2.應用場景：汽車制造為第一步，ToC端徹底打開成長空間圖：汽車制造總裝車間仍需要較多工人

然而，工業機器人柔性化生產能力不足，汽車制造仍有大量工序需要依賴人工，為人形機器人帶來切入市場。工業機器人的核心優勢在于負載能力和定位精度，適用于大重量部件的搬運、焊接、涂裝、打磨等領域。對于車身內配、總裝環節等精細而繁瑣、連續工種柔性化作業的工作，工業機械臂具備較強的應用局限性，目前仍高度依賴人工。相較于傳統工業機器人的結構化場景和標準化作業，人形機器人更具自主性和通用性，在總裝車間和其他精細化操作領域應用潛力較大。圖：汽車制造總裝車間自動化率較低，為人形機器人帶來較多應用機會任務將鋼板通過沖壓的方式變成汽車車身

常為簡單、批量化的工作，因此自動化率可達90%以上，主要是針對夾具的換零件

裝、鈑金返修、質量檢查等，需要人來執行。主要工作將車身零件通過焊接、鉚接

自動化率可達80%~90%，但由于分拼線和表面調整線操作較為復雜，仍需人工自動化率沖壓車間車身車間、膠接等方式連接成為白車身是對白車身附以各種防腐工藝，并噴操作。工藝相對簡單，由機器人按照既定軌跡噴涂即可，自動化率可達80%以上，需要人的地方基本是質檢、返修等。涂裝車間

涂上漂亮的色漆、清漆，以達到上色和表面防護的作用將車身上各種零部件及系統安裝在車

零部件種類較多且不規則，使用機器人成本較高，因此較為依賴人工裝配，自總裝車間身上組裝成一臺完整的汽車動化率在20%~30%左右132.2.應用場景：汽車制造為第一步，ToC端徹底打開成長空間

從微觀層面來看，海內汽車企業紛紛加碼，人形機器人在汽車制造領域產業化正在快速推進。1）從產業布局來看，特斯拉、小鵬、寶馬、本田、豐田、比亞迪等海內外車企紛紛加碼人形機器人賽道，側面反映出對于人形機器人在汽車制造領域的應用必要性和可行性。2）從產業化進展來看，2024年2月優必選工業版人形機器人

WalkerS首次進行新能源車廠實訓，2024年1月特斯拉視頻中正在對Optimus進行電池包組裝的泛化訓練，人形機器人已經開始正式走入汽車工廠，產業化落地指日可待。圖：海內外人形機器人供應商均以汽車領域為應用第一步圖：諸多汽車企業布局人形機器人賽道廠商布局動態2022年發布人形機器人Optimus，并宣布人形機器人將在特斯拉超級工廠進行測試特斯拉小鵬本田2023年自主研發并發布人形機器人PX52000年發布人形機器人ASIMO2017年發布人形機器人T-HR32020年收購波士頓動力2023年投資人形機器人智元機器人特斯拉小鵬優必選豐田現代比亞迪寶馬2024年與Figure合作，將人形機器人引入寶馬的汽車制造工廠2019年與Agility機器人合作，推出人形機器人物流解決方案福特智元142.2.應用場景：汽車制造為第一步，ToC端徹底打開成長空間圖：2023年底特斯拉全球生產制造員工總數約為7萬人

量化來看，若以特斯拉為例，2022年末全球員工12.8萬人，其中一半從事生產制造崗位，2023年末全球員工14.0萬人，若假設生產制造人員占比仍為50%，則我們預計對應約7萬生產制造人員。若我們假設1臺人形機器人替代2個工人，當人形機器人滲透率分別為20%、50%和100%時，對應的人形機器人需求可達0.86、2.15和4.31萬臺。若再考慮到比亞迪等其他汽車制造企業的潛在需求，則人形機器人在汽車制造領域的需求空間更加廣闊。全球生產制造員工（人）全球員工（人）160,000140,000120,000100,00080,00060,00040,00020,00002016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023圖：特斯拉超級工廠對于人形機器人的潛在需求超過4萬臺人形機器人需求量（臺）滲透率a

需求量a

滲透率b

需求量b

滲透率b

需求量b超級工廠國家投產時間產線員工（人）加州費利蒙超級工廠上海超級工廠柏林超級工廠美國中國德國美國20102019202220222024EModelS/X、Model

3/YModel

3/YModelYModelY、CybertruckModelQ20000190001150020000-20%20%20%20%-2000190011502000-50%50%50%50%-5000475028755000-100%100%100%100%-100009500575010000-德州奧斯汀超級工廠墨西哥蒙特雷超級工廠

墨西哥太陽能屋頂、電池板、超級充電電氣組件電機、電池、動力總成紐約超級工廠美國美國20162017160020%20%16050%50%400100%100%800內華達超級工廠14000140035007000小計8610086102152543050152.2.應用場景：汽車制造為第一步，ToC端徹底打開成長空間

此外，消費電子對于精細化加工要求更高，疊加“機器替人”滲透率更低，人形機器人成長空間遠大于汽車制造。對比汽車制造行業，消費電子生產標準化程度較高，但是由于加工精細度要求更高，工業機器人難以實現大規模應用，更多依賴人工操作自動化設備，對人力的需求度依舊較高。具體來看：1）在測試、組裝、包裝段等眾多精細環節，如點膠、螺絲、微小部件拾取等工作，不能完全依賴自動化設備，仍高度依賴人工；2）對于自動化設備，一般只針對特定應用環節，無法在生產制程中實現遷移，甚至針對新一代產品的參數需要重新定制，沉沒成本較高，人形機器人的柔性可協調操作優勢得以發揮。從替代空間來看，若僅以立訊精密和歌爾股份為例，2022年末生產制造人員分別高達20萬人和6萬人，合計高達26萬人，遠大于特斯拉，進一步側面反映出消費電子行業對人力需求度高的現況。隨著人形機器人在消費電子行業逐步滲透，將進一步打開人形機器人在ToB領域成長空間。圖：消費電子生產制造高度依賴人工圖：截至2022年末，立訊精密和歌爾股份生產人員合計達到26萬人立訊精密（人）歌爾股份（人）2500002000001500001000005000002019202020212022162.2.應用場景：汽車制造為第一步，ToC端徹底打開成長空間

在ToB市場基礎上，人形機器人具備在ToC領域持續擴張的潛力，將徹底打開成長空間。人形機器人最大的優勢在于其類人肢體結構與運動方式帶來的通用性，隨著其靈敏度與交互性的不斷進化，在ToC端的應用指日可待。以特斯拉為例，2024年1月發布的視頻中，Optimus展示了折疊衣服的技能，進一步驗證行業龍頭已在為ToC端拓展進行積極儲備。往后來看，我們認為人形機器人通過在ToB端不斷迭代優化，未來或將突破服務機器人應用場景單一的局限性，進入老年護理、家政服務、娛樂陪伴等ToC領域。圖：人形機器人有望從ToB逐步走向ToC市場圖：特斯拉正在對Optimus進行疊衣服訓練17目錄一二三四板塊股價強勢反彈，繼續看好后續投資機會Optimus產業化加速推進，應用場景有望快速打開海外科技龍頭陸續加碼，AI大模型賦能產業化加速投資建議與風險提示183.1人形機器人由三大模塊構成，算法為產業化核心技術壁壘

人形機器人的運行由感知、控制、執行三大模塊構成。控制模塊相當于人的大腦，根據感知信息和人機交互信息進行分析決策，執行任務要求。感知模塊的主要任務是獲取外部信息并進行信息處理與融合。執行模塊相當于人體的軀干與神經，反應機器人的最終執行結果。

與工業機器人更注重于執行、感知模塊不同，控制模塊的智能深化是人形機器人商業化的關鍵，算法框架與AI軟硬件儲備是實現通用人形機器人功能的真正核心，也是實現未來快速迭代進步的基礎，在人形機器人核心軟件算法領域實現突破的企業將占據優勢地位。

海內外頂尖科技公司紛紛入局人形機器人軟件算法，賦能人形機器人產業化加速。OpenAI、小米、谷歌、騰訊等公司利用自身在機器學習、自然語言處理等領域的技術積累，通過收購或自主研發等方式布局人形機器人軟件算法，有望加速算法端產業化進程。圖：人形機器人三大運行模塊圖表：海內外科技公司積極布局人形機器人軟件算法技術科技公司特斯拉主營業務人型機器人布局及進展技術優勢電動車、能源存儲、自

21年公布人形機器人概念機Tesla

Bot，22年公布原型機Optimus，在運控、

應用FSD和Dojo軟硬件，自研FSD芯片和D1芯片具備尖端算力進行神動駕駛系統端到端學習等方面持續升級23年領投挪威1X

Technologies,

旨在運用Open

AI的技術提升機器人的智能水

在深度學習、強化學習、自然語言處理等領域技術領先，其生成式平，例如自然語言理解、自主導航避障等，目前正在北美部署機器人

AI工具chatGPT在自然語言處理領域具有斷層優勢經網絡訓練OpenAI通用大語言模型智能手機、可穿戴設備

22年發布全棧自研人形機器人CyberOne，Mi-Sense深度視覺模組結合AI算

技術體系融合貫穿大量智能場景和終端設備，具備在智能終端積累小米、智能家居、電動車等

法能對真實三維世界虛擬重建，具有情緒感知能力，能夠識別環境語義的數據、算法多維度能力搜索引擎、云計算、YouTube、Android操作系統、硬件產品23年推出能引導機器人執行動作的史上最大視覺語言模型PaLM-E，7月子公司Google

DeepMind推出RT-2谷歌騰訊在AI和機器學習領域處于領先地位，集合眾多頂尖團隊社交網絡、游戲、音樂

建立RoboticsX工作室，23年推出自研機器人靈巧手

“TRX-Hand”

和機械臂

“

擁有海量用戶數據，在數據處理和機器人訓練方面具有顯著優勢；、金融科技等

TRX-Arm"

能夠跨領域技術融合，創造出更加復雜和高效的算法解決方案資料：《機器人構建實戰》丘柳東等，各公司官網，

華西證券研究所193.2特斯拉：共享電動車核心技術，軟硬件端快速迭代

對于特斯拉來講，Optimus共享特斯拉電動車全自動駕駛（FSD）底層技術和Dojo超算平臺。特斯拉對FSD算法、算力和大數據的全面掌握將迭代深化壁壘，協同帶動人形機器人取得先發優勢。具體來看：

感知模塊：采用基于Autopilot攝像頭而非激光的視覺信息系統，建立近似于人類的純視覺感知方案，自動駕駛積累的巨量影像數據將加速機器人視覺神經網絡的訓練。

控制模塊：1）軟件算法端：FSD是特斯拉全棧自研成果，其算法底層架構可嫁接至人形機器人，包括仿真算法、視覺感知算法、神經網絡規劃、自動標記等，能幫助人形機器人在環境感知、行進避障、精密抓取等關鍵領域實現突破。2）硬件算力端：

FSD芯片和Dojo超級計算機為Optimus算法優化提供算力支持。FSD芯片是FSD硬件的核心，能實時高效處理感應數據，進行使用神經網絡深度學習與預測。目前第二代FSD芯片每片總計算能力為每秒121.651萬億次運算（TOPS）；Dojo超級計算機搭載D1芯片進行神經網絡訓練，D1芯片具備超強算力，通過訓練巨量數據加速FSD算法優化迭代。圖：特斯拉D1芯片圖：特斯拉FSD系統架構203.2英偉達：機器人已有成熟應用，切入大模型深化AI布局

作為全球AI龍頭，英偉達依托Isaac和Jetson兩大平臺，在機器人領域積極布局。具體來看：1）Isaac平臺：NVIDIA

IsaacSim?是一款可擴展的機器人模擬器，由Omniverse?

提供支持，可提供可擴展、逼真且物理精確的虛擬環境，用于構建高保真模擬。IsaacSim

可以模擬不同類型的機器人，如輪式機器人、腿式機器人和機器人機械手等。2）Jetson平臺：AI和邊緣計算廣泛應用于制造、醫療健康、零售、物流、運輸、建筑、農業、機器人開發等領域，NVIDIA?Jetson

Orin?性能是上一代產品的8倍，適用于多個并發AI推理管道，還可以通過高速接口為多個傳感器提供支持，有望成為機器人開發新時代的理想解決方案。圖：英偉達Isaac平臺擁有豐富的感知

AI

包集合圖：英偉達Jetson平臺應用領域廣泛213.2英偉達：機器人已有成熟應用，切入大模型深化AI布局

英偉達基于Isaac和Jetson平臺，在機器人領域已有成熟案例落地。根據英偉達官網信息，具體來看：1）Isaac平臺：基于IsaacROS，已成功應用于輪式、雙足機器人、農場機器人、味增機器人等領域。2）Jetson平臺：和京東、菜鳥ET實驗室、Postmates等終端客戶合作，在送貨機器人、自動駕駛物流車、補貨機器人、智能拖拉機、智能嬰兒車等領域成功應用。圖：英偉達Isaac

ROS已在多個機器人領域實現應用IsaacROS

的IsaacROS

為

DirectDrive的核心感知算法提供實時性能，該算法用于

Tita，他們的輪式和雙足機器人。IsaacROS庫和工具（如AprilTag

標記庫可以隨時跟蹤味噌機器人籃子位置，以支持廚房自動化的總體目標。GPU

加速計算機視覺、深度學習和視覺里程計）為自主農場機器人帶來了卓越的性能。圖：英偉達Jetson平臺已在機器人領域廣泛應用223.2英偉達：機器人已有成熟應用，切入大模型深化AI布局

根據AI寒武紀信息，英偉達成立新的研究部門“GEAR”（通用具身智能體研究），主要用于構建適用虛擬與物理世界的具身智能體的基礎模型，致力于實現跨多模態、多場景的智能應用。具體來看，GEAR研究團隊專注于四大關鍵領域：1）多模態基礎模型：開發基于大規模互聯網數據源訓練的LLMs（大型語言模型），用于規劃與推理，視覺-語言模型以及世界模型，旨在打通不同模態信息間的壁壘；2）通用型機器人研究：研發能夠適應復雜環境、實現穩健移動與靈巧操作的機器人模型與系統，以提升其在各類實際場景下的普適性與效能；3）虛擬世界中的基礎智能體：創建能夠在多種游戲與模擬環境中自主探索并持續自我提升能力的大型動作模型，為虛擬世界的智能交互設定新標準；4）模擬與合成數據技術：構建大規模學習所需的仿真基礎設施及合成數據流水線，為智能體的學習過程提供有力支持。英偉達通過成立GEAR團隊切入大模型市場，我們認為旨在搶奪AI和自主系統領域技術和應用制高點，人形機器人作為“具身智能”的終極目標，有望充分受益于AI龍頭產業布局。圖：VIMA項目：利用多模態提示實現通用機器人操作能力圖：英偉達成立GEAR研究部門233.3OpenAI：大模型加速推進，人形機器人領域布局

AI大模型主要采用Transformer模型，并在訓練中加入人類反饋和強化學習。Transformer模型大幅提升模型對詞匯關系的理解，并行計算處理速度快。通過加入人類反饋與強化學習，使模型具備更智能的語言指令理解能力，有效提升人形機器人泛化能力。

Open

AI大模型持續超預期，為人形機器人“具身智能”終極目標打下基礎。AI大模型從最初僅支持文本識別與生成，逐步演進至支持多模態識別與生成。2022年11月Open

AI推出自然語言處理工