导读
人形机器人海外当前处于小批量阶段，国产链已初步放量。特斯拉链方面，主机厂已有小批量生产流水线，对零部件需求具备间歇性和实验性，马斯克规划明年年底开始建设 100 万台工厂产能，并建议供应链布局海外工厂准备产能。国产链方面，在政策支持和融资双重驱动下，主机厂今年迎来数千台的出货，合计数十亿的订单额度。
短期靠商务能力切入，靠原创技术力获得认可，长期靠降本能力获得大份额。特斯拉链多数公司仍处于送样阶段，取得送样资格和认可与商务能力密切相关；原创技术能力上，设计和制造出符合特斯拉需求的机器人零部件产品是获得持续合作的基本条件；降本能力上，由于机器人硬件本质属于制造业，长期份额预计最终决定于产品性价比。
01
人形机器人应用领域展望以及空间测算
应用展望：始于工业，终局是家用
场景复杂度锚定算法泛化能力梯度，按算法泛化需求从弱到强排序为：工业制造＜商用服务＜极端作业＜家用服务。工业制造是高度结构化场景仅需机器人完成高精度重复动作，现有技术可直接迁移，成为首个落地“练兵场”；商用服务属半结构化环境，对算法实时性要求提升；极端作业为非结构化高风险场景，需算法具备强鲁棒性与容错性；家用服务是完全非结构化场景，需应对家具布局、人员活动等变量，实现端水、收纳等全场景自适应，算法泛化需求达顶峰。当前人形机器人正以工业场景为起点，逐步完成技术迭代，最终向家庭服务终局渗透。
以特斯拉为例，由工业向家庭、商业演进。特斯拉整体从高标准化环境与任务的工业场景开始；逐步布局环境范围有一定局限性、且周边物体类型相对局限的家庭场景；最终落地环境多变复杂的商业场景。
02
人形机器人发展现状
资金：投融资活跃，全球政府持续投入
据 IT 桔子统计，2025 年前三季度，国内机器人行业新增一级市场融资事件达到了610笔，较去年同期的294笔实现了同比翻倍增长。同时，根据 IFR统计，全球政府持续针对机器人项目投入，单项目金额大多近亿美元。
国内外典型的具身智能大模型有谷歌 RT-x、英伟达GR00T、斯坦福李飞飞团队的VoxPoser 以及 Meta 和 CMU（卡内基梅隆大学）联合打造的 RoboAgent 等。国内典型的具身智能大模型有华为盘古大模型 、阿里云大模型等。
03
人形机器人产业链发展展望
机器人技术组成逻辑架构
算法：“大脑”成熟有迹可循，新技术、新架构快速迭代
大模型是现阶段“大脑”的最佳解决方案。伴随着 AI 大模型的发展，机器人大脑实现产业实现跨越式发展，智能化程度有望提升。目前人形机器人“大脑”技术以大模型为核心，为人形机器人提供任务级交互、环境感知、任务规划和决策控制能力。
三是在泛化能力提升与模型架构优化方面形成突破。泛化能力是大模型在新环境和新任务中表现的关键。当前的模型在泛化能力上仍有待提高，尤其是在面对未知环境和任务时，模型的表现往往不尽人意。为了提高泛化能力，未来的大模型需要在架构、训练方法和数据集方面进行创新。例如，通过引入元学习、迁移学习等技术，可以使模型更好地适应新任务。
人形机器人“小脑”核心技术正在从基于模型的控制方法向基于学习的控制方法演进。基于学习的控制方法使用端到端的 AI 技术，代替复杂的运动学模型，大幅度降低了“小脑”开发难度、提升了迭代速度，一般通过人类示教或自主学习建立运动执行策略。其中通过人类示教的方式也称为模仿学习。
数据采集是机器人“小脑”发展的制约因素之一。提升机器人泛化能力的关键之
一在于数据的丰富性和准确性，不同于语言大模型的训练得益于互联网上海量的数据，机器人训练数据则需要更多来自物理世界即真实世界动态环境中的交互数据，数据稀缺是机器人技能学习中的一个主要瓶颈，限制了算法的泛化能力和自适应性。
硬件：散热、轻量化、寿命是后续迭代重点
“肢体”硬件是人形机器人实现所有拟人载体和基础，主要包含执行器、传感器、灵巧手、电源、芯片和新材料结构件等。
线性执行机构多安装于机器人上臂、大腿及肘部，可理解为旋转执行器的线性转换，通常实现伸展、推拉等直线运动，主要通过梯形丝杠、滚珠丝杠或行星滚柱丝杠实现。其中，行星滚柱丝杠具有更高承载力、更小的体积和更高的寿命，或为未来发展趋势。
硬件：灵巧手是难度最大的核心部件
All in峰会上，马斯克表示，灵巧手和前臂是人形机器人制造中难度最大的，也是必须要解决的问题。灵巧手涉及仿生结构、驱动、传动、感知、复合/智能材料、建模与控制等多方面综合能力把控。综合性能上，灵巧手的难点在于高灵巧性、高自由度与低驱动数、低重量、小体积之间的权衡；商业化落地上，存在性能和成本之间取得合理平衡的困难。
根据特斯拉公开信息，GEN3灵巧手相比于GEN2的主要变化在于：
（1）手部增加了自由度，预计对应的电机数量将从原本的6个提升到 13-17个。
（2）驱动器装载在了手腕部位。
电机：执行器动力部件，高扭高温性能需求
机器人通过与外界场景进行交互来完成各项任务，而外界场景具有动态性和非结构性，交互具有频繁性，这对机器人执行器提出了严格要求。从机器人的需求角度分析，电机具有如下特征：（1）模块化设计（2）强过载能力（3）优异动态响应（4）高可靠性能（5）高功率/转矩密度。
径向电机分为内转子及外转子，通过分析机器人电机的峰值转矩密度与尺寸参数关系，可建立典型应用型谱。
减速器：摆线、行星、谐波和蜗杆共存
减速器是一种用于连接动力源与执行机构的机械传动装置，通常由齿轮传动、蜗杆传动或齿轮-蜗杆复合传动机构封装于刚性壳体内。减速器主要功能为降低原动机转速、增加输出扭矩，并输出给执行机构，从而带动执行机构的运转。
减速器按照控制精度可分为一般传动减速器和精密减速器。精密减速器具备体积小、重量轻、精度高、稳定性强等特点，能够对机械传动实现精准控制，主要用于机器人、半导体设备、高端机床等高端制造领域。根据传动原理差异，精密减速器主要分为摆线式、行星式、谐波式和蜗杆式四大类型，并通过优化传动精度和回程间隙等参数，衍生出 RV减速器等改进类型。
减速器竞争格局：外资主导，国产替代加速
长期以来，日本、德国等外资企业主导中国减速器市场，但近年来随着中国高端制造业快速发展，国内减速器厂商产品性能已与海外厂商齐平，国产化替代进程明显加速。当前，蜗杆类减速器厂商主要包括三共、潭佳、日研、德川等，行星类减速器厂商主要包括新宝、科峰智能、纽氏达特、中大力德等，谐波类减速器厂商主要包括哈默纳科、绿的谐波、来福谐波等，摆线类减速器厂商主要包括住友、纳博特斯克、双环传动、中大力德、秦川机床等。
从市场份额看，我国谐波减速器市场份额较为集中，哈默纳德仍占据 40%市场份额，绿地谐波、来福谐波其次，分别占据 18%、10%市场份额。在我国 RV 减速器市场，纳博特斯克占据约 34%的市场份额，环动科技约占 25%。在行星减速器市场，日本新宝所占据市场份额最高，大约为 20%，科峰智能、纽氏达特分别占据12%和9%份额。
传感器：视觉、力觉、触觉为主，亟待培育国产龙头
为了赋予机器人像人一样感知、学习和与环境动态交互的能力，根据其功能和应用场景，配备了多种类型的传感器。包括视觉传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器等）、听觉传感器（如麦克风）、嗅觉传感器（如气味传感器）、触觉传感器（包括力传感器）、编码器、IMU 等，以实现感知和分析外部环境并进行自身状态反应，实现复杂的交互和操作任务。
视觉：主流方案为3D视觉，有望实现国产替代
视觉方案主要分为2D视觉和3D视觉：（1）2D视觉：通过2D相机分析灰度或彩色图像中的像素灰度特征获取目标中的有用信息，识别纹理形状。容易受到光照影响，且无法实现三维精准测量。（2）3D 视觉：精度更高、信息量更大（三维图像）、集成度更高，适用于更加复杂、精密的识别、检测需求。机器人的视觉感知属于高度集成的模组方案，对于体积、成本、精准度都有较高要求，因此 3D视觉高度集成、体积小、精度高的优势更适合机器人的场景。
目前主流机器人厂商的视觉方案各不相同。其中波士顿动力 Atlas 选择的是 TOF 深度相机方案，特斯拉 Optimus 选择多目摄像头方案，小米 CyberOne 采用深度视觉模组，优必选Walker X采用多目视觉传感器。
触觉：视觉+触觉为目前技术前沿、应用潜力大
电子皮肤是是新型的仿生柔性触觉传感系统，通过柔性传感器进行信号感知转换。从表面的接触方向来看，电子皮肤能够感知压力、剪切力、接触力等多个类型的力，能够助力机器人在手部实现更加精细的操作。电子皮肤主要分为基底层、导电层、传感层。
轻量化：PEEK材料国内需求迎来爆发
轻量化+耐磨、耐腐蚀等性能优秀，PEEK 材料有望以塑代钢， PEEK 材料已经从垄断阶段过渡到全面发展阶段。
PEEK材料属于特种工程塑料，具备耐热、阻燃、耐磨、耐腐蚀等优势。与工程塑料相比，PEEK 材料兼具刚性和韧性；与金属材料相比，PEEK 材料比强度大的同时，自身重量较轻，符合机器人当下轻量化趋势，有望实现以塑代钢。
PEEK材料的主要壁垒集中于生产工艺、验证周期两方面。生产工艺难，且需要一致性高、结晶性能高，并达到合适的熔指和黏度平衡。
（1）生产工艺：壁垒在于在长时间高温下的聚合反应中，材料不能发生过度的降解和交联。
（2）一致性：每釜之间需要保持相同且精准的控制。
（3）熔指和黏度：这两个指标呈反向关系，需要保持合适的平衡。
（4）结晶性：结晶速率越高，结晶度越高，材料的机械性能、耐磨性、耐腐蚀性更好。
验证周期：下游客户认证开发周期需要 3-5年。
丝杠：加工和设备有望迎0-1国产化突破
由于人形机器人带来灵巧手丝杠研发热潮，预计后续更多的公司将研发完成手部的滚珠丝杠和行星滚柱丝杠。
丝杠设备：有望迎来丝杠专用磨床的效率和精度提升
丝杠核心加工流程中，单位价值量最高的设备是热处理和高精度磨床。机器人丝杠总体流程要经过热处理、车、铣、磨或冷锻等流程，中间涉及的设备包含圆锯机、热处理设备、车床或滚丝机、铣床、磨床（外螺纹磨床、内螺纹磨床、端面磨床、外圆磨床等）、检测仪等。
机器人本体垂类：应用场景广阔
2023年1月19日，我国工信部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》。到2025年，制造业机器人密度较 2020年实现翻倍，服务机器人、特种机器人行业应用深度和广度显著提升。
方案指出，将聚焦十大应用重点领域：（1）经济发展领域，包括制造业、农业、建筑、能源、商贸物流。（2）社会民生领域，包括医疗健康、养老服务、教育、商业社区服务、安全应急和极限环境应用，加快推进机器人应用拓展，为经济社会发展注入强劲动能。
机器人本体垂类：增效、降本、安全保障是核心方向
当前，机器人技术正以前所未有的深度和广度融入各行各业，从传统制造到现代服务，深刻变革着生产与作业方式。不同应用场景对机器人的功能、形态及智能水平提出了差异化要求，催生出丰富多样的专用机器人解决方案，以实现增效、降本与安全保障的核心目标。
04
产业迭代快：供应链窗口期远比电动车短，战略决断要早
供应链：行业未起量先卷价格，技术路线未定，重资产赛道要谨慎
近几年来，丝杠、触觉传感器、六维力传感器价格呈下降趋势，随着生产效率提升，未来会进一步降价。
目前丝杠、触觉和六维力传感器等技术路线并未锁定，有技术迭代风险。
机器人重资产赛道包括丝杠、谐波等，轻资产赛道主要是触觉、六维力、总成等，起步期建议回避重资产赛道。
供应链：如何选赛道？——陪跑，客户粘性最确定，回避重资产赛道
汽车Tier1最核心的竞争优势是配套研发能力和客户服务体系，最大的劣势是核心部件能力需要补齐。三花、拓普，目前在T链的最大问题是核心部件能力不具备，才有新剑传动的发展空间。
对于大型Tier1来说，销售和研发配套能力较强，可以从总成切入，再逐步补齐核心部件，是最优的产业切入方式。
对于垂直细分领域的零部件企业来说，切入大型Tier1以及头部本土公司供应链，陪跑是最优选择。
供应链：卷的方式方法在升级——产业&资本深度融合，实业也要有天使轮的产业思路
跟新能源车、手机、光伏等产业相比，人形产业和资本协同的深度远远更高，利用好资本市场的资源和工具非常重要。（参考来源：国金证券研究所）
编辑 | 易美玲
审核 | 陈 芳
