编者摘要：本报告指出，制约人形机器人商业化规模化的核心瓶颈不在 AI 算法，而在硬件供应链。执行器占整机物料成本 40‑60%，是最大成本与性能变量，谐波减速器、滚柱丝杠、力 / 触觉传感器、永磁材料属于高风险卡点。当前整机 BOM 成本 3‑15 万美元，大众市场需要降至 2 万美元以下。
依托成熟电动车产业链，中国在永磁体、精密轴承、电力电子具备产能与成本优势，但前沿 AI 私人投资偏弱；全球供应链大概率走向二元分化：中国侧重硬件制造规模化，欧美主打前沿 AI、安全认证系统。
现阶段主机厂垂直整合属于被动选择，因零部件缺少成熟供应商；预计到 2035 年行业逐步走向分系统模块化。电池、结构件会率先外包，高性能执行器、触觉传感自研周期更长。供应商要提前联合开发、布局安全认证、推动接口标准化、验证量产能力、打造全生命周期服务，抢占平台化机会，未来价值更多来自集成子系统，而非单一零部件。
10 个关键问题问与答
Q1：人形机器人最大商业化瓶颈是 AI 算法吗？
A：不是。真正瓶颈是硬件供应链成熟度。AI 进步很快，但高成本零部件、缺少规模化供应商，制约整机降本与大批量交付。
Q2：人形机器人成本占比最高的零部件是什么？
A：执行器，占 BOM 成本 40‑60%，直接决定扭矩、精度、运动性能，谐波减速器是执行器内部最大成本项。
Q3：当前人形机器人成本和大众市场目标成本是多少？
A：当前单台物料成本 3‑15 万美元；行业大众市场长期目标需要降到2 万美元以内。
Q4：报告中高供应链风险（卡点）零部件有哪些？
A：谐波减速器、行星滚柱丝杠、机器人级直线导轨、稀土永磁、六维力 / 力矩传感器、触觉传感器；人形机器人缺少标准化安全认证电控平台属于系统级瓶颈，并非元器件缺货。
Q5：为什么灵巧手制造难度很高？
A：需要大量微型执行器、高分辨率触觉力觉传感、狭小空间低延迟控制；行业没有统一技术方案，供应商生态不成熟，高度依赖定制开发。
Q6：中国供应链的优势与短板分别是什么？
A：优势：依托电动车产业链，永磁材料、精密轴承、电力电子产能充足，制造成本优势显著；短板：前沿 AI 私人资本投入不足，部分高端计算芯片受出口管制。测算显示不使用中国供应链，Optimus Gen2 物料成本将涨至原来 3 倍。
Q7：为什么现在主机厂普遍做执行器垂直整合？
A：不是战略偏好，而是迫不得已。缺少成熟第三方供应商，行业处于非模块化阶段；主机厂无法给出大规模长期订单，不足以撬动供应商大规模投入产线研发。
Q8：到 2035，哪些部件会率先走向模块化外包？哪些会持续自研？
A：电池、结构件、计算控制平台会率先外包；高性能执行器、力觉触觉传感器，因为性能敏感、供应商集中，主机厂仍会深度掌控。
Q9：行业全面工业化、模块化需要满足哪三大条件？
A：①多年可预测的出货规模；②子系统架构稳定冻结；③行业接口标准达成共识，目前三者均未完全实现。
Q10：零部件供应商想要抓住机遇，五大核心举措是什么？
A：1）在规格冻结前与主机厂联合开发；2）布局 SIL/ASIL 等功能安全认证；3）面向多平台做模块化设计，参与标准制定；4）证明自动化量产、关键原材料保供能力；5）构建备件、维保、预测诊断的全生命周期盈利模式。
附录 将人形机器人供应链约束转化为数十亿美元级机遇
麦肯锡公司｜工业业务部
本文作者：阿尼・凯尔卡尔、克里斯蒂安・扬森、埃里克・斯帕雷、马克・帕特尔、米卡埃尔・罗伯逊，以及亚历山大・劳赫、罗伯特・赫斯，代表麦肯锡工业业务部观点 2026 年 4 月
人形机器人供应链是人形机器人实现规模化发展最被低估的制约因素。但对于当下果断行动的企业而言，它也是一代人之内最重大的机遇。
人形机器人正临近发展拐点。人工智能、硬件技术迭代叠加资本投入增加，加速了其从原型样机走向真实场景落地的进程。2023‑2025 年间，机器人领域风险投资规模激增三倍以上，2025 年年度投资额达到 407 亿美元 ¹。多国政府将具身 AI 列为战略优先方向，仅中国就设立规模 1380 亿美元的国家级创投引导基金，投向人工智能、机器人以及其他高科技赛道 ²。亚洲、欧洲、美国的初创企业与成熟主机厂（OEM），正在制造业、物流及工业场景大规模开展试点，同时基于真实交互数据训练基础大模型。
当下的战略问题，已经不再是 “人形机器人能否正常工作”，而是能否实现具备经济性的规模化落地，以及落地的成本、速度与可靠性。麦肯锡在《人形机器人：跨越从概念走向商业化现实的鸿沟》报告中提出商业化落地的四大支柱：大幅降本、提升灵巧性与移动能力、保障持续稳定运行、实现无围栏作业安全防护。这四大方向 —— 尤其是降本 —— 高度依赖一个关注度远低于 AI 算法能力的要素：底层零部件供应链的成熟度与规模化产能。
大量关键、高成本人形机器人零部件，其供应商生态尚无法支撑大规模量产，这也带来巨大的产能扩建机遇。但未来数年，随着人形机器人硬件需求上涨，供应商与主机厂都将拥有更强动力加大投资。供应链的成熟路径，将决定未来十年人形机器人落地的节奏与经济效益：哪里存在瓶颈、哪里蕴藏机会、采购策略如何演变，以及哪些参与者将搭建起行业所需的平台。
大量关键、高成本人形机器人零部件，其供应商生态尚无法支撑大规模量产，这也带来巨大的产能扩建机遇。
¹《2025 风险投资现状》，CB Insights，2026‑01‑08 ²《中国设立高科技基金，扶持人工智能与新兴产业》，CNN Newsource，2025‑03‑06
人形机器人物料清单拆解
人形机器人的核心硬件栈分为五大板块：执行器（占物料清单 BOM 成本 40%‑60%）；感知系统（10%‑20%）；计算与控制平台（10%‑15%）；结构件（5%‑10%）；电池模组（5%‑10%）。五大板块合计占整机成本的 85%‑90%，剩余成本来自冷却系统、线束等其他部件（图表 1）。不同部件对人形机器人整机性能的影响也各不相同。
图表 1：五大硬件板块决定人形机器人的成本与性能差异化表现 说明：安全系统的物料成本分摊至各个组件（例如具备安全认证的执行器、额外传感器与感知系统）。 1 结构件成本取决于材料（复合材料 / 合金）和工艺（压铸 / 锻造），包含外壳塑料件； ² 感知系统成本受零部件品质与集成度影响，差异显著； ³ 指主体结构执行器； ⁴灵巧手仅在独立采购时单独统计；否则归入执行器与传感器大类。 来源：麦肯锡
【专栏：灵巧手为何至关重要】 尽管移动能力与感知技术快速进步，人形灵巧手仍是最难攻克的环节。机器人的行走运动可以适配结构化环境，但抓取、分拣、工具操作等高经济价值任务，要求灵巧手可靠操作各类非结构化物体。 人类手部拥有 20 个以上自由度，同时具备高灵敏度触觉反馈。复刻这一能力，需要大量微型执行器：例如特斯拉 Optimus 仅手部就集成超过 50 个执行器，而机器人身体其余部分合计仅 25‑30 个执行器；同时还需要高分辨率力觉、触觉传感以及低延迟控制，并且要在狭小空间、有限功耗约束下实现。 站在供应链视角，灵巧手横跨多个高风险零部件赛道，依赖小型执行器与机器人级传感技术，而这两类领域尚未形成标准化架构，也没有成熟规模化供应商生态。触觉传感领域尤其突出，至今没有出现主流技术方案。因此大量研发企业选择垂直整合或者高度定制化设计。 灵巧手并非独立成本大类，而是直观展现一类瓶颈：性能要求严苛、供应商不成熟、行业缺乏标准三者叠加，就会形成发展卡点；但当人形机器人走向规模化，这同时也是重要机遇赛道。
人形机器人供应链的突出矛盾，在于价值集中的环节与供应商量产能力错配。执行器是最大成本项，也是核心性能差异来源，但对应的供应商生态成熟度最低；力觉、触觉感知系统同样面临该困境。与之形成对比：计算、电池组件可以充分复用电动汽车、半导体、消费电子成熟产业链，已经具备大规模生产基础。
电机、执行器电力电子、永磁体、精密轴承等大量人形机器人核心零部件，与电动汽车价值链高度重叠。这种产业外溢效应至关重要：人形机器人销量上涨时，能够快速推动成本下行。能够依托电动汽车产业外溢的子系统，可以复用现有产线、成熟供应商与工艺；而机器人级力觉、触觉传感等没有产业外溢红利的零部件，则更容易遭遇结构性供给约束。
中国拥有完善电动汽车产业生态，因此在多类人形机器人零部件产能上占据较高份额（图表 2）。详见第 7 页专栏《中国独特的供应链模式》。
即便部分底层技术已经在其他行业成熟，人形机器人专属零部件的供应商体系依旧没有准备好迎接大规模量产。当前，由于需求规模不足，供应商缺乏动力投资人形机器人专用标准化、高产能产线。这就形成规模化困局：低产量使得供应商不愿投入专用产线；而成本居高不下，又反过来压制终端市场需求。当前单台人形机器人物料成本约 3 万‑15 万美元；行业长期目标是把成本压到 2 万美元以内，意味着想要打开大众市场，还需要完成巨大幅度的成本压缩。
图表 2：各地区机器人零部件产能占比（以旋转执行器部分零部件举例） 驱动板 / 电力电子：中国 30%、韩国 15%、日本 20%、其余地区 35% 精密轴承：中国 40%、日本 25%、德国 20%、其余地区 15% 编码器 / 位置传感器：中国 40%、日本 30%、德国 15%、其余地区 15% 电机永磁体：中国 90%，其余地区合计 10% 注：市场份额为多方第三方行业数据综合估算；来源：麦肯锡电池洞察、麦肯锡未来移动中心、麦肯锡全球能源洞察
行业目前还处在非模块化发展阶段，绝大多数主机厂获取零部件只有两条路径：垂直整合；或者和少量合作伙伴深度联合开发，改造现有工业零部件适配人形机器人需求。两种路径都可以加速产品研发，但都无法天然带来低成本规模化。垂直整合意味着全部制造 overhead 成本压在主机厂身上；零散的联合开发则需要反复高额改型，每一代平台都要重新开展。
梳理硬件全栈的供应链风险与机遇
到 2035 年，随着人形机器人部署规模扩张，供应链约束和机遇不会均匀分布在各个硬件环节。瓶颈将集中在同时满足高性能要求、供应商高度集中、行业标准化不足的子系统。
对主机厂管控采购风险、供应商规划投资、终端用户判断落地时间表，识别瓶颈聚集区与已经具备量产能力的供应商都至关重要。麦肯锡供应链分析将零部件按照瓶颈风险划分为低、中、高三档（图表 3）。
- 低风险
相邻行业已有成熟量产供给，仅需针对人形机器人做少量适配； - 中风险
相邻行业已有成熟量产供给，但需要针对人形机器人做较大改造； - 高风险
会出现结构性供给约束。 
图表 3：人形机器人零部件供应链瓶颈风险示意图 感知系统：视觉（激光雷达 / 深度相机）、编码器（旋转 / 直线）、六维力力矩传感器、直线力传感器、触觉传感器 电池模组：电芯包、热管理冷却系统 直线执行器：滚珠丝杠、直线执行器集成、直线导轨、行星滚柱丝杠 结构件：框架外壳、精密机械零件、通用机械件 计算控制平台：AI 计算 / GPU 模组、实时控制平台、安全控制（系统集成与安全瓶颈，并非零部件产能） 旋转执行器：驱动板电力电子、无刷直流永磁同步电机、交叉滚子轴承、编码器、钕铁硼永磁、齿轮箱（行星、摆线、谐波减速器） 来源：麦肯锡
低风险：已有成熟量产，只需小幅适配
无刷直流电机（BLDC）、永磁同步电机（PMSM）已经大规模用于电动汽车、工业自动化与消费电子。电力电子器件、标准轴承、摄像头模组、激光雷达、毫米波雷达同样拥有庞大且多元化供应商群体。动力电池电芯由宁德时代、LG 新能源、松下、三星 SDI 等全球龙头供应。电动汽车产业的规模化已经压缩了这类零部件成本，缩短研发周期。 尽管这些零部件已经在其他行业量产，但还需要完成人形机器人场景下的集成与认证。改造工作并不简单，但依托雄厚工业基础，供应商具备扩产条件。
【专栏：中国独特的供应链模式】
中国人形机器人供应链具备和全球其他地区截然不同的结构性条件。这属于体系性差异，不仅仅是细微差别，直接决定硬件扩产速度、成本下行曲线，以及中国在全球产业格局中的竞争地位。
- 制造生态深度
中国人形机器人硬件栈深度依托电动汽车与机电制造基础。电机、谐波减速器、电力电子、电池、传感器等大量关乎成本、性能的核心子系统，和电动车价值链高度重合，可以复用供应商、转移工艺、实现快速扩产。中国占有全球 90% 永磁体加工产能；精密轴承约 40%、电机 35%、电力电子 30% 的产能。 工业机器人层面，2024 年中国新增装机 29.5 万台，工厂存量约 203 万台，两项均创下世界纪录，占全球当年部署量 54%¹。完备机电供应商体系，能够复用现有工业产品与制造能力，支撑人形机器人零部件扩产。 反观欧美，本土高体量机电制造业耦合度更低。欧美在高端系统设计、精密工程领域具备优势，但相邻大规模产业带来的供应链外溢效应先天更弱。 - 成本与迭代速度优势
依托规模效应、产业集群、供应商充分竞争、复用成熟电动车产业链，中国在执行器等机电品类拥有结构性成本优势，这并非单纯依靠劳动力成本。测算显示，如果完全不使用中国供应商，特斯拉 Optimus Gen2 物料成本将从约 4.6 万美元飙升至 13.1 万美元，成本翻三倍 ²。 成本优势也体现在终端定价：中国宇树 G1 人形机器人公开起售价约 13500 美元 ³；特斯拉 Optimus 量产后，根据配置与规模，目标成本预期为 2‑3 万美元。 高度聚集的产业集群（杭州、宁波、深圳、苏州），主机厂可以近距离采购电机、CNC 壳体、PCB 电路板、齿轮系统、传感器、电池，快速多源采购，硬件迭代速度更快，监管门槛相对更低。 - 创新与资本
创新专利数据显著向中国倾斜，过去五年中国公开约 7700 件人形机器人相关专利；美国约 1560 件，日本约 1100 件⁴。产业政策和资本结构，可以支持产品在尚未完成完全商业化验证阶段就启动规模化。 但约束同样客观存在。斯坦福大学《2025 AI 指数报告》显示：2024 年美国 AI 领域私人投资约 1090 亿美元，中国约 93 亿美元，差距约 12 倍。这说明中国制造、协同优势显著，但前沿 AI 层面民间资本投入存在短板⁵。同时部分计算芯片、半导体设备受到美国出口管制。出口海外市场还会面临数据安全、云连接、行业标准限制，可能允许进口硬件，但对软件、数据流转施加约束。
产业格局预判：全球供应链走向二元分化行业大概率不会出现单一全球赢家，而是形成二元生态。中国依靠制造落地、规模化实践更早实现硬件降本放量；欧美则在前沿 AI 能力、系统架构、高安全等级认证部署形成差异化。二元分化会直接影响采购策略、竞争格局，以及人形机器人产业的全球地理分布。
¹《世界机器人 2025 报告：工业机器人》，国际机器人联合会，2025‑09‑25 ²《人形机器人竞赛中，中国专利实力凸显》，南华早报，2025‑12‑20 ³ 宇树科技产品页，2026 ⁴同上南华早报 ⁵斯坦福以人为本人工智能研究院，《2025 AI 指数报告》，2025‑04
中风险：已有量产基础，但需要大规模改造
编码器、部分实时控制电子、惯性测量单元 IMU 在消费、工业、航空航天领域广泛供应，但现有产品很难全部满足双足机器人动态平衡所需要的低延迟、低漂移、高故障容错要求。自动驾驶视觉硬件往往规格过剩、体积大、功耗高，不适合人形机器人，需要大量重新封装。 和低风险零部件逻辑一致：底层产能充足，但重点在于完成产品认证与定制配置。
高风险：供给跟不上产业目标的关键卡点
三类零部件集群极易出现瓶颈，同时也是供应商扩产、建立行业标准的黄金机会。
第一类：精密电机组件
- 谐波减速器（应变波齿轮）
：人形关节使用的紧凑型高扭矩密度齿轮箱，供给高度集中，主要厂商包括哈默纳科、纳博特斯克，以及绿的谐波等中国新兴企业。这类高成本零部件高度依赖精密工艺，资本投入大，需要专用设备、计量检测体系，认证周期漫长。电子元器件产能可以快速扩充；谐波减速器扩产存在硬性壁垒。人形机器人需求上涨后，需求增速或将超过合格产能建设速度，率先实现精密制造扩产的供应商将抢占先机。摆线减速器工业应用更广，扩产难度相对更低；谐波减速器公差要求严苛，供应商集中度高，风险更大。 - 行星滚柱丝杠
：瓶颈风险更为突出。代表厂商 SKF 和少数亚洲高精度供应商。对比广泛用于机床自动化的滚珠丝杠，滚柱丝杠属于高负载高精度小众赛道，可选供应商少、交期长、替代方案稀缺。人形主机厂追求更高负载、更动态运动方案，转向旋转‑直线混合驱动架构，机器人级滚柱丝杠需求或将跑赢现有供应商扩产速度，提前扩充高精度产能的供应商将获得巨大机会。 - 机器人级直线导轨
：总体产能充足（博世力士乐、上银、THK），但人形机器人需要紧凑、高耐久、小间隙的特殊规格，实际可用供应商池收窄。瓶颈不在于总产能，而在于机器人专用规格的认证与爬坡。 - 永磁体
高扭矩执行器依赖钕铁硼稀土永磁来实现功率密度。全球约 69% 稀土采矿、90% 永磁加工冶炼掌握在中国，近期出口许可政策变动已经带来供给波动 ³。马斯克公开提及磁材供给约束已经影响 Optimus 生产。
³《稀土永磁 2026‑2036：技术、供给、市场、预测》，IDTechEx，2026
第二类：力觉与触觉传感组件
- 六维力力矩传感器
供应商较少（ATI、OnRobot 等），标定工作量大，对计量、质控要求极高，生产自动化程度有限。几乎无法复用汽车、消费电子产业链红利。扩产不仅需要机加工产能，还需要建设高精度标定基础设施，该能力目前高度集中。 - 直线力传感器
同样属于高精度小众赛道，标准化程度低，供应商选择少。 - 触觉传感器
大量前沿方案来自初创企业、科研机构，而非大型工业供应商；行业碎片化，没有统一主流架构。
第三类：计算与控制（系统级瓶颈，不是硬件产能不足）瓶颈不是零部件缺货，而是缺少一套完整、安全认证、低延迟的人形机器人专用平台。多数主机厂直接选用现成 AI 计算模块（典型如英伟达 Jetson），搭配车规级 MCU、Elmo、Novanta、Synapticon 等工业伺服控制器。硬件本身性能够用，但全部不是专门针对人形机器人协同运动与安全集成设计。结果就是异构拼凑：GPU 板负责感知，分布式关节控制器，再叠加自研中间件完成通信和故障处理。行业不存在类似于汽车 ECU、经过安全认证的标准化 “机器人电控单元”。
少数企业可以做垂直整合，典型代表特斯拉，将自动驾驶 FSD 计算栈改造用于 Optimus，把推理运算、运动控制、安全逻辑整合到一套系统。绝大多数人形主机厂没有足够体量与半导体能力复刻这套方案。
不断迭代的自主控制架构进一步放大计算控制瓶颈。随着 AI 迭代，主机厂牢牢掌握固件与系统集成，外部供应商很难基于稳定规格开发产品。主机厂要同时管控 20‑40 个主执行器千赫兹级别的实时协同，还要实现故障安全逻辑。因此计算属于系统集成与认证瓶颈，而非零部件产能瓶颈，做投资优先级判断时，这点非常关键。
从垂直整合走向供应商平台生态
人形机器人供应链成熟度参差不齐，直接决定当前主机厂的采购模式。很多主机厂选择垂直整合，不是出于战略偏好，而是市场上没有合适供应商可选。随着行业规模化，采购模式会逐步改变。
当前现状：不得不自研自建
当下，性能敏感、供给稀缺的子系统，尤其是执行器，大多由主机厂重新设计、深度自研集成（图表 4）。执行器是成本占比最高，同时决定扭矩密度、抗反向驱动能力、精度、寿命等核心性能。例如特斯拉 Optimus 机身拥有 28 个关节执行器，Gen3 灵巧手额外配置 50 个执行器。
人形机器人行业还不存在相当于汽车 “发动机供应商” 的成熟角色，仍处于非模块化阶段，头部项目全部高度定制开发。特斯拉执行器使用自研无框电机与齿轮箱；Agility Robotics 的 Digit 最初采用现成电机，但需要大规模修改，集成进自研腿部模组。
现阶段对执行器做垂直整合属于理性选择：控制成本性能、降低供应商集中风险、保护知识产权、加快迭代。人形主机厂目标宏大，但技术、时间风险很高，无法给出长期大规模订单，不足以驱动供应商投入大量研发和产线。因此，在销量具备可预测性之前，执行器的垂直整合仍会持续；只有到那个节点，供应商主导的模块化方案才具备大规模经济可行性。
【专栏：走进执行器内部】 执行器定义人形机器人物理能力：力量、运动速度、力控制精度。一套集成执行器包含五大核心部件：
- 齿轮箱（占执行器成本 30‑50%）
谐波减速器凭借紧凑大传动比广泛用于人形关节，但受到反向冲击（机器人摔倒）容易失效。摆线减速器用于大关节，扭矩与可靠性更高，但成本更高。行星、带传动多用于低成本机型，寿命有限。直线驱动对应的卡点是滚柱丝杠、高耐久直线导轨，认证、产能约束比旋转减速器更加严苛。 - 驱动单元（15‑20%）
电机控制电子，越来越多要求安全等级认证。 - 电机（10‑20%）
无框无刷直流电机是主流，效率高；永磁同步电机换向平顺，但成本更高。手指关节使用空心杯电机。差异化更多来自定制绕组、扭矩密度优化、热管理，而非底层架构。代表高端厂商：瑞士 Maxon、美国 Kollmorgen。机器人需求增长已经超过这类工业厂商交付能力。随着主机厂追求更高负载、更快更安全运动，行业从纯旋转关节逐步转向旋转‑直线混合驱动架构，进一步拉高对精密直线运动零部件的需求。 - 机械部件（10‑20%）
外壳、转轴、交叉滚子等精密轴承。 - 传感器（5‑10%）
位置编码器、力力矩传感器、温度传感器。
执行器模块内部，性能差异主要来自齿轮箱，直接决定扭矩密度、体积、回程间隙、耐久表现；电机相对更加商品化。
与之对比，计算平台、部分感知模块已经更多采用外购模式。这类子系统拥有成熟外部生态与标准化架构，即便在当前产量下，外部采购也具备经济合理性。
展望 2035：分系统逐步选择性模块化
未来十年，从自研设计走向联合开发、供应商模块化不会同步完成。已经拥有成熟工业外溢、容易规模化的板块（结构件、电池、计算控制平台），伴随安全体系完善、接口标准化，会更早转向外部采购。一旦人形机器人整机架构收敛，结构件、电池会是最快完成模块化工业化的赛道（详见专栏：结构件与电池蕴藏机遇）。
与之相对，高性能执行器、机器人级力觉传感的自研转移会更慢。这些赛道供应商集中、性能高度敏感、知识产权价值高。在产能扩张、接口稳定之前，主机厂不愿意交出架构控制权。到 2035 年，行业将形成分层格局：计算、电池领域出现类似汽车 Tier1 一级供应商；感知领域适度整合；运动架构层面主机厂仍保有较强话语权。
行业全面工业化需要满足三大条件：多年稳定可预测的出货量、子系统架构稳定、接口标准达成共识。目前三者均不具备。拐点是经济性驱动：当多年可预测的订单足以支撑专用产线、认证投入、平台级研发投入时，谁定义标准化接口与子系统形态，谁就能长期掌握生态话语权。
拐点到来的时间，可能比想象更早。即便多数主机厂仍在垂直整合，过去 18 个月大量战略合作表明，上下游企业不会坐等非模块化时代结束，而是提前布局平台角色。未来价值不再仅仅来自单一零部件供货，更多来自定义整套集成子系统平台（例如执行器模组、计算控制栈）。
汽车、精密运动零部件企业正在抢占尚不存在的 “机器人发动机厂商” 席位。一家大型汽车工业供应商，五个月内接连签署三个人形机器人执行器合作（Neura Robotics、英国 Humanoid、中国乐聚机器人），成为轮式、双足机器人的优选执行器合作伙伴，联合开发下一代应变波齿轮执行器。该企业预计到 2035 年，人形机器人等新赛道将贡献集团 10% 销售额。博世和 Neura Robotics 开展零部件、电机生产合作；旗下博原资本与中国 Galbot 成立合资公司。麦格纳入股 Sanctuary AI，将汽车制造能力用于人形机器人规模化。共性非常清晰：企业都在联合开发人形机器人专属子系统，而不是简单改造现成零部件。
计算领域同样开启跑马圈地。高通推出 Dragonwing IQ10 人形专用处理器，联合 Figure AI、Neura Robotics 定义下一代计算架构。英飞凌、NXP、意法半导体、德州仪器，联合英伟达推出人形机器人产品方案，覆盖电机控制、实时通信、传感器融合、安全逻辑，全部是可交付商用产品，并非实验室研发。
制造端，捷普成为 Apptronik Apollo 人形机器人全球生产合作伙伴，代表代工厂向规模化生产平台转型。软银宣布 54 亿美元收购 ABB 机器人业务，主打 “物理 AI 下一个前沿”；美的收购库卡、亚马逊布局多家机器人初创企业，都说明资本已经意识到供应链将深刻塑造物理 AI 产业格局。
感知领域平台机会最为开放：至今没有被广泛采用的人形机器人传感器套件，主机厂仍然自己采购、校准零散的相机、深度传感器、IMU、力力矩传感器。
未来几年全产业链参与者的行动，将决定人形机器人供应链能否快速成熟，实现规模化落地。
【专栏：结构件与电池蕴藏机遇】 结构件框架、关节壳体、支架外壳占 BOM 的 5‑10%，构成机器人物理骨架。当前人形机器人大多还处在原型制造阶段：CNC 机加工、小批量加工、定制装配。设计迭代快，外形尚未定型，企业不敢投入大批量产模具。约束不是技术稀缺，而是设计成熟度与产量不确定性。架构没有固化，供应商缺少动力投入机器人专用产能，结构件制造高度碎片化，不同主机厂之间没有统一标准。 一旦设计收敛，结构件会是最快走向模块化工业化的赛道，也是降本的重要路径。汽车、工业零部件供应商，尤其是掌握压铸、锻造、轻量化复合材料集成能力的企业，最有机会把人形结构件从 CNC 原型制造转向大规模量产。早期就和主机厂协同设计、帮助冻结几何外形、面向模具优化设计的供应商，将锁定未来高产量平台。
电池模组电池支撑机器人无缆运行，占 BOM 的 5‑10%。绝大多数主机厂采购电动汽车标准圆柱 / 软包电芯，PACK 包架构自研。到 2035 年电芯供给大概率不会短缺；真正差异化在于 PACK 包架构与整机持续运行方案。 人形机器人需要瞬时爆发功率完成动态动作，狭小空间内稳定热管理，摔倒碰撞情况下可靠防护。这些需求和电动汽车电池追求持续放电、长续航存在明显差异。电池供应商已经针对性开发产品：
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三星 SDI 在 2026 InterBattery 展发布人形机器人专用固态电池，计划 2027 下半年量产 ¹； -
现代汽车与三星 SDI 在 2025‑02 签署备忘录，联合开发机器人专用电池 ²； -
LG 新能源确认成为波士顿动力 Atlas 电池供应商，46 系镍钴锰圆柱电芯，计划 2028 年部署于美国现代工厂 ³。 这表明电池赛道人形机器人专用产品线的发展速度快于此前行业预期。
¹《三星 SDI 在 InterBattery2026 推出人形机器人电池》，韩国中央日报，2026‑03‑09 ²《巨头联手：现代、三星合作开发机器人电池》，韩国先驱报，2025‑02‑25 ³《LG 新能源确认成为波士顿动力 Atlas 人形机器人电池供应商》
供应商当下五大战略要务
人形机器人供应链格局窗口正在打开，但窗口期正在收窄。原型阶段的设计成功，会在架构稳定、产量爬坡之后转化为在位优势。某大型汽车工业供应商，从完全不涉足人形赛道，到成为核心执行器供应商，用时不到两年，充分印证快速行动的价值。供应商规划下一步，重点聚焦五大方向：
- 建立早期联合开发伙伴关系
在产品规格冻结之前就和主机厂合作，把零部件嵌入整机设计，以此建立竞争优势。主机厂选择垂直整合是迫于现实，而非主观偏好，他们积极寻找外部合作伙伴。 - 投入安全与认证能力建设
与人协同作业的人形机器人必须满足严苛标准。主动搭建功能安全能力，获取 SIL/ASIL 安全认证、冗余设计、满足 ISO 机器人标准，将降低客户落地阻力，成为优选供应商，在欧美市场尤其关键。 - 标准化，面向模块化开展设计
开发可跨多机器人平台通用的互通零部件，参与新兴接口标准制定。标准化能够扩大目标市场，抬高客户迁移成本，先行者将持续受益。 - 证明规模化制造能力
主机厂优先选择具备可信扩产能力的供应商：自动化产线、关键原材料保障（稀土供给等）、稳定质量管控。与汽车、电子制造服务商合作，可以加速产能爬坡。 - 构建全生命周期收入来源
备件、维保合约、升级套件、预测性诊断会成为可观利润池。对高稼动率敏感场景，服务能力的重要性不亚于硬件性能。
人形机器人价值链正在成型，它的走向不取决于某一家企业，而依靠全生态协同。主机厂需要稳定架构，给出可信的产量预期，撬动供应商投资；供应商需要提前布局模块化、安全认证能力，迎接需求爆发；终端用户开展真实场景部署，验证商业可行性，同时积累机器人迭代所需的运行数据。 所有环节无法独立推进，必须价值链紧密协同。未来数年内各方的行动，将决定供应链成熟速度，决定我们能否克服成本、复杂度、碎片化难题，真正实现大规模部署。
作者简介：阿尼・凯尔卡尔（麦肯锡波士顿合伙人）；克里斯蒂安・扬森（汉堡合伙人）；埃里克・斯帕雷（东京合伙人）；马克・帕特尔（湾区高级合伙人）；罗伯特・赫斯（湾区副合伙人）；米卡埃尔・罗伯逊（斯德哥尔摩高级合伙人）；亚历山大・劳赫（维也纳顾问）。 麦肯锡全球出版设计，©2026 麦肯锡公司，版权所有