（報告出品方/

1. 機器人：技術進步推動行業持續成長

1.1 機器人定義與分類

機器人（Robot）是指包括一切模擬人類行為或思想與模擬其他生物的機械（如機器狗、 機器貓等），其特點是可編程性、靈活性、自動性。機器人具有感知、決策、執行等基本 特征，可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、復雜的工作，提高工作效率與質量，服 務人類生活，擴大或延伸人的活動及能力范圍。狹義上對機器人的定義還存在很多分類 法及爭議，主要國家及國際組織對機器人的定義有：

國際標準組織（ISO）：機器人是一種能夠通過編程和自動控制來執行諸如作業或移 動等任務的機器，其機械結構具有一定的自由度，通過控制系統完成移動、操縱或 定位。 美國機器人協會（RIA）：機器人是一種用于移動各種材料、零件、工具或專用裝置， 通過可編程動作來執行各種任務，并具有編程能力的多功能操作機。 日本機器人協會（JIRA）：機器人是一種帶有記憶裝置和末端執行器的、能夠通過 自動化的動作而代替人類勞動的通用機器。 《中國大百科全書（第二版）》：機器人具有類似某些生物器官功能、用以完成特定 操作或移動任務的應用程序控制的機械電子自動裝置。 國家標準 GB/T 36530-2018：機器人是具有兩個或兩個以上可編程的軸，以及一定 程度的自主能力，可在其環境內運動以執行預定任務的執行機構。

關于機器人的分類，根據標準和國家、組織的不同，機器人有著不同的分類標準。 根據用途的不同，國際標準組織將其分為工業機器人、服務機器人和醫療機器人； 國際機器人聯合會（IFR）將其分為工業機器人和服務機器人；我國國家標準將其 分為工業機器人、個人/家用服務機器人、公共服務機器人、特種機器人和其他應用 領域機器人。

根據信息輸入方式的不同，日本工業機器人協會將其分為手動操作手、定序機器人、 變序機器人、復演式機器人、程控機器人和智能機器人。

1.2 機器人發展歷程：智能化和自主化

初代機器人誕生于 20 世紀 40 年代，發展至今其理論知識、生產制造、功能形態等均有 明顯優化。根據智能化程度，機器人產品可劃分為三代：示教再現機器人、感知反饋機 器人、自主決策機器人。

1.0 示教再現機器人（1940-1960）：這一階段產品具有記憶、存儲能力，能夠按照 相應程序重復作業，但是對周圍環境基本沒有感知與反饋控制能力。產品代表有 1947 年美國橡樹嶺國家實驗室研發的遙控機器人、1962 年美國研發的通用示教再 現機器人。

2.0 感知反饋機器人（1970-2010）:隨著傳感技術、控制技術發展，機器人智能化程度明顯提升，這一階段產品能夠獲得作業環境、對象的部分信息，一部分產品還 能完成信息的實時處理。全球多地涌現出多家優質機器人企業，掃地機器人、仿生 機器人等逐漸步入商品化階段。產品代表有 1999 年索尼拖出的犬型機器人愛寶、 2002 年美國 iRobot 公司推出的掃地機器人 Roomba 系列。

3.0 自主決策機器人（2010 至今）：圖像識別、自然語言處理、機器視覺等人工智 能技術不斷賦能，這一階段產品具有進行復雜的邏輯推理、判斷及決策的能力，能 夠根據內外環境變化，實時作出決策，但是完全理想化的智能機器人還處于研究階 段。

人形機器人作為機器人領域最重要的分支之一，其技術發展起步于 1960 年代后期，以 日本的研究成果最為顯著。根據產品運動和交互功能成熟度，可大致分為四個階段：

早期發展階段（2000 年以前）：1973 年早稻田大學研發出的世界第一款人形機器人 WABOT-1 的 WL-5 號兩足步行機，1986 年，日本本田開始進行人形機器人 ASIMO 的研究，并成功于 2000 年發布第一代機型。本田第一代 ASIMO 可以實現無線遙感， 產品形態足夠小型化和輕量化，但運動平衡性較差、智能化程度較低。

高度集成發展階段（2000-2015）：這一階段參與企業逐漸增加，他們主要攻克特定 場景下的人形機器人，例如 2003 年日本豐田發布的“音樂伙伴機器人”，其可以實 現吹喇叭、拉小提琴等樂器演奏功能；日本本田推出的第三代 ASIMO，其利用傳感 器避開障礙物等自動判斷并行動的能力，還能用五根手指做手語，或將水壺里的水 倒入紙杯。

高動態運動發展階段（2015 年至今）：這一階段運動能力明顯提升，例如 2016 年 美國波士頓動力公司發布的雙足機器人 Altas 具有較強的平衡性和越障礙能力，能 夠承擔危險環境搜救任務。優必選發布的 Walker X 采用 U-SLAM 視覺導航技術， 實現自主規劃路徑；基于深度學習的物體檢測與識別算法、人臉識別等，可以在復 雜環境中識別人臉、手勢、物體。但是目前人形機器人仍難實現運動和交互功能的 融合，產品實用性較差、成本較高。

高度智能化發展階段（2025 年左右至今后）：特斯拉有望在 2025 年前后落地一款 兼具高動態運動性能和高度智能化的人形機器人 Optimus，并且有望小批量應用于 汽車工廠。若這一目標能實現，有望較大程度推動人形機器人智能化進程。

1.3 機器人市場規模持續增長

多品類全球化普及，中國市場快速發展。機器人作為新興技術的重要載體和現代產業的 關鍵裝備，市場滲透逐步從美歐日韓等發達國家拓展至中國等新興發展中國家；機器人 品類也由工業機器人延伸至掃地機器人、手術機器人、軍用機器人等多領域。機器人潛 在需求不斷被挖掘，全球機器人市場銷售率創新高，2022 年全球機器人市場規模 513 億美元，同比增長 19.58%，2017-2022 年 CAGR 為 14.0%；我國機器人市場規模 174 億美元，同比增長 22.54%，2017-2022 年 CAGR 為 22.1%，增速持續領先全球。

市場結構方面，工業機器人發展更早、產業更成熟，目前是機器人市場主要分支，2022 年全球市場份額為 41%；個人/家用服務機器人受益于掃地機器人爆發，市場份額僅次 于工業機器人，占比 40%；專業服務機器人尚處于探索期，細分領域眾多，未來發展前 景可期，占比 19%。

根據我國分類標準，2021 年全球工業機器人、服務機器人、特種機器人市場份額分別為 41%、40%、19%；我國工業機器人、服務機器人、特種機器人市場份額分別為 53%、 35%、13%。

2. 工業機器人：最先爆發的分支，產業升級加快普及

2.1 工業機器人定義、分類

根據國際標準組織的定義，工業機器人（Industry Robot）是指面向工業領域的多關節機 械手或多自由度的機器人，其特點是能夠靠自身動力和控制能力來實現各種功能、可以 接受人類指揮也可以按照預先編排的程序運行。根據機械結構、用途、應用場景，工業 機器人分類標準如下：

根據機械結構不同可分為多關節機器人、SCARA 機器人、協作機器人和并聯機器人。 多關節機器人運動形態多樣、負載相對較高，應用范圍最廣；協作機器人與 SCARA 機器人的結構相對緊湊，部署更為靈活；并聯機器人速度快、精度高，適用于高速 分揀場景。

根據用途的不同可分為搬運機器人、焊接機器人、裝配機器人、噴涂機器人、分揀 機器人、碼垛機器人。搬運、裝配機器人對負載要求較高，一般使用多關節機器人； 分揀、碼垛機器人對靈活性、精準度要求較高，一般使用 SCARA 機器人。

根據應用場景不同可分為汽車、電子、金屬制品、食品工業、快消零售用機器人。 電子、金屬制品行業通常需要精密裝配，多采用結構緊湊、速度快的 SCARA 機器 人；汽車行業焊接、裝配、碼垛等環境均可應用機器人，通常選擇多關節機器人和 SCARA 機器人；食品工業、快消零售行業負載通常較小，通常選擇并聯機器人和協 作機器人。

2.2 工業機器人產業鏈：分工明確，成熟度較高

工業機器人產業上/中游重技術，下游系統集成重品牌。上游零部件主要包括控制器、 伺服系統、減速器等，受限于基礎材料、生產工藝、專利技術等因素，中高端零部件主 要依賴進口，中低端市場可實現自主覆蓋。中游本體制造對產品設計能力和生產工藝要 求高，國內企業具備一定優勢，在 Delta、SCARA、協作機器人等產品上市場份額較高， 大負載六軸機器人仍被外資壟斷。下游集成商主要根據用途和應用場景提供定制化產品 和服務，由于工業機器人尺寸需要根據生產線、工業機床設計方案確定，產品落地周期 較長，品牌效益明顯。

我國工業機器人產業布局集中于沿海地區。自 1959 年美國 Unimation 公司設計出世界 第一臺工業機器人后，工業機器人生產技術及其產品成為柔性制造系統、自動化工廠和 計算機集成制造系統等的自動化工具。隨后美歐、日本等發達國家逐漸將工業機器人投 入到制造業中。20 世紀 90 年代，韓國和中國也逐漸加入其中。在這些國家內部，機器 人產業集群普遍集中在機器人領域的特定產業地區、城市或者頂尖大學附近。例如，波 士頓、硅谷和匹茲堡常被認為是美國三個最主要的機器人產業聚集區。 在我國，企業用工成本上升、人口老齡化速度加快、政策扶持制造業產業升級等大背景 下，機器替人逐漸成為行業轉變要素結構、大幅提升生產效率的重要途徑之一。目前我 國已形成京津冀、長三角、珠三角以及東北部、中部和西部這六個機器人產業聚集區， 并且這些聚集區均已建設了一定數量的工業機器人產業園區。

2.3 產業升級助推規模增長，國產化替代進行時

全球產業升級趨勢不變，工業機器人規模穩步增長。近年來，工業機器人已在汽車、電 子、金屬制品、塑料及化工產品等行業得到廣泛應用。在勞動力成本增加和老齡化趨勢 加劇下，各行業加快數字化轉型；同時隨著產業鏈逐步成熟，工業機器人均價持續下探， 推動其在新興發展中國家的普及。2021 年全球工業機器人市場規模 175 億美元，同比 增長 25.90%，2018-2021 年 CAGR 為 1.98%；工業機器人安裝量 51.7 萬臺，同比增長 31.22%，2018-2021 年 CAGR 為 6.92%。根據《中國機器人產業發展報告（2022）》預 測，到 2024 年全球工業機器人規模有望達到 230 億美元。

需求政策齊發力，中國市場增速有望持續引領全球。在國內需求和政策鼓勵驅動下，工 業機器人增長迅猛。除汽車、3C 電子兩大需求最為旺盛的行業，化工、石油等應用市場 逐步打開。2021 年我國工業機器人市場規模 75 億美元，同比增長 15.38%，2018-2021 年 CAGR 為 14.47%；工業機器人安裝量 26.8 萬臺，同比增長 50.56%，2018-2021 年 CAGR 為 20.02%。根據《中國機器人產業發展報告（2022）》預測，我國市場規模將持 續保持增長，預計到 2024 年市場規模將超過 110 億美元，占全球的比例達到 47.8%。

與發達國家相比，我國工業機器人密度提升空間大。根據 IFR 數據，隨著我國工業機器 人規模快速增長，工業機器人密度由 2015 年的 49 臺/萬人提升至 2021 年的 322 臺/萬 人，5 年 CAGR 為 36.48%。2021 年全球工業機器人平均密度為 141 臺/萬人，中國工業 機器人密度是全球平均水平的近 3 倍，全球排名從 2015 年的第 25 位上升至 2021 年的 第 5 位，但是與韓國 1000 臺/萬人、新加坡 670 臺/萬人的水平相比，中國工業機器人 密度仍有較大提升空間。

根據機械結構分類看，我國四種工業機器人均呈現高速增長趨勢，其中多關節、平 面型機器人發展較快、滲透領域廣闊，銷量和銷額規模靠前。協作機器人、并聯機 器人基數小增長快，其中協作機器人國內廠商參與度較高，近幾年市場迅猛增長。

需求持續增長，多關節機器人銷售保持高增。2021 年我國多關節機器人市場規模 236.12 億元，同比增長 54.83%，2016-2021 年 CAGR 為 16.07%；銷量 16.98 萬臺，同比增長 57.09%，2016-2021 年 CAGR 為 26.70%。我國多關節機器人爆發式增長主要得益于輕 小負載產品持續拉動以及中大負載產品開始放量，眾多廠商聚焦 3C 電子、金屬焊接等 應用在輕小負載產品發力；新能源汽車、鋰電、光伏等行業景氣度回升，高負載六軸機 器人在焊接、搬運、包裝等領域應用實現大幅增長；重型工業的搬運碼垛需求增長，也 對高負載六軸機器人銷量產生積極影響。

3C 市場高景氣賦能，平面關節機器人穩健增長。2021 年我國平面關節機器人市場規模 26.29 億元，同比增長 41.57%，2016-2021 年 CAGR 為 31.52%；銷量 6.57 萬臺，同 比增長 41.90%，2016-2021 年 CAGR 為 38.06%。平面關節機器人主要應用于 3C 制造， 近年來我國 3C 制造產業升級需求高漲，賦予平面關節機器人較強增長動力。

協作機器人應用場景廣泛，國產廠商推動產品普及。2021 年我國協作機器人市場規模 20.39 億元，同比增長 76.84%，2016-2021 年 CAGR 為 41.46%；銷量 18623 臺，同比 增長 87.62%，2016-2021 年 CAGR 為 51.94%。協作機器人多與其他自動化設備配套使 用，對人際協同、定制化需求較高，國內廠商充分利用價格、區位、服務等優勢拓展協 作機器人的應用。目前協作機器人在主要應用于 3C、汽車整車及零部件、科研教育等領 域，未來其憑借部署靈活、安全性高、成本相對較低等特點，有望在新能源、醫療器械、 商業領上等領域實現加速滲透。

并聯機器人起步晚增長快，在食品醫藥行業快速放量。2021 年我國并聯機器人市場規模 8.44 億元，同比增長 43.54%，2016-2021 年 CAGR 為 22.98%；銷量 7176 臺，同比增 長 45.56%，2016-2021 年 CAGR 為 35.01%。并聯機器人在我國市場起步雖晚，市場規 模較小但增長迅速，其輕負載、高速、高精度的特點可以滿足食品、醫藥等多場景需求， 未來有望保持高速增長。

根據用途分類看，我國工業機器人主要用于搬運碼垛、焊接和裝配，2021 年三者銷 量份額合計 89.85%。搬運碼垛機器人在機床上下料及鈑金沖壓上下料領域表現亮 眼，加之廣泛應用于各類機床作業場景，近年來增長迅速，銷量份額從 2016 年的 45.76%提升至 2021 年的 59.85%。

根據應用場景分類看，我國工業機器人主要應用于汽車整車及零部件、3C 電子、金 屬加工領域，2021 年三者銷量份額合計 67.23%。從整體的增量需求看，3C 電子、 新能源、金屬機械等領域貢獻超過 60%份額，新能源行業需求釋放有望成為工業機 器人新的支柱。

四大家族份額穩定，國產品牌成長空間大。從全球市場看，“四大家族”發那科、ABB、 安川和庫卡持續引領市場，2020 年合計市場份額超過 50%，中國品牌仍有一定差距， 合計市場份額 11.86%。從國內市場看，“四大家族”、愛普生等外資企業占據主導地位， 國產龍頭品牌如埃斯頓、匯川科技等起步較晚，規模和技術實力有一定差距但在快速追 趕。受益于國內市場廣闊、產業部門齊全、政策大力扶持等優勢，未來本土企業成長空 間巨大。

3. 服務機器人：細分場景豐富，潛在空間巨大

3.1 服務機器人定義、分類

根據國際標準組織的定義，服務機器人（Service Robot）是一種半自主或全自主工作的 機器人，它能夠完成有益于人類健康的服務工作，但不包括從事生產的設備。 根據應用場景的不同，可分為個人/家用服務機器人、公共服務機器人和特種機器人。個 人/家庭服務機器人主要包括家用任務型機器人、娛樂機器人、老年及殘障協助機器人等。 公共服務機器人又可稱為專用/商用服務機器人，主要包括專業清潔機器人、配送機器人、 醫療機器人、公共教育機器人等。

3.2 服務機器人產業鏈：集成品牌商話語權較大

與工業機器人相比，服務機器人產品形態和功能可塑性更高。從產業鏈角度看，服務機 器人產業結構與工業機器人類似，上游以核心零部件和軟件系統開發為主，中游為本體 制造，下游涉及銷售及售后服務。與工業機器人相比，服務機器人軟硬件融合性更高。 例如家用/商用清潔機器人、配送機器人等完成特定工作的同時要實現自主導航和路徑規 劃、人和環境的交互等功能。此外，服務機器人下游應用場景廣泛，產品形態設計、智 能化需求等可塑性較強，這使得整機設計、功能選配、外觀設計等環節變得尤為重要。

我國服務機器人產業主要集中于沿海地區。受經濟發展、消費水平影響，我國服務機器 人產業主要集中在華東地區、中南地區，西南、東北等地區產業規模較小。其中華東地 區服務機器人產業規模占比為40.6%，中南地區占比為32.7%，華北地區占比為17.2%。

3.3 掃地機器人市場成熟，公共服務機器人增長可期

家政需求引領早期發展，疫情催生專業服務新需求。早期受益于掃地機器人爆發，服務 機器人迎來高速增長；疫情以來，“無接觸”的無人配送成為新焦點，服務機器人應用場 景逐步從家用拓寬至公共領域，服務模式走向多元化發展，推動市場規模持續增長。2021 年全球服務機器人市場規模 138 億美元，同比增長 18.8%，2017-2021 年 CAGR 為 32.50%；我國服務機器人市場規模 49 億美元，同比增長 33.4%，2017-2021 年 CAGR 為 21.11%。

根據應用場景分類，2020 年全球消費者、專業服務機器人銷額份額分別為 40%、60%； 銷量份額分別為 59%、41%。在專業服務市場中，前五大應用領域為運輸物流、專業清 潔、醫用、接待及農業。

掃地機器人穩健成長，支撐我國服務機器人基本盤。依托于科沃斯、石頭、小米等 自有品牌持續的技術創新，國產掃地機器人質價比持續提升，推動品類滲透。2022 年我國掃地機器人市場規模 124 億元，同比增長 3.25%，2017-2022 年 CAGR 為 18.85%。目前掃地機器人市場已初具規模，市場逐步向頭部集中，科沃斯、石頭龍 頭地位穩固。

商用清潔機器人處于高速增長態勢，高仙占據上風。目前商用機器人功能和性價比 逐漸通過了市場驗證，應用場景實現從室內到室外、小場景到大場景的不斷延伸。 根據億歐智庫調研數據，交通樞紐和寫字樓是主要使用場景，占比分為 32.1%和 26.3%，其次是園區、醫療、商場。市場格局方面，2021 年高仙機器人市場份額約 為 70%，主要原因是高仙具備先發優勢，并且專注于商用清潔領域，產品類型豐富。

配送機器人應用場景拓寬，年出貨量突破萬臺。配送機器人可分為室內配送機器人 和室外配送機器人。目前室內配送機器人已在酒店、樓宇、餐廳等場景通過市場驗 證，需求逐漸增加；室外配送機器人在封閉、半封閉場景找到了商業落地機會，已 實現小批量應用，未來隨著政策的逐步放開，需求也有望快速增長。根據億歐智庫 數據和預測，2021 年配送機器人出貨量已達到萬臺，預計未來五年出貨量 CAGR 約為 34.8%。

醫療服務機器人尚處起步期，發展前景廣闊。我國醫療服務機器人起步較晚，并且 單價相對較高，目前一線城市的醫療機構和省會城市的三甲醫院采購較多。2022 年我國醫療服務機器人市場規模達到 100 億元，同比增長 39%。在手術、康復、醫 療服務等主要應用領域，機器人滲透率提升空間較大，最高的消殺機器人的市場滲 透率也僅為 3%左右。

4. 特種機器人：聚焦特殊場景，替代和造福人類

4.1 特種機器人定義、分類

在國際標準組織的分類中，特種機器人屬于服務機器人的子類，其主要應用于專業領域， 一般由經過專門培訓的人員操作或使用，輔助和/或替代人執行任務的機器人。根據應用 場景的不同，主要可以分為軍事應用機器人、極限作業機器人、應急救援機器人。

4.2 特種機器人市場穩步增長

我國特種機器人保持穩步增長，軍用需求占比較大。我國在應對地震、洪澇災害、極端 天氣，以及礦難、火災、安防等公共安全事件中，對特種機器人有著突出的需求，這推 動市場穩步發展。2022 年我國特種機器人市場規模 153 億元，同比增長 25.80%， 2017-2022 年 CAGR 為 29.51%。根據應用場景分類看，2021 年軍事應用機器人、極限 作業機器人和應急救援機器人市場份額分別為 71%、23%和6%。未來隨著軍工智能化、 無人化、信息化的加速推進，軍用機器人占比有望持續提升。

市場格局方面，我國規模較大的特種機器人企業有中信重工、億嘉和、新松機器人、景 業智能、晶品科技等。其中，中信重工擁有國內領先的特種機器人研發及產業化基地， 在特種機器人行業中處于領先地位。從地域分布看，長三角、珠三角地區是主要聚集區。

5. 人形機器人：最具潛力，前景廣闊

“擬人”優勢賦予人形機器人普適性，使其更易融入社會生產和生活，為人類工作、生 活、交流提供多樣化支持，具備廣闊的應用場景。人形機器人集成度高，技術復雜，其 發展依賴于 AI 模型與大數據、高端制造、新材料等多種前沿技術和交叉學科，全球科學 技術與生產制造工藝的進步推動其逐步向大規模商業化應用前行。 廣闊的應用前景、龐大復雜的產業鏈、巨大的價值潛力，使得人形機器人的研發、制造、 投資等領域，吸引和匯聚了全球一流人才、企業、資本，并得到多國政府高度重視與大 力扶持。在上述多方參與和共同努力推動下，人形機器人的各項重難點正在被不斷突破、 產業鏈構建日趨完善。 隨著智能化、自主化運動能力提升，成本逐步下探，人形機器人的需求可能在下一個十 年出現爆發式增長，并逐步建立起研發——生產——銷售——產品迭代——進一步刺激 需求釋放和產業壯大的良性發展循環。根據技術發展水平以及主要企業戰略規劃，我們 認為人形機器人有望率先在制造業率先投入使用，隨后逐步拓展至家用、公共服務領域。

5.1 未來應用潛力最大的機器人

外觀形態接近人類，更易被人類接受。援引中國科學院深圳先進院創新發展處處長、深 圳市機器人協會秘書長畢亞雷的觀點，目前我們所處的物理世界，都是按照人的尺寸大 小設計。而人形機器人的外觀形態是最接近人的一類機器人，根據恐怖谷理論，隨著機 器人逐步“人形化”，人類社會對其接受度有望逐步提升。

機能和思維接近人類，更易成為人類社會活動的重要參與者。近似于人的機體和動能設 計，意味著人形機器人能夠像人一樣行動，完成人在制造業、農業、服務業中從事的各 種重復、繁瑣工作。AI 技術賦能下人形機器人可能具備自主學習能力，能夠像人一樣思 考，完成與人一定程度上的溝通交流、情感陪伴。目前最新研究成果顯示人形機器人可 以通過人造肌肉來模擬人類工作，這意味著人形機器人機能設計有望進一步擬人化。 思維能力上，ChatGPT 的應用雖然目前還不能提供復雜情景下的人機互動與情感交流， 但已經能使人形機器人熟練地完成與人對話、根據指令寫作和繪畫等功能。未來隨著機 能和思維的擬人化進一步發展，人形機器人將有望具備更多功能，更易協助、分擔甚至 替代完成人的工作，形成對勞動力的有效補充，為社會生產效率提升與價值創造做出更 多貢獻。

“擬人”優勢賦予人形機器人功能的多樣性與普適性，從而帶來應用場景與領域的廣泛 性。功能性上能夠像人一樣行動和思考，意味著可以像人一樣通過學習獨立完成技術型 工作，這使得人形機器人有望應用于農業耕作、采礦、搬運、裝配等領域。形態和思維 上能夠像人一樣完成社群交互、輸出情緒價值，意味著可以在社會服務領域扮演更多樣 的角色，有望應用于養老、醫療、教育、展覽講解、餐飲配送等領域。總結來說人形機 器人憑借功能、形態和思維上的優勢，成為目前最接近于人的機器人，有望普遍適用于 社會中各個工作崗位，帶來廣闊的應用場景。龐大的需求潛力也有望助推人形機器人產 業快速發展。

5.2 商業化有望推動產業發展飛輪啟動，兌現潛力

人形機器人涉及多種前沿技術，全球科研水平提升賦能發展。人形機器人集機械、電子、 材料、計算機、傳感器、控制技術等多門學科于一體，其技術發展依賴于 AI 模型與大數 據、高端制造、新材料等多種前沿技術的發展。根據《人形機器人創新發展指導意見》 中給出的技術發展指引，涉及“大腦”技術群（即交互系統）發展的通用大模型、邊緣 計算等；涉及“小腦”技術群（即控制系統）發展的仿真力學、靈巧操作等；涉及四肢 技術群的靈巧手設計、仿生傳動等；涉及軀體技術群的輕量化材料、拓撲結構優化等多 項先進技術的發展將推動人形機器人產品發展和落地。

人形機器人產業鏈龐大，吸引眾多資本入局加快產業發展。參考其他機器人，人形機器 人產業鏈可分為上游零部件和軟件系統開發、中游本體制造、下游系統集成和銷售。 上游：硬件方面，減速器、伺服電機、控制器、傳感器是人形機器人四大核心零部 件，相關技術發展水平較大程度影響人形機器人的機械性能。軟件方面，軟件系統 開發依賴于仿真軟件，其專利壁壘高，技術發展對數據積累要求高，目前國外機器 人“四大家族”均有自己私域運營的仿真軟件。 中游：本體制造商具有較強的總成能力，根據下游集成商需求完成零部件集成。 下游：系統集成商一般主導人形機器人技術框架設計，并完成渠道鋪設和售后服務 等工作。

龐大產業鏈使得眾多領域的大量企業都可以參與其中，為資本市場帶來廣闊投資機遇， 也為各類相關企業帶來更多資金支持助力發展。根據價值量看，電機、減速器、力傳感 器、絲杠等零部件單品價值量較高且用量大，這類參與者有望率先受益，如步科股份、 綠的諧波、柯力傳感、江蘇雷利等。部分企業憑借技術和生產協同優勢，嘗試整合機械 傳動系統零部件，以旋轉、線性執行器等產品參與其中，有望獲取更高的增加值，也可 能成為產業鏈發展的一大趨勢。此外人形機器人 SoC 芯片相當于人的“大腦”，雖用量 小但技術難度大，目前該領域被微軟、英偉達等企業壟斷。

產業良性發展循環逐步建立，商業化發展指日可待。在政策、科研、資本等多方力量推 動下，人形機器人研發和生產基本建立以系統集成商為核心、總成為第一供應商、核心 零部件為第二供應商的產業鏈分工，產業鏈橫縱向合作逐步加強。 例如在特斯拉人形機器人發展推動下，三花智控與綠的諧波展開深入合作，共同致力于 關節執行的研發和生產。隨著產業鏈逐步成熟，人形機器人產業正在逐步建立起研發— —生產——銷售——產品迭代——進一步刺激需求釋放和產業壯大的良性發展循環，商 業化前景可期。

5.3 人形機器人有望率先落地制造業

人形機器人商業化的兩大前提是：完成智能化的自主運動、成本降至合理范圍。前者需 要人形機器人具備靈活的“大小腦”和“機器肢”，后者需要產業鏈完善度提升、生產制 造工藝進步、規模效益逐步體現。 人形機器人需要實現自主控制。人形機器人的“大腦”，即人工智能交互系統，使得機器 人可以實現環境感知、行為控制、人機交互能力。“大腦”是人形機器人完成基礎運動的 重要系統。參考智能駕駛系統等級分類，人形機器人需要達到 L3 以上水平，才能實現自 主控制。目前看能夠實現該級別的實驗產品有美國波士頓動力公司Atlas、特斯拉Optimus 等，尚未實現大規模量產。

人形機器人需要完成基礎運動。關節和軀干，可稱為人形機器人的“機械肢”，是實現運 動的關鍵。目前人形機器人使用的主要零部件與工業機器人等其他自動化設備有一定通 用性，但由于其運動強度更高、集成度更高、功能更廣，對零部件性能提出更高要求； 而這類零部件產業規模有限、成本較高，目前尚無法滿足大規模量產需要。

人形機器人成本需持續下降降至合理范圍。援引《人形機器人亟待突破的四大難題》中 的觀點，解決成本問題的關鍵在于不斷推進人形機器人技術的發展。隨著材料科學、計 算機技術、人工智能和機器學習等領域的進步，以及大批量生產銷售帶來的規模效益， 人形機器人有望在智能化和自主性不斷提高的同時實現生產制造成本的持續下降，在其 商業化過程中吻合工業產品的基本規律。

部分產品已量產，產業化發展可期。目前人形機器人軟硬件技術研發均取得顯著成果， 硬件發展稍快于軟件，優必選、Agility Robotics 等企業已實現小批量應用。大部分已發 布的產品聚焦于機械結構上的“仿人形”，這類產品具備比較優異的運動性能。例如波士 頓動力公司機器人運動速度可達 9 千米/小時，Agility Robotics 公司機器人能夠小批量應 用于亞馬遜倉庫，完成物流派送工作。Engineered Arts 聚焦于外觀形態和溝通交流能力 上的“仿人形”，其 2022 年推出的 Ameca 機器人臉部神態與人相似度較高，并且能夠 一邊與人類工程師自如地交談，一邊在白板上畫出一只貓并在右下角簽名。

人形機器人有望率先在制造業落地。根據技術發展水平以及主要企業戰略規劃，我們認 為短期內人形機器人有望先在制造業普及，隨后拓展至家用、公共領域。

特斯拉：計劃先在工廠自產自用，再拓展至通用服務機器人。在 2022 年特斯拉 AI Day，馬斯克表示，首批量產的 Optimus 將應用在特斯拉工廠做移動搬運、零部件 裝配等工業級操作，隨后可能會讓其全程接管汽車生產領域，實現真正無人生產， 再之后可能擴展至家庭等更復雜環境中，成為通用服務機器人。

優必選：中短期內完善制造業場景布局。根據財聯社獲取信息，優必選在制造業場 景中的規模分為三階段：1）2023-2024 年：以新能源汽車制造場景作為人形機器 人在工業場景的切入點，實現人形機器人在搬運、涂料等工業場景中的測試；2） 2025-2027 年：逐步拓展至中等難度任務，重點打造 3-5 個專用場景下的應用，逐 漸實現規模商業化，橫向拓展至消費電子制造業等其它行業及應用場景；3） 2028-2033 年：將進一步拓展到較為復雜的任務場景，具備超過 10+種技能，成為 多任務通用型工業人形機器人。

小米：積極推進人形機器人在自有制造系統中落地，產業布局將分為三階段：1） 短期將扎根某一個場景，實現多個功能做產品技術的驗證，進行原型機的開發；2）中期將融入小米制造、智能制造多個場景來做產業驗證，進行規模化的驗證，實現 仿人機器人在制造場景當中的數據積累和模型迭代；3）長期拓展至 3C 和汽車制造 場景之外更多場景中的應用和價值實現，形成 7:2:1 的“黃金法則”，即在未來的智 能制造體系中，70%的工作由自動化設備完成，20%由仿人機器人完成，剩下的 10% 由人類完成。

精選報告來源：【未來智庫】。