《計算機行業機器人系列深度報告之二十一：機器人三層融合2025年產業質變！-250117（38頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《計算機行業機器人系列深度報告之二十一：機器人三層融合2025年產業質變！-250117（38頁）.pdf（38頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、行業及產業 行業研究/行業深度 證券研究報告 計算機 2025 年 01 月 17 日 機器人：三層融合，2025 年產業質變！看好機器人系列深度報告之二十一 相關研究 泛科技估值：從西方到“東西合璧”！連接實業與金融 2024/09/19 科技：東西合璧，世界領軍-重新審視TMT 地位、壁壘與估值（數字經濟專題之新質生產力篇）2024/04/27 證券分析師 劉洋 A0230513050006 王珂 A0230521120002 戴文杰 A0230522100006 屠亦婷 A0230512080003 劉正 A0230518100001 韓強 A0230518060003 黃忠煌 A023

2、0519110001 洪依真 A0230519060003 林起賢 A0230519060002 李國盛 A0230521080003 楊海晏 A0230518070003 胡書捷 A0230524070007 研究支持 徐平平 A0230123060004 聯系人 劉洋(8621)23297818 本期投資提示：本篇嘗試解答機器人數個焦點問題。自 2022 年機器人成為焦點后，數個問題困擾產業和投資者。本篇解釋放量難題（跟蹤人形機器人嗎）、學科融合問題（機械、輕工、家電、汽車、軟件、其他 ICT）、參與者問題（多種力量，需要梳理）、遠期問題。第一層融合，是機械+自控+ICT 三大機器人流派的

3、融合，即大模型和端到端算法開始落地。1）機器人三流派，一言以蔽之：機械圈核心思路是結構與力學，自動控制圈核心思路是系統與規劃；ICT 圈核心發力點是智能與生態。2）“堵點”或在算法。機械與自控流派發現最需要“大局觀”的運動控制是“堵點”，其又是“路徑規劃”的基礎，近年ICT 圈的利器大模型/端到端可以大大解決該堵點。3）機器人主要算法已詳細在正文展示。幾乎所有機器人分支都可考慮大模型化，當前部分領域已經可以“端到端”，尤其之前棘手的動態規劃部分。值得說明的：高時效場景適合小模型，高復雜度/高精度場景適合大模型；線性系統一般用小模型，復雜非線性系統可以用大模型。第二層融合，是幾大產業“智能車-機

4、器人-低空經濟“的技術外溢。只關注人形機器人可能會錯過機器人全面百花齊放，尤其行業機器人和消費機器人。1）機器人產業與國內已經甚為發達的 AD/ADAS 產業，有約 2-3 年的時間差，可以歷史借鑒 AD/ADAS 的發展過程。2）投資者不必擔心機器人蓬勃發展刺激過于旺盛的產能，因為其借鑒了此前“AD/ADAS”領域的經驗，并可以后續“技術外溢”到“低空經濟”。3）朝向“人形機器人”發展過程中，被低估的是行業機器人、消費機器人，這類似科技圈“攀登珠峰，沿途下蛋”的說法。而 2025 年可能就是這些邏輯得到證明的開始。第三層融合，是“自上而下”與“自下而上“的融合，討論人口紅利/工程師紅利的問題

5、。產業與投資者會關注度我們人口紅利、工程師紅利帶來的發展，并關心后續趨勢。1）我們用“科技賦能后用工人數“（即機器人、大模型修正后就業人口）來解釋。用當前的工業機器人（含協作機器人）、服務機器人，計算它們等效員工數量。2）計算“科技賦能后用工人數“，生產要素增速充沛，近五個月同比增速高達 3.4%/3.8%/3.8%/4.2%/4.7%?；蛴行е瘟四昊?GDP 的增速。有效生產要素或許還是充沛的。3）未必需要討論是否有替代關系，會用機器人和大模型的人力很有價值，即兩者的交織。五大類參與者，預計 2025 年催化劑頻頻。在諸多力量新參與，會以“新成立機器人子公司”、“新發布機器人”等方式亮相。

6、五大類包括：制造業領軍、車廠主機廠、生態巨頭、互聯網領軍，創業者。他們各自參與機器人的原因正文有論述。投資分析意見：1）論述比亞迪電子、優必選、中控技術、北特科技、德賽西威。2）白馬領軍（尤其可能進入海外產業鏈）：三花智控、拓普集團、綠的諧波、鳴志電器、五洲新春、兆威機電、雙環傳動。3)黑馬標的：道通科技、冠盛股份、臥龍電驅、凱爾達、肇民科技。4）近期變化的或為靈巧手、新型關節，標的為兆威機電、鳴志電器。風險提示：技術風險（技術融合方案多元化、迭代速度快）、競爭風險(上述至少五大類參與者均會布局)、市場風險（有可能 2025-2027 年是加速年，這些需要密切跟蹤）、政策風險（產業發展，政府可

7、能會加強對該行業的監管）、供應鏈風險、高市盈率風險（部分機器人股票市盈率偏高，可能伴隨股價走勢的波動）。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第2頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 投資案件 結論和投資分析意見 維持行業“看好”評級。本篇報告并非僅僅論述數家公司自下而上的權益投資機會，而是通過嘗試解決幾大預期差，論述 2025 年開始有較大幅度的正向變化。原因與邏輯 機器人有三大典型流派：機械、自動控制、ICT。前兩大流派認為的堵點，伴隨大模型、端到端的風靡，出現質變。繪制機器人三大分支（感知和定位、控制和決策、規劃）AI 算法的情況。這也是未來機器人智能化程度提升的示意圖。幾乎

8、所有分支都可以考慮大模型化，當前部分領域已經可以“端到端”，尤其規劃的部分。AD/ADAS 大約領先機器人 2-3 年。大約在 2024 年中期，出現 ADAS/AD 智能化程度井噴，即用戶感覺智能化程度逐月快速進步。預計機器人會出現類似ADAS/AD“智能井噴”的時候，可能在 2025-2026 年實現。有別于大眾的認識 放量難題。市場認為人形機器人的進展不確定，預期的波動性大。例如特斯拉的人形機器人、Figure 1 的機器人，與量產普及存在差距。類似的，還有 GPT5 的進度問題。因此部分投資者會認為，當前仍然在導入期。我們認為：攀登珠峰，沿途下蛋”的策略，或許用于機器人領域，也頗為恰當

9、。朝向“人形機器人”發展過程中，被低估的是行業機器人、消費機器人。而這個歷史，在 AD/ADAS 過程中、AGI 相關算力發展過程中，都是充分證明的。學科融合問題。機械、輕工、家電、汽車背景的產業公司，認為傳感器已經相對成熟，好奇軟件算法決定的智能化程度。TMT 背景的科技公司，往往對機械零組件、工程化，較為陌生。機器人與能源的關系問題，也是未解之謎。我們認為：1）近年ICT 圈的利器大模型/端到端可以大大解決該堵點。機器人主要算法已詳細在正文展示，幾乎所有機器人分支都可考慮大模型化，當前部分領域已經可以“端到端”，尤其之前棘手的動態規劃部分。2）值得說明的：在高時效場景適合小模型，高復雜度/

10、高精度適合大模型，線性系統一般用小模型，復雜非線性系統可以用大模型。參與者問題。市場需要梳理眾多參與者的脈絡。我們認為：既有海外領軍，又有互聯網領軍、生態巨頭，還有主機廠領軍、制造業領軍、廣泛的創業公司。每個不同的目的，在正文有解釋。遠期問題。產業和投資者關心人口紅利，也關心機器人與其關系。我們認為：計算“科技賦能后用工人數“，生產要素增速充沛，近五個月同比增速高達3.4%/3.8%/3.8%/4.2%/4.7%?；蛴行е瘟四昊?GDP 的增速。有效生產要素或許還是充沛的。未必需要討論是否有替代關系，會用機器人和大模型的人力很有價值，甚至更有價值，即兩者的交織。nWbWhXtUkWrQtR8

11、O9R6MoMoOtRrMlOqQrQlOoMoO7NmMuNMYqRvNvPqQqQ 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第3頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 前言.6 1.機器人算法：融合機械+自控+ICT 的邊界.6 1.1 三個流派：機械，自控，ICT.6 1.2 當前算法：機械與自控圈認為的“堵點”.7 1.3 未來算法的劃分：GPU 數學，大模型，端到端.9 2機器人工程：融合智能車，鋪路未來低空.10 2.1 歷史借鑒：智能車 ADAS/AD 領域，或出現“智能井噴“.11 2.2“技術外溢“：智能車，機器人，低空經濟.13 2.3 被嚴重低估：行業機器人，消費

12、機器人.15 3.自上而下：融合人口疑問與新產能.17 3.1 歷史問題：人口紅利，工程師紅利.17 3.2 產能設想：軟件大模型+硬件機器人.17 4參與者與催化劑：預計 2025 年高頻.19 4.1 五大參與者一張圖.19 4.2 互聯網領軍投資與成立團隊：字節、阿里、騰訊、美團、百度.20 4.3 車廠領軍：理想、小米、小鵬、其它等.21 4.4 生態巨頭的做法：特斯拉、華為、英偉達、OpenAI、三星.22 4.5 制造業領軍：比亞迪、匯川、中控、三花、拓普、領益、賽力斯、立訊精密.23 4.6 轉型者與創業者：宇樹，云深處，智元，七騰.26 4.7 潛在變化靈巧手：兆威機電、鳴志電

13、器.28 5、投資分析意見與標的.29 5.1 比亞迪電子：比亞迪場景+新業務+機器人潛力.29 5.2 優必選：技術+機器人產品迭代.29 5.3 中控技術：場景客戶優勢+多款機器人+出海+預計機器人連續高增.31 5.4 北特科技：全工序自產+為產能擴張準備.31 5.5 德賽西威：智能車領軍+預計拓展.32 5.6 白馬：三花智控+拓普集團+綠的諧波+鳴志電器+五洲新春+兆威機電+雙環傳動32 5.7 黑馬：道通科技+冠盛股份+臥龍電驅+凱爾達+肇民科技.34 5.8 衍生者：持續延展的股票池.36 目錄 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第4頁 共38頁 簡單金融

14、成就夢想 6、風險：技術/競爭/市場/政策/市盈率等.36 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第5頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 圖表目錄 圖 1：當前代表性機器人，實際是借鑒與融合了機器人三大流派的知識.7 圖 2：算法是重要堵點。人形機器人運動控制流程的典型說明，包括自下而上、自上而下兩大部分 8 圖 3：機器人代表性算法，哪些可以大模型，哪些可端到端.9 圖 4：2017 年至今，AD/ADAS 領域主要技術趨勢、技術特色和案例.12 圖 5：理想汽車大模型大致在 2024 年 8 月開始出現質變(模型 V2.1.2，兩次接管間平均行駛里程達到 20公里).12 圖

15、 6：特斯拉監督式完全自動駕駛（FSD）累計行駛英里數的井噴.12 圖 7：智能汽車指數(399432)的合計 CAPEX 高點大約在 2021-2022 年.13 圖 8：汽車零部件的合計 CAPEX 高點大約在 2021-2022 年.13 圖 9：機器人指數(H30590.CSI)的合計 CAPEX 自 2023H2 開始加速.13 圖 10：自動化設備的合計 CAPEX 自 2023H2 開始加速.13 圖 11：技術外溢，可以促成當前機器人投入，且預計未來促成“低空經濟”。.15 圖 12：我們預計，向著人形機器人研發，中間各種類型機器人百花齊放，體現“攀登珠峰，沿途下蛋”。參考 A

16、D/GPU 歷史.16 圖 13：工業企業存量用工人數、科技賦能后用工人數情況，用于評估科技（機器人、大模型等）作為生產要素的影響（單位：萬人，%）.18 圖 14：機器人代表性參與者?！癆D/ADAS-機器人-低空經濟”三步走帶來技術外溢，因而階段性高產能利于未來.19 圖 15：特斯拉靈巧手變化的動態.28 圖 16：機器人優必選的代表性歷史歷程.29 圖 17：優必選的代表性重要技術或產品.30 表 1：機械、自動控制、ICT 圈從事機器人業務不同的思路、產品、代表作.6 表 2：不展開論述未來大模型或端到端 AI 算法，當前主流的機器人/AI 算法.8 表 3：本科生和碩士生人數比例關

17、系，可視為科技應用/開發人力/工程師數量的對比.17 表 4:代表性機器人巨頭的技術、產品、生態和投資.22 表 5：根據 Wind 一致預期，計算部分相關公司估值表（選擇 2025 年 1 月 16 日收盤后，單位：利潤為百萬元人民幣，市值為億元人民幣）.37 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第6頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 前言 2022 年開始，機器人成為焦點。但有數個問題，產業界與投資者存在疑慮，例如：1）放量難題。例如特斯拉的人形機器人、Figure 1 的機器人，與量產普及存在差距。類似的，還有 GPT5 的進度問題。因此部分投資者會認為，當前仍然在導入期

18、。2）學科融合問題。機械、輕工、家電、汽車背景的產業公司，認為傳感器已經相對成熟，好奇軟件算法決定的智能化程度。TMT 背景的科技公司，往往對機械零組件、工程化，較為陌生。機器人與能源的關系問題，也是未解之謎。3）參與者問題。既有海外領軍，又有互聯網領軍、生態巨頭，還有主機廠領軍、制造業領軍、廣泛的創業公司。4）遠期問題。例如是否短期旺盛產能，會后續帶來隱憂？第二章解釋放量難題，用智能車 AD/ADAS、AI 算力的歷史和未來幫助解釋。朝向“人形機器人”發展過程中，被低估的是行業機器人、消費機器人，這類似科技圈“攀登珠峰，沿途下蛋”的說法。第一章解釋學科融合問題，對未來的零部件、AI 算法、大

19、模型做了切分。但涉及技術，部分投資者可以略過。第四章第五章解釋參與者問題。第三章展望遠期問題，軟件大模型和硬件機器人，是應對人口狀況的重要利器。1.機器人算法：融合機械+自控+ICT 的邊界 本章解釋機器人學科融合的問題。機械、輕工、家電、汽車背景的產業公司，認為傳感器已經相對成熟，好奇軟件算法決定的智能化程度。TMT 背景的科技公司，往往對機械零組件、工程化，較為陌生。機器人與能源的關系問題，也是未解之謎。1.1 三個流派：機械，自控，ICT 存在三個機器人的流派：機械、自動控制、ICT，三者的思路、代表人物、代表產品、里程碑著作如下表。一言以蔽之，機械圈核心思路是結構與力學，自動控制圈核心

20、思路是系統與規劃；ICT 圈核心發力點是智能與生態。表 1：機械、自動控制、ICT 圈從事機器人業務不同的思路、產品、代表作 機械圈 自動控制圈 ICT 圈 思路概要 結構與力學 系統與規劃 智能與生態 思路 機械結構設計、制造和力學原理 運動控制、路徑規劃、傳感器融合和系統穩定性 人物 1 約瑟夫恩格爾伯格 諾伯特維納 國內各機器人創始人 人物 2 熊有倫 尼爾斯約翰尼爾森 馬斯克，李飛飛 產品 1 Unimate Shakey DEEPRobotics+Unitree+BYDE 等 產品 2 換刀機械手 ANYmal Optimus+Atlas+Figure 等 代表作 1 約瑟夫恩格爾伯

21、格 實踐中的機器人 諾伯特維納控制論 ExBody2:Advanced Expressive Humanoid Whole-Body Control 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第7頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 代表作 2 熊有倫機器人學：建模、控制與視覺 錢學森工程控制論 NaVILA:Visual-Language-Action Model for Navigation in the Wild 代表作 3-Mark W.Spong 等 機器人建模和控制 斯坦福 AI 團隊ReKep:Spatio-Temporal Reasoning of Relational

22、 Keypoint Constraints for Robotic Manipulation 注 1：NaVILA 這篇，英偉達與加州大學研究人員合作發布,使用了宇樹 go2 機器狗和 g1 人形機器人進行實測 注 2：Exbody2 這篇，UCSD 使用了宇樹 G1 和 H1 人形機器人進行測試 注 3：相關人物英文名為 Joseph Engelberger，Xiong Youlun，Norbert Wiener，Nils John Nilsson，Elon Musk 資料來源：Wind,申萬宏源研究 依照三大流派的思路，可以得到主流機器人倚重的知識和流派。例如豐田機器人、波士頓動力 Atl

23、as、UCLA Artmiss 主要依靠自動控制，不同程度的倚重機械與 ICT。而近期的特斯拉 Optimus、Figure1、宇樹科技、云深處科技，主要倚重 ICT 流派的思路，也融入相對成熟的機械、自動控制思路。宇樹科技、云深處都強調強化學習、多模態，前者還額外強調本體感知控制。這都是近年 AI 的思路。圖 1：當前代表性機器人，實際是借鑒與融合了機器人三大流派的知識 注：部分公司包括機器狗等產品，上述機器人包含此類形態產品 資料來源：特斯拉官網，UCLA 官網，宇樹官網，云深處官網，申萬宏源研究 1.2 當前算法：機械與自控圈認為的“堵點”“堵點”或在算法。機械流派、自動控制流派發展機器

24、人過程中，自然會發現最需要“大局觀”的運動控制是“堵點”。而運動控制又是“路徑規劃”的基礎。當前算法主要包括自上而下決策部分、自下而上傳感部分。大模型與端到端 AI，實際上會讓“自上而下”部分做較大改變。1）以 Atlas、Artemiss 機器人為例：傳感器模塊 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第8頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 將機器人狀態量（廣義坐標、力/力矩、接觸狀態等）向運動規劃器和全身控制器傳送，運動規劃器通過機器人自身選擇的動態模型、穩定性判定和優化方法進行步態規劃，落腳點軌跡和關節軌跡也由此計算得出。2）若采用大模型甚至端到端 AI 改變上述流程，缺點是

25、消耗資源多了，“幻覺”即錯誤或也增加，換來的優點是“智能化”大幅增加。即上述“自上而下決策”部分，可更多的體現“大模型”的特征：自動做決策，創造力增強。圖 2：算法是重要堵點。人形機器人運動控制流程的典型說明，包括自下而上、自上而下兩大部分 資料來源：申萬宏源研究 如果詳細的論述機器人主要算法，可總結為下表。值得說明的是：1）主要探討大模型/端到端之前的成熟算法（其中三維、NLP 已經涉及大模型）；2）規劃算法可以采用大模型/端到端明顯優化，因此沒有詳細展開；3）運動控制算法差異化較大，此處采用典型代表，例如 Artemiss 和 Atlas 機器人。表 2：不展開論述未來大模型或端到端 AI

26、 算法，當前主流的機器人/AI 算法 算法 1 算法 2 算法 3 算法 4 視覺-檢測 傳統目標檢測 Viola-Jones HOG-SVM DPM 候選區域目標檢測 R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN 回歸目標檢測 YOLO SSD:增強學習目標檢測 Q-learning 視覺-跟蹤 傳統跟蹤 光流法 Meanshift Camshift 稀疏逼近跟蹤 L1Tracker MOSSE 相關濾波器跟蹤 MOSSE KCF C-COF ECO 深度學習 DLT TOD SiamFC SiamRPN 視覺-三維重建 主動視覺 結構光 TOF 三角測距 被動視覺 單目 多目

27、 深度學習-基于 體素 點云 網格 隱式曲面 深度學習-算法 CNN GAN Transformer 視覺導航SLAM 早期 SLAM 距離測量 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第9頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 濾波器 SLAM 卡爾曼濾波器 粒子濾波器 視覺 SLAM MonoSLAM LSDSLAM SVO 圖優化 SLAM ORBSLAM g2o GTSAM 交互-語音 語音-模板匹配 DTW LPC 語音-統計 HMM MEM n-gram GMM 語音-深度學習 DNN RNN LTSM 交互-NLP 語義-基于規則 規則引擎 語法 句法 語義-統計 n-g

28、ram SVM HMM GMM 語音-深度學習 RNN LTSM CNN Transformer 運控與規劃 步態規劃-動態模型 倒立擺 模型 IP 彈簧倒立擺 模型 SLIP 線性倒立擺 模型 LIPM 一般點質量 模型 GPMM 步態規劃-穩定性判據 零力矩點ZMP 捕獲點 CP 步態規劃-優化方法 最優控制 MPC 算法 軌跡規劃-幾何方法 多項式差值 樣條差值 軌跡規劃-采樣方法 PRM RRT RRT*軌跡規劃-數值優化 梯度下降 二次規劃SQP 全身運動-運動學 DH 參數 旋量理論 全身運動-逆運動學 解析法 數值法 啟發式 混合式 注 1：主要討論大模型/端到端之前的算法，但本

29、表格中三維、NLP 已經涉及大模型 注 2：規劃算法可以采用大模型/端到端明顯優化，因此沒有詳細展開 注 3：運動控制算法差異化較大，此處采用典型代表，例如 Artemiss 和 Atlas 機器人 資料來源：Saeed B.Niku機器人學導論-分析、控制及應用（第二版），Ian Goodfellow 等Deep Learning（深度學習），吳軍數學之美，Arxiv.org，申萬宏源研究 既然主要算法已經分解出來，那么問題就轉化成：上述 AI 算法，若應用在機器人，哪些可以伴隨 AI 產業的發展，明顯提高智能化。尤其大模型、端到端算法的使用。1.3 未來算法的劃分：GPU 數學，大模型，端

30、到端 機器人算法，在未來，哪些部分可以大模型化？哪些部分可以端到端？我們繪制機器人三大分支（感知和定位、控制和決策、規劃）AI 算法的情況。這也是未來機器人智能化程度提升的示意圖。結論是，幾乎所有分支都可以考慮大模型化，當前部分領域已經可以“端到端”，尤其規劃的部分。值得說明的是：1）高時效場景適合小模型，而高復雜度/高精度場景適合大模型 2）線性系統一般用小模型，復雜非線性系統可以用大模型。圖 3：機器人代表性算法，哪些可以大模型，哪些可端到端 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第10頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 資料來源：IEEE Transactions on R

31、obotics（IEEE 機器人學報）,Journal of Robotics（機器人學報），CVPR2023Planning-oriented Autonomous Driving，申萬宏源研究 2機器人工程：融合智能車，鋪路未來低空 第一章解釋技術，本章解釋產業數個關鍵問題。機器人產業與國內已經甚為發達的AD/ADAS 產業，有約 2-3 年的時間差，可以歷史借鑒 AD/ADAS 的發展過程。兩個重要議題。一方面，投資者不必擔心機器人蓬勃發展刺激過于旺盛的產能，因為其借鑒了此前“AD/ADAS”領域的經驗，并可以后續“技術外溢”到“低空經濟”。另一方面，朝向“人形機器人”發展過程中，被低估

32、的是行業機器人、消費機器人，這類似科技圈“攀登珠峰，沿途下蛋”的說法。而 2025 年可能就是這些邏輯得到證明的開始。感知和定位規劃控制和決策（包含運動控制）路徑搜索可端到端一圖解釋：軌跡規劃傳感器融合視覺算法智能控制強化學習A*算法RRT算法可端到端多項式插值二次規劃求解多項式二次求解器前融合卡爾曼濾波特征提取深度估計圖像濾波高斯差分濾波PID控制模型預測控制二次求解器DQN算法梯度計算最小二乘可大模型例如VLA可大模型，未必端到端可大模型，未必端到端可端到端可端到端注：高斯差分算法、圖像濾波等算法明細：1）在高時效場景適合小模型，高復雜度/高精度適合大模型2）線性系統一般用小模型，復雜非線

33、性系統可以用大模型是否大模型均可可大模型圖例場景算法大類算法明細可大模型可端到端自適應控制例如POINT-LIO算法是否大模型均可是否大模型均可 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第11頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 2.1 歷史借鑒：智能車 ADAS/AD 領域，或出現“智能井噴“發展機器人，有一個非常好的歷史借鑒，即智能車的歷史過程。業界普遍認為兩者產業成熟度相差大約 2-3 年。多域融合的代表：2017 年特斯拉 Model 3：特斯拉在 Model 3 上突破了功能域的框架，實現了中央計算+區域控制器框架，將 IVI（信息娛樂系統）、ADAS/Autopilot（

34、輔助駕駛系統）和車內外通信 3 部分整合為一體，成為汽車電子架構向中央計算式演變的重要里程碑。后續 2023 年廣汽星靈架構、2023 年比亞迪璇璣架構、2023 年零跑 LEAP 3.0 架構都是重要證據。傳感器前融合的代表：2019 年毫米波雷達突破。1）2019 年 5 月底，森思泰克 77GHz 車載毫米波雷達隨著一汽紅旗 HS5 的上市，成為國內較早“上路”的 ADAS 毫米波雷達傳感器。2）類似的，2019 年，行易道 3 月實現了支持 AEB 功能的 77GHz 中程雷達裝車上路。6 月該雷達具備了測高功能、自校準功能并面向數據融合開發，10 月又全新發布了 77GHz 近程毫米

35、波雷達 ASRR100 和 77GHz 中程毫米波雷達 AMRR112。后續，5R1V（5 毫米波雷達 1 攝像頭）、5R5V（5 毫米波雷達 5 攝像頭）、4D 成像毫米波雷達（理想 L7 2 片級聯 4D 成像雷達 STA77-6）的量產，都是傳感器前融合的重要證據。行泊一體化的代表：TI TDA4,Nvidia Xavier/Orin，2022 年后大規模量產。1）小鵬 P7 搭載英 Nvidia Xavier 芯片，實現了高速場景下的上下匝道、低速場景下的自動泊車及代客泊車等功能。2）Nvidia Orin 于 2022 年開始量產并應用于行泊一體化方案，實現高階智能駕駛功能，如城市

36、NOA、自動泊車等。3）根據高工智能汽車研究院監測數據，2022 年中國市場乘用車前裝標配搭載行泊一體域控制器交付上險為 77.98 萬輛，同比增長 99.63%，搭載率目前為 3.91%，當時處于市場爆發前期。行泊一體化的其他案例包括 TI TDA4 方案、地平線 J5 與比亞迪部分車型合作等。大模型端到端的代表：2023 年熱議，2024 年多家宣稱“端到端”量產。1）2020-2022 年，特斯拉 AI Day 重點描述了 BEV、占用網絡 Occupancy Network，這是大模型和端到端的基礎。2）CVPR2023 最佳論文之一有關端到端，即Planning-oriented A

37、utonomous Driving（以路徑規劃為導向的自動駕駛）。上海人工智能實驗室、武漢大學及商湯科技聯合論文提出了感知決策一體化的端到端自動駕駛大模型 UniAD。3）2024 年多家領軍公司宣布應用“端到端”量產。小鵬汽車在 2024 年 5 月稱發布了國內較早量產上車的端到端大模型，成為行業較早量產端到端大模型的車企。華為在 2024 年的智能汽車解決方案發布會上發布 ADS 3.0 系統，采用端到端架構 GO-PDP，將 GOD 及 PDP 網絡升級為端到端神經網絡。理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋表示，對智駕核心的思路是“端到端+大模型”，也就是“系統 1+系統 2”的理念，并且認為這

38、種方式更接近人類駕駛。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第12頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 圖 4：2017 年至今，AD/ADAS 領域主要技術趨勢、技術特色和案例 資料來源：特斯拉，華為官網，理想官網，小鵬官網，申萬宏源研究 大約在 2024 年中期，出現 ADAS/AD 智能化程度井噴，即用戶感覺智能化程度逐月快速進步。尤其體現在國內理想、小鵬、華為、小米等，和國外的特斯拉。1）從供應角度，理想大約在 8 月開始（理想 E2E+VLM 的模型 V2.1.2）出現模型性能的 Scaling Law，特斯拉在 2024Q2 開始出現監督式完全自動駕駛（FSD）累計行駛

39、英里數的井噴并在 Q3 發布 V12.5 版本。2）從需求角度，根據“烹小魚咨詢-新能源汽車用戶畫像及滿意度研究“，較多爆品是由于 AD/ADAS 能力，例如小米 SU7、小鵬 Mono03、小鵬 P7i、小鵬 P7+、智己 L6。技術供應和需求，共同促成了 2024 中期開始智能化的逐月進步。圖 5：理想汽車大模型大致在 2024 年 8 月開始出現質變(模型 V2.1.2，兩次接管間平均行駛里程達到20 公里)圖 6：特斯拉監督式完全自動駕駛（FSD）累計行駛英里數的井噴 資料來源：2024 理想 AI Talk，申萬宏源研究 資料來源：特斯拉 2024 第二季度、第三季度財報，申萬宏源研

40、究 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第13頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 預計機器人會出現類似 ADAS/AD“智能井噴”的時候，可能在 2025-2026 年實現。這一方面，來自兩個產業約 2-3 年的時間差；另一方面，來自 2023 年“端到端”AI 算法對傳統 AI 算法的滲透改造。2.2“技術外溢“：智能車，機器人，低空經濟 機器人產業如果蓬勃發展，是否會刺激過于旺盛的產能？未必需要擔心，因為其借鑒了此前“AD/ADAS”領域的經驗，并可以后續“技術外溢”到“低空經濟”。即當前的投入，或許在后續較長時間都會有回報。圖 7：智能汽車指數(399432)的合計 CA

41、PEX 高點大約在 2021-2022 年 圖 8：汽車零部件的合計 CAPEX 高點大約在 2021-2022 年 資料來源：Wind,ifind,申萬宏源研究 資料來源：Wind,ifind,申萬宏源研究 圖 9：機器人指數(H30590.CSI)的合計 CAPEX 自2023H2 開始加速 圖 10：自動化設備的合計 CAPEX 自 2023H2 開始加速 -10.5%-28.2%-16.9%3.4%52.6%153.3%162.9%167.5%93.5%80.4%100.7%42.4%51.9%7.7%-3.9%-15.9%-20.8%-25.7%-23.3%-50.0%0.0%50.

42、0%100.0%150.0%200.0%010,00020,00030,00040,00050,00060,00070,00080,00090,0002019/3/12019/5/12019/7/12019/9/12019/11/12020/1/12020/3/12020/5/12020/7/12020/9/12020/11/12021/1/12021/3/12021/5/12021/7/12021/9/12021/11/12022/1/12022/3/12022/5/12022/7/12022/9/12022/11/12023/1/12023/3/12023/5/12023/7/12023/

43、9/12023/11/12024/1/12024/3/12024/5/12024/7/12024/9/1智聯汽車單季度合計CAPEX（單位：百萬元，%）單季度智聯汽車合計CAPEX（百萬元，左軸）單季度同比YoY,智聯汽車CAPEX（右軸）-22.3%-5.4%-10.1%-9.6%31.7%47.4%18.4%44.7%22.3%9.7%31.2%23.2%7.1%17.5%6.7%-3.6%9.7%-0.5%-7.8%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%05,00010,00015,00020,00025,00030,00035,0002019/3/12019/

44、6/12019/9/12019/12/12020/3/12020/6/12020/9/12020/12/12021/3/12021/6/12021/9/12021/12/12022/3/12022/6/12022/9/12022/12/12023/3/12023/6/12023/9/12023/12/12024/3/12024/6/12024/9/1汽車零部件單季度合計CAPEX（單位：百萬元，%）單季度汽零合計CAPEX（百萬元，左軸）單季度同比YoY,汽零CAPEX（右軸）-10.2%28.5%35.8%3.3%72.2%45.0%33.1%34.0%22.8%9.1%22.1%6.9%1

45、3.1%16.9%-5.2%39.0%1.8%30.0%8.2%-0.2-0.100.10.20.30.40.50.60.70.801,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0008,0002019/3/12019/5/12019/7/12019/9/12019/11/12020/1/12020/3/12020/5/12020/7/12020/9/12020/11/12021/1/12021/3/12021/5/12021/7/12021/9/12021/11/12022/1/12022/3/12022/5/12022/7/12022/9/12022/11/12023/1

46、/12023/3/12023/5/12023/7/12023/9/12023/11/12024/1/12024/3/12024/5/12024/7/12024/9/1機器人指數單季度合計CAPEX（單位：百萬元，%）單季度機器人合計CAPEX（百萬元，左軸）單季度同比YoY,機器人CAPEX（右軸）27.9%37.4%47.8%3.9%81.7%2.8%34.8%42.4%35.5%6.2%25.8%12.7%11.2%20.6%-16.4%8.1%-8.7%17.7%14.3%-40%-20%0%20%40%60%80%100%05001,0001,5002,0002,5003,0003,5

47、002019/3/12019/6/12019/9/12019/12/12020/3/12020/6/12020/9/12020/12/12021/3/12021/6/12021/9/12021/12/12022/3/12022/6/12022/9/12022/12/12023/3/12023/6/12023/9/12023/12/12024/3/12024/6/12024/9/1自動化設備單季度合計CAPEX（單位：百萬元，%）單季度自動化設備合計CAPEX（百萬元，左軸）單季度同比YoY,自動化設備CAPEX（右軸）行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第14頁 共38頁 簡

48、單金融 成就夢想 資料來源：Wind,ifind,申萬宏源研究 資料來源：Wind,ifind,申萬宏源研究 CAPEX 季度趨勢或驗證智能車對機器人的“技術外溢”。上圖是 A 股智能汽車指數(399432)、二級行業汽車零部件（屬于汽車行業）的單季度 CAPEX 趨勢?？梢钥吹?，同比增速的高點出現在 2021 年內，而總額的高點出現在 2022 年內。而機器人指數(H30590.CSI)、二級行業自動化設備（屬于機械行業）的 CAPEX 自2023 年末開始加速（2023 年中是低點）。智能車 CAPEX、機器人 CAPEX 的此消彼長，或輔助論述“技術外溢”，即智能車硬件投入的高峰期，可能

49、平移到了機器人相關。除了定量分析，下面具體環節的定性分析，可以幫助投資者理解“智能車-機器人-低空經濟”的技術外溢。首先，AD/ADAS 對機器人的技術外溢：以芯片/電機/控制系統/能源系統為例。1)芯片技術，復用環境感知、路徑規劃等，例如小鵬人形機器人。例如，小鵬的人形機器人 iron 采用自研圖靈 AI 芯片，算力 3000T，從而可以更好地融合智能駕駛領域技術，結合端到端大模型和強化學習算法。2)電機技術，復用驅動，例如宇樹機器人。智能汽車的驅動電機技術在功率密度、效率、可靠性等方面不斷進步，這些電機技術可以為機器人的關節驅動提供借鑒。例如，宇樹科技的機器人關節采用高性能電機，實現了靈活

50、的運動控制，類似技術可應用于智能汽車的電動尾門、電動座椅調節等部位。3）控制系統技術，復用動作控制、任務調度和能量管理，例如廣汽人形機器人 gomate。廣汽集團的具身智能人形機器人 gomate 融入了廣汽自研純視覺自動駕駛算法，具備自主導航等功能。4）能源技術，復用電池技術和能量管理系統，例如寧德時代的凝聚態電池。寧德時代的凝聚態電池技術，不僅可應用于汽車，未來也可能為機器人提供更高能量密度的電源。其次，AD+機器人，對低空經濟的技術外溢：以視覺算法/傳感器/電機/能源系統為例。1)視覺算法技術，復用到無人機的 AI 識別算法。例如，復亞智能的無人機 AI 識別算法，通過深入分析低空巡查的

51、特殊需求，專為無人機視角設計，可用于檢測各種類型的物體，如人物、車輛、建筑物等。2)傳感器，復用環境感知和飛行姿態控制，例如小鵬匯天飛行汽車。小鵬匯天飛行汽車在安全系統和飛行控制等方面應用了多種傳感器，如激光雷達、攝像頭等，用于環境感知和飛行姿態控制。3)電機技術：復用到電動垂直起降飛行器（eVTOL）等，例如 250kw 及以下航空電機及驅動系統規?；慨a技術。該可借鑒智能汽車和機器人電機的生產制造和控制技術。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第15頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 4)能源系統技術：復用能源系統技術，例如寧德時代的凝聚態電池技術（航空級）。寧德時代的凝聚

52、態電池技術，正在按照航空級的標準和測試進行研發，目標是滿足航空級別的安全和質量要求。圖 11：技術外溢，可以促成當前機器人投入，且預計未來促成“低空經濟”。資料來源：Journal of Field Robotics（現場機器人雜志），朱克力低空經濟:新質革命與場景變革，申萬宏源研究 如果本環節分析得當，投資者未必需要擔心機器人的崛起，會刺激過于旺盛的產能。因為“智能車-機器人-低空經濟”是遞進關系，當前機器人的投入可以后續“技術外溢”到“低空經濟”。2.3 被嚴重低估：行業機器人，消費機器人 例如特斯拉的人形機器人、Figure 1 的機器人，與量產普及存在差距。類似的，還有GPT5 的進度

53、問題。因此部分投資者會認為，當前仍然在導入期?！芭实侵榉?，沿途下蛋”1 2的策略，或許用于機器人領域，也頗為恰當。朝向“人形機器人”發展過程中，被低估的是行業機器人、消費機器人。而這個歷史，在 AD/ADAS過程中、AGI 相關算力發展過程中，都是充分證明的。1 任正非：我們要在攀登珠峰的征程中沿途下蛋，虎嗅網，2018/8 2 副總裁李震宇談百度無人車：攀登珠峰，沿途下蛋，騰訊網，2020/4 智能車與電動車芯片電機視覺傳感器控制系統能源系統例如BEV+OCC+Transformer視覺工業+服務機器人例如AI 芯片芯片例如小鵬人形機器人例如2d 攝像頭和手部的觸覺、力度傳感器傳感器例如特斯

54、拉 optimus 例如驅動電機，可應用于智能汽車的電動尾門、電動座椅調節電機例如宇樹關節電機控制系統例如廣汽gomate例如自研純視覺自動駕駛算法能源系統例如寧德時代凝聚態電池例如凝聚態電池用于汽車機器人技術外溢即產業復用偏模組偏系統視覺無人機視角AI 識別芯片例如小鵬人形機器人傳感器例如小鵬匯天電機eVOLT控制系統飛行姿態、速度、高度等的精確控制能源系統例如寧德時代凝聚按航態電池空級標準和測試低空經濟先進飛行汽車控制系統采用類似汽車AD高性能計算芯片，實時控制飛行姿態、導航、避障飛行汽車安全系統和飛行控制等方面應用了多種傳感器，如激光雷達、攝像頭等例如，250kw 及以下航空電機及驅動系

55、統規?；慨a技術借鑒AD與機器人例如航空級別的安全和質量復用AD/機器人運控再技術外溢即產業復用智能手機芯片基帶+處理器視覺攝像頭傳感器電源管理手機級技術外溢即產業復用 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第16頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 圖 12：我們預計，向著人形機器人研發，中間各種類型機器人百花齊放，體現“攀登珠峰，沿途下蛋”。參考AD/GPU 歷史 資料來源：新智駕，高工智能汽車，特斯拉財報，博通財報，虎嗅網任正非：我們要在攀登珠峰的征程中沿途下蛋，騰訊網副總裁李震宇談百度無人車：攀登珠峰，沿途下蛋，申萬宏源研究 1）AD/ADAS 領域的“攀登珠峰，沿途下蛋”

56、：2010-2015 年，如果遙望 L4-L5 自動駕駛，是非常遙遠的。但朝向這個宏大目標，既有 L2（傳感器前融合、智能座艙升級、地圖高精化）、L2.5（行泊一體化、高快 NOA、城市 NOA），又有準 L3（大模型、端到端）?，F在再看 L4 的代表 Robotaxi、車路協同，已并不遙遠。因為制造、科技、用戶心智，都已經大幅度成熟。2）AGI 對應 AI 算力的“攀登珠峰，沿途下蛋”。CPU 誕生伊始，是無法滿足 AGI對應的算力需求的。但歷經終端計算（CPU）、云端計算（GPU、NPU、TPU 等）、邊緣與端側等（例如 DSA、ASIC 服務），產業與投資者都不認為 AGI 的堵點在算力

57、。討論能源瓶頸、GPT 算法反而更多。3）預計這個過程會在機器人領域重現。投資者未必需要額外關注人形機器人（尤其特斯拉的人形機器人），工業機器人、協作機器人、掃地機器人、機器狗等已經是“沿途下蛋”。預計 2025 年開始行業機器人（例如能源、特殊、化工）、消費機器人（例如 AI玩具、陪伴、教育、可穿戴），也會是“沿途下蛋”。傳感器前融合201920202021202220232024 2025未來2028-2030？行泊一體化大模型+端到端智能座艙升級輕地圖高精地圖車聯網ROBOTAXIL4-L5高快NOA/城市NOAL2L2.5準L3CPU70年代2006201020152018 2020

58、未來TPUGPUDSA/ASIC（例如DOJO）NPUAGI算力ASIC服務（例如BRCM/MRVL）終端計算云端計算邊緣+云+端側+生態注1：以上僅是典型代表性時間。有些智能化環節的邊界相對模糊注2：未來ROBOTAXI屬于L4，當前推廣的ROBOTAXI屬于基礎類L2注1：盡管GPU上世紀90年代就推出，普遍認為2006年GeForce 7800開始用于AI注2：對于ASIC服務，2018年TPU V3是里程碑事件。MRVL 2019年收購Avera Semiconductor注3：ASIC/DSA/GPGPU的邊界相對模糊，各家會求同存異遠期目標量子計算算力遠期目標70年代2012201

59、5 2016 2017 2024 現在未來工業機器人工業機器視覺協作機器人智能家庭助理注：工業機器視覺/智能家庭助理/掃地機器人 選AlexNet在ImageNet競賽獲勝/亞馬遜Echo/小米激光雷達導航的規劃式清掃掃地機器人機器狗例如宇樹無人機例如大疆大模型+端到端行業機器人如 能源/特殊/化工等消費機器人例如 AI玩具/陪伴/教育/可穿戴人形機器人遠期目標一圖解釋：向著人形機器人研發，中間各種類型機器人百花齊放。參考AD/GPU歷史證明當前 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第17頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 3.自上而下：融合人口疑問與新產能 3.1 歷史問題：

60、人口紅利，工程師紅利 人口紅利。一般認為中國在 20 世紀 90 年代至 21 世紀初進入人口紅利期。1990 年到 2010 年期間，中國 1559 歲勞動年齡人口以年均 1.8%的速度增長3，而非勞動年齡人口的增長則基本停滯，同期年均增長率為-0.2%。當前的工程師紅利。中國的工程師紅利大致從 20 世紀 90 年代開始顯現，1999 年大學擴招后進一步加速。工程師儲備，我們可以用本科生、碩士生畢業人數的比例做近似。盡管教育質量、系別有差距，但誤差不會顯著。兩者的比例關系為 2-3 倍、1-2 倍，恰與雙方第二產業工業增加值的規模比例接近。也有投資者擔心，美國私立學校培養的人才未統計進去。

61、STEM 畢業生數量也是約每年百萬人，這些信息可以加強計算的可靠性。表 3：本科生和碩士生人數比例關系，可視為科技應用/開發人力/工程師數量的對比 中國:高等教育:普通高校畢業生數:本科 中國:高等教育:研究生畢業生數:碩士 美國:畢業人數:總計:公立教育機構:學士或等同學位 美國:畢業人數:總計:公立教育機構:碩士或等同學位 本科生比例關系 碩士生比例關系 頻率 年 年 年 年 單位 人 人 人 人 2021 4,280,970 700,742 1,385,237 458,345 309%153%2020 4,205,097 662,451 1,362,775 443,618 309%149

62、%2019 3,947,157 577,088 1,340,147 437,533 295%132%2018 3,868,358 543,644 1,310,988 434,233 295%125%2017 3,841,839 520,013 1,275,756 423,950 301%123%2016 3,743,680 508,927 1,240,186 413,098 302%123%2015 3,585,940 497,744 1,209,825 399,651 296%125%2014 3,413,787 482,210 1,187,251 394,796 288%122%2013

63、3,199,716 460,487 1,164,451 395,430 275%116%資料來源：經濟合作與發展組織 OECD，教育部，國家統計局，申萬宏源研究 3.2 產能設想：軟件大模型+硬件機器人 大家普遍關心人口紅利、工程師紅利，有兩個隱含問題：1）是否還有足夠的未來的就業人口，支持人口紅利、工程師紅利；2）如果沒有，如何支持未來的增長與創新。我們稍微創新的用“科技賦能后用工人數“（即機器人、大模型修正后就業人口）來解釋。用當前的工業機器人（含協作機器人）、服務機器人，計算它們等效員工數量。等 3 蔡昉，人口紅利:認識中國經濟增長的有益框架，中國社會科學院，2022/10 行業深度 請

64、務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第18頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 效員工數量，加上原有累計用工人數（規模以上工業企業），得到“科技賦能后用工人數“，這才是實際上有效的生產要素。即投資者未必需要糾結人口紅利、工程師紅利，未來人力生產要素紅利，很多依靠科技手段來體現，例如軟件大模型、硬件機器人。圖 13：工業企業存量用工人數、科技賦能后用工人數情況，用于評估科技（機器人、大模型等）作為生產要素的影響（單位：萬人，%）注 1：我們預計工業機器人/服務機器人更新周期 4 年/2 年，這樣可以根據月度產量，推算得到機器人保有量 注 2：工業機器人（含協作機器人）等效人力系數為 4.0；消

65、費機器人為 0.7 注 3：科技賦能后用戶人數同比增速，2024 年 8-11 月依次為 3.8%/3.8%/4.2%/4.7%,增速相對顯著 資料來源：國家統計局，聚源數據，睿工業，申萬宏源研究 工業機器人（含協作機器人）等效人力系數為 4.0。系數的參考依據是：1）一個經驗豐富的汽車焊接工人每小時可能焊接 20-30 個焊點，而一臺工業焊接機器人每小時可以焊接超過 60-80 個焊點，從焊接速度上看，這臺機器人在焊接這個任務上大約相當于 2-4 個工人的工作量；2）在電子元件組裝任務中，一個工人每分鐘可能組裝 3-5 個元件，而一臺高速電子組裝機器人每分鐘可以組裝 20-30 個元件，相當

66、于 4-10 個工人的組裝效率；3）工業機器人可以 24 小時不間斷工作，而普通工人一天工作 8 小時左右。如果單純按照工作時間來算，假設一個工人一年工作 2000 小時（除去節假日等），機器人一年工作 8760 小時（365 天*24 小時），那么這臺機器人在工作時長方面相當于 4.38 個工人 服務機器人等效人力系數為 0.7。系數的參考依據是：1）清潔任務：以酒店清潔為例，一名清潔工人清潔一個標準客房可能需要 30-45 分鐘，而一臺清潔服務機器人完成同樣的清潔任務（包括地面清掃、吸塵等基本清潔）可能需要 60-90 分鐘。但服務機器人可3.8%4.2%4.7%-6.0%-4.0%-2.

67、0%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%010002000300040005000600070008000900010000工業企業存量用工人數、科技賦能后用工人數情況，用于評估科技（機器人、大模型等）作為生產要素的影響存量用工人數（萬人，左軸）科技賦能后用工人數（考慮機器人和大模型，左軸）存量用工人數同比YoY（右軸）科技賦能后,用工人數同比YoY（右軸）行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第19頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 以不間斷工作，在一天 8 小時的工作時間內，假設清潔工人一天清潔 10-12 個房間，清潔機器人可能可以清潔 5-7 個房間，大約相當于 0.

68、5-0.7 個人力。2）送餐任務：在餐廳送餐場景中，一名服務員在餐廳高峰期每小時可能送餐 10-15 桌，而一臺送餐服務機器人每小時可以送餐 8-12 桌，大約相當于 0.5-0.8 個人力。不過，這還需要考慮機器人不能像服務員一樣與顧客進行復雜的溝通和提供個性化服務等因素。這樣得到一個結論：3)計算“科技賦能后用工人數“，生產要素增速充沛，最近五個月同比增速高達3.4%/3.8%/3.8%/4.2%/4.7%。這個增速或有效支撐了年化 GDP 的增速。無論人口紅利還是工程師紅利大家如何預期，有效生產要素或許還是充沛的。尤其考慮軟件大模型、硬件機器人的賦能。4)未必需要討論是否有替代關系，會用

69、機器人和大模型的人力很有價值。既然人口紅利、工程師紅利是當前我們重要生產要素，而軟件大模型、硬件機器人的升級，是重要技術趨勢，兩者的交織會很有價值。4參與者與催化劑：預計 2025 年高頻 4.1 五大參與者一張圖 圖 14：機器人代表性參與者?！癆D/ADAS-機器人-低空經濟”三步走帶來技術外溢，因而階段性高產能利于未來 資料來源：各公司官網，新智元，36 氪，申萬宏源研究 機器人上游互聯網領軍字節、阿里、騰訊、美團、百度等通過機器人變現大模型和API算法大模型機器人本體車廠領軍比亞迪系理想、小米、小鵬、其它等機器人另一種智能車生態巨頭特斯拉、華為、三星等機器人是科技+制造+消費新場景生態

70、巨頭Nvidia、OpenAI等拉動基礎AI制造業領軍匯川、中控、三花、拓普、領益、立訊、賽力斯等一種新大SKU機器人上游機器人下游機器人中游創業者宇樹、云深處等技術組合爆品人形/特殊/協作等機器狗等創業者優必選/七騰/智元/其它等技術組合爆品機器人代表性參與者?！癆D/ADAS-機器人-低空經濟”三步走帶來技術外溢，因而階段性高產能利于未來 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第20頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 2025 年催化劑高頻，主要體現在諸多力量新參與，會以“新成立機器人子公司”、“新發布機器人”等方式亮相。一定有理性的投資人關注“短期產能會長期帶來擔憂”，但之

71、前已經論述，會“技術外溢”到其他領域，例如低空經濟。1）第一類參與者是制造業領軍，把機器人當做一項新產品大 SKU。例如匯川技術、中控技術、三花智控、拓普集團、領益智造、立訊精密、賽力斯等。2）第二類參與者是車廠主機廠，把機器人當做 電動車/智能車后技術外溢的產物，目前在探索階段。例如比亞迪系（比亞迪、比亞迪電子）、小米、小鵬、其它領軍等。3）第三類參與者是生態巨頭。其中一部分把機器人當做 新場景，尤其是科技/制造/消費聚焦的新場景。例如華為、特斯拉、三星等。另一部分在機器人場景推廣基礎 AI。例如英偉達、OpenAI。兩者的區別是，前者以軟硬一體化為主，后者以軟件為主（英偉達也是算法和軟件為

72、主的輕資產 GPU 公司）4）第四類參與者是互聯網領軍，在機器人場景推廣 AI 和云，變現大模型和 API。例如字節跳動、阿里巴巴、騰訊集團、美團、百度等。5）第五類參與者是創業者。通過技術組合形成爆品。其中一部分是漸進式發展，通過工業機器人/協作機器人的積累拓展到人形機器人，另一種是跳躍式嘗試，做人形機器人/機器狗/機器狼等創新。前者代表是優必選等，后者代表是宇樹科技、云深處科技等。4.2 互聯網領軍投資與成立團隊：字節、阿里、騰訊、美團、百度 字節跳動：機器人大模型+關聯公司投資人形機器人 機器人布局：字節跳動的機器人探索始于 2020 年。字節跳動研究院發布了第二代機器人大模型 GR-2

73、，我們認為其為了匹配世界模型能力?？蓳送茰y會在硬件能力上進行儲備，與國內供應鏈合作搭建整體生態。機器人產品：字節跳動生產了一些服務字節自己的電商履約需求，能在倉庫里分揀、打包貨物的機器人4 5，目前尚未有公開的面向市場的通用機器人產品。收購和投資：字節跳動的關聯公司北京量子躍動科技有限公司在 2021 年對迦智科技進行投資，迦智科技在智能機器人領域布局人形機器人。阿里巴巴：L4 級智能車+戰略投資。機器人布局：2020 年 9 月 17 日，阿里巴巴在云棲大會發布第一款機器人“小蠻驢”，同時發布機器人平臺，正式進軍機器人賽道。小蠻驢無人車是 L4 級別的無人車，4 重磅！字節也要造機器人了，

74、“1000 臺有點少”，傳感器技術，2023/7 5 字節跳動要造機器人，團隊年底將擴充至上百人，搜狐網，2023/7 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第21頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 自動駕駛率 99.9999%，能在復雜的末端場景中自如行駛、穩妥避障，順滑處理轉彎、急停、會車、倒車等情況，單次可承載不低于 100 千克的重物，主要用于快遞配送抖音百科。收購和投資：2024 年 5 月 16 日，阿里旗下的杭州灝月企業管理有限公司對深圳逐際動力科技有限公司進行戰略投資，逐際動力擁有人形雙足、四輪足機器人及相關軟硬件解決方案。騰訊：成立實驗室+明星員工機器人創業 機

75、器人布局：騰訊成立了 Robtics X 機器人實驗室，但目前暫未發現騰訊有大規模公開的機器人業務布局戰略。收購和投資：2024 年，人形機器人公司星塵智能完成數千萬美元 pre-a 輪融資。星塵智能的創始核心團隊共 6 人，均出自騰訊 RobticsX 機器人實驗室。其創始人兼 CEO 來杰是騰訊 RobticsX 機器人實驗室的一號員工，曾主導研發了輪腿式機器人 Ollie 項目 美團：無人配送無人車+研究院+多筆投資 機器人布局：2017 年底成立無人配送事業部，在 2020 年就嘗試進行了無人車配送，2022 年 12 月正式成立美團機器人研究院。收購和投資：美團副總裁毛一年表示，美團

76、已投資立鏢機器人、未來機器人、九識智能、非夕機器人、銀河通用機器人、宇樹科技等機器人公司。其中，宇樹科技有四足機器人和通用人形機器人兩大系列產品。百度：多筆風險投資 收購和投資：2023 年，百度風投投資有鹿機器人（專注于機器人通用大腦研發的具身智能公司）、智元機器人（致力于“AI+機器人”融合創新的具身智能企業）等。2024 年，百度風投投資星海圖（專注于打造“一腦多形”的具身智能初創公司）。4.3 車廠領軍：理想、小米、小鵬、其它等 理想：未來必然布局人形機器人 在“2024 理想 AI Talk”直播中，理想汽車 CEO 李想表示，從概率上講，理想汽車 100%會做人形機器人，但目前的節

77、奏不是現在。他認為應先解決 L4 級自動駕駛問題，再考慮更復雜的機器人問題。目前，理想汽車主要將人工智能技術應用于智能駕駛、理想同學、智能商業和智能工業等領域。小米：機器人實驗室+推出至少三類初代產品+投資 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第22頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 CyberOne+Cyberdog+智能焊接機器人。2021 年成立機器人實驗室，推出了全尺寸人形仿生機器人 CyberOne 和仿生四足機器狗 Cyberdog。此外，小米投資的小雨智造與唐山松下達成戰略合作，聚焦于智能焊接機器人品類，共同開發先進的大模型智能焊接機器人。投資和共同投資。2023

78、 年，成立 北京小米機器人技術有限公司，并獲得亦莊國投的戰略投資。小米集團、北航機器人研究所名譽所長王田苗以及北京智源研究院共同投資了北京小雨智造科技有限公司，投資金額為億元級別。小雨智造上一輪融資在 2024 年 7 月完成，投資方為小米集團、王田苗、北京智源研究院等。其中，北京智源人工智能研究院是在科技部和北京市委市政府的指導和支持下，由北京市科委和海淀區政府于 2018 年 11 月推動成立的新型研發機構，依托北京大學、清華大學、中國科學院、百度、小米、字節跳動、美團點評、曠視科技等北京人工智能領域優勢單位共建。小鵬：至少兩代產品+投資 PX5+Iron。2023 年 10 月 24 日

79、，小鵬汽車旗下人形雙足機器人 PX5 在“1024 科技日”上亮相。2024 年 11 月 6 日，發布新一代人形機器人 小鵬 Iron，并計劃讓 Iron 在工廠的其他崗位試運行，未來進入門店，承擔與客戶交流互動的迎賓工作。收購和投資。2020 年 12 月，小鵬汽車完成了對四足機器人企業“多夠機器人”收購，何小鵬、小鵬汽車、多夠機器人創始人趙同陽合資成立了“鵬行智能”，正式布局機器人賽道。4.4 生態巨頭的做法：特斯拉、華為、英偉達、OpenAI、三星 生態巨頭的做法，值得重點關注。下表是特斯拉、華為、英偉達、OpenAI、三星的機器人相關技術、產品、生態和投資。其中一部分把機器人當做 新

80、場景，尤其是科技/制造/消費聚焦的新場景。例如華為、特斯拉、三星等。另一部分在機器人場景推廣基礎 AI。例如英偉達、OpenAI。表 4:代表性機器人巨頭的技術、產品、生態和投資 特斯拉 華為 英偉達 三星 技術 技術 1 2021 BEV 鳥瞰圖,AI Day 2017 Metropolis,解決視覺/IOT/工業 AI 技術 2 2021 初代 Dojo 2018 Isaac 2023 ISOCELL Vizion931 快門傳感器 技術 3 2022 占用網絡,AI Day 2022 Omniverse 2024 ISOCELL Vizion 63D iToF 傳 行業深度 請務必仔細閱

81、讀正文之后的各項信息披露與聲明 第23頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 感器 技術 4 2023 4D 成像毫米波雷達 2025 Isaac GR00T 工作流 技術 5 2025 Cosmos 世界 基礎模型 產品 產品 1 2021 年 8 月 tesla 人形機器人 Optimus 的概念 2023 年 7月 盤古大模型 3.0 2018 Xavier 2011 Navibot 掃地機器人 產品 2 2022 年 10月 實際工作原型 “bumblec”2024 年 6月 夸父人形機器人 2019 Orin 2017 POWERbot VR7000 機器人 產品 3 2023 年 5 月

82、 多機器人同步 協作能力 2024 年 12月 華為快充 自動充電機器人 預計2025 Thor 2025 Ballie 家用 機器人 產品 4 2023 年 12月 發布了 Optimus Gen 2 產品 5 2024 年 7 月 二代人形機器人 Optimus 生態 預計2025 出貨幾千臺（預計）2024 年 11月 全球具身 智能產業創新中心 預計2026 2026-2027年均增長約10 倍 2024 年 11月 16 家戰略 合作備忘錄 投資 投資 1 2023 年 6月 東莞極目機器 2022 Serve Robotics 2023 Rainbow Robotics 投資 2

83、2022-2024 達闥機器人、樂聚、兆威機電、拓斯達等戰略合作 2023 Machina Labs 金屬制品機器人 2024 Figure AI 人形機器人 投資 3 2024 Bright Machines+Carbon Robotics 投資 4 2024 Figure AI 人形 機器人 注 1：特斯拉 2025-2027 年計劃信息來自新浪新聞 注 2：英偉達，軟件平臺定位于技術，芯片定位于產品 資料來源：華為官網，特斯拉官網，英偉達官網，申萬宏源研究 4.5 制造業領軍：比亞迪、匯川、中控、三花、拓普、領益、賽力斯、立訊精密 比亞迪&比亞迪電子 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各

84、項信息披露與聲明 第24頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 機器人技術：具身智能技術，通過將 AI 融入機器人等物理實體，賦予它們像人一樣感知、學習和與環境動態交互的能力；深度學習與感知技術，使得機器人具備更強的學習和感知能力；人機協作技術，優化機器人的運動軌跡和控制算法，使機器人可以與人類工人協同作業。機器人產品：2024 年 11 月 27 日，比亞迪電子自主研發生產的 AMR 自主移動機器人在美國英偉達 GTC 大會上亮相，具備準確感知復雜環境和自主作業能力。此外，在比亞迪長沙星沙園區物流倉庫，有優必選的工業版人形機器人 walkers1 在進行模擬搬運作業等。布局和投資：2024 年成立

85、具身智能研究團隊，致力于各類機器人本體及系統的定制開發；入股長步道等企業，加強在機器視覺等關鍵技術領域的布局。匯川技術 機器人技術：完成對韓國 SBC 的股權收購，獲取直線導軌和絲杠研發生產能力；與震?？萍既Y子公司蘇州范斯特聯合開發無框力矩電機，應用于人形機器人執行器；投資坤維科技，涉足六維力傳感器領域。機器人產品：工業機器人產品涵蓋機器人系統、機器人控制柜、機器人軟件以及各種機器人選配件，基本覆蓋客戶的業務需求，做到一體化服務。其 SCARA 機器人系列適應多場景應用需求，從 IR-S4 到 IR-S50，以及 IRS111-3 等產品，可廣泛靈活運用于 3C、鋰電、光伏、顯示、汽車零部件

86、、搬運、機械組裝等場合；六關節機器人系列則主要針對精密智能制造，結構緊湊，柔性化高，精度高。還推出了 IR-C8 系列產品作為定制機器人方面的主力產品。布局和投資：通過控股子公司匯創新，分別持有泰達機器人 10%的股份，航天思爾特 5.55%的股份；與深圳市招商招科資本管理有限責任公司共同發起成立了佛山招科基金，主要專注于智能裝備、機器人、先進制造、智能硬件領域的創業投資企業。中控技術 機器人技術：在“領航者 2 號 NAVIAI”（由中控技術作為大股東投資入股的浙江人形機器人創新中心發布）中，除了常規采用大模型進行人機交互、行為規劃外，還突破了數據生成、行為決策和底層控制三大關鍵技術，具體包

87、括突破了大范圍場景三維高仿真構建和新數據生成方法、雜亂開放場景機器人準確行為決策和長序列規劃方法，以及提出了黑白箱融合具身智能控制策略等。發布的 Plantbot 機器人解決方案，基于多機器人復雜任務的多機協同控制平臺、基于 AI 技術實現多傳感器數據融合與建模、覆蓋“PA+BA”的全域綜合調度管理與決策功能。機器人產品：“領航者 2 號 NAVIAI”（由中控技術作為大股東投資入股的浙江人形機器人創新中心發布），身高 1.65 米、體重 60 千克，AI 算力 275TOPS，單臂負載達 5 公斤，負載自重比 0.75，操作精度0.1mm，多自由度靈巧手有 15 個手指關節，6 個 行業深度

88、 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第25頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 主動自由度，指尖力 10N，單手重量 600g，關節速度 150 度/秒，能夠適應多種地面，達到擬人化全身協調運動，最快速度6km/h，支持物品搬運、物品抓放、伺服插孔等作業能力，可持續作業 2 個小時；Plantbot 機器人解決方案，已成功構建了以“AI+工廠操作系統+安全巡檢、智慧物流 Apps”為核心的“機器人+機器視覺”綜合巡檢解決方案和倉儲物流解決方案。布局和投資：中控技術以自有資金 2.86 億元認繳浙江人形機器人創新中心有限公司新增注冊資本 951.73 萬元，增資完成后，持有標的公司 38.

89、8531%股權；2024 年 4 月，中控技術還以 2000 萬元增資迦智科技，獲得其 1.16%的股權。三花智控：特斯拉重要供應商 機器人技術：機電執行器技術，其機電執行器主要由伺服電機、減速機構及編碼器等核心部件構成，伺服電機以高精度和快速響應而聞名，減速機構可在保持高轉速的同時獲得更強大的扭矩輸出，編碼器能通過精確測量電機轉動的角度和速度來優化機器人的運動決策。機器人產品：暫未明確有公開的具體機器人產品，但表示已對機器人進行持續的研究與產品開發工作。布局和投資：2024 年 6 月，成立全資子公司浙江三花智能驅動有限公司；2024 年 1 月，公告擬在錢塘區投資建設機器人機電執行器和域控

90、制器研發及生產基地項目，計劃總投資不低于 38 億元；2023 年 6 月，發行 GDR，募資不超 50 億元，投向項目包含機器人機電執行器研發項目；2023 年 4 月，與綠的諧波在墨西哥共同出資設立合資企業，主營業務為諧波減速器相關產品的研發、生產制造及銷售。拓普集團：特斯拉重要供應商 布局和投資：2023 年 7 月，拆分設立機器人事業部；2024 年 1 月，與寧波經濟技術開發區管理委員會簽署了機器人電驅系統研發生產基地項目投資協議書，擬投資 50 億元人民幣在寧波經濟技術開發區建設機器人核心部件生產基地 領益智造 機器人技術：研發的工控機器人、控制系統及相關技術應用于包括并聯機器人、

91、平面關節型機器人、六軸工業機器人、微小型六軸工業機器人、碼垛機器人、仿生雙臂機器人、超高精度雙工作臺等；研發的智能工業控制器具備驅控一體高度集成，圖形化編程，適用廣，可驅控各型工業機器人；研發的 CSV 減速器屬于 RV 減速器的進化類型，在傳統的擺線針輪減速器基礎上進一步發展，具有結構緊湊、高剛性、高精度、低噪音、速比范圍大、體積輕巧、小型高效等特點。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第26頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 Figure AI 產業鏈，預計后續全面拓展。2024 年 11 月 15 日，領益智造在投資者關系活動中披露，公司已為 Figure AI 機器人提

92、供了模切結構件、金屬結構件、散熱模組和軟包結構件等產品。與 Figure AI 的合作也有助于領益智造積累人形機器人相關的技術和經驗，推動公司自身機器人業務的發展 布局和投資：旗下全資子公司深圳市領鵬智能科技有限公司與 Hanson Robotics Limited 在人形機器人領域展開深度合作，共同推動人形機器人的設計優化升級和量產測試等工作。賽力斯：智能車業務有技術外溢潛力 布局和投資：2023 年 12 月 29 日，和重慶市財政局控股公司合資成立了重慶賽力斯鳳凰智創科技有限公司，注冊資本約為 12.2 億元；由于智能車的技術外溢，我們認為賽力斯在積累布局機器人業務的潛力。立訊精密：有技

93、術外溢潛力 2024 年 9 月，立訊精密斥資 41 億元收購德國汽車線束巨頭萊尼 50.1%的股權，成為該集團最大的股東，同時立訊精密的子公司 LUXSHARE-ICT 和 TIME Interconnect Technology 的合資企業 TIME Interconnect Singapore 收購萊尼旗下汽車電纜事業部 100%的股權。我們認為，這一收購可能會在未來為其潛在可能得機器人業務提供一定的技術或資源支持。根據中科創達在投資者互動平臺的公開披露，可推測立訊精密有從事機器人業務的能力。中科創達回復“公司發布的整車操作系統-滴水 OS,將座艙、智駕、艙駕融合等全部打通,成為公司汽車

94、智能化的核心系統中樞。在智駕領域，與高通、立訊精密成立的合資公司暢行智駕已經有多款智能汽車域控器產品發布。暢行智駕 RazorDCX Pantanal（SA8650P）和 RazorDCX Congo（SA8620P）域控制器產品已經與多個算法合作伙伴展開了合作“。中科創達還稱“公司當前的機器人產品主要是面向工業領域的移動機器人（AMR、無人叉車、多關節復合機器人）全系列產品。公司當前的機器人產品主要是面向工業領域的移動機器人（AMR、無人叉車、多關節復合機器人）全系列產品“。由于智能車對機器人有部分技術外溢，且中科創達自身不具備硬件生產和產品能力，據此可以推測立訊精密的機器人潛力。4.6 轉

95、型者與創業者：宇樹，云深處，智元，七騰 宇樹科技：機器狗等 重要創新機器人技術：高性能關節模塊如 M107，最大關節扭矩可達 360N.m，重量僅 1.9kg；先進的平衡控制算法，能讓機器人在復雜環境中保持優良運動性能；多傳感器 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第27頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 融合，如 B2-W 配備 32 線車規級激光雷達、深度相機和高分辨率光學相機；強化學習應用，使機器人可在復雜環境中有效學習和決策。機器人產品：四足機器人有 Laikago、AlienGo、Unitree A1、Go1、B1、B2 等；人形機器人有 H1、G1 等。云深處科技：

96、機器狗等 重要創新機器人技術：2024 年發布超高扭矩、行業應用級、高防護機器人關節 J80 和 J100。機器人產品：“絕影”系列（X 系列、Lite 系列）四足機器人、關節、人形機器人（DR 系列）、全地形越野機器人。布局和投資：已完成 B+輪融資，投資方包括華建函數投資、涵崧資管、深智城產投、莫干高新集團等機構。智元機器人：明星創業者稚暉君+商用人形機器人 重要創新機器人技術：在機器人硬件設計、核心關節、靈活手、模塊化設計、運控算法等方面核心技術深厚。機器人產品：發布“遠征”與“靈犀”兩大系列共五款商用人形機器人新品，包括遠征 A2、遠征 A2-W、遠征 A2-Max、靈犀 X1 及靈犀

97、 X1-W。布局和投資：2023 年 3 月完成天使輪融資，投資方包括高瓴創投和奇績創壇；4 月初完成 A 輪融資，投資方包括高瓴創投、鼎暉投資、高榕資本、臨港新片區基金等；8 月與臨港集團簽署戰略合作協議，并完成 A+輪融資；12 月完成 A+輪融資，金額超 6 億元；2024 年 5 月與均普智能達成戰略合作，6 月與科大訊飛簽訂戰略合作協議。七騰機器人：特殊機器人 重要創新機器人技術：防爆技術達到 ExdIICT6Gb 的國家防爆等級要求，同時在四足防爆技術作出突破；圖像識別技術識別速度達到毫秒級，識別精確度達到 99.5%以上；定位導航技術基于多模融合，定位精度可達毫米級；氣體識別技術

98、能夠實現對不同氣體的高精度檢測。機器人產品：防爆化工四足機器人、防爆化工輪式巡檢機器人、防爆化工掛軌巡檢機器人、防爆消防滅火偵察機器人等。布局和投資：2024 年在唐山市成立全新子公司 七騰機器人科技（唐山）有限公司；與中控技術簽署戰略合作協議，共同研發針對智能制造及服務領域的全新機器人解決方案。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第28頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 4.7 潛在變化靈巧手：兆威機電、鳴志電器 靈巧手是人形機器人具備實際功能的重要部件。人類的手通常被認為具有 27 個自由度，手部自由度越高，越能做出更加復雜和精細的動作。靈巧手作為模擬人手的機器人末端執行器

99、，具有高自由度和緊湊結構，能執行抓取、操縱和感知任務。靈巧手的發展將成為人形機器人競爭的關鍵，代表 AI 技術在物理操作的極限。特斯拉 Optimus Gen3 的邊際變化主要在于靈巧手。2024 年 11 月 28 日，特斯拉更新短視頻，視頻中機器人與人進行棒球是拋接練習，動作絲滑流暢。特斯拉 Optimus工程師 Milan Kovac 將最新展示的靈巧手稱為“里程碑式的成就”。據他介紹，與上一代產品相比，該新手/前臂擁有雙倍的自由度(手上有 22 個自由度，手腕/前臂上有 3 個自由度)；特斯拉很快就會制造出配備新靈巧手的機器人。團隊在年底還有一些工作要完成擴展觸覺傳感集成方面(比之前覆

100、蓋更大)，通過肌腱進行非常精細的控制，并減輕前臂的重量。圖 15：特斯拉靈巧手變化的動態 資料來源：Tesla Optimus（特斯拉 Optimus 機器人公開發布），申萬宏源研究 靈巧手方案變化的彈性在于驅動、傳動和傳感方案。其中，驅動主要是提供運動和動力輸出，傳動結構則是將運動和動力傳遞到所需的位置，傳感則是對執行機構內部和外部環境做出相應的反饋。1）驅動方案上，特斯拉可能處于降本的考慮，采用成本更低的無刷有齒槽電機；2）傳動方案上，繩驅使用比較廣泛，同時搭配齒輪/蝸輪蝸桿/滾柱絲杠進行傳動；3）傳感方案上，觸覺傳感器的覆蓋度將進一步增加，帶來這一環價值量的增加。行業深度 請務必仔細閱讀

101、正文之后的各項信息披露與聲明 第29頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 5、投資分析意見與標的 本章分重點公司、機器人白馬、潛在黑馬、衍生進入者，分別論述。本篇報告并非僅僅論述數家公司自下而上的權益投資機會，而是通過嘗試解決幾大預期差，論述 2025 年開始有較大幅度的正向變化。5.1 比亞迪電子：比亞迪場景+新業務+機器人潛力 比亞迪在材料學基因的電動車/智能車場景下，具備世界級影響力。其技術外溢產生的機器人需求，對于比亞迪電子，會帶來新機會。比亞迪電子具備三大內在稟賦。1）材料學基因：持續捕捉機身材質變革機會。公司全球唯一一家能夠大規模提供金屬、玻璃、陶瓷、塑膠、藍寶石等全系列結構件的公司。

102、具備中國綜合實力最強、技術最全的材料成型仿真能力。2）垂直整合模式：確保交付效率和品質，公司是全球級別領軍。3）KA 戰略6：公司深耕各領域的 Alpha 大客戶，例如手機領域的蘋果/安卓高端、無人機領域的大疆、AI 時代的英偉達、電動車/機器人領域的比亞迪。三大主業接力成長。1）基本盤：消費電子業務深耕 KA、拓品類、提份額。安卓方面，公司為安卓高端結構件主力供應商。蘋果方面，合作超 15 年，為 iPhone、iPad、Apple Watch 等多條產品線提供結構件和組裝業務。2）第二曲線：汽車配套受益母公司智駕平權。公司為母公司供應座艙部件、智駕域控、懸架、熱管理模塊四大類部件。3）潛力

103、業務，與英偉達強力合作：AIDC 有望切入液冷/熱管理、電源管理等關鍵模塊供應；2024 年 GTC 雙方合作發布 AMR 機器人。工業機器人：有望依托母公司規?；圃靾鼍?。比亞迪具身智能團隊正在挖掘公司規?；膽脠鼍靶枨?，推進具身智能在工業領域的加速落地應用。目前團隊已開發完成工藝機器人、智能協作機器人、智能移動機器人、類人形機器人等產品。超預期空間與催化線索：1）蘋果 iPhone、iPad 新品周期；2）配套比亞迪乘用車銷量與智能化滲透率增長；3）AIDC 業務與工業機器人業務彈性；4）交易層面，港股流動性與風險偏好。5.2 優必選：技術+機器人產品迭代 優必選深耕人形機器人領域，成為

104、全球較早的機器人上市公司。未來人形機器人大規模商業化之后，優必選有望成為行業的重要參與者。圖 16：機器人優必選的代表性歷史歷程 6 KA 客戶，全稱 Key Account 客戶，是指在企業銷售體系中具有戰略地位和高價值的客戶。與一般客戶相比，KA 客戶在規模、市場份額、品牌影響力等方面占據著極為重要的位置。其定義不僅僅基于單一交易的金額，更包括其對企業整體業務和戰略目標的重要貢獻。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第30頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 資料來源：優必選官網，申萬宏源研究 1）對人形機器人賽道的戰略決心和長期的堅持：公司成立于 2012 年，致力于人形機

105、器人的創新以及智能服務機器人解決方案的研發、設計、生產、商業化、銷售及營銷。深耕服務機器人十余年，優必選成為全球少數擁有全棧式機器人技術并實現商業化的企業之一。2023 年 12 月 29 日，公司于港交所掛牌上市，成為全球第一家人形機器人上市公司。2）技術優勢和持續的研發投入：根據優必選招股說明書：截至 2023 年 6 月 30 日，公司全棧式技術共持有超過 1800 項機器人及人工智能相關注冊專利，其中超過 380 項為海外專利。持續高效的研發投入為公司在人形機器人技術方面建立起護城河。目前公司已成為全球少數幾家同時掌握并全面集成機器人伺服驅動器、運動控制、人工智能感知、機器人定位及導航

106、等核心技術及算法的公司之一，并推動機器人及人工智能最新核心技術相結合的方案。圖 17：優必選的代表性重要技術或產品 資料來源：優必選官網，申萬宏源研究 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第31頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 3）人形機器人產品的持續迭代和差異化優勢：2016 年優必選推出 Walker 原型機，2018、2019 年推出 Walker 一代和二代，2021 年推出 Walker X，2023 年面向工業場景的人形機器人 Walker S 亮相，2024 年發布新一代 WalkerS1，目前系列 WalkerS 機器人已進入多家車廠實訓，包括比亞迪、蔚來、一

107、汽-大眾、東風柳汽、吉利等，完成物流搬運和質檢等工作。4）公司以人形機器人技術為基礎，發布商業化產品，為公司獲取現金流。2014 年，公司研發成功小型人形機器人 Alpha，后于 2018 年推出“悟空”（Alpha mini），用于智能教育領域；2016 年推出消費級機器人及其他智能硬件設備，2017 年推出教育智能機器人及通用服務智能機器人產品及解決方案，2020 年底推出物流智能機器人產品及解決方案，2022 年下半年推出康養智能機器人產品及解決方案。5.3 中控技術：場景客戶優勢+多款機器人+出海+預計機器人連續高增 中控技術是一家在工業自動化領域極具影響力的領軍公司，公司逐漸成為世界

108、級重要公司。從自動化擴展機器人，是正常成長路徑。機器人客戶：根據官方網站，包括沙特阿美、HRC、殼牌等；機器人產品：輪式防爆機器人、四足機器人、掛軌機器人、人形機器人；機器人空間：垂直領域應用，主要針對流程型企業，假設單機價值量 50 萬元，流程型企業數量 6 萬家每家采購 2 臺市場規模 600 億，預計 2024、2025 年均翻倍以上增長。5.4 北特科技：全工序自產+為產能擴張準備 北特科技：積極推進行星滾柱絲杠絲杠產業化，有拓展潛力 公司深耕汽車底盤零部件，技術同源延伸至行星滾柱絲杠。公司扎根汽車底盤零部件行業 20 多年，在精密車加工、磨加工、原材料調質、表面熱處理、探傷、校直等環

109、節，形成了一套專業性高、體系性強的工藝流程和生產方案，所積累的生產工藝與機器人用行星滾柱絲杠產品的生產工藝有較高的同源性。全工序自產，預計可應用于人形機器人執行器及汽車后輪轉向系統。根據公告，公司已完成樣品所需粗車、硬車、熱處理淬火、外圓磨磨床、螺紋磨床等設備積累，實現全工序自產。公司持續配合客戶開發各型號絲杠零部件，包括螺母、行星滾柱、絲桿、齒圈等，應用于人形機器人執行器及汽車后輪轉向系統。投資建設生產基地，為未來產能擴張做準備。2024 年 10 月 14 日，北特科技與江蘇昆山經濟技術開發區簽署投資協議，計劃在昆山建立一個以行星滾柱絲杠研發和生產為核心的基地，投資額高達 18.5 億元。

110、項目規劃用地約 140 畝，分兩期建設，一期用地約 80 畝，二期用地約 60 畝。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第32頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 5.5 德賽西威：智能車領軍+預計拓展 汽車智能化全球有競爭力的企業。德賽西威公司主要業務為智能座艙、智能駕駛和網聯服務三大領域，持續開發高度集成的智能硬件和領先的軟件算法，為全球客戶提供安全、舒適、高效的移動出行整體解決方案和服務。假如從智能車業務拓展到機器人產業鏈，符合產業“技術外溢”特點。德賽西威作為英偉達智駕核心供應商，對于 Orin 的開發經驗有望應用在機器人領域。（因為 Orin 與Thor 是為智能車、機

111、器人等大領域算力準備的）。這個發展路徑，與比亞迪電子是類似的。德賽西威自身生產已經大量使用工業機器人。根據德賽西威官網“一件流”生產能力！德賽西威智能工廠二期正式啟動，“采用最新一代復合機器人代替人工作業，僅需兩名裝配作業人員，生產效率提升 65%，顯著降低人力和時間成本”,”惠南智能工廠二期采用智能立庫、智能 AGV、空中物流、智能料塔等完備的智能化硬件設施，在計算機智能系統控制下精準完成單元貨物的自動存取等作業”。5.6 白馬：三花智控+拓普集團+綠的諧波+鳴志電器+五洲新春+兆威機電+雙環傳動 三花智控：1）機器人業務：公司將發展仿生機器人機電執行器作為重點方向，致力于設計出在功率密度和

112、響應速度上都可以滿足仿生機器人應用要求的機電執行器總成產品，使機電執行器具備大規模批量生產的可能，助力仿生機器人產業。2）合作信息：三花智控是特斯拉新能源汽車熱管理產品的核心供應商，在特斯拉多款車型中均有配套。在汽車熱管理系統的合作基礎，為未來機器人領域合作提供了可能。拓普集團：1）機器人業務：公司成立了機器人事業部，主要布局機器人驅動執行器，包括線性執行器和旋轉執行器，是一種集成了傳感器、無框電機、減速器、軸承、絲杠等部件的產品。2）合作信息：拓普集團是特斯拉上海超級工廠中輕量化底盤等零部件的核心供應商之一，與特斯拉有著長期合作關系。我們預計近期，機器人產品進入量產爬坡階段。綠的諧波：諧波加

113、速器+技術優勢+機器人核心部件。諧波減速器是人形機器人的主流傳動方案。諧波減速器具有體積小、重量輕、減速比高等特點，是小負載多關節機器人和協作機器人的最佳傳動方式。目前人形機器人沿用機械臂的硬件方案，特斯拉 Optimus 全身采用 14 個諧波減速器，優必選全部關節采用諧波減速器。未來人形機器人放量帶來增量空間巨大。諧波減速器壁壘較高，綠的諧波技術能力市場領先。過去數十年日本哈默納科在諧波減速器領域占據壟斷地位，制約了我國機器人產業鏈的發展。公司創始人從 2003 年開始研究諧波理論，十余年自主研發，率先實現了諧波減速器的國產化和規?；瘧?。諧波減速器對材料、加工精度和工藝有極高要求，具有較

114、高的進入門檻，下游的本體廠商極少自 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第33頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 主開發，均選擇外購。公司產品具有性價比高、交貨期短、市場口碑好、產品迭代速度快等優勢，在行業內長期處于領先位置。2024 年 7 月，吳中發布發布央視聚焦！這家企業“撬起”機器人產業發展新支點：公司全球首創三次諧波減速器，實現三次諧波傳動技術取代傳統二次諧波傳動技術，是世界上首款實現了 10 弧秒以內傳動精度的齒輪減速器，其剛性提升了 3 倍，在行業內確立了一定的競爭優勢。鳴志電器：空心杯電機賽道代表性企業。公司是具備競爭力的步進電機企業，在鞏固步進電機的同時，積極

115、進軍伺服、空心杯、無刷電機、直線模組等領域。特斯拉 Optimus 手部采用空心杯電機+蝸輪蝸桿+金屬肌腱驅動的方案，空心杯電機具有尺寸小、質量輕、精度高、控制性能好、能量密度高等特點，能夠滿足手指高度緊湊的結構要求和驅動性能要求。公司在空心杯電機領域起步早、技術領先，覆蓋度較廣且具備模組能力。五洲新春：行星滾柱絲杠高確定性供應商。公司布局三種絲杠產品。根據公告，公司絲杠產品包括梯形絲杠（滑動絲杠）、滾珠絲杠副、行星滾柱絲杠三種類型：1）梯形絲杠：梯形絲杠在新能源汽車剎車、駐車系統及具身智能機器人線性關節中會有部分應用。公司已經成功研發出梯形絲杠組件并向重點客戶送樣；2）滾珠絲杠：公司 202

116、1 年開始研發汽車轉向系統用絲杠螺母組件，已研發成功用于 REPS、EHB、EMB 等領域用滾珠絲杠關鍵組件；3）公司依托以軸承為基礎的精密制造行業經驗，發展行星滾柱絲杠產品，為直線執行器、旋轉執行器和靈巧手提供部件或者成套產品。兆威機電：微型驅動領域+延伸至靈巧手 公司一直專注于微型驅動領域，逐漸成為全球知名的微型驅動系統制造商。產品端：2001 年公司以精密注塑件的生產制造起家，主要生產精密齒輪部件與電機部件；2010 年公司制定了以微型傳動系統為主的發展策略，成立微型傳動事業部，形成業務主線；2018年公司布局電機驅動控制，將業務拓展至驅動齒輪箱的制造。公司目標定位于微型傳動的全方案解決

117、商，目前業務包括微型傳動系統（整合齒輪箱+電機）、精密注塑件（如單獨銷售齒輪）和精密模具。公司發布靈巧手整機產品，已成為華為生態圈成員。11 月 14 日公司發布靈巧手產品，產品采用全驅動方案，集成了包含觸覺感知的控制系統和基于神經網絡的自學習控制算法，具有 17 個主動自由度每個指節可獨立驅動，兼顧靈巧性和長壽命設計，可以滿足靈巧手應用需求。11 月 15 日，華為（深圳）全球具身智能產業創新中心與兆威機電簽署合作備忘錄，為兩家公司未來的合作打下堅實基礎。雙環傳動：齒輪加工+行業理解+渠道，人形賽道潛力大 公司具備數十年的齒輪加工經驗、對機器人行業的深刻理解以及優質客戶渠道資源，在機器人減速

118、器領域具有更大的潛力。1）齒輪加工經驗。公司專注于齒輪制造行業四十余年，在齒形設計、加工設備二次開發、熱處理、齒形磨削等環節均有深厚的理解。同時，公司擁有全球齒輪加工精度先進的磨齒、珩齒、車齒等齒輪加工設備，保障齒輪精度保持在穩定水平。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第34頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 2）直接的客戶渠道。汽車行業對于供應商的考察時間較長，選定后不會輕易更換，因此零部件企業成為其供應商具有較高的進入門檻，由于機器人行業的減速器廠商往往不會涉足汽車行業，因此初期難以直接與客戶建立深度合作的關系，往往需要集成商/中間商建立聯系（類似于三花和綠的的合作模式）

119、。而公司同時布局機器人和汽車兩大賽道，在汽車產業鏈當中已經證明過自己，在產品形態和大規模量產穩定性方面已經被整車廠充分認可，因此有望在機器人產業鏈當中參與到早期的研發階段。3）對機器人行業的深刻理解。公司從 2013 年開始布局機器人減速器，至今已有 10年，相比其他汽車齒輪公司而言，公司對機器人的硬件、框架、控制等方面有更深刻的理解和認知。目前人形機器人是在工業機器人的基礎上培育起來的，相關的硬件執行機構和控制技術底層同源，因此雙環更加懂得機器人需要一款什么樣的減速器，更能為主機廠客戶提供更適合的產品，反向賦能主機廠。5.7 黑馬：道通科技+冠盛股份+臥龍電驅+凱爾達+肇民科技 道通科技：機

120、器人+端側 AI+業績反轉 1）明星客戶：中國石油天然氣集團有限公司、中國南方電網有限責任公司、國網智能科技股份有限公司以及河北高速公路集團有限公司等。2)核心技術：機器人行業大模型(公司自主研發的機器人行業大模型預計達到與華為相當的技術水準，且已積累了豐富的商業化應用經驗)、反無系統（公司所掌握的反無系統，是保障機器人在復雜環境中穩定運行的關鍵技術，有效提升機器人在面對各類干擾時的可靠性和穩定性）、Agents 技術（機器人對復雜任務的適應性和自主決策能力）。3）機器人產品線：構建了空地一體智能巡檢機器人產品線。在這一產品線中，已公開披露與宇樹智能在機器狗領域開展合作。通過端側 Agents

121、 技術的快速迭代，不斷提升空地一體智能巡檢機器人的性能和智能化水平，滿足不同場景下的巡檢需求。4）機器人未來前景。成長階段：機器人業務作為公司的第三增長曲線，正處于“0-1”的關鍵突破期，處于斜率最高的成長階段。在煉油和交通管理等領域具有顯著的應用優勢，是公司業務落地的重點方向。收入增長預期：短期內，公司機器人業務預計將實現數千萬級別的解決方案收入；從中長期來看，有望突破 10 億元。預計未來 3 年，機器人業務的年復合增長率（CAGR）將超過 50%。冠盛股份：固態電池開始，預計拓展其他業務 1）機器人業務：冠盛股份的機器人業務主要聚焦于固態電池領域，將其作為第二增長曲線，預計其固態電池技術

122、可應用于機器人等相關產品。2）機器人產品：目前其固態電池產品具有高度安全性和長循環壽命等優勢，適用于多個領域，如鐵路運輸的機車領域、行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第35頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 通訊基站儲能、電動船舶、戶用儲能、工商業儲能和風能太陽能等大型儲能領域，未來有望應用于機器人領域.；3）客戶：儲能方面，已與中車西安車輛有限公司、中車大連電力牽引研發中心有限公司簽署了戰略合作協議，未來將在新能源項目領域展開深度合作。.臥龍電驅：關鍵組件+智元合作+多場景解決方案 1）機器人產品：布局人形機器人關鍵組件-關節模組、驅動器、電機等產品。公司深耕伺服產品多年，

123、目前系列伺服驅動產品已廣泛應用于工業機器人、AGV、數控機床、工業自動化等領域。面向仿生機器人領域，公司開發了高爆發關節模組、伺服驅動器、無框力矩電機等關鍵部件產品。根據互動問答，公司已與多家仿生機器人下游客戶開展聯合研發、送樣測試等工作，部分客戶已形成小批量訂單。2）子公司希爾機器人，聚焦場景合作。臥龍電驅在 2014 年收購了意大利希爾機器人公司，希爾服務于汽車、航空、鑄造、一般工業、化工等多個行業，提供定制化的機器人與自動化整體解決方案，對于各行業的工藝場景和自動化需求有深入了解，現為全球多家知名車企提供自動化生產線。12 月 26 日，希爾機器人與上海智元新創技術有限公司簽訂場景應用合

124、作協議，雙方將在具身智能技術、柔性制造解決方案場景拓展等方面合作，推動通用機器人產品創新和場景示范，共同發布人機交互具身智能產品、具身智能垂域模型、柔性制造 PPT 場景和工廠 AI 清潔方案。3）多場景行業解決方案。根據公告，公司布局了仿生機器人巡檢系統、高空應急遞送系統和外骨骼助力系統等解決方案，結合了運動控制、地圖定位、自主導航、感知識別、通訊傳輸等技術，可廣泛應用于電力、石化、煤礦、應急救援、醫療康養等多個領域。凱爾達：從工業機器人向人形機器人邁進 公司深耕工業焊接領域，伺服焊接技術有優勢。公司主要業務為焊接機器人和工業焊接設備，產品廣泛應用于汽車、摩托車、工程機械、金屬家具、五金制品

125、等行業。公司在焊接機器人方面與日本 OTC、日本松下等國外龍頭企業差距正逐漸縮??；伺服焊接產品整體技術達到國際級水平。2024 年開始，公司加速在機器狗及人形機器人領域布局：1）參股鏡識科技：2024 年 6 月參股鏡識科技，其創始人具備浙江大學交叉力學背景。團隊專注于 AI 賦能高機動足式機器人，致力于發展機器人耦合動力學理論。2025 年 1 月，其發布四足機器人黑豹產品，整體重量 38 公斤，站立高度 0.63 米，速度可達每秒 10 米。2）設立人形子公司，并布局力傳感器方向：2024 年 12 月，凱爾達以自有資金 2 億元成立人形子公司，2025 年 1 月完成對杭州凱維力傳感控股

126、投資。凱維力傳感專注于人形機器人上游核心零部件（多維力/力矩傳感器）研發。從國內外人形機器人頭部本體廠商的產品來看，雙足人形機器人手腕和腳腕關節均使用六維力傳感器，為機器人提供信息。肇民科技：精密注塑能力+預計間接進入機器人產業鏈 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第36頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 1）競爭力：核心競爭力為精密注塑生產能力，產品包括發動機周邊、傳動系統、制動系統等、以及高端廚衛家電的核心功能部件。主要以 PA、PPS、PEEK 等工程塑料或特種工程塑料為原材料，加工難度較大，對精密加工能力要求高，因此凈利率可假設 20%。2）明星客戶：公司定位主要以

127、Tier2 為主，主要客戶包括三花、皮爾博格、萊頓等。3）機器人產品線。公司憑借在特種工程塑料領域（PEEK、PPS 等）多年的開發經驗和精密零部件的制造經驗，預計也將作為 tier1 緊跟三花等 tier1 需求，積極與客戶共同開發人形機器人精密零部件新品。4）機器人前景。假設 ASP 2500 元，對應 100w 臺，可以達到 25 億元市場空間。若對應 20%凈利率，對應 5 億元利潤的空間。5.8 衍生者：持續延展的股票池 本篇報告并非僅僅論述數家公司自下而上的權益投資機會，而是通過嘗試解決幾大預期差，論述 2025 年開始有較大幅度的正向變化。這樣：1）不排除不斷有企業，例如軟件、通

128、信、家電、輕工、金融地產等領域，開始從事機器人相關產業鏈的業務，例如軟通動力官方披露 1 月機器人發布會。2）開始有企業延展到低空經濟。這些都意味著機器人產業鏈持續延展的股票池。6、風險提示：技術/競爭/市場/政策/市盈率等 技術風險：機器人技術融合方案多元化、迭代速度快，對企業研發實力存在要求。競爭風險：上述至少五大類參與者均會布局。玩家眾多導致市場競爭激烈。但我們認為當前機器人的研發與投入，會“技術外溢”支持下一個產業，例如低空經濟。市場風險：市場關注人形機器人，有可能 2025-2027 年是加速年，這些需要密切跟蹤。當然本文“永攀珠峰，沿途下蛋”解釋了帶來其他機器人種類爆發。政策風險：

129、隨著機器人產業的發展，政府可能會加強對該行業的監管，出臺新的政策法規。也可能會出現世界不同國家與地區不同的策略。供應鏈風險：機器人產業的供應鏈較長，涉及到零部件供應商、系統集成商等多個環節。若其中某個環節出現問題，如零部件短缺、供應中斷等，或影響整個產業鏈正常運轉。高市盈率風險：部分機器人股票市盈率偏高，可能伴隨股價走勢的波動。行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第37頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 表 5：根據 Wind 一致預期，計算部分相關公司估值表（選擇 2025 年 1 月 16 日收盤后，單位：利潤為百萬元人民幣，市值為億元人民幣）PE 利潤預測（百萬元）代碼

130、名稱 市值（億元 人民幣）PB_MRQ 2024E 2025E 2026E 2024E 2025E 2026E 002594.SZ 比亞迪 7586 5.29 20 15 12 38,611 50,110 61,213 0285.HK 比亞迪電子 789 2.96 18 14 12 4,409 5,683 6,802 9880.HK 優必選 207 13.36 -905 -683 -361 688777.SH 中控技術 379 3.93 30 25 21 1,254 1,521 1,843 603009.SH 北特科技 162 7.47 206 140 96 79 116 169 002920

131、.SZ 德賽西威 584 6.82 28 21 17 2,121 2,745 3,449 002050.SZ 三花智控 1053 4.76 32 27 24 3,251 3,834 4,474 601689.SH 拓普集團 942 4.43 32 25 20 2,959 3,784 4,678 688017.SH 綠的諧波 262 9.00 299 228 171 88 115 153 603728.SH 鳴志電器 256 7.86 187 123 101 137 208 253 603667.SH 五洲新春 148 3.09 92 71 59 161 208 252 003021.SZ 兆威

132、機電 231 5.63 107 85 67 216 273 346 002472.SZ 雙環傳動 285 3.05 27 22 18 1,039 1,289 1,552 688208.SH 道通科技 164 5.64 27 23 18 600 729 902 605088.SH 冠盛股份 44 2.02 14 12 10 312 385 452 600580.SH 臥龍電驅 249 2.27 27 22 19 938 1,126 1,300 301000.SZ 肇民科技 73 5.45 47 37 30 156 197 244 601127.SH 賽力斯 2044 14.93 34 21 16

133、 5,942 9,589 12,414 002475.SZ 立訊精密 2839 4.60 21 17 14 13,590 17,177 20,914 注：PB 是普通股每股市價除以每股凈資產來計算。采用 MRQ（Most Recent Quarter），即最新報告期來計算 資料來源：Wind，ifind,申萬宏源研究 行業深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第38頁 共38頁 簡單金融 成就夢想 信息披露 證券分析師承諾 本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并注冊為證券分析師，以勤勉的職業態度、專業審慎的研究方法，使用合法合規的信息，獨立、客觀地出具本報告

134、,并對本報告的內容和觀點負責。本人不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。與公司有關的信息披露 本公司隸屬于申萬宏源證券有限公司。本公司經中國證券監督管理委員會核準，取得證券投資咨詢業務許可。本公司關聯機構在法律許可情況下可能持有或交易本報告提到的投資標的，還可能為或爭取為這些標的提供投資銀行服務。本公司在知曉范圍內依法合規地履行披露義務?？蛻艨赏ㄟ^ 索取有關披露資料或登錄 信息披露欄目查詢從業人員資質情況、靜默期安排及其他有關的信息披露。機構銷售團隊聯系人 華東組 茅炯 021- 銀行團隊 李慶 021- 華北組 肖霞 010- 華南組 張曉卓 華

135、東創新團隊 朱曉藝 021- 華北創新團隊 潘燁明 股票投資評級說明 證券的投資評級：以報告日后的 6 個月內，證券相對于市場基準指數的漲跌幅為標準，定義如下：買入（Buy）：相對強于市場表現 20以上；增持（Outperform）：相對強于市場表現 520；中性（Neutral）：相對市場表現在55之間波動；減持（Underperform）：相對弱于市場表現 5以下。行業的投資評級：以報告日后的 6 個月內，行業相對于市場基準指數的漲跌幅為標準，定義如下：看好（Overweight）：行業超越整體市場表現；中性（Neutral）：行業與整體市場表現基本持平；看淡(Underweight）：行

136、業弱于整體市場表現。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重建議；投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者應閱讀整篇報告，以獲取比較完整的觀點與信息，不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。申銀萬國使用自己的行業分類體系，如果您對我們的行業分類有興趣，可以向我們的銷售員索取。本報告采用的基準指數：滬深 300 指數 法律聲明 本報告由上海申銀萬國證券研究所有限公司（隸屬于申萬宏源證券有限公司，以下簡稱“本公司”）在中華人民共和國內地（香港、澳門、臺灣除外）發布，僅供本公司的客戶（

137、包括合格的境外機構投資者等合法合規的客戶）使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶?？蛻魬斦J識到有關本報告的短信提示、電話推薦等只是研究觀點的簡要溝通，需以本公司網站刊載的完整報告為準，本公司接受客戶的后續問詢。本報告是基于已公開信息撰寫，但本公司不保證該等信息的真實性、準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他投資標的的邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告?？蛻?/p>

138、應當考慮到本公司可能存在可能影響本報告客觀性的利益沖突，不應視本報告為作出投資決策的惟一因素?？蛻魬灾髯鞒鐾顿Y決策并自行承擔投資風險。本公司特別提示，本公司不會與任何客戶以任何形式分享證券投資收益或分擔證券投資損失，任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。本公司未確保本報告充分考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。本公司強烈建議客戶應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任

139、何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。市場有風險，投資需謹慎。若本報告的接收人非本公司的客戶，應在基于本報告作出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前咨詢獨立投資顧問。本報告的版權歸本公司所有，屬于非公開資料。本公司對本報告保留一切權利。除非另有書面顯示，否則本報告中的所有材料的版權均屬本公司。未經本公司事先書面授權，本報告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷貝、復印件或復制品，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記，未獲本公司同意，任何人均無權在任何情況下使用他們。