1、行業深度報告行業深度報告|機械設備機械設備 日期：2025 年 04 月 11 日 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 人形機器人人形機器人迎迎量產量產元年，元年，國產廠商有望超車國產廠商有望超車 人形機器人行業深度報告 核心觀點核心觀點 國產人形機器人本體廠國產人形機器人本體廠有望在有望在量產階段獲得競爭優勢，建議關注量產階段獲得競爭優勢，建議關注國產國產本體廠和本體廠和相關供應鏈相關供應鏈。2025 年為人形機器人商業化落地元年，國內市場是人形機器人早期落地最佳市場，且國內人形機器人產業具備完善供應鏈和豐富高質量勞動力，機器人量產后，國產廠商有望在國際競爭

2、中獲得優勢，建議關注國產人形機器人本體廠及其相關供應鏈。新能源車新能源車筑基、筑基、AIAI 大模型大模型賦能，人形機器人產業化進程全面提速賦能，人形機器人產業化進程全面提速。人形機器人已接近產業化落地前夕，現代人形機器人未實現商業化落地主要原因在于三個方面：（1）軟件算法滯后，智能化水平低；（2）硬件性能不足，成本過高；（3）人形機器人產業鏈生態不完善。2022 年特斯拉入局人形機器人推動產業加速落地，同期 AI 大模型推動了人形機器人從“機械執行”到“智能體”的跨越，賦予機器人自然交互與泛化的能力。當前人形機器人商業化條件已經成熟，有望通過復用工業機器人、新能源汽車零部件迅速實現產業落地。

3、供需兩端共振，國供需兩端共振，國內內人形人形機器人產業機器人產業落地條件已成熟落地條件已成熟。國內已形成“中央引領+地方協同”的產業推進格局，人形機器人落地條件已成熟。供給端：供給端：華為大模型賦能機器人落地，核心硬件零部件均已能夠實現量產交付，國內人形機器人軟硬件已能夠支持落地量產。需求端：需求端：人形機器人柔性化適配能力助力工業生產效率提高，有望率先應用于汽車總裝和部分危險繁復應用場景；服務場景中人形機器人有望解決服務業勞動力結構性短缺的問題。需求筑基，制造破局，需求筑基，制造破局，國產國產機器人機器人有望在量產階段實現超車有望在量產階段實現超車。當前人形機器人產業正從技術驗證期（0-1）

4、向規?；涞仄冢?-10）過渡，前期需要在工業制造等場景落地應用以期實現突破，國內社會對新技術包容度更高，應用需求大，前期潛在需求達數百萬臺，是全球人形機器人落地的最佳市場，落地阻力相對更低。供給端國產已形成人形機器人產業集聚區，有望獲得規模效應優勢，數量多且素質高的工程師團隊將成為標準化量產階段核心競爭力，未來人形機器人產業進入標準化量產階段后國產人形機器人有望占據全球市場主要份額。國產廠商群雄并起，跨界車廠有望最終突圍。國產廠商群雄并起，跨界車廠有望最終突圍。國內人形機器人布局企業可大致分為三類：（1）明星初創企業；（2）跨界大廠類；（3）工業機器人企業。我們認為相對于初創企業，跨界車廠軟

5、硬件體系成熟，供應鏈管理能力強，具有豐富的經營經驗和資本實力，且現有技術能夠復用至人形機器人，有望在人形機器人標準化量產階段獲得優勢，建議關注華為機器人、小米機器人、小鵬機器人和其他跨界車廠相關的零部件供應商。風險提示：風險提示：人形機器人技術迭代進展不及預期；人形機器人商業化進展不及預期；政策限制風險。證券研究報告證券研究報告 投資評級投資評級 行業評級 優于大市 評級變動 維持 近近 1 1 年年行業行業走勢走勢 分析師分析師 谷誠谷誠 S0650524120002S0650524120002 聯系郵箱： 聯系人聯系人 劉康衡劉康衡 S0650125020014S0650125020014

6、 聯系郵箱： 相關研究相關研究 機械設備行業周報(2025 年第 2 周)2025.01.16 機械設備行業周報(2025 年第 1 周)2025.01.07 機械設備行業周報(2024 年第 53 周)2024.12.30 -20%-8%4%16%28%40%2024/42024/82024/122025/4機械設備滬深300請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2 2 行業深度報告 正文正文目錄目錄 一、一、新能源車筑基、新能源車筑基、AIAI 大模型賦能，人形機器人產業化進程全面提速大模型賦能，人形機器人產業化進程全面提速 .5 5 1.1 人形機器人是一

7、種模仿人類外觀和行為的機器人.5 1.2 軟硬件瓶頸掣肘人形機器人商業化進程.5 1.3 AI 與新能源車催化產業升級，人形機器人商業化進程加速.9 二、二、供需兩端共振，國內人形機器人產業落地條件已成熟供需兩端共振，國內人形機器人產業落地條件已成熟 .1313 2.1 政策端：國內政策提供指引，自上而下統籌機器人產業發展.13 2.2 供給端：國內大模型發展緊跟國外，硬件卡脖子環節少.14 2.3 需求端：老齡化社會推高用工成本，人形機器人順應時代發展需求.17 三、三、需求筑基，制造破局，國產機器人有望在量產階段實現超車需求筑基，制造破局，國產機器人有望在量產階段實現超車 .2222 3.

8、1 當前人形機器人處于 1-10 階段，正尋求合適落地場景.22 3.2 國產供應鏈配套體系完整，高素質工程師團隊成核心競爭力.27 四、四、國產廠商群雄并起，跨界車廠有望最終突圍國產廠商群雄并起，跨界車廠有望最終突圍 .2929 五、五、風險提示風險提示 .3131 圖表目錄圖表目錄 圖 1：2023 年 12 月特斯拉發布 Optimus-Gen2 人形機器人.5 圖 2：智能化水平主要體現在感知能力、決策能力和學習交互能力.6 圖 3：Wabot 動作完全依賴預設程序.7 圖 4：優必選舞蹈動作均為手動示教編程.7 圖 5：人形機器人涉及眾多部件，部分零部件發展不成熟.8 圖 6：國內行

9、星滾柱絲杠以外資為主.8 圖 7：Optimus 量產百萬臺時，行星滾柱絲杠市場規模有望達 140 億元.8 圖 8：2023 年六維力矩傳感器市場規模僅為 2.25 億美元，2030 年有望達 23 億美元.9 圖 9：過去人形機器人成本高達上百萬美元.9 圖 10：特斯拉入局人形機器人推動產業加速落地.10 圖 11：特斯拉 Optimus 進展為影響人形機器人板塊走勢的關鍵變量.10 圖 12：特斯拉機器人能夠在電池分揀工作中自主糾正錯誤.11 圖 13：特斯拉機器人已能夠自主與客人互動.11 圖 14：2020 年以來國內新能源汽車銷量快速提升.12 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分

10、請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 3 3 行業深度報告 圖 15：人形機器人產業鏈與工控、汽車產業鏈關聯度高.12 圖 16：新能源車產業的蓬勃發展為人形機器人奠定了底層技術基礎.13 圖 17：工信部明確 2025/2027 年國內人形機器人產業發展目標.13 圖 18：盤古大模型基于五大基礎模型，賦能多樣化場景.14 圖 19：華為發布盤古大模型 5.0.15 圖 20：樂聚機器人與張平安擊掌.15 圖 21：DeepSeek V3 在數學、代碼類相關評測集上取得了超過 GPT-4.5 的得分成績.16 圖 22：我國 15-64 歲人口占總人口比重大.17 圖 23：我國 15-64

11、歲人口占比正逐漸減少.17 圖 24：2022 年我國工業總產值占全球 31%.18 圖 25：預計未來我國工業勞動力需求仍會繼續增加.18 圖 26：國內制造業正向柔性制造轉型.18 圖 27：特斯拉 Optimus 已在工廠測試執行電池分揀任務.19 圖 28：優必選 Walker S 在汽車總裝車間完成質檢實訓工作.19 圖 29：危險繁復類型工種有望率先實現具身智能機器人替換工人.19 圖 30：國內開采、石化、化工、鋼鐵、有色、電力等行業從業人數合計接近 2500 萬人.20 圖 31：國內人形機器人已能夠執行執勤、表演等任務.21 圖 32：人形機器人在國內餐廳、安保等場景已有應用

12、.21 圖 33：2022 年國內前十大缺工職業中服務業占 7 個.21 圖 34：我國已進入老齡化社會，60 歲以上老齡人口占比達 22%.22 圖 35：我國護士與養老護理員缺口大.22 圖 36：1x 發布家庭機器人 NEO Gamma.22 圖 37：海爾聯合樂聚展出人形機器人“夸父”，支持洗衣等功能.22 圖 38：人形機器人落地可分為三種模式：特斯拉、1X 和國內模式.23 圖 39：截至 2024 年 12 月，特斯拉 FSD 累計里程接近 30 億英里.23 圖 40：優必選在極氪工廠開展人形機器人協同實訓.23 圖 41：中國消費者更愿意嘗試汽車新技術.26 圖 42：中國消

13、費者對自動駕駛技術接受度更高.26 圖 43：歐盟人工智能法案對人工智能技術進行分類監管.27 圖 44：歐美工業機器人密度均高于亞洲.27 圖 45：2023 年我國制造業 GDP 達 32.4 萬億元.28 圖 46：國內制造業單位增加值勞動力成本顯著低于歐美.28 圖 47：我國工程師隊伍人數超 2000 萬.28 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 4 4 行業深度報告 圖 48：國內人形機器人布局企業可大致分為三類.29 圖 49：車企大廠智駕投入高，能夠復用至人形機器人.30 圖 50：跨界大廠往往具備較雄厚算力儲備.30 圖 51：車企營收體量達

14、數百億乃至千億.30 圖 52：車企資產規模達數百億乃至數千億，資產雄厚.30 圖 53：工業機器人企業營收相對較小.31 圖 54：除匯川以外，工業機器人企業總資產多低于百億.31 表 1：人形機器人是一種模仿人類外觀和行為設計的機器人.5 表 2：液壓方案相對于電機方案成本更高、效率相對較低.7 表 3：4 種典型電動機的性能特性.12 表 4：人形機器人創新發展指導意見提出五大重點目標.14 表 5：中國人形機器人核心零部件具備實現國產化能力.16 表 6：產業落地早期我國人形機器人工業領域潛在應用需求超百萬.24 表 7：產業落地早期我國人形機器人服務業領域潛在應用需求達數百萬臺.25

15、 表 8：長三角地區部分人形機器人相關供應商.27 表 9：2025 年國內初創人形機器人公司已進入商業落地階段.29 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 5 5 行業深度報告 一、一、新能源車筑基、新能源車筑基、AIAI 大模型大模型賦能，人形機器人產業化進程全賦能，人形機器人產業化進程全面提速面提速 1.1 1.1 人形機器人是一種模仿人類外觀和行為的機器人人形機器人是一種模仿人類外觀和行為的機器人 人形機器人也稱為仿人機器人，是一種模仿人類外觀和行為設計的機器人。人形機器人也稱為仿人機器人，是一種模仿人類外觀和行為設計的機器人。人形機器人通常具有類似人類

16、的外觀和身體結構，包括頭部、軀干、四肢等，能夠模仿并執行人類的動作和任務。表表1 1：人形機器人是一種模仿人類外觀和行為設計的機器人人形機器人是一種模仿人類外觀和行為設計的機器人 定義定義 內容內容 外觀 人形機器人通常擁有類似于人類的體形，具備頭部、軀干、四肢等結構。動作 人形機器人能夠像人類一樣走路、跑步、跳躍，甚至進行較為復雜的動作。交互 通過語音識別和自然語言處理系統，機器人可以與人類進行對話，理解并響應命令。智能 機器人不僅能進行自動化的動作，還能根據外界信息做出決策。應用 人形機器人可以應用于各種領域，如教育、娛樂、服務、醫療、研究和探索等。資料來源：中國機博會，麥高證券研究發展部

17、 圖圖1 1：20232023 年年 1212 月特斯拉發布月特斯拉發布 OptimusOptimus-Gen2Gen2 人形機器人人形機器人 資料來源：動點科技，麥高證券研究發展部 1.2 1.2 軟硬件瓶頸掣肘人形機器人商業化進程軟硬件瓶頸掣肘人形機器人商業化進程 人形機器人自人形機器人自 1960s1960s 發展至今已經歷數十年仍未實現商業化落地，主要原因在于：發展至今已經歷數十年仍未實現商業化落地，主要原因在于：（1）軟件算法滯后，智能化水平低；（2）硬件性能不足，成本過高；（3）產業鏈生態不完善。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 6 6 行業深度

18、報告 1.2.1 1.2.1 算法與算力不足導致智能化水平低，影響人形機器人落地算法與算力不足導致智能化水平低，影響人形機器人落地 智能化和互動能力是衡量人形機器人商業化價值的核心維度，過去機器人智能化水平低下，難智能化和互動能力是衡量人形機器人商業化價值的核心維度，過去機器人智能化水平低下，難以應對復雜的任務，同時缺乏與周圍環境和人類的互動能力，難以實現商業化落地。以應對復雜的任務，同時缺乏與周圍環境和人類的互動能力，難以實現商業化落地。智能化水平低：智能化水平低：衡量人形機器人智能化水平的維度包括感知、決策、學習、交互能力，AI 技術形成成熟應用前，機器人傳感器技術較為落后，數據處理能力差

19、，過于依賴人工編程和簡單的強化學習算法，缺乏自主學習和適應新環境的能力，整體智能化水平較低?；幽芰τ邢蓿夯幽芰τ邢蓿涸?AI 大語言模型出現前，機器人對于自然語言處理能力較弱，并且缺乏情感識別和表達能力，與人類交互體驗較差。圖圖2 2：智能化水平主要體現在感知能力、決策能力和學習交互能力智能化水平主要體現在感知能力、決策能力和學習交互能力 資料來源：麥高證券研究發展部 算法與算力是制約人形機器人智能化水平提高的主要原因。算法與算力是制約人形機器人智能化水平提高的主要原因。早期機器人算法簡單、算力低下，僅能完成固定軌跡行走、簡單抓取等基礎動作，缺乏環境感知與動態決策能力，無法適應復雜任務場景

20、。算力低下：算力低下：人形機器人的大腦芯片對推理的延遲性、穩定性、端側計算能力要求極高，需要能夠在不聯網狀態下進行低延遲且穩定的推理，早期人形機器人受限于低算力無法實現復雜動作與靈活調整。算法簡單：早期人形機器人受限于算法架構的先天缺陷，無法實時動態處理環境變化，如同“死算法簡單：早期人形機器人受限于算法架構的先天缺陷，無法實時動態處理環境變化，如同“死記硬背的學生”，只能在訓練過的實驗室場景機械重復動作。記硬背的學生”，只能在訓練過的實驗室場景機械重復動作。以全球第一臺全尺寸人形機器人Wabot 為例，其能夠實現簡單行走和簡單運動，但是智能化水平較低，不具備與外界環境互動的能力；國產機器人優

21、必選 Alpha 1S（2016）雖能在春晚表演舞蹈動作，但是其算法僅支持手動示教編程，整體而言智能化水平低。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 7 7 行業深度報告 圖圖3 3：WabotWabot 動作完全依賴預設程序動作完全依賴預設程序 圖圖4 4：優必選舞蹈動作均為手動示教編程優必選舞蹈動作均為手動示教編程 資料來源：鈦媒體 APP，麥高證券研究發展部 資料來源：砍柴網，麥高證券研究發展部 1.2.2 1.2.2 硬件與產業鏈不成熟，機器人成本居高不下硬件與產業鏈不成熟，機器人成本居高不下 硬件性能不足是制約人形機器人落地的另一大因素。硬件性能不足是制

22、約人形機器人落地的另一大因素。以驅動系統為例，在新能源汽車產業成熟以前，人形機器人電驅方案并不成熟，因此波士頓動力等廠商采取液壓驅動方案。液壓方案相對電驅方案能量轉換效率較低（電驅可達 90%），同時維護成本較高，響應速度較慢，因此雖能夠實現較高的運動性能，但是液壓方案高成本、低可靠性等缺陷仍然難以支撐人形機器人落地。表表2 2：液壓方案相對于電機方案成本更高、效率相對較低液壓方案相對于電機方案成本更高、效率相對較低 特性特性 電機驅動電機驅動 液壓驅動液壓驅動 能量轉換效率 90%-95%80%-90%能耗 在注塑機領域，電機驅動能耗是液壓驅動的 25%噪音 同樣應用于注塑機，電驅噪音低于

23、70 分貝，液壓驅動噪音是電驅的 1.5 倍 重復精度誤差 可達 0.01%-環境適應性-性能受溫度影響，高溫容易引起燃燒爆炸等危險 維護成本 低 高 資料來源：浙江省電機動力學會公眾號，控特電機，最新的研習社，鞏義市華泰重工機械有限責任公司，麥高證券研究發展部 早期人形機器人動力系統、感知系統、能源系統、控制系統、結構與材料均不成熟，難以滿足早期人形機器人動力系統、感知系統、能源系統、控制系統、結構與材料均不成熟，難以滿足其靈活運動和多變的任務需求。其靈活運動和多變的任務需求。人形機器人發展至今仍有較多不成熟零部件環節，包括行星滾柱絲杠、六維力矩傳感器、觸覺傳感器、微傳動部件等，這些零部件多

24、存在量產難、降本難的問題，阻礙機器人本體商業化落地。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 8 8 行業深度報告 圖圖5 5：人形機器人涉及眾多部件，部分零部件發展不成熟人形機器人涉及眾多部件，部分零部件發展不成熟 資料來源：麥高證券研究發展部（注：圖中標紅的零部件為現階段發展尚不成熟的零部件）以行星滾柱絲杠為例，以行星滾柱絲杠為例，行星滾柱絲杠主要應用于機床、半導體和航空航天等領域，受限于制造工藝難度高、生產設備有限、下游應用較少，2022 年國內行星滾柱絲杠市場規模僅為約 4.4 億元，總體市場規模較低，國內外缺少能夠實現大規模量產的成熟企業。根據我們測算，特

25、斯拉 Optimus量產百萬臺時，假設行星滾柱絲杠單價降至 1000 元/根，則人形機器人行星滾柱絲杠市場規模有望達 140 億元。圖圖6 6：國內行星滾柱絲杠以外資為主國內行星滾柱絲杠以外資為主 圖圖7 7：OptimusOptimus 量產百萬臺時，行星滾柱絲杠市場規模量產百萬臺時，行星滾柱絲杠市場規模有望有望達達 140140億元億元 資料來源：融中財經，麥高證券研究發展部 資料來源：前瞻產業研究院，麥高證券研究發展部 與行星滾柱絲杠類似，六維力矩傳感器技術壁壘高與行星滾柱絲杠類似，六維力矩傳感器技術壁壘高，目前主要應用于工業、科研、醫療領域，單價較高，國內能夠實現規?；a的企業較少，

26、產業發展不成熟，難以滿足人形機器人商業化落地的需求。26%26%12%14%8%8%3%3%GSARollvisRexrothEwellix博特精工南京工藝優仕特CMC4.41400204060801001201401602022年Optimus量產百萬臺時行星滾柱絲杠市場規模（億元）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 9 9 行業深度報告 圖圖8 8：20232023 年年六維力矩傳感器市場規模六維力矩傳感器市場規模僅為僅為 2.252.25 億美元，億美元，20302030 年年有望達有望達 2323 億億美美元元 資料來源：QYResearch，麥高證券

27、研究發展部 同時受限于硬件性能不成熟、產業鏈不完善等因素的影響，人形機器人成本居高不下同時受限于硬件性能不成熟、產業鏈不完善等因素的影響，人形機器人成本居高不下。參考波士頓動力人形機器人 Atlas（成本約 200 萬美元）和本田 ASIMO 機器人（成本約 250 萬美元），過高的成本成為人形機器人難以商業化落地的主要原因之一。圖圖9 9：過去人形機器人成本高達上百萬美元過去人形機器人成本高達上百萬美元 資料來源：立德共創，鳳凰科技，國際在線，移動機器人產業聯盟官網，麥高證券研究發展部 1.3 1.3 AIAI 與新能源車催化產業升級，人形機器人商業化進程加速與新能源車催化產業升級，人形機器

28、人商業化進程加速 1.3.1 1.3.1 特斯拉為影響板塊特斯拉為影響板塊關鍵關鍵變量，堅定入局推動產業落地變量，堅定入局推動產業落地 特斯拉入局人形機器人推動產業加速落地。特斯拉入局人形機器人推動產業加速落地。特斯拉人形機器人概念首次于 2021 年 AIDay 提出，目標為替代危險、重復性勞動。特斯拉2021年提出人形機器人概念機，2022年推出第一代Optimus，2023 年 12 月推出 Optimus-Gen2，當前已處于商業化落地前夕。2.252.9923.05051015202520232024E2030E全球六維力矩傳感器市場規模（億美元）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請

29、務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1010 行業深度報告 圖圖1010：特斯拉入局人形機器人推動產業加速落地特斯拉入局人形機器人推動產業加速落地 資料來源：澎湃新聞，財聯社，超級充電站，麥高證券研究發展部 特斯拉特斯拉 OptimusOptimus 進展為影響人形機器人板塊走勢關鍵變量。進展為影響人形機器人板塊走勢關鍵變量。2022 年 4 月以來國內人形機器人板塊經歷多輪行情，其中 2022.04-2022.08、2023.05-2023.08、2024.09 至今三次大行情均可見特斯拉 Optimus 進展催化的影響:（1）2022 年 4 月馬斯克稱最早將于 2023 年開始生產名為“O

30、ptimus”的人形機器人，此消息催化了板塊 2022.04-2022.08 的行情；（2）2023 年 5 月特斯拉股東大會特斯拉展示其 Optimus 流暢行走視頻，特斯拉機器人進度顯著激發了市場熱情；（3）2024 年 10 月特斯拉公布 Optimus 最新靈巧手，11 月發布拋接球視頻，2025 年 1 月馬斯克給出 2026 年出貨 5-10 萬臺，2027 年出貨 50-100 萬臺的預期，催化人形機器人板塊大幅上漲。圖圖1111：特斯拉特斯拉 OptimusOptimus 進展為影響人形機器人板塊走勢的關鍵變量進展為影響人形機器人板塊走勢的關鍵變量 資料來源：IT 之家，中國網

31、咨詢，證券之星，機器之心 Pro，環球網科技，證券時報，財聯社，科技最前線 V，華爾街見聞，每日車訊，界面新聞，Wind，麥高證券研究發展部（注：板塊走勢為自建指標，行情截至 2025 年 4 月 10 日）特斯拉入局能夠促進全球范圍人形機器人相關產業的發展，幫助行業渡過初創期。特斯拉入局能夠促進全球范圍人形機器人相關產業的發展，幫助行業渡過初創期。人形機器人相關產業鏈發展不成熟，關鍵零部件如無框力矩電機、空心杯電機、行星滾柱絲杠等雖已有技術儲備并形成有小批量出貨，但是成本較高，全球范圍內缺乏具備大規模標準化生產能力的企業；并且人形機器人產業類似汽車產業，前期投入大，投資回收期長，商業前景不明

32、朗的時期愿意投資的企業少。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1111 行業深度報告 特斯拉特斯拉 20212021 年高調宣布入局，聯合汽車鏈推進年高調宣布入局，聯合汽車鏈推進人形機器人產業鏈建設，有利于產業渡過早期草人形機器人產業鏈建設，有利于產業渡過早期草莽初創期，一旦行業供應鏈培育成熟，商業前景逐漸明朗，新入局者有望迅速入局推動產業發莽初創期，一旦行業供應鏈培育成熟，商業前景逐漸明朗，新入局者有望迅速入局推動產業發展成熟。展成熟。1.3.2 1.3.2 AIAI 大模型發展克服機器人智能化低下難題大模型發展克服機器人智能化低下難題 近年近年 AIAI

33、大模型的快速發展推動了人形機器人從“機械執行”到“智能體”的跨越，促進了機器大模型的快速發展推動了人形機器人從“機械執行”到“智能體”的跨越，促進了機器人感知與決策能力提升，賦予機器人自然交互與泛化的能力。人感知與決策能力提升，賦予機器人自然交互與泛化的能力。感知與決策能力發生質變：感知與決策能力發生質變：傳統的機器人更依賴單一傳感器，AI 大模型能夠整合視覺、語音、觸覺等多模態數據，同時大模型的強化學習能力能夠幫助機器人實現環境理解能力的進化，使其能夠在復雜場景中自主優化動作。賦予機器人自然交互與泛化能力：賦予機器人自然交互與泛化能力：GPT 類模型賦予了機器人理解自然語言的能力，使其能夠處

34、理模糊指令（例如“把桌子收拾干凈”），而非依賴精確的編程，并且大模型的泛化能力使機器人技能可跨場景復用。圖圖1212：特斯拉機器人能夠在電池分揀工作中自主糾正錯誤特斯拉機器人能夠在電池分揀工作中自主糾正錯誤 圖圖1313：特斯拉機器人已能夠自主與客人互動特斯拉機器人已能夠自主與客人互動 資料來源：財聯社，麥高證券研究發展部 資料來源：極客網，麥高證券研究發展部 1.3.3 1.3.3“車機協同”推動產業鏈發展，零部件復用加速機器人落地“車機協同”推動產業鏈發展，零部件復用加速機器人落地 新能源汽車產業發展促進電驅方案成熟，人形機器人從“液壓驅動”發展至新能源汽車產業發展促進電驅方案成熟，人形機

35、器人從“液壓驅動”發展至 “電機驅動”，通“電機驅動”，通過復用工業機器人、新能源汽車零部件實現快速商業化落地。過復用工業機器人、新能源汽車零部件實現快速商業化落地。2020 年以來國內新能源汽車產業規模迅速擴大，催化了相關零部件產業成熟。人形機器人硬件與汽車關聯度高，以特斯拉 Optimus 為典型案例，其電機（無框力矩電機、空心杯電機）、減速器（諧波減速器）、力傳感器、視覺傳感器（3D 攝像頭）、熱管理系統、軸承、齒輪和電池系統均可基于現有自動化、汽車零部件的產品原理做修改和定制，完全從“01”的研發環節少。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1212 行

36、業深度報告 圖圖1414：20202020 年以來國內新能源汽車銷量快速提升年以來國內新能源汽車銷量快速提升 圖圖1515：人形機器人產業鏈與工控、汽車產業鏈關聯度高人形機器人產業鏈與工控、汽車產業鏈關聯度高 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 資料來源：汽車之家，ABB，麥高證券研究發展部 新能源汽車與工業機器人產業發展帶動了人形機器人相關零部件產業的發展。以汽車電機為例，新能源汽車與工業機器人產業發展帶動了人形機器人相關零部件產業的發展。以汽車電機為例，其發展主要經歷以下階段：其發展主要經歷以下階段：（1）在燃油車主導時期，電機主要應用于輔助系統（如啟動、空調、雨刷等），主要采取直流電

37、機，結構簡單成本低，但是效率低并且易磨損，需要定期維護；（2）21 世紀初，新能源車發展初期，電動車采用改進型直流電機，結構簡單，控制容易，但維護成本高，效率相對較低。（3）2010s 特斯拉早期車型（如 2012 年 Model S）采用異步電機，成本低，結構簡單，但效率略低于永磁電機。（4）2010 年代后永磁同步電機逐步取代早期電機技術，其效率高，體積小，但成本較高，目前大多數電動汽車如日產聆風、比亞迪漢等都采用這種電機。新能源車普及前直流電機和交流異步電機因技術門檻低而成為早期過渡方案。隨著稀土永磁材料、半導體器件（如 SiC）及智能控制算法的突破，新款新能源車八合一電驅系統功率密度達

38、 2.5kW/kg，綜合效率突破 91%。電機是人形機器人關節動力來源，能夠電機是人形機器人關節動力來源，能夠復用復用汽車電機，新能源汽車產業推動汽車電機，新能源汽車產業推動電動機快速發展，為人形機器人產業落地奠定基礎。電動機快速發展，為人形機器人產業落地奠定基礎。表表3 3：4 4 種典型電動機的性能特性種典型電動機的性能特性 性能及類型性能及類型 直流電動機直流電動機 異步電動機異步電動機 永磁同步電動機永磁同步電動機 開關磁阻電動開關磁阻電動機機 轉速范圍/rpm 40006000 1200020000 400010000 15000 功率密度 低 中 高 較高 電動機重量 重 中 輕

39、輕 電動機體積 大 中 小 小 可靠性 一般 好 優良 好 結構堅固性 差 好 好 好 控制器成本 低 高 高 一般 資料來源：汽車之家，麥高證券研究發展部 新能源智駕系統催生高算力新能源智駕系統催生高算力芯片需求，能夠與人形機器人復用。芯片需求，能夠與人形機器人復用。英偉達 Orin（254 TOPS）、高通驍龍 Ride（700 TOPS）等芯片的迭代，能夠滿足現階段人形機器人算力需求。智能駕駛場景積累的算法模型和人機交互數據為機器人自主導航與自然交互提供訓練基礎。智能駕駛場景積累的算法模型和人機交互數據為機器人自主導航與自然交互提供訓練基礎。新能源汽車的自動駕駛技術（如激光雷達、視覺感知

40、、路徑規劃算法）可復用于人形機器人環境交05001,0001,500中國新能源汽車銷量（萬輛）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1313 行業深度報告 互系統。例如小鵬 Iron 機器人搭載的智能方案與其智能駕駛技術同源；特斯拉 Optimus 則采用FSD（全自動駕駛）同樣的神經網絡模型，實現端到端動作控制。圖圖1616：新能源車產業的蓬勃發展為人形機器人奠定了底層技術基礎新能源車產業的蓬勃發展為人形機器人奠定了底層技術基礎 資料來源：財經網，傳感器專家網，麥高證券研究發展部 二、二、供需兩端共振，供需兩端共振，國內人形國內人形機器人產業機器人產業落地條件

41、已成熟落地條件已成熟 2.1 2.1 政策端：國內政策提供指引，自上而下統籌機器人產業發展政策端：國內政策提供指引，自上而下統籌機器人產業發展 2023 年 11 月工信部印發指導性文件人形機器人創新發展指導意見推動人形機器人技術創新和產業發展，明確了 2025/2027 年國內人形機器人產業發展目標，明確了關鍵突破技術與重點培育產品，通過頂層設計推動人形機器人核心技術突破與產業鏈升級。圖圖1717：工信部明確工信部明確 2025/20272025/2027 年國內人形機器人產業發展目標年國內人形機器人產業發展目標 資料來源：工信部官網，麥高證券研究發展部 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請

42、務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1414 行業深度報告 表表4 4：人形機器人創新發展指導意見提出五大重點目標人形機器人創新發展指導意見提出五大重點目標 內容內容 關鍵技術 機器人“大腦”關鍵技術群 機器人“小腦”關鍵技術群 機器肢體關鍵技術群 機器本體關鍵技術群 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 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 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 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 資料來源：工信部官網，麥高證券研究發展部 各地加速

43、響應并密集推出配套支持政策，形成“中央引領各地加速響應并密集推出配套支持政策，形成“中央引領+地方協同”的產業推進格局。地方協同”的產業推進格局。北京、上海、廣東等省市落地建設人形機器人創新中心，支持人形機器人產業發展；蘇州、重慶等城市鼓勵支持產業基金建設，加快構建人形機器人產業集群發展。2.2 2.2 供給端：國內供給端：國內大模型大模型發展緊跟國外，硬件卡脖子環節少發展緊跟國外，硬件卡脖子環節少 2.2.1 2.2.1 軟件端：華為盤古大模型賦能機器人，軟件端：華為盤古大模型賦能機器人，DeepseekDeepseek 部分性能接近部分性能接近甚至超過甚至超過國外先進水平國外先進水平 如上

44、文所述，如上文所述，AIAI 大模型的發展加速了人形機器人智能化水平提升，國內具備人形機器人大模型的發展加速了人形機器人智能化水平提升，國內具備人形機器人 AIAI 軟件軟件體系建設能力的企業主要是華為，其體系建設能力的企業主要是華為，其盤古大模型在人形機器人上已經有所應用盤古大模型在人形機器人上已經有所應用。盤古大模型是華為開發的盤古系列 AI 大模型，包括 NLP 大模型、CV 大模型、科學計算大模型等多個基礎大模型，以及面向特定行業的行業大模型和細分場景模型。盤古大模型基于五大基礎模型，可以滿足多行業場景中的多個需求。圖圖1818：盤古大模型基于五大基礎模型，賦能多樣化場景盤古大模型基于

45、五大基礎模型，賦能多樣化場景 資料來源：華為云官網，麥高證券研究發展部 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1515 行業深度報告 2024 年 6 月 21 日，華為開發者大會在東莞舉行，會上發布了盤古大模型 5.0，全面賦能人形機器人、自動駕駛、工業設計、建筑設計等多領域發展。圖圖1919：華為發布盤古大模型華為發布盤古大模型 5.05.0 資料來源：華為云官網，麥高證券研究發展部 盤古具身智能大模型已在樂聚機器人上搭載應用。盤古具身智能大模型已在樂聚機器人上搭載應用。2023 年 11 月，樂聚推出基于開源鴻蒙大模型的人形機器人，2024 年 6 月，搭

46、載了盤古具身智能大模型的樂聚機器人在華為 2024 開發者大會上首次亮相。圖圖2020：樂聚機器人與張平安擊掌樂聚機器人與張平安擊掌 資料來源：IT 之家，麥高證券研究發展部 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1616 行業深度報告 國產大語言模型國產大語言模型DeepSeekDeepSeek部分性能接近甚至超過世界先進水平。部分性能接近甚至超過世界先進水平。2025年3月24日新版DeepSeek V3 模型借鑒 DeepSeek-R1 模型訓練過程中所使用的強化學習技術，大幅提高了在推理類任務上的表現水平，在數學、代碼類相關評測集上取得了超過 GPT-4

47、.5 的得分成績。我們認為國內我們認為國內 AIAI大語言模型技術在世界范圍內已具備較強競爭力，國內具身智能大模型發展亦有望逐步趕超國大語言模型技術在世界范圍內已具備較強競爭力，國內具身智能大模型發展亦有望逐步趕超國外。外。圖圖2121：DeepSeekDeepSeek V3V3 在數學、代碼類相關評測集上取得了超過在數學、代碼類相關評測集上取得了超過 GPTGPT-4.5 4.5 的得分成績的得分成績 資料來源：DeepSeek 官網，麥高證券研究發展部 2.2.2 2.2.2 人形機器人核心零部件均有國內供應商，卡脖子環節少人形機器人核心零部件均有國內供應商，卡脖子環節少 中國人形機器人核

48、心零部件國產化已實現系統性突破，核心零部件（執行器、行星滾柱絲杠、靈巧手、無框力矩電機、諧波減速器、力傳感器、編碼器等）國內均已具備實現量產交付能力，僅少數高端芯片尚存進口依賴。表表5 5：中國人形機器人核心零部件中國人形機器人核心零部件具備實現具備實現國產化國產化能力能力 零部件零部件 20232023 年國內市場規模（億元）年國內市場規模（億元）主要上市公司主要上市公司 進展進展 執行器 535.39（2020）三花智控 布局以電機為驅動的機器人機電執行器業務，目前正配合客戶進行全系列產品研發、試制、迭代、送樣。拓普集團 2023 年該公司設立電驅事業部，進行機器人執行器的研發。公司已多次

49、向客戶送樣，2023 年及 2024 年第一季度分別送樣 0.02 萬套和 0.02 萬套 行星滾柱絲杠 4.4（2022）貝斯特 已與知名機床商簽訂批量交付訂單，突破 C0 精度級別絲杠 北特科技 2024年10月公司擬在昆山經濟技術開發區投資建設行星滾柱絲杠研發生產基地項目，總投資 18.5 億元。靈巧手 2.42（2024）兆威機電 公司電動直驅多指仿生靈巧手采用全驅動方案，通過優化傳動設計，在有限空間內實現高扭矩輸出，滿足復雜操作場景需求。公司已于 2025 年 1 月 7 日攜機器人靈巧手產品及行業驅動解決方案亮相 2025 年美國 CES 展會?？招谋姍C 20.88 兆威機電 公

50、司電機產品開發部完成了高轉速直流電機、無刷直流電機以及微型空心杯電機和永磁步進電機的開發。雷賽智能 公司空心杯電機已經成功量產，年產能 12 萬臺。鳴志電器 公司提供直徑為 8-24mm 多種外徑及機身長度規格型號，主要應用于醫療、工請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1717 行業深度報告 業機器人和自動化等領域。無框力矩電機 2 步科股份 公司第三代無框力矩電機整體性能顯著提升，體積縮小 30%，力矩提升 20%，性能對標國際品牌。目前正在研發第四代無框力矩電機，將進一步優化重量、工藝和成本。諧波減速器 51.53 綠的諧波 截至 2023 年，綠的諧波的

51、年生產量達到 20.6 萬臺諧波減速器和 8117 套機電一體化產品。六維力傳感器 2.35 柯力傳感 國內應變式力傳感器龍頭，六維力矩傳感器已處于小批量試制階段，2024 年 8月底送樣華為。東華測試 公司六維力傳感器處于小批量試制階段，下游應用領域主要包括工業機器人、人形機器人、航空航天、汽車等。編碼器 25.75 雷賽智能 已成功批量生產出中空編碼器等核心部件。步科股份 公司已實現磁電與光電編碼器的自主生產以滿足客戶降本的需求。禾川科技 公司的磁編碼器分辨率最高可達 21 位，光編碼器分辨率最高可達 23 位，精度可達20 角秒，采用差分串行輸出信號，能夠有效防止外部干擾，在極為惡劣的工

52、作環境中也可提供可靠的速度和位置數據。資料來源：公司公告，華經產業研究院，觀研報告網，QYReasearch，智研咨詢，簡樂尚博，中商情報網，前瞻產業研究院，新浪財經，證券日報，證券時報，證券之星，麥高證券研究發展部 2.3 2.3 需求端：老齡化社會推高用工成本，人形機器人順應時代發展需求需求端：老齡化社會推高用工成本，人形機器人順應時代發展需求 根據國家統計局數據，2024 年中國 65 歲及以上人口達到 2.2 億人，占總人口比重的 15.6%，該比重連續 29 年上升。當前我國 15-64 歲人口占比為 68.22%，仍然占比較大，但是該比例已連續多年下滑。勞動力供給減少將直接推高用工

53、成本，倒逼國內產業向自動化、智能化轉型，人形勞動力供給減少將直接推高用工成本，倒逼國內產業向自動化、智能化轉型，人形機器人產業蓬勃興起順應時代發展需求。機器人產業蓬勃興起順應時代發展需求。圖圖2222：我國我國 1515-6464 歲人口占總人口比重大歲人口占總人口比重大 圖圖2323：我國我國 1515-6464 歲人口占比正逐漸減少歲人口占比正逐漸減少 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 2.3.1 2.3.1 工業應用：國內勞動力結構性短缺與制造業智能化升級形成雙重驅動力工業應用：國內勞動力結構性短缺與制造業智能化升級形成雙重驅動力 我國工業領

54、域對人形機器人需求有望我國工業領域對人形機器人需求有望快速快速增長，勞動力結構性短缺與制造業智能化升級形成雙增長，勞動力結構性短缺與制造業智能化升級形成雙重驅動力。重驅動力。我國是全球最大工業國，機器人應用潛力大。我國是全球最大工業國，機器人應用潛力大。2022 年中國工業產值占全球 31%，美國僅占 16%，我國工業產值遠超國外，對于人形機器人在工業領域的潛在應用需求也遠超其他國家。若我國工業產值仍保持每年 4%-5%左右的增速，在勞動生產率保持一定增速的前提下，2040 年我國工業勞動力需求有望達 2.6 億人。0246810占總人口比重（%）64666870727476200320052

55、0072009201120132015201720192022中國：15-64歲人口占比（%）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1818 行業深度報告 圖圖2424：2022022 2 年我國工業總產值占全球年我國工業總產值占全球 3 31 1%圖圖2525：預計未來我國工業勞動力需求仍會繼續增加預計未來我國工業勞動力需求仍會繼續增加 資料來源：聯合國工業發展組織，麥高證券研究發展部 資料來源：PECC，發改委，麥高證券研究發展部 人形機器人能夠滿足國內制造業智能化升級需求。人形機器人能夠滿足國內制造業智能化升級需求。國內制造業從剛性產線向柔性制造轉型，傳統

56、工業機器人受限于固定工位與結構化環境，難以滿足多品種、小批量生產需求。人形機器人憑借類人形態與 AI 大模型賦能，可快速切換任務，適配非標準化場景。圖圖2626：國內制造業正向柔性制造轉型國內制造業正向柔性制造轉型 資料來源：友嘉機床，麥高證券研究發展部 人形機器人在工業場景應用的優勢在于高精度執行與柔性化適配能力，實現生產效率的顯著提人形機器人在工業場景應用的優勢在于高精度執行與柔性化適配能力，實現生產效率的顯著提高。高。汽車總裝線是人形機器人早期落地的重要領域，國內汽車裝配線員工遠多于美國，應用潛力高，有望率先實現機器人應用規模優勢，加速人形機器人迭代進度。31%16%6%5%42%中國美

57、國日本德國其他0500010000150002000025000300002024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E2031E2032E2033E2034E2035E2036E2037E2038E2039E2040E我國第二產業勞動力需求（萬人）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 1919 行業深度報告 圖圖2727：特斯拉特斯拉 OptimusOptimus 已在工廠測試執行電池分揀任務已在工廠測試執行電池分揀任務 圖圖2828：優必選優必選 Walker SWalker S 在汽車總裝車間完成質檢實訓工作在汽車總裝車間完成質檢實

58、訓工作 資料來源：機器之心 Pro，麥高證券研究發展部 資料來源：新浪財經，麥高證券研究發展部 2023 年特斯拉 Optimus 已經能夠執行電池分揀任務，優必選 Walker S 能夠在汽車總裝車間完成質檢工作。我們認為隨著感知算法迭代與成本下探，機器人解決方案將加速滲透各個類型工業應用場景。2.3.2 2.3.2 危險繁復類型行業有望率先實現機器人換人危險繁復類型行業有望率先實現機器人換人 危險繁復類型工種有望率先實現具身智能機器人替換工人。危險繁復類型工種有望率先實現具身智能機器人替換工人。危險繁復類工種（如采礦、化工、冶金等）生產環境往往不利于工人健康，對機器人替人需求更加緊迫，并且

59、對成本要求較為寬松，人形機器人有望在其中部分行業率先實現落地應用。圖圖2929：危險繁復類型工種有望率先實現具身智能機器人替換工人危險繁復類型工種有望率先實現具身智能機器人替換工人 資料來源：新浪財經，昭通消防 119，新華社，南方 Plus，麥高證券研究發展部 2025 年 2 月 28 日，北京市印發北京具身智能科技創新與產業培育行動計劃（2025-2027），提出要加快危險、重復、繁重崗位作業的具身智能機器人替代。根據國家統計局數據，國內開采、石化、化工、鋼鐵、有色、電力等行業從業人數合計接近 2500 萬人，人形機器人落地應用潛力大。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文

60、后的重要聲明部分 2020 行業深度報告 圖圖3030：國內開采、石化、化工、鋼鐵、有色、電力等行業從業人數合計接近國內開采、石化、化工、鋼鐵、有色、電力等行業從業人數合計接近 25002500 萬人萬人 資料來源：國家統計局，麥高證券研究發展部 2.3.3 2.3.3 服務業應用：人形機器人對服務應用場景適配性強，護士、養老護理等領域機器替人需服務業應用：人形機器人對服務應用場景適配性強，護士、養老護理等領域機器替人需求大求大 人形機器人功能適配服務場景。人形機器人功能適配服務場景。人形機器人結構仿照人體結構，對于人類社會的各種基礎設施和工具等適配性強，能夠應用于各類服務場景中；同時得益于機

61、器人的仿人外觀和互動能力，社會接受程度相對更高。（1 1）人形機器人和人類社會基礎設施適配性強，能夠適應非標準場景。）人形機器人和人類社會基礎設施適配性強，能夠適應非標準場景。人類社會的建筑、工具、交通設施等均以人體工程學為基礎設計，與人體結構類似的人形機器人無需改造環境即可直接使用這些設施。（2 2）社會接受度相對更高。）社會接受度相對更高。人形機器人因仿生設計與人類高度相似的外貌、行為，契合人類心理演化形成的信任基礎，目前已在部分場景有所應用，杭州街頭執勤、春晚表演等場景更直觀展現了社會接納度的提升。（3 3）互動能力強。）互動能力強。人形機器人通過多模態感知、自然語言理解和實時反饋技術，

62、結合傳感器與AI 大模型，能夠實現握手、對話、情感識別等類人交互，并適應動態環境靈活協作。277.251.231.329.449.31.487440.7201.2179.5765.1337.30100200300400500600700800900從業人數（萬人）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2121 行業深度報告 圖圖3131：國內人形機器人已能夠執行執勤、表演等任務國內人形機器人已能夠執行執勤、表演等任務 資料來源：杭州網，IT 之家，麥高證券研究發展部 人形機器人是解決服務業結構性短缺問題的關鍵技術路徑。人形機器人是解決服務業結構性短缺問題的關鍵技

63、術路徑。根據 2023 年初發布的人力資源市場監測數據，中國前十大缺工職業中服務業崗位占比達 70%，涵蓋餐飲服務員、保潔員、家政服務員等高度流程化工種，具身智能技術突破正成為解決服務業勞動力結構性短缺的關鍵路徑。當前人形機器人已能夠實現餐廳傳菜、酒店接待、醫療輔助等場景的標準化服務替代并且國內當前人形機器人已能夠實現餐廳傳菜、酒店接待、醫療輔助等場景的標準化服務替代并且國內已有落地應用案例，印證其于服務業商業化落地進程加速。已有落地應用案例，印證其于服務業商業化落地進程加速。圖圖3232：人形機器人在國內餐廳、安保等場景已有應用人形機器人在國內餐廳、安保等場景已有應用 圖圖3333：2022

64、2022 年國內前十大缺工職業中服務業占年國內前十大缺工職業中服務業占 7 7 個個 排名排名 職業名職業名 1 營銷員 2 汽車生產線操作工 3 快遞員 4 餐廳服務員 5 商品營業員 6 家政服務員 7 保潔員 8 保安員 9 包裝工 10 車工 資料來源：阿里巴巴，新浪新聞，麥高證券研究發展部 資料來源：人力資源社會保障部官網，麥高證券研究發展部 我國護士與養老護理員缺口大。我國護士與養老護理員缺口大。按照醫護比 1：2 計算，2023 年我國護士缺口達 393 萬人；我國已進入老齡化社會，60 歲以上老齡人口占比達 22%；按照每三名失能老人需配一名養老護理員計算，2023 年我國養老

65、護理員缺口達 1117 萬人。我國護士和養老護理員缺口大且需求較緊迫，有望率先實現人形機器人落地應用。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2222 行業深度報告 圖圖3434：我國已進入老齡化社會，我國已進入老齡化社會，6060 歲以上老齡人口占比達歲以上老齡人口占比達 22%22%圖圖3535：我國護士與養老護理員缺口大我國護士與養老護理員缺口大 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 資料來源：澎湃新聞，天津市民政局，齊魯壹點，新華社，麥高證券研究發展部 2.3.4 2.3.4 家庭應用：未來人形機器人家庭應用：未來人形機器人重要重要應用方向應用方向 家庭

66、應用場景是未來人形機器人商業化落地的家庭應用場景是未來人形機器人商業化落地的重要重要方向，國內外企業正加速布局。方向，國內外企業正加速布局。挪威 1X Technologies 推出的 Neo Gamma 機器人可實現執行煮咖啡、吸塵等復雜家務，并計劃于 2025 年部署數百臺至數千臺。國內海爾聯合樂聚機器人推出的“夸父”系列，支持洗衣等任務，目前已進入工廠檢測與家庭測試階段。圖圖3636：1x1x 發布家庭機器人發布家庭機器人 NEO GammaNEO Gamma 圖圖3737：海爾聯合樂聚展出人形機器人“夸父”，支持洗衣等功能海爾聯合樂聚展出人形機器人“夸父”，支持洗衣等功能 資料來源：A

67、lbase 基地，麥高證券研究發展部 資料來源：IT 業界，麥高證券研究發展部 三、三、需求筑基，制造破局，需求筑基，制造破局，國產機器人有望在量產階段實現超車國產機器人有望在量產階段實現超車 3.1 3.1 當前人形機器人處于當前人形機器人處于 1 1-1010 階段，正尋求合適落地場景階段，正尋求合適落地場景 人形機器人商業化落地仍然受到成本過高、AI 泛化能力不足、標準化缺失、前期下游市場需求尚不明朗等問題的影響，未來出貨量存在一定不確定性。根據馬斯克給出的預期，預計 2025 年出貨數千臺，2026 年出貨 5-10 萬臺，2027 年出貨量將達 50-100 萬臺。當前人形機器人產業

68、正從技術驗證期（0-1）向規?；涞仄冢?-10）過渡，特斯拉 Optimus、優必選 Walker S 等頭部機器人產品已進入工廠、酒店等場景試用。我們認為人形機器人早期落我們認為人形機器人早期落地需尋找合適的商業落地場景以及下游應用市場。地需尋找合適的商業落地場景以及下游應用市場。人形機器人落地可分為三種模式：特斯拉、人形機器人落地可分為三種模式：特斯拉、1X1X 和國內模式：和國內模式：051015202505,00010,00015,00020,00025,00030,00035,0002011 2013 2015 2017 2019 2021 2023中國:人口數:60歲及以上中國:

69、占總人口比重:60歲及以上（%）393 1117 020040060080010001200護士養老護理員缺口數量（萬人）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2323 行業深度報告 特斯拉模式：特斯拉模式：基于第一性原理思維，特斯拉直接錨定通用機器人賽道，通過自有工廠的真實生產場景持續驗證迭代，在工業場景中構建通用具身智能機器人。1X1X 模式：模式：聚焦消費級市場突破，1X 以家庭場景為切入點，通過高頻剛需的日常家務場景實現機器人功能落地，采用輕量化設計理念推動產品快速商業化。國內模式：國內模式：廣汽、宇樹等國內企業選擇垂直領域突破路徑，瞄準安防巡檢、危險繁

70、復應用等特種場景，通過定制化功能研發快速形成商業化能力，建立行業準入壁壘后再向通用領域延伸拓展。圖圖3838：人形機器人落地可分為三種模式：特斯拉、人形機器人落地可分為三種模式：特斯拉、1X1X 和國內模式和國內模式 資料來源：搞趣網，騰訊新聞，機器人大講堂，麥高證券研究發展部 人形機器人大規模量產落地仍面臨技術迭代和場景適配雙重挑戰，前期需要在工業制造等場景人形機器人大規模量產落地仍面臨技術迭代和場景適配雙重挑戰，前期需要在工業制造等場景落地應用以期實現突破。落地應用以期實現突破。智能駕駛系統依賴海量場景數據訓練深度學習模型，類似智駕，具身智能大模型的訓練同樣需要落地場景，虛擬訓練技術難以完

71、全復現真實物理環境，人形機器人具身智能大模型需要借助實際應用場景完成迭代。為避免陷入“閉門造車”誤區，多個人形機器人頭部廠商已進入實訓階段。為避免陷入“閉門造車”誤區，多個人形機器人頭部廠商已進入實訓階段。2025 年 3 月，優必選在極氪工廠開展人形機器人協同實訓，探索建立面向多任務工業場景的通用人形機器人群體作業解決方案；特斯拉計劃 2025 年部署數千臺 Optimus 在特斯拉工廠內初步測試。圖圖3939：截至截至 20242024 年年 1212 月，特斯拉月，特斯拉 FSDFSD 累計里程接近累計里程接近 3030 億億英英里里 圖圖4040：優必選在極氪工廠開展人形機器人協同實訓

72、優必選在極氪工廠開展人形機器人協同實訓 資料來源：特斯拉財報，麥高證券研究發展部 資料來源：封面新聞，麥高證券研究發展部 請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2424 行業深度報告 3.1.1 3.1.1 國內人形機器人潛在應用需求達數百萬，國內人形機器人潛在應用需求達數百萬，有望成為有望成為全球主要落地市場全球主要落地市場 人形機器人的商業化初期階段需依托典型應用場景實現技術驗證與市場培育，國內潛在應用需人形機器人的商業化初期階段需依托典型應用場景實現技術驗證與市場培育，國內潛在應用需求達數百萬臺，可為人形機器人落地迭代提供充足場景支撐。求達數百萬臺，可為人

73、形機器人落地迭代提供充足場景支撐。從技術發展路徑來看，工業領域的汽車總裝、危險繁復應用場景（如防爆巡檢、礦山開采等）及服務領域的康養護理、餐飲服務、智能安防等細分市場，因其明確的功能需求與高頻操作特性，能夠有效驗證人形機器人的多機協同控制、復雜環境感知及精密操作等核心技術。我們對國內汽車總裝線、部分危險繁復行業和煤礦巡檢機器人潛在應用需求進行測算，做出如我們對國內汽車總裝線、部分危險繁復行業和煤礦巡檢機器人潛在應用需求進行測算，做出如下假設：下假設：（1 1）汽車總裝線需求：）汽車總裝線需求：假設人形機器人替換工人比例為 20%，1 臺人形機器人替換 2 個工人；（2 2）部分危險繁復行業：）

74、部分危險繁復行業：假設一線工人比例為 50%，人形機器人替換工人比例為 20%，1 臺人形機器人替換 3 個工人；（3 3）巡檢人形機器人：）巡檢人形機器人：假設井工煤礦占比為 90%，單個巷道人形機器人部署量為 2 個，人形機器人部署比例為 30%，配電站與變電站使用人形機器人數量為 2 個。經過如上假設計算可知在人形機器人產業落地早期，我國工業領域潛在應用需求超百萬。經過如上假設計算可知在人形機器人產業落地早期，我國工業領域潛在應用需求超百萬。表表6 6：產業落地早期我國人形機器人工業領域潛在應用需求超百萬產業落地早期我國人形機器人工業領域潛在應用需求超百萬 工業場景需求工業場景需求 汽車

75、總裝線應用汽車總裝線應用 我國汽車總裝線工人數（萬人）78.00 人形機器人替換工人比例（%）20%人形機器人替換工人比例（人/臺）2 我國總裝線人形機器人需求量（萬臺）7.8 部分危險繁復行業潛在應用需求部分危險繁復行業潛在應用需求 我國部分危險繁復行業人數（萬人）2450.6 一線工人比例（%）50%一線工人人數（萬人）1225.3 人形機器人替換工人比例（%）20%人形機器人替換工人比例（人/臺）3 我國危險繁復行業人形機器人需求量（萬臺）81.7 人形巡檢機器人應用人形巡檢機器人應用 全國煤礦數量（處）4300 井工煤礦占比 90%單個井工煤礦巷道數量（個）15 單個巷道人形機器人部署

76、量（個）2 人形巡檢機器人替代人比例 30%煤礦人形巡檢機器人數量（萬臺）3.5 全國配電站數（萬個）30 單個配電站使用人形巡檢機器人數量（個）2 全國變電站數（萬個）2 單個變電站使用人形巡檢機器人數量（個）2.0 人形巡檢機器人替代人比例 30%電網人形巡檢機器人需求量（萬臺）19.2 人形巡檢機器人需求量（萬臺）22.7 前期人形機器人工業應用需求量（萬臺）前期人形機器人工業應用需求量（萬臺）112.2 112.2 資料來源：搜狐網，蓋世汽車社區，國家統計局，愛采購，高工移動機器人公眾號，盛天智能機器人，南方電網，智研瞻，麥高證券研究發展部測算 我們對國內服務業人形機器人潛在應用需求進

77、行測算，做出如下假設：我們對國內服務業人形機器人潛在應用需求進行測算，做出如下假設：（1 1）醫護行業：）醫護行業：假設人形機器人補充護士缺口比例為 30%，1 臺人形機器人替換 3 個工人；（2 2）養老護理行業：）養老護理行業：假設人形機器人補充養老護理員缺口比例為 30%，1 臺人形機器人替換 3個工人；請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2525 行業深度報告 （3 3）消防機器人：）消防機器人：假設單個小區/工業園區/購物中心應用 4 臺機器人，人形消防機器人滲透率為 20%；（4 4）安保機器人：）安保機器人：假設單個小區/工業園區/幼兒園/小學需

78、要應用 2 臺機器人，人形安保機器人滲透率為 20%；（5 5）餐飲服務業：）餐飲服務業：假設單個星級飯店應用 4 臺機器人，Top20 連鎖門店應用 1 臺機器人，餐飲服務人形機器人滲透率為 30%。經過如上假設計算可知在人形機器人產業落地早期，我國服務業領域潛在應用需求達數百萬臺。經過如上假設計算可知在人形機器人產業落地早期，我國服務業領域潛在應用需求達數百萬臺。表表7 7：產業落地早期我國人形機器人服務業領域潛在應用需求達數百萬臺產業落地早期我國人形機器人服務業領域潛在應用需求達數百萬臺 服務業場景應用需求服務業場景應用需求 醫護行業應用醫護行業應用 我國護士人數缺口（萬人）393 人形

79、機器人補充護士缺口比例（%）30%人形機器人替換護士比例（人/臺）3 我國人形醫護機器人需求量（萬臺）39.3 養老護理行業應用 我國養老護理員人數缺口（萬人）1117 人形機器人補充養老護理員缺口比例（%）30%人形機器人替換人工比例（人/臺）3 我國養老護理人形機器人需求量（萬臺）111.7 消防機器人應用消防機器人應用 全國小區數（萬個）97 單個小區使用人形消防機器人數量（臺）4 全國工業園數（萬個）7.8 單個工業園區使用人形消防機器人數量（臺）4 全國購物中心數量（個）6700 單個購物中心使用人形消防機器人數量（臺）4 人形消防各城市單元機器人滲透率 20%全國人形消防安全機器人

80、所需數量（萬臺）84.4 安保機器人應用安保機器人應用 全國小區數（萬個）97 單個小區人形安保機器人需求數（臺）2 全國工業園數（萬個）7.8 單個工業園區使用人形安保機器人需求數（臺）2 全國幼兒園+小學數（萬個）48.39 單個學校人形安保機器人需求數（臺）2 人形安保機器人滲透率（%）20%全國人形安保機器人所需數量（萬臺）61.3 餐飲服務應用餐飲服務應用 全國星級飯店數量（個）6468.0 單個飯店人形服務機器人需求數（臺）4.0 星級飯店人形服務機器人需求數（萬臺）2.6 全國 Top20 連鎖餐廳門店數量（萬個）21.0 單個門店人形服務機器人需求數（臺）1.0 連鎖飯店人形服

81、務機器人需求數（萬臺）21.0 人形餐飲服務機器人滲透率（%）30%我國餐飲服務人形機器人需求量（萬臺）7.1 我國人形機器人落地早期服務應用需求量我國人形機器人落地早期服務應用需求量 303.7 303.7 資料來源：澎湃新聞，天津市民政局，齊魯壹點，新華社，數研社，光明網，每日經濟新聞，新京報，行研資本，康軒學前教育研究院，中國旅游報，中工網，虎嗅，麥高證券研究發展部測算 3.1.2 3.1.2 國內社會對新技術的包容度更高，機器人落地阻力小國內社會對新技術的包容度更高，機器人落地阻力小 從從頂層設計角度看，我國對正從世界“制造中心”轉型“創新中心”，政策環境較為寬松。頂層設計角度看，我國

82、對正從世界“制造中心”轉型“創新中心”，政策環境較為寬松。世界知識產權組織發布的2024 年全球創新指數（GII）報告顯示，中國擁有 26 個全球百強科技創新集群，連續第二年位居世界第一，2024 年中國全社會研究與試驗發展經費支出規模超 3.6請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2626 行業深度報告 萬億元，穩居世界第二。截至 2024 年 6 月，中國國內發明專利有效量達 442.5 萬件，每萬人口高價值發明專利擁有量達 12.9 件。從民眾接受度角度看，我國民眾對于新技術的接納程度顯著高于歐美。從民眾接受度角度看，我國民眾對于新技術的接納程度顯著高于歐

83、美。對于前沿技術，國內民眾往往懷有更高的接受度：以自動駕駛為例，2017 年環球時報調查顯示 74%的中國人更希望早日駕駛自動駕駛汽車，相比美國（31%）和德國（33%）更高；2024 年調研顯示，90%的中國受訪者認為自動駕駛技術是有益的，80%的中國受訪者希望自己的汽車配備最新的技術，超 80%受訪者相信 5-10 年內自動駕駛會成為日常生活的一部分，只有 34%質疑系統的可靠性。圖圖4141：中國消費者更愿意嘗試汽車新技術中國消費者更愿意嘗試汽車新技術 圖圖4242：中國消費者對自動駕駛技術接受度更高中國消費者對自動駕駛技術接受度更高 資料來源：懂車帝，大陸集團，麥高證券研究發展部 資料

84、來源：懂車帝，大陸集團，麥高證券研究發展部 相比于國內，歐美工會力量強大，對勞動力替代高度敏感，可能阻礙人形機器人在當地商業落相比于國內，歐美工會力量強大，對勞動力替代高度敏感，可能阻礙人形機器人在當地商業落地。地。歐美工會常組織罷工阻礙新產業落地以保護現有工作機會，對人形機器人在工業領域替換工人造成強大阻力。加州勞工聯合會主席表示會努力確保機器人技術不會被用來破壞人類好的工作機會。歐洲對歐洲對 AIAI 嚴格限制。嚴格限制。歐洲在 AI 技術上呈現保守態度，人工智能法案對人工智能技術進行分類監管阻礙了 AI 技術在歐洲的快速落地普及。歐美廠商替換成本更高，缺乏動力。歐美廠商替換成本更高，缺乏

85、動力。工業機器人已深度融合進歐美制造業標準化產線，工業機器人密度均高于亞洲，而現階段的人形機器人仍然局限于搬運和簡單裝配環節，無法替代傳統工業機器人的功能，其通用性、靈活性和交互能力優勢暫時尚未在工業領域顯現，歐美成熟制造業廠商替換動力不足。0%20%40%60%80%100%中國日本美國德國法國希望汽車配備最新技術的受訪者比例（%）0%20%40%60%80%100%中國日本德國認為自動駕駛相關技術是有益的受訪者比例（%）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2727 行業深度報告 圖圖4343：歐盟人工智能法案對人工智能技術進行分類監管歐盟人工智能法案對人工

86、智能技術進行分類監管 圖圖4444：歐美工業機器人密度均高于亞洲歐美工業機器人密度均高于亞洲 資料來源：未央網，麥高證券研究發展部 資料來源：中國電子報，麥高證券研究發展部 3.2 3.2 國產供應鏈配套體系完整，高素質工程師團隊成核心競爭力國產供應鏈配套體系完整，高素質工程師團隊成核心競爭力 人形機器人產業人形機器人產業落地落地本質是工程集成問題而不是本質是工程集成問題而不是高科技高科技創新問題，創新問題，核心零部件（如諧波減速器、行星滾柱絲杠、電驅系統等）已形成技術儲備，本質上是將現有技術方案導入“需求-驗證-量產”的工程閉環，核心挑戰在于通過產業鏈協同實現精密傳動部件的高效適配與規?；?/p>

87、本。我國具有體系配套完整的人形機器人產業鏈供應鏈優勢。我國具有體系配套完整的人形機器人產業鏈供應鏈優勢。除去基礎設施完備、勞動力豐富等基礎優勢，我國江浙滬地區已形成人形機器人產業集聚區，依托長三角制造業基礎及政策支持，產業鏈覆蓋核心零部件、本體制造至系統集成，形成“龍頭引領+園區集聚+跨域協同”的生態格局。表表8 8：長三角地區部分人形機器人相關供應商長三角地區部分人形機器人相關供應商 零部件零部件 公司名公司名 地址地址 執行器 三花智控 浙江省 五洲新春 浙江省 電機 鳴志電器 上海市 步科股份 上海市 江蘇雷利 江蘇省 臥龍電驅 浙江省 絲杠 杭州新劍 浙江省 雙林股份 浙江省 震?？萍?/p>

88、 浙江省 五洲新春 浙江省 減速器 綠的諧波 江蘇省 雙環傳動 浙江省 國茂股份 江蘇省 中大力德 浙江省 南方精工 江蘇省 傳感器 柯力傳感 浙江省 結構件 旭升集團 浙江省 資料來源：Wind，杭州新劍官網，麥高證券研究發展部 國產供應鏈依托制造業規模優勢及完整產業鏈，具有規模效應優勢；國內工業機器人核心部件持續實現國產替代，價格有望持續走低，為人形機器人未來降本落地奠定基礎。150170190210230亞洲北美歐盟機器人密度（臺/萬人）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2828 行業深度報告 圖圖4545：20232023 年我國制造業年我國制造業

89、GDPGDP 達達 32.432.4 萬億元萬億元 圖圖4646：國內制造業單位增加值勞動力成本顯著低于歐美國內制造業單位增加值勞動力成本顯著低于歐美 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 資料來源：中國經濟時報，麥高證券研究發展部 國內高素質人才國內高素質人才供給具有優勢供給具有優勢。全球高層次科技人才態勢報告數據顯示美國高層次科技人才數量從 2020 年的 36599 人逐年下滑至 2024 年的 31781 人，在全球人才庫中占比從 32.8%降至27.3%。而中國頂尖科學家人數從18805人飆升至32511人，全球份額占比從16.9%躍升至近28%，躍居全球首位。從數量上來看，從數量

90、上來看，截至 2020 年，我國科學家和工程師約 1905 萬人，其中工程師為 1765.30 萬人，規?？偭课痪尤蚯傲?，2023 年2035 年，我國工程師供給規模將從 2023 年的 2059.2 萬人增加到 2035 年的 3191.1 萬人。龐大的工程師規模為我國制造業全球競爭力提升奠定堅實基礎。圖圖4747：我國工程師隊伍人數超我國工程師隊伍人數超 20002000 萬萬 資料來源：光明網，西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心，麥高證券研究發展部 未來人形機器人產業進入標準化量產階段后，隨算法優化及場景滲透，我國人形機器人規?；磥砣诵螜C器人產業進入標準化量產階段后，隨算法優化及

91、場景滲透，我國人形機器人規?；a將進一步反哺研發，形成“技術突破成本下降應用擴展”正循環，國產人形機器人有生產將進一步反哺研發，形成“技術突破成本下降應用擴展”正循環，國產人形機器人有望占據全球市場主要份額。望占據全球市場主要份額。050010001500200025003000350020202023E2035E我國工程師供給規模（萬人）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 2929 行業深度報告 四、四、國產廠商群雄并起，跨界車廠有望最終突圍國產廠商群雄并起，跨界車廠有望最終突圍 國內人形機器人群雄并起，宇樹科技、智元機器人、樂聚機器人等產品成熟度提升，部

92、分廠商產品已能夠實現簡單工作和后空翻等高難度動作，和海外機器人差距逐步縮小。國內人形機器人布局企業大致國內人形機器人布局企業大致可可分為三類：分為三類：（1）明星初創企業；（2）跨界大廠類，包括互聯網大廠和跨界車企；（3）工業機器人企業。圖圖4848：國內人形機器人布局企業可大致分為三類國內人形機器人布局企業可大致分為三類 資料來源：麥高證券研究發展部 行業初期，明星創業企業有望率先實現量產。行業初期，明星創業企業有望率先實現量產。明星創業企業依托核心團隊在運動控制算法、模塊化硬件架構等領域的長期積累，率先突破人形機器人工程化瓶頸，實現量產落地。目前宇樹、智元、樂聚、眾擎、優必選等國內機器人廠

93、商基本掌握雙足機器人的開發能力，機器人性能（自由度、負載、運控等）已實現長足進步，2025 年已逐漸進入量產階段。表表9 9：20252025 年國內初創人形機器人公司已進入商業落地階段年國內初創人形機器人公司已進入商業落地階段 代表產品代表產品 應用領域應用領域 商業化進展商業化進展 優必選 Walker S 工業 已經和奧迪一汽、比亞迪、吉利汽車、富士康、順豐速運、一汽-大眾青島分公司、北汽新能源、東風柳汽等企業合作，共同打造人形機器人示范應用。智元機器人 遠征、靈犀-智元機器人量產的第 1000 臺通用具身機器人今日（1 月 6 日）正式下線，其中包括 731 臺雙足人形機器人（遠征 A

94、2/靈犀 X1）和 269 臺輪式通用機器人（遠征 A2-D/A2-W）。眾擎機器人 PM01、SE01 商業 2024 年發布 SA01 和 SE01 兩款產品，2025 年 1 月發布 PM01，商業版與教育版均以 8.8 萬元的統一價格面向市場發售。目前眾擎機器人合計出貨量超百臺。宇樹科技 H1、G1 工業、商業 宇樹科技已實現對外銷售，國內起售價為 9.9 萬元的 G1，海外市場定價 1.6 萬美元，2024 年海外銷量超千臺。樂聚機器人 KUAVO-2023 年 11 月開始量產，目前交付數量超 100 臺。銀河通用 Galbot G1 商業、工業 銀河通用已與奔馳、極氪、美團等企業

95、開展了廣泛的場景落地合作，當前主要聚焦于商業 24 小時無人場景和工廠、車廠的落地驗證。星動紀元 STAR1-正在工業領域做人形機器人的技術和產品驗證 資料來源：觀點網，IT 之家，機器人大講堂，都市快報橙柿互動，中國網，新京報，科技行者，麥高證券研究發展部 跨界車廠有望在行業成熟期實現后來居上?？缃畿噺S有望在行業成熟期實現后來居上。硬件方面：硬件方面：具備制造業基因的汽車龍頭可將電機、傳感器等部件供應鏈復用至人形機器人，依托汽車供應鏈管理經驗迅速實現規模效應，可使人形機器人整機制造成本較初創企業顯著降低。軟件方面：軟件方面：人形機器人與汽車自動駕駛本質類似，都是“感知+決策+執行”，因此車企

96、的智能駕駛技術可以復用到人形機器人上。未來巨頭和初創企業模型差距將隨時間呈指數級擴大，初創企請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 3030 行業深度報告 業追趕邊際成本急劇上升。圖圖4949：車企大廠智駕投入高，能夠復用至人形機器人車企大廠智駕投入高，能夠復用至人形機器人 圖圖5050：跨界大廠跨界大廠往往具備較雄厚算力儲備往往具備較雄厚算力儲備 資料來源：和訊網，麥高證券研究發展部 資料來源：智能車參考，麥高證券研究發展部 與跨界大廠相比，初創公司在經營經驗、資本實力等方面處于與跨界大廠相比，初創公司在經營經驗、資本實力等方面處于相對相對劣勢劣勢地位地位。當人

97、形機器人進去規?；慨a階段，機器人本體廠商之間競爭加劇，供應鏈管理能力、標準化量產能力、降本能力、資本實力、市場開拓能力將成為競爭的核心維度。我們認為初創人形機器人公司需要在產我們認為初創人形機器人公司需要在產業落地早期迅速在生產制造、市場開拓、人才培養等多個維度建立“護城河”，否則將在人形機業落地早期迅速在生產制造、市場開拓、人才培養等多個維度建立“護城河”，否則將在人形機器人產業成熟期面臨較大的經營風險。器人產業成熟期面臨較大的經營風險。圖圖5151：車企營收體量達數百億乃至千億車企營收體量達數百億乃至千億 圖圖5252：車企資產規模車企資產規模達數百億乃至數達數百億乃至數千億，資產雄厚千

98、億，資產雄厚 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 工業機器人廠商轉型人形機器人將面臨以下難題：工業機器人廠商轉型人形機器人將面臨以下難題：（1 1）對傳感器融合以及實時決策算法要求更高。）對傳感器融合以及實時決策算法要求更高。工業機器人通常應用于固定場景（如流水線焊接、搬運），依賴預設程序和結構化環境。而人形機器人需在動態、非結構化環境中實現移動和操作，例如上下樓梯、避障、多地形行走，這對傳感器融合（如視覺、力控、激光雷達）和實時決策算法提出更高要求。（2 2）工業機器人企業不具備雙足運動控制技術。）工業機器人企業不具備雙足運動控制技術。人形機器人需

99、模擬人類步態，涉及平衡控制、關節驅動、輕量化材料等復雜技術，工業機器人企業擅長的單軸或多軸機械臂控制技術難以直接遷移至人形機器人的全身協調運動。02000400060008000華為2023.12比亞迪2024Q1小鵬2024Q1極氪2024.02蔚來2023.11小米2024.04智能駕駛研發人員投入（人）05101520騰訊云2024.09華為2024.12小米2024.11理想2024.11小鵬2.51長城2024.04云端算力規模（EFlops）02,0004,0006,0008,00010,000比亞迪小米理想小鵬零跑營業收入（億元）02,0004,0006,0008,00010,0

100、00比亞迪小米理想小鵬零跑總資產（億元）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 3131 行業深度報告 （3 3）工業機器人企業體量相對車企較小，切入人形機器人賽道將面臨較大風險。）工業機器人企業體量相對車企較小，切入人形機器人賽道將面臨較大風險。工業機器人市場成熟且利潤穩定，且技術儲備多為機械設計與自動化領域為主，人形機器人賽道對 AI 和仿生學領域技術要求較高，需要工業機器人企業進行較大投入。相對于大體量的車企，工業機器人企業投資人形機器人領域面臨的風險相對更大。圖圖5353：工業機器人企業營收相對較小工業機器人企業營收相對較小 圖圖5454：除匯川以外，工業

101、機器人企業總資產多低于百億除匯川以外，工業機器人企業總資產多低于百億 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 資料來源：Wind，麥高證券研究發展部 綜上所述，我們認為跨界車廠有望在人形機器人產業進入成熟期后獲得競爭優勢，成為市場上主要本體玩家，例如華為、小米、小鵬等跨界人形機器人的新能源車廠有望在人形機器人標準化量產階段獲得優勢，建議關注華為、小米、小鵬等跨界車廠相關的人形機器人零部件供應商。建議關注華為、小米、小鵬等跨界車廠相關的人形機器人零部件供應商。五、五、風險提示風險提示 人形機器人技術迭代進展不及預期：人形機器人技術迭代進展不及預期：人形機器人技術尚未穩定，目前仍然處于快速迭代期，

102、同時具身智能大模型等關鍵技術進步空間較大，未來技術進展不及預期也會對產業發展造成影響；人形機器人商業化進展不及預期：人形機器人商業化進展不及預期：當前人性機器人正處于商業化落地早期階段，銷量較少，未來銷量增長存在不及預期風險，導致短期內難以對相關企業業績做出正向貢獻；政策政策限制限制風險：風險：國內相關政策尚不成熟，未來存在一定的政策限制風險。0100200300400匯川技術埃斯頓拓斯達新時達埃夫特-U營業收入（億元）0100200300400500600匯川技術埃斯頓拓斯達新時達埃夫特-U總資產（億元）請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 3232 行業深度

103、報告 【投資評級說明投資評級說明】本報告中投資建議所涉及的評級分為公司評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后 6 個月內的相對市場表現，即：以報告發布日后 6 個月內公司股價（或行業指數）相對于同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。其中：A 股市場以滬深 300 指數為基準；香港市場以恒生指數為基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普500 指數為基準。我們在此提醒您，不同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。公司評級公司評級 買入：未來 6 個月內，個股相對于同期基準指數漲幅在 15%以上；增持：未來 6 個月內，個股相對于同期

104、基準指數漲幅在 5%到 15%之間；中性：未來 6 個月內，個股相對于同期基準指數漲幅在-5%到 5%之間；減持：未來 6 個月內，個股相對于同期基準指數漲幅在-15%到-5%之間；賣出：未來 6 個月內，個股相對于同期基準指數漲幅在-15%以下。行業評級行業評級 優于大市：未來 6 個月內，行業相對于同期基準指數漲幅在 5%以上；同步大市：未來 6 個月內，行業相對于同期基準指數漲幅在-5%到 5%之間；弱于大市：未來 6 個月內，行業相對于同期基準指數漲幅在-5%以下?！痉治鰩煶兄Z】【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，并在中國證券業協會注冊登記為證券

105、分析師。本報告所采用的數據、資料的來源合法、合規，分析師基于獨立、客觀、專業、審慎的原則出具本報告，并對本報告的內容和觀點負責。報告結論未受任何第三方的授意或影響。分析師承諾不曾、不因、也將不會因報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接獲取任何形式補償?！局匾暶鳌俊局匾暶鳌葵湼咦C券有限責任公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證券監督管理委員會核準的證券投資咨詢業務資格。本公司與作者在自身所知情范圍內，與本報告中所評價或推薦的證券不存在法律法規要求披露或采取限制、靜默措施的利益沖突。本公司或關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券并進行交易，并在法律許可的情況下不進行披露；可能為這些公司提

106、供或爭取提供投資銀行或財務顧問服務。本報告中的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。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價格、價值及投資收入可升可跌，過往表現不應作為日后的表現依據。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，本公司不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。本報告僅供參考，不構成出售或購買證券或其他投資標的的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人

107、的證券買賣建議。投資者應結合自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載信息和意見并自行承擔風險。本公司及其雇員不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，在任何情況下，本公司及其雇員對任何人使用本報告及其內容所引發的任何直接或間接損失概不負責。本報告僅供本公司簽約客戶使用，若您并非本公司簽約客戶，為控制投資風險，請取消接收、訂閱或使用本報告中的任何信息。本公司也不會因接收人收到、閱讀或關注自媒體推送本報告中的內容而視其為客戶。若本公司客戶（以下稱“該客戶”）向第三方發送本報告，則由該客戶獨自為此發送行為負責。提醒通過此途徑獲得本報告的投資者注意，本公司不對通過此種途徑獲得本報告所引起

108、的任何損失承擔任何責任。本報告版權歸本公司所有，未經本公司書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制發表或引用。如征得本公司同意進行引用、刊發的，須在本公司允許的范圍內使用，且不得對本報告及附錄進行有悖原意的引用、刪節和修改，并注明本報告的發布人和發布日期，提示使用本報告的風險。未經授權刊載或者轉發本報告的，本公司將保留向其追究法律責任的權利。請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分請務必閱讀報告正文后的重要聲明部分 3333 行業深度報告 麥高證券有限責任公司研究發展部麥高證券有限責任公司研究發展部 沈陽沈陽 上海上海 地址 沈陽市沈河區熱鬧路 49 號 上海市浦東新區濱江大道 257 弄 10 號 郵編 110014 陸家嘴濱江中心 T1 座 801 室 麥高證券機構銷售團隊麥高證券機構銷售團隊 姓名姓名 職務職務 手機手機 郵箱郵箱 張旭 機構銷售 18195120376 劉惠瑩 機構銷售 17860610172 羅禮智 機構銷售 18502313729 王佳瑜 機構銷售 15393708503