人形机器人行业融资及技术情况如何？

六成融资集中在早期阶段，新一轮融资周期在2023年形成。

1.融资方面：国内人形机器人行业在2022年下半年迎来新一轮融资潮

2024H1，国内人形机器人一级市场发生11起融资事件，融资金额为18.6亿元，截止到2024年6月，国内共发生101起融资事件，融 资金额超281亿元。随着大模型落地应用、关键零部件国产替代加速，国内人形机器人一级市场第三次融资小浪潮出现，并持续至今。

从融资轮次看，国内人形机器人行业一级市场融资58%的事件集中在早期阶段，其中A轮占比最高，为34%，天使轮占比为19%，在 互联网技术催生智能机器人产业发展阶段（2015-2022年），B轮融资及以后的融资占比逐渐提高。 • 从历年变化看，2015-2022年融资轮次逐年后移，早起阶段融资占比逐年减少，成长期和后期融资占比提高，而到2023年又涌现出一 批早期阶段融资事件，种子轮到A轮的融资事件占比达到80%，新一轮融资周期开始。

从融资金额区间分布看，1000万以下的小额融资事件最多，占比为20%，也反映出人形机器人产业尚在发展初期阶段的现状，融资金 额在1亿元以上的事件占比为47%，说明融合AI和机器人技术的具身智能赛道偏资本密集型，单笔融资额平均较高。 • 从历年变化看，随着融资轮次的逐年后移，融资金额也逐渐增大，5000万-1亿元（含）融资事件占比逐渐提高；1000万以下融资事件 在2015-2018年逐年下降，在经历2019-2022年占比为0的阶段后，2023年又重新出现，也反映了2023年新一轮融资周期开始。

从投资机构看，国内人形机器人领域投资活跃机构是IDG资本、顺为资本，其中IDG资本位居首位，共出手9次，顺为资本出手7次；今 年，经纬创投和源码资本在国内人形机器人领域均出手了3次。 • 从投资战绩看，机构在国内人形机器人领域共投出5家独角兽企业。在所有获得投资的公司中，获得一轮融资后再无后续的公司占比最 高，为52%，但是仍有34%的企业，在获得一轮融资后仍有后续资本投资。

从新增注册公司看，2022年以来国内人形机器人领域新涌现出一批初创公司，共有7家新注册公司，2023年更是有4家新公司注册成 立；在2012-2028年上一轮新注册公司涌现之后，2019年-2021年三年无新注册的人形机器人公司。 • 从注册地区看，新增注册公司集中在广东、北京、上海三个地区，其中广东地区在过去十年共有10家人形机器人公司注册。2023年， 一批新注册的人形机器人公司涌现，其中，北京、广东和上海在2023年分别有4家、3家、2家新注册的人形机器人公司。

2.技术方面：端到端大模型在人形机器人上的应用将成为长期焦点

洞察一： 软硬件解耦、硬件超配、固件预埋、OTA内置的技术路线，因在后 期维护与产品迭代方面的优势，正被更多厂商采纳。软硬件解耦可使其各自按照独立开发时间线和更新周期发展，软件系统采用OTA的方 式进行后续的更新升级，有助于加速产品的迭代周期； • 同时，硬件超配、固件预埋的方式，突出的硬件配置能使其更好承载后期软件系统升 级产生的性能需求，能降低人形机器人产品的后期维护成本。

洞察二： Sim2Real技术缓解了人形机器人算法训练面临的高质量数据缺乏问 题，但渲染真实度、数据迁移又成为影响Sim2Real训练效果的关键。高质量训练数据决定了人形机器人的算法能力，但训练数据又相当稀缺，初创公司没 有能力像谷歌一样花几个月甚至十几个月的时间收集机器人的真实数据用于算法模型 的训练； • Sim2Real是在虚拟环境中训练AI模型，然后将其迁移到现实世界中的技术，在很大程 度上缓解了机器人训练数据的问题，但对现实世界的仿真与渲染程度也是影响模型训 练效果的关键问题。

洞察三： 端到端大模型用于人形机器人产生的Long Horizon长序列问题，使 得具身智能应用仍不成熟。大模型在完成任务理解后，机器人还需要一系列的正确算法指令和控制逻辑才能完成 任务，但随着时间推移、任务难度叠加，对真实预测的微小偏差会随时间累积导致在 长时间尺度上出现极大偏差，Long Horizon长序列问题由此产生； • 同时，人形机器人在现实场景应用时的容错率必须要很低才能实现可靠、准确完成任 务，导致具身智能应用的不成熟。

洞察四： 高能量密度电池、柔性电子皮肤将成为人形机器人的接下来的关键技 术点，未来，人形机器人也将与脑机接口、元宇宙技术实现融合应用。高能量密度电池会支撑人形机器人更长时间的连续作业，比目前普遍2个小时的续航更 能满足实际应用需要；柔性电子皮肤能让机器人更真切的感受环境变化，并作出更匹 配的反应； • 脑机接口可能成为下一代交互方式，斯坦福大学已经实现将脑神经信号进行高度精确 的解码与分析，用于控制机械臂的运行；元宇宙建立的虚拟世界能让人形机器人更好 的改造现实世界