人形机器人板块行情、产业进展及市场空间如何？

AI将赋予人形机器人通用属性，AI科技巨头入局加速商业化进程落地。

一、人形机器人板块行情复盘

复盘2021年以来的人形机器人指数走势，可以看出人形机器人行业一共迎来五次大 涨行情。第一次大涨发生于2021年马斯克在AI Day上公布人形机器人设计方案，累计涨幅约30%（21年3月 至8月）。第二次大涨发生于2022年5月至8月，主要系为特斯拉AI Day预热，累计涨幅约70%。2022年9月由 于Optimus首次亮相此前已有预期，且首次亮相产品低于市场预期，市场迎来较大幅度回调。第三次人形机 器人行情来自于AI催化，GPT、RT-1、PaLM-E等大模型发布打通人形机器人迈向智能的重要一步，23年初 至4月累计涨幅20%。第四次人形机器人行情主要来自于Optimus升级迭代，在行动能力和拟人化程度上的升 级带动相应板块上涨。第五次人形机器人行情主要来自于华为机器人入局，赛力斯发布机器人工程师招聘，叠加美国大选川普上台带动T链机器人困境反转，目前行情仍在发酵中。

硬件端：旋转/直线关节由于在人形机器人中配置数量多、价值量高，在行情早期阶段涨幅显著 。随着对人形机器人技术路线讨论的深入，谐波减速器和丝杠等兼具高价值量与高技术壁垒的零 部件获得较高涨幅，市场关注度持续向上游延伸至电机磁材、加工设备及轻量化材料等环节。

软件端：突破性进展晚于硬件，但后市潜力可期。人形机器人需要搭载具身AI模型方能实现通用 性，但是目前具身AI模型的发展尚处于起步阶段、国内算力算法正在加速发展。展望后市，具身 AI的突破性进展、国产芯片的推出有望成为机器人软件板块的积极催化。

2.AI巨头入局，人形机器人即将迎来“ChatGPT”时刻

AI将赋予人形机器人通用属性，AI科技巨头入局加速商业化进程落地。人形机器人的运行由感 知、控制、执行三大模块构成，控制模块是人形机器人的“大脑”，是决定人形机器人是否可 以商业化落地的关键，算法和AI大模型则是控制模块的核心。不同于工业机器人在特定场景下 的应用，人形机器人商业化落地的关键在于其通用性，因此控制技术的复杂性就开始指数级倍 增，一方面需要强大的数据建模，另一方面需要对语言和指令有强大的理解力。AI大模型的突 破解决了人形机器人的控制难题，帮助人形机器人实现真正的具身智能。

在具身智能浪潮下，AI科技巨头纷纷入局人形机器人。如亚马逊创始人贝索斯、英伟达和其他 大型科技公司纷纷宣布投资人形机器人初创企业Figure，积极探索将“人形机器人”作为AI技 术落地的新机遇。

总结先进技术和未来方向：我们判断未来通用型人形机器人的核心壁垒在于大模型的加持。通 过目前已有的人形机器人训练视频，我们推断未来人形机器人具备通用属性的唯一路径是进行 端到端训练。

 何为端到端？ChatGPT的背后就是一个典型的端到端模型，输入文字语句，直接就能得到想要 的回答，底层上没有采用机械式的逻辑判断思维。端到端背后的逻辑是它能克服传统方式依赖 先验环境建模的问题，可以直接实现通过从感知到控制功能的映射。以往的AI/机器人的决策逻 辑是感知→判断→决策，大模型的加入让决策逻辑变成感知→决策。以避障为例，以往的机器 人避障全流程如下：①通过传感器感知障碍物存在，确定障碍物时空信息，例如与障碍物相距 多远并预测其下一步轨迹；②根据内置的程序算法，提取与判断是否进行避障的数据要素，例 如能否直接跨过/需向左或向右绕行才可通过，判断完毕得出答案，发送给执行端；③执行机构 收到控制机构判断结果，执行避障行为。而搭载端到端后的机器人避障流程如下：①感知障碍 物的时空信息；②根据视频学习的信息总结出的规律直接做出避障决策。简单理解则是传统机 器人根据人类设定好的规则逻辑行动，而端到端则是模拟人类本身思考过程。

3.市场空间：汽车工厂为最先落地的应用场景

人形机器人将率先落地于汽车工厂：国内外主流人形机器人厂商的落地场景均为汽车工业，特斯拉的 人形机器人将首先放在特斯拉汽车工厂应用，优必选Walker S已经进入蔚来汽车工厂，英伟达投资的 Figure AI今年也会将产品放进宝马工厂进行实训。我们认为短期内人形机器人将首先在汽车工厂实现 商业化落地，一方面系汽车工厂同时具备规模大和标准化程度高的特点，赋予人形机器人实训的条件， 另一方面汽车产业的自动驾驶、传感器、机器视觉等方面的技术与人形机器人具有共通性，车厂和人 形机器人厂商的深度合作可以发挥二者的协同效应。

具体到汽车生产工序来看，人形机器人大概率应用于质检/汽车总装环节。在汽车生产的四大车间中， 冲压、焊接以及涂装的自动化率都已非常高，仅有质检返修等工作需要依赖人工，而总装环节需要完 成安装非标零部件、车辆点检、路试等工作，自动化率仅有10%左右，对人工的依赖程度较高。此外， 总装线布置密集度是所有车间中最高的，基本一条线隔着另一条线就两三米，所以想要布置更大、自 动化率更高的机器非常难，因此未来总装环节自动化率的提升只有依靠人形机器人的导入。