2024年人形机器人行业专题报告：应用场景快速打开，AI赋能产业化加速

2024年板块催化不断，继续看好后续投资机会

股价复盘：多重利好催化共振，板块股价强势反弹

2024年初历经深度回调，板块股价迎来强势反弹。根据Wind数据，2023年人形机器人指数全年涨幅约44%，明显跑赢沪深300（- 11%）。从股价驱动因素来看，特斯拉Optimus进展，T链供应商送样、量产指引、政策利好等为行情演绎主要催化剂。2024年1月 份受A股市场疲软，特斯拉量产预期Miss等影响，人形机器人板块大幅回调。短期来看，受益于T链量产指引、英伟达GTC2024大会 等利好催化，2024/2/19-2024/2/23人形机器人指数大涨14.64%，相较沪深300（3.71%），超额收益明显。

催化剂一：Optimus持续迭代，非T链同样催化不断

往后来看，特斯拉Optimus快速迭代，有望逐步进入定点、量产阶段，腾讯、小米等科技龙头加速入局，供给端催化不断。

1）特斯拉：Optimus快速迭代，我们判断2024年有望定点，2024年底逐步进入量产阶段，同时AI DAY有望成为重要催化剂。

2）其他科技公司：除特斯拉外，腾讯、小米等科技巨头相继加码人形机器人板块，产业化快速推进，非T链同样不缺少催化。

催化剂二：AI+行情持续演绎，机器人为核心受益环节

人形机器人为AI产业重要分支，有望充分受益于AI+行情演绎。 复盘2023年以来人工智能和人形机器人指数周涨跌幅，二者具备 较强的联动性，进一步验证人形机器人为AI+产业重要链条。往后 来看，海内外科技龙头持续加大AI产业布局，AI大模型持续超预期 演绎，算力需求加速放量等背景下，继续看好AI行情演绎空间。作 为AI+重要细分赛道，人形机器人有望充分受益。

催化剂三：政策密集释出，扶持力度持续加大

政策持续加大扶持力度，助力人形机器人产业化加速。2023年10月工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，首次将人形机 器人产业提升至国家层面指导意见，旨在到2025年建立创新体系，突破核心技术，确保核心部件供给，2027年人形机器人将形成 强大产业链和竞争力，达到世界先进水平，在关键技术突破、产品培育、场景拓展、生态营造、保障措施等维度均进行具体部署。

Optimus产业化加速推进，应用场景有望快速打开

量产预期：2025年剑指量产落地，1到N有望加速放量

Tier1相继发布机器人生产基地项目，标志着行业已具备由试验向量产迭代的产业条件。从产业化进展来看，2023年人形机 器人行业仍处于前期研发试验、客户送样等阶段，2024年1月三花智控、拓普集团相继加码机器人项目投资，验证行业已经初 步具备由研发试验向量产阶段过渡的产业条件。具体来看：1）三花智控：1月3日签订《三花智控未来产业中心项目投资协议 书》，总投资不低于50亿元，其中拟在钱塘区投资建设机器人机电执行器和域控制器研发及生产基地项目，计划总投资不低于 38亿元。2）拓普集团：1月4日签署《机器人电驱系统研发生产基地项目投资协议书》，在宁波拟投资 50 亿元建设机器人核 心部件生产基地，主要进行机器人电驱系统的研发生产及销售，并逐步拓展其他机器人部件业务。我们预计2024年下半年 Optimus有望实现零部件定点，2024年底或2025年初有望逐步进入小批量量产阶段，产业向上成长趋势清晰。

应用场景：汽车制造为第一步，ToC端彻底打开成长空间

人形机器人柔性操作能力&交互能力优势明显，为“具身智能”终极目标。相较工业机器人、服务机器人，人形机器人的优 势主要体现在：1）柔性操作优势明显，在ToB制造业仍有较大发展空间。工业机器人、服务机器人通常针对特定应用场景， 执行重复性的特定任务。对于人形机器人，行动模式更加接近人类，可进行更加细微的工业操作，广泛应用于制造业柔性生产 等领域。2）具备高级感知系统，自主决策能力&交互能力增强，在ToC端的应用潜力更大。人形机器人在形态结构&感知系统 上类似于人类，能更自然地适应人类设计的环境和工具，并执行多样化的复杂操作。在AI大模型持续演绎的背景下，人形机器 人泛化能力持续增强，在家庭护理、民生服务等消费端的应用潜力较大，将彻底打开人形机器人的应用空间。

然而，工业机器人柔性化生产能力不足，汽车制造仍有大量工序需要 依赖人工，为人形机器人带来切入市场。工业机器人的核心优势在于负 载能力和定位精度，适用于大重量部件的搬运、焊接、涂装、打磨等领 域。对于车身内配、总装环节等精细而繁琐、连续工种柔性化作业的工 作，工业机械臂具备较强的应用局限性，目前仍高度依赖人工。相较于 传统工业机器人的结构化场景和标准化作业，人形机器人更具自主性和 通用性，在总装车间和其他精细化操作领域应用潜力较大。

量化来看，若以特斯拉为例，2022年末全球员工12.8万人，其中 一半从事生产制造岗位，2023年末全球员工14.0万人，若假设生产 制造人员占比仍为50%，则我们预计对应约7万生产制造人员。若我 们假设1台人形机器人替代2个工人，当人形机器人渗透率分别为 20%、50%和100%时，对应的人形机器人需求可达0.86、2.15和 4.31万台。若再考虑到比亚迪等其他汽车制造企业的潜在需求，则 人形机器人在汽车制造领域的需求空间更加广阔。

海外科技龙头陆续加码，AI大模型赋能产业化加速

人形机器人由三大模块构成，算法为产业化核心技术壁垒

人形机器人的运行由感知、控制、执行三大模块构成。控制模块相当于人的大脑，根据感 知信息和人机交互信息进行分析决策，执行任务要求。感知模块的主要任务是获取外部信息 并进行信息处理与融合。执行模块相当于人体的躯干与神经，反应机器人的最终执行结果。 与工业机器人更注重于执行、感知模块不同，控制模块的智能深化是人形机器人商业化的 关键，算法框架与AI软硬件储备是实现通用人形机器人功能的真正核心，也是实现未来快速 迭代进步的基础，在人形机器人核心软件算法领域实现突破的企业将占据优势地位。 海内外顶尖科技公司纷纷入局人形机器人软件算法，赋能人形机器人产业化加速。 OpenAI、小米、谷歌、腾讯等公司利用自身在机器学习、自然语言处理等领域的技术积累 ，通过收购或自主研发等方式布局人形机器人软件算法，有望加速算法端产业化进程。

特斯拉：共享电动车核心技术，软硬件端快速迭代

对于特斯拉来讲，Optimus共享特斯拉电动车全自动驾驶（FSD）底层技术和Dojo超算平台。特斯拉对FSD算法、算力和大 数据的全面掌握将迭代深化壁垒，协同带动人形机器人取得先发优势。具体来看： 感知模块：采用基于Autopilot摄像头而非激光雷达的视觉信息系统，建立近似于人类的纯视觉感知方案，自动驾驶积累的巨 量影像数据将加速机器人视觉神经网络的训练。 控制模块：1）软件算法端：FSD是特斯拉全栈自研成果，其算法底层架构可嫁接至人形机器人，包括仿真算法、视觉感知算 法、神经网络规划、自动标记等，能帮助人形机器人在环境感知、行进避障、精密抓取等关键领域实现突破。2）硬件算力端 ： FSD芯片和Dojo超级计算机为Optimus算法优化提供算力支持。FSD芯片是FSD硬件的核心，能实时高效处理感应数据， 进行使用神经网络深度学习与预测。目前第二代FSD芯片每片总计算能力为每秒121.651万亿次运算（TOPS）；Dojo超级计 算机搭载D1芯片进行神经网络训练，D1芯片具备超强算力，通过训练巨量数据加速FSD算法优化迭代。

英伟达：机器人已有成熟应用，切入大模型深化AI布局

作为全球AI龙头，英伟达依托Isaac和Jetson两大平台，在机器人领域积极布局。具体来看：1）Isaac平台：NVIDIA Isaac Sim™ 是一款可扩展的机器人模拟器，由 Omniverse™ 提供支持，可提供可扩展、逼真且物理精确的虚拟环境，用于构建高保真模拟。 Isaac Sim 可以模拟不同类型的机器人，如轮式机器人 、腿式机器人和机器人机械手等。2）Jetson平台：AI 和边缘计算广泛应用 于制造、医疗健康、零售、物流、运输、建筑、农业、机器人开发等领域，NVIDIA® Jetson Orin™ 性能是上一代产品的8倍，适用 于多个并发 AI 推理管道，还可以通过高速接口为多个传感器提供支持，有望成为机器人开发新时代的理想解决方案。

根据AI寒武纪信息，英伟达成立新的研究部门“GEAR”（通用具身智能体研究），主要用于构建适用虚拟与物理世界的具身 智能体的基础模型，致力于实现跨多模态、多场景的智能应用。具体来看，GEAR研究团队专注于四大关键领域：1）多模态基 础模型：开发基于大规模互联网数据源训练的LLMs（大型语言模型），用于规划与推理，视觉-语言模型以及世界模型，旨在打 通不同模态信息间的壁垒；2）通用型机器人研究：研发能够适应复杂环境、实现稳健移动与灵巧操作的机器人模型与系统，以 提升其在各类实际场景下的普适性与效能；3）虚拟世界中的基础智能体：创建能够在多种游戏与模拟环境中自主探索并持续自 我提升能力的大型动作模型，为虚拟世界的智能交互设定新标准；4）模拟与合成数据技术：构建大规模学习所需的仿真基础设 施及合成数据流水线，为智能体的学习过程提供有力支持。英伟达通过成立GEAR团队切入大模型市场，我们认为旨在抢夺AI和 自主系统领域技术和应用制高点，人形机器人作为“具身智能”的终极目标，有望充分受益于AI龙头产业布局。

Open AI：大模型加速推进，人形机器人领域布局

从技术端来看，Open AI大模型对人形机器人算法迭代起到明显拉动作用。AI大模型从语音、视觉、决策、控制等多方面实现同人 形机器人的结合，通过对复杂问题进行拆分，转换为人形机器人的可执行指令并逐一执行。凭借其丰富的数据库知识，AI大模型显著 提升了人形机器人的认知和泛化能力，使其能够执行复杂操作。2023年12月，东京大学团队基于Open AI的GPT-4大模型，开发人 形机器人Alter3，具备自主响应能力，能够根据不同的语言描述自发进行相应的动作反馈，无需提前编程，泛化能力明显提升。

报告节选：

编辑：火腿肠