2025年天奇股份研究报告：汽车智能装备领先制造商，牵手人形机器人龙头打造新增长曲线

1. 天奇股份：锂电池循环回收龙头企业

1.1. 自动化设备与锂电池回收业务为基，切入人形机器人赛道

国内智能制造与循环装备领域的骨干企业，持续推进技术创新与产业升级。天奇股 份成立于 1984 年 4 月；1994 年与日本 NKC 合作，进入汽车自动化装备领域；2004 年 公司在深交所上市，技术与销售跻身行业前列，并承担多项省级、国家级技术项目；2007 年至 2008 年，公司陆续收购铜陵蓝天运输机械厂等多家企业，布局风电及大件生产产 业，获评江苏省百强民营科技企业；2012 年，公司获批江苏省企业研究生工作站和工程 中心； 2017 年公司设立并购基金，布局收购金泰阁，加码布局锂电池回收赛道。2020 年，公司与优必选共同投资设立无锡优奇智能科技有限公司，拓展机器人关键技术在工 业领域的应用；2024 年，公司与优必选、吉润汽车签订三方合作，拓展人形机器人在汽 车制造领域的应用；2025 年与银河通用达成合作，后者发布了全球第一个预训练完全 基于仿真合成大数据的具身大模型，双方共同出资设立天奇银河机器人有限公司，双方 分别持股 50%，共同探索具身智能大模型及具身智能机器人在汽车制造产业规模化应 用。通过与人形机器人龙头企业设立合资公司，公司切入人形机器人赛道，打造新业务 曲线。

公司主业聚焦智能装备、循环装备、重工机械、锂电池循环四大业务板块，产品深 入汽车、工业自动化、环保回收、新能源等多个领域，具备完整的产业链布局和丰富的 客户基础。具体包括：1）智能装备业务，涵盖汽车智能制造系统、自动化仓储物流及散 料输送系统，提供从咨询设计到制造施工及智能运维的全流程服务，广泛应用于汽车制 造、机场物流、轮胎制造、动力电池等行业，核心客户包括奔驰、大众、宝马、丰田、 沃尔沃等全球知名汽车制造商；2）循环装备业务，以环保设备和再制造为核心，覆盖废 钢加工、有色金属分选等领域，服务客户包括中国中铁、首钢集团、中船重工、中核集 团等大型国企；3）重工机械业务，主要面向风电、核电、燃气轮机等行业，专注于大型 铸造件的制造、精密加工与集成装配，具备单件 60 吨级铸件加工能力，通过多项国内外认证，客户包括西门子、歌美飒、GE 能源、远景能源等全球知名企业；4）锂电池循 环业务，围绕锂电池回收、梯次利用和材料再生构建完整闭环，产品涵盖氧化钴、硫酸 钴、碳酸锂等关键材料，服务客户包括亿纬锂能、蜂巢能源、比亚迪、欣旺达、长安汽 车等。公司依托四大板块协同发展，业务基本盘稳健。

股权结构较为稳定，实控人直接持有公司 15.51%股权。公司实际控制人为黄伟兴， 与其一致行动人合计持股 27.0%；无锡天奇投资控股有限公司持有公司 10.56%股份；另 外王爱军、高建成、姚天来、阮寿国、张明、王芳流六位自然人股东分别直接持股 1.03%、 0.94%、0.6%、0.50%、0.45%、0.40%。子公司布局方面，天奇股份已设立或并购众多子 公司，分别覆盖循环装备、重工机械、智能制造、机器人等重点业务领域，为公司多元 化协同发展提供有力支撑。

1.2. 边际改善明显，25Q1-Q3 扭亏为盈

2017-2024 年公司营收整体先波动上升后下滑，近年来受锂电池循环业务影响利润 受损。营业收入方面，2017-2022 年公司整体营收呈稳定增长趋势，从 2017 年的 24.58 亿元增长至 2022 年的 43.51 亿元，期间 CAGR=12.08%，2024 年公司实现营收 29.60 亿 元，同比减少 18.14%，主要系锂电池回收市场未达预期规模，回收原料供应相对不足以 及金属锂、钴、镍等关键产品价格低位徘徊，公司锂电池循环业务收入下降。归母净利 润方面，2017-2022 年公司归母净利润从 0.85 亿元增长至 1.98 亿元，期间CAGR=18.30%， 2024 年公司实现归母净利润-2.55 亿元，较 23 年亏损缩窄 1.6 亿元。2025Q1-Q3 公司实 现收入和归母净利润分别为 19.6 和 0.7 亿元，主要系公司智能装备业务处于多项目密集 履约阶段，国内外业务双轮驱动，带动该板块经营利润同比提升，叠加子公司天奇重工 持有的待售房产土地完成交割，确认 7700 万资产处置收益。

毛利率自低谷修复，费用率提升系营业收入下降。2020-2021 年，公司毛利率维持 在 17%-19%上下。2022 年受锂电池回收业务利润率下滑影响，综合毛利率下降至 17.49%， 2023 年以来公司毛利率步入修复区间，2025Q1-Q3 毛利率已经回升至 17 %。公司销售 净利率走势与毛利率基本一致，2024 年销售净利率仍为负但亏幅已经收窄，2025Q1-Q3 回升至 3.5%。费用端方面，公司近年来期间费用绝对值基本保持平稳，但受 2023 年至 2024 营业收入下滑影响，期间费用率有所抬升，展望未来公司营业收入增速回暖，费用 率有望同步下降。

智能装备业务基本盘稳固，锂电池循环业务近两年波动性较大。智能装备业务是公 司的业务支柱，2021-2025H1 公司智能装备业务大多占收入比 50%左右，毛利率稳定在 20%上下。公司锂电池回收业务波动较大，2021-2022 年快速发展，收入占比在 2022 年 达到最高峰的 40%，2023-2024 年持续下滑。锂电池循环业务毛利率在 2021 年达到 35.68% 的高峰后，2022-2024 年因全行业锂电池回收产能利用率严重不足，公司相关业务毛利 率下滑，2023-2024 年毛利率连续两年为负。2025H1 毛利率由负转正为 0.79%，后续随 着锂电循环产成品价格逐步企稳，公司盈利能力有望持续修复。

2. 智能装备业务稳中有进，锂电池回收业务企稳回暖

2.1. 汽车智能装备业务基本盘稳健，大客户进展良好

智能装备业务构筑基本盘，汽车智能装备为核心产品。智能装备业务是公司的基本 盘业务，近年来业务稳定发展，2024 年起占营收比超 50%。公司以汽车智能装备业务为 核心，提供汽车整车制造装备的设计、制造、安装、调试及运维的系统解决方案。产品 包括以柔性输送系统、自动化装备系统、智能检测系统、智能物流系统为核心的汽车总 装生产线系统；以工艺设备、输送设备及电控系统、智能中控系统为核心的汽车涂装生 产线系统；车身自动化储存系统、远程故障诊断分析与预测维修等。2025H1 汽车智能 装备营业收入占智能装备业务总收入的 93%。汽车智能装备业务的进展对公司智能装备 事业部的业绩有重大影响。

2019 年来，中国汽车产业发展态势良好，产量稳步提升。2019 年以来，伴随新能 源汽车不断渗透市场，我国汽车产业年产量不断攀升。我国汽车年产量不断提升的背后 是各家汽车厂不断增加资本开支扩大产能的结果。公司的汽车智能装备产品主要用于汽 车产线中，是汽车厂资本开支的一环。伴随我国汽车行业市场规模与汽车厂资本开支不 断上行，公司汽车智能装备业务有望乘势而上。

大客户交付进展顺利，绑定大客户未来发展空间良好。2025 年上半年，公司海外市场加速履约比亚迪印尼项目、宝马墨西哥项目、沃尔沃斯洛伐克项目等重要海外项目，国内 业务同步实现蔚来汽车项目、吉利汽车项目、大众汽车项目等多个国内重大项目的履约及交 付。国内外头部整车厂都已经和公司建立了稳定良好的合作关系，实现国内外双轮驱动业务 发展。伴随新能源汽车渗透率不断提升，汽车制造的自动化、智能化、信息化要求不断 提高，公司有望依托在汽车智能装备领域积累的技术优势不断加深与大客户的合作关系。 另外近年来公司在手订单饱满，海外客户高毛利订单占比提升，带动公司整体盈利能力不断 优化。

2.2. 锂电池回收业务渐进筑底，政策指引为行业发展保驾护航

深度绑定资源渠道，共建电池循环生态圈。电池回收企业需要向上游采购废旧电池、 极片和电池粉等，实现镍、钴、锂等资源的回收利用，其回收再制造的金属盐产品主要 用于制造锂电池正极材料，并最终应用于动力电池与储能电池。公司围绕六大渠道（电 池生产商、电池应用商、电池银行、社会资源回收商、汽车后市场服务商、互联网及 C 端）积极开展国内外锂电池回收体系建设。深度绑定整车厂、电池厂等重要资源渠道， 通过合资共建回收产能、产能包销业务合作以及打造“服务+回收”业务模式等多样化 的创新商业模式，构建覆盖国内+海外市场坚固的产业合作联盟，共建锂电池循环利用 生态圈。 展望未来，锂电池回收业务改善有两重逻辑支撑：①政策端：国内外政策积极出台 主推锂电回收规范化，锂电池再生材料有望成为刚需；②市场端：伴随新能源汽车保有 量的持续提升，动力电池与储能电池的退役量持续提升。公司已与亿纬锂能签署战略合 作关系，锁定优质客户资源。

2025 年上半年公司锂电池回收业务业绩承压，主要系锂电池退役量不足采购端竞 争激烈，产能利用率处于低位。2025 年上半年，锂电池循环行业仍呈现低迷态势，流入 回收市场的废旧锂电池未达预期规模，导致回收原料供应相对不足，废料采购竞争激烈； 25 年上半年金属锂、钴、镍等关键产品价格低位徘徊，市场需求疲软。受上述因素影响， 公司锂电池循环业务产能利用率处于低位，单位产品所分摊的固定成本大幅增加，从而 压缩了利润空间，对业务毛利产生较大冲击。未来随锂电池数量增加产生的规模效应， 叠加刚果出口禁令推动钴金属价格回升，锂电池循环业务有望逐步修复。 未来市场空间扩容明确，回收材料的价格企稳，公司有望逐步扭亏为盈。随着新能 源汽车产业的发展，2019 年来中国动力电池装车量稳步提升，电池回收的整体市场规模 也在相应地快速扩容，行业前景广阔。锂电池循环业务方面，公司积极开拓原料采购与 锂电循环渠道，持续优化内部生产工艺和人员配置，全方位降本增效，助推亏幅收窄。 2025 年上半年，公司锂电循环板块与多家整车厂及电池厂签订合作协议，持续构建国内 及海外锂电池回收产业联盟。为公司锂电池循环板块在未来业务发展提供稳定的原料保 障，预计后续产能利用率将有明显提升，实现锂电循环业务持续稳健发展。

政策指引为行业长期发展保驾护航。2012 年 6 月，国务院出台《节能与新能源汽车 产业发展规划(2012-2020 年)》，提出要建立起有效的节能与新能源汽车企业和产品相关 管理制度，构建市场营销、售后服务及动力电池回收利用体系，锂电池回收市场自此开 始发展。《新能源汽车废旧动力电池综合利用行业规范条件（2024 年本）》进一步提高 了锂电池回收的标准，锂电池回收冶炼过程中锂回收率应不低于 90%（2019 年标准为不 低于 85%），镍、钴、锰回收率不低于 98%。政策指引下锂电池回收行业标准不断提升， 锂电池回收的重要性不断提高，行业有望在政策指引下茁壮成长。

3. 牵手人形机器人龙头企业，打造新增长曲线

3.1. 人形将迎来“ChatGPT”时刻，汽车工厂为最先落地的应用场景

人形机器人是具备人类外形特征和行动能力的智能机器人，通过手臂和身体的协调 完成功能，基于通用型算法和生成式 AI，具备语义理解、人机交互、自主决策等能力， 并利用人机交互实现任务理解与反馈，有强大的感知计算与运动控制能力。 人形机器人相比工业机器人拥有更高级的感知交互系统，包括传感模块和软件方面 （导航技术、智能决策等）。与服务机器人相比更有更好的通过性，每个关节受力更加 复杂，对减速器负载和电机响应速度要求更高。

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。

具身智能人形机器人即将迎来“ChatGPT”时刻。目前随着 AI 技术的迭代和应用 研究深入，在各种任务解决上已经体现较好的通用性能力，智能体端到端的 AI+控制算 法、强化学习、具身模型技术方案应用在各种任务的算法方案逐渐取得重大突破，围绕 Transformer 的底层算法框架已经形成，研发商需要探索不同于历史卷积模型的 AI 架构，开启全新的范式。同时需基于本体做围绕本体的数据、算法快速优化打磨，最终达到满 足任务操作泛化解决的可商业化的通用具身智能人形机器人。

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 于 25 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， 基本生产线之间的距离为 2-3 米，因而布置更大、自动化率更高的机器难度很高，进而 判断未来总装环节自动化率的提升只能依靠人形机器人的导入。 预计到 2030 年，特斯拉汽车工厂/全球新能源汽车工厂对人形机器人的需求量将达 到 13/50 万台。核心假设如下：①2030 年特斯拉/全球汽车产能达到 1000/6000 万台；② 2030 年特斯拉/全球汽车工厂人均产能分别为 20/18 辆；③2030 年 1 台人形机器人可以 替代 2 个人工；④2030 年特斯拉/全球汽车工厂人形机器人的渗透率分别为 50%/30%。

国内玩家加速追赶，产业链不断完善：小米、小鹏、傅利叶、埃斯顿等公司都在积 极探索和布局人形机器人领域，产品方案各具特色。同时，随着政策的不断出台和资本 的持续涌入，人形机器人产业链也将不断完善和壮大，将加速人形机器人在商业、家庭、 工业等不同场景下的应用落地。

海外玩家具备先发优势，少数进入商业化阶段：人形机器人市场目前海外科技巨头 入局较早，全球具身智能主机厂参与者众多，多数处于前期研发阶段，仅有少数达到商 业化阶段。受益于 AI 大模型的积累，海外机器人厂商在技术和产品进展上较国内厂商 进展要稍快。

3.2. 携手优必选、吉润汽车，助推人形机器人落地工业场景

工程化部署+下游车厂资源，加速助力人形商业化落地。公司切入人形领域时优势 明显，可依托自身代工基础和下游车厂资源，快速确定自身生态位。一方面，公司深耕 智能装备多年，具备雄厚的工程化部署实力，在合作过程中可负责机器人总装、客户开 发及项目交付，从而使本体厂商专注于算法及软件支持。另一方面，公司手握下游各大 车厂及电池厂资源，可以提供优异的应用场景以供落地，从而加速本体厂商商业化进程。 公司携手优必选、吉利汽车签署战略合作协议，三方将围绕人形机器人在汽车及零 部件智能制造领域的应用展开深度合作。三方基于虚拟环境和实验测试，共同对人形机 器人应用方案设计及可行性进行评估，联合打造试点应用场景；成立联合攻关项目优化 机器人运动、感知和决策能力，计划在 3 年内实现 400 台套人形机器人解决方案的规模 化应用。此次合作旨在加速人形机器人产业化进程，推动汽车制造向智能化、柔性化方 向升级，同时为天奇股份拓展汽车智能装备业务订单及提升市场竞争力奠定基础。

具备全栈式技术，率先实现人形落地应用。优必选是全球极少数完成从小扭矩到大 扭矩的伺服驱动器批量生产的公司，自主研发的人形机器人 Walker 是中国首个商业化 双足真人尺寸人形机器人。通过不断投入人形机器人核心技术研发，聚焦工业制造、商 用服务、家庭陪伴三大场景，优必选率先实现了人形机器人落地应用，是全球唯一一家 与多家车企宣布合作的人形机器人公司，工业人形机器人 Walker S 系列也成为全球进入 最多车厂实训的人形机器人。 优必选在机器人领域持续突破群体智能技术，实现人形机器人在工业场景的规模化 协同应用。其核心技术包括群脑网络（BrainNet）架构和智能网联中枢（IoH），结合多 模态推理大模型，实现多机器人集群在复杂产线任务中的动态决策、高效协作与持续进 化。优必选的群体智能技术可助推人形机器人加速在工业端场景应用落地，依托与优必 选的合作关系，公司有望顺利切入人形机器人赛道并为人形机器人加速落地汽车制造场 景提供自身的经验优势。同时，优必选是 2B 端推广的先行者，公司能通过合作能不断 积累人形机器人在 B 端应用的前沿经验。

3.3. 与银河通用签订合资协议，切入具身智能大模型赛道

天奇股份与北京银河通用机器人有限公司签订合资协议，双方共同出资设立天奇银 河机器人有限公司，双方分别持股 50%，旨在加速具身智能大模型在汽车制造领域的 规模化应用。公司与银河通用展开深度合作，借助其基础大模型及泛化能力优势，重点 推进大模型在汽车制造场景的研发应用，打造智能工业解决方案。后续将依据双方合作 进展及市场需求，由合资公司逐步开展汽车制造细分场景的专用具身智能算法研发，打 造适配专用场景的机器人产品并实现规模化生产。依托自身汽车装备领域客户资源及技 术优势，联合合作方机器人产业领先优势，提供轮式、双足等多品类机器人产品与差异 化解决方案，加大数据采集与算法研发投入，优化汽车制造工艺场景智能算法，打造汽 车制造及相关离散制造领域代表性场景，预计 2025 年实现批量交付。

以通用性为核心，致力于开发以通用智能为基础的机器人产品。银河通用成立于 23 年 5 月，团队在硬件产品和智能算法领域超过十年的积累。在 23 年 5 月到 24 年 5 月， 公司成功推出了可对外交付的机器人产品。从 24 年 5 月至今，公司跟很多客户各种场 景之下，已经完成初步的商业化的推进。2025 年 1 月 9 日，银河通用机器人发布了端到 端具身抓取基础大模型“GraspVLA”，是全球第一个预训练完全基于仿真合成大数据的 具身大模型，展现出比 OpenVLA、π0.、RT-2、RDT 等模型更为全面强大的泛化性和真 实场景实用潜力。

银河通用坚定不移地走全仿真数据路线，在应用实际场景时采集少量线下数据做算 法微调。1）预训练阶段：银河通用构建自研仿真数据生成管线，其训练了一个大型视觉 -语言抓取模型 DexVLG，能够根据语言指令，通过单视角 RGBD 输入，预测灵巧手抓 取位姿。从而银河通用能够以极低的边际成本批量生成高度多样化的合成数据，用于预 训练。这部分数据约占整个训练数据的 99%甚至更高，支撑起模型的泛化能力。2）后 训练阶段：银河通用针对特定任务需求，采集少量真机数据进行快速对齐。 作为国内具身智能领域的创新先锋，银河通用聚焦于通用具身多模态大模型研发， 致力于通过端到端技术路径突破人形机器人的智能瓶颈。银河通用的 GraspVLA 模型展 现出端到端的智能处理流程，通过视觉输入与语言输入，经模型处理后直接输出机器人 动作，实现从感知到执行的连贯交互。其预训练的动作数据完全依赖合成，借助机器人 模型构建、物理引擎模拟及材质资产，通过银河通用自研合成管线和 NVIDIA 平台上生 成十亿级大规模合成数据，为模型训练提供丰富多样的虚拟数据支持，助力模型学习与 泛化，提升对复杂任务的处理能力。银河通用与天奇股份合作，双方有望充分发挥模型 能力优势和现实应用场景经验优势，助推人形机器人模型端加速迭代。大模型当前发展的核心障碍是数据，公司与银河合作能够助力模型泛化加速。

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