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来源：中信建投证券研究
春节假期期间 ，宇树人形机器人登录央视春晚表演《秧BOT》 ，特斯拉年报解读电话会披露最新人形机器人业务规划，Figure AI宣布在商业化客户拓展及机器人AI模型研发层面有新进展 。国内外标杆企业最新技术趋势 、产品及量产节奏对产业趋势有所映射 。
中信建投证券机械 、电新、汽车 、人工智能及金属新材料团队推出【人形机器人产业投资前景】
01关注人形机器人产业链降本进展以及顺周期板块回暖
（1）零部件降本与人形机器人商业化落地 ，互为推动因素。随着国内外人形机器人企业逐步启动量产计划 ，建议核心关注具备零部件低价供应 、规模化生产落地能力的企业，以及具备技术或者产业链卡位优势的企业 。
总体观点： 关注人形机器人产业链降本进展以及顺周期板块回暖
人形机器人：零部件降本与人形机器人商业化落地 ，互为推动因素 。随着国内外人形机器人2025年分别逐步启动几千台或者万台的量产计划 ，2026年预期分别数万台或者10万台的量产计划，建议要核心关注具备零部件低价供应、规模化生产落地能力的企业 ，以及具备技术或者产业链卡位优势的企业。
人形机器人
本周事件：①2 月 11 日 ，宇树科技的 Unitree H1 和 G1 人形机器人在京东线上首发开售，但不久后就从京东下架 ，客服称不再面向个人进行销售 ，其中 G1-001 售价 9.9 万一台，预计 45 天交付，使用场景为娱乐陪伴 ，续航 2-4 小时 。②2 月 13 日 ，美国人形机器人公司Apptronik宣布完成3.5亿美元A轮融资（约25.5亿元人民币） 。据悉，本轮融资由B Capital与Capital Factory共同领投 ，谷歌参投。据Apptronik首席执行官杰夫·卡德纳斯透露 ，这笔资金将用于加速其旗舰产品Apollo人形机器人的规模化生产，并将该公司的人形机器人推向商业环境 。③2月14日 ，据彭博社报道 ，Meta正在通过其Reality Labs硬件部门，成立一个新团队专注于AI驱动的人形机器人研发 。该团队将由Marc Whitten领导 ，计划在今年招聘约100名工程师。初期 ，Meta的机器人计划将聚焦于家务助理，长远目标是开发包含AI 、传感器和软件的生态系统 ，供全球的机器人开发者使用 ，类似于谷歌Android和高通芯片对手机行业的作用 。④根据彭博社，2 月 15 日，美国Figure AI 正在与投资者谈判 ，计划以 395 亿美元的估值筹集 15 亿美元 ，此次交易将由风险投资机构 Align Ventures 和 Parkway Venture Capital 牵头 。⑤关注国内人形机器人零部件供应商，生产降本节奏。⑥猎聘等网站显示 ，汇川技术近期招聘在苏州 、深圳工作的人形机器人相关机械、算法工程师。
风险提示：
（1）国内宏观经济波动的风险：机械是典型的中游资本品行业 ，承上启下，与宏观经济波动密切相关 ，如果国内宏观政策出现重大转向 ，势必会影响机械行业总体需求 。
（2）海外市场波动的风险：中国企业出海不可能一帆风顺，未来的征程势必会出现各种各样的摩擦 ，是阶段性的小插曲还是新趋势形成 ，需要审慎判断 。
（3）下游扩产不及预期的风险：若下游行业扩产不及预期，则相应的设备需求将会下降 ，会对行业内公司订单 、业绩等造成不利影响。
报告来源
证券研究报告名称：《周观点：关注人形机器人产业链降本进展以及顺周期板块回暖》
对外发布时间：2025年2月16日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
吕娟 SAC 编号：S1440519080001
SFC 编号：BOU764
许光坦 SAC 编号：S1440523060002
常义乐 SAC 编号：S1440524120001
李长鸿 SAC 编号：S1440523070001
陈宣霖 SAC 编号：S1440524070007
籍星博 SAC 编号：S1440524070001
赵宇达 SAC 编号：S144052408000
02机器人及智驾成AI端侧投资主线 ，央企重组改革拉开大幕
宇树科技：继2021年公司24台机器狗登录春晚，24年12月公司展示了B2-W机器狗天赋觉醒的极限技能视频，今年春晚公司亮相产品为16台H1人形机器人 。从四足到二足 ，流畅的运动控制均令人印象深刻 ，从中我们或可窥测公司技术及产品迭代趋势如下：
1）硬件层面，公司H1人形机器人拥有更强的运动能力及感知能力 ，单腿及手臂自由度分别达5和4个（全身19自由度） ，传感器配置3D激光雷达+深度相机（定位及导航），配合腕部等特定机构装置设计 ，可支持机器人本体实现整齐划一的扭秧歌 、丢手帕等动作 。
2）软件算法层面 ，机器人舞台表演是自主的（非遥控），根据音乐节拍跳舞动作更加拟人（非机械模仿） ，公司AI运动控制及算法能力进步显著 ，核心支撑或在于强化学习（RL）技术，涉及训练场景搭建及训练方式方法（如奖励算法构建等） ，训练周期仅约三个月。
3）趋势层面 ，公司通用人形机器人在灵巧手等硬件本体仍有提升空间，当前Dex3-1（三指）灵巧手产品或将进一步升级至五指；强化学习提升智能水平，构建机器人AI世界大模型 。硬件本体+算法解决方案迭代下 ，公司仍将致力于极致降本推动产业化应用（一代G1人形机器人售价仅9.9万人民币起） 。
特斯拉：自1.9马斯克口头上修25-27年人形机器人量产目标（0.5-1万/5-10万/50-100万） ，1.30年报解读会议清晰指引了量产节奏、产品方案及远期目标等，整体表态更为积极 ，规划2026年完成产品定型及大规模起量：
1）量产现状：目前产线设计产量1千台/月 ，2025年产量目标明确为1万台，完成几千台
在内部工厂部署（钣金搬运、焊接及组装等重复危险工况）；
2）后续规划：目前机器人设计还未定稿 ，计划26年中出第二版V2 ，下半年量产并对外销售，后面两条产线产能规划分别为1万/月和10万台/月；对年产100万台充满信心 ，生产成本有望降低至2万美元/台。
3）最新动态：本周开启多个机器人相关岗位的招聘 ，为在美国加州弗里蒙特工厂量产Optimus机器人做准备 。招聘岗位包括生产经理 、生产主管等 。
Figure AI：创始人CEO Brett Adcock在X上宣布签约了第二个商业化客户，且是美国最大的公司之一（第一个客户是宝马） ，未来有望实现10万台机器人部署潜力。此外 ，他宣布公司在机器人端到端AI模型建设上取得新进展，并宣布终止与OpenAI的合作（转为内部研发），划在未来30天内向外界提供“从未在人形机器人上见过的东西” 。
人形机器人（具身智能）作为AI端侧需求空间最大 、变化最快应用 ，从To B工业场景到To C通用场景拓展路径逐步清晰 ，25年重点关注灵巧手、传感器等硬件本体 、大脑算法控制等解决方案迭代，看好产业链0-1投资机遇 。
风险提示：
1 、行业景气不及预期。2024年国内经济复苏企稳回升但具体节奏有待观察 ，汽车行业需求或随之波动；消费者收入增长放缓或预期波动均会影响以旧换新促销效果 ，客运、货运市场需求不足也将制约商用车报废更新比例，最终影响汽车行业需求复苏进程。
2 、政策落地效果不及预期 。消费品以旧换新以及设备更新政策全面落地仍需时日 ，政策宣传 、信息传播亦需要一定时间 。四季度补贴资金能否持续发放到位 ，置换需求能否顺利释放，均有待持续观察。
3、出口销量不及预期 。出口受国际形势 、国家政策 、汇率等多方因素影响 ，海外销量增长有波动风险 。
4、行业竞争格局恶化。汽车电动智能化趋势下 ，国内整车厂和零部件供应商竞相布局，随着技术进步 、新产能投放等供给要素变化 ，未来行业竞争或加剧 ，整车和零部件企业的市场份额及盈利能力或将有所波动 。
5 、客户拓展及新项目量产进度不及预期 。汽车电动智能化趋势下，现有整车和零部件供应链格局迎来重塑，获得新客户和新项目增量的零部件公司有望受益 ，而部分零部件公司市场份额可能受到影响。
报告来源
证券研究报告名称：《机器人及智驾成AI端侧投资主线 ，央企重组改革拉开大幕》
对外发布时间：2025年2月10日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
程似骐 SAC 编号：S1440520070001SFC 编号：BQR089陶亦然 SAC 编号：S1440518060002陈怀山 SAC 编号：S1440521110006马博硕 SAC 编号：S1440521050001胡天贶 SAC 编号：S1440523070010李粵皖 SAC 编号：S1440524070017
03智元推出首个4D世界模型，OpenAI重点布局机器人
1.1 智元机器人推出全球首个4D世界模型EnerVerse
如何让机器人在任务指引和实时观测的基础上规划未来动作 ，一直是具身智能领域的核心科学问题 。然而 ，现有的机器人动作规划方法常常面临着一些问题 。比如，其常常由于缺乏对于动态操作空间的理解以及在处理一些长序任务时的记忆处理能力有所欠缺。同时 ，在机器人动作预测中构建出来的基于2D视频生成的world model难以准确表达复杂的3D关系 。
针对上述难题 ，智元机器人团队提出了 EnerVerse 架构，通过自回归扩散模型（autoregressive diffusion） ，在生成未来具身空间的同时引导机器人完成复杂任务 ，在这个过程中同时具有对动态操作空间的理解能力 。同时创新性地引入了自由锚定视角（Free Anchor View， FAV）和稀疏记忆机制（Sparse Memory）。这个架构可以为机器人未来动作的预测提供一个4D的全视角world model同时优化其记忆处理能力。
在图表1中 ，我们可以看出EnerVerse的视频生成的大致过程 ，首先在根据观察输入初始构建出多视角的空间，之后对于这个多视角的空间进行渲染，使得其仿真度更高 ，接近现实世界 ，再将这个多角度空间的图像输入右方的多视角扩散生成器，同时给出任务指令（倒茶） ，便可以生成下一时刻的各个角度的预测图像 ，借此可以预测机器人的动作进而辅助其进行动作规划策略的构建 。
EnerVerse 的亮点在于其可以通过逐块生成的自回归扩散框架，结合创新的稀疏记忆机制与自由锚定视角（FAV）方法 ，解决上文中提到的一系列问题 。
对于逐块扩散生成（Next Chunk Diffusion） ，EnerVerse 采用逐块生成的自回归扩散模型，通过逐步生成未来具身空间来引导机器人动作规划。同时可以使得机器人具有一定对动态操作空间的理解能力 。
对于这个自回归扩散模型 ，如图表2所示 ，左侧为多视角的扩散生成板块，我们首先输入在i时刻来自相机的图像和对应的光线方向图 ，分离噪音和观察图像（Obs ， Image Latent），然后通过2D和3D卷积提取图像特征，之后模型使用空间注意力（Spatial Attent）和时间注意力（Temporal Attent）来处理图像特征 ，以更好地理解图像内容和时间序列信息 。经过扩散生成i+1时刻的图像 ，经过渲染生成对i+1时刻的预测图片（Render， Image Latent） ，再将其输入生成器 ，不断迭代生成预测视频。
右侧为分块的自回归的训练过程 。首先在上半的训练阶段中，从观察视频中随机提取关键帧输入扩散生成器 ，同时输入目标图像（一般是关键帧的后续帧） ，通过将生成的图像和目标图像进行对比预测噪声（Prod． Noise），并通过噪声度量损失 ，通过损失最小化这一目标实现训练 。
下半部分为生成器的运用 ，通过向其中输入i时刻的观察图像（Obs． Image Latent）和目标图像（i+1时刻）以及噪声生成预测图像（i+2时刻），在下一个迭代中 ，将原来的目标图像作为观察图像 ，预测图像作为目标图像进而预测i+3时刻的图像，迭代即可生成预测视频，具有对于动态操作空间的理解能力。
对于灵活4D生成（FAV） ，EnerVers针对具身操作中复杂遮挡环境和多视角需求 ，提出了自由锚定视角（FAV）方法，以灵活表达 4D 空间 。其核心优势包括：
1）自由设定视角：FAV 支持动态调整锚定视角 ，克服固定多视角（fixed multi-anchor view）在狭窄场景中的局限性 。例如 ，在厨房等场景中，FAV 可轻松适应动态遮挡关系。
2）跨视角空间一致性：基于光线投射原理（ray casting） ，EnerVerse 通过视线方向图（ray direction map）作为视角控制条件 ，并将 2D 空间注意力扩展为跨视角的 3D 空间注意力（cross-view spatial attention），确保生成视频的几何一致性 。
3）Sim2Real 适配：通过在仿真数据上训练的 4D 生成模型（EnerVerse-D）与 4D 高斯泼溅 （4D Gaussian Splatting） 交替迭代 ，EnerVerse 构建了一个数据飞轮 ，为真实场景下的 FAV 生成提供伪真值支持 。
其流程如下图（图表3）所示，对于取吐司这个任务 ，我们首先向生成器中输入摄像机捕捉到的观察视频 ，之后生成器可以生成另外一个视角的模拟视频以及此视角下的模拟视频，通过4D高斯散射（4D Gaussian Splatting）和4DGS优化可以优化生成的图像，使其更接近真实情况。对其渲染后将另一个视频的模拟视频一同输入生成器生成新视角的模拟视频 ，迭代即可生成全方位的自由锚定视频。
在实现高效动作规划方面 ，EnerVerse 通过在生成网络下游集成 Diffusion 策略头（Diffusion Policy Head），打通未来空间生成与机器人动作规划的全链条 。其关键设计包括：1）高效动作预测：生成网络在逆扩散的第一步即可输出未来动作序列 ，无需等待完整的空间生成过程 ，确保动作预测的实时性 。2）稀疏记忆支持：在动作预测推理中，稀疏记忆队列存储真实或重建的 FAV 观测结果 ，使得机器人能够即时舍弃无用记忆以减少内存消耗 ，有效提升长程任务规划能力。
在各项实验中，EnerVerse表现出了优良的性能 。视频生成方面 ，EnerVerse在长短程视频的生成任务中都表现优秀 ，在短程生成任务中，EnerVerse 表现优于现有微调视频生成模型 ，如基于 DynamiCrafter 与 FreeNoise 的扩散模型 。在长程生成任务中 ，EnerVerse 展现出更强的逻辑一致性与连续生成能力，这是现有模型无法实现的。此外，EnerVerse 在 LIBERO 仿真场景和 AgiBot World 真实场景中生成的多视角视频质量也得到了充分验证 。
在动作规划方面 ，在 LIBERO 基准测试中 ，EnerVerse 在机器人动作规划任务中取得显著优势，在单视角（one FAV）设定下 ，EnerVerse 在 LIBERO 四类任务中的平均成功率已超过现有方法 。在多视角（three FAV）设定下则进一步提升任务成功率 ，在每一类任务上均超越当前最佳方法。表现出了自由锚定视角这一特性对于机器人动作规划训练的重要性 。
在消融与训练策略分析中，研究人员发现：稀疏记忆对长程序列生成的逻辑合理性及长程动作预测精度至关重要 。同时 ，先进行未来空间生成训练 ，再进行动作预测训练的二阶段策略，可显著提升动作规划性能。
在注意力方面 ，研究人员可视化了Diffusion 策略头中的交叉注意力模块 ，如下图（图表5）所示，纵轴表示动作空间的注意力 ，横轴表示未来空间的注意力 ，不同的图片代表不同的策略头以及图层 。研究发现 EnerVerse 生成的未来空间与预测的动作空间具有较强的时序一致性 。说明不会出现同一时间预测场景与动作出现偏离的情况。
智元机器人通过 EnerVerse 架构开创了未来具身智能的新方向。通过未来空间生成引导动作规划，EnerVerse 不仅突破了机器人任务规划的技术瓶颈，还为多模态、长程任务的研究提供了全新范式 。
1.2 OpenAI被曝重组机器人团队：重回硬件布局
1月初的 CES 大会 ，黄仁勋在演讲中提到 ，机器人领域的‘ChatGPT 时刻’即将到来，机器人即将迎来腾飞 ，如果说大语言模型定义了当前的 AI 浪潮 ，那么下一波浪潮的主角有可能是机器人 。AI 将从纯粹的语言理解，进化到对物理世界的深度认知。机器人作为其载体 ，可能产生一定变化 。
近期 ，据外媒 Tech Crunch 报道，OpenAI 正在重组其机器人团队 。这一消息来自 OpenAI 硬件部门的总监的社交媒体动态和最新发布的招聘信息。此次招聘的共有三个岗位 ，分别是：
1）电子感知工程师：负责设计设计和开发机器人传感器系统 ，年薪 36-44 万美元 。
2）机器人机械设计工程师：负责设计机器人的核心机械系统，年薪 36-44 万美元 。
3）技术项目经理：负责统筹产品开发全流程 ，建立和管理机器人训练实验室 ，协调各技术团队，确保设计阶段顺利推进，年薪 34-44 万美元。
OpenAI 的目标在长久以来一直都是开发‘通用’、‘自适应’和‘多功能’的机器人 ，即能在真实世界中展现接近人类的智能 。为此 ，硬件团队将专注于自主开发传感器和计算组件，并由自主研发的 AI 模型驱动 ，形成一条自给自足的产业链 ，最大程度上发挥经营协同效应 。据 The Information 报道，OpenAI 已在探索人形机器人的研发 ，更已着眼未来量产的可能 ，正在招募具有‘百万级量产机械系统经验’的工程师。这些举措显示出OpenAI可能正在进行策略上的转变 。
实际上，OpenAI 重返机器人领域早有苗头 。去年 11 月 ，从 Meta 的 AR 眼镜部门跳槽到 OpenAI 来负责硬件部门的 Caitlin Kalinowski 便已在 X 平台透露 ，OpenAI 将开发配备定制传感器的机器人。
过去两年中，OpenAI便已经表现出了机器人领域的青睐。其在机器人领域‘广撒网’ ，对多家主推机器人（尤其是人形机器人）的公司进行了投资 ，其内部创业基金投资了几家人形机器人公司 。例如，在2023 年 3 月，投资了来自挪威的人形机器人公司 1X Technologies（融资 1.25 亿美元） 。在2024 年 2 月 29 日投资了Figure ，一家硅谷著名具身智能创业公司 ，并助其融资 7.45 亿美元。在当时 Figure 融资新闻发布会上，OpenAI 就暗示了可能重启机器人项目 。
虽然 Kalinowski 称 ，这是 OpenAI 首次发布机器人硬件相关职位 ，但这并非 OpenAI 首次涉足机器人领域 。要知道，机器人曾经是OpenAI的“老本行 ”。机器人研发是 OpenAI 创立之初的重要使命之一 。OpenAI 的联合创始人 Wojciech Zaremba 当时带领一支团队 ，专注于研发‘通用机器人’ 。
2017 年 5 月 ，OpenAI 推出了开源软件 Roboschool，用于在模拟环境中操控机器人。这一年 ，OpenAI 还宣布成功开发出一套系统 ，可以从模拟训练直接迁移到实体机器人，只需一次学习就能掌握新任务 。2018 年 ，灵活机械手可以操作小木块 。2019年实现机器人单手还原魔方。
OpenAI 的机器人团队取得了不错的进展 ，但 2020 年 10 月，OpenAI 以缺乏足够的训练数据为由，悄然解散了机器人团队 。OpenAI 发布的声明称：‘鉴于 AI 技术和能力的迅猛发展 ，我们发现其他途径（如基于人类反馈的强化学习）能让研究进展更快 。’这一举措在当时来看 ，背后主要有两方面的理由：
1）机器人研发在当时看来投入产出比不高：Zaremba 在访谈中表示，OpenAI 的联合创始人们 ，包括 Greg Brockman 、前首席科学家 Ilya Sutskever 、Elon Musk、Reid Hoffman 和 Sam Altman 都是 Scaling Law 的拥趸。他们相信 ，巨大的计算能力是通向 AGI 的必经之路，而强大的计算机结合强化学习 、预训练等技术可以实现突破性的 AI 进展。
2）资金耗费：同时资金短缺也是一个重要原因 。机器人研发成本耗费较高 ，因此机器人行业没少经历‘寒潮’：工业机器人公司 Rethink Robotics 未能成功寻找收购方后 ，几个月便关闭了门店 。被认为是最先进的机器人公司的 Boston Dynamics 成为了‘烫手山芋’，先后被谷歌收购 ，然后卖给软银 ，最后现代同意以 11 亿美元收购控股权。连本田也暂停了耕耘十余年的 Asimo 机器人项目 。
风险提示：
北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性 ，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付 ，公司出货不及预期 。主要原材料价格上涨，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；人工智能技术进步不及预期；汽车与工业智能化进展不及预期。
报告来源
证券研究报告名称：《智元推出首个4D世界模型，OpenAI重点布局机器人》
对外发布时间：2025年1月20日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
于芳博 SAC 编号：S1440522030001
04灵巧手：高灵活度末端执行器 ，Optimus Gen-3将推动微型丝杠 、腱绳传感器需求扩张
①灵巧手可模拟人手的各种灵巧抓取和复杂操作 ，智能化、灵巧化程度逐渐提升，未来有望随着人形机器人和AI发展在工业 、商业 、航空航天、医疗等领域应用 。②Optimus Gen-3灵巧手预计拥有22个自由度 ，将使用17个线性执行器模块和腱绳模块 。根据我们测算 ，随着特斯拉推动人形机器人及灵巧手产业链成本下降，未来供应商的单价和利润率虽然会呈现下行趋势 ，但是可以以价换量实现市场空间的几何级增长 ，Gen-3规格的灵巧手远期市场规模有望超千亿，微型丝杠 、腱绳和传感器等零部件市场规模也将大幅扩张。
灵巧手是特殊的末端执行器 ，向智能化 、高灵活度发展
灵巧手是一种特殊的末端执行器 ，可模拟人手的各种灵巧抓取和复杂操作，实现与环境的良好交互 。随着人形机器人和AI发展 ，以灵巧手为代表的高性能末端执行器 ，得到持续的研发投入和广泛关注，有望应用在工业、商业 、航空航天 、医疗等领域 。
灵巧手具有多种类型解决方案
①灵巧手驱动方案有电机驱动、液压驱动、气压驱动和形状记忆合金驱动等选择，目前以电机驱动为主流 ，具有控制精度大 、输出力矩稳定等显著优点。②灵巧手传动方案有腱绳传动 、连杆传动和齿轮传动等选择 ，其中腱绳传动适应远距离传动，可灵活布置 ，传动柔性 ，应用最为广泛 。③根据自由度与驱动源数量，灵巧手有全驱动和欠驱动两种方案 ，欠驱动得益于更简单的结构设计、更低的成本 ，应用更多 。④根据应用的材料和结构，灵巧手可分为机械灵巧手和人工肌肉灵巧手 ，机械灵巧手为目前主流方案 ，人工肌肉灵巧手柔性特点突出。⑤灵巧手未来在柔性感知 、紧凑化和精密化 、深度仿生、创新型方案设计方面有望继续优化发展。
特斯拉Optimus Gen-3灵巧手的结构展望与市场空间测算
Optimus灵巧手复盘与前瞻：预计Gen-3将有更多线性执行器和腱绳 。从自由度来看，Optimus Gen-1和Gen-2灵巧手单手均拥有11个自由度；Gen-3灵巧手预计共有22个自由度 ，其中灵巧手的食指 、中指 、无名指分别具有4个自由度 ，拇指以及小指分别具有5个自由度 。从驱动系统零部件来看，Gen-1和Gen-2灵巧手单手使用6个执行器模组+腱绳蜗轮蜗杆模块；Gen-3灵巧手单手预计使用17个线性执行器模块+腱绳模块。
Optimus小臂复盘与前瞻：Gen-3将更纤细，不再裸露线性执行器 。Optimus Gen-1、Gen-2和Gen-3小臂线性执行器大体架构类似 ，但是在细节上略有不同 。Gen-1小臂线性执行器使用滑动丝杠 ，Gen-2和Gen-3则使用行星滚柱丝杠；Gen-1 和Gen-2小臂线性执行器前后各有一个球关节且不固定在小臂上， Gen-3的线性执行器预计固定在小臂上且使用连杆 ，为手腕处预留更多空间。
Optimus Gen-3规格高灵活度灵巧手远期市场空间有望超过千亿 。特斯拉有望推动人形机器人及灵巧手产业链成本下降 ，进而带动灵巧手需求增长 。预计未来零部件供应商的单价和利润率虽然会呈现下行趋势，但是可以以价换量实现市场空间的几何级增长。以Optimus Gen-3规格的灵巧手测算 ，当人形机器人整机产量达到500万台时 ，灵巧手市场规模将达到1087.3亿元，微型丝杠 、腱绳和传感器等零部件市场规模也将大幅扩张 。
投资建议与关注
一方面 ，灵巧手是人形机器人与外界交互的重要执行器 ，随着特斯拉发布人形机器人量产展望，人形机器人灵巧手有望放量 ，微型丝杠 、腱绳模块和传感器需求有望大幅增加 。另一方面 ，灵巧手可以不依附人形机器人独立存在，能够有效替代电动夹爪等末端执行器，远期市场容量有望进一步扩大 ，越来越多的零部件供应商将切入灵巧手领域。
风险提示：
1）宏观经济和制造业景气度下滑风险：灵巧手产业链公司受宏观经济波动影响较大 ，行业与宏观经济波动的相关性明显，尤其是和工业制造的需求、基础设施投资等宏观经济重要影响因素强相关 。若未来国内外宏观经济环境发生变化 ，下游行业投资放缓 ，将可能影响灵巧手产业链的发展环境和市场需求 。
2）供应链波动风险：受全球宏观经济 、贸易战 、自然灾害等影响，若原材料紧缺 ，芯片等关键物料供应持续出现失衡 ，将引起灵巧手零部件制造业厂商生产成本增加甚至无法正常生产，经营业绩可能会受影响。
3）研发进展不及预期风险：目前 ，灵巧手领域 ，尤其是人形机器人灵巧手领域，研发仍然面临较多的困难和不确定性。
报告来源
证券研究报告名称：《自动化设备：灵巧手：高灵活度末端执行器 ，Optimus Gen-3将推动微型丝杠、腱绳传感器需求扩张 ——2025年机器人行业系列报告之一》
对外发布时间：2025年1月11日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
吕娟 SAC 编号：S1440519080001
SFC 编号：BOU764
常义乐SAC 编号：S1440524120001
05鸿蒙智行四界齐亮相 ，中长期看好华为系+机器人
机器人：人形机器人产业趋势逐步清晰，特斯拉optimus bot性能持续迭代，下半年产业链有望过渡到定点及小批量阶段 ，短期重点关注特斯拉24年 AI day、验厂发包等事件催化 。2024年10月10日 ，特斯拉We Robot活动中人形机器人Optimus再亮相，马斯克称 ，规模生产的特斯拉Optimus人形机器人成本预计为两三万美元 。
风险提示：1 、行业景气不及预期。2024年国内经济复苏企稳回升但具体节奏有待观察 ，汽车行业需求或随之波动；消费者收入增长放缓或预期波动均会影响以旧换新促销效果，客运 、货运市场需求不足也将制约商用车报废更新比例 ，最终影响汽车行业需求复苏进程 。2、政策落地效果不及预期 。消费品以旧换新以及设备更新政策全面落地仍需时日 ，政策宣传 、信息传播亦需要一定时间。四季度补贴资金能否持续发放到位，置换需求能否顺利释放 ，均有待持续观察 。3 、出口销量不及预期 。出口受国际形势、国家政策 、汇率等多方因素影响 ，海外销量增长有波动风险。4 、行业竞争格局恶化 。汽车电动智能化趋势下，国内整车厂和零部件供应商竞相布局 ，随着技术进步、新产能投放等供给要素变化 ，未来行业竞争或加剧，整车和零部件企业的市场份额及盈利能力或将有所波动 。5 、客户拓展及新项目量产进度不及预期。汽车电动智能化趋势下，现有整车和零部件供应链格局迎来重塑 ，获得新客户和新项目增量的零部件公司有望受益 ，而部分零部件公司市场份额可能受到影响 。
报告来源
证券研究报告名称：《鸿蒙智行四界齐亮相，中长期看好华为系+机器人》
对外发布时间：2024年12月23日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
程似骐 SAC 编号：S1440520070001SFC 编号：BQR089陶亦然 SAC 编号：S1440518060002陈怀山 SAC 编号：S1440521110006马博硕 SAC 编号： S1440521050001胡天贶 SAC 编号：S1440523070010
李粵皖 SAC 编号： S1440524070017
06机械行业2025年投资策略：聚焦泛科技 、存量更新与出海
人形机器人政策不断加码 ，产业化步伐加快 。党中央、国务院高度重视未来产业发展 ，习近平总书记深刻指出，要“以科技创新推动产业创新 ，积极培育新能源 、新材料 、先进制造、电子信息等战略性新兴产业 ，积极培育未来产业，加快形成新质生产力 ，增强发展新动能 ”。2023年以来 ，部委和多个省市政府发布人形机器人产业相关政策，工信部对人形机器人领域实行揭榜挂帅工作 ，针对人形机器人项目提供资金支持 ，北京市、上海市 、深圳市等地区提出将加快建设地区人形机器人产业创新中心，集中突破人工智能大模型等关键技术。我们认为，人形机器人政策不断加码 ，将为人形机器人的研发和应用提供强有力的支持 ，在政策和技术的双重支持下，人形机器人突破关键核心技术和产业化的步伐将加快 。
人形机器人：Optimus性能持续突破 ， ，本土企业蓄势待发
特斯拉Optimus性能突破有望引领继续行业商业化浪潮
复盘人形机器人指数历次行情，人形机器人的量产预期和性能完善预期是引领行情的重要推动因素：
第一轮（2022.06.17-2022.08.25）：人形机器人指数较沪深300指数有超额收益31.74% ，主要由于特斯拉预热2022年AI DAY并宣布展示人形机器人样机 ，人形机器人板块开始获得资本市场关注 。
第二轮（2022.12.30-2023.07.04）：人形机器人指数较沪深300指数有超额收益60.05%，一方面由于特斯拉持续更新人形机器人研发进展 ，另一方面GPT等大模型面世 ，人形机器人板块作为大模型的重要应用端受到市场重视。
第三轮（2024.02.05-2024.03.20）：人形机器人指数较沪深300指数有超额收益39.48%，英伟达预热GTC大会 ，并在大会上推出人形机器人大模型及软硬件支持 。第四轮（2024.09.20-2024.11.24）：人形机器人指数较沪深300指数有超额收益38.37% ，一方面，市场风险偏好有所提升；另一方面，特斯拉召开Robotaxi会议展示Optimus ，并展示Optimus自主能力 。
特斯拉Optimus性能即将迎来重要突破。①特斯拉持续推进人形机器人商业化：自2021年8月发布人形机器人概念机以来 ，特斯拉的人形机器人版本持续迭代，实现了性能快速提升和执行任务能力的不断加强 ，推动整个产业商业化步伐不断前进 。②Optimus可靠性和自主能力已有有明显提升：2024年10月11日 ，特斯拉召开Robotaxi会议，Optimus在现场与观众互动 ，展示可靠性和稳定性的巨大提升 。2024年10月17日 ，特斯拉发布视频，展示Optimus使用神经网络自主探索未见过的场景并实现避障等能力。这意味着Optimus的端到端处理能力有进一步提升（与2023年9月视频相比） 。③Optimus即将迎来硬件性能和软件性能的重要突破：硬件性能方面 ，Optimus在2024年年末或者2025年初迎来硬件重大更新 ，机器人躯体和灵巧手的进化可能带来运动能力的进一步提升；软件性能方面，特斯拉预计2026年实现人形机器人功能泛化 ，Optimus距离真正具备应用价值的目标更进一步 。
国内企业积极参与 ，蓄势待发
人形机器人投融资市场持续吸引资金。根据CVSource投中数据统计，2024年前三季度，国内人形机器人领域VC/PE市场已发生交易案例39起 ，总投资规模超过29亿元 。
风险提示：①宏观经济和制造业景气度下滑风险：机器人产业链公司受宏观经济波动影响较大 ，行业与宏观经济波动的相关性明显，尤其是和工业制造的需求 、基础设施投资等宏观经济重要影响因素强相关 。若未来国内外宏观经济环境发生变化 ，下游行业投资放缓 ，将可能影响机器人产业链的发展环境和市场需求。②供应链波动风险：受全球宏观经济、贸易战 、自然灾害等影响，若原材料紧缺 ，芯片等关键物料供应持续出现失衡 ，将引起机器人零部件制造业厂商生产成本增加甚至无法正常生产，经营业绩可能会受影响。③研发进展不及预期风险：目前 ，机器人领域 ，尤其是人形机器人领域，研发仍然面临较多的困难和不确定性 。
报告来源
证券研究报告名称：《机械行业2025年投资策略：聚焦泛科技 、存量更新与出海》
对外发布时间：2024年11月28日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
吕娟 SAC 编号：S1440519080001SFC 编号：BOU764许光坦 SAC 编号：S1440523060002李长鸿 SAC 编号：S1440523070001陈宣霖 SAC 编号：S1440524070007籍星博 SAC 编号：S1440524070001杨超 SAC 编号：S1440524070003赵宇达 SAC 编号：S1440524080003
07人工智能2025年投资策略报告：算力为基 ，自主可控大势所趋 ，Agent及B端应用崛起
人形机器人是一种相对较新的服务机器人，其形状与尺寸与人体相似，能够模仿人类运动、表情 、动作 ，以及行为特征 ，有时甚至可以与人类进行交互，或执行一些特定任务 。它可以应用在各种领域 ，比如娱乐 、接待、教育 、医疗 ，以及助老护理等，也可以提供社交陪伴 ，或者执行危险或重复性高的工作。相较于工业机器人 ，人形机器人具有更智能 、更灵活、更多元等特点 。在社会各界的赋能下，随着技术的升级及产业形态的发展 ，人形机器人有望渗透进入服务业 、制造业等应用领域 ，市场潜力或将加速释放 。
中国政府高度重视人形机器人的发展，并将其列为重点支持的战略性新兴产业之一。2023年9月13日 ，工业和信息化部印发《关于组织开展2023年未来产业创新任务揭榜挂帅工作的通知》 ，面向元宇宙 、人形机器人、脑机接口、通用人工智能4个重点方向提出了2025年的具体目标，为人形机器人的发展提供了有力支持，也为整个科技产业的进步注入了新的活力 。
人形机器人大模型应用取得显著进展 。2024 年 3 月 ，英伟达发布人形机器人基础大模型GR00T ，将推进机器人在具身智能方面的突破进展。该模型采用语言 、视频 、人类示教等多模态指令作为输入，直接生成机器人需要执行的下一个动作 ，搭载全新计算平台Jetson Thor ，在模拟环境的对GR00T进行训练 。大模型通过学习人类视频，学习人类动作 ，提升动作流畅性与拟人性 ，真正实现人机交互，提升其智能性 。基于GR00T人型机器人基础模型 ，可以实现通过语言、视频和人类演示 ，来理解自然语言，模仿人类动作 ，进而快速学习协调性 、灵活性以及其他的技能 ，进而能够融入现实世界并与人类进行互动。
人形机器人Walker S集六大AI技术于一身，搭载高性能伺服关节以及多维力觉 、多目立体视觉、全向听觉和惯性 、测距等全方位的感知系统；全面升级视觉定位导航和手眼协调操作技术，自主运动及决策能力大幅提高 ，实现平稳快速的行走和精准安全的交互 ，可在多种场景下提供智能化 、有温度的服务 。
风险提示：北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性 ，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付 ，公司出货不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨 ，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；大模型算法更新迭代效果不及预期 ，可能会影响大模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等；汽车与工业智能化进展不及预期等 。
报告来源
证券研究报告名称：《人工智能2025年投资策略报告：算力为基 ，自主可控大势所趋 ，Agent及B端应用崛起》
对外发布时间：2024年11月25日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
于芳博 SAC 编号：S1440522030001
方子箫 SAC 编号：S1440524070009
辛侠平 SAC 编号：S1440524070006
08有色金属行业2025年投资策略报告：新质初兴供未敷
人形机器人方兴未艾，打开远景市场天花板。人形机器人有约30个关节 ，电机是关节核心部件 ，要求其体积小、扭矩大 、响应快，其中磁材性能决定关节输出力大小 、运行性能，因此需要高性能稀土磁材 ，单个人形机器人稀土永磁用量预计2-3kg。2024年特斯拉股东大会上马斯克预计2025年特斯拉工厂将拥有数千个Optimus机器人 ，人形机器人远景市场可能达到百亿台以上，未来将极大打开稀土磁材需求天花板 。
需求高增 ，未来三年需求增速CAGR达到15% 。由于新能源汽车、节能电机 、风力发电等领域的快速增长 ，预计2026年高性能钕铁硼磁材需求量将达到21.5万吨，年均复合增速15%。
风险提示：1 、全球经济大幅度衰退 ，消费断崖式萎缩 。世界银行在最新发布的《全球经济展望》中预计2024年全球GDP增速为2.6% ，2025年3.2% 。该机构认为，随着通胀放缓和增长平稳 ，全球经济正在通往软着陆的道路上 ，但风险仍然存在。欧美经济数据已经出现下降趋势，若陷入深度衰退对有色金属的消费冲击是巨大的 。2、美国通胀失控 ，美联储货币收紧超预期 ，强势美元压制权益资产价格 。美国无法有效控制通胀，持续加息。美联储已经进行了大幅度的连续加息，但是服务类特别是租金、工资都显得有粘性制约了通胀的回落 。美联储若维持高强度加息 ，对以美元计价的有色金属是不利的 。3 、国内新能源板块消费增速不及预期 ，地产板块继续消费持续低迷。尽管地产销售端的政策已经不同程度放开，但是居民购买意愿不足 ，地产企业的债务风险化解进展不顺利 。若销售持续未有改善 ，后期地产竣工端会面临失速风险，对国内部分有色金属消费不利 。
报告来源
证券研究报告名称：《有色金属行业2025年投资策略报告：新质初兴供未敷》
对外发布时间：2024年11月25日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
王介超 SAC 编号：S1440521110005覃静 SAC 编号：S1440524080002郭衍哲 SAC 编号：S1440524010001
邵三才 SAC 编号：S1440524070004
09特斯拉领衔 ，人形机器人的从1到N——人形机器人行业研究方法论
核心观点：回顾人形机器人整体行情 ，人形机器人指数涨跌主要受重要行业事件催化和特斯拉机器人进展影响，主要行情包含5个阶段。2022年5月 ，马斯克宣布进军人形机器人行业 ，引发首轮行情；2023年5月特斯拉公布Optimus最新进展，黄仁勋提出“具身智能”概念 ，AI大模型相继推出 ，引发机器人整体板块式行情；2023年11月，特斯拉公布技术方案变化，伴有行走测试预期 ，国内人形机器人创新中心成立 ，引发丝杠等细分环节收敛行情。经过两年发展，目前人形机器人行业处于从1到N的量产阶段 ，我们认为特斯拉机器人量产进度 、AI大模型更迭代、海内外人形机器人产业化落地进程仍然是核心影响因素 。
人形机器人复杂程度是机器人之最 ，由电机 、减速器 、丝杠、传感器等核心零部件组成，海外厂商起步较早 ，国内企业性能逐步赶上 。
区别与传统工业机器人 ，人形机器人结构更为复杂，电机 、减速器 、丝杠等核心零部件使用数量更多 ，要求更高。①电机：无框力矩电机、空心杯电机常用于人形机器人 ，未来技术路线将重点突破高功率 、高扭矩密度 、高过载需求；②减速器：谐波减速器、行星减速器常用于人形机器人，但专用于人形机器人的高精度 、大减速比 ，小体积 ，轻质量的减速器仍有提升空间；③丝杠：回顾历史，丝杠在人形机器人使用较少，主要系价格昂贵 ，缺少机器人专用丝杠型号 ，随着国产企业相继突破技术瓶颈，未来性价比更高 、效率更高的人形机器人专用丝杠有望打开市场空间；④一体化关节：未来具备高功率密度、高精度、高爆发力的一体化关节将是主流零部件趋势之一 ，为机器人提供稳定的硬件基础 。
海内外多家人形机器人相继进入工厂实训 ，特斯拉表示明年将有上千台机器人在特斯拉工厂工作，人形机器人从1到N渐行渐近
特斯拉表示 ，明年将有上千台人形机器人进入工厂工作；Figure机器人在宝马工厂进行实训 ，完成物料搬运等工作；美国Digit机器人在亚马逊进行物料搬运，机器人执行任务时实现100%自主性 ，任务完成成功率高达97%；国内机器人今年相继进入工厂实训 ，优必选 、宇树等公司在新能源汽车厂开始实训工作，目前可以完成质检 、贴车标等简单工作 。
看好国内一体化关节、龙头减速器 、龙头电机企业受益于机器人量产放量 ，建议关注丝杠企业在技术上的突破和和送样进展。六维力 、触觉传感器作为降本诉求最强的环节之一 ，看好国内企业实现技术突破+价格优势明显+服务灵活性更高等优势 。
风险提示：1）宏观经济下滑超预期：人形机器人行业发展受宏观经济波动影响较大，若未来宏观经济景气度下行，下游行业投资放缓 ，会影响机器人产业链的发展环境和市场需求 。2）技术迭代不及预期：目前人形机器人领域仍面临较多困难和挑战 ，若未来技术迭代不及预期，导致成本下降幅度较慢 ，对产业链相关公司以及整个行业造成不利影响。3）市场竞争加剧风险：随着越来越多的企业涌入人形机器人赛道 ，行业竞争激烈，若相关企业加快研发进展和应用布局 ，市场竞争程度进一步加剧 ，会影响目前行业内企业的增长 。
报告来源
证券研究报告名称：《特斯拉领衔，人形机器人的从1到N——人形机器人行业研究方法论》
对外发布时间：2024年9月2日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
朱玥 SAC 编号：S1440521100008胡颖 SAC 编号：S1440524050002
10人形机器人：中国汽车制造业竞争力外溢下的下半场
核心观点：1）汽车与机器人在技术、工艺和商业模式上具有同源性 。特斯拉人形机器人采用与电动车相似的“感知-决策-执行 ”架构 ，工艺上 ，两者对高精度加工有共同要求，为机器人零部件生产提供技术基础。2）当前国内汽车供应链展现出成本 、效率和技术的三重优势 。自主主机厂在成本控制上表现突出 ，车型开发周期缩短 ，智能驾驶技术积累有助于机器人算法开发 。3）特斯拉Optimus人形机器人自2021年亮相以来，性能显著提升，行走速度和自由度增加 ，平衡和控制能力提高。应用方面 ，Optimus在执行基本工厂任务中展现技术突破。
一 、汽车与机器人的同源性：技术、工艺同源，商业模式延展：1）技术层面 ，特斯拉人形机器人类似电动车采用“感知-决策-执行 ”的三层架构 ，与自动驾驶技术相似度较高；2）工艺方面，人形机器人中的减速器等执行机构对加工精度要求较高 ，新能源车对精度要求高于传统燃油车 ，为人形机器人零部件生产打下技术基础；3）商业模式方面，特斯拉有望充分复用当前新能源车产业链资源 ，实现产业链优势的外延 。
二 、汽车供应链竞争力拆解：成本效率技术的三重优势：1）主机厂作为汽车产业链的核心环节 ，其成本控制能力集中反映了产业链整体的成本竞争力 。从单车层面看，当下自主主机厂的成本优势明显。2）效率：随着电动智能化不断渗透 ，自主主机厂车型开发周期大幅缩短 ，当前国内传统主机厂最快需要 36 个月完成新车型的量产开发，而领先新势力主机厂则将这一周期大幅缩短至 20 个月 。中国汽车产业链在智能驾驶领域已经积累了大量的技术与相关人才，有望助推人形机器人算法开发 。
三 、目前人形机器人进展：特斯拉引领 ，国内厂商跟随：自2021年Tesla AI Day上首次亮相以来 ，特斯拉Optimus人形机器人已取得显著进展。性能层面：截至2024年5月，Optimus Gen2展示出约0.6m/s的行走速度 ，全身减重10kg以上 ，且行走速度提升超过30% 。机器人的自由度增加，平衡能力、全身控制及手指灵活度均显著提高 。应用层面：最新迭代中 ，Optimus利用端神经网络执行基本工厂任务 ，包括电池单体分类和电动工具使用，突显了其在精密操作和自主工作能力方面的技术突破。国内厂商已陆续推出人形机器人产品 。
风险提示：人形机器人商业化进展不及预期风险；技术进步不及预期风险；行业竞争加剧风险 。
报告来源
证券研究报告名称：《人形机器人：中国汽车制造业竞争力外溢下的下半场》
对外发布时间：2024年7月1日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
程似骐 SAC 编号：S1440520070001SFC 编号：BQR089
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