行业拐点与商业化进程 - 人形机器人产业正处在从研发演示向量产落地的关键拐点，2025-2026年被视为规模化验证与商业化加速的关键窗口期 [1] - 特斯拉Optimus计划2026年量产，Figure AI及国内优必选等企业同步推进量产规划 [1] - 当前呈现"硬件降本"与"软件增智"双轮并进态势，B端工业场景（尤其是汽车制造）率先驱动 [1] - 优必选Walker S1、小鹏Iron等已进入比亚迪、极氪、小鹏等车企工厂实训，验证产线应用价值 [1] 全球竞争格局 - 海外巨头（特斯拉、Figure AI）凭借AI算法、系统集成和端到端模型优势占据技术制高点 [2] - 国内企业依托汽车及3C产业链，在供应链协同、整机迭代和成本控制上形成优势，部分产品价格下探至10万元级别 [2] 产业链结构 - 产业链划分为上游核心零部件、中游本体制造和下游场景应用三大环节 [3] - 中游本体企业类比汽车"主机厂"，负责技术集成、产品定义与规模化生产 [3] - 上游价值量高度集中于关节、减速器（谐波/行星减速器）、传感器（力/力矩、触觉、视觉）三大部件 [5] - 中游海内外企业加速布局，特斯拉、Figure AI引领技术前沿，优必选、智元机器人等国内初创企业及小鹏、小米等跨界巨头入局 [6] - 下游当前聚焦B端工业制造（汽车工厂）和物流仓储，未来向商业服务及家庭场景渗透 [6][7] 技术架构与挑战 - 采用"大脑-小脑-肢体"全栈式技术架构，通过模块化分工支撑感知、决策与执行能力 [8] - 产业化取决于硬件（降本、量产、续航）与软件（智能泛化、数据稀缺、实时性）协同突破 [8] - 硬件挑战包括成本高昂（关节模组、灵巧手为核心）、标准化缺失、量产能力不足（2025年头部企业仅百至千台级交付）、续航限制（主流产品续航有限） [9][11] - 软件挑战包括智能泛化能力不足（未出现"ChatGPT时刻"）、高质量数据稀缺（采集成本高、泛化难）、实时性与算力约束（模型动作频率需从50Hz提升至100Hz） [12][14] 解决方案与进展 - 硬件降本通过供应链协同（广汽GoMate核心零部件完全自研）和核心部件自主化（傅利叶智能谐波减速器量产测试、宇树科技自研M107关节电机）实现 [10][15] - 续航通过电池技术升级（广汽GoMate全固态电池实现6小时续航、普渡科技PUDU D7电池容量超1kWh支持8小时工作）提升 [11][15] - 软件智能泛化通过大模型架构创新（智元机器人GO-1模型任务成功率提升32%、Figure的Helix VLA分层决策）和合成数据（英伟达Cosmos平台、银河通用GraspVLA模型）解决 [12][13][14] - 实时性通过模型范式演进（从RT-1不足10Hz提升至Helix的200Hz）和开源生态（京津冀创新高地运动控制开源平台）优化 [14][16] 市场规模与预测 - 2025年被视为"量产元年"，全球市场规模63-90亿元人民币，出货量1.24-2万台 [17][18] - 2030年B端场景扩张期全球市场规模达200亿美元（约1400亿元人民币），中国占25%（50亿美元），出货量接近34万台 [18] - 2035年多场景渗透期全球市场规模1500-4000亿元人民币，出货量180-500万台 [18] - 2045年及以后C端普及期全球市场规模或突破10万亿元人民币（德银预测超1万亿美元），出货量可能突破7000万台 [18] - 产业化路径遵循"工业制造→商业服务→家庭服务"递进 [19] 应用场景案例 - 工业制造：优必选Walker S1进入比亚迪、东风柳汽产线实训（2025年Q2启动500台交付）、小鹏Iron在P7+车型总装线实训（2026年L3级量产成本目标低于12万元）、智元机器人在汽车零部件工厂3小时无差错搬运超800个周转箱 [20][21] - 商业服务：银河通用Galbot G1在7家无人零售药店实现药物分拣补货常态化运营、普渡科技配送与清洁机器人累计出货超7万台 [21] - 家庭服务：星尘智能Astribot S1在养老护理院试点（国内首个进入养老院的人形机器人）、海尔HIVA海娃聚焦智慧家庭场景与家电联动 [21] - 新兴消费市场：宇树科技Unitree G1定价9.9万元人民币、众擎机器人PM01定价8.8万元人民币推动科研教育普及 [21] 主要参与者分类 - 海外巨头：特斯拉（Optimus端到端模型）、Figure AI（分层决策模型，GPT-4V视觉推理） [22] - 国内第一梯队初创企业：优必选（估值超百亿，进入车企实训）、智元机器人（估值超百亿）、宇树科技（C+轮融资7亿元，Unitree G1定价9.9万元） [23] - 跨界车企：小鹏汽车（PX5/Iron机器人2026年L3级量产成本目标12万元内）、广汽集团（GoMate核心零部件完全自研，2026年规模化落地）、比亚迪/奇瑞（直接投资或成立合资公司） [23] - 科技巨头：华为（盘古大模型赋能乐聚）、百度（文心大模型与优必选合作）、小米（自研Xiaomi Brain系统）、腾讯/阿里巴巴/京东（战略投资智元、宇树科技等）、美团（投资宇树科技聚焦即时配送场景） [24] 核心供应链焦点 - Figure AI在2025年9月C轮融资后估值390亿美元（较2024年2月26亿美元增长近15倍），获英伟达、微软、亚马逊等科技巨头加持 [25] - 上游核心零部件占硬件成本70%以上，包括行星滚柱丝杠（成本占比19%）、无框力矩电机（16%）、谐波减速器（13%）、六维力传感器（11%）等 [26][27] - 特斯拉Optimus V3版本聚焦灵巧手（单臂26个执行器）和Grok语音大模型整合，产能规划2025年约5000台、2026年约5万台、2029年达100万台/年 [29][30]

人才引进与团队建设 - 原Seed强化学习专家陈杰加入小鹏机器人团队，因其在Momenta和字节Seed团队的强化学习研究背景[1] - 陈杰选择小鹏主要基于MONA车型销量支撑机器人研发投入，以及公司发展速度快于创业公司[1] - 小鹏机器人团队近期重启招聘，此前核心骨干达兴烨、赵同阳、孙兆治等已相继离职[3] - 团队经历多次调整后，目前规模缩减至不足百人，专注机器人科班人才[3] 技术发展与产品规划 - 小鹏将人形机器人分为L1-L5五个等级，行业整体处于L2阶段，公司目标2026年量产L3级机器人[3] - 2023年10月首款双足机器人PX5亮相，2025年1月新一代Iron机器人展示动态行走能力[3] - 2023年上海车展上Iron机器人实现握手互动等拟人化动作，身高178cm/体重70kg[5] - 产品路线坚持"先工业后家庭"策略，直面成本高、维护复杂等现实挑战[5] 行业竞争与供应链 - 人形机器人领域存在特斯拉Optimus、小米CyberOne等竞争对手[7] - 新能源汽车与人形机器人共享电池、芯片、传感器等供应链资源[7] - 公司通过收购四足机器人企业"多够机器人"并成立"鹏行智能"布局该领域[3] - 何小鹏曾深度参与鹏行智能项目，每周亲自参加例会督促进展[3]

公司融资与股东背景 - 阿米奥机器人于2025年5月30日完成新一轮融资，新增股东欣旺达（全球锂离子电池领军企业），但尚未官宣 [1] - 2025年3月10日完成约亿元种子轮融资，由安克创新领投，Z基金（智谱生态基金）、险峰长青跟投 [2] - 股东方涉及头部消费电子上市公司、头部大模型创企和制造业龙头，三个月内累计完成两轮融资 [2] 创始人及团队背景 - 创始人刘方为小米汽车原自动驾驶产品技术负责人和量产交付负责人，小米造车业务17位核心成员之一 [3] - 刘方本硕毕业于上海交通大学计算机系，曾任职谷歌中国搜索业务部门，后加入小米并主导MIUI生活黄页业务 [3] - 公司于2024年9月成立，2025年2月刘方正式担任法人，定位为规模化商业场景中的机器人应用 [4] 产品与技术路线 - 产品聚焦半身机器人，专注于制造类企业的柔性生产，强调机器人手的柔性和通用性 [4] - 采用双系统架构技术路径，将VLA模型拆分为VLM（视觉语言模型）和动作执行模型，与行业主流趋势一致 [6] - 依托智谱提供的基础大模型，不自研大模型，专注于动作理解和操作模型的开发 [5] 行业竞争与趋势 - 具身智能赛道2025年掀起融资狂潮，自动驾驶领域技术人才纷纷入局创业 [8] - 国内具身智能初创公司如它石智航（1.2亿美元天使轮融资）、星海图（三轮累计1亿美元A轮融资）表现突出 [8] - 行业“攒局”模式：挖角头部车企/科技公司智驾负责人、引入量产经验技术骨干、包装市场概念 [9] 车企与产业链动态 - 全球15家知名车企入局人形机器人赛道，其中国内11家，小米和小鹏为目前仅有的双足产品亮相车企 [9] - 小鹏人形机器人Iron频繁曝光，有望率先实现商业化量产 [9] - 智驾产业链企业通过战略合作或切入上游零部件方式布局具身智能 [9] 技术合作与风险 - 阿米奥机器人与安克创新合作开发机器人底层工具链，结合产业资源推动B端应用 [5] - 依赖智谱大模型存在潜在风险，因智谱同时投资竞品逐际动力 [7] - 行业观点认为自研大模型是初创公司掌握核心技术主动权的关键 [7]

全球具身智能赛道格局 - 英伟达和特斯拉是全球大厂入局具身智能赛道的典型代表，特斯拉是人形机器人赛道引领者，Optimus是行业标杆，英伟达从芯片和中间件层面打造底层开发生态[1] - 特斯拉Optimus复刻智能驾驶技术路径，搭载FSD系统并移植HW3 0芯片，形成感知-决策-控制闭环，马斯克认为其他公司缺失通用人工智能能力[1] - 全球15家知名车企已入局人形机器人赛道，其中国内11家，小鹏和小米是国内车企代表[2] - 车企、产业链公司和自动驾驶领域从业者构成具身智能赛道最强派系[3] 特斯拉Optimus进展 - 马斯克预测人形机器人数量将达数百亿台，Optimus将成为特斯拉最重要产品之一，强调波士顿动力等公司缺乏通用AI能力[6] - Optimus采用虚拟环境训练和单一神经网络实现多任务处理，已实现零样本转移，未来将利用互联网视频学习人类操作[10] - 2025年Optimus已在试产线完成制造，目标年产5000台，零部件储备可支持1-1 2万台，2026年目标5万台[12] - 摩根士丹利研报指出集成类人形机器人OEM具备最高价值，特斯拉是典型代表[7] 国内车企布局 - 小鹏和小米是国内人形机器人先驱，均具备智驾车企属性，但面临团队离职和产品迭代缓慢问题[14] - 小鹏Iron频繁亮相并进入工厂实训，目标2026年量产，何小鹏称需500亿投入才能做好AI机器人[21][24] - 小米CyberOne早于Optimus亮相但近期淡出视野，小鹏被认为最有望率先实现商业化量产[15][25] 小鹏机器人发展 - 小鹏2020年收购多够机器人成立鹏行智能，团队曾达300人，后经历裁员和高管离职[16] - 2024年发布新一代Iron机器人，软硬件全面对标Optimus，已在工厂部分岗位工作[17][19] - 2025年小鹏计划推出搭载图灵芯片的第五代机器人，复用AI基础设施提升智能水平[29] 行业趋势 - 具身智能赛道吸引车企、产业链和自动驾驶领域从业者密集涌入[3] - 人形机器人创企普遍面临商业化周期长、技术落地难的问题[16] - 头部机构预测集成类OEM模式最具价值，特斯拉等拥有完整生态系统的公司占据优势[7]

特斯拉Optimus人形机器人进展 - 马斯克预测人形机器人数量最终将达到数百亿规模，并强调Optimus将成为特斯拉最重要产品之一，因其具备通用人工智能大脑优势[3] - Optimus采用完全虚拟环境训练技术，实现"零样本转移"能力，通过第一人称视角视频学习人类操作，并计划拓展至第三人称视角互联网视频学习[9][10] - 2025年3月已启动试生产，目标年产5000台，零部件储备可支持10000-12000台生产，2026年目标提升至50000台[12] - 技术层面复刻特斯拉智能驾驶系统，搭载FSD系统和HW3.0芯片，形成感知-决策-控制完整闭环[14] 车企入局人形机器人赛道格局 - 全球15家知名车企已布局人形机器人，其中国内占11家，形成具身智能赛道最强派系[15] - 小鹏汽车成为国内商业化进展最快车企，Iron机器人2025年4月在上海车展完成首秀，展现灵活交互能力[16] - 小鹏Iron采用与智驾同源技术：搭载天玑AIOS系统、自研图灵AI芯片（3000T算力）、720°环境感知系统[20] - 小鹏计划2026年实现规模化量产，当前已进入工厂实训阶段，未来拟部署至门店迎宾场景[22][24] 技术路线与行业趋势 - 摩根士丹利研报指出集成类人形机器人OEM（如特斯拉）在价值链中占据最高地位，潜在市场规模达5万亿美元[4] - 车企入局优势体现在技术复用能力，特斯拉Optimus路线成为行业标杆，小米和小鹏均转向该技术路线[16][25] - 小鹏Iron采用端到端大模型+强化学习方案，支持本地运行30B参数大模型，实现双足行走和智能避障[20] - 行业面临商业化卡点包括算力、算法、核心零部件和工程化等挑战，需500亿级投入门槛[22][26] 国内主要玩家动态 - 小鹏汽车2025年一季度登顶新势力交付量榜首，同步推进"陆地航母"飞行汽车和人形机器人Iron量产[23] - 小米CyberOne（铁大）已淡出公众视野，缺席多场重要发布会，与小鹏形成鲜明对比[16][23] - 小鹏计划2026年推出第五代机器人，升级图灵芯片并复用云端AI基础设施提升智能水平[24]

行业现状与共识 - 人形机器人作为新质生产力核心载体，肩负重构生产关系的使命，这一共识源于全球产业升级和技术与劳动力结构变革的双重驱动 [1] - 劳动力市场结构性矛盾为人形机器人规模化应用提供现实切口，技术跃迁和产业链成熟则提供底层支撑 [1] - 行业正处于从导入期向成长期过渡阶段，关于"速度与方向"的论战是必经阵痛 [1] 融资与资本动态 - 人形机器人产业具有"长周期、高壁垒"特征，全链条资金需求呈指数级递增 [2] - 资本呈现头部虹吸效应，成熟企业现金流正向但难进入，小创企则因壁垒弱陷入融资困境 [3] - 投资人偏好具备技术积累和差异化风格的项目，技术和场景较平的项目缺乏吸引力 [4] 商业化进展 - 2025年是行业从技术验证向场景深耕跃迁的关键转折点 [4] - 工厂因其结构化环境成为落地首选场景，但需拓展新场景避免同质化竞争 [4] - 部分企业仍存在"拿着锤子找钉子"的商业逻辑，场景验证生硬难以形成商业化积累 [4] 企业差异化路径 - 加速进化以体育赛事为特色标签，在RoboCup德国公开赛9:0夺冠 [6] - 松延动力布局仿生人和人形机器人双产品线，N2型号销量突破1000台 [6] - 宇树科技G1、众擎PM01、松延动力N2分别定价9.9万、8.8万和3.9万元，优必选"天工行者"定价29.9万元 [7] 技术自研与成本控制 - 宇树科技自研率达90%，关节电机成本为波士顿动力1/5，4D激光雷达成本为传统方案1/10 [7] - 众擎机器人通过全自主研发将售价控制在低点 [8] - 非全栈自研企业可选择聚焦具体场景落地，如小鹏Iron应用于汽车工厂，乐聚和宇树科技Unitree X用于康复护理 [8] 行业前景与展望 - 松延动力新增5000万订单，宇树科技等企业订单爆满 [9] - 未来10年机器人有望从工厂走进家庭，成为管家和朋友，重塑社会结构和经济体系 [9] - 中国有望走出一条"技术自主化、应用本土化、生态开放化"的独特发展路径 [10]

报告行业投资评级 - 看好，维持 [2] 报告的核心观点 - 人形机器人行业演进到第三年，国内外产业化进展加快，本体厂商、零部件企业多元化特征显著 [107] - 政策催化下，国内人形机器人发展会持续超预期，但在大小脑等功能性部件环节，国内外均还在探索、发展阶段 [107] - 当前人形机器人下游应用聚焦更泛化的通用场景，对大小脑等功能部件提出更多要求，国内厂商要跑出应用落地，需重点关注功能性部件发展 [107] - 建议重点关注在灵巧手本体制造 + 运控、机器人本体运控及提供人形机器人视觉解决方案的企业 [107] 各目录总结 人形机器人产业快速推进，仍存在应用痛点 - 特斯拉引领下，人形机器人产业化落地加快，市场批量化应用预期提振，对零部件量产关注度提升，但核心零部件批量化加工制造工艺存在瓶颈 [11][13] - 国内人形机器人进展快，产品形态多元化，有双足 + 纯旋转关节、双足 + 直线关节 + 旋转关节、双足 + 轮式、轮式等多种形态 [14][20] - 中央和地方政府积极推动人形机器人产业化发展，政策、配套产业基金、“产学研” 机构形成相对完整且成熟的模式 [23] - 截至 2024 年 11 月，国内外通用人形机器人整机商业公司约 150 家，国内超过 80 家，各本体厂商有不同产品进展和应用场景 [24] - 近三年，更多厂商加入人形机器人核心零部件制造，参与厂商持续扩容，部分零部件具备批量化制造能力，企业积极投建产能 [26] - 国内人形机器人发展会持续超预期，硬件供应链优势明显，应用落地积极，但要跑出更多应用能力，需关注功能性部件发展 [29][33] - 当前人形机器人量产应用预期不仅体现在动作上，还在于完成复杂任务的能力，2025 年主要需求集中在工业工厂、科研、商业展示等场景 [34][40] - 北京亦庄马拉松显示国内人形机器人厂商运动有较大分化，大小脑等功能性部件的稀缺性、重要性及能力验证需得到重视 [44] Functions 仍有瓶颈约束，视觉 + 运控 + 手眼协同为重要细分架构 大小脑：从强化学习、模仿学习到大模型实现人形机器人泛化能力 - 人形机器人现有的大小脑能力实现泛化能力仍有较大瓶颈，运动控制和泛化能力实现是复杂的系统性工程，壁垒高 [49] - 基于学习的强化学习和模仿学习是实现能力泛化的重要路径，但各有优缺点 [55] - 基于大模型的 VLM 方案是目前人形机器人的主流方案，分层架构（VLA）也有应用，但对数据质量和硬件要求较高 [60] - 目前主流机器人大模型偏向任务理解和拆分，对机器人运动控制涉及较少，智元机器人对具身智能技术演进路线进行了 G1 - G5 的划分，目前产业进展处于 G2 - G3 水平 [63] 人形视觉 - 视觉助力机器人实现感知与测量功能，需解决适应性难题，视觉指令能传达更精确的时空信息，有助于提升多步骤任务准确性 [67][75] - 人形机器人的 3D 视觉技术路线围绕 “获取 3D 信息” 和 “处理 3D 数据” 展开，不同技术有不同原理、优劣势和适用场景 [77] - 不同应用领域或场景对 3D 视觉的性能要求不同，奥比中光在中国服务机器人 3D 视觉传感器领域市占率超过 70%，领跑全球 3D 视觉感知市场 [83][89] 手眼协同 - 人形机器人/协作机器人行业发展带动灵巧手需求提升，灵巧手厂商持续扩容，产品在多方面存在差异 [92] - 灵巧手本体厂商可提供指令集或工具箱实现基本操作和典型手势，操作对象多样化，需实现泛化的动作策略 [97][103] - 手眼协同可优化定向抓取策略，提升成功率，人形机器人上肢操作功能核心为灵巧手的手眼协同，厂商需落地该能力形成竞争实力 [104][106]