报告行业投资评级 - 推荐 维持评级 [5] 报告核心观点 - 海外人形机器人产业已迈入智能化发展新阶段 技术研发 量产落地及商业应用等多维度迎来跨越式发展 [1] - 特斯拉Optimus研发进展迅速 软件与硬件端同步突破 预计2025年底推出Optimus 3 2026年开始量产 [2] - 海外人形机器人硬件百花齐放 头部厂商产业化进展不断加速 2025年有望成为海外人形机器人量产元年 [3] - 投资建议重视特斯拉量产确定性主线以及明星初创公司的国内供应链 看好Optimus V3潜在边际变化最大的硬件环节 [4] 行业发展历程 - 萌芽探索阶段（20世纪60年代末至90年代）以实现基本双足行走功能为主要目标 代表为日本早稻田大学WABOT系列 [14] - 集成发展阶段（21世纪初至2010年）以感知和智能控制整合为主要特点 代表为本田ASIMO系列 [15] - 高动态发展阶段（2010年至2022年）控制理论技术进步提升机器人认知能力 代表为本田升级版ASIMO和波士顿动力ATLAS [16] - 智能化发展阶段（2022年至今）大型语言模型快速进步加速具身智能出现 电驱动成为主流技术路线 代表为特斯拉Optimus [17] 技术路线分析 - 日本侧重形态仿生与服务应用 开发复杂逼真仿生机器人 面向家庭和服务应用 [18] - 美国引领功能学习与复杂环境操作产业化 在机器人操作领域取得重大进展 [21] - 欧洲多国展开多元化创新探索 在人类认知和人工智能研究 情感识别等领域有丰富实践 [24] 竞争格局 - 科技巨头通过全栈布局 内生发展及外延拓展三线并进入局人形机器人领域 [27] - 美国凭借AI领域强大积累领跑人形机器人赛道 初创公司数量13家与中国持平 过去10年融资总额达13.7亿美元居全球首位 [29] - 头部企业侧重技术融合与场景落地 通过资本纽带绑定创新主体 多数玩家避免单一路径依赖以降低试错风险 [28] 发展趋势 - 具身大模型持续赋能海外主机厂突破感知-决策-执行闭环技术瓶颈 [31] - Figure AI自研VLA模型Helix实现跨场景任务泛化 支持零样本学习到动态包裹处理升级 [31] - 1X Technologies依托OpenAI投资强化具身学习架构 结合世界模型优化家庭场景长周期任务泛化能力 [31] - Physical Intelligence分层交互系统Hi Robot整合高层推理VLM与底层执行VLA模型 开放式指令跟随准确率超越GPT-4o达40% [31] - 应用落地聚焦工业制造 物流仓储及家庭服务三大场景 [33] 特斯拉Optimus进展 - 软件端：2024年已具备上肢重物搬运 动态抓握及下肢复杂地形自主运动能力 2025年将优化崎岖地形步态 速度响应及跌倒恢复功能 [10] - 硬件端：Optimus 3将在2025年底推出 2026年开始量产 搭载22自由度灵巧手 采用轻量化解决方案 [10] - 量产计划：2025年出货量预计5千-1万台 2027年实现百万台级别量产 5年内实现年产100万台目标 [10] - 售价预估：2-3万美元 关注强降本诉求下高壁垒 高价值量环节国产替代机遇 [10] 其他主机厂产业化进展 - Figure AI：推出首个人形VLA模型Helix 发布BotQ人形机器人工厂 全球融资最多估值最高 与宝马达成合作 [64] - Boston Dynamics：从液压转向电驱 Altas惊艳世界 与英伟达 RAI研究所 本田研究所开展合作 [64] - 1X Technologies：发布NEO Gamma软硬件全面升级 首家实现商业化销售的人形机器人公司 [64] - Sanctuary AI：Phoenix 8采用轮式设计 搭载全新触觉传感器 拥有21自由度液压灵巧手 [64] - Agility Robotics：Digit加速量产 全球首家人形机器人工厂RoboFab已投产 目标年产能1万台 [64] - Apptronik：谷歌参投3.5亿美元A轮融资 与谷歌 奔驰 GXO和捷普合作推动Apollo商业化 [64] 投资建议 - 客户维度：重视特斯拉量产确定性主线以及明星初创公司的国内供应链 [4] - 产品维度：看好Optimus V3潜在边际变化最大的硬件环节包括灵巧手传动方案/触觉传感器构型 PC/ABS机甲外壳 类RV替代髋部/肩部谐波减速器 轻量化以塑代钢 万向节替代关节轴承等 [4] - 推荐标的：拓普集团 均胜电子 新泉股份 银轮股份 旭升集团 北特科技 建议关注浙江荣泰 万向钱潮 [4]

行业动态 - 人形机器人行业进入业务加速开拓期，智元、宇树拿下中国移动旗下公司1.2亿元订单，优必选中标超9千万元订单 [1] - 特斯拉擎天柱项目被传暂停，生产端需调整 [1] - 工业场景成为业内共识，多家公司推出产品进入工厂实训 [1] 公司业务进展 - 开普勒机器人正在启动小批量量产，预计今年销量100台，明年1000台，后年1万台，每年10倍增速 [2] - 今年100台将用于工业场景落地测试、科研和数据采集场等，明年工业场景占比将提升 [2] - 公司人形机器人K2"大黄蜂"已在上汽通用汽车工厂实训，展示质检、巡航、搬运等工作表现 [1] 工业场景战略 - 工业场景结构化且封闭，对泛化性要求较低，适合人形机器人早期切入 [3] - 工业场景投资回报清晰，可采集真机数据推动技术演进 [4] - 工业场景具身智能类似L2级智能辅助驾驶，要求可控且数据量需求适中 [5] 产品应用与优势 - 人形机器人可替代工厂中需要灵活操作的工位，如冲压件上下料等 [6] - 产品可解决工人不友好工位问题，如重物拿取、弯腰等易造成工伤的环节 [7] - 远期目标将单台成本降至2万美元，客户1-2年可收回成本，目前接近3万美元水平 [7] - 通过自研核心零部件（自研率80%以上）和战略合作实现高性价比 [7][8] 技术优势 - 采用行星滚柱丝杠执行器和串并联混合仿生架构，实现"充电1小时工作8小时"的长续航 [9] - 该架构在负载情况下传动效率高，功耗低，但技术难度较大 [9][10] - 运动智能通过强化学习训练，操作智能通过端侧小模型实现工业场景具身操作 [11] - 正在推进VLA和具身大模型研究，计划通过数据调优实现快速部署 [12] 行业比较 - 国内外厂商整体处于同一起跑线，特斯拉擎天柱和Figure进展较快 [13] - 国内在机器人本体和运动控制方面开始全球领先，国外在具身大脑研究更前沿 [13] 发展挑战 - 机器人本体需2-3年达到工业级稳定可靠要求，明年起将小批量落地迭代 [14] - 具身智能尚不具备全场景泛化能力，数据缺乏且技术路线未收敛 [14] - 公司正建立数据闭环工业具身智能，目标将部署时间从几周缩短至几天甚至几小时 [15]