下一站未来工厂，具身智能重塑制造业

原标题：下一站未来工厂，具身智能重塑制造业 来源：高瓴时间

导读：在实体经济发展的蓝图中，浩瀚、复杂、重投入的制造工业升级，既是基础设施建设的必答题，同时也是牵一发而动全身的深水区。随着新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，科技创新广度显著加大、速度显著加快、精度显著加强，高端制造业已经进入发展快车道，科学创新和实体经济的发展进一步渗透融合。

制造业的升级，或者说中国制造的高端化是高瓴长期以来的一个投资主线。我们希望以科技创新助力实体经济，实现科技、产业、金融的良性循环，帮助制造业企业向价值链更高端迈进。高瓴Insight专栏推出制造业观察专题，梳理近期该领域的前沿技术和产业实践，见证创新技术如何扎根实体经济向上生长。

随着人工智能与机器人技术的深度融合，具身智能正成为继大模型之后的下一个万亿级赛道，2025年更是被业界定义为“量产元年”。从工业制造的柔性生产到医疗养老的服务应用，具身智能正在重新定义人机协作的边界。本期我们将分享，具身智能产业如何通过技术突破与商业化并进，推动智能制造向更高维度跃升。

从春晚亮相扭秧歌到进厂务工黑科技，具身智能已然成为人类距离未来科幻世界最贴切想象的场景，也给未来生活、工业及城市带来了全新的想象空间。2025年1月，英伟达创始人黄仁勋在CES展宣言：“人工智能的下一个前沿就是物理人工智能，蕴藏着价值万亿美元的机会”，更进一步拓展了其对具身智能的看好。而在1月底的一次访谈中，特斯拉创始人埃隆·马斯克则断言，其旗下人形机器人产量将在未来3年内增加100倍。在国内，围绕具身智能所展开的讨论，也已经成为最重要的议题之一。

“具身智能（Embodied AI）”指有物理载体的智能体，在与物理世界的交互过程中，通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。“具身智能”一词具有浓厚的技术哲学色彩。1945年，法国哲学家梅洛·庞蒂提出“具身性”概念，认为人类通过身体与周围的环境进行互动和感知，进而理解世界。1950年，计算机科学家艾伦·图灵在《计算机器与智能》中首次提出“具身智能”（Embodied Intelligence）这一概念，指将AI融入机器人等物理实体，赋予它们具有像人类一样的感知、学习和与环境动态交互的能力。

相比传统机器人，具身智能机器人具备智能化程度高、工作场景限制小、能自主规划复杂工作等特点，成为国内外厂商和科研机构的竞争焦点。从广泛意义而言，可感知周边环境的智能扫地机器人、自动驾驶汽车，都可被视为具身智能。当然，人形机器人由于能够使用人类的生产工具，形态更易被接受，是具身智能最重要的载体之一。

01、产业发展阶段：进入量产元年

从发展历史来看，具身智能产业经历了如下阶段：

早期（2000年以前）：早期研究重点聚焦于机械外形设计及初步的控制算法。1973年早稻田大学研制出世界上第1个仿人机器人WABOT-1。

高度集成（2000-2015年）：参与企业逐渐增加，主要攻克特定场景下的人形机器人。如2011年本田推出的第3代ASIMO，具备利用传感器避开障碍物等自动判断并行动的能力，还能用五根手指做手语，或将水壶里的水倒入纸杯。

高动态及高智能发展（2015-2022年）：重点是使机器人能够进行复杂的决策和任务处理，并开始应用于实际场景。如2016年波士顿动力发布的Altas，具有较强的平衡性和越障碍能力，能承担危险环境搜救任务。

商业化落地（2022年至今）：依靠大模型等技术赋能后，人形机器人不仅在外形和行为上与人类相似，更具有强大智能、思维和类人的语言能力，逐渐开始商业落地。如2022年特斯拉发布*人形机器人Optimus，引发广泛关注。

当前产业与投资界的共识是——人形机器人正处于商业化爆发期前夜，据普遍测算， 2030年市场规模可达数百亿美元。Markets and Markets预计全球人形机器人市场规模将由2023年的18亿美元提升至2028年的138亿美元，年复合增速约50.2%。高盛则预测，乐观情况下2035年市场规模可能达到1540亿美元，相当于2021年电动汽车市场规模或手机市场规模的1/3 。在中国，2024年4月首届中国人形机器人产业大会上发布的《人形机器人产业研究报告》预测，2026年中国产业规模达到104.71亿元，2029年达到750亿元，将占世界总量的32.7%，比例居世界*。

02、应用空间：从工业到C端

作为人工智能与机器人技术的最前沿，具身智能的应用场景会极度多元化，*想象空间。根据IFR的数据，2017-2021年，工业机器人市场规模从163亿美元增长至175亿美元，年均增速为1.8%；服务机器人市场规模从66亿美元增长至172亿美元，年均增速为27.1%，特种机器人市场规模从38亿美元增长至82亿美元，年均增速为21.2%。

率先落地的场景在于工业制造。工业制造流程的特点，如柔性生产需求迫切、工作环境结构化程度高、成本效益优势突出等需求特点，刺激着工业制造场景客户对工业具身智能的应用更加期待。工业具身智能机器人能够有效提升工厂生产任务的灵活性与适应性，并在作业过程中实现自主学习，不断增强其复杂任务执行能力与操作精度。具身智能的训练需要数据，而质量更高的数据需要从真实场景中来，机器人落地最快的场景仍然是场景相对封闭的工业制造场景，越早实现规模化落地，就有望越早实现模型的能力提升。

例如，宝马在美国斯帕坦堡工厂试点部署了Figure 01；小鹏自研的Iron被用于组装小鹏P7+汽车的部分组件；特斯拉Optimus在工厂学会了分装电池单元，还能从故障中自主恢复；优必选工业人形机器人Walker S被用于蔚来汽车制造工厂进行门锁质检、安全带检测、车灯盖板质检、贴车标等工作。

在工业制造场景实现商业化落地之后，海量机器人的具身数据叠加算力技术的进步，机器人的能力将循序渐进逐步解锁，并向商用服务、家庭服务等发展。人形机器人在医疗市场中以多种方式被使用，如作为患者护理助理，能执行测量生命体征、给药等任务，还可通过对话或触摸为患者提供情感支持。人形机器人还被用于养老陪护，如提醒独居老人服药。

随着人口老龄化的加剧和社会对智能化生产、服务的需求增长，在养老陪护、医疗辅助、公共安全、智能制造等领域，人形机器人的市场需求迅速增长。2025年1月 中共中央、国务院《关于深化养老服务改革发展的意见》研究设立养老服务相关国家科技重大项目，重点推动人形机器人、脑机接口、人工智能等技术产品研发应用。Research Nester预测，医疗健康领域人形机器人市场规模将从2024年的24亿美元增长至2037年的137亿美元，复合年增长率约16.7%。

03、产业链图谱：供应链的机会及应用升级

人形机器人产业链中，价值占比最高的零部件是传感器、电机、丝杠和减速器。随着机器人工作向复杂、多类型任务转变，灵巧手和柔性皮肤配合成为人形机器人的“手”，使更精细、自主、安全的末端交互成为可能，可能成为未来人形机器人竞争的关键领域。特斯拉Optimus为例，硬件总成本约为5-6万美元。从零部件占比来看，主要零部件是传感器、电机、丝杠和减速器，合计占比超过90%；从功能部位占比来看，主要部位是腿部、灵巧手、肩部和脚部，合计占比超过70%。

硬件方面，人形机器人所需的大部分核心零部件已处于发展期，部分接近成熟期（如动力电池、行星减速器、无框力矩电机），为人形机器人行业的爆发式发展奠定了技术基础。

软件方面，大语言模型和多模态大模型的蓬勃发展赋予人形机器人使用自然语言进行交互的能力和自主决策的能力，从而推动了人形机器人的智能化、通用化进程。如英伟达通过GROOT项目提供通用人形机器人基础模型，降低了具身智能门槛。

随着人形机器人产量增加，规模效应逐渐显现，降低了单位产品的固定成本，使得人形机器人的价格更具竞争力。根据赖特定律，产品累计产量每增加一倍，生产成本将下降一个固定比例。人形机器人和工业机器人具有很多相同的零部件，如丝杠、传感器、承轴，二者相互促进、相互带动。我国工业机器人产量从2016年的65102台提高到2023年的377084台，复合年增长率达28.52%。更高的产量降低了零部件的平均成本，间接降低了人形机器人的生产成本。随着国产机器人硬件迭代升级和逐步量产化，中国成本和供应链优势将逐渐显现，预计国产替代将加速。

对高瓴而言，具身智能不仅是一个重要投资方向，更是一条与科技共生、深度链接实体产业的长期主线。我们较早便敏锐捕捉到了这一趋势的萌芽：早在2018年，高瓴就投资了智能机器人独角兽思灵机器人，当时行业尚未形成“具身智能”的统一概念，市场更多聚焦于机械本体，而高瓴已经看到了软硬协同的潜力。2021年，高瓴创投作为Minimax的首轮投资人，*时间洞察到大模型将在感知、学习、决策等方面为机器人赋予新能力，并重塑其与物理世界的交互方式。

正是基于这一路径判断，我们持续加码具身智能产业，先后投资了多家深耕于智能机器人核心技术和产品化的优质团队：从主打一脑多形智能体架构的星海图，到聚焦通用灵巧操作能力的灵初智能，从面向C端生活服务场景的维他动力，到机器人“神经系统”关键部件的技术提供者，包括专注伺服电机的富兴机电、开发机器人关节的环动科技、以多模态触觉感知为特色的千觉机器人，以及打造计算底座的地瓜机器人等，逐步构建起一个具身智能的核心生态矩阵。

在科技与制造深度融合的今天，高瓴将继续陪伴和推动这一场面向未来的产业跃迁，与更多具身智能的创新者同行，助力中国制造实现高质量发展。