廣發汽車 | AI賦能汽車系列：人形機器人領域：邏輯比事實更重要

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人形機器人的量產元年即將到來，產業鏈趨勢逐步明朗，同時汽車行業公司基於自身積累的優勢加速入局。整車方面，底層技術相通+天然應用場景，車企加速入局人形機器人；零部件方面，建議關注原有業務頭部客户重疊程度高、底層技術路徑相通、原有業務專注度高和自身應用場景較豐富的零部件公司。

 摘 要 

寫在前面：人形機器人量產在即，產業鏈趨勢逐步明朗，同時汽車行業公司基於自身積累的優勢加速入局，基於此本篇報告重點梳理了汽車行業公司目前人形機器人佈局情況，同時對汽車零部件公司基於自身資源稟賦下的優勢去嘗試梳理未來需要重點關注的細分領域和標的。

人形機器人的量產元年即將到來。2024年是人形機器人產業化進程的重要一年，經過了數年的探索、開發和方案迭代，目前全球大部分頭部人形機器人產品都已經在24年取得了階段性成果，陸續投入實際生產場景進行試點測試。 

整車：底層技術相通+天然應用場景，車企加速入局人形機器人。車企需求或將加速人形機器人商業化落地。相較於其他參與者，車企在人形機器人的製造與應用上具備天然優勢。在製造端，人形機器人與汽車製造二者供應鏈存在一定重疊之處，且在軟件方面經過自動駕駛領域的多年研究，車企擁有大量人工智能人才，具備研發具身智能的基礎。汽車總裝環節涉及多配件組裝，操作非程序化，這類目前仍需依賴人工的環節將成為人形機器人落地的最佳場景。

零部件：建議關注原有業務頭部客户重疊程度高、底層技術路徑相通、原有業務專注度高和自身應用場景較豐富的零部件公司。複用車企供應鏈優勢，汽車零部件公司基於下游客户逐步發包的機器人增量業務中，我們綜合考慮以下四個指標：（1）公司原有汽車業務下游客户和人形機器人頭部企業的重疊情況；（2）公司原有汽車業務和人形機器人業務在技術上的相通程度；（3）公司原有業務的專注度（參考公司汽車業務營收佔比）；（4）自身應用場景（參考公司生產人員人數），對具備拓展人形機器人業務潛在能力和客户資源優勢的部分汽車零部件公司在表2中進行了梳理。靜態看原有業務頭部客户重疊程度高、底層技術路徑相通、原有業務專注度高和自身應用場景較豐富的零部件公司在人形機器人產業趨勢下或具備一定的優勢。

通用AI賦能通用機器人時代已經開啟，也給中國汽車行業帶來了新的增長空間。但考慮到技術路徑以及競爭格局的動態變化的不可預測性，落實到投資上我們傾向於更多做好邏輯側推演，一定程度結合跟蹤到的事實進行組合投資(尤其是在中游鏈條上)。

人形機器人產品落地不及預期；核心技術迭代風險；國產廠商進入相關產業鏈的不確定性風險等。

 正 文 

一、人形機器人概覽：人形機器人產業化蓄勢待發，中國企業在一體化關節產業鏈具備機會

（一）海內外頭部企業研發進展順利，人形機器人產業化蓄勢待發

根據廣發機械組2024年12月發佈的報告《人形機器人行業2025年投資策略：量產元年，確定性溢價和新生態圈共振》：

海內外頭部企業研發進展順利，部分產品24年相繼進入試點階段。根據澎湃新援引Brilliant Advice首席投資官Cern Basher整理的全球人形機器人發展里程碑，我們可以發現，全球人形機器人行業的玩家主要來自美國和中國，且大部分頭部企業的人形機器人產品都已經完成了階段性的開發，陸續投入實際生產場景進行試點測試。

目前海內外人形機器人產業主要分為3大勢力：車企、機器人企業和互聯網公司。其中車廠由於擁有自動駕駛的算法積累和完整的生產體系，對於人形機器人的研發較為獨立，但部分車企也會選擇與互聯網公司進行軟件技術合作；機器人企業和互聯網公司則傾向於進行深度合作，互聯網公司通過投資參股的方式進入人形機器人產業，為機器人企業提供資金和算法研發支持，而機器人企業負責機器人本體研發和底層運控算法的支持，並構建供應鏈進行生產銷售，兩者各取所長。

（二）人形機器人包括五大模塊，其中關節部分成本佔比較大

人形機器人包括硬件層和軟件層兩大類。其中軟件層配有特斯拉AI，為特斯拉汽車FSD算法的橫向遷移；硬件包括控制、感知、運動、動力模塊等。

（1）控制模塊：機器人的中央處理器在軀干中，是其自動駕駛相關的硬件和軟件的橫向遷移。機器人控制系統能處理人腦所能處理的大部分功能，例如處理視覺數據、做多元決策、感官感知和通信等，同時能夠支持WiFi通信和音頻。

（2）感知模塊：外部傳感器和內部傳感器兩大類。以視覺為代表的外部傳感器遷移自汽車FSD，二者基於相同的神經網絡的大數據，目前特斯拉已完成了橫跨美國絕大多數道路的數據採集，有助於幫助機器人實現更復雜「自動駕駛」快速落地；內部傳感器包括位置、力矩、力量等，主要集成於一體化關節中。

（3）運動模塊：包括驅動裝置、執行裝置、傳動裝置等。特斯拉將機器人的運動模塊和部分感知模塊整合為一體化關節，包括轉動、直線關節兩大類。人形機器人共有40個執行器，其中身體28個，手部12個。

（4）動力模塊：電池內置於軀干中間，容量為2.3kwh。機器人蹲坐、行走的功率分別約100W、500W，電池電量可以待機約20h，相當於一天的工作。所有的電子元器件全部集成到電池包的PCB中，可以完成傳感、充放電、管理等多功能。同時特斯拉將汽車電池關鍵技術遷移至機器人，可以做到使用高效、温控簡單、安全管理，並可以做到供應鏈的橫向遷移。

（5）散熱和總裝：包括機器人熱管理、骨架和結構設計、裝配等。

綜上所述，人形機器人控制模塊、外部傳感器與軟件層、特斯拉汽車FSD關聯度較大，更多依靠產品自研和海外供應商；一體化關節為非核心部件，機器人公司傾向於外購，且新能源汽車產業的崛起帶動了本土供應鏈企業的發展，全球競爭實力提升。 

一體化關節模塊約佔整體成本的50%。根據Ofweek機器人網，工業機器人運動模塊（伺服電機+減速器）約佔整體成本的47%；人形機器人相比於傳統工業機器人關節數量更多，但是感知、控制難度也更大，我們預計一體化關節約佔機器人總成本的50%。

目前人形機器人BOM成本預估約為316,200元/台（大部分產品價格為當前通用產品，人形機器人目前屬於產品研發階段，可能具備定製化屬性，因此實際價格可能高於該數據）。

（三）身體：人形機器人共計28個自由度，包括直線執行器和旋轉執行器共計28個

人形機器人關節採用仿生設計，單關節效用高。以膝關節為例，特斯拉參考人體膝蓋結構，將線性連接變成了仿生的四杆連接方式，從而增加了關節的柔性，適用於更多場景並降低受力。同時，特斯拉選取多個場景對機器人進行工作模擬，計算每一個關節在每一種場景下的投入產出並抽象為一個點，求解數十萬個點的帕累托最優便得到了可以滿足多使用場景的關節選型。

6類執行器複用實現身體28個自由度。機器人關節需要完成Pitch（繞X軸旋轉）、Yaw（繞X軸旋轉）、Roll（繞Z軸旋轉）等不同動作，特斯拉通過關節優化選型做到複用，3類旋轉和3類直線執行器共實現28個自由度，其中旋轉、直線執行器數量各為14個。

按照執行器的運動方式不同，分為轉動和直線執行器。轉動執行器用於聯接各運動機構，同時傳遞各機構間的迴轉運動，由無框力矩電機+諧波減速器+離合器+位置/扭矩傳感器+軸承等組成，主要用於機器人的肩部、腕部、臀部和軀干。直線執行器在垂直方向上具有剛度，可類別於人的肌肉，主要傳遞伸縮運動，主要由無框力矩電機+倒置式行星滾柱絲槓+位置/力傳感器+軸承等組成，主要用於機器人的膝蓋、腳踝、肘部、臀部、腕部。

因此身體部分所用的零部件包括驅動/執行裝置無框力矩電機，傳動裝置諧波減速器、行星滾柱絲槓、各類軸承等，以及位置、力矩、力量傳感器。

（四）雙手：共計22個自由度，包括12個關節

機器人雙手採用人體工程學設計，對物體抓取進行優化。靈巧手之上配有傳感器，能夠識別抓取的物體，並實時感知手所處的空間位置，抓住細小而精緻的物體。同時，靈巧手具有「自適應性（Adaptive grasp）」和「非反向驅動能力（Non-backdrivable fingers）」，可以自適應所抓取的物體並在不開啟馬達的情況下抓住和運輸物體。

特斯拉靈巧手單手共有11個自由度和6個執行器。靈巧手單手共有11個自由度，包括6個主動自由度和5個被動自由度，其中主動自由度大拇指有兩個（擺動+彎曲），其余4個手指各有1個。手指的主動自由度由執行器實現，其驅動/執行裝置為空心杯電機，傳動裝置為精密齒輪，並配有多種傳感器等。

二、整車：底層技術相通+天然應用場景，車企加速入局人形機器人

（一）從應用場景來看，車企需求或將加速人形機器人商業化落地

人形機器人在工業領域的應用主要針對場景結構化，操作非結構化。對於簡單、高精度、工序簡單，如焊接、搬運、切割，這類場景相對標準化，因此自動化程度高，使用工業機器人（更靈巧的手臂）即可實現替代人工降本增效，在這些場景下自動化率已逼近瓶頸。但是對於零配件多、工序複雜，需要變通+決策的場景，目前仍然大多使用人工。例如汽車總裝環節，涉及多配件組裝，操作非程序化；手機SMT、邊框加工、組裝線，涉及packing hole問題，裝配、檢測並行。因此，對於這類場景仍需人形機器人破局。

人形機器人在造車領域的應用潛力包括：（1）需求端：衝壓/塗裝自動化率在逼近極限后，總裝等環節自動化率提升需要人形機器人介入；（2）供給端：機器人接入同一個神經網絡，已展現出在工廠搬運、分揀能力，與總裝需求匹配。

車企需求或將加速人形機器人商業化落地。相較於其他參與者，車企在人形機器人的製造與應用上具備天然優勢。在製造端，人形機器人與汽車製造二者供應鏈存在一定重疊之處，且在軟件方面經過自動駕駛領域的多年研究，車企擁有大量人工智能人才，具備研發具身智能的基礎。汽車總裝環節涉及多配件組裝，操作非程序化，這類目前仍需依賴人工的環節將成為人形機器人落地的最佳場景。

（二）從底層技術來看，人形機器人核心技術和車企智能駕駛高度重合

人形機器人核心技術和車企智能駕駛高度重合。隨着AI的發展，機器人在與人類進行交互過程中，可以自主規劃、決策、行動，並具備執行能力，具有更加智能化的處理能力后，能更好地適應不同的環境和任務，以及更好地與人類進行協作。將人形機器人分成三大技術模塊：環境感知模塊、人機交互模塊和運動控制模塊。其核心技術和智能車企智能駕駛的研發高度重合，同時在生產和製造端車企也具備供應鏈優勢。

（三）多家車企加速佈局人形機器人，產業化進程有望提速

參考特斯拉Optimus，國內車企也在積極推進人形機器人的研發，主要瞄準自有工廠場景，提高生產線自動化率，從當前各家的進度來看：

廣汽集團計劃26年實現人形機器人量產。根據公司官網，廣汽集團2024 年 12 月 26 日推出自主研發的第三代具身智能人形機器人 GoMate，融入了廣汽自研純視覺自動駕駛算法，具備自主導航等亮點。計劃 2025 年實現自研零部件批量生產，2026 年實現整機小批量生產，並逐步擴展至大規模量產。率先在廣汽傳祺、埃安等主機廠車間生產線和產業園區開展整機示範應用。

小米推進人形機器人在自家制造產線上的分階段落地。小米於2022年8月發佈了首代全尺寸人形機器人CyberOne，為后續人形機器人研發奠定了研究基礎。2024 年 6 月 4 日，北京小米機器人技術有限公司喬遷至北京亦莊小米汽車工廠，並推進旗下人形機器人 CyberOne 在自家制造產線上的分階段落地。

小鵬汽車人形機器人已參加生產實訓。繼2023年10月推出人形機器人PX5后，在2024年11月又發佈了其自主研發的全新AI人形機器人Iron，搭載多塊自研芯片支持端到端大模型，擁有15個可動自由度、支持觸控反饋的擬態雙手，目前已在小鵬廣州工廠進行小鵬P7+車型生產實訓，未來將會聚焦在工廠和門店等場景。

賽力斯入局加碼，注入人形機器人行業新變量。根據獵聘，重慶賽力斯鳳凰智創科技有限公司（賽力斯和重慶市財政局控股公司合資成立）在公開平臺上發佈了和具身智能、人形機器人相關的招聘信息，開始着手佈局人形機器人產業。

三、零部件: 複用車企供應鏈優勢，汽車零部件公司具備拓展人形機器人業務的潛在能力和資源優勢

複用車企供應鏈優勢，汽車零部件公司基於下游客户優勢和技術積累，具備拓展機器人業務的潛在能力和客户資源優勢。汽車零部件公司基於現有車企成熟的供應鏈優勢，同時和下游主機廠客户緊密連接，結合下游客户需求和自身資源優勢具備拓展人形機器人業務的潛在能力。

推薦關注原有業務頭部客户重疊程度高、底層技術相通、原有業務專注度高和自身應用場景較豐富的零部件公司。

通用AI賦能通用機器人時代已經開啟，也給中國汽車行業帶來了新的增長空間。但考慮到技術路徑以及競爭格局的動態變化的不可預測性，落實到投資上我們傾向於更多做好邏輯側推演，一定程度結合跟蹤到的事實進行組合投資(尤其是在中游鏈條上)。

人形機器人產品落地不及預期。人形機器人雖取得較大進展，但仍尚處於研發階段，考慮到人形機器人技術具備複雜性，短期內量產難度較大，人形機器人的研發和量產的落地依然具有不確定性。

國產廠商進入相關產業鏈的不確定性風險。如果中國供應商品質沒有達到相應標準，未必能在人形機器人發展早期進入人形機器人相關供應鏈。

核心技術的迭代風險。人形機器人零部件尚處在選型、送樣和驗證階段，新技術的出現會對機器人零部件的選型產生影響，進而影響供應鏈。