下一站未來工廠，具身智能重塑製造業

原標題：下一站未來工廠，具身智能重塑製造業 來源：高瓴時間

導讀：在實體經濟發展的藍圖中，浩瀚、複雜、重投入的製造工業升級，既是基礎設施建設的必答題，同時也是牽一發而動全身的深水區。隨着新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，科技創新廣度顯著加大、速度顯著加快、精度顯著加強，高端製造業已經進入發展快車道，科學創新和實體經濟的發展進一步滲透融合。

製造業的升級，或者説中國製造的高端化是高瓴長期以來的一個投資主線。我們希望以科技創新助力實體經濟，實現科技、產業、金融的良性循環，幫助製造業企業向價值鏈更高端邁進。高瓴Insight專欄推出製造業觀察專題，梳理近期該領域的前沿技術和產業實踐，見證創新技術如何紮根實體經濟向上生長。

隨着人工智能與機器人技術的深度融合，具身智能正成為繼大模型之后的下一個萬億級賽道，2025年更是被業界定義為「量產元年」。從工業製造的柔性生產到醫療養老的服務應用，具身智能正在重新定義人機協作的邊界。本期我們將分享，具身智能產業如何通過技術突破與商業化並進，推動智能製造向更高維度躍升。

從春晚亮相扭秧歌到進廠務工黑科技，具身智能已然成為人類距離未來科幻世界最貼切想象的場景，也給未來生活、工業及城市帶來了全新的想象空間。2025年1月，英偉達創始人黃仁勛在CES展宣言：「人工智能的下一個前沿就是物理人工智能，藴藏着價值萬億美元的機會」，更進一步拓展了其對具身智能的看好。而在1月底的一次訪談中，特斯拉創始人埃隆·馬斯克則斷言，其旗下人形機器人產量將在未來3年內增加100倍。在國內，圍繞具身智能所展開的討論，也已經成為最重要的議題之一。

「具身智能（Embodied AI）」指有物理載體的智能體，在與物理世界的交互過程中，通過感知、控制和自主學習來積累知識和技能，形成智能並影響物理世界的能力。「具身智能」一詞具有濃厚的技術哲學色彩。1945年，法國哲學家梅洛·龐蒂提出「具身性」概念，認為人類通過身體與周圍的環境進行互動和感知，進而理解世界。1950年，計算機科學家艾倫·圖靈在《計算機器與智能》中首次提出「具身智能」（Embodied Intelligence）這一概念，指將AI融入機器人等物理實體，賦予它們具有像人類一樣的感知、學習和與環境動態交互的能力。

相比傳統機器人，具身智能機器人具備智能化程度高、工作場景限制小、能自主規劃複雜工作等特點，成為國內外廠商和科研機構的競爭焦點。從廣泛意義而言，可感知周邊環境的智能掃地機器人、自動駕駛汽車，都可被視為具身智能。當然，人形機器人由於能夠使用人類的生產工具，形態更易被接受，是具身智能最重要的載體之一。

01、產業發展階段：進入量產元年

從發展歷史來看，具身智能產業經歷瞭如下階段：

早期（2000年以前）：早期研究重點聚焦於機械外形設計及初步的控制算法。1973年早稻田大學研製出世界上第1個仿人機器人WABOT-1。

高度集成（2000-2015年）：參與企業逐漸增加，主要攻克特定場景下的人形機器人。如2011年本田推出的第3代ASIMO，具備利用傳感器避開障礙物等自動判斷並行動的能力，還能用五根手指做手語，或將水壺里的水倒入紙杯。

高動態及高智能發展（2015-2022年）：重點是使機器人能夠進行復雜的決策和任務處理，並開始應用於實際場景。如2016年波士頓動力發佈的Altas，具有較強的平衡性和越障礙能力，能承擔危險環境搜救任務。

商業化落地（2022年至今）：依靠大模型等技術賦能后，人形機器人不僅在外形和行為上與人類相似，更具有強大智能、思維和類人的語言能力，逐漸開始商業落地。如2022年特斯拉發佈*人形機器人Optimus，引發廣泛關注。

當前產業與投資界的共識是——人形機器人正處於商業化爆發期前夜，據普遍測算， 2030年市場規模可達數百億美元。Markets and Markets預計全球人形機器人市場規模將由2023年的18億美元提升至2028年的138億美元，年複合增速約50.2%。高盛則預測，樂觀情況下2035年市場規模可能達到1540億美元，相當於2021年電動汽車市場規模或手機市場規模的1/3 。在中國，2024年4月首屆中國人形機器人產業大會上發佈的《人形機器人產業研究報告》預測，2026年中國產業規模達到104.71億元，2029年達到750億元，將佔世界總量的32.7%，比例居世界*。

02、應用空間：從工業到C端

作為人工智能與機器人技術的最前沿，具身智能的應用場景會極度多元化，*想象空間。根據IFR的數據，2017-2021年，工業機器人市場規模從163億美元增長至175億美元，年均增速為1.8%；服務機器人市場規模從66億美元增長至172億美元，年均增速為27.1%，特種機器人市場規模從38億美元增長至82億美元，年均增速為21.2%。

率先落地的場景在於工業製造。工業製造流程的特點，如柔性生產需求迫切、工作環境結構化程度高、成本效益優勢突出等需求特點，刺激着工業製造場景客户對工業具身智能的應用更加期待。工業具身智能機器人能夠有效提升工廠生產任務的靈活性與適應性，並在作業過程中實現自主學習，不斷增強其複雜任務執行能力與操作精度。具身智能的訓練需要數據，而質量更高的數據需要從真實場景中來，機器人落地最快的場景仍然是場景相對封閉的工業製造場景，越早實現規模化落地，就有望越早實現模型的能力提升。

例如，寶馬在美國斯帕坦堡工廠試點部署了Figure 01；小鵬自研的Iron被用於組裝小鵬P7+汽車的部分組件；特斯拉Optimus在工廠學會了分裝電池單元，還能從故障中自主恢復；優必選工業人形機器人Walker S被用於蔚來汽車製造工廠進行門鎖質檢、安全帶檢測、車燈蓋板質檢、貼車標等工作。

在工業製造場景實現商業化落地之后，海量機器人的具身數據疊加算力技術的進步，機器人的能力將循序漸進逐步解鎖，並向商用服務、家庭服務等發展。人形機器人在醫療市場中以多種方式被使用，如作為患者護理助理，能執行測量生命體徵、給藥等任務，還可通過對話或觸摸為患者提供情感支持。人形機器人還被用於養老陪護，如提醒獨居老人服藥。

隨着人口老齡化的加劇和社會對智能化生產、服務的需求增長，在養老陪護、醫療輔助、公共安全、智能製造等領域，人形機器人的市場需求迅速增長。2025年1月 中共中央、國務院《關於深化養老服務改革發展的意見》研究設立養老服務相關國家科技重大項目，重點推動人形機器人、腦機接口、人工智能等技術產品研發應用。Research Nester預測，醫療健康領域人形機器人市場規模將從2024年的24億美元增長至2037年的137億美元，複合年增長率約16.7%。

03、產業鏈圖譜：供應鏈的機會及應用升級

人形機器人產業鏈中，價值佔比最高的零部件是傳感器、電機、絲槓和減速器。隨着機器人工作向複雜、多類型任務轉變，靈巧手和柔性皮膚配合成為人形機器人的「手」，使更精細、自主、安全的末端交互成為可能，可能成為未來人形機器人競爭的關鍵領域。特斯拉Optimus為例，硬件總成本約為5-6萬美元。從零部件佔比來看，主要零部件是傳感器、電機、絲槓和減速器，合計佔比超過90%；從功能部位佔比來看，主要部位是腿部、靈巧手、肩部和腳部，合計佔比超過70%。

硬件方面，人形機器人所需的大部分核心零部件已處於發展期，部分接近成熟期（如動力電池、行星減速器、無框力矩電機），為人形機器人行業的爆發式發展奠定了技術基礎。

軟件方面，大語言模型和多模態大模型的蓬勃發展賦予人形機器人使用自然語言進行交互的能力和自主決策的能力，從而推動了人形機器人的智能化、通用化進程。如英偉達通過GROOT項目提供通用人形機器人基礎模型，降低了具身智能門檻。

隨着人形機器人產量增加，規模效應逐漸顯現，降低了單位產品的固定成本，使得人形機器人的價格更具競爭力。根據賴特定律，產品累計產量每增加一倍，生產成本將下降一個固定比例。人形機器人和工業機器人具有很多相同的零部件，如絲槓、傳感器、承軸，二者相互促進、相互帶動。我國工業機器人產量從2016年的65102台提高到2023年的377084台，複合年增長率達28.52%。更高的產量降低了零部件的平均成本，間接降低了人形機器人的生產成本。隨着國產機器人硬件迭代升級和逐步量產化，中國成本和供應鏈優勢將逐漸顯現，預計國產替代將加速。

對高瓴而言，具身智能不僅是一個重要投資方向，更是一條與科技共生、深度鏈接實體產業的長期主線。我們較早便敏鋭捕捉到了這一趨勢的萌芽：早在2018年，高瓴就投資了智能機器人獨角獸思靈機器人，當時行業尚未形成「具身智能」的統一概念，市場更多聚焦於機械本體，而高瓴已經看到了軟硬協同的潛力。2021年，高瓴創投作為Minimax的首輪投資人，*時間洞察到大模型將在感知、學習、決策等方面為機器人賦予新能力，並重塑其與物理世界的交互方式。

正是基於這一路徑判斷，我們持續加碼具身智能產業，先后投資了多家深耕於智能機器人核心技術和產品化的優質團隊：從主打一腦多形智能體架構的星海圖，到聚焦通用靈巧操作能力的靈初智能，從面向C端生活服務場景的維他動力，到機器人「神經系統」關鍵部件的技術提供者，包括專注伺服電機的富興機電、開發機器人關節的環動科技、以多模態觸覺感知為特色的千覺機器人，以及打造計算底座的地瓜機器人等，逐步構建起一個具身智能的核心生態矩陣。

在科技與製造深度融合的今天，高瓴將繼續陪伴和推動這一場面向未來的產業躍遷，與更多具身智能的創新者同行，助力中國製造實現高質量發展。