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春節假期期間，宇樹人形機器人登錄央視春晚表演《秧BOT》，特斯拉年報解讀電話會披露最新人形機器人業務規劃，Figure AI宣布在商業化客戶拓展及機器人AI模型研發層麵有新進展。國內外標杆企業最新技術趨勢、產品及量產節奏對產業趨勢有所映射。
中信建投證券機械、電新、汽車、人工智能及金屬新材料團隊推出【人形機器人產業投資前景】
01⠀
機器人及智駕成AI端側投資主線，央企重組改革拉開大幕
宇樹科技：繼2021年公司24台機器狗登錄春晚，24年12月公司展示了B2-W機器狗天賦覺醒的極限技能視頻，今年春晚公司亮相產品為16台H1人形機器人。從四足到二足，流暢的運動控製均令人印象深刻，從中我們或可窺測公司技術及產品迭代趨勢如下：
1）硬件層麵，公司H1人形機器人擁有更強的運動能力及感知能力，單腿及手臂自由度分別達5和4個（全身19自由度），傳感器配置3D激光雷達+深度相機（定位及導航），配合腕部等特定機構裝置設計，可支持機器人本體實現整齊劃一的扭秧歌、丟手帕等動作。
2）軟件算法層麵，機器人舞台表演是自主的（非遙控），根據音樂節拍跳舞動作更加擬人（非機械模仿），公司AI運動控製及算法能力進步顯著，核心支撐或在於強化學習（RL）技術，涉及訓練場景搭建及訓練方式方法（如獎勵算法構建等），訓練周期僅約三個月。
3）趨勢層麵，公司通用人形機器人在靈巧手等硬件本體仍有提升空間，當前Dex3-1（三指）靈巧手產品或將進一步升級至五指；強化學習提升智能水平，構建機器人AI世界大模型。硬件本體+算法解決方案迭代下，公司仍將致力於極致降本推動產業化應用（一代G1人形機器人售價僅9.9萬人民幣起）。
特斯拉：自1.9馬斯克口頭上修25-27年人形機器人量產目標（0.5-1萬/5-10萬/50-100萬），1.30年報解讀會議清晰指引了量產節奏、產品方案及遠期目標等，整體表態更為積極，規劃2026年完成產品定型及大規模起量：
1）量產現狀：目前產線設計產量1千台/月，2025年產量目標明確為1萬台，完成幾千台
在內部工廠部署（鈑金搬運、焊接及組裝等重複危險工況）；
2）後續規劃：目前機器人設計還未定稿，計劃26年中出第二版V2，下半年量產並對外銷售，後麵兩條產線產能規劃分別為1萬/月和10萬台/月；對年產100萬台充滿信心，生產成本有望降低至2萬美元/台。
3）最新動態：本周開啟多個機器人相關崗位的招聘，為在美國加州弗裏蒙特工廠量產Optimus機器人做準備。招聘崗位包括生產經理、生產主管等。
Figure AI：創始人CEO Brett Adcock在X上宣布簽約了第二個商業化客戶，且是美國最大的公司之一（第一個客戶是寶馬），未來有望實現10萬台機器人部署潛力。此外，他宣布公司在機器人端到端AI模型建設上取得新進展，並宣布終止與OpenAI的合作（轉為內部研發），劃在未來30天內向外界提供“從未在人形機器人上見過的東西”。
人形機器人（具身智能）作為AI端側需求空間最大、變化最快應用，從To B工業場景到To C通用場景拓展路徑逐步清晰，25年重點關注靈巧手、傳感器等硬件本體、大腦算法控製等解決方案迭代，看好產業鏈0-1投資機遇。
風險提示：
1、行業景氣不及預期。2024年國內經濟複蘇企穩回升但具體節奏有待觀察，汽車行業需求或隨之波動；消費者收入增長放緩或預期波動均會影響以舊換新促銷效果，客運、貨運市場需求不足也將製約商用車報廢更新比例，最終影響汽車行業需求複蘇進程。
2、政策落地效果不及預期。消費品以舊換新以及設備更新政策全麵落地仍需時日，政策宣傳、信息傳播亦需要一定時間。四季度補貼資金能否持續發放到位，置換需求能否順利釋放，均有待持續觀察。
3、出口銷量不及預期。出口受國際形勢、國家政策、匯率等多方因素影響，海外銷量增長有波動風險。
4、行業競爭格局惡化。汽車電動智能化趨勢下，國內整車廠和零部件供應商競相布局，隨著技術進步、新產能投放等供給要素變化，未來行業競爭或加劇，整車和零部件企業的市場份額及盈利能力或將有所波動。
5、客戶拓展及新項目量產進度不及預期。汽車電動智能化趨勢下，現有整車和零部件供應鏈格局迎來重塑，獲得新客戶和新項目增量的零部件公司有望受益，而部分零部件公司市場份額可能受到影響。
證券研究報告名稱：《機器人及智駕成AI端側投資主線，央企重組改革拉開大幕》
對外發布時間：2025年2月10日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：⠀
程似騏 SAC 編號:S1440520070001
SFC 編號:BQR089
陶亦然 SAC 編號:S1440518060002
陳懷山 SAC 編號:S1440521110006
馬博碩 SAC 編號：S1440521050001
胡天貺 SAC 編號:S1440523070010
李粵皖 SAC 編號：S1440524070017
02⠦™ƒ推出首個4D世界模型，OpenAI重點布局機器人
1.1 智元機器人推出全球首個4D世界模型EnerVerse
如何讓機器人在任務指引和實時觀測的基礎上規劃未來動作，一直是具身智能領域的核心科學問題。然而，現有的機器人動作規劃方法常常麵臨著一些問題。比如，其常常由於缺乏對於動態操作空間的理解以及在處理一些長序任務時的記憶處理能力有所欠缺。同時，在機器人動作預測中構建出來的基於2D視頻生成的world model難以準確表達複雜的3D關係。
針對上述難題，智元機器人團隊提出了 EnerVerse 架構，通過自回歸擴散模型（autoregressive diffusion），在生成未來具身空間的同時引導機器人完成複雜任務，在這個過程中同時具有對動態操作空間的理解能力。同時創新性地引入了自由錨定視角（Free Anchor View, FAV）和稀疏記憶機製（Sparse Memory）。這個架構可以為機器人未來動作的預測提供一個4D的全視角world model同時優化其記憶處理能力。
在圖表1中，我們可以看出EnerVerse的視頻生成的大致過程，首先在根據觀察輸入初始構建出多視角的空間，之後對於這個多視角的空間進行渲染，使得其仿真度更高，接近現實世界，再將這個多角度空間的圖像輸入右方的多視角擴散生成器，同時給出任務指令（倒茶），便可以生成下一時刻的各個角度的預測圖像，借此可以預測機器人的動作進而輔助其進行動作規劃策略的構建。
EnerVerse 的亮點在於其可以通過逐塊生成的自回歸擴散框架，結合創新的稀疏記憶機製與自由錨定視角（FAV）方法，解決上文中提到的一係列問題。
對於逐塊擴散生成（Next Chunk Diffusion），EnerVerse 采用逐塊生成的自回歸擴散模型，通過逐步生成未來具身空間來引導機器人動作規劃。同時可以使得機器人具有一定對動態操作空間的理解能力。
對於這個自回歸擴散模型，如圖表2所示，左側為多視角的擴散生成板塊，我們首先輸入在i時刻來自相機的圖像和對應的光線方向圖，分離噪音和觀察圖像（Obs, Image Latent），然後通過2D和3D卷積提取圖像特征，之後模型使用空間注意力（Spatial Attent）和時間注意力（Temporal Attent）來處理圖像特征，以更好地理解圖像內容和時間序列信息。經過擴散生成i+1時刻的圖像，經過渲染生成對i+1時刻的預測圖片（Render, Image Latent），再將其輸入生成器，不斷迭代生成預測視頻。
右側為分塊的自回歸的訓練過程。首先在上半的訓練階段中，從觀察視頻中隨機提取關鍵幀輸入擴散生成器，同時輸入目標圖像（一般是關鍵幀的後續幀），通過將生成的圖像和目標圖像進行對比預測噪聲（Prod. Noise）,並通過噪聲度量損失，通過損失最小化這一目標實現訓練。
下半部分為生成器的運用，通過向其中輸入i時刻的觀察圖像（Obs. Image Latent）和目標圖像（i+1時刻）以及噪聲生成預測圖像（i+2時刻），在下一個迭代中，將原來的目標圖像作為觀察圖像，預測圖像作為目標圖像進而預測i+3時刻的圖像，迭代即可生成預測視頻，具有對於動態操作空間的理解能力。
對於靈活4D生成(FAV)，EnerVers針對具身操作中複雜遮擋環境和多視角需求，提出了自由錨定視角（FAV）方法，以靈活表達 4D 空間。其核心優勢包括：
1)自由設定視角：FAV 支持動態調整錨定視角，克服固定多視角（fixed multi-anchor view）在狹窄場景中的局限性。例如，在廚房等場景中，FAV 可輕鬆適應動態遮擋關係。
2)跨視角空間一致性：基於光線投射原理（ray casting），EnerVerse 通過視線方向圖（ray direction map）作為視角控製條件，並將 2D 空間注意力擴展為跨視角的 3D 空間注意力（cross-view spatial attention），確保生成視頻的幾何一致性。
3)Sim2Real 適配：通過在仿真數據上訓練的 4D 生成模型（EnerVerse-D）與 4D 高斯潑濺 (4D Gaussian Splatting) 交替迭代，EnerVerse 構建了一個數據飛輪，為真實場景下的 FAV 生成提供偽真值支持。
其流程如下圖（圖表3）所示，對於取吐司這個任務，我們首先向生成器中輸入攝像機捕捉到的觀察視頻，之後生成器可以生成另外一個視角的模擬視頻以及此視角下的模擬視頻，通過4D高斯散射（4D Gaussian Splatting）和4DGS優化可以優化生成的圖像，使其更接近真實情況。對其渲染後將另一個視頻的模擬視頻一同輸入生成器生成新視角的模擬視頻，迭代即可生成全方位的自由錨定視頻。
在實現高效動作規劃方麵，EnerVerse 通過在生成網絡下遊集成 Diffusion 策略頭（Diffusion Policy Head），打通未來空間生成與機器人動作規劃的全鏈條。其關鍵設計包括：1）高效動作預測：生成網絡在逆擴散的第一步即可輸出未來動作序列，無需等待完整的空間生成過程，確保動作預測的實時性。2）稀疏記憶支持：在動作預測推理中，稀疏記憶隊列存儲真實或重建的 FAV 觀測結果，使得機器人能夠即時舍棄無用記憶以減少內存消耗，有效提升長程任務規劃能力。
在各項實驗中，EnerVerse表現出了優良的性能。視頻生成方麵，EnerVerse在長短程視頻的生成任務中都表現優秀，在短程生成任務中，EnerVerse 表現優於現有微調視頻生成模型，如基於 DynamiCrafter 與 FreeNoise 的擴散模型。在長程生成任務中，EnerVerse 展現出更強的邏輯一致性與連續生成能力，這是現有模型無法實現的。此外，EnerVerse 在 LIBERO 仿真場景和 AgiBot World 真實場景中生成的多視角視頻質量也得到了充分驗證。
在動作規劃方麵，在 LIBERO 基準測試中，EnerVerse 在機器人動作規劃任務中取得顯著優勢，在單視角（one FAV）設定下，EnerVerse 在 LIBERO 四類任務中的平均成功率已超過現有方法。在多視角（three FAV）設定下則進一步提升任務成功率，在每一類任務上均超越當前最佳方法。表現出了自由錨定視角這一特性對於機器人動作規劃訓練的重要性。
在消融與訓練策略分析中，研究人員發現：稀疏記憶對長程序列生成的邏輯合理性及長程動作預測精度至關重要。同時，先進行未來空間生成訓練，再進行動作預測訓練的二階段策略，可顯著提升動作規劃性能。
在注意力方麵，研究人員可視化了Diffusion 策略頭中的交叉注意力模塊，如下圖（圖表5）所示，縱軸表示動作空間的注意力，橫軸表示未來空間的注意力，不同的圖片代表不同的策略頭以及圖層。研究發現 EnerVerse 生成的未來空間與預測的動作空間具有較強的時序一致性。說明不會出現同一時間預測場景與動作出現偏離的情況。
智元機器人通過 EnerVerse 架構開創了未來具身智能的新方向。通過未來空間生成引導動作規劃，EnerVerse 不僅突破了機器人任務規劃的技術瓶頸，還為多模態、長程任務的研究提供了全新範式。
1.2 OpenAI被曝重組機器人團隊：重回硬件布局
1月初的 CES 大會，黃仁勳在演講中提到，機器人領域的「ChatGPT 時刻」即將到來，機器人即將迎來騰飛，如果說大語言模型定義了當前的 AI 浪潮，那麽下一波浪潮的主角有可能是機器人。AI 將從純粹的語言理解，進化到對物理世界的深度認知。機器人作為其載體，可能產生一定變化。
近期，據外媒 Tech Crunch 報道，OpenAI 正在重組其機器人團隊。這一消息來自 OpenAI 硬件部門的總監的社交媒體動態和最新發布的招聘信息。此次招聘的共有三個崗位，分別是：
1）電子感知工程師：負責設計設計和開發機器人傳感器係統，年薪 36-44 萬美元。
2）機器人機械設計工程師：負責設計機器人的核心機械係統，年薪 36-44 萬美元。
3）技術項目經理：負責統籌產品開發全流程，建立和管理機器人訓練實驗室，協調各技術團隊，確保設計階段順利推進，年薪 34-44 萬美元。
OpenAI 的目標在長久以來一直都是開發「通用」、「自適應」和「多功能」的機器人，即能在真實世界中展現接近人類的智能。為此，硬件團隊將專注於自主開發傳感器和計算組件，並由自主研發的 AI 模型驅動，形成一條自給自足的產業鏈，最大程度上發揮經營協同效應。據 The Information 報道，OpenAI 已在探索人形機器人的研發，更已著眼未來量產的可能，正在招募具有「百萬級量產機械係統經驗」的工程師。這些舉措顯示出OpenAI可能正在進行策略上的轉變。
實際上，OpenAI 重返機器人領域早有苗頭。去年 11 月，從 Meta 的 AR 眼鏡部門跳槽到 OpenAI 來負責硬件部門的 Caitlin Kalinowski 便已在 X 平台透露，OpenAI 將開發配備定製傳感器的機器人。
過去兩年中，OpenAI便已經表現出了機器人領域的青睞。其在機器人領域「廣撒網」，對多家主推機器人（尤其是人形機器人）的公司進行了投資，其內部創業基金投資了幾家人形機器人公司。例如，在2023 年 3 月，投資了來自挪威的人形機器人公司 1X Technologies（融資 1.25 億美元）。在2024 年 2 月 29 日投資了Figure，一家矽穀著名具身智能創業公司，並助其融資 7.45 億美元。在當時 Figure 融資新聞發布會上，OpenAI 就暗示了可能重啟機器人項目。
雖然 Kalinowski 稱，這是 OpenAI 首次發布機器人硬件相關職位，但這並非 OpenAI 首次涉足機器人領域。要知道，機器人曾經是OpenAI的“老本行”。機器人研發是 OpenAI 創立之初的重要使命之一。OpenAI 的聯合創始人 Wojciech Zaremba 當時帶領一支團隊，專注於研發「通用機器人」。
2017 年 5 月，OpenAI 推出了開源軟件 Roboschool，用於在模擬環境中操控機器人。這一年，OpenAI 還宣布成功開發出一套係統，可以從模擬訓練直接遷移到實體機器人，隻需一次學習就能掌握新任務。2018 年，靈活機械手可以操作小木塊。2019年實現機器人單手還原魔方。
OpenAI 的機器人團隊取得了不錯的進展，但 2020 年 10 月，OpenAI 以缺乏足夠的訓練數據為由，悄然解散了機器人團隊。OpenAI 發布的聲明稱：「鑒於 AI 技術和能力的迅猛發展，我們發現其他途徑（如基於人類反饋的強化學習）能讓研究進展更快。」這一舉措在當時來看，背後主要有兩方麵的理由：
1）機器人研發在當時看來投入產出比不高：Zaremba 在訪談中表示，OpenAI 的聯合創始人們，包括 Greg Brockman、前首席科學家 Ilya Sutskever、Elon Musk、Reid Hoffman 和 Sam Altman 都是 Scaling Law 的擁躉。他們相信，巨大的計算能力是通向 AGI 的必經之路，而強大的計算機結合強化學習、預訓練等技術可以實現突破性的 AI 進展。
2）資金耗費：同時資金短缺也是一個重要原因。機器人研發成本耗費較高，因此機器人行業沒少經曆「寒潮」：工業機器人公司 Rethink Robotics 未能成功尋找收購方後，幾個月便關閉了門店。被認為是最先進的機器人公司的 Boston Dynamics 成為了「燙手山芋」，先後被穀歌收購，然後賣給軟銀，最後現代同意以 11 億美元收購控股權。連本田也暫停了耕耘十餘年的 Asimo 機器人項目。
風險提示：
北美經濟衰退預期逐步增強，宏觀環境存在較大的不確定性，國際環境變化影響供應鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關公司的正常生產和交付，公司出貨不及預期。主要原材料價格上漲，導致毛利率不及預期；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率；人工智能技術進步不及預期；汽車與工業智能化進展不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《智元推出首個4D世界模型，OpenAI重點布局機器人》
對外發布時間：2025年1月20日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
於芳博 SAC 編號：S1440522030001
03⠩ˆ巧手：高靈活度末端執行器，Optimus Gen-3將推動微型絲杠、腱繩 傳感器需求擴張⠀
①靈巧手可模擬人手的各種靈巧抓取和複雜操作，智能化、靈巧化程度逐漸提升，未來有望隨著人形機器人和AI發展在工業、商業、航空航天、醫療等領域應用。②Optimus Gen-3靈巧手預計擁有22個自由度，將使用17個線性執行器模塊和腱繩模塊。根據我們測算，隨著特斯拉推動人形機器人及靈巧手產業鏈成本下降，未來供應商的單價和利潤率雖然會呈現下行趨勢，但是可以以價換量實現市場空間的幾何級增長，Gen-3規格的靈巧手遠期市場規模有望超千億，微型絲杠、腱繩和傳感器等零部件市場規模也將大幅擴張。
靈巧手是特殊的末端執行器，向智能化、高靈活度發展
靈巧手是一種特殊的末端執行器，可模擬人手的各種靈巧抓取和複雜操作，實現與環境的良好交互。隨著人形機器人和AI發展，以靈巧手為代表的高性能末端執行器，得到持續的研發投入和廣泛關注，有望應用在工業、商業、航空航天、醫療等領域。
靈巧手具有多種類型解決方案
①靈巧手驅動方案有電機驅動、液壓驅動、氣壓驅動和形狀記憶合金驅動等選擇，目前以電機驅動為主流，具有控製精度大、輸出力矩穩定等顯著優點。②靈巧手傳動方案有腱繩傳動、連杆傳動和齒輪傳動等選擇，其中腱繩傳動適應遠距離傳動，可靈活布置，傳動柔性，應用最為廣泛。③根據自由度與驅動源數量，靈巧手有全驅動和欠驅動兩種方案，欠驅動得益於更簡單的結構設計、更低的成本，應用更多。④根據應用的材料和結構，靈巧手可分為機械靈巧手和人工肌肉靈巧手，機械靈巧手為目前主流方案，人工肌肉靈巧手柔性特點突出。⑤靈巧手未來在柔性感知、緊湊化和精密化、深度仿生、創新型方案設計方麵有望繼續優化發展。
特斯拉Optimus Gen-3靈巧手的結構展望與市場空間測算
Optimus靈巧手複盤與前瞻：預計Gen-3將有更多線性執行器和腱繩。從自由度來看，Optimus Gen-1和Gen-2靈巧手單手均擁有11個自由度；Gen-3靈巧手預計共有22個自由度，其中靈巧手的食指、中指、無名指分別具有4個自由度，拇指以及小指分別具有5個自由度。從驅動係統零部件來看，Gen-1和Gen-2靈巧手單手使用6個執行器模組+腱繩蝸輪蝸杆模塊；Gen-3靈巧手單手預計使用17個線性執行器模塊+腱繩模塊。
Optimus小臂複盤與前瞻：Gen-3將更纖細，不再裸露線性執行器。Optimus Gen-1、Gen-2和Gen-3小臂線性執行器大體架構類似，但是在細節上略有不同。Gen-1小臂線性執行器使用滑動絲杠，Gen-2和Gen-3則使用行星滾柱絲杠；Gen-1 和Gen-2小臂線性執行器前後各有一個球關節且不固定在小臂上， Gen-3的線性執行器預計固定在小臂上且使用連杆，為手腕處預留更多空間。
Optimus Gen-3規格高靈活度靈巧手遠期市場空間有望超過千億。特斯拉有望推動人形機器人及靈巧手產業鏈成本下降，進而帶動靈巧手需求增長。預計未來零部件供應商的單價和利潤率雖然會呈現下行趨勢，但是可以以價換量實現市場空間的幾何級增長。以Optimus Gen-3規格的靈巧手測算，當人形機器人整機產量達到500萬台時，靈巧手市場規模將達到1087.3億元，微型絲杠、腱繩和傳感器等零部件市場規模也將大幅擴張。
投資建議與關注
一方麵，靈巧手是人形機器人與外界交互的重要執行器，隨著特斯拉發布人形機器人量產展望，人形機器人靈巧手有望放量，微型絲杠、腱繩模塊和傳感器需求有望大幅增加。另一方麵，靈巧手可以不依附人形機器人獨立存在，能夠有效替代電動夾爪等末端執行器，遠期市場容量有望進一步擴大，越來越多的零部件供應商將切入靈巧手領域。
風險提示：
1）宏觀經濟和製造業景氣度下滑風險：靈巧手產業鏈公司受宏觀經濟波動影響較大，行業與宏觀經濟波動的相關性明顯，尤其是和工業製造的需求、基礎設施投資等宏觀經濟重要影響因素強相關。若未來國內外宏觀經濟環境發生變化，下遊行業投資放緩，將可能影響靈巧手產業鏈的發展環境和市場需求。
2）供應鏈波動風險：受全球宏觀經濟、貿易戰、自然災害等影響，若原材料緊缺，芯片等關鍵物料供應持續出現失衡，將引起靈巧手零部件製造業廠商生產成本增加甚至無法正常生產，經營業績可能會受影響。
3）研發進展不及預期風險：目前，靈巧手領域，尤其是人形機器人靈巧手領域，研發仍然麵臨較多的困難和不確定性。
報告來源
證券研究報告名稱：《自動化設備:靈巧手：高靈活度末端執行器，Optimus Gen-3將推動微型絲杠、腱繩 傳感器需求擴張 ——2025年機器人行業係列報告之一》
對外發布時間：2025年1月11日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
呂娟 SAC 編號：S1440519080001
SFC 編號：BOU764
常義樂⠓AC 編號:S1440524120001
04⠩’™智行四界齊亮相，中長期看好華為係+機器人
機器人：人形機器人產業趨勢逐步清晰，特斯拉optimus bot性能持續迭代，下半年產業鏈有望過渡到定點及小批量階段，短期重點關注特斯拉24年 AI day、驗廠發包等事件催化。2024年10月10日，特斯拉We Robot活動中人形機器人Optimus再亮相，馬斯克稱，規模生產的特斯拉Optimus人形機器人成本預計為兩三萬美元。
風險提示：1、行業景氣不及預期。2024年國內經濟複蘇企穩回升但具體節奏有待觀察，汽車行業需求或隨之波動；消費者收入增長放緩或預期波動均會影響以舊換新促銷效果，客運、貨運市場需求不足也將製約商用車報廢更新比例，最終影響汽車行業需求複蘇進程。2、政策落地效果不及預期。消費品以舊換新以及設備更新政策全麵落地仍需時日，政策宣傳、信息傳播亦需要一定時間。四季度補貼資金能否持續發放到位，置換需求能否順利釋放，均有待持續觀察。3、出口銷量不及預期。出口受國際形勢、國家政策、匯率等多方因素影響，海外銷量增長有波動風險。4、行業競爭格局惡化。汽車電動智能化趨勢下，國內整車廠和零部件供應商競相布局，隨著技術進步、新產能投放等供給要素變化，未來行業競爭或加劇，整車和零部件企業的市場份額及盈利能力或將有所波動。5、客戶拓展及新項目量產進度不及預期。汽車電動智能化趨勢下，現有整車和零部件供應鏈格局迎來重塑，獲得新客戶和新項目增量的零部件公司有望受益，而部分零部件公司市場份額可能受到影響。
報告來源
證券研究報告名稱：《鴻蒙智行四界齊亮相，中長期看好華為係+機器人》
對外發布時間：2024年12月23日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
程似騏 SAC 編號:S1440520070001
SFC 編號:BQR089
陶亦然 SAC 編號:S1440518060002
陳懷山 SAC 編號:S1440521110006
馬博碩 SAC 編號: S1440521050001
胡天貺 SAC 編號:S1440523070010
李粵皖 SAC 編號: S1440524070017
05⠦韦Ⱘጦ孲025年投資策略：聚焦泛科技、存量更新與出海
人形機器人政策不斷加碼，產業化步伐加快。黨中央、國務院高度重視未來產業發展，習近平總書記深刻指出，要“以科技創新推動產業創新，積極培育新能源、新材料、先進製造、電子信息等戰略性新興產業，積極培育未來產業，加快形成新質生產力，增強發展新動能”。2023年以來，部委和多個省市政府發布人形機器人產業相關政策，工信部對人形機器人領域實行揭榜掛帥工作，針對人形機器人項目提供資金支持，北京市、上海市、深圳市等地區提出將加快建設地區人形機器人產業創新中心，集中突破人工智能大模型等關鍵技術。我們認為，人形機器人政策不斷加碼，將為人形機器人的研發和應用提供強有力的支持，在政策和技術的雙重支持下，人形機器人突破關鍵核心技術和產業化的步伐將加快。
人形機器人：Optimus性能持續突破，，本土企業蓄勢待發
特斯拉Optimus性能突破有望引領繼續行業商業化浪潮
複盤人形機器人指數曆次行情，人形機器人的量產預期和性能完善預期是引領行情的重要推動因素：
第一輪（2022.06.17-2022.08.25）：人形機器人指數較滬深300指數有超額收益31.74%，主要由於特斯拉預熱2022年AI DAY並宣布展示人形機器人樣機，人形機器人板塊開始獲得資本市場關注。
第二輪（2022.12.30-2023.07.04）：人形機器人指數較滬深300指數有超額收益60.05%，一方麵由於特斯拉持續更新人形機器人研發進展，另一方麵GPT等大模型麵世，人形機器人板塊作為大模型的重要應用端受到市場重視。
第三輪（2024.02.05-2024.03.20）：人形機器人指數較滬深300指數有超額收益39.48%，英偉達預熱GTC大會，並在大會上推出人形機器人大模型及軟硬件支持。
第四輪（2024.09.20-2024.11.24）：人形機器人指數較滬深300指數有超額收益38.37%，一方麵，市場風險偏好有所提升；另一方麵，特斯拉召開Robotaxi會議展示Optimus，並展示Optimus自主能力。
特斯拉Optimus性能即將迎來重要突破。①特斯拉持續推進人形機器人商業化：自2021年8月發布人形機器人概念機以來，特斯拉的人形機器人版本持續迭代，實現了性能快速提升和執行任務能力的不斷加強，推動整個產業商業化步伐不斷前進。②Optimus可靠性和自主能力已有有明顯提升：2024年10月11日，特斯拉召開Robotaxi會議，Optimus在現場與觀眾互動，展示可靠性和穩定性的巨大提升。2024年10月17日，特斯拉發布視頻，展示Optimus使用神經網絡自主探索未見過的場景並實現避障等能力。這意味著Optimus的端到端處理能力有進一步提升(與2023年9月視頻相比)。③Optimus即將迎來硬件性能和軟件性能的重要突破：硬件性能方麵，Optimus在2024年年末或者2025年初迎來硬件重大更新，機器人軀體和靈巧手的進化可能帶來運動能力的進一步提升；軟件性能方麵，特斯拉預計2026年實現人形機器人功能泛化，Optimus距離真正具備應用價值的目標更進一步。
國內企業積極參與，蓄勢待發
人形機器人投融資市場持續吸引資金。根據CVSource投中數據統計，2024年前三季度，國內人形機器人領域VC/PE市場已發生交易案例39起，總投資規模超過29億元。
風險提示：①宏觀經濟和製造業景氣度下滑風險：機器人產業鏈公司受宏觀經濟波動影響較大，行業與宏觀經濟波動的相關性明顯，尤其是和工業製造的需求、基礎設施投資等宏觀經濟重要影響因素強相關。若未來國內外宏觀經濟環境發生變化，下遊行業投資放緩，將可能影響機器人產業鏈的發展環境和市場需求。②供應鏈波動風險：受全球宏觀經濟、貿易戰、自然災害等影響，若原材料緊缺，芯片等關鍵物料供應持續出現失衡，將引起機器人零部件製造業廠商生產成本增加甚至無法正常生產，經營業績可能會受影響。③研發進展不及預期風險：目前，機器人領域，尤其是人形機器人領域，研發仍然麵臨較多的困難和不確定性。
證券研究報告名稱：《機械行業2025年投資策略：聚焦泛科技、存量更新與出海》
對外發布時間：2024年11月28日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
呂娟 SAC 編號:S1440519080001
SFC 編號:BOU764
許光坦 SAC 編號:S1440523060002
李長鴻 SAC 編號:S1440523070001
陳宣霖 SAC 編號:S1440524070007
籍星博 SAC 編號:S1440524070001
楊超 SAC 編號:S1440524070003
趙宇達 SAC 編號:S1440524080003
06⠤𗥦™25年投資策略報告：算力為基，自主可控大勢所趨，Agent及B端應用崛起
人形機器人是一種相對較新的服務機器人，其形狀與尺寸與人體相似，能夠模仿人類運動、表情、動作，以及行為特征，有時甚至可以與人類進行交互，或執行一些特定任務。它可以應用在各種領域，比如娛樂、接待、教育、醫療，以及助老護理等，也可以提供社交陪伴，或者執行危險或重複性高的工作。相較於工業機器人，人形機器人具有更智能、更靈活、更多元等特點。在社會各界的賦能下，隨著技術的升級及產業形態的發展，人形機器人有望滲透進入服務業、製造業等應用領域，市場潛力或將加速釋放。
中國政府高度重視人形機器人的發展，並將其列為重點支持的戰略性新興產業之一。2023年9月13日，工業和信息化部印發《關於組織開展2023年未來產業創新任務揭榜掛帥工作的通知》，麵向元宇宙、人形機器人、腦機接口、通用人工智能4個重點方向提出了2025年的具體目標，為人形機器人的發展提供了有力支持，也為整個科技產業的進步注入了新的活力。
人形機器人大模型應用取得顯著進展。2024 年 3 月，英偉達發布人形機器人基礎大模型GR00T，將推進機器人在具身智能方麵的突破進展。該模型采用語言、視頻、人類示教等多模態指令作為輸入，直接生成機器人需要執行的下一個動作，搭載全新計算平台Jetson Thor，在模擬環境的對GR00T進行訓練。大模型通過學習人類視頻，學習人類動作，提升動作流暢性與擬人性，真正實現人機交互，提升其智能性。基於GR00T人型機器人基礎模型，可以實現通過語言、視頻和人類演示，來理解自然語言，模仿人類動作，進而快速學習協調性、靈活性以及其他的技能，進而能夠融入現實世界並與人類進行互動。
人形機器人Walker S集六大AI技術於一身，搭載高性能伺服關節以及多維力覺、多目立體視覺、全向聽覺和慣性、測距等全方位的感知係統；全麵升級視覺定位導航和手眼協調操作技術，自主運動及決策能力大幅提高，實現平穩快速的行走和精準安全的交互，可在多種場景下提供智能化、有溫度的服務。
風險提示：北美經濟衰退預期逐步增強，宏觀環境存在較大的不確定性，國際環境變化影響供應鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關公司的正常生產和交付，公司出貨不及預期；信息化和數字化方麵的需求和資本開支不及預期；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；主要原材料價格上漲，導致毛利率不及預期；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率；大模型算法更新迭代效果不及預期，可能會影響大模型演進及拓展，進而會影響其商業化落地等；汽車與工業智能化進展不及預期等。
證券研究報告名稱：《人工智能2025年投資策略報告：算力為基，自主可控大勢所趨，Agent及B端應用崛起》
對外發布時間：2024年11月25日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
於芳博 SAC 編號：S1440522030001
方子簫 SAC 編號：S1440524070009
辛俠平 SAC 編號：S1440524070006
07⠦œ‰色金屬行業2025年投資策略報告：新質初興供未敷
人形機器人方興未艾，打開遠景市場天花板。人形機器人有約30個關節，電機是關節核心部件，要求其體積小、扭矩大、響應快，其中磁材性能決定關節輸出力大小、運行性能，因此需要高性能稀土磁材，單個人形機器人稀土永磁用量預計2-3kg。2024年特斯拉股東大會上馬斯克預計2025年特斯拉工廠將擁有數千個Optimus機器人，人形機器人遠景市場可能達到百億台以上，未來將極大打開稀土磁材需求天花板。
需求高增，未來三年需求增速CAGR達到15%。由於新能源汽車、節能電機、風力發電等領域的快速增長，預計2026年高性能釹鐵硼磁材需求量將達到21.5萬噸，年均複合增速15%。
風險提示：1、全球經濟大幅度衰退，消費斷崖式萎縮。世界銀行在最新發布的《全球經濟展望》中預計2024年全球GDP增速為2.6%，2025年3.2%。該機構認為，隨著通脹放緩和增長平穩，全球經濟正在通往軟著陸的道路上，但風險仍然存在。歐美經濟數據已經出現下降趨勢，若陷入深度衰退對有色金屬的消費衝擊是巨大的。2、美國通脹失控，美聯儲貨幣收緊超預期，強勢美元壓製權益資產價格。美國無法有效控製通脹，持續加息。美聯儲已經進行了大幅度的連續加息，但是服務類特別是租金、工資都顯得有粘性製約了通脹的回落。美聯儲若維持高強度加息，對以美元計價的有色金屬是不利的。3、國內新能源板塊消費增速不及預期，地產板塊繼續消費持續低迷。盡管地產銷售端的政策已經不同程度放開，但是居民購買意願不足，地產企業的債務風險化解進展不順利。若銷售持續未有改善，後期地產竣工端會麵臨失速風險，對國內部分有色金屬消費不利。
證券研究報告名稱：《有色金屬行業2025年投資策略報告：新質初興供未敷》
對外發布時間：2024年11月25日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
王介超 SAC 編號:S1440521110005
覃靜 SAC 編號:S1440524080002
郭衍哲 SAC 編號:S1440524010001
邵三才 SAC 編號:S1440524070004
08⠧‰曆‰領銜，人形機器人的從1到N——人形機器人行業研究方法論
核心觀點：回顧人形機器人整體行情，人形機器人指數漲跌主要受重要行業事件催化和特斯拉機器人進展影響，主要行情包含5個階段。2022年5月，馬斯克宣布進軍人形機器人行業，引發首輪行情；2023年5月特斯拉公布Optimus最新進展，黃仁勳提出“具身智能”概念，AI大模型相繼推出，引發機器人整體板塊式行情；2023年11月，特斯拉公布技術方案變化，伴有行走測試預期，國內人形機器人創新中心成立，引發絲杠等細分環節收斂行情。經過兩年發展，目前人形機器人行業處於從1到N的量產階段，我們認為特斯拉機器人量產進度、AI大模型更迭代、海內外人形機器人產業化落地進程仍然是核心影響因素。
人形機器人複雜程度是機器人之最，由電機、減速器、絲杠、傳感器等核心零部件組成，海外廠商起步較早，國內企業性能逐步趕上。
區別與傳統工業機器人，人形機器人結構更為複雜，電機、減速器、絲杠等核心零部件使用數量更多，要求更高。①電機：無框力矩電機、空心杯電機常用於人形機器人，未來技術路線將重點突破高功率、高扭矩密度、高過載需求；②減速器：諧波減速器、行星減速器常用於人形機器人，但專用於人形機器人的高精度、大減速比，小體積，輕質量的減速器仍有提升空間；③絲杠：回顧曆史，絲杠在人形機器人使用較少，主要係價格昂貴，缺少機器人專用絲杠型號，隨著國產企業相繼突破技術瓶頸，未來性價比更高、效率更高的人形機器人專用絲杠有望打開市場空間；④一體化關節：未來具備高功率密度、高精度、高爆發力的一體化關節將是主流零部件趨勢之一，為機器人提供穩定的硬件基礎。
海內外多家人形機器人相繼進入工廠實訓，特斯拉表示明年將有上千台機器人在特斯拉工廠工作，人形機器人從1到N漸行漸近
特斯拉表示，明年將有上千台人形機器人進入工廠工作；Figure機器人在寶馬工廠進行實訓，完成物料搬運等工作；美國Digit機器人在亞馬遜進行物料搬運，機器人執行任務時實現100%自主性，任務完成成功率高達97%；國內機器人今年相繼進入工廠實訓，優必選、宇樹等公司在新能源汽車廠開始實訓工作，目前可以完成質檢、貼車標等簡單工作。
看好國內一體化關節、龍頭減速器、龍頭電機企業受益於機器人量產放量，建議關注絲杠企業在技術上的突破和和送樣進展。六維力、觸覺傳感器作為降本訴求最強的環節之一，看好國內企業實現技術突破+價格優勢明顯+服務靈活性更高等優勢。
風險提示：1）宏觀經濟下滑超預期：人形機器人行業發展受宏觀經濟波動影響較大，若未來宏觀經濟景氣度下行，下遊行業投資放緩，會影響機器人產業鏈的發展環境和市場需求。2）技術迭代不及預期：目前人形機器人領域仍麵臨較多困難和挑戰，若未來技術迭代不及預期，導致成本下降幅度較慢，對產業鏈相關公司以及整個行業造成不利影響。3）市場競爭加劇風險：隨著越來越多的企業湧入人形機器人賽道，行業競爭激烈，若相關企業加快研發進展和應用布局，市場競爭程度進一步加劇，會影響目前行業內企業的增長。
證券研究報告名稱：《特斯拉領銜，人形機器人的從1到N——人形機器人行業研究方法論》
對外發布時間：2024年9月2日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
朱玥 SAC 編號：S1440521100008
胡穎 SAC 編號：S1440524050002
09⠤𝢦韥™褺š中國汽車製造業競爭力外溢下的下半場
核心觀點：1）汽車與機器人在技術、工藝和商業模式上具有同源性。特斯拉人形機器人采用與電動車相似的“感知-決策-執行”架構，工藝上，兩者對高精度加工有共同要求，為機器人零部件生產提供技術基礎。2）當前國內汽車供應鏈展現出成本、效率和技術的三重優勢。自主主機廠在成本控製上表現突出，車型開發周期縮短，智能駕駛技術積累有助於機器人算法開發。3）特斯拉Optimus人形機器人自2021年亮相以來，性能顯著提升，行走速度和自由度增加，平衡和控製能力提高。應用方麵，Optimus在執行基本工廠任務中展現技術突破。
一、汽車與機器人的同源性：技術、工藝同源，商業模式延展：1）技術層麵，特斯拉人形機器人類似電動車采用“感知-決策-執行”的三層架構，與自動駕駛技術相似度較高；2）工藝方麵，人形機器人中的減速器等執行機構對加工精度要求較高，新能源車對精度要求高於傳統燃油車，為人形機器人零部件生產打下技術基礎；3）商業模式方麵，特斯拉有望充分複用當前新能源車產業鏈資源，實現產業鏈優勢的外延。
二、汽車供應鏈競爭力拆解：成本 效率 技術的三重優勢：1）主機廠作為汽車產業鏈的核心環節，其成本控製能力集中反映了產業鏈整體的成本競爭力。從單車層麵看，當下自主主機廠的成本優勢明顯。2）效率：隨著電動智能化不斷滲透，自主主機廠車型開發周期大幅縮短，當前國內傳統主機廠最快需要 36 個月完成新車型的量產開發，而領先新勢力主機廠則將這一周期大幅縮短至 20 個月。中國汽車產業鏈在智能駕駛領域已經積累了大量的技術與相關人才，有望助推人形機器人算法開發。
三、目前人形機器人進展：特斯拉引領，國內廠商跟隨：自2021年Tesla AI Day上首次亮相以來，特斯拉Optimus人形機器人已取得顯著進展。性能層麵：截至2024年5月，Optimus Gen2展示出約0.6m/s的行走速度，全身減重10kg以上，且行走速度提升超過30%。機器人的自由度增加，平衡能力、全身控製及手指靈活度均顯著提高。應用層麵：最新迭代中，Optimus利用端神經網絡執行基本工廠任務，包括電池單體分類和電動工具使用，突顯了其在精密操作和自主工作能力方麵的技術突破。國內廠商已陸續推出人形機器人產品。
風險提示：人形機器人商業化進展不及預期風險；技術進步不及預期風險；行業競爭加劇風險。
證券研究報告名稱：《人形機器人：中國汽車製造業競爭力外溢下的下半場》
對外發布時間：2024年7月1日⠀
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司⠀
本報告分析師：
程似騏 SAC 編號：S1440520070001SFC 編號：BQR089
