核心要点
1、梳理人形机器人的产业链图谱，我们将研究重点放在国内外的认知决策系统（大模型）、本体集成及应用。
2、假定人形机器人2023年-2035年量价预期，通过相关数据实现对人形机器人行业进展跟踪。中性假设下2035年全球人形机器人年销量有望达394万台，市场空间有望达788亿美元，CAGR 66.16%。
3、梳理近期人形机器人的最新进展，认知决策系统及商业化应用进度超预期，后续需紧密跟踪产品落地情况。
成熟阶段成本远低于人工，需求端测算市场空间有望达千亿美元
1、 我们认为驱动人形机器人渗透率提升的关键因素为成本考量和智能程度，智能上目前行业已有多家厂商推出初步可行的人形机器人软件解决方案，成本上以我们预测的人形机器人售价测算，技术成熟后人形机器人使用成本有望缩减至人工的1/10。
2、市场空间方面，按照我们测算，中性假设下2035年智能制造人形机器人渗透率达50%、高危作业人形机器人渗透率达5%、家庭使用渗透率达3%，全球人形机器人年销量有望达394万台，市场空间有望达788亿美元。
专用大模型深度融合，复杂任务能力提升
1、英伟达发布人形机器人通用基础模型Project GR00T，并同时发布了 Isaac Manipulator 和 Isaac Perceptor 等一系列机器人预训练模型、库和参考硬件。我们认为英伟达发布的一系列人形机器人大模型专用的平台及工具将大大加速模型迭代速度。
2、此外，Figure与OpenAI合作，推出人形机器人“Figure 01”，大模型带来强大的感知及运动任务能力水平。我们认为大模型将继续在人形机器人中扮演“大脑”的角色，大幅提升人形机器人的智能水平。
落地场景清晰，商业化进程加速
1、智能制造领域初步落地，根据TouseiT，FigureAI宣布与宝马合作，计划在其工厂中投入使用“人形”机器人。
2、家庭领域实用场景清晰，例如斯坦福的人形机器人Mobile ALOHA，其支持全身远程操控完成洗衣、浇花、煮咖啡等复杂任务。
3、 在其他领域，人形机器人同样有了对应的应用场景，商业化落地进展加速，例如仓储物流领域，Agility Robotics近期表示其人形机器人Digit在亚马逊仓库内实地工作效率已达到人类速度的75%，任务完成成功率高达97%。
投资建议：
1、认知决策系统领域海内外大模型快速迭代，相关受益标的包括Meta（META.O）、Google（GOOG.O）、NVIDIA（NVDA.O）、Microsoft（MSFT.O）、商汤-W（0020.HK）、百度集团-SW（9888.HK）
2、本体集成机器人制造商，相关受益标的包括Tesla（TSLA.O）、优必选（9880.HK）
风险提示：
技术落地商业化程度不及预期；人工智能安全性及伦理风险；应用场景难以拓宽。
01量产早期阶段，深度拆解市场空间及重点关注超预期进展
我们梳理形成了人形机器人的产业链图谱，主要由仿生机械结构核心部件、传感感知、认知决策系统、控制交互系统、本体集成、应用共六个方面构成。其中，我们认为近期主要在认知决策系统、本体集成、应用三个方面有超预期进展。认知决策系统方面，我们重点关注加速迭代的机器人专用大模型（RT-2、GR00T等）以及通用大模型融合人形机器人的相关进展。应用方面，我们从主要的落地场景区分智能制造、家庭服务、高危作业及其他三大领域，追踪场景复杂任务能力进化和相关商业化进展。本体集成方面，Figure AI、Agility Robotics等公司的人形机器人近期进展更新频出，人形机器人智能水平快速提升。
我们认为人形机器人的快速发展革新主要催化源于三个方面：一是替代人工劳动降低成本，以我们预测的人形机器人售价测算，技术成熟后人形机器人使用成本有望缩减至人工的1/10。二是大模型的快速迭代推动人形机器人认知决策层面水平快速提升，OpenAI的GPT、谷歌的RT-2、英伟达的GR00T等大模型迭代速度进一步加快，推动人形机器人的复杂任务处理能力迅速提升，从而使得其应用场景更加广泛，商业化进程加快。三是国家政策频出，引导支持产业发展，例如根据中国机器人网，1月29日工信部等七部门联合印发《工业和信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施意见》，其中重点任务提到：打造标志性产品，做强未来高端装备，而排在首位的就是人形机器人，对人形机器人的发展起到有力的推动。
由于人形机器人尚处在量产早期阶段，出货量暂无法形成规模性跟踪，现阶段我们对人形机器人的需求可行性和市场空间做了最新的深度拆解，并重点关注超预期的相关进展及商业化进程。
02潜在千亿市场，机器人替代人工大有可为
2.1人形机器人需求可行性之一：成熟阶段成本远低于人工
技术成熟后使用成本有望缩减至人工的1/10。我们认为驱动人形机器人渗透率提升的关键因素为成本考量和智能程度，智能上目前行业已有多家厂商推出初步可行的人形机器人软件解决方案，我们主要以成本测算人形机器人的应用可行性。
替代人工的场景来看，根据招聘网站Adzuna及Salary Expert统计，2017年美国高危行业人均薪酬为46,435美元，2023年家政工人人均薪酬为26,044美元，假设：
1） 价格方面，2023年市面人形机器人价值估计在15万美元左右；成熟价格参考特斯拉人形机器人的目标价格2万美元以内，假设2035年达到这一目标，成本及售价逐年降低。
2） 人工薪酬每年涨幅为4%；
3） 人形机器人直线折旧；
4） 人形机器人每年维护费用为整机价格的10%
以此测算，远期人形机器人年均成本远低于人工，仅为人工成本的1/10以下。
2.2市场空间：需求端测算，2035年人形机器人年销量有望达400万台
基本假设：
1） 人形机器人主要应用在智能制造、高危作业、家庭三个场景，智能制造主要替代工业机器人份额，高危作业及家庭使用替代现有工人份额。
2）智能制造：2023-2026年全球工业机器人装机量来自国际机器人联合会预测，后续数据来自我们预测。
3） 高危作业：据人民日报，中国高危行业从业人员数量约为1800万人，按人口比例估算全球约1.03亿高危行业工人。
4） 家庭：据联合国统计，全球约有7560名家政工人。
5） 以不同的2035年目标渗透率，我们将人形机器人市场空间测算分为悲观、中性、乐观三种情况。智能制造主要考虑替代工业机器人，预计市场接受度较高，渗透率有望快速提升，高危作业及家庭替代人类场景预计渗透率将缓慢抬升。
a) 悲观：智能制造渗透率达30%，高危作业渗透率达2%，家庭渗透率达1%；
b) 中性：智能制造渗透率达50%，高危作业渗透率达5%，家庭渗透率达3%；
c) 乐观：智能制造渗透率达70%，高危作业渗透率达10%，家庭渗透率达8%。
6） 年市场空间=当年预期售价×（智能制造新增需求+高危作业新增需求+家庭使用新增需求），由于人形机器人行业不确定性较强，市场空间暂仅考虑新增机器，不考虑旧机器换新及相关售后市场。
以此测算，中性假设下2035年人形机器人年销量有望达394万台，市场空间有望达788亿美元，CAGR 66.16%；乐观假设下年销量有望达686万台，市场空间1371亿美元，CAGR 74.01%。
03人形机器人软硬件加速进化，大模型带来更强的复杂任务处理能力
3.1软件为目前人形机器人最高壁垒，专用大模型快速迭代
英伟达发布人形机器人通用基础模型Project GR00T，专用的计算设施加速人形机器人大模型迭代。NVIDIA 还发布了一款基于 NVIDIA Thor 系统级芯片（SoC）的新型人形机器人计算机 Jetson Thor，并对 NVIDIA Isaac 机器人平台进行了升级，包括生成式 AI 基础模型和仿真工具，以及 AI 工作流基础设施。该 SoC 包括一个带有 transformer engine 的下一代 GPU，采用英伟达的Blackwell 架构，可提供每秒 800 万亿次8位浮点运算 AI 性能，以运行 GR00T 等多模态生成式 AI 模型。凭借集成的功能安全处理器、高性能 CPU 集群和 100GB 以太网带宽，大大简化了设计和集成工作。
NVIDIA 还发布了 Isaac Manipulator 和 Isaac Perceptor 等一系列机器人预训练模型、库和参考硬件，能以更高效率和更低错误率来训练机器人模型。Isaac Manipulator 为机械臂提供了卓越的灵活性和模块化 AI 功能，并提供了一系列的基础模型和 GPU 加速库。它提供了高达 80 倍的路径规划加速，零样本感知提高了效率和吞吐量，使开发者能够实现更多新的机器人任务的自动化。Isaac Perceptor 则是提供了多摄像头和 3D 环绕视觉功能，主要应用于制造业和物流业中的自主移动机器人，以提高效率的同时降低错误率和成本。我们认为英伟达发布的一系列人形机器人大模型专用的平台及工具将大大加速模型迭代速度。
谷歌Deepmind发布视觉-语言-动作模型RT- 2，大大提升机器人的泛化和涌现能力，实现能够对训练数据中从未见过的对象或场景执行操作任务。RT-2从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令。该模型表现出了更好的泛化能力，超越了它所接触到的机器人数据的语义和视觉理解，包括解释新命令并通过执行基本推理来响应用户命令。RT-2在机器人数据中保持了对原始任务的性能，并提高了机器人在之前未曾见过的情景上的性能，从RT-1的32%提高到62%。
3.2多家明星产品复杂任务处理能力显著提升，提供更加广泛实用场景
Figure与OpenAI合作，推出人形机器人“Figure 01”，大模型带来强大的感知及运动任务能力水平。在演示视频中，Figure 01能够详细描述眼前场景，并可以在工作人员的想吃东西的提问中准确的拿起桌上的苹果，展现了强大的语言、感知、运动、逻辑等能力。其能力来自于一个“端到端”的神经网络，其工作流程大致为，OpenAI的大模型作为大脑，提供视觉推理和语言理解；而Figure01神经网络作为小脑，根据OpenAI的大模型的判断做出一系列快速、低级、灵巧的机器人动作。这个流程实现了Figure01可以直接将看到的、听到的信息转化为语言和行为结果，中间不需要经过其它程序处理。我们认为大模型将继续在人形机器人中扮演“大脑”的角色，大幅提升人形机器人的智能水平。
挪威人形机器人初创公司1X发布最新视频，展示了Eve机器人在工作间进行物品抓取、搬动和整理等家务任务，并表示这些动作由神经网络精准操控。为了训练出能够执行各种行为的ML模型，1X构建了一个包含30个EVE机器人演示的高质量、多样化数据集。这个数据集涵盖了从清洁整理到物品捡拾，再到与人类和其他机器人社交互动等多种身体行为。基于这一“基本模型”，进一步细化了多个功能系列，如通用门操作模型和仓库任务模型，并针对特定任务如打开某扇门进行了精细调整。这种分阶段的训练策略使得他们能够在台式机GPU上快速完成数据收集与模型训练，让机器人迅速掌握新技能，EVE目前已经可以完成细小物件抓取和收纳、自主充电、收拾地面散落物件等任务。
特斯拉发布第二代人形机器人Optimus-Gen 2，行走速度提高30%，平衡力及全身控制均有显著提高。第二代Optimus搭载：由特斯拉设计的执行器与传感器、2自由度驱动颈部、响应更快的11自由度灵巧手、触觉传感器（十指）、执行器集成电子和线束、足部力/扭矩传感器、铰接式脚趾等。不同于传统的一体脚掌，第二代Optimus的脚掌分为两个部分，使得步行姿态更接近人类。而在全身控制方面，由于十指均搭载了手指触觉传感器，第二代Optimus已可以两指捏起鸡蛋。我们认为控制能力的提升将让第二代Optimus可以完成更加精细化的复杂任务。
04 落地场景清晰，商业化进程加速
智能制造领域初步落地，聚焦复杂环境的高精度工作。例如，根据TouseiT，FigureAI宣布与宝马合作，计划在其工厂中投入使用“人形”机器人。两家公司将合作“确定初始用例，将Figure机器人应用于汽车生产中。”在确定具体用例之后，一些机器人将被部署到位于南卡罗来纳州斯巴坦堡的宝马制造工厂。另外，根据中国经济新闻网，优必选的人形机器人Walker S近日进入蔚来第二先进制造基地总装车间进行实地“培训”，在汽车工厂流水线与人类协作完成汽车装配及质量检查作业。
家庭领域实用场景清晰，人形机器人在家务任务表现亮眼。例如斯坦福的人形机器人Mobile ALOHA，其支持全身远程操控完成洗衣、浇花、煮咖啡等复杂任务，更可以通过神经网络自行学习双手操作的日常行为，真正完成做菜、使用柜子存放物品、与人击掌等个性化的挑战任务。根据新浪财经，乐聚机器人近日联合展出了国内首款面向智慧家庭场景的人形服务机器人“夸父”，该机器人在智慧家庭中正在学习并执行多样化任务的能力，包括洗衣、浇花、插花、晾衣服等。
在仓储物流、健康护理等其他领域，人形机器人同样有了对应的应用场景，商业化落地进展加速。Agility Robotics近期展示了其人形机器人Digit在艾伦牧场以及亚马逊仓库内进行实际应用的测试案例。视频中显示，Digit展现出了卓越的工作能力，能够连续工作长达7.5小时，并在任务执行时实现了100%的自主性。据称，其工作效率已达到人类速度的75%，任务完成成功率高达97%。
05 风险提示
技术落地商业化程度不及预期；人工智能安全性及伦理风险；应用场景难以拓宽
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华西海外朱芸团队
海外首席分析师：朱芸
执业编号：S1250517030001
重视一二级联动研究和前瞻、海外比较研究。北京大学硕士，曾任天有投资集团有限公司副总裁，2020年“金牛奖”最佳分析师、多次受邀参加行业论坛并任发言嘉宾。
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海外研究员：李佳妮
覆盖医美、教育、物业、博彩等消费相关内容领域。澳大利亚新南威尔士大学金融分析硕士、会计金融双专业学士，拥有一二级市场四年研究经验。
电话：13537673998
海外研究员：吴嘉悦
覆盖XR硬件等科技相关内容领域。CFA三级通过、FRM二级通过，香港科技大学金融数学硕士。
电话：13823799323
海外助理研究员：罗天啸
覆盖海外AI及相关下游产业等科技相关内容领域。中央财经大学学士、纽约大学经济学硕士，拥有三年卖方实习经验。
电话：17611226190
注：文中报告节选自华西证券研究所已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。
分析师：朱芸
分析师执业编号：S1120522040001
证券研究报告：《【华西海外】行业点评：人形机器人加速进化，千亿蓝海等待开拓》
报告发布日期：2024年4月11日
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