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量產新紀元+DeepSeek 成功， 人形機器人從理想走進現實　　在科技浪潮的推動下， 人形機器人成為未來最為確定的方向之一，獲得了國內外頂級政策、 政企資金以及科技龍頭的全方位加持，產業進入快速發展期。預計 25 年人形機器人產業可總結為 2 大關鍵詞：（1）量產。過去 2 年，國內外眾多科技及初創企業如璀璨星辰，紛紛切入人形機器人新賽道， 2024 年是國內外人形機器人的原型機發布大年， 如1XTech 的 NEO、開普勒的先行者 K2、小鵬的 Iron，經過半年到一年的技術優化與調試， 2025 年有望成為真正的量產元年。國際巨頭特斯拉一馬當先，預計 25 年生產 1 萬臺 Optimus， 26 年年中開始量產 1 萬臺/月， 27 年達 50 萬臺。2 月 6 日，特斯拉發布招聘機器人生產制造工程師，再次強化其機器人量產進程。1 月 30 日， figureAI 公司中標第二個大客戶、并表示未來 4 年將量產 10 萬臺人形機器人。國際巨頭人形機器人的量產是產業從概念到應用現實的重大跨越，對發掘人形機器人通用應用場景具備戰略指導意義，產業進入“chatGPT”時刻前夕。（2） DeepSeek。DeepSeekAI成功突破 AI 發展的高昂成本問題， 憑借降本、開源的優勢， 在人形機器人領域展現出強大的賦能能力， 有望助力機器人在環境感知、任務規劃與決策、持續進化等大模型方面實現質的飛躍。此外， DeepSeek 也讓國產廠商在 AI 領域看到希望，強化國產機器人在軟件端持續深耕和突破的信心。　　聚焦商業化量產短板及產業分工細化趨勢，建議關注絲杠和運控及國產機器人鏈總成環節　　（1）硬件端，絲杠產能緊缺是量產痛點。從量產維度看、產能是關鍵。近兩年國內外機器人廠商的硬件設計方案百家爭鳴，總體路線目前已趨于收斂。人形機器人硬件不再是本質約束條件，難點主要體現在規模制造及降本能力上。其中，絲杠制造難度相對最高、產能也最為緊缺，屬于重資產、勞動密集型環節，短期快速擴產難度大。國內目前已建成的絲杠產能不足以滿足人形機器人的量產需求。而恒立液壓線性驅動器項目在產能建設上處于全球領先水平， 項目總投資 15.27 億元， 設計產能 20 億元， 目前公司線性驅動器項目已投產、 滾珠絲杠產品已進行送樣和小批量供貨。隨著下游人形機器人量產的臨近，我們看好恒立液壓在絲杠及線性總成的產能優勢及快速放量能力。　　（2）軟件端， “小腦”智能亟待突破，運控是被忽視的短板。機器人從軟件算法策略上分為“大腦”和“小腦”，“大腦”負責感知外界并模擬人類思維決策過程，“小腦”則模仿生物進行復雜的運動，即運動控制。受益于 AI 大模型的發展，機器人大腦智能化程度有望提升、 已備初階人類腦力。而“小腦”是由一系列算法和硬件設備組成的綜合系統，包括傳感器融合模塊、動力學模型和控制器等， 控制人形機器人全身上下幾十個自由度進行高維運動，受制于沒有通用的算法模型以及海量數據，是當前產業發展的瓶頸。如何進一步提高機器人小腦運動控制算法的實時性、魯棒性和可解釋性是下一步產業重要研究方向。建議關注人形機器人小腦智能運控賽道的進步和突破。　　（3） 產業鏈分工有望細化、看好國產機器人鏈本體代工或總成商。隨著產業生態的發展，產業鏈有望從垂直走向細分， 形成專注機器人軟件或專注機器人硬件的產業分工。24 年 11 月， 華為與禾川科技、兆威機電等 16 家公司簽訂戰略合作協議，就具身智能領域展開合作、 共同搭建生態圈。我們認為，像華為這樣具備具身大模型研發能力的公司積極布局相關根技術與產業創新賦能， 有望給國產機器人本體廠商帶來 AI 能力，助力國產機器人廠商可專注于本體或應用場景開發， 實現彎道超車。因此建議關注掌握核心零部件自制能力并具備機器人總成能力的公司。

來源：中國信息通信研究院

人形機器人作為未來產業的重要賽道，是科技自立自強的標志型成果，是人工智能、機械工程、電子工程等領域融合創新的典范，也是實現新質生產力的最佳手段之一。人形機器人憑借其類人的感知交互能力、肢體結構和運動方式，能夠快速融入為人類設計的各種環境，未來有望在簡單重復勞動和危險場景中替代人類，在復雜技能場景中輔助人類，在商業和家庭場景中服務人類。可以預見，未來人形機器人的廣泛應用將深刻改變社會形態和人們的生產生活方式，已成為全球科技領域的發展熱點。業界普遍認為，人形機器人未來有望成為繼個人電腦、智能手機、新能源汽車后的新終端，形成新的萬億級市場。 2024年12月26日，在2025中國信通院深度觀察報告會成果發布會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）泰爾系統實驗室發布了《人形機器人產業發展研究報告》。中國信通院泰爾系統實驗室王堯從概念內涵、技術演進、產業現狀、未來展望等方面對報告進行了解讀。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202412/t20241227_649391.htm

本報告從人形機器人內涵出發，深入分析人形機器人的核心技術及重點產品的發展現狀和演進路徑、產業布局的重點方向、應用需求和市場預期等。同時，聚焦生產制造、社會服務、特種作業等方向，梳理典型應用場景，明確不同場景對人形機器人的共性需求和差異化需求。最后，研究提出了對未來人形機器人產業發展的路徑考慮，助力推動我國人形機器人高質量發展。

一、人形機器人的內涵和發展歷程 （一）人形機器人的內涵 人形機器人指模仿人類外觀和行為，具備較高智能化水平的機器人。與傳統工業機器人、服務機器人相比，最大的特點是其與人類相似的“軀體”結構、運動方式和感知方式，并在人工智能大模型的賦能下，從體能、技能、智能三方面，實現對人的模仿。人形機器人具有擬人智能、類人形態和廣泛適用三個特點： 一是擬人智能。一方面，人形機器人可以通過人工智能大模型技術的賦能，實現擬人化的感知、決策、控制能力；另一方面，人形機器人還可以選擇通過云“大腦”和智能化聯網的方式，突破“一個軀體、一個大腦”的限制，實現算力和智能的飛躍。 二是類人形態。人的形態是生物進化自然選擇的結果，目前社會中的所有城市基礎設施、生產生活的工具產品均為人類形態設計。人形機器人通過對人類形態的高度模擬，能快速融入到人類設計的各類環境中執行復雜任務，具有更強的通用性和適應性。 三是廣泛適用。人形機器人具備比人類更強的耐受性和適應性，能夠在非常復雜化環境中長期以低成本運行，有效解決未來勞動力短缺問題，將在工業生產、民生服務、特種作業等領域廣泛應用，甚至在部分領域發揮更大優勢。 對“人形”追求的本質是機器人通用性的問題，核心點是當前是否有必要通過外形的擬人設計賦予機器人等同人類的“通用能力”，是“一機多用”還是“專機專用”。從現階段的發展情況看，人形機器人主要是在工業場景試水，相比后期服務應用場景中的復雜工作，工業場景任務相對重復和單一，人形需求并不強烈。隨著“大腦”的逐步完善，通用人形機器人將會是終極形態，但在此之前不同進化階段及分支是必要條件，主體人形+定制化組件的類人形可能是商業化初步完成前的最優解。所以，從長遠看，“人形”是機器人的理想形態；從現狀看，完全的“人形”不是現階段的唯一選擇。

　在人工智能發展日新月異的時代背景下，制造業憑借其海量數據資源和豐富多樣應用場景，已成為人工智能技術應用最具潛力的領域之一 　　人工智能的發展勢不可擋，其賦能制造業的進程已經開啟。人工智能正在向制造業加速滲透，驅動制造業全鏈路數字化轉型和智能化升級。當前，人工智能應用場景主要集中在生產制造、質量管控和研發設計環節，主要成效自標是降本增效。生成式AI技術的飛速發展獲得企業的高度關注，其在制造業的潛在應用前景被企業看好。 　　大部分企業尚未做好全面擁抱人工智能的準備。盡管企業普遍認為人工智能技術將在企業未來發展中發揮重要作用，但很多企業對人工智能技術及其應用的認知有限、理解不深，并在針對性的專業培訓體系構建、專業人才培養與儲備方面存在顯著不足，進而導致了企業在人才與技能方面的圈乏，定程度上制約了企業在人工智能領域的深入應用。 　　唯有主動迎接挑戰才是應對當前發展變局的良策。面對人工智能的快速發展，制造企業應當主動適應并積極擁抱這項新技術。但在期待通過人工智能技術賦能實現創新發展的同時，企業需要避免盲目投資。企業應在實施人工智能項目之前，明確自身戰略，開展多層次培訓，培養專業團隊，通過開展小規模項目試點，逐步積累經驗，穩妥推進人工智能技術的落地應用，確保其能夠與企業的發展目標深度融合。 　

汽車產業作為中國經濟的重要組成部分，當前正經歷著成熟階段行業增速放緩的挑戰，尋求新的增長點已成為行業發展的追切需求。在此背景下，科技創新被視為推動汽車產業持續增長的核心動力。科技技術加持汽車產業將產生新的增長曲線，讓汽車產業爆發出新活力。

　　與此同時，人工智能（AI）領域正在發生巨大的變化，大模型的推出標志著AI產業進入了技術大規模落地應用的新階段，具有巨大潛力的先進技術吸引各方資源匯聚形成了一個完整的產業生態。AI產業將應用在各行各業，促使傳統產業完成智能化改造，實現新技術加持下的效率提升和質量優化。 　 　　2023年多模態大模型的上車應用讓汽車與AI兩個產業交匯，汽車與AI融合催生出新一代的智能電動汽車一一人工智能電動汽車（AIEV）。AIEV的誕生，不僅是技術融合的產物，更是產業發展的必然超勢。它代表了汽車產業與人工智能產業深度融合的成果，預示著汽車產業將邁向一個更加智能化、個性化的未來。AIEV的發展，不僅能夠為消費者提供更加安全、便捷、舒適的駕乘體驗，也將為汽車產業帶來新的增長動力和市場機遇。隨著技術的不斷成熟和市場的逐步擴大，AIEV有望成為推動汽車產業轉型升級的重要力量，引領行業進入一個全新的發展階段。 　　核心觀點 　　AIEV通過深度集成AI技術實現汽車智能化程度的提升，它預示著AI技術對傳統汽車產品的重大改變。AIEV加速電子電氣架構向中央集中式轉變，讓汽車SOA軟件框架形或新的組合方式，并促使AI與駕乘人員的合作方式發生重大變化。 　　中國智能汽車行業圍繞AI技術構建新生態體系，當前智駕、智艙和車云領域發展較快，預計未來各域AI化發展將更加均衡，在此基礎上有望形成全域統一控制的新生態。 　　中國車企集團AIEV綜合發展程度較高，汽車各域AI化水平發展較為均衡。中國車企在汽車各域AI上車應用方面展現出產品優勢，智算中心的加速建設縮小了其與外國智能電動汽車頭部車企的算力差距，與科技公司、友商、高校的生態合作增強了其AI技術應用能力。 　　AI技術加持下，汽車產品屬性加速向智能化服務新空間和移動計算中心轉變。交通運行方式將在AI技術輔助下變化，汽車智能化隊列協同行駛將提升交通運行效率。汽車產業向科技加消費電子轉變，車企的AI技術實力正在成為競爭的核心要素。 　

人形機器人是人工智能與物理世界交互的優質載體。 大模型問世是人工智能發展的分水嶺， 以人工智能大模型為代表的人工智能第三發展階段未來會有一段較長的發展紅利期， 將成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。 人形機器人作為人工智能落地物理世界的優質載體， 將受益于人工智能的快速發展， 其擁有感知、 思考、 決策等能力不再遙不可及。 人形機器人集成人工智能、 高端制造、 新材料等先進技術， 有望成為繼計算機、 智能手機、 新能源汽車后的顛覆性產品。 當前人形機器人正處于從實驗室研發到產業化轉化的關鍵時期， 產業規模快速增長， 生態活力不斷提升。

　　應用場景多元化， 勞動力缺口加速機器人產業化進程。 人形機器人下游應用場景豐富， 包括生產制造、 應急救援、 家庭陪護、 教育、 醫療等。 在產業場景中， 人形機器人主要在智能制造領域發力， 如IBM結合AI、 遙感和邊緣計算的力量打造新一代安防巡檢機器人， 亞馬遜采用AI技術驅動機器人用于自動化的倉庫操作和物流處理等。 勞動力缺口擴大導致用工成本上升， 工廠機器替人需求逐漸增加， 有望進一步加速機器人產業化進程。 　 　　多方入局， 人形機器人正迎來產業高速發展窗口期。 外資巨頭紛紛加速推進人形機器人業務進程， 2024年3月， OpenAI與FigureAI合作推出通用型機器人Figure01， 全球AI算力頭部廠商英偉達發布人形機器人通用基礎模型ProjectGR00T； 4月， 波士頓動力新版Atlas人形機器人亮相； 5月， 特斯拉發布人形機器人Optimus最新進展視頻， 展現其已具備分揀電池、 行走、 執行工廠任務的能力。 在激烈競爭的市場環境下， 我國人形機器人產業也呈現出蓬勃發展的態勢。 優必選Walker、 小米CyberOne、 達闥Ginger、 傅利葉GR-1等一批國產人形機器人陸續面市， 全球人形機器人產業競爭按下加速鍵。

具身智能+人形機器人或將成為AI終極形態：人工智能的進步正在成為機器人產業發展的關鍵引擎。生成式人工智能的爆發，催生了初代“AI+機器人”的人形機器人。 　　政策推進人形機器人發展：國家層面頻繁發布關于機器人的相關政策，特別關注人形機器人這一未來產業的關鍵領域。相關政府部門調整戰略方向，出臺一系列政策推動和引領中國人形機器人產業向高質量方向發展。 　　市場空間廣闊：隨著人形機器人功能邁向多樣化和普適化，產業分工日趨成熟，成本持續下探，潛在應用場景有望涵蓋制造業、家庭服務等多個領域，市場機遇廣闊。中國電子學會數據顯示，到2030年，中國人形機器人市場規模有望達約8700億元。 　

人形機器人到達發展奇點：全球又進入新一輪科技涌現期，AI助力下海外人形機器人研發不斷迭代更新，同時國內人形機器人產業也迅速發展，小米、優必選、達闥、追覓、宇數、智元、伊艾克斯、博實股份（排名不分先后）等多家優秀人形機器人公司開始不斷涌現。

　　運控算法迭代，機器人走好第一步：谷歌deep mind團隊推出RT-2，李飛飛團隊開發具身智能等系列運控算法推陳出新，大模型、深度學習等前沿內容逐步深入機器人運控算法。多模態大模型主力下，人形機器人產業化進程有望加速。

　　硬件設計方案與選擇呈現多元化趨勢：電機、減速器方案，傳感器方案、外觀結構方案多樣化，根據應用場景與應用需求不斷調整。 　

一、 產業端看好人形機器人商業化， 投資端看好核心零部件 　　隨著特斯拉人型機器人產業化推進、 ChatGPT等AI技術加速， 人工交互及人工智能成為一大趨勢， 人形機器人作為“ 具身智能” 最理想載體， 站在多重產業共振的交匯點， 有望引領未來產業變革。特斯拉作為目前人形機器人技術領先廠商， 基于FSD自動駕駛技術可遷移性、 具備工廠應用場景的特點， 解決了此前人型機器人產業化的兩大痛點， 產業端看好Tesla Bot突出重圍。為了實現人形機器人2萬美金/臺的平價目標， 產業化過程中離不開國產硬件供應鏈的支持， 沿著產業鏈降本主線脈絡， 投資端我們看好核心零部件。從市場規模看， 按照短中長期分場景滲透率， 即初期特斯拉超級工廠人數5%、 中期工業及服務業人數5%-8%、 長期家庭戶數15%-35%測算，未來人形機器人市場規模有望達到萬億+級別， 其中人形機器人零部件價值量占比61%， 拉動機器人零部件萬億藍海賽道啟航。 　 　　二、 人形機器人產業鏈縱析， 尋找供應鏈“ 隱形冠軍” 　 　　按照一臺人型機器人成本2萬美金， 我們預計核心零部件價值量占比排序如下：①FSD系統占比39%， 即自動駕駛系統系統+D1超算芯片， 組成核心控制系統， 相當于機器人“ 大腦” ， 為特斯拉核心能力體現， 自研為主；②電機占比19%， 包含28個應用于大關節的無框電機， 12個應用于手指的空心杯電機， 價值量占比分別為15%、4%， 主要廠商包括三花智控、 鳴志電器、 鼎智科技、 拓普集團等。③減速器占比14%， 應用于16個旋轉關節， 其中包括12個諧波減速器+4個行星減速器， 主要廠商為綠的諧波、 雙環傳動、 中大力德等；④行星滾柱絲桿占比9%， 應用于12個線性關節， 主要廠商為拓普集團、 秦川機床等；⑤傳感器占比3%左右， 包括視覺傳感及力傳感器， 主要廠商包括奧比中光、 舜宇光學及柯力傳感等。 　

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort