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。
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人形機器人產業發展仍處于 0-1 階段， 當前行業投資邏輯偏向事件驅動型的主題投資，但可落地服務場景的人形機器人成長空間非常廣闊，值得長期關注。本文將圍繞以下熱點問題作出討論：①當前節點人形機器人產業有哪些變化？②如何判斷其市場空間？③我國在 Tesla 人形機器人產業鏈中哪些環節具體受益？④各環節供應格局及壁壘如何？⑤市場化如何展望？我們認為 AI 賦能及多方入局情形下人形機器人產業發展明顯加速，商業化節奏值得期待，我國制造企業憑借成本優勢有望在人形機器人硬件端獲益。本文亮點在于，我們對 Tesla Optimus 制造成本進行拆分，討論各零部件基本原理、技術壁壘及供應格局， 并從價值量/壁壘等維度指出可重點關注電機、滾珠絲杠、減速器、傳感器等部件，進而跟蹤各環節中的有望進入 Tesla 供應鏈或能實現技術突破、國產替代及產能釋放的優秀國產制造企業。
市場邊際變化：AI 超預期發展及多方玩家入局， 關注 Tesla AIDAY 等事件催化。我們認為 2023 年相對于 2022 年而言，市場最大的邊際變化在于：一方面，人形機器人是 AI+機械的最大落地場景， ChatGPT 接入機器人，有望使得人機互動更加智能，更多元化，產業落地有望加速。另一方面，全球范圍內興起人形機器人熱潮， 特斯拉、波士頓動力、 Engineered Arts、 1X Technologies、優必選、達闥、小米、 傅利葉智能等海內外企業紛紛入局，風投企業軟銀集團創始人孫正義亦在今年 6 月股東大會中表示出對 AI革命的強烈興趣。展望未來，我們認為短期可以重點關注今年 7月傅利葉智能的新品發布會及 9 月 Tesla AI DAY，長期需要跟蹤人形機器人于明后兩年的量產進度。 市場空間判斷：成長性明確，長期價值有望超過電動車。據高盛預測， 在技術得到革命性突破的理想情況下人形機器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達 94%， 2035 年市場規模達 1540 億美元。若參照電動汽車發展歷程，則樂觀情況下人形機器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達 59%。從勞動力替代角度來看，人形機器人在兩年投資回報期情形下將逐步實現從 B 端至 C 端的量產推廣。TeslaCEO 馬斯克在今年 5 月股東大會中指出長期維度人形機器人價值將超過電動車。
受益環節：把握我國制造企業在人形機器人硬件端受益機會。參照智能手機及電動汽車的發展， 蘋果 IOS 系統及特斯拉 FSD 系統均由企業自研自控，是軟件算法的核心部分。而硬件方面，為達降本訴求通常采取外購形式，因此我們認為中國制造企業有望憑借明顯的成本優勢在人形機器人硬件產業鏈上獲得受益機會。
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人工智能
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人工智能：ChatGPT推動產業迎來iPhone時刻，并從“小作坊”走向工業化時代。ChatGPT在全球市場的爆發，正將AI 產業推到過去70年以來前所未有的高度，科技巨頭紛紛入局，繼微軟、谷歌之后，國內企業百度、阿里巴巴等先后發布大模型，并進行用戶測試和企業應用接入。全球一線科技巨頭在AI領域的軍備競賽，以及在大模型方向的持續下注，必將極大加速全球AI產業的發展進程，并推動產業從過去的“小作坊”式發展快速進入“工業化”時代。
算法模型：AI發展的靈魂，技術路線料將快速向GPT方向收斂，并有望在中期形成少數大模型（底層）+若干垂類模型 （應用層）的格局。ChatGPT的成功證明了高質量數據+反饋激勵（大模型預訓練+小數據微調）的有效性。GPT在自然語 言理解、生成方面的整體優勢，有望驅動AI大模型技術路線快速向GPT方向收斂，同時少數科技巨頭&機構專注于基礎大模型的研發，更多企業則發揮各自在垂類數據、場景理解等層面優勢，并最終構建少數大模型+若干應用模型的生態格局。
芯片&算力：算法快速迭代，以及對算力的巨大需求，料推動通用AI芯片（GPU）、云廠商早期高確定性受益。目前AI大模型領域的創新正在以月、周為單位快速向前推進，短期維度，預計通用AI芯片仍將是底層算法快速迭代的核心受益者。同時當前大模型在訓練、推理環節仍需要巨大的算力承載，云廠商在算力基礎設施、基礎軟件框架等層面綜合優勢明顯， AI帶來的算力增量料將主要向云計算平臺轉移，云廠商有望充分受益。但若后續算法迭代速度放緩，以及針對部分應用場景的專門優化，ASIC芯片需求料將快速展開，AI單位算力成本有望快速下降，但亦同時帶來應用需求的進一步增長。
數據：AI的糧食和血液。當前AI算法的發展正轉向以大模型為主的數據依賴，豐富、高質量數據集是AI產業持續向前的核心基礎。伴隨公開數據集的逐步耗盡，借助算法實現數據合成，以及垂類領域專有數據集將是企業后續差異化優勢主要來源，同時數據使用合規、用戶隱私保護等亦將成為持續監管領域。
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虛擬人產業受技術與需求驅動，擬人化是重要發展方向：虛擬人可分為功能型與身份型虛擬人，功能型虛擬人主要以替代日常工作為主要目的；身份型虛擬人以IP形象為特征，是認知與需求的投射，市場空間更廣闊。虛擬人已進入快速成長期，AI大背景下虛擬人產業從基礎層、平臺層、應用層到交互層均迎來較大變革，傳統虛擬人已過渡至AI虛擬人時期，根據艾媒咨詢數據，到2025年虛擬人核心市場規模有望達到480.6億元。
AI推動虛擬人降本增效，交互能力提升，技術、應用、商業化良性循環：AI與虛擬人產業結合度持續提升，AI逐步實現虛擬人制作全流程覆蓋，虛擬人制作降本增效，AI建模、驅動替代傳統的CG建模與中之人驅動；虛擬人接入大模型大幅提升虛擬人多模態交互能力，應用場景持續拓展。AI帶來降本增效，打開虛擬人行業商業化空間，應用場景拓展進一步豐富虛擬人產業的商業模式，AI虛擬人產業有望實現商業化、技術進步、應用拓展良性循環。
AI驅動虛擬人應用場景加速拓展，細分賽道有望受益于AI賦能：隨著AI等技術進步對虛擬人形象與交互能力的提升，AI能夠在更多場景替代人力。廣告營銷領域，虛擬人通過第三方合作與品牌自有的形式提升營銷效果；直播電商領域，AI數字人替代真人直播，直播時長大幅提升；陪伴場景下，虛擬人交互能力提升，能夠滿足人的情感需求；泛娛樂場景下，數字人擬人化程度提升，能夠參與泛娛樂活動，實現與真人交互。
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AI+制造業賦能，META發布SAM助力機器視覺迎來GPT時刻。機器視覺技術使得工業設備能夠“看到”它正在進行的操作并進行快速決策，完整機器視覺系統由硬件+軟件組成，分別進行成像和圖像處理工作。目前，以“AI+人類感知”融合為代表的新興技術開始逐漸滲透至工業制造各環節，機器視覺作為AI+制造業的種業落地技術已經介入制造業生產環節的跟蹤、產品質量的檢測等。我們認為人工智能是機器視覺的母身，深度學習為機器視覺的技術堡壘，近期Meta發布SAM模式有望助力機器視覺迎來GPT時刻。 機器視覺下游的高景氣反哺明顯，AI與機器視覺成為剛需。AI+機器視覺技術優勢明顯，政策加持+社會需求(人口紅利退潮)驅動中長期發展，我國機器視覺待滲透空間較大。隨著工業4.0等概念的持續深化+研發技術的不斷突破，AI+機器視覺持續賦能下游工業應用領域，有望受益于下游賽道的高景氣，從行業領域來看，高景氣賽道的半導體、汽車、新能源有望成為未來行業的最重要驅動力之一，電子領域在中長期仍是應用范圍最廣的下游。從應用深度來看，AI賦予機器視覺的高精度優勢，使得機器視覺成為不少行業的剛需標配，機器視覺已逐漸嵌入半導體、汽車、新能源鋰電池與光伏的生產檢測環節，提高汽車電子的裝配質量、突破光伏缺陷檢測瓶頸以提高產品良率等。 機器視覺成本集中在上游，核心環節的國產替代化方興未艾。25年全球有望達到千億市場規模，中國增速領先全球（CAGR為15%）。剖析產業鏈，機器視覺產業鏈的上游硬件（奧普特/海康/大恒/中光學/舜宇/福光）鏡頭、工業相機、光源以及軟件（凌云光/奧普特/海康/鼎捷），中游為裝備制造/系統集成廠商（天準/凌云光/大恒/矩子/華興源創/精測電子），成本集中在技術壁壘高筑的工業相機（價值量占比23%）以及軟件算法（35%）；競爭格局方面，全球機器視覺市場以康耐視（美國）、基恩士（日本）、巴斯勒（德國）為代表的企業占據全球>50%市場份額，以康耐視和基恩士為代表的雙巨頭以入局早、扎實產品技術、廣泛應用場景經驗的優勢提前據市場優勢。國內機器視覺上游行業仍處于成長階段，增長速度大致相當，關注國產替代+AI迭代下工業相機與軟件環節發展。
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1、核心觀點：AI行業發展提速，1）人形機器人商業化未來可期，持續力推減速器等核心零部件；2）數據傳輸量提升，光模塊產業鏈設備需求有望提升 我們認為ChatGPT作為AIGC領域頂尖的模型，有望對現有生產力工具進行變革，其商業化有望加速推動語言AI及AI領域整體的顯著進步。人機交互系統作為人形機器人的“大腦”，語音語義分析作為人機交互核心途徑，可幫助機器人具備聽、說、理解和思考的能力。伴隨人機交互技術逐漸成熟，人形機器人商業化未來可期。 核心零部件占比工業機器人成本約70%，人形機器人相較于傳統工業機器人，自由度大幅提升，預計將使用比工業機器人更多的減速器與電機，核心零部件（減速器、伺服電機等）需求有望大幅提升。 算力提升帶來的數據量提升，光模塊需求增長促進相關設備需求的提升。 2、投資建議：兩條主線——1）人形機器人核心零部件產業鏈；2）光模塊產業鏈設備 人形機器人產業鏈核心零部件：重點推薦：1）雙環傳動：國內齒輪龍頭，特斯拉國產電動車齒輪獨家供應商，有望在RV領域進一步與特斯拉開展合作；2）綠的諧波：諧波減速器國產化突破者，盈利能力行業領先；3）埃斯頓：國產機器人龍頭，高端傳動系統自主可控；關注匯川技術、禾川科技、鳴志電器、江蘇雷利、中大力德、漢宇集團、拓普集團、三花智控。 光模塊產業鏈設備：重點推薦羅博特科，當前參股全球光電半導體自動化封測設備領先企業ficonTEC，后續擬將擇機重啟重組項目。 3、催化劑： 1）人形機器人產業化持續推進；2）AGI（通用人工智能）革新；3）人形機器人訂單 風險提示：1）人形機器人銷量不及預期；2）AI技術迭代不及預期
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大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發
我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器需求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。 加速計算是服務器成長的核心驅動力 按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC(復雜指令集)、RISC(精簡指令集)、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。 算力時代到來，服務器價值再次凸顯 我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷迭代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。
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AIGC空間廣闊，商業化落地持續推進
AIGC的落地痛點在于成本高昂的通用大模型與下游垂直應用場景需求的不匹配。ChatGPT熱度持續提升，一方面推動了科技巨頭持續加大AI投入，另一方面也直接帶動下游付費意愿提升，進一步加速AIGC應用落地和商業變現，AIGC產業迎來發展良機。 （1）從內容形態來看，AIGC應用包括文本、音頻、圖像、視頻、代碼、多模態等內容生成形式，根據紅衫資本預測，AIGC將首先在文本和代碼領域落地應用，隨后逐漸拓展至圖像和視頻領域。 （2）從應用價值來看，AIGC應用價值體現在降本增效、提升內容質量、增加內容多樣性、生成個性化內容等方面。在垂直領域，目前國內已有機器寫稿、對話式AI、報告生成等AIGC應用落地，技術價值主要在于替代人工實現降本增效。隨著科技巨頭的持續投入以及技術的迭代升級，AIGC技術應用場景進一步拓寬，技術價值也有望從將本增效向額外價值轉移。 AI賦能價值凸顯，AI應用大有可為 （1）AI+搜索：搜索是互聯網的流量入口，微軟、谷歌、百度均表示將率先將AI技術應用于搜索，未來有望重塑信息生成和呈現方式，成為新的流量入口。 （2）AI寫作：AI寫作可大幅提升效率，在具有較強規律性的結構化寫作方面具有豐富應用場景。目前已在辦公軟件、新聞媒體等專業應用場景商業化落地。 （3）AI對話：AI對話主要用于替代人類完成大量重復性、規則性對話任務，在金融、互聯網、運營商等擁有大量C端用戶的行業擁有廣闊應用前景。ChatGPT在多項測試中已經超過人類，將對話AI提升至新的高度，未來應用空間廣闊。 （4）AI翻譯：在AI技術支持下，機器翻譯效果持續優化，但在廣義理解層面仍面臨挑戰。相比專業搜索工具，ChatGPT具有更強的理解能力，在部分場景的翻譯表現優于谷歌翻譯和DeepL，表現驚艷。 （5）AI作畫：AI作畫可解決視覺內容創作門檻高、耗時長的痛點，對于內容創作的價值凸顯。根據6pen預測，未來五年10%-30%的圖片內容將由AI參與生成，預計2027年市場規模有望超過600億，空間廣闊。 （6）AI視頻：AI已經可以輔助完成視頻生成、替換、剪輯等多項任務，已在短視頻、AI修復等領域廣發應用，下游需求旺盛，未來應用潛力廣闊。
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行業特征：歷經多場實戰檢驗，無人機深度應用帶來軍事領域劃時代的深刻變革。
無人機本質上促進殺傷鏈閉環時間的極限壓縮，已是信息化戰場中不可或缺的作戰裝備。全球軍用無人機市場規模可觀，中國增長潛力尤為突出。TrendForce預測，2025 年全球軍用無人機市場規模將增長至 343 億美元，2022-2025 年復合增長率達 27.6%。MarketsandMarkets 預測，2025 年我國軍用無人機市場規模將達到 98.66 億美元，2018-2025 年復合增長率約為 29.7%。未來軍用無人機行業將朝著低價高效、多極化、智能化、綜合化和空間化方向發展。 系統與價值拆分：無人機高技術壁壘的核心在于動力技術，光電、雷達等傳感器技術，通信數據鏈以及人工智能等技術，這些領域的發展將帶來顯著的價值拉動效果。對我國大型固定翼無人機成本進行粗略測算，無人機直接原材料中成本占比最高的是機載成品系統（占比約 66%），該系統中成本占比前三的依次是光電吊艙（占比約 25%）、合成孔徑雷達（占比約 24%）、重油發動機（占比約 4%）。 行業需求：國防預算穩健高增速夯實軍隊“購買力”，無人機需求有望見拐點、增長空間廣闊。1）國內軍隊列裝是無人機內需的重要來源：錯綜復雜的國際形勢以及我國國防和軍隊現代化建設要求激發了我國對軍用無人機質量、數量和創新研發的巨大需求。2）民用領域無人機需求日漸增長：Frost & Sullivan 預計2024 年我國工業級無人機市場規模將增長至約 1508 億元。3）外需旺盛：我國是全球軍用無人機出口第三大國，俄烏沖突背景下對俄式武器產生替代可能。 行業供給：依托軍工小核心大協作體制、低成本競爭優勢、多樣化產品迭代以及規模優勢推動技術進步四大基石，我國已打通產業鏈正向循環模型，無人機生態日漸繁榮。1）競爭格局方面，我國位列全球軍用無人機第一梯隊，已成為名副其實的無人機強國。2）國防軍工板塊預收賬款和合同負債余額的高增長預示行業整體訂單充足。產業鏈方面，軍用無人機企業訂單飽滿，未來 5-10 年行業供給將呈現更高的結構性增長。下游整機制造企業作為產業鏈“鏈長”，最先接觸訂單，將明確受益于行業景氣度并帶動全價值鏈增長。
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