具身智能产业深度研究（二）：人形机器人和智能汽车互促发展

人形机器人和智能汽车互促发展一具身智能产业深度研究（二） 产业研究中心 摘要：汽丰产业链与人形机器人产业具备协同优势，多环节赋能互促发展。 核心观点：汽车产业链与人形机器人产业具各硬件，软件、场景多方面协同优势，汽车产业链上下游企业从本体、传感器、执行器、材料多个环节赋能人形权器人，助力人形机器人迎来量产落池。 broyanxingestht.com整记编号S06L0IS088S 汽车产业链与人形机器人产业具备协同优势 汽车产业链与人形机器人产业具备硬件协同优势，传多器方面：智能汽车的多传感器融合在机器人领城实现技术复用；芯片方面，丰规级智驾芯片的强算力与低功耗特性为机器人提供AI算力支持：动力承航方面，智能汽车电池与电机技术为权器人程供长均航与精准力控支持 汽车产业链与人形机器人产业具备软件协同优势，人形机器人与智能汽车在款件架构层面呈现同源性，均遵据“感知-决策-执行”三层技术架构；具身智能与自动驾驶算法路径始同，从规划驱动转向数据驱动，我终向知识驱动滤递。 汽车产业链与人形机器人产业具备场景协同优势，人形规器人模型训练需要大量真实场素采焦的数据，自动化程度高、数据害集的汽车工厂成为天然的实训与数据收集场地，目前多家广商已将人形机器人产品布局至整车生产线 往期回顾 O汽车产业链多角度赋能人形机器人产业 轻式形态得光干双及机界人实现有业化落热【AI产业汉度】AIAgm的技水演述与产业润案具身警能产业保院研究（）2025.08.11【AI产生深成】华为盘士大模业与异漆AI计算LIIXII'SZI会，共习的建较质--依的A技术体系殖社L3智驾建与具身智第之钙一一视受等志2025.08.06作模型(VLA)产% 2025.08.02低至经济累列（八）从Jby和Arelier看国内eVTOL ,* ± 2025.07.17 汽车产业链赋能人形机器人本体环节。车企主受通过自研，与本体企业合作推动工广实训、投融资三种方式参与人形机器人产业， 汽车产业链赋能人形机器人传感器环节，视宽传感器须战，速腾聚创、未实科技等汽车传感器供应商权权向机器人领城拓展、融党传感器领城，双成料技等将汽车销助驾驶传感器方资向人形机器人领域迁移应用，臭必传感器领域：均胜电子等将汽车座舱智能化解决方案迁移应用在人形机器人领域， 汽车产业链赋能人形机器人执行器环节，执行器总成领域，三花智控、拓普集团等凭带熟管现拉制部件、智能化零部件技术积累向人形机器人延拓，旋转执行器领域，蓝发科技等先债力传动零部件方函技术积累向人影机器人建药、直践款行器领域，江苏富利、建斯特等凭借空调型电机、涡轮增压器等方面技术积累向人形机器人延拓、末端抗行器领域，鑫宏业、兆感机电等凭借高性能电缆，施转执行器等方面技术积累向人形机器人延拓。 汽车产业链赋能人形机器人材料环节，明本铝业凭传汽车铝合金轻量化材料技术积累，向人影机器人外壳铝合会轻经量化材料迁移应用、金发科技凭借汽车内外筛与结构件高性能材料技术积累，向人形机器人外壳持种塑料运移应用。 人形机器人在2025年迎来量产落地 政策端：地方支持加建产业发展。各地改府积权出台具主智能产业改第 需求端：工业、商业与家庭领市场空间巨大，源计到2040年人形机器人产业市场规模达到近3万亿。 供给端：汽车产业链助力人形机器人规模化量产，特斯拉、Figure，宇树科技、智元机器人、松延动力、优必选、生动纪元、博利叶智能、乐聚机器人等人形机器人本体企业正进入规模化量产阶设。 风险提示：产品研发进度不及预风险；商业化进度不及预期风险 目录 1.核心观点：汽车产业链与人形机器人产业具各协同先势，多环节赋能助力戈产落，.32.汽车产业处与人形机器人产业具备协同优势2.1.人形机器人可类比自动驾驶发成路径2.2.汽车产业链与人形机器人产业具各碳件协同优势，.....2.3.汽车产业链与人形机器人产业具各软件协同优势，..82.4，汽车产业链与人形机器人产业具务场景协同优势，3.汽车产业体多角度赋能人形机器人产业..3.1.汽车产业链赋能人形机器人本体环节，.113.2.汽车产业链赋能人形机器人传感器环节，3.3.汽车产业链跌能人影机器人执行器环节..3.4.汽车产业链赋能人形机器人材料环节...174.人形机器人在2025年逆来量产落地.194.1.改策端：地方支持加建产业发展...194.2，需求端：工业。商业与家庭领域市荡空问巨大....204.3.供给端：汽车产业钱助力人移机器人规模化量产.215.风险提示 1.核心观点：汽车产业链与人形机器人产业具备协同优势，多环节赋能助力量产落地 汽车产业链与人形机器人产业具备硬件、款件、场景多方面协同优势，硬件方面：人形积器人与智能汽车在传感器、芯片、动力系统等核心零部件高度重查，使得产业链供应商高质交合，软件方面：人形机器人与智能汽车在软件架构层而至现同源性：均连循"感知-次策-执行"三层扶水架构，且具身智能与自动驾驶算法路径终同，以规则驱动转向数诺驱动，最终向知识驱动VLA大模史读进。场景方面：人形机器人模型训练需要大量软据，真实场景案集的数据是技术逆代的核心支撑，自动化程度高，致据富集的汽车工厂成为天然的实训与致据收集场地，司前多家广尚已将人机器人产品布局至整车生产线。 汽车产业链从本体、传感器、执行器、材料多个环节赋能人形机器人，本体环节：车企三要变过自研、与本体企业合作非动工广实训、投融资三种方式季与人形权器人产业，传感器环节：税党传感器领域，造得费创、未赛料技等汽丰传感器供应商积板向机器人领感拓展；施竞传感器领域：汉成科技等将汽车辅助驾驶传逐器方案向人形机器人领域迁移应用：突允传感器领域，均能电子等将汽车鹿舱智能化解决方案迁移应用在人形机器人领炫，执行器环节：执行器总成领战、三花智控，拓善集团等凭情热管理控制部件、智能化零部件技术积累向人形机器人延活。款转执行器领域，蓝货科技守究借力传动零部件方雷技术积累司人形机器人延拓，直线执行器领感，江苏需利、贝斯特等凭偿空调微型电机、涡轮增压器等方可技术积案向人形权器人送落。未端抗行器领城，鑫家业、兆成机电等凭借高性能电统、转执行器等方面按术积累向人形机器人延拓，材料环节：明泰铝业等先借汽车车身铝合金轻量化材料技求积累，向人形机器人外竞铝会金轻量化材科迁移应用；金发科技等览告汽车内外伟与贴构件高性能材料技术积累，向人形机器人外壳特种望料运移应用。 人形机器人在2025年迎来量产落地。政策端：各地政用积极出台具身帮能产业政策，以地方补贴与资金支持作为政策核心标子，理行场景开放推动技术落地与产业协同：题过标准制定与生态培育加速产业成型，需求端：人形机器人在工业、商业与家庭领城茂现出显案的自动化督替代价值.预计到2040年人形机器人产市场规模达到近3万亿，其中工业领或产业规模近2.3方亿，商业服务领炫产业规模超5000亿：第底兰活额减产业规模接近1700亿元，供给端：汽年产业链从性能优化、成本降低、固产化生产多角度股能人形机器人量产落地，特断拉，Figure字树科技、智元机器人、松延动力、优必达、星动纪元、停利叶智能、乐聚机器人等人影机器人本体企业正造入规模化量产阶设， 2.汽车产业链与人形机器人产业具备协同优势 2.1.人形机器人可类比自动驾驶发展路径 人形机器人量产与商业化落地进展加速，2025年以未：人形权器人行业达代速度进一步办快，各家本体企业的量产与尚业化落地进展加进，作为行业引领者，转所拉于2022印9月展示的原型机只能缓慢张手、格手：发市会现场由工作人页派运出场，发布会展示的视额中只能微下群、全滤运箱子，抵取频体，瓷花等简单动作，2023-2024年特斯拉持续选代Genl，Gen2产品：并在多个视频以及量点活动中展示Optimus最新选展，随着多次选代：特斯拉机器人能够执行越来越多的复杂动作及复合型任务，最新一代OptimiusGen3已于2025年4月亮相在书里蒙特工厂试产，经两板本改选后计划于2025年年底发布，2026年实况规模化景产，人形机器人的茎产与商业化落地进展均在加速进行. 或来源：查图动力公次号 类比于自动驾映，智驾元机器人提出了“G1至G5”具身智能技术演进路践，名元智能G1-G5技术路线图，行业首次对其身智能技术发低有了清晰的定义、权据智无机器人的定义：G1为将定场景量身定制，但无法对不同源景做低成本快速迁移：(2针对大量场录任务做润察，在一定程度上实现快速迁移，可以配合大语言模型柜架做编排：该级别的机器人具备一定泛化能力；G3走识到识路线、整体实构上G3和G2算法能力类似，但是驱动方式从算法驱动变成数据题动；G4实现通用换作大模型，引入仿真数据和世界模型，进-一步提升机器人复录任务的表现；G5级则则是长期的率引目将，可以实现从多知到执行的端到端探作。 格来等：智元机养人公众号 2.2.汽车产业链与人形机器人产业具各硬件协同优势 人形机器人与智能汽车在传感器、芯片、动力系统等核心震部件高度重叠，使撑产业链高度重合，特新拉Opimus复用汽丰产业链资源、电池、电机、电控系统与运动执行硬件大量采用汽车产业链供应商，这种共享模式不仪损高了产业链运行效率，更通过视模化生产降低了零部件价格，为机器人量产降低成本， 改据来表：未来制造业公众学 传感器方面，智能汽丰的多传感器融合在机器人领战实现技术复用。在传感器领域：智能汽车产业积累的搬像头、豪液雷达、激光需达等多伟感器融合扶术可迁移至机器人领或，支持实时动态环境感知与障导物规逆，实现技天复用、小米CvberOne落我Mi-Sense深度视资模组，道过款非光协同开发的iTol+RGB技术，结合AI交互算法，使其不仅抑有完整的三维空同感知能力，更能够实现人物身份识剂，手势识别.表情识剂；特斯拉Optimus复用汽车FSD系统的视党感知算法，内互与村斯拉汽车相同的种神经网络：全面提升环境理释能力：小RON复用了A1汽车的鹰眼视觉感知系统，且务720”税觉范图，实现无死角感知和动态环流建模 或摄来源；动点科技 芯片方面，车规级智驾芯片的强算力与低功耗特性为机器人提供AI算力支持小寓IRON搭线白研图关AI芯片，算力3000T，支待30B参数大模型本地运行：特断拉Oplimus案用自研芯片：具多强大的AI算力，用于处理影知和控制任务， 效据表&：投张汽车 动力系统方面，智能汽车电池与电机技术为机器人提供长续航与精准力控支持。广汽集固第三代人形机器人GoMate搭载全固感宅池，续统能力达到6小时：较同类产品续航大幅提升；其轴向磁通电机给出力超达1000N·m，通过复用汽车电机的高精度拉制算法：实现抵取、掌展等动作的灵活性与稳定性，特斯拉Oplimus采用与汽车类似的电池包与冷却系统，通过车规级测试投术模拟运动与理控场录，确保动力供应的可靠性， 改据来源：广汽案团官网 2.3.汽车产业链与人形机器人产业具各软件协同优势 人形机器人与智能汽车在软件架构层呈现同源性，均遵循"感知-决策-执行"三要技术架构，感知层方西、智能电动车的多传总器品合技术可迁移至机器人环境感知；决筹层方面：自动驾获的SoC芯片、端到端算法及世界模型训练经验，为机器人任务规划提供核心支撑：执行层方，人形机器人与智能汽车的电机、电控。传动等零部件技术同源，且汽车底盘结构件中的轻量化材料样造用于人形机器人的外壳和求体等环节。 人形机器人与自动驾驶算法路径楚同，从规别驱动转向数据驱动，最终向知识驱动VLA大模型演进，2024与WaymoEMMA首次特多模态大语言模型号入自动驾领域，开创VLA架构先河；小米ORION通过QT-Former解决长时序记忆问悠：理想MindVLA深使融合3D空间理筛与扩散模型轨过生成，标志新知识驱动范式的造一步发展、当前VLA模型呈现三大特性：多模态融合（3DGS扶术与活言模型站合），计算效率优化（MOE架询、模型量化）、仿真阅环构建（世界模型强化学习），差异则体现在场景复奈度：汽车仅需处理2-3个自由度，而人形机器人需协调