具身智能系列01：本体厂商资本化加速，通用机器人产业链进入验证期

证券分析师：黄细里执业证书编号：S0600520010001邮箱：huangxl@dwzq.com.cn证券分析师：郭雨蒙执业证书编号：S0600525030002邮箱：guoym@dwzq.com.cn2026年7月29日 报告核心观点 ◼人形机器人由样机展示迈向场景验证与小批量交付。具身智能将AI能力嵌入物理本体，使机器人形成“感知—决策—执行—反馈”闭环。2025年以来，全球头部厂商陆续进入工厂测试、小批量交付及商业部署阶段，行业竞争重点由“能否实现运动”逐步转向“能否稳定完成任务并实现规模制造”。 ◼结构化场景有望率先实现商业化落地。制造、物流、巡检等领域流程标准化程度高、任务重复性强，机器人部署边界清晰，率先进入规模化验证阶段。短期制造、物流及巡检仍是核心应用方向；中长期随着具身模型和本体能力提升，应用场景有望逐步向医疗、家庭服务等开放环境拓展。 ◼感知、决策与执行协同构筑本体能力：1）感知端，多模态传感器与视觉语言模型融合，提升机器人对环境、物体及任务状态的理解能力；2）决策端，大模型推动机器人由规则控制向任务理解、推理规划和自主决策演进，VLA逐步成为打通“感知—决策—执行”的主流路线；3）执行端，关节模组、灵巧手及力觉反馈技术持续提升复杂操作能力。 ◼成本下降与作业效率提升共同决定商业化经济性。人形机器人降本路径主要经历“核心零部件国产替代—规模制造降本—软件算法优化”三个阶段。据我们测算，当机器人单价降至40万元以内，在75%以上工作效率区间下，机器人替代人工将降低整体用工成本，实现规模化商用基础。 ◼人形机器人市场空间随销量增长和成本下降逐步打开。我们预计全球人形机器人市场规模将由2026年230亿元增长至2030年2776亿元,2026年至2030年CAGR达86.4%。根据莱特定律，我们预计全球机器人累计销量达291万台时，整机制造成本将由2025年的约35万元/台下降至9.3万元每台。 ◼国内外本体厂路线分化，国产厂商订单与资本化进程加快。海外厂商更加重视PhysicalAI、基础模型及软件能力，国内厂商则依托制造业基础和供应链体系，强化本体、算法与场景的协同。国内已形成“科技企业、车企、本体初创企业及高校系”共同参与的多元格局，产品由工厂实训逐步转向小批量交付，产业订单主要由优必选、智元机器人、宇树科技等国产厂商推进。 ◼投资建议：随着本体性能持续提升、核心零部件国产化及规模制造推动BOM成本下降，人形机器人产业链商业化进程有望加快。推荐具备智能驾驶算法迁移和汽车制造体系协同优势的【小鹏集团-W】，关注具备全栈技术、工业场景订单及整机交付能力的【优必选】，机器人本体公司控股的【上纬新材】、【锋龙股份】。 22◼风险提示：人形机器人发展不及预期风险；政策不及预期风险；行业内竞争加剧风险；零部件降本进程不及预期风险；人形机器人应用场景不及预期风险。 一、产业化拐点：从样机展示走向场景验证 二、技术路线：感知、决策与执行协同构筑本体能力 三、量产突围：BOM与作业效率决定量产能力 四、公司映射：本体厂路线分化与资本化加速 五、投资建议及风险提示 一、产业化拐点：从样机展示走向场景验证 1.1.具身智能机器人：物理AI的终极形态 ◼具身智能的本质是将AI能力嵌入物理本体，使机器形成“感知—决策—执行—反馈”的闭环，人形机器人因能够复用人类既有环境与工具体系，成为具身智能的重要载体。 ◼人形机器人行业发展历程： ➢1973年：WABOT-1问世，人形机器人历经实验室原型、系统集成与性能优化等阶段，技术能力持续迭代； ➢2021年以来：优必选、特斯拉、小米等厂商相继推出人形机器人产品，运动控制与操作能力加速提升，成本逐步下探； ➢2022-2024年：国内产业链明显提速，上游核心零部件企业加快扩产与技术突破，科技企业及车企密集入局，推动产业由样机展示迈向场景验证与规模化导入阶段。图：人形机器人行业发展历程 1.1.技术突破推动机器人由“能动”向“能用”演进 ◼具身智能技术突破主要体现在感知、决策与执行三大环节：1）感知能力方面，多模态传感器与视觉语言模型融合，提升机器人对环境、物体及任务状态的理解能力；2）决策能力方面，大模型技术推动机器人由传统规则控制向基于语义理解的任务规划与自主决策演进；3）执行能力方面，高性能关节模组、灵巧手及力觉反馈技术持续提升机器人运动控制与复杂操作能力，推动机器人由“能运动”向“能完成任务”迈进。 1.1.政策：海外起步较早，中国支持体系加快完善 ◼海外政策体系起步较早，中国支持重心由技术研发加速转向产业化落地。其中，美国侧重机器人基础技术与人工智能融合，欧洲强化技术研发与伦理治理，日本则聚焦老龄化背景下的服务机器人应用。 1.1.政策重心转向应用落地，中国具备产业集聚优势 ◼全球主要经济体持续加大具身智能领域投入。全球政策重点正由单一机器人研发逐步转向“AI+制造+应用场景+供应链”协同推进，积极推动具身智能机器人在各场景的应用落地。 ◼从全球具身智能产业格局看，中国已形成较为突出的产业集聚优势。2025年全球具身智能格局中，中国占比约65%，显著高于北美的20%以及欧洲、日本、韩国合计的12%。随着本体厂、核心零部件及应用场景协同发展，中国具身智能产业有望进一步由数量优势向工程化、成本控制和规模制造优势延伸。 注：市场规模包含整机、核心部件、系统软件、解决方案，但剔除传统工业机器人与单一功能服务机器人，口径为收入，单位亿元。 1.2.结构化场景率先落地，制造与物流商业化进度领先 ◼机器人应用场景分层，“高成熟度+低开放度”场景有望率先商业化落地。从场景特征看，制造、物流、巡检等领域流程标准化程度高、任务重复性强，机器人部署边界清晰，且具备较明确的ROI测算基础，因此率先进入规模化验证与落地阶段；据菜鸟、罗兰贝格数据，2025年机器人在制造和物流领域对应的市场空间分别约为1400亿元和700亿元，是当前最具确定性的应用方向。 ◼我们认为，机器人商业化将遵循“结构化场景优先、开放场景渐进”的演进路径。短期看，制造、物流、巡检等高频、重复、可量化收益场景仍将是机器人率先放量的核心方向；中长期，随着具身智能模型和本体能力持续提升，机器人有望逐步向医疗、家庭服务及更开放的非结构化场景拓展。图：机器人应用场景矩阵（2025年） 1.2.产业由技术验证迈向规模复制 ◼人形机器人产业正由“0-1技术验证”进入“1-10规模复制”阶段，量产交付成为产业发展的核心驱动力。经过前期运动控制、感知系统、具身智能模型及核心零部件等技术积累，全球头部厂商已完成产品形态定型，并开始围绕制造、物流、商业服务等场景推进规模化验证。 ◼2025年以来，特斯拉，Figure AI，小鹏集团等厂商的人形机器人陆续进入工厂测试、小批量交付及商业部署阶段，行业竞争重点由“能否实现机器人运动”逐步转向“能否稳定量产并创造商业价值”。 数据来源：特斯拉公告，特斯拉官方微博，Figure AI，小鹏集团，宇树科技招股说明书，Unitree宇树，中国证监会，智元机器人官网，优必选公告，证券时报网，AgilityRobotics，1X Technologies，东吴证券研究所 二、技术路线：感知、决策、执行协同构筑本体能力 2.1.从运动智能到操作智能，机器人技术重心发生转变 ◼运动能力逐步成为基础能力，复杂操作正在成为新一轮技术竞争核心。据《全球机器人技术路线图2025–2035》（下文简称路线图），四足机器人运动技术已进入较高成熟阶段，而灵巧手、全身触觉和双臂操作仍处于快速迭代期，预计未来数年将成为机器人能力提升的重点方向。 ◼商业化评价标准正在由运动表现转向任务完成能力。真实工业场景并不关注机器人是否能够完成高难度动作，而更关注其能否稳定完成抓取、搬运、分拣、装配等连续任务。据路线图，灵巧手则有望在2031年前后接近人类操作水平。 2.1.运动能力逐步成熟，复杂环境与连续作业仍在验证 ◼机器人运动能力已基本完成从“能站稳、能行走”向“复杂环境适应与连续作业”的技术验证。 ◼以宇树人形机器人为例：1）H1率先完成全尺寸人形机器人的稳定行走、奔跑及复杂地形适应验证；2）G1通过小型化和高自由度设计提升全身协调与复杂动态动作能力；3）R1强化轻量化和产品普及属性；4）H2升级全尺寸平台的关节扭矩、动作精度及拟人化水平；5）H2Plus融合全身控制、视觉感知与触觉灵巧手，推动机器人能力由“能运动”逐步迈向“能操作”。 2.1.操作能力带动工业场景验证，制造、物流场景率先落地 ◼制造与物流成为率先工业化落地的核心方向。以特斯拉、优必选等为代表的多款人形机器人已进入多家汽车工厂及物流中心，在搬运、质检、基础组装等中低复杂度工种上实现了规模化实训。 2.1.人形机器人优势在于适配已有生产环境 ◼人形机器人核心优势在于高度适配既有人类生产与生活环境，有望在不大幅改造工位、工具及基础设施的前提下完成跨场景部署。相较固定机械臂、轮式复合机器人和四足机器人，人形机器人兼具类人移动、双手操作和环境适应能力，能够覆盖工业制造、商业服务及家庭场景，通用化潜力更高；尽管当前仍面临成本较高、可靠性不足及模型训练投入较大的问题，但随着核心零部件降本、具身模型能力提升和规模制造推进，其应用边界有望持续拓宽，并逐步由专用设备演进为通用具身智能终端。 2.2.硬件系统：执行能力决定机器人作业边界 ◼关节模组是决定机器人执行能力的核心组件。当前旋转执行器围绕直驱、准直驱、谐波、RV及行星减速方案持续演进，核心趋势为高精度、高集成、小型化。 ◼关键技术：高扭矩无框电机、精密谐波减速器、行星滚柱丝杠、高刚度轻量化结构件等。 2.2灵巧手：机器人走向复杂操作的关键硬件 ◼灵巧手种类多样，在精度、灵活性、成本等多方面各有优劣：1）按照自由度数量可分为全驱动和欠驱动；2）按照驱动结构可分为驱动器外置、内置或混合制；按照具体驱动方式可进一步细分为电机驱动、液压驱动、气压驱动、形状记忆合金驱动；3）按照机械传动形式可分为腱传动、连杆传动、齿轮/涡轮蜗杆传动、丝杠传动；4）按照感知技术可分为内部感知和外部感知。 2.2灵巧手：机器人走向复杂操作的关键硬件 ◼国内外主机厂方案基本收敛至电驱动+高自由度；传动方式各异和传感器方案各异，但后者已有向多模态感知发展的趋势。 2.2.感知系统：多模态感知系统持续升级 ◼感知系统是机器人连接物理世界、实现自主决策与闭环控制的基础。通过融合视觉、惯性、力觉及触觉等多模态信息，机器人可完成环境建模、目标识别、姿态估计和接触反馈，为自主导航、精准抓取及复杂操作提供数据支撑。 ◼技术路线由单一传感向多传感融合加速演进。1）本体状态感知：IMU惯性测量单元；2）接触交互感知：力矩传感器、触觉传感器；3）非接触环境感知：3D视觉、激光雷达及毫米波雷达。 2.3.大脑决定机器人智能上限与泛化能力 ◼人形机器人由大脑+小脑+肢体组成：大脑以AI大模型为核心，完成对多源传感信息的理解与推理，进行任务级交互、规划与决策，并向“小脑”下发可执行策略。 ◼具身大脑的模块化：感知模块（视觉/触觉/听觉融合）、决策模块（语义理解/意图推理/世界建模）、行动模块（接收指令/执行动作）、反馈模块（人机交互与动作优化），形成“感知-决策-行动-反馈”闭环。 ◼大脑是人形机器人落地的关键瓶颈与核心价值所在：基于多模态大模型的“具身大脑”承载任务级交互、环境感知、任务规划与决策控制，决定机器人智能上限与泛化能力。当前人形机器人正从Lv1向Lv2探索，大脑是实现跨越的核心。 2.3.大模型推动机器人具备理解和决策能力 ◼大模型推动机器人从“动作执行”向“任务理解与自主操作”演进。VLA模型开始统一视觉、语言和本体状态，并直接生成连续动作，使机器人由执行预设程序转向理解任务、规划动作并适应环境变化。未来本体厂竞争的核心将不再仅是运动速度、自由度