东吴汽车人形机器人产业图谱：进展、技术与投资线索

发布时间：2026-08-21 一、AI总结内容 一、核心产业阶段与趋势 1. 当前国产人形机器人处于从样机向场景验证、规模化导入的零到一阶段，技术从能动向能用演进，产业正朝着制造、物流等高频重复场景加速落地，商业化程度由场景开放度决定。 2. 行业明确大规模量产的质变标志：机器人可在80%陌生场景完成80%随机指令，未来医疗、家庭服务等非结构化场景为中长期拓展方向，当前Tob核心场景为制造、物流。二、技术环节与进展 1. 硬件端核心环节包括感知、决策、执行、反馈，当前感知端依赖视觉、触觉传感器，决策端以多模态大语言模型为主，执行端需突破灵巧手、减速器等核心零部件，其中灵巧手自由度是区分应用场景的关键。 2. 海外以特斯拉Optimus为例，2026年将实现V4大规模量产，搭载自研FSD芯片、360度全景视觉、17自由度灵巧手，已在自家工厂完成2-3万台量产，实现拧螺丝、电芯分拣等替代；国内优必选2026年落地1万台量级，覆盖东风柳汽等产线。 3. 核心零部件突破：减速器中国产谐波减速器已有40、绿的等公司突破，4关节（4轴）荣泰集成等实现高精度低成本量产；灵巧手国产厂商逐步实现量产，成本有望从单只3-4万降至1万内；传感器国内厂商在力觉、触觉等领域布局，数据安全问题仍在优化解决中。三、大模型与数据进展 1. 机器人大脑（大模型）目前仍需2-3年成熟，当前主流方案为特斯拉、小鹏采用的世界模型+VLA（视觉语言动作模型），国内或出现具身智能模型，海外谷歌、英伟达已推出物理AI模型，强化空间与任务规划训练。 2. 数据采集环节：真机数据占比约40%，成本较高，依赖遥操作、人类示范、仿真数据生成等，涉及奥比中光、华亿科技、凡拓数创等标的，该环节有望较快起量出业绩。 四、国内厂商与投资线索 1. 国内车企入局优势：小鹏、小米、赛力斯等曾跟随特斯拉完成汽车软硬件生产，具备从AI结合硬件生产的能力，将于2027年推出人形机器人并在工厂训练，供应链逐步转型辅助。 2. 国内重点厂商进展：宇树2026年上市，小脑技术行业领先，2026年预计营收6亿左右，正向家庭等场景拓展；智源布局模型与生态，2027年或推出家庭场景产品；优必选Tob订单充足，覆盖制造、物流场景，布局完善；乐聚计划IPO。 3. 投资推荐：具备支架算法迁移与汽车制造优势的小鹏、小米；具备全栈技术与工业场景订单交付能力的优必选；即将上市的宇树、上美新材、丰隆股份。五、风险与关注 1. 当前人形机器人效率仅为人工的60%，核心瓶颈为传感器数据采集、全链路响应速度，需关注后续效率提升与寿命延长进度，以及非结构化场景拓展的难度。 二、音频原文（转写） 大家好，欢迎参加东吴汽车气菱ai系列五国产人形机器人产业图谱，目前所有参会者均处于静音状态下面开始播报声明。东吴证券研究所提醒您，本次电话会议及面向机构投资者或受邀客户第三方专家发言内容仅代表 其个人观点，所有信息或所表述的意见均不构成对具体证券在具体价位具体时点。具体市场表现的判断或投资建议未经合法授权，严禁录音转发及相关解读。涉嫌违反上述情形的，我们将保留追究法律责任的权利，感谢您给予的理解和配合。 谢谢各位领导大家好呃，今天的话主要是跟大家汇报一下我们这个本体机器人的一个报告。呃，这一篇的话主要是从几个方面呃去帮大家做一个梳理啊，一方面的话就是国产机器人，目前呃呃，整个处在的这么一个阶段啊，第二个的话就是从呃硬件端来看，目前这个从感知决策到执行比较重要的一些环节啊，第三个的话就是呃梳理一下各家的这么一个进展的情况啊，最后落地到一些本体公司的一些这个推荐。 嗯，那首先的话还是看一下整个呃产业的一个情况啊，那目前的话也随着呃特斯拉这边呃一个发布呃，以及这个国产这边的语数和智源等等各多产品的一个呃，一个亮相呃，那整个机器人的话也处在了一个零到之一的这么一一个阶段啊，产业的话也逐步的从样机去往场景验证和这个规模化去做一个导入啊，那技术上来说的话，呃更多的就是呃，围绕着从能动啊，到能用去做一个演进啊。从市场的这个这个场景来看的话，呃那随着这个大脑这边的逐步的一个完完善吧哦，后续的整个产品端的话也会有更多的呃，更多的一个呃不同的形式出来。 呃从呃不同的这个环节上来看的话啊后面我们会呃展开去做梳理啊，那就人形机器人主要就是感知决策行动和反馈这几个环节啊，那现在从感知端的话，就需要呃多模态的一些数据去做一个传输啊，那这里面涉及到视觉的摄像头呃触觉的一些传感器啊，以及在这个运动轨迹呃和这个呃物理操作上的一些这个传感器啊，那涉及到的呃呃处理的一些这个模型的话包括计算机触觉3d建模和场景理解，以及位置定位这些啊，那这些的话会呃相对于呃，目前来来说的话是机器人最核心的这个环节啊，就是还是处在数据的一个收集和呃处理的这么一个阶段啊，那整个数据数据量后面达到一个比较大的量级之后的话啊，对于这个大脑这边去做决策啊，会有一个比较质变的一个呃节点会出来啊，那到呃呃决策这边的话是输入给像这种大大语言模型啊，视觉语言模型啊，以及视觉语言动作模型等啊去做这个呃任务的规划算法，呃最后的话啊，相当于传输到小脑去给各种呃硬件的一个呃运动啊去提供一个指令就其实和我们支架端的呃环节是差不多的呃，但汽车这边的话更多的是一些这个呃三维的一些动作啊，但是机器人这边涉及到一些多维的动作啊，不管是数据量也好，还是呃在整个这个环境的理解上来讲啊，都相较于之前的这个汽车要要复杂很多呃，现在的话，各个国家也都给了一些机器人的政策去呃，推动这块的一个发展啊。 当然，我们国家的话，呃也是在今年推出了2026年全身智能发展规划，包括国家电网这边呃的一些这个呃电力巡检待电工作啊，应急救援啊，以及以及呃，各个仓储物流的环节啊，目前都在加速人形机器人去做1些这个替换啊，那这里面的话是我们去做的一个场景的划分啊，也可以看到呃，这里面这个商业化程度和开放场景的开放程度啊，去决来决定了这个机器人训练的一个复杂性。目前的话更多的还是在呃制造物流巡检啊，这种呃高频重复可量化的这种场景里面啊，是机器人率先放量的这么一个场景啊，那不管是呃优必选还是呃这个呃支援啊，以及玉树大家都更多的是在这个场景里面去做训练啊，但是目前来看的话，整个人形机器人效率还是呃呃，大概是人工的60%啊。 这个核心原因的话，还是受到了这个传感器的数据采集啊，以及这个呃整个链条链，整个从数据采集到决策到执行的这个全链路的一个响应速度。啊，不如人类灵活啊，那也是随着后面这个效率的一个提升，以及呃寿命的一个延长啊，那整个效替代效率的一个呃，一个一个优势才能一个比较大，明显要比较明显的一个提推凸显出来啊，那中长期来看的话，随着呃智能模型和军军人智能的模型和本体能力的一个提升吧啊，机器人才会逐步的去往医疗家庭服务这样的一些这个开放的呃非结构化的一些场景去做拓展啊，那这里面可以看到在在这个 tob端来讲的话，最大的两个场景是制造和物流嘛啊，那这一块已经在加速去做这个落地和推动了呃那家庭清洁这一块的话是在呃未来我们呃最看重的一个这个开放式的场景的空间整个产业的话，嗯，现在是处在一个呃往一到十去做量产的这么一个阶段啊，这里面包括呃特斯拉的这个机呃，特斯拉也飞飞哥以及志愿语数这样的一些这个机器人为主啊，那特斯拉的话，今年的这个机器人已经开始呃逐步的实现v3的一个小规模量产了吧那到了明年开始的话，整个这个v4版本以及更大规模的一个量产会逐步的定型啊，那这里面的话就是呃需要呃，人形机器人在第一代的硬件呃落地了之后的话，再经过反复的运动，控制感知和模型，以及核心零部件的技术积累再去逐步的。 去迭代啊，在呃这个封闭场景里面去做训练，在逐步的去呃打开更多的这个场景，那这里面我们觉得呃机器人的这个技术来讲，呃能够实现呃规模化量产的一个质变的标志，就是机器人可以在80%的一个陌生的场景里面。啊，完成80%的随机指令啊，那这样的话就会对于呃环境的理解。呃物品的识别和路径的规划的这种符合任务的话能够达到比较好的一个完成度啊。这是呃，我们理想中的这个未来机器人可能处在的一个状态啊，那最终的话类似于像呃，这支架呀等等这些环节可能会存在赢家通吃的这种这种格局啊，所以这个要求呃，各家企业现在在成本啊，还有泛化能力的这种呃优势上要要持续持续的去能够跑通啊，覆盖大多数的场景啊，才能在最终的这个这个呃，你们留下来吧。 嗯，那第二部分的话是我们说的这个技术路线这一块啊，因为这里面涉及到呃硬件这边的一个标准化啊，还有在呃模型端和数据采集端的一些这个呃，像一些比较重要的一些环节。嗯，那从目前来看的话，能够看到呃运动能力是基础的能力，呃，也就是完成小脑的一些这种呃呃操作啊，以及一些复杂复杂的一些操作。呃是呃，目前来看的话，大家在硬件端的一个核心的要突破的点。呃，这里面涉及到核心的除了肢体之间的这个协调之外的话就是呃灵巧手呃，以及全身的这个触觉啊，这1块的话是处在一个还在处在一个快速迭代的这个一个阶段啊，所以呃对于像这种呃真实的一个工业场景里面来说的话。 呃，不仅要要求你能够完成一些这个比较稳定的去完成一些抓取啊呃搬运啊，分拣啊装配啊这样的一些路线，呃未来的话对零小手这边的要求还要去完成一些人类一些偏精巧的一些动作啊，所以这对零小手的一个灵活度的要求啊会越来越高啊，那这也是目前这个机器人，大家也是从2023年，比如说语数的这个h1的机器人从能走啊能跑啊，实现一些稳定的行走啊，以及这个呃奔跑啊这些动作啊，往这个今年啊逐步的去从运动往操作去去转操作，这边的话既要融合全身的一些控制，多视角的一些感知，还有这个触觉灵巧手的一些动作啊，更是呃对于他们自身的一个反应度啊，还有这个呃更复杂的一些动态动态的这个动作的能力啊，要求都会比较高，所以能操工作是我们后面能够去检验呃机器人在复杂环境和连续作业能力的一个关键。 呃，这里面的话是大家能够看到各各家这个机器人，大家在呃汽车工厂或者是物流中心，呃在做一些搬运质检的一些这个呃机器人上呃，有一些规模化的量产的一些这个呃机器人那这里面的话像特斯拉的这个v3呃，它的话，因为呃，目前大家国内的很多机器人也都是参照特斯拉目前在呃引领的一些这个技术嘛，呃，它从这个整个呃特斯拉的机器人来说的话，它是和国内的很多机器人在支架层面的时候。就已经展现过这方面的呃，这个这个硬件的和软件的优势了啊，本身就搭载了自己fsd的这个芯片啊，加上360度全景的视觉的一个系统啊，那灵巧灵巧手的话也是用的，这个17个自由度的这个灵巧手啊，整个自由度是呃，越来越拟人化的一个啊，能够在工厂他们自己的工厂里去完成一些拧螺丝啊，电芯的分拣啊模组的组装，还有搬运这些工作啊，今年的话已经在自家工厂里面去呃逐步的落地啊，完成那个两到3万台的一个，一个一个一个呃量产啊，能够去实现这块的一个替代的。 呃替代人工的一个情况啊，这个的话是目前特斯拉的一个进展，而国内的话像呃优必选，也是目前在工厂里面去完成一些料箱的搬运智能的分拣啊，今年也有大概1万台左右的量产，在像东风柳汽啊极客啊，奥迪一汽啊，这些产线里面去在做实训啊，所以这也是目前国内大家呃在还是在tob的工厂里面去去锻炼机器人这方面的一些能力的一个呃，一个一一个点啊，这也是这个呃呃，物流和制造啊，就是工业化核心落地的这个方向。 呃，那对于人形机器人来讲的话，它呃，当然，大家之前一直在纠结这个是呃，是否一定要用这个双足的一个类型？哈啊，那当然，我们觉得这个双双足这个类型也好，还有这个高高自由度的灵巧手，最终大家应用的场景是为了做在家庭里面去完成一些复杂的操作去。啊，帮助人类完成一些体人这个呃家庭清洁这样的一些工作啊，所以在呃特斯拉的以及在做双主的这些机器人的公司里面可能大家的目标，未来都是toc嘛啊，所以这也是呃，目前大家嗯，就会有这么一个过渡的一个从从轮式到人形的这么一个阶段。 那从硬件端来讲的话，嗯，这个执行能力是本身是决定了机器人的一个作业的边界的啊，那当然，大家和和其实呃国内和特海外，它整个机器人大家各有各的特色啊，那对于尤其是以特斯拉的海外的一个机器人为主的话，它这里面涉及到了更多的呃斜坡减速