人形机器人“ChatGPT时刻”的投资机会

首先，贴一下笔者对机器人行业投资的认知与布局。

这一轮人形机器人的核心推动是在对面，为什么这么说呢？具身智能的出现是实现人形机器人突破的关键。如果没有具身大模型支撑，其他进展只能算是表面功夫。很多年前就有人形机器人概念了，为什么一直无法商业化，这是根本症结。此外，资料显示美国人均时薪高达30.57美元/小时，因此美国市场是有强烈动力去推动2B（企业级）人形机器人大量应用的，这可以作为制造业回流美国的重要支撑。而国内市场因为没有这块的推动，则更多的会集中在2C（消费级）领域的人形机器人发展，当然还是回到前面，这需要建立在美国2B市场成功应用的基础上。笔者认为，与低空经济或商业航天相比，人形机器人更有潜力快速实现千亿规模，主要原因还是因为美国市场对人形机器人存在真实且迫切的需求。至于进展上，最简单的方式就是观察特斯拉产业链的进度，注意是产业链进度，而不是只盯着特斯拉。

至于投资上，人形机器人、工业机器人和汽车行业的产业链存在较大重叠，一旦实现规模化生产，国内市场未必会出现供需错配。因此，需要关注那些价值量较高且专属于人形机器人领域的核心技术和部件，这是当前最大预期差的方向。目前，这些方向集中在行星滚珠丝杠、电子皮肤/传感器和空心杯电机。所以，笔者建议前期重点关注这些方向，只要基本面靠谱，百亿以下的标的是最佳。行情发展到中期可以关注与最大预期差方向相关的铲子公司，也就是能够在供需错配中受益的上游供应链企业。最后可以布局终端厂，那这里应该怎么给估值呢，笔者先抛出这个问题给大家，答案在文末。

下面开始正文，分享一下机器人的调研。

英伟达最新推出的Cosmos平台提供完整软件资源，加速机器人领域的AI开发

2025年1月7日，英伟达在2025年国际消费电子展（CES 2025）上发布了全新的Cosmos平台。借助全球基础模型（WFM），企业可以在虚拟环境中模拟多种场景。结合NIMS、NeMo及开源软件（OSS）的应用，该平台能够加速机器人领域的AI开发。英伟达正在逐步丰富其机器人开发平台的内容，这与公司预测的大规模商用AI驱动机器人即将到来的趋势一致。随着机器人生态系统（包括AI、加速计算、物理仿真技术以及大规模传感器）的日益成熟，机器人在工业和服务领域的渗透率将进一步提升。人形机器人也正逐步迈向商业化批量生产阶段。现在很多人可能觉得Cosmos平台没什么，这就跟最早CUDA平台出来的时候一样，入口的争夺，用的人多了适应了就离不开了，笔者非常建议大家紧跟这个平台。

服务机器人将成为市场价值增长的主要驱动力

机器人分为工业机器人和服务机器人。据Statista统计，机器人市场价值将以9%的年复合增长率增长，到2029年达到730亿美元。值得注意的是，服务机器人受益于生成式AI技术和高级的人机交互界面（HMI），这将进一步提升其市场吸引力，因此服务机器人预计将成为市场价值的主要增长驱动力。此外，我们预计，AI在机器人领域的应用加速将进一步提升竞争力，并帮助解决复杂任务。到2029年，AI机器人预计将占整个机器人市场的88%。

人形机器人进入商业化阶段

人形机器人凭借类似人类的外观及行走能力，通过AI发展出学习与理解能力，从而实现自主决策并执行任务。它们可以被视为高度集成AI与机器人技术的设备。由于能够执行高度灵活且智能化的复杂任务，人形机器人显著改善了工业机器人的局限性，例如专用生产和灵活性差。随着人形机器人的应用逐渐普及，再加上新型训练平台和制造成本的下降，商业化人形机器人的市场价值预计到2034年将达到78亿美元。在发展进度方面，人形机器人将在智能制造和仓储物流领域率先应用，随后扩展到特定行业或专业应用，例如医疗保健和国防，最终将在消费者服务市场中广泛使用。

人形机器人供应链包括人形硬件、决策与感知模块

人形机器人供应链可分为决策与感知模块以及人形硬件。目前，人形硬件和传感模块（不包括软件）的综合成本约为4万至6万美元。随着市场逐步成熟和大规模生产有效降低成本，市场预计人形硬件的长期成本将降至约2万美元。人形硬件的主要组件包括旋转执行器、线性执行器、仿生手等。决策与感知模块可进一步细分为数据采集、物理环境建模以及训练/推理，模仿人类感觉器官、小脑及大脑的运行模式。

机器人领域的“ChatGPT时刻”已经到来

英伟达对AI与机器人技术的发展持乐观态度，并为开发者提供了全面的解决方案。以机器人开发为例，在硬件解决方案方面，公司推出的DGX数据中心服务器专用于训练大型语言模型（LLMs）等AI模型。而在边缘计算方面，公司发布了Thor处理器和Isaac Groot平台，助力机器人领域基础模型的运行、数据管道的构建以及仿真框架的实现。在物理建模方面，英伟达提供了Omniverse平台，用于构建虚拟世界（数字孪生），帮助开发者在数字孪生环境中整合海量数据。

2025年1月7日，英伟达在CES 2025上发布了全新的Cosmos平台。借助全球基础模型（WFM），企业能够在虚拟环境中模拟多种场景。Cosmos平台通过真实世界数据与AI生成内容，在Omniverse数字孪生环境中进行训练，使企业能够在虚拟环境中模拟不同的场景，加速AI机器人技术的开发。此外，英伟达在CES上还提到了软件层面的三款产品：NIMS、NeMo和开源蓝图。其中，前两者的功能是帮助客户创建并微调专用AI推理模型，而开源蓝图表明开发者可以独立修改不同类型的训练模型，从而进一步完善其AI软件部署。

生成式AI模型的爆炸性增长与成熟的仿真环境缩小了仿真与现实之间的差距，深化了人机交互。在虚拟环境中训练的机器人能够在现实世界中高效运行，实现了AI与机器人技术的高度融合。这意味着，在我们看来，机器人领域的“ChatGPT时刻”已经到来。

服务机器人作为市场价值增长的主要驱动力

机器人是指能够自动执行任务的人工机械设备，用于替代或协助人类工作。根据国际机器人联合会（IFR）的分类，机器人分为工业机器人和服务机器人两类。

• 工业机器人：工业机器人是指能够自动化、可重新编程、多用途的机械臂，通常具备三个或更多轴的编程能力。它们可以固定安装或置于移动平台上，作为工业环境中的自动化设备使用，主要用于工业生产线上的产品制造。工业机器人广泛应用于汽车、化工和电子等行业。

• 服务机器人：服务机器人通常指那些提供服务或执行特定任务的机器人，形式和应用领域广泛。在非制造业领域使用的机器人也可定义为服务机器人。服务机器人可以进一步分为两大类：消费者机器人和专业机器人。

• 消费者机器人：指用于个人和家庭服务的机器人，例如从事家务、娱乐和安防的各种机器人。
• 专业机器人：指满足特定行业或专业需求的机器人，广泛应用于农业、物流、医疗、国防等领域。

机器人通常分为六种常见类型：

• 固定类型：

1. 关节型机器人
   （机械臂）：具有多个关节的机器人，通常用于工业应用。
2. 协作机器人
   （协作机器人，cobots）：可以直接与人类并肩工作，无需安全围栏。

由于全球人口结构的变化和劳动力短缺，再加上AI技术开发的显著进步，机器人的服务范围不断扩大，应用领域也日益广泛。根据市场调研机构Statista的预测，机器人市场价值将以9%的年复合增长率增长，到2029年达到730亿美元。尤其是服务型人形机器人受益于生成式AI技术的推动，人机交互进一步增强，大幅提升了市场吸引力。在陪伴、物流、医疗、教育、农业、林业、太空探索、娱乐、家务、个人及老年护理、家庭安防、建筑拆除以及船舶检测与维护等多个应用领域，对服务机器人的需求才刚刚开始。服务机器人是推动机器人市场价值增长的关键驱动力。

在工业机器人领域，由于关键部件成本的下降和生产线自动化显著提高了生产效率，工业人形机器人的价值正以适中速度增长。从具体细分领域来看，协作型人形机器人的价值增长抵消了传统机器人的市场下滑。协作机器人目前仅占工业机器人总量的6%，但它们能够通过各种传感器（如视觉、听觉和触觉）获取环境信息，并利用深度学习进行感知和理解。由于具备学习和适应能力，这些机器人可以与人类协作，实时调整工作目标，提供比传统机器人更高的应用灵活性。

此外，随着算法、机器学习、自然语言处理（NLP）以及大型语言模型（LLMs）技术的发展，AI在模仿人类认知、逻辑、学习和解决问题能力方面取得了显著进步。机器人正在加速AI应用的集成，以提升竞争力并解决复杂任务。Statista估计，到2029年，AI驱动的机器人（包括协作机器人和服务机器人）将在整个机器人市场中的占比达到88%，较2024年的37%大幅增长。

人形机器人进入商业化阶段

人形机器人是指模仿人类外貌和行为的机器人。它们具有类人的身体特征和行走能力。通过算法和AI技术，它们可以发展学习和理解能力，从而实现自主决策和任务执行。这些机器人可以被视为高度集成AI与机器人技术的设备。

关于人形机器人是否代表机器人技术发展的最终形态仍存在争议。然而，无论是特斯拉的首席执行官还是英伟达的首席执行官，都对“人形机器人”的发展持乐观态度，原因包括：

1. 高适应性：人形机器人可以模拟人类动作，无需对现有的人工使用空间或工作流程进行修改；
2. 数据获取优势：由于其与人类相似的体型，能够获取与人类行为最相关的数据，用于机器人训练，从而减少错误；
3. 促进情感交互：类人的外观和表情有助于陪伴型机器人在情感交互任务中的表现。
   
   

另一方面，由于人形机器人能够执行高度灵活且智能化的复杂任务，它们显著改善了工业机器人的局限性，例如专用生产和灵活性差。随着人形机器人应用的普及，加之新型训练平台的出现和制造成本的下降，商业化后的人形机器人拥有巨大的增长潜力。根据Precedence Research的预测，商业化人形机器人的市场价值预计到2034年将达到78亿美元，2024年至2034年的年复合增长率（CAGR）为17.3%。从发展进程来看，人形机器人预计将首先在智能制造和仓储物流领域获得早期应用，随后扩展到特定行业或专业应用，例如医疗保健和国防，最终在消费者服务市场中得到广泛使用。

硬件规格、决策与感知模块

人形机器人的供应链可以分为决策与感知模块以及人形硬件。目前，人形硬件和传感模块的综合成本（不包括软件）约为4万至6万美元。随着市场的逐步成熟和大规模生产有效降低成本，市场预计人形硬件的长期成本将降至约2万美元。

人形机器人的规格

人形机器人的硬件可以分为以下几部分：

• 旋转执行器：
  旋转关节组件，用于肩部、肘部、腰部和髋部，包括无框力矩电机、力矩传感器、谐波减速器、交叉滚子轴承和编码器。一个人形机器人使用约14-16套，约占硬件物料清单（BOM）成本的30-35%。

• 线性执行器：
  线性运动组件，用于上臂、大腿、小腿及其他线性运动部件，由无框力矩电机、力矩传感器、谐波减速器、滚珠丝杠/滚柱丝杠、滚珠轴承和编码器组成。一个人形机器人使用约14-16套，约占硬件BOM成本的30-35%。

• 仿生手：
  模拟手掌和手指的灵活多关节运动，要求具备小体积、轻重量、高耐磨性和高刚性等特点。仿生手由空心杯电机、力矩传感器、行星减速器和编码器组成，约占硬件BOM成本的15-20%。

• 其他部件：
  包括脚部、骨架、外壳、电池和冷却系统，约占硬件成本的15-20%。

成本分解

从各部件和单个组件的成本分解来看，力矩传感器占比最大，为30%；其次是谐波减速器和无框力矩电机。这三项合计占硬件成本的75-80%。

决策与感知模块

决策与感知模块使人形机器人能够学习和理解，从而进行自主决策并执行任务。其运行遵循AI工作流程，包括数据收集、数据标注与整理、模型构建与训练、模型部署以及验证与分析。我们将其供应链/技术进一步划分为三个主要部分：

• 数据采集：
  模拟人类的感官器官，用于获取外部环境的信息和数据。

• 算法与物理环境建模：
  模拟人类的小脑功能，用于处理复杂的物理环境数据，并生成协调的运动和操作能力。

• 训练与推理：
  模拟人类的大脑功能，通过深度学习和推理能力，实现自主决策和任务执行。

  
  

人形机器人供应链概览

市场对人形机器人未来的高增长潜力持乐观态度，因此相关供应商积极投入机器人开发。台湾供应商在电子机械和传动组件的集成方面建立了全面布局，具备强大的独立生产和研发能力，巩固了其在代工服务领域的竞争优势。这些组件包括电机、控制系统、减速器和滚珠丝杠等。因此，相关供应商预计将率先受益。

最后，恭喜昨天打赏的朋友，超短线标的已经在兑现涨幅，中长线布局也正当时，还有之前分享的端侧标的也迎来新高大丰收。前段时间闲来无事写了篇小文章，讲了一下为什么YM会在7.3附近重点防守，最近的一系列动作，又是暂停购买GZ，又是发布会，也证明了笔者的判断，因此笔者觉得春季行情应该要来了。但是这个过程一定不会你好我好大家好，还是要聚焦逻辑，聚焦核心。

最后一步该怎么给估值呢？以市销率PS为估值参考，可参考赛力斯、京东方这些标的。

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