政策方面，工信部近日印发《人形机器人创新发展指导意见》，该指导意见正式提出：2025年国内整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在部分场景得到示范应用；2027年相关产品深度融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎。
哑铃型投资机会，人形机器人与低估值并重
人形机器人行业不断有重量级玩家进入
特斯拉是人形机器人行业的“鲶鱼”，促进产品快速迭代与商业化落地
我们认为：①特斯拉人形机器人商业化落地进展加快。Optimus的物品整理能力已经可以与2023年7月底谷歌展示的RT-2大模型媲美，并且更进一步实现了克服干扰的能力。在运动性能上，Optimus单腿站立并且可以实现拉伸、瑜伽等较为复杂的动作，表明人形机器人在运动性能上有了明显突破（2022AI DAY 强调过平衡性问题还没有解决）。②视觉方案重要性进一步体现。我们认为，Optimus使用视觉手段精准操作四肢的证明了强视觉方案的可行性，也有望推进其他人形机器人厂商在视觉方面进一步加快布局。
人形机器人应用场景广泛，是工业机器人与其他自动化设备的有力补充
马斯克预期人形机器人可以用车辆周边、生活居家、工商业和外太空场景。在马斯克在2021年AI DAY提及人形机器人的研发目标：“我们要确保它会一直对人友好，能把人从危险的、重复的，无聊的任务中解放出来，甚至还能跟已经高度自动化的特斯拉车辆生产进一步结合协作。” 具体应用场景包括：①车辆周边场景：特斯拉机器人和汽车在底层算法上互通，因此预计Optimus能够协同电动车实现多个场景应用，机器人将成为电动车智能场景中的一环。②生活居家场景：a.初期预计只能完成简单工作，例如室内场景中实现搬东西、收快递、倒垃圾等功能，在外出场景中实现陪伴、监测外界环境等功能；b.在经过真实场景积累，迭代更新算法和功能后，Optimus预计能够进一步从事精细化工作。 ③工商业等应用场景：特斯拉人形机器人，作为人类生产力的延伸，预计未来可以用于节拍要求不高、灵活性要求高的工商业场景，替代人类从事一些危险或者重复单调的工作。 ④外太空场景：马斯克在2021年AI日上宣称希望未来能将机器人送到外太空，做一些人类无法从事的工作。
《人形机器人创新发展指导意见》指出要拓展人形机器人在特种领域、制造业和民生场景的应用。人形机器人根据工信部印发的《人形机器人创新发展指导意见》，人形机器人未来拓展的应用场景包括：①特种领域，面向恶劣条件、危险场景作业等需求，人形机器人将应用于警戒守卫场景，以及民爆、救援等特殊环境。②在制造业中，面向结构化生产制造环节，人形机器人将应用在在装配、转运、检测、维护等工序；面向非结构化生产制造环节，人形机器人将与设备、人员、环境实现协作交互能力，支撑柔性化、定制化生产制造。③在民生领域，人形机器人将应用于生命健康、陪伴护理等医疗、家政场景以及农业、物流等场景。
人形机器人市场空间展望：全球可达数万亿级别，不逊色于3C、新能源汽车
人形机器人产业链将迎来极大放量，同时伴随价格下行
现有工业机器人供应链受制于行业规模，还存在较大的优化空间。2020年，全球工业机器人安装量约达到38.35万台，同比增长2.76%；2021年全球工业机器人安装量达到51.74万台，同比增长34.90%。2021年全球工业机器人保有量达到347.71万台，同比增长15.33%。目前全球工业机器人的年安装量水平，还不如全球挖机的年销量（超过60万台，其中中国市场2022年销量15.2万台），工业机器人与挖机都是人工替代，且前者应用场景更多，理论上工业机器人年安装量应该远高于挖机年销量。
随着人形机器人放量，零部件价格预计会下降。我们按照人形机器人批量化生产水平，将人形机器人生产分为三个阶段，其中阶段一是量产前，产业链还不完善，各零部件成本主要参考目前市场价格；阶段二是实现批量化生产过程中，产业链还没有完全成熟，但是各零部件成本较目前已经有所降低；阶段三是已经完全实现批量化生产，产业链已经成熟，各零部件成本较目前大幅降低。
不同类别零部件降价幅度会有所不同，待规模化生产零部件预计未来降幅最大。汽车通用类零部件目前已经实现规模化生产，未来新增人形机器人批量化生产以后，生产规模的进一步扩大有望推动其价格继续降低，但是降幅有限，我们假设阶段二、阶段三分别较前一阶段下降10%；自动化通用类零部件在工业自动化生产中已经有大批量应用，但是人形机器人新增的广阔的空间有望推动其价格明显下降，假设其阶段二、阶段三分别较前一阶段下降20%；待规模化生产零部件目前产品规模化生产水平较低，如果人形机器人实现量产，未来单一品类用量将大幅提升，规模化生产水平将推动价格大幅降低，假设其阶段二、阶段三分别较前一阶段下降40%。
过去，一方面，人形机器人参与者主要为波士顿动力、Ameca等没有实现商业化量产的厂商，零部件主要为定制产品，参与的供应商较少；另一方面，与人形机器人供应链高度重叠的工业机器人市场也没有充分放量，供应链规模相对有限。现在，随着特斯拉发布人形机器人量产展望，越来越多的零部件供应商以及整机企业将切入人形机器人领域。
风险提示
2）国际贸易环境对行业经营影响较大的风险：近年来国际贸易环境不确定性增加，逆全球化贸易主义进一步蔓延，部分国家采取贸易保护措施，我国部分产业发展受到一定冲击。
人形机器人政策加码，行业已成经济发展新引擎
工信部近日印发《人形机器人创新发展指导意见》，该指导意见正式提出：2025年国内整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在部分场景得到示范应用；2027年相关产品深度融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎。
我们认为，在人形机器人商业化加速的背景下，该政策推出，有利于集智攻关、加速产业链形成、带动市场规模扩容。
事件
简评
工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，明确部署发展目标、重点任务和保障措施
该指导意见部署突破关键技术、培育重点产品、拓展场景应用、营造产业生态以及强化支撑能力等五项重点任务。①在关键技术突破方面，打造人形机器人“大脑”和“小脑”、突破“肢体”关键技术、健全技术创新体系。②在产品培育方面，打造整机产品、夯实基础部组件、推动软件创新。③在场景拓展方面，服务特种领域需求、打造制造业典型场景、加快民生及重点行业推广。④在生态营造方面，培育优质企业、完善创新载体和开源环境、推动产业集聚发展。⑤在支撑能力方面，健全产业标准体系、提升检验检测和中试验证能力、加强安全治理能力。
该指导意见提出四大保障措施。①加强统筹协同。统筹推进技术攻关、产业发展、融合应用、安全治理等工作。②完善产业政策。推动实施人形机器人创新工程，围绕专用软件、核心部组件、整机及应用示范等重点任务加大投入。③加快人才引育。加强人形机器人相关学科专业人才培养，创新产学研合作培养模式。加强高端人才海外交流引进，健全人才服务体系。④深化交流合作。拓展人形机器人国际合作空间，推动产业国际化发展。深度参与国际规则和标准制定，为全球人形机器人产业发展贡献中国智慧。
投资建议
风险提示：1）智能制造装备研发及产业化进程不及预期的风险：面对产业数字化巨大的需求前景，如果我国厂商不能及时拓展新的技术应用领域，或产业化进程不及预期，将可能错过进入新行业领域的最佳时机。2）机器人及中国智能装备需求不及预期的风险：我国当前发展面临诸多困难挑战，外部环境不确定性加大，全球通胀仍处于高位，世界经济和贸易增长动能减弱，外部打压遏制不断上升。不排除这些因素或不可预见因素，影响我国未来对高端智能制造装备的需求。3）宏观经济波动风险：若未来国内外宏观经济环境发生变化，下游行业投资放缓，将可能影响智能制造行业的发展环境和市场需求，从而给国内厂商的经营业绩和盈利能力带来不利影响。4）市场竞争加剧风险：如果国际厂商加大本土化经营力度，以及国内厂商在技术、经营模式方面的全面跟进和模仿，国内市场竞争将日趋激烈，国内厂商面临市场竞争加剧的风险。
摘要
空心杯电机：小体积、高效率、高精度驱动装置，高精尖应用领域广泛
空心杯电机属于直流、永磁、伺服微特电机，在结构上省去了铁芯，因此能消除涡流、磁滞效应而产生的能量消耗。空心杯电机还有结构紧凑、效率高、精度高等优点。空心杯电机分为有刷、无刷两种，其中有刷空心杯电机采用机械电刷换向，价格相对较低；无刷空心杯电机采用电子换向，转速上限高，转子惯量小，功率体积比大。空心杯电机应用场景广泛，主要应用于航空、航天、工业自动化等尖端行业，逐渐拓展至电动工具等民用领域。
市场分析：市场规模受限于应用成本，人形机器人有望带来需求扩容
市场规模：空心杯电机市场规模较小。全球空心杯市场规模从2021年的6.75亿美元增长至2025年的9.36亿元，CAGR为8.52%。2021年全球空心杯电机市场规模仅占微特电机的1.73%，比重较小。
规模受限原因：市场空间受应用成本限制，主要由于配套成本高+生产工艺复杂。空心杯电机价格高于普通直流电机，主要受到配套成本和生产工艺影响。一方面，空心杯电机常与减速箱、编码器等配套设备搭配，配套成本较高；另一方面，空心杯电机生产工艺复杂，线圈生产技术要求较高。
展望未来：人形机器人为空心杯电机市场空间带来新发展机遇。空心杯电机和人形机器人的机械手需求高度契合，根据测算，当特斯拉人形机器人产量达到500万台时，空心杯电机市场可扩容216亿元。
竞争格局&复盘展望：外资厂商占据全球大部分市场，内资厂商快速崛起
复盘海外龙头：技术积累、应用领域、定制化服务及全球化布局塑造行业龙头。①技术积累：外资厂商较早涉足空心杯电机业务，拥有数十年技术经验，高精度产品处于领先。②应用领域：外资龙头下游应用广泛，在航空航天等领域具有先入优势。③定制化服务：外资龙头定制化经验丰富，积累实现丰富的驱动配置方案。④全球化布局：外资龙头通过收购兼并不断拓宽区域覆盖，叠加全球化产销布局，筑高进入壁垒。
风险提示：空心杯电机技术发展不及预期。国内空心杯电机技术仍处于发展阶段，空心杯线圈绕线技术、生产设备等环节与外资厂商存在差距，若国内厂商空心杯电机技术发展缓慢，导致空心杯电机供给受限。人形机器人研发进展不及预期。人形机器人作为空心杯电机的下游需求新增长点，而目前机器人领域，尤其是人形机器人领域，研发仍然面临较多的困难和不确定性。人形机器人研发受阻，导致空心杯电机需求不及预期。原材料价格波动风险。受全球宏观经济、贸易战、自然灾害等影响，若原材料紧缺，空心杯电机的关键物料供应持续出现失衡，将引起空心杯电机零部件制造业厂商生产成本增加甚至无法正常生产，经营业绩可能会受影响。
从R3M到MT-ACT，Meta持续探索如何使用有限的数据集实现更优秀的机器人控制。在2022年3月推出的R3M模型中，Meta首次引入人类视频数据作为机器人控制模型的知识来源，提升机器人模型训练效率。在2022年12月推出的CACTI模型中，使用数据增强技术实现了训练数据规模高效扩充。2023年8月推出的MT-ACT模型将数据增强技术（基于SAM视觉模型）和动作序列生成技术结合，在7500个原始训练数据的情况下，在不同难度的测试中分别实现了81.67%、65.17%、31.33%的成功率，小规模数据表现优于其他可比模型。
将强化学习与MoE技术融合， Meta推出机器人控制模型新方案ASC。在2023年4月推出的ASC模型中，先通过强化学习分别对单一任务进行训练，再通过MoE技术实现不同技能模块之间的有机协同，在模拟场景和两个现实场景中分别实现了94.9%和96.7%/100%的成功率，并且具备较强的抗干扰能力，能够在环境变化的情况下自动调整完成相关任务的方式。通过将更强的OWL-ViT视觉模型与ASC模型结合，模型可以根据文本描述来识别更为复杂的物体，有望在更广泛的场景中处理更为复杂的任务。
Meta：机器人模型与谷歌有所差异。谷歌的技术路线在本系列第一篇中有详细描述，而Meta目前工作中尚未将大模型与机器人控制所结合，且相较谷歌尝试利用大规模的数据集提升机器人模型的表现，Meta的相关工作更加关注如何基于小规模的数据，结合数据增强、人类视频数据预训练等方式实现通用机器人控制模型的构建，即数据效率方面的提升。
微软：结合自然语言能力，微软提出面向机器人控制领域的新框架。2022年8月推出的机器人轨迹控制模型LATTE，可以识别用户的自然语言输入调整机器人的运行轨迹。2023年2月发表文章 “ChatGPT for Robotics”，其核心在于通过大语言模型（ChatGPT）来处理用户指令，进而调用相应的机器人控制API来完成具体的任务。在演示中，经过进一步学习的ChatGPT模型在仅有自然语言输入的情况下，可以控制机器人利用不同颜色的方块拼接出微软Logo。
风险提示：算力发展不及预期：机器人模型的训练和推理对算力有着较高需求，若后续算力发展不及预期则会影响机器人大模型的迭代和发展。机器人模型技术发展不及预期：机器人模型属于先进AI算法，若后续机器人模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响机器人模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等。数据数量与数据质量不及预期：机器人模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响模型效果。机器人大模型研发竞争激烈：美国科技大厂纷纷入局机器人模型研发，相关产品表现出了很强的竞争力，机器人模型研发竞争越发激烈。
机器人智能化三部曲（一）：谷歌篇 --机器人大模型引领者
从Gato到RoboCat，更大规模的训练数据集和创新的自我完善方法助力打造更强的机器人智能体。在2022年5月提出的Gato模型将智能体扩展到机器人控制领域中，但“通用性”和“智能性”仍有较大提升空间，其模型架构和控制任务数据的序列化方式是后续模型发展的重要基础。2023年7月提出的RoboCat则基于Gato的模型基础，将训练数据集扩充至400万个机器人相关片段，并创新性的提出“自我完善”的方式来进一步丰富训练数据，这两点创新让RoboCat在实现了训练任务的性能提升并具备了一定的泛化性能，并且能够在少量数据微调的情况下处理未见过的任务。
从RT-1到RT-2，大语言模型带来更强的泛化能力、逻辑推理能力、知识能力，深度赋能机器人智能化。2022年12月提出的RT-1模型构建起了特定的指令、图像和机器人指令之间的桥梁；2023年3月的PaLM-E模型则能够处理输入的文本和图像信息，将复杂任务转化为RT-1能够接受的指令；2023年7月提出的RT-2是二者的融合， 在大语言模型强大能力的赋能下，RT-2能够完成分解复杂任务、简单的计算、识别人脸等现实场景中常见但以往的模型无法完成的任务，智能化程度大幅提升。
差异路线引领发展，团队整合协同革新。Google Brain和DeepMind两个团队从两个不同的切入点出发逐步推进AI机器人模型发展，DeepMind团队从智能体（Agent）的角度出发不断提升机器人能力，因此RoboCat中的训练数据大多来自强化学习，模型参数量控制表现更为优秀，能够实现更高频率的机器人控制；而Google Brain则尝试将大语言模型应用到机器人的控制领域，因此RT-2的模型参数量更大，在泛化能力、知识和推理能力方面有更强的表现。随着两个团队进一步合并，深化数据、模型等方面的协同合作，谷歌的机器人模型进展有望进一步加速。
风险提示：算力发展不及预期：机器人模型的训练和推理对算力有着较高需求，若后续算力发展不及预期则会影响机器人大模型的迭代和发展。 机器人模型技术发展不及预期：机器人模型属于先进AI算法，若后续机器人模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响机器人模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等。 数据数量与数据质量不及预期：机器人模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响模型效果。 机器人大模型研发竞争激烈：美国科技大厂纷纷入局机器人模型研发，相关产品表现出了很强的竞争力，机器人模型研发竞争越发激烈。
人形机器人“揭榜挂帅”，加快核心技术攻克
工信部组织开展未来产业创新任务揭榜挂帅申报工作，本次揭榜任务主要面向未来制造、未来信息2大前沿领域，面向包括人形机器人等4个重点方向，聚焦核心基础、重点产品、公共支撑、示范应用等共计52项具体任务。
多个地方政府出台了对揭榜挂帅项目的资金支持，有望加快人形机器人突破关键核心技术和产业化的步伐。同时，本次榜单项目瞄准了行业的重大技术难点，将助力国内厂商抢占国际竞争制高点，在人形机器人产业链中提高话语权。
简评：工信部开展人形机器人等四大前沿领域“揭榜挂帅”工作
工信部组织开展未来产业创新任务揭榜挂帅工作，包括元宇宙、人形机器人、脑机接口、通用人工智能四大方向。为加快推动未来产业创新发展，工信部组织开展未来产业创新任务揭榜挂帅申报工作，本次揭榜任务主要面向未来制造、未来信息2大前沿领域，面向元宇宙、人形机器人、脑机接口、通用人工智能4个重点方向，聚焦核心基础、重点产品、公共支撑、示范应用等共计52项具体任务，发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的优势单位，突破一批标志性技术产品，加速新技术、新产品落地应用。
“揭榜挂帅”有望为人形机器人等领域带来资金支持，有利于技术进步，抢占产业链以及市场扩容
多个地方政府出台了对揭榜挂帅项目给予的资金支持计划，有望加快人形机器人突破关键核心技术和产业化的步伐。为了解决当前科技创新中的 “卡脖子”技术难题，“揭榜挂帅”在全国迅速兴起。2016年以来，习总书记多次强调，关键核心技术攻关可以搞揭榜挂帅。2021年以来，多个地方政府发布“揭榜挂帅”项目管理办法，并且提出对揭榜挂帅项目给予的资金支持计划。例如，陕西省科技厅、云南省科技厅等表示会对揭榜挂帅项目给予不超过1000万元的补贴，并且针对特殊重大事项采取一事一议的原则确定补助额度。此次工信部针对人形机器人等重点方向的揭榜挂帅工作，配合各地方政府的支持政策，有望针对人形机器人项目提供更多资金支持，将有效减少人形机器人企业研发压力，加快人形机器人突破关键核心技术和产业化的步伐。
人形机器人等未来产业通过“揭榜挂帅”方式有利于引领国产厂商实现重大技术进步、抢占国际竞争制高点、加快市场扩容。①引领重大技术进步：“揭榜挂帅”有利于整合优化人形机器人领域的科技资源配置，广泛汇聚优势研发力量，有组织、高效率破解人形机器人领域的科技难题。②抢占国际竞争制高点：国内各企业、高校、研究单位在人形机器人的核心基础部件、重点产品方面拥有深厚技术积累，并且国内企业在产品快速研发能力、快速扩产能力、稳定供应能力方面具备明显优势，有望在人形机器人产业链中占据重要地位。③带动市场规模扩容：人形机器人是AI最有前景的落地方向之一，预计当人形机器人产业迭代成熟之后，所对应的年度市场规模会有数万亿元。
投资建议：建议关注两类公司：①技术实力强、已有成功经验，未来参与人形机器人市场的确定性非常高的标的；②具有同源技术产品的厂商，可能会横向拓展切入人形机器人产业链。
风险提示：1）智能制造装备研发及产业化进程不及预期的风险：面对产业数字化巨大的需求前景，如果我国厂商不能及时拓展新的技术应用领域，或产业化进程不及预期，将可能错过进入新行业领域的最佳时机。2）机器人及中国智能装备需求不及预期的风险：我国当前发展面临诸多困难挑战，外部环境不确定性加大，全球通胀仍处于高位，世界经济和贸易增长动能减弱，外部打压遏制不断上升。不排除这些因素或不可预见因素，影响我国未来对高端智能制造装备的需求。3）宏观经济波动风险：若未来国内外宏观经济环境发生变化，下游行业投资放缓，将可能影响智能制造行业的发展环境和市场需求，从而给国内厂商的经营业绩和盈利能力带来不利影响。4）市场竞争加剧风险：如果国际厂商加大本土化经营力度，以及国内厂商在技术、经营模式方面的全面跟进和模仿，国内市场竞争将日趋激烈，国内厂商面临市场竞争加剧的风险。
行业需求待改善，头部厂商受益结构性机会和国产化
盈利能力方面，2023H1工业机器人板块毛利率20.82%，较去年同期减少0.04个pct，基本保持稳定。净利率2.85%，较去年同期增加5.16个pct，主要得益于费用管控和部分企业非经常性损益增加影响。
营运能力方面，2023H1工业机器人板块存货周转天数225.81天，较去年同期减少38.52天，应收款周转天数117.65天，较去年同期增加6.78天
工业机器人销量增速放缓，但是结构性机会和国产化趋势依然存在
风险提示：①宏观经济波动风险：若未来国内外宏观经济环境发生变化，下游行业投资放缓，将可能影响智能制造行业的发展环境和市场需求，从而给工控&工业机器人公司的经营业绩和盈利能力带来不利影响。②市场竞争加剧风险：如果国际机器人厂商加大本土化经营力度，以及国内厂商在技术、经营模式方面的全面跟进和模仿，国内市场竞争将日趋激烈，工控&工业机器人公司面临市场竞争加剧的风险。③核心技术人才流失导致的竞争优势减少的风险：如果工控&工业机器人公司未来研发投入减少，不能及时引进或者培养技术人才，或者优秀技术人才流失，这会对工控&工业机器人公司进一步发展带来影响。④国际贸易环境对行业经营影响较大的风险：近年来国际贸易环境不确定性增加，逆全球化贸易主义进一步蔓延，部分国家采取贸易保护措施，我国部分产业发展受到一定冲击。
在需要改变运动方向的关节里，常用滚珠/滚柱丝杠、蜗轮蜗杆等传动机构。（1）滚珠丝杠：将旋转运动转化为直线运动最常见的传动机构之一，传动效率较高；（2）行星滚柱丝杠：以螺纹滚柱代替滚珠的精密传动机构，承载能力强、刚度大，在直线机构中具备高性能优势；（3）蜗轮蜗杆：传动比大、具备自锁性的运动控制部件。
风险提示：1）宏观经济下滑超预期：人形机器人行业发展受宏观经济波动影响较大，若未来宏观经济景气度下行，下游行业投资放缓，会影响机器人产业链的发展环境和市场需求。
人形机器人新品频发 AI赋能、国产替代有望促进落地加速
近日多家公司首发人形机器人新品，越来越多的高校研究机构孵化公司，将人形机器人从实验室转向商业化应用，整体技术、性能进步明显，多家企业自研的驱动关节性能提升尤为显著，目标售价多在几十万元的水平，未来国产替代带动核心零部件成本下行值得期待。我们判断人形机器人最快应用在商用服务场景，智能制造将成为首个大规模应用场景，家庭场景最具潜力。目前人工智能技术能有效提升人形机器人的综合性能、训练速度，控制算法等，但仍面临硬件、软件、智能性、成本等诸多挑战，随着AI大模型的完善与迭代，人形机器人逐步商业化落地值得期待。
多家公司首发人形机器人新品，技术进步明显，性能快速提升，关节路线多种多样，目标售价多在几十万元的水平。
商务服务的应用最快，智能制造将成为首个大规模应用场景，家庭场景最具潜力。
1）智能制造场景：将成为人形机器人首个大规模应用的领域。2）商用服务场景：将是人形机器人最快应用的市场。3）家庭落地场景：将是人形机器人最具潜力的应用市场。
AI模型赋能人形机器人使其更智能，未来仍面临挑战。
1）硬件：无法同时兼顾力量、速度、精度、成本，需要更可靠的硬件本体、传感器，能源供应也需要技术突破（电池）。2）软件：泛化性和精巧性无法兼顾，需要有专用的模型来训练机器人。3）智能性：机器人需要具备感知和灵魂，五大性能（机敏性、经济性、多样性、环境的适应性、可塑性）和人类差距很大；4）成本：目前人形机器人售价依然昂贵，降低成本是人形机器人大规模应用的前提之一。
人形机器人有通用的形态，且技术更具有前瞻性，随着其性能逐步提升，人口老龄化程度加重，未来人形机器人可以在商用服务、智能工厂、家庭护理有很多应用，其应用比例将不断提升，建议关注人形机器人本体龙头企业，国内电机、减速器等核心零部件龙头企业。
风险提示：1）宏观经济下滑超预期：人形机器人行业发展受宏观经济波动影响较大，若未来宏观经济景气度下行，下游行业投资放缓，会影响机器人产业链的发展环境和市场需求。
本期重点关注产业——人形机器人：1）催化一，北京设立100亿元规模机器人产业基金，支持机器人融资上市，聚力解决机器人短板问题；2）催化二，2023世界机器人大会多款人形机器人亮相，多项关键技术迎来更高水平解决方案。
中长期机会判断——人形机器人：人形机器人仍处导入期：当前主要停留在主题投资阶段，按照我们在《低渗透率赛道爆发条件与23年展望》提出的框架，在痛点克服、降本、应用场景等方面出现多项进展，持续关注产业潜在爆发机会。1）多项技术难点和用户痛点取得进展。AI大模型赋能；特斯拉FSD算法复用，提升机器人感知、决策和控制；零部件供应链完善，但集成难度仍大，2023机器人大会多家机器人厂商在驱动关节方面给出了更高性能方案，在步态规划技术上逐步升级；北京设立100亿元规模机器人产业基金，有望推动技术难点攻关。2）特斯拉入局明晰降本路径。主要通过汽车通用零部件直接应用、借鉴特斯拉汽车降本化经验、算法协同三方面加速人形机器人降本。3）市场空间广阔，应用场景丰富。人形机器人具备极大远期市场空间。2023机器人大会更多强调工业领域应用，未来可进一步拓展至原有需求的升级、现有需求的满足和未知需求的探索。
风险提示：数据统计存在误差、海内外经济衰退、市场流动性风险、政策不及预期风险。
人形机器人供应链梳理
人形机器人是AI最有前景的落地方向之一，未来不仅能将人类从低级和高危行业中解放出来，提升人类生产力水平和工作效率，还可以在工业、商业、家庭、外太空探索等领域具有广阔应用场景。预计当人形机器人产业迭代成熟之后，所对应的年度市场规模会有数万亿元。
特斯拉人形机器人借鉴电动车的生产管理经验，有望推动产业链成本下降，进而带动机器人需求爆发，预计未来零部件供应商的单价和利润率预虽然会呈现下行趋势，但是可以以价换量实现市场空间的极大增长。
预计人形机器人将会成为数万亿大赛道。人形机器人是AI最有前景的落地方向之一，未来不仅能将人类从低级和高危行业中解放出来，提升人类生产力水平和工作效率，还可以在工业、商业、家庭、外太空探索等领域具有广阔应用场景。根据马斯克公开发言对量价的指引、麦肯锡相关咨询报告以及我们自己的判断，预计当人形机器人产业迭代成熟之后，所对应的年度市场规模会有数万亿元。
特斯拉人形机器人有望推动产业链成本下降，进而带动需求爆发。按照马斯克对Tesla Bot未来的量价指引，预计Tesla Bot会借鉴特斯拉电动车的生产、管理经验，要求供应商具备批量、低价交付能力，同时将特斯拉电动车的FSD芯片和DOJO算法应用到人形机器人上，会让机器人又便宜又好用，推动需求爆发。未来，机器人产业链零部件供应商的单价和利润率预计都会呈现下行趋势，但是以价换量，需求会极大爆发。
投资建议：过去，人形机器人参与者主要为波士顿动力、Ameca等没有实现商业化量产的厂商，零部件主要为定制产品，参与的供应商较少。现在，随着特斯拉发布人形机器人量产展望，越来越多的零部件供应商以及整机企业将切入人形机器人领域。建议关注两类公司：①技术实力强、已有成功经验，未来参与人形机器人市场的确定性非常高的标的；②具有同源技术产品的厂商，可能会横向拓展切入人形机器人产业链。
风险提示：①宏观经济和制造业景气度下滑风险：机器人行业受宏观经济波动影响较大，产业与宏观经济波动的相关性明显，尤其是和工业制造的需求、基础设施投资等宏观经济重要影响因素强相关。若未来国内外宏观经济环境发生变化，下游行业投资放缓，将可能影响机器人产业链的发展环境和市场需求。②供应链波动风险：受全球宏观经济、贸易战、自然灾害等影响，若原材料紧缺，芯片等关键物料供应持续出现失衡，将引起机器人零部件制造业厂商生产成本增加甚至无法正常生产，经营业绩可能会受影响。③研发进展不及预期风险：目前，机器人领域，尤其是人形机器人领域，研发仍然面临较多的困难和不确定性。
AI大模型备案清单发布；华为成立极目机器或入局机器人产业
风险提示：未来中美贸易摩擦可能进一步加剧，存在美国政府将继续加征关税、设置进口限制条件或其他贸易壁垒风险；目前仍处于5G网络普及阶段，相关技术成熟度还有待提升，应用尚未形成规模，存在5G应用不及预期风险；宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓，居民收入、购买力及消费意愿将受到影响，存在下游需求不及预期风险；大宗商品价格仍未企稳，不排除继续上涨的可能，存在原材料成本提高的风险；全球政治局势复杂，主要经济体争端激化，国际贸易环境不确定性增大，疫情仍未消散，可能使得全球经济增速放缓，从而影响市场需求结构，存在国际政治经济形势风险。
Tesla Bot进步明显，机器人应用空间不断打开
①Tesla Bot研发进展超预期，未来成长空间广阔。5月17日，Tesla Bot展现出了探索并记忆环境、双手处理复杂任务、精准控制的能力，以及更加平稳的行动力。未来，人形机器人未来需求可能远超汽车。
②人形机器人凭借自身具备的智能处理能力和与物理世界互动能力，有望成为下一代AI浪潮引领者——具身智能的合适载体。
③AI发展推波助澜，各品类机器人成长迭代加速，加之人口老龄化趋势与国家政策引导，预计机器人市场发展潜力巨大。
事件一
事件二
Tesla Bot研发进展超预期，人形机器人未来需求可能远超汽车
首先，从研发进展来看，自2021年AI日推出概念机以来，特斯拉人形机器人已经完成多个版本迭代， 2022年AI日展示了平台机型第二代版本，目前仍在第二代版本的基础上持续改进。
其次，从步态行走技术来看，Tesla Bot在2022年4月就完成了第一次步态行走，其后在6月、8月、9月持续完善行走功能，本次股东大会上，Tesla Bot已经能够在工厂内实现稳步行走。
最后，从功能来看，2022年10月，Tesla Bot具备了一定的抓取、搬运、上下料功能；2023年3月，Tesla Bot展示了使用螺丝刀的功能；本次股东大会上，Tesla Bot展示了双手处理复杂任务的能力，这是当前人形机器人最难做到的一部分。
此外，在股东大会展示的新版本中，Tesla Bot还表现出了：①精准的控制力， Tesla Bot电机转矩控制已经可以达到十分精密的水平，能够在运动过程中不打碎脚下的鸡蛋。②探索并记忆环境功能，目前特斯拉汽车的FSD（全自动驾驶）系统和人形机器人的底层模块已经打通，人形机器人可以使用FSD构建强大的视觉系统，通过摄像头让模型快速迁移，有望构建有史以来最大的人形机器人数据飞轮。
人形机器人未来成长空间广阔，未来需求可能远超汽车。人形机器人未来将对社会变革与发展产生重要影响作用，将人类从低级和高危行业中解放出来，使人类能够专注于高级智慧活动，从而提升生产力水平和工作效率。马斯克在本次股东大会上也表示，人形机器人未来需求可能远超汽车，未来特斯拉的长期价值将主要来自人形机器人——“未来每个人都会拥有一个人形机器人，有些人甚至不止一个”。根据麦肯锡预测，长期来看，全球人形机器人市场空间可达120万亿级别，是一个崭新且空间庞大的蓝海市场。
“具身智能有望引领下一代AI浪潮”，人形机器人将成为具身智能的合适载体
人形机器人将成为具身智能的合适载体。我们认为：以Tesla Bot为例，人形机器人未来将具备计算机视觉、自然语言处理、动作规划和控制功能，并且可以拥有语音交互、行走和执行复杂任务等与物理世界互动能力。因此，人形机器人未来将成为下一代人工智能浪潮中，具身智能的合适载体。
发展机器人是大势所趋，AI赋能有望进一步打开应用空间
发展机器人是大势所趋。①人口老龄化及劳动力成本攀升，促使机器人需求不断增长。根据国务院发展研究中心的预测，2020年至2030年，中国劳动人口预计将从989百万人降至963百万人，劳动参与率预计将从68.4%降至65.2%。此外，中国的平均劳动力成本已显著增加。2017年至2021年，城镇职工年平均工资从人民币7.43万元增加到人民币10.68万元，同期复合年增长率为9.5%。因此，许多行业产生了利用机器人应对劳动力短缺和劳动力成本增加相关挑战的巨大需求。②支持机器人发展政策不断出台。2015年，在国务院发布的《中国制造2025》规划中，机器人产业与人工智能及自动化一同被列为推动制造业转型升级高水平发展的重点领域之一。2021年，工信部等多个部门发布《“十四五”机器人产业发展规划》，该计划提出“要于该期间一批机器人核心技术及高端产品取得突破”。2023年1月，工信部及中国多个其他政府部门联合发布《“机器人+”应用行动实施方案》，促进机器人在各行各业的应用。
AI的快速迭代，我们认为将赋能机器人更加柔性，拓展应用领域：
②家用服务机器人使用体验将大幅提升：一方面，结合多模态数据感知，家用服务机器人将能够理解用户的语言指令，匹配语言指令做出规划和执行。另一方面，除了传统的清洁、物体识别抓取等功能外，陪伴也将是一项重要能力，通过语音、图片的输入，家用服务机器人可以对用户当前情感状态进行预测，并匹配情感状态使用不同输出模型。
③配送机器人商业化落地加快：首先，配送机器人拥有传感器、人工智能和地图系统，可以获得周围环境和具体位置信息，利用多模态模型，配送机器人可以完成OCR任务、获得目的地信息，从而进行分拣及相关路径规划。其次，在配送过程中，机器人获取的图像也将与目的地具体信息进行匹配，准确定位到小区、楼栋、单元，甚至到楼层和住户。
④人形机器人研发进展有望加快。人形机器人工作环境的复杂性对其运动精度与算法准确性提出了更高的要求，对于多模态大模型而言，可以通过模型参数量增大和训练数据量增大等方法来进一步提升模型效果。从GPT-1到GPT-3，模型的参数量从1.1亿个增长到了1750亿个，而PaLM-E已经达到5620 亿个参数，目前还未看到参数量与数据量增长对模型效果提升的瓶颈。在未来关于AI通用大模型的研究会持续进展，参数量与数据量会持续增长直至达到瓶颈，多模态大模型也将随之更加智能精确。此外多模态大模型通过采用自监督训练方式使得数据收集变得简单，不需要额外进行人工标注，从而在训练数据量增大的同时能够节省人力成本，提高训练效率。
风险分析
①宏观经济和制造业景气度下滑风险：机器人行业受宏观经济波动影响较大，产业与宏观经济波动的相关性明显，尤其是和工业制造的需求、基础设施投资等宏观经济重要影响因素强相关。若未来国内外宏观经济环境发生变化，下游行业投资放缓，将可能影响机器人行业的发展环境和市场需求。
②供应链波动风险：受全球宏观经济、贸易战、疫情防控、自然灾害等影响，若原材料紧缺，芯片等关键物料供应持续出现失衡，将引起机器人零部件制造业厂商生产成本增加甚至无法正常生产，经营业绩可能会受影响。
③研发进展不及预期风险：目前，机器人领域，尤其是人形机器人领域，研发仍然面临较多的困难和不确定性。
特斯拉人形机器人发布：产品快速迭代，发展前景可期
研发进展：Tesla Bot产品研发快速推进
首先，从研发进展来看，自2021年AI日推出概念机以来，特斯拉人形机器人已经完成多个版本迭代，2022年AI日展示了平台机型和最新版本；其次，从步态行走技术来看，Tesla Bot在2022年4月就完成了第一次步态行走，其后在6月、8月、9月持续完善行走功能；最后，从功能来看，Tesla Bot在步态行走的基础上，已经具备了一定的抓取、搬运、上下料功能。
设计思路：进一步深化仿人结构，向高性能、低成本方向前进
① Tesla Bot在坚持外形仿人的基础上，进一步实现仿人关节结构和手掌结构；
② Tesla Bot最新版本机器人的拥有40个执行器，其中手臂8个、躯干8个、手部12个、腿部12个，并且由概念机中展示的刚性驱动为主转变为刚性驱动+弹性驱动。
③ Tesla Bot和电动车在底层技术和设计思路上有共通之处，预计研发能够持续快速推进，并且实现良好的性能、成本控制。面向消费者的版本预计将在3-5年内实现交付，未来的产量将达到百万台级别，售价则会低于2万美元。
投资建议：人形机器人产业链催生多维度投资机会
（1）车规级产品：特斯拉人形机器人供应商和特斯拉车规级供应商会存在部分重叠，未来会继续受益车规市场的增长，还有望受益机器人市场带来的额外增量。
（2）智能传感产品：随着国内仿生机器人研发进展不断，小米、小鹏等厂商陆续入局，国内厂商在自动驾驶、人工智能、多维度传感等领域的需求也会逐步体现。
（3）电驱动产品，人形机器人较工业机器人拥有更多的关节，除了精密减速机之外，可能还涉及伺服、舵机、线性执行器等。这些核心零部件的性能、成本控制重要性尤为重要。
风险提示
人形机器人研发进展不及预期；供应链受地缘政治冲突影响风险；自动导航技术研发进展不及预期风险。
中芯、华虹业绩保持增长，小米发布首款人形机器人
1、半导体：两大晶圆厂业绩保持增长，短期调整不改中长期国产化主线
8月11日，小米发布首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne。CyberOne身高177厘米，体重52千克，运动能力方面，全身13个关节，21个驱动模组，最大模组峰值扭矩达到300Nm，峰值扭矩密度为96Nm/kg，可实现各自由度0.5毫秒级别的实时响应，能模拟人的各项动作，以及双足运动姿态平衡，最高时速可达3.6km/h；视觉能力方面，具备小米自研三维重建算法搭建的MisSense视觉空间系统，8米内深度信息精度可达1%；人机交互方面，具备6类45种人类语义情绪识别能力，可实现85种环境语义识别。但小米人形机器人CyberOne单体成本仍较为高昂，约为60-70万元，还无法进行量产，此外灵活度仍有较大限制，如缺乏指关节活动控制，未来的产品形态仍需不断迭代。目前，虽然人形机器人的商业化仍存在诸多困难，如应用场景未明确，成本高昂、现有功能简单等，但目前各大科技巨头纷纷涉足人形机器人领域，商业化进程与技术推进有望加速，而人形机器人未来也有望成为覆盖工业、商用、家庭等全场景的应用端口，或将比手机、汽车的应用市场空间更大。建议关注人形机器人硬件解决方案中相关环节，如动力总成系统中的减速器、伺服系统等，智能感应系统中的毫米波雷达、图像传感器、温度传感器、FSD芯片、算力芯片等。
6、风险提示：
中美贸易/科技摩擦升级风险；5G应用不及预期；元件缺货造成终端出货不及预期；原材料成本上涨风险。
仿人机器人：赋予机器“生命”，机器替人不再是想象
当下市场对仿人机器人的认知仍有重大偏差
目前市场简单复刻工业机器人的硬件构成和技术要求对其供应链进行分析，认为仿人机器人与工业机器人在供应链上相差无几。我们认为，无论是从研发设计角度，还是规模量产角度，仿人机器人与工业机器人差异非常大，在结构设计、硬件构成、控制算法、核心性能要求以及零部件选择上都有很大的差异。
仿人机器人技术壁垒极高，非普通机器人厂家可短期转型
仿人机器人涉及工程学和控制科学，汇集电子、机械、自动化控制及计算机等领域的研究成果，并非简单买来零部件组装就可实现仿人功能。仿人机器人核心设计要求也与普通机器人不同，哪怕是国际领先的工业机器人厂家也很难短期切入。
仿人机器人赋予机器“生命”，高度渗透各行业应用场景，未来市场空间非常广阔
海外高校及研究机构从上世纪70年代开始研发仿人机器人，经过多年技术的探索与积累，仿人机器人可以实现稳步行走，上下楼梯，跳跃，快速奔跑等功能，应用于野外探查，灾区救援，科技展示，人机相互等场景，未来市场空间非常广阔。
仿人机器人的巨大市场蓝海能否兑现，核心还要看产品量产和成本控制
由于结构复杂，控制性能要求高，仿人机器人成本非常昂贵，现实情况是超过百万人民币，在保证性能的前提下，同时能实现量产降低成本，将成为打开市场的关键。
电机、减速器、结构件等硬件环节具备产业链机会
目前芯片以海外为主，软件算法为机器人核心技术，绝大部分公司选择自主研发。1）电机：我们认为仿人机器人50%以上的成本来自于关节，其关节数量一般为25-50个（甚至更多），远超工业机器人（通常3-6个）。如用电机驱动，一个关节使用一个电机，电机用量非常可观，国内电机厂商在性能上与海外厂商差距不大；2）减速器：仿人机器人需要控制自重，更多使用谐波减速器，从性能上来看，部分国内厂商基本可以满足；3）结构件：机构件成本占比为20%左右，仅次于关节，需根据仿人机器人的设计进行定制化生产，作为传统机加工技术，国内厂商可以满足要求。
投资建议：仿人机器人关节数量多（一般约25-50个），成本占比高（50%+），价值量大，电机作为关节里的核心驱动部件，影响关节的输出力大小和运动性能。区别于工业机器人，仿人机器人需控制整体质量和体积，要求电机性能更高，质量更轻。仿人机器人的规模量产带动电机需求快速爆发，新增电机市场规模有望近千亿元，建议关注国内电机龙头企业；
减速器作为仿人机器人关节里的另一核心部件，作为精密的动力传达机构，将电机的转速减速到所需的转速，实现扭矩的增加，直接影响关节的输出力矩和精度。在精度要求较高的关节里，通常选择谐波减速器，随着仿人机器人的规模量产，新增谐波减速器的市场规模将远超工业机器人，建议关注国内龙头企业；
结构件作为仿人机器人的“骨骼”，形成机器人的内在基本架构，连接全身结构于一体，承受负载和支撑全身，影响机器人结构的刚度，以及负载大小。我们预计结构件成本占比约20%，需按照机器人结构进行定制化生产，大部分国内机加工企业可满足加工要求；
风险提示：机器人成本控制不及预期，仿人机器人开发进度推迟，应用场景开发不及预期。
特斯拉人形机器人产业链投资机会分析
特斯拉人形机器人预计可以实现类人的灵活操作。Tesla Bot外形设计接近人类平均身材，全身采用轻量化材料，并且在面部有一个重要信息显示屏。它的四肢使用40个机电执行器进行操作，其中手臂12个、颈部2个、躯干部2个、手部12个、腿部12个。此外，它具有人类级仿生手，脚部为2轴平衡设计，有力反馈感应，可以实现平衡和敏捷的动作。
特斯拉人形机器人未来量产离不开中国供应链。特斯拉人形机器人实现量产后的定价有望在2.5万美金左右，相当于六关节工业机器人的定价体系。这样的定价，未来如果想要有盈利，我们判定离不开中国供应链的支持，因为从全球制造业竞争力来看，只有中国供应链可以助力特斯拉人形机器人降低成本，还可以保障交付。
特斯拉人形机器人未来可在多个场景投入应用。考虑到特斯拉人形机器人具有人形形态，同时具有较高的自由度，能够实现平衡和敏捷的动作，承担20kg左右的负载，我们预计它可能适用于生活居家、车辆周边、工商业等通用或定制化应用场景，甚至可能被派往火星等外太空环境中工作。
经过我们分析，特斯拉人形机器人带来的投资机会包括：1） 原有电动车供应商切入机器人供应链；2）非电动车供应商切入机器人供应链。
风险提示：产品研发不及预期风险；量产节奏不及预期；下游需求不及预期风险。