具身智能和人形机器人行业投资机会分析.docx

1、AI发展对具身智能行业的影响

大模型发展推动AI延伸至三维世界：六七年前大家未料到AI能这么快从文本、图片、视频处理走向现实物理世界。大模型不断涌现且性能快速迭代，如DeepMind的表现让人们看到可能找到更低成本、高效的算法路径。大模型参数量也在激增，从GPT-1的一亿多参数量到GPT-3的2.7万亿参数量，使模型能学习更复杂语言模式与意义关系，提升自然语言理解和生成能力。训练算法也在改进，如DeepMind推出的原生吸收注意力机制，让人们能用更便宜算力达到更好训练效果，使AI能更快学习和适应新任务及数据处理。

具身智能与传统AI的区别及发展趋势：传统AI主要依赖抽象计算和数据处理，具身智能则需与物理世界产生交互，感知实际环境并做出动作决策。随着大模型推动AI往更通用、智能方向发展，智能系统与物理世界的交互能力将日益完善，带动具身智能行业大发展，未来各类设备都会往具身智能方向发展。可参考汽车自动驾驶分级体系，过往自动化设备类似L1或L2级别，不够智能化，未来设备智能化程度提升后能更好适应物理世界变化，提高工作效率和柔性化程度。

企业借助AI赋能推动设备智能化升级：当下很多企业与有大模型能力的公司合作进行AI赋能，如安徽合力控股股东与华为签订战略合作协议，可能在智能物流方向合作。以智能物流车为例，导入智能驾驶和视觉识别技术后，行走路径更优化，取放物品路径更拟人化，工作效率提高。电力巡检机器人也有改进空间，与AI公司合作可提升智能化程度，更好适应物理世界变化。设备公司应用AI赋能关系到产品从自动化向智能化升级，提升工作效率，满足客户对设备柔性的要求，也会影响行业发展空间和竞争格局。

2、人形机器人行业分析

人形机器人的重要地位和市场前景：人形机器人是具身智能的一种，且未来会是具身智能最重要的载体，可能数量最多。今年人形机器人行业有诸多变化，特斯拉预计有几千台甚至达

1万台的产量，海外的Figure、AgilityRobotics以及国内的优必选、云迹科技等都有量产计划，2026年量产计划会更上台阶。未来人形机器人价格会下降，量产之后可能十多万人民币甚至更低，市场空间比汽车、3C行业大得多，每个家庭甚至每个人都可能拥有一台。

模型迭代对人形机器人的促进作用：具身智能行业近期有重要变化，模型迭代速度显著上升。上周发布的自研VLM模型(视觉语言动作模型)有诸多创新，搭载该模型的新机型能展示双机协作，在无预设角色分工情况下及时完成分工，还能实现对人形机器人上半身的控制，采用双系统架构提升动作输出流畅度。VLM模型训练效率提升，能在少样本量、短时间内达到好的输出效果，且具有强大的泛化能力，实现零样本学习。EX展示的利奥伽马新品也展现了零样本学习能力，还展示了人形机器人坐在沙发上、弯腰捡东西等动作，外皮肤覆盖尼龙材料更拟人化，且在人工智能方面进行了算法优化。模型迭代使人形机器人企业差距缩小。

供应链降本加速人形机器人商业化落地：供应链降本速度远超预期，2022-2023年预计人形机器人量产达50万台以上零部件供应商才会大幅降本，今年小批量量产情况下零部件已大幅降本。按特斯拉对人形机器人远期成本的接受度，零部件均价预计几百人民币，今年做四杠、谐波减速机的企业已能实现1000块钱左右甚至更低的报价。未来大批量生产时，零部件行业会以价换量，利润率普遍不高但空间大。模型迭代和供应链降本加速了人形机器人商业化落地，吸引更多科研院所、创业者和大企业参与，推动整机价格下降，如飞哥与宝马合作、优必选机器人在比亚迪工厂应用等。

3、人形机器人产业链分析

产业链成熟度提升及竞争核心：2022年人形机器人产业链参与者多为与特斯拉合作的汽车零部件供应商，如今各零部件环节参与者增多。2023年做行星滚柱丝杠有诸多障碍，如今中国供应商已能将价格从最初舍弗勒的1.5万美金一根降到1000块钱左右，电机、谐波减速机等行业的参与度也大幅提高。对于零部件供应商，核心是在质量一致的情况下实现低价批量供

货，因为人形机器人对精度要求低于工业机器人，但对智能化要求更高，技术构建的壁垒相对较弱，需持续优化产线、设备、工艺和工序以提高利润率。整机企业则要优化控制算法和端到端应用层算法，提高智能化程度。

产业链标的分类及推荐逻辑：零部件标的分为头