一、人形『机器人』️的定义与特点
人形『机器人』️是一种模仿人类外观和行为的高级智能『机器人』️，它的核心特征在于人性『机器人』️具备与人类相似的“肢体”结构、运动方式和感知能力，并通过人工智能（AI）技术实现体能、技能和智能的综合能力提升。
以下是人形『机器人』️定义、分类、产业链及核心企业的系统分析：
核心定义
人形『机器人』️需具备类人形态（如头部、躯干、四肢）、运动能力（如行走、抓取）及认知智能（如决策、交互），并能适应人类设计的环境。它的本质是通过拟人化设计解决通用性问题，突破传统工业『机器人』️和服务业『机器人』️的局限性。
关键特点
拟人智能：依赖AI大模型实现感知、决策与控制能力，通过云“大脑”突破单一躯体限制，实现算力与智能的跃迁。
类人形态：双足行走、多指手操作，适应非结构化环境，减少对环境改造成本。
广泛适用：耐受性强，可长期低成本运行于工业、医疗、家庭等场景，缓解劳动力短缺问题。
二、形态分类与技术要求
形态划分
轮式人形『机器人』️：采用轮式驱动，强调触觉传感器与灵巧手操作，适用于室内场景。
半身足式人形『机器人』️：侧重腿部运动能力，手部仅用于平衡，适合动态环境。
全能型人形『机器人』️：具备双足、双臂及多感知功能，适应复杂开放任务。
其他分类：按功能可分为特种作业型、工业型、医疗型等，覆盖家庭助理、教育陪伴、医疗护理等场景。
技术挑战
智能感知：需配备视觉（2D/3D）、力觉、触觉、惯性传感器等多模态感知系统，实现环境交互。
运动控制：需高精度平衡与灵敏度，模仿人类行走、跑步等动作，实时响应环境变化。
人机交互：需自然语言处理、手势识别等技术，实现类人沟通。
三、产业链结构分析
人形『机器人』️产业链全景图谱
（资料来源：安信证券、华泰研究）
（一）上游零部件
人形『机器人』️产业链上游主要是零部件和软件系统，由各类传感器组成感知层，由『芯片』及软件算法组成决策层，由各类零部件构成执行层。减速器（占成本36%）、伺服系统（24%）、控制器（12%）是人形『机器人』️三大核心。
『机器人』️关节减速器利用齿轮传动，将电机高速旋转转化为关节低速高扭矩运动。它由输入轴、输出轴、齿轮组、壳体等组成：电机经输入轴驱动齿轮组，齿轮逐级啮合，最终由输出轴带动关节旋转。
精密减速器分谐波、RV、精密行星三类。按精度分，减速器分普通传动和精密两类。普通传动精度低，仅满足基本动力需求；精密减速器回差小、精度高、寿命长、稳定可靠，用于『机器人』️、数控机床等高端场景，种类涵盖谐波、RV、精密行星减速器。
（资料来源：智研咨询，国盛证券研究所）
传感器：视觉、力觉、触觉、惯性传感器等协同工作，实现环境感知。
（资料来源：MEMS，民生证券研究所）
AI“大脑” ：负责感知环境、理解语言、规划路径等高级决策。运动“小脑” ：专注于运动控制，确保动作的准确性、流畅性和稳定性，例如平衡、步态调整、抓取操作等。两者协同工作：AI系统输出目标指令，运动控制系统负责“如何执行”
材料与制造：自润滑轴承、低摩擦副零部件等由长盛轴承等企业供应。
（二）中游本体制造
人形『机器人』️产业链中游聚焦本体设计、制造与集成，当前行业处于产业化初期阶段，企业类型多样且呈现多元化特征。根据现有资料，中游企业可划分为以下五类，并结合具体企业案例进行分析：
企业分类及典型代表
专业『机器人』️企业（资深）
以深耕『机器人』️领域为核心竞争力，具备成熟的研发体系和硬件设计能力。
代表企业：优必选（Walker系列）、宇树科技（H1）、智元『机器人』️（远征A1）、傅利叶智能（GR-1）等。
特点：技术积累深厚，但下游渠道资源相对薄弱。
『新能源』汽车企业（跨界）
依托汽车制造经验及供应链优势，推动人形『机器人』️量产。
代表企业：特斯拉（Optimus）、小鹏汽车、小米（CyberOne）等。
特点：资金雄厚，场景验证能力强，但硬件设计能力需提升。
『互联网』企业（科技）
以智能化和算法为核心，通过生态整合拓展应用场景。
代表企业：苹果（家居智能『机器人』️）、微软（与波士顿动力合作）、『英伟达』（AI『芯片』）等。
特点：软件能力突出，但硬件研发经验不足。
科研院所及孵化企业（初创）
以创新技术和低成本快速迭代为优势，推动技术突破。
代表企业：达闼科技、追觅科技、1X Technologies（挪威）等。
特点：灵活性高，但需长期投入验证商业化潜力。
原有『机器人』️企业
包括工业/服务『机器人』️厂商，具备垂直供应链能力。
代表企业：发那科、ABB（传统工业『机器人』️）、乐聚『机器人』️（服务『机器人』️）等。
特点：可靠性高，但需适应人形『机器人』️新需求。
主要『机器人』️对比：
（三）下游应用场景
当前阶段
人形『机器人』️主要在工业场景试水，如物流搬运、设备巡检等，因其任务相对重复和单一，对智能程度要求较低。
2025年被视为“量产元年”，工业制造和仓储物流领域率先实现商业化落地。
四、未来趋势
服务场景：医疗护理、家庭服务、餐饮等复杂场景将成为第二波落地领域，预计到2030年工业应用占比将降至63%。
技术路径：通用人形『机器人』️需经历“主体人形+定制化组件”的进化阶段，最终实现“一机多用”。
成本下降：核心零部件价格预计未来20年内下降70%以上，推动产品性价比优化。
市场规模与出货量预测
短期（2024-2030年）
市场规模：2024年全球人形『机器人』️市场规模约为10亿美元💵，预计2030年将扩容至151亿美元💵。
出货量：2024年全球出货量为1.19万台，预计2030年销量将达60万台。
复合增长率：2024-2030年复合增长率（CAGR）普遍在56%-92.5%之间，部分预测（如）显示2024-2035年CAGR可达70.6%-84.9%。
中期（2031-2035年）
市场规模：乐观假设下，2035年市场规模可能突破4000亿元人民币或达到1540亿美元💵。
出货量：基础假设下，2035年全球出货量预计达400万台，而乐观预测可达1000万台。
其他预测显示，2035年销量可能达到138万台、140万台或200万台。
关键驱动因素：2031年后，中国人形『机器人』️产业链降本及大模型泛化能力提升将推动行业爆发式增长。
长期（2040-2050年）
市场规模：预计2050年全球市场规模可能达到1万亿美元💵或7万亿美元💵。
出货量：2050年全球人形『机器人』️数量可能超过100亿台，或达到3亿台以上。
市场渗透率：每10个家庭可能拥有1台人形『机器人』️。
五、主要企业
附：人形『机器人』️深度行业报告延伸阅读：
2025市场洞察报告：人形『机器人』️的商业化路径还有多远？-百思特
人形『机器人』️产业2025年中期投资策略：智启新程人形进阶（31页）
AGI智能时代：2025大模型、Agent、具身智能及人形『机器人』️学习全路径规划报告（32页）
人形『机器人』️产业发展研究报告2025
Abundance360-人形『机器人』️行业：2025—2035年趋势报告（英译中）
