1 人形机器人是人工智能的最佳载体，应用前景广阔
1.1 人工智能与大模型领域的持续突破推动具身智能概念
人工智能高速发展时期，具身智能作为承载载体重要性显著。从时间维度来看，2022 年 Chat GPT 的出现引领大模型浪潮兴起；2023 年国内大模型呈井喷式爆发态势，能力快 速迭代，模态持续拓展；2024 年大模型推理理解能力跃迁，并开始探索垂类领域应用落 地。Open AI 等基于大量工程实验和反复验证提出缩放定律，揭示了模型能力与计算能 力、参数量和数据量间的定量关系，业界也遵循该定律指导资源要素投入、推动模型创 新发展，近年来在模型技术能力、通用泛化水平等方面取得一系列突破性进展。目前， 大模型支持模态已逐步从自然语言处理拓展到多模态理解和生成等场景。大模型的突破 显著提升了具身智能的感知、交互、规划和学习能力，但其在泛化性、可扩展性和环境 交互无缝性方面仍存在诸多问题。
具身智能（Embodied Intelligence）是一种通过物理实体与智能决策深度融合，实现 感知、行动与认知闭环的智能形态。其核心在于赋予人工智能“身体”，使其能够像人类 一样通过感官感知环境、通过肢体执行任务，并在与物理世界的交互中持续进化。与传 统人工智能仅依赖算法处理数据不同，具身智能强调“身体”与“大脑”的协同：传感器（如 摄像头、触觉设备）是感知器官，执行器（如机械臂、轮式底盘）是行动载体，而大模 型则作为决策中枢，形成“感知-决策-行动”的动态循环。1945 年，法国哲学家莫里斯·梅 洛-蓬蒂提出“具身性”概念，认为人类需通过身体与周围环境进行互动和感知，进而理解 世界。1950 年，被称为“AI 之父”的英国计算机科学家图灵在论文《计算机器与智能》中 首次提出“具身智能”这一概念。 事实上，智能化水平相对较低的工业机器人（机械臂）早已在制造业广泛应用，例如，扫地机器人通过碰撞传感器感知障碍物并调整路径，工业机械臂通过视觉识别抓取 零件，均体现了这一特征。但传统工业机器人是“固定程序+机械臂”的组合，而“具身智 能”赋能的机器人则是“多模态感知+大脑决策”的迭代。
具身智能的实现依赖于“大脑”与“身体”的双轨突破。在“大脑”层面，大模型 （如 GPT、多模态模型）通过海量数据训练，具备跨模态理解、知识迁移和上下文学习 能力，能够将自然语言指令转化为具体行动策略。例如，当用户说“递给我桌上的苹果”， 大模型需解析“苹果”的视觉特征、“递”的空间关系，并规划抓取路径。在“身体” 层面，硬件技术需突破运动控制、环境适应等瓶颈，如一体化关节、柔性材料、高精度 传感器等。两者的结合使机器人从“预设程序工具”升级为“自主学习体”，例如通过 强化学习在虚拟环境中模拟任务，再将经验迁移至真实世界。 人形机器人因其形态与人类的高度相似性，成为具身智能实现通用能力的首选形态。 首先，人形结构具备跨场景适应性。人类的双足行走、双臂协作等能力可应对复杂地形 和多样化任务，例如工厂装配、家庭服务、灾害救援等。相比之下，四足机器人或机械 臂的功能局限于特定场景。其次，人形机器人能复刻人类认知机制。儿童通过触摸、试 错学习认知世界，而人形机器人可通过触觉、视觉反馈理解物体属性（如硬度、重量）， 甚至模拟情感交互。例如，优必选科技的人形机器人已能通过手势识别与人类自然对话。 最后，人形机器人是技术进化的必然方向。其硬件设计（如全身动力学控制）与软件算 法（如模仿学习）的协同优化，为通用人工智能（AGI）提供了物理载体。
1.2 人形机器人应用领域广泛，结合 AI 技术可应对复杂工业场景
人形机器人作为人工智能与机器人技术深度融合的产物，其应用场景可拓展至社会 生产生活的方方面面。在工业制造领域，人形机器人凭借高精度感知与灵巧操作能力， 已深度融入汽车制造、3C 电子、电力生产等场景，例如在汽车工厂中执行分拣配料、车身质检等高复杂度任务；在 3C 制造领域，通过视觉识别和力控技术实现物料精密装配， 甚至能完成柔性薄膜物体的精细操作。面对高温、高危环境，人形机器人不可替代性显 著，如在石油化工产线执行巡检任务，在火灾、危化品泄漏等灾害现场开展搜救与物资 投送，搭载烟雾传感器、热成像仪等设备实时反馈现场数据，显著降低人员伤亡风险。 在医疗健康领域，例如湖南超能机器人研发的“湘江 1 号”不仅能执行艾灸、按摩等康复 理疗，还能精准理解老年人模糊表达，并依据用户情绪提供情感陪伴。
工业领域有望成为人形机器人首要落地场景。工业生产环境具有高度结构化特征， 任务流程标准化程度高，例如汽车装配线上的零件搬运、精密螺丝拧紧等操作，均遵循 固定流程和规范动作。这种环境极大降低了机器人部署的技术门槛，使其能够通过预设 规则高效执行任务。例如，优必选 Walker S 系列在吉利汽车工厂中凭借智能摄像头与深 度学习模型，对车标及车灯实施毫米级无损伤检测，准确率超过 99%，还可实时反馈检 查结果。东风柳汽与优必选机器人合作整合研发、生产、物流、销售全链条，构建了商 用车整车制造全流程数字化体系，通过工艺数字孪生、智能调度决策等技术应用，实现 新产品验证周期较传统模式缩短 25%以上，将交付周期压缩 15%，制造成本降低 28%。 此外，工业场景对机器人的动态适应性要求相对较低，人形机器人可依托成熟的传感器 融合技术实现稳定作业，避免开放环境中的复杂干扰。
与传统工业机器人不同，人形机器人可覆盖复杂生产环节。传统工业机器人高效且 具备性价比，但功能大多比较单一，很多个性化、定制化的产品无法靠流水线统一组装， 但通过 AI 大模型，人形机器人可以进入非标产品的流水线，把批量生产的零部件按客户 的定制需求组装成产品。在家庭服务、公共服务等更复杂多变的场景中，人形机器人也 更具优势，可适应不同的环境和需求完成多种任务。 北美人形机器人已率先应用于汽车工业，物流等行业。的以北美为例，Figure 02 应 用于宝马汽车工厂，特斯拉 Optimus 应用于自家特斯拉汽车工厂，Apollo 在亚马逊、GXO 等物流中心和奔驰工厂均有应用。且北美机器人巨头产品均有自主行走、自主导航等功 能，且能处理抓取、拼接、组装小零部件等较为复杂的业务。我们认为人形机器人与传 统机械臂、工业机器人等功能具备较大差异，且在未来逐步发展后将会具备更大优势， 值得期待。
工业场景的应用已经逐步到来，大模型为人形机器人带来不可替代性。自 2024 年 4 月起，Optimus 已在特斯拉旗下电池工厂开始作业，主要负责 4680 型电池单体的分类与 托盘插入工作。在演示中，它能与自动化设备配合，将电池精准抓取并整齐摆放在料箱 中，展现出适配工业节拍的高效性。Figure 系列机器人搭载 Helix 大模型，在零样本学习 与柔性操作上表现突出。Figure02 已能在无预先训练的情况下，成功抓取数千件新物品， 包括玻璃制品、纺织品等易损或柔软的“难处理品”。Figure02 展示了“共享大脑”的 协作能力：两台机器人配合分拣陌生杂货，无需预先编程即可完成分类摆放，实现了工 业机器人几乎不可能做到的行为。
1.3 人形机器人在劳动力供给和养老陪护方面值得期待
我国老年人口规模庞大，且尚处于高速增长态势。我国自 2000 年迈入老龄化社会之 后，人口老龄化程度持续加深。根据民政部、全国老龄办发布的《2023 年度国家老龄事 业发展公报》，2023 年中国 60 岁及以上人口 29697 万人，占全国人口的 21.1%。根据联 合国 2024 年人口展望测算，如果出生率等大背景没有明显改变，中国 60 岁以上人口在 2040 年就会达到 33%，到 2070 年则会达到 48%，而 30-59 岁的青壮年人口则会从 2023年的 47%下降至 2040 年的 42%，到 2070 年则会进一步下降至 33%。届时会出现明显的 劳动人口短缺及老年人养护问题。
在当下背景下，预计未来中国劳动力缺口将逐步增大。根据前瞻产业研究院数据， 2025 年国内劳动力缺口为 600 万人左右，而在 2030 年将逐步增长至 2000 万人，劳动力 缺口逐步增大，给予人形机器人较好的落地环境。
劳动力缺口的扩大会给予具身智能充足的应用场景，人形机器人在未来将逐步增强 经济性。根据国家统计局数据，2024 年制造业生产制造的相关人员的平均年收入为 76940 元，因此我们假设传统制造业工人的每年用人成本为 8-12 万元。根据腾讯新闻、今日头 条、造车网的资料显示当下进入工厂从事作业的机器人初始投入成本差异较大，我们假 设为 20-50 万元，运维成本假设为售价的 15%，使用寿命假设为 5 年，今日头条访谈内 容称人形机器人可单日工作小时为 16 小时。由于人形机器人尚处于早期发展阶段，我们 假设其工作效率为传统人力的 60%。则最后得出当下人形机器人进入制造业作业的时薪 为 19.98-49.94 元/小时，而传统人力则为 38.31-57.47 元/小时，人形机器人已经具备理论上的优势。我们认为，人形机器人的高成本并不会一直持续，在成本下降之后，相对于 传统人力在工业领域会具备显著优势。
随着老年人口数量的增长和全民生活质量的提升，未来养老需求将更加多元化、高 品质化，智慧健康养老服务产业将迎来巨大机遇。根据中商产业研究院的预测，2019 年 中国智慧养老市场规模约为 3.50 万亿元，2023 年市场规模增至 6 万亿元，年均复合增长 率达 14.42%。中商产业研究院分析师预测，2024 年中国智慧养老市场规模将达到 6.80 万亿元，2025 年市场规模将达 7.21 亿元。
预计到 2030年中国养老机器人市场规模将达 183亿元。根据国际机器人联合会（IFR） 的数据，2020 年中国养老机器人市场规模约为 38 亿元。到 2023 年，随着服务机器人市 场的整体增长，养老机器人市场规模也相应扩大，据世界机器人大会披露的数据及相关 占比核算，2023 年中国养老机器人市场规模约 66 亿元。随着人工智能、5G 通信技术、 云计算、大数据等信息技术的发展，传感器、伺服电机、AI 芯片、减速器等核心部件的 成熟，养老机器人在智能照护领域正从“功能实现”向“体验优化”转型。预计到 2030 年中国养老机器人市场规模将达 183 亿元。
1.4 人形机器人市场空间广阔，资本市场活跃度高
全球人形机器人行业目前处于技术探索的早期阶段，但后续潜力巨大。根据 GGII 的数据，2024 年全球人形机器人市场规模达到 10.17 亿美元，预计到 2030 年将增长至 150 亿美元，2024-2030 年间的复合年均增长率（CAGR）将超过 56%，全球人形机器人销量 将从 1.19 万台增长至 60.57 万台。 我国在人形机器人领域潜力十足。中国是全球最大的工业机器人消费国和生产国， 同时也拥有全球最大的消费市场之一。在政府及政策支持下，国内机器人产业链快速、 稳健发展，持续呈现向好趋势，但需克服诸多技术和非技术挑战。根据 GGII 的数据，2024 年中国人形机器人市场规模 21.58 亿元，到 2030 年有望增至 380 亿元，CAGR 超 61%， 销量从 0.4 万台增至 27.12 万台。
2021 年后，中国人形机器人投融资数量和金额整体呈现上升趋势。投融资事件数量上，2021 年为 4 件，2022 年增至 10 件，2023 年达 30 件，2024 年 1-10 月为 33 件，已 经超过上一年全年数据。投融资金额方面，2021 年为 1.7 亿元，2022 年提升至 21.3 亿元， 2023 年达 54.1 亿元，2024 年 1-10 月达 42.0 亿元。根据创投日报记者结合财联社创投通 -执中数据不完全统计，今年截至目前，具身智能领域已发生投融资事件共计 108 起，公 开融资规模超过 271 亿元。无论是数量还是金额都超过了去年全年。北京市设立 1000 亿 元政府投资基金，深圳配套 100 亿元 AI 机器人基金，通过“揭榜挂帅”机制引导社会资 本投向芯片、灵巧手等卡脖子环节。投融资数量与金额是市场对行业未来发展前景的认 可，目前来看，人形机器人行业发展呈现积极向上的趋势。
2 国内人形机器人发展趋势：政策护航，良性发展
2.1 政策护航，助力人形机器人行业良性发展
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（报告来源：财信证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
