​​专业报告，2024人形机器人研究报告！

6月2日，英伟达CEO黄仁勋发表演讲提到，”机器人时代已经到来，AI的下一波浪潮将是物理AI，机器人将日益融入我们的日常生活，一切都将机器人化“。在黄仁勋的构想中，下一个由机器人制造的高产量机器人产品可能是人形机器人，最容易适应世界的机器人也是人形机器人。

一、人形机器人潜在需求旺盛

据国家统计局数据显示，2023年中国总人口为14.1亿，连续两年人口负增长，且老龄化人口比重达15.4%。随着人口红利的逐渐减弱和老龄化趋势的日益严重，劳动力市场的供需矛盾愈发凸显，且工资水平的快速上涨进一步加剧了企业的成本压力。此背景下，人形机器人市场展现出巨大的潜在需求。

根据Stratistics Market Research Consulting数据，2020年全球人形机器人市场规模估计为5.6亿美元，预计到2027年将达到141亿美元，年均复合增长率（CAGR）达58.5%。其中，2027年中国人形机器人市场规模有望达到23亿美元，CAGR达56.4%。

中国老龄化趋势与人形机器人市场规模

数据来源：国家统计局、Stratistics Market Research Consulting，创业邦研究中心整理

二、技术：大模型提升了人形机器人的认知智能与决策智能

大模型技术显著提升人形机器人智能化水平与自主性能力。大模型具备庞大的先验知识库、通识理解能力和复杂语义多级推理能力，与人形机器人结合，显著提升机器人的任务级泛化交互水平。

在探索将大模型用于人形机器人方面，SayCan、RT-1、ChatGPT for Robots、PaLM-E、RT-2等模型，分别解决了LLM适应现实世界、机器人泛化性、利用LLM进行控制、融入具身信息以及直接输出动作等问题。比如，PaLM-E能够理解和生成语言，并执行复杂的机器人指令，无需重新训练。

大模型提升人形机器人自主性

分层解耦的大模型应用方案是当前主流，基于大模型与控制算法之间的prompt设计与生成，实现有效控制。大模型用于人形机器人主要有两种方案，一是分层解耦的方案，将大模型分为三层，分别对应“大脑”的交互感知和任务推理、“小脑”的动作决策和任务规划、以及“脑干”的运动执行；二是端到端的解决方案，大模型通过直接处理传感器采集的信息，输出运动控制命令，完成从感知到控制的全过程。

三、应用：汽车生产场景提供“实训试验田”，家庭场景更需要高标准安全机制支撑

人形机器人在制造成本、应用场景和性能之间仍难以平衡，找到市场空间足够大的细分场景是商业化探索的重要一步。基于技术成熟度和市场空间，报告对人形机器人应用落地时间给出判断，近两年内首先会在细分垂类场景小规模试用，未来五到十年应用将逐渐成熟。

人形机器人主要应用场景推进时间判断

人形机器人在汽车工厂的实训步伐显著加快。汽车生产环节涵盖大量装配、搬运、质检等细分场景，提供了较为理想的“试验田”，2024年初，Figure01进入宝马工厂做标准化任务培训和执行，优必选Walker S在2月进入蔚来工厂完成首次现场培训，执行装配辅助任务，智元机器人远征A1也在汽车工厂完成地盘装配、线束整理和外观质检等任务。

人形机器人在家庭场景的应用，更需要高标准的安全机制支撑。家庭应用分为陪伴和服务两条路线，分别包括情感陪护、安全看护、教育/娱乐和家务整理、家居管理。优必选和达闼科技的机器人已在家庭场景有应用尝试，如端茶倒水、陪护照看等。中国移动也在积极布局人形机器人产业，依托其在网络连接、算力调度、家庭数据和智慧家庭生态等方面的积累，围绕家庭人形机器人从操作系统、家庭行业大模型、家庭算力网络等基础能力持续发力，构建新一代智慧家庭技术体系。

中国移动打造全面的家庭机器人服务体系，开发“陪你聊”、“陪你玩”、“帮你看”、“帮你干”四大功能，为家庭人形机器人赋予子女、老师、保姆等角色，推出“HomiBot”家庭机器人服务系统，全面构建人与人/环境/服务的连接。同时，公司开发其他形态的陪伴、宠物、益智机器人，形成面向家庭全场景的完整产品矩阵，以产品矩阵和生态体系更好满足消费者家庭应用需求。

中国移动家庭机器人服务体系

四、产业链：人形机器人产业链逐渐形成，核心部件占整机成本约90%

人形机器人产业链逐渐形成，上游是传感器、电机、丝杠、减速器等核心零部件，和摄像头、轴承等其他零部件；中游是人形机器人本体制造，包括主要模块、内置的算法模型与系统、主要组成部分；下游是系统集成、产品销售与维修保养。

人形机器人产业链

传感器、丝杠、电机、减速器占整机成本约90%[1]。人形机器人主要用到线性关节和旋转关节，关节主要由电机、丝杠、驱动器组成，此外，运控中的控制器、编码器、传感器等部件也成为关键。以特斯拉Optimus为例，根据其所用零部件数量推算产成本结构，电机、传感器、减速器、丝杠等构成机器人的关键核心零部件，也是硬件成本的主要部分。

[1]数据来源：Morgan Stanley Research

特斯拉Optimus人形机器人拆解

数据来源：Morgan Stanley Research 创业邦研究中心整理

五、投融资：人形机器人融资热度不减，机构更看重厂商生产技术垂直整合能力

根据睿兽分析数据，2023年国内人形机器人领域共发生19起融资事件，披露融资总额达26.7亿元，同比增长65.5%。2024年1月至5月，融资热度依旧高涨，已发生9起融资事件，融资总额为11.6亿元。

国内人形机器人领域投融资三个阶段

数据来源：睿兽分析 创业邦研究中心整理

一级市场中，投资机构更加注重初创公司生产技术垂直整合能力。人形机器人集成了人工智能、高端制造、新材料等前沿技术，对企业的核心部件自研能力和垂直技术整合能力要求较高，这也构成企业的重要竞争壁垒，投资机构倾向于选择具备这些核心能力的企业进行投资。

2023年以来全球人形机器人领域部分大额融资事件

数据来源：睿兽分析 创业邦研究中心整理

六、趋势：产业规模化拐点加速到来，端到端大模型方案成新热点

1. 分层解耦的主流路线下，端到端大模型方案正被更多厂商采用

分层耦合的大模型应用方案结构清晰，但在连接LLM和控制算法的Prompt上存在瓶颈，端到端的方案能直接处理传感器采集的信息，输出运动控制命令，完成从感知到控制的全过程，有望成为人形机器人应用大模型的主流方案。特斯拉FSD端到端自动驾驶系统已在智能驾驶场景验证了技术可行性，越来越多的厂商正在探索其在机器人上的应用。例如，1X Technologies机器人利用纯视觉神经网络实现机器人端到端学习运动行为，OpenAI和Figure AI合作探索大语言-视觉模型的人形机器人应用，优必选也在积极研究端到端技术路线。

2. 在以产业链优势实现工程化成本控制后，将迎来规模化拐点。

依托国内完备且高效的供应链体系，国内厂商在产品的迭代更新和工程化实施上更具优势，有望更早实现价格控制下的量产。宇树科技发布的Unitree G1，在搭载灵巧手、大模型和23自由度的基础上，起售价仅为9.9万元，尽管1.3米的身高在一定程度上降低了成本，但相较于H1，价格降幅高达80%，凸显了G1在工程化成本控制方面的显著优势。值得一提的是，Figure AI的创始人Brett Adcock也在今年五一期间亲临中国，寻找合作伙伴与供应商，旨在借助国内供应链的优势，加速人形机器人的量产进程。

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