> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 仿人机器人 # 人形机器人100：绘制人形机器人价值链 AI的物理体现触及了60万亿美元的TAM、全球GDP和工作的意义。摩根士丹利（Morgan Stanley）推出了“人形机器人100”（Humanoid 100），这是一份涵盖一系列行业和地区的全球股票地图，它可能在将机器人从实验室带到你的客厅方面发挥重要作用。 # alphawise 随着GenAI继续从数字世界（比特/字节）向物理世界（原子/光子）迁移，投资者开始意识到潜在颠覆的巨大，同时也在为这个主题的“表达路径”而苦苦挣扎。在我们最初的人形机器人蓝皮书中，我们介绍了人形机器人66——一个我们认为当时最暴露的推动者和受益者的列表。从那时起，商业发展迅速发展，特别是在中国，许多新参与者宣布参与或有意参与。在英伟达首席执行官黄仁勋在2025年国际消费电子展上发表演讲后，投资者的兴趣似乎大大增强，他在演讲中花了大约40分钟时间谈论物理AI和机器人技术。现在，我们每天都在回答来自全球范围内的投资者关于如何从多个角度发挥“具身AI”主题的问题。 摩根士丹利与数十个行业团队合作，帮助我们的客户“绘制”不同的股票表现，这些股票表现暴露于EmbodiedAI发展最快的垂直领域之一。我们并不想把“100个人形机器人”作为一个详尽的清单，而是一个对话的起点，这个对话将持续很多年，并且肯定会在这个过程中出现一些令人兴奋和不可预测的章节。我们邀请我们的客户来挑战我们的名单，并提供他们自己的想法，关于什么应该或不应该被包括在内，因为他们在人形主题及其邻接方面变得越来越聪明。 # 全球基金会 摩根士丹利有限责任公司 Adam Jonas, CFA 股票分析师 Adam.Jonas@morganstanley.com +1 212 761-1726 William J Tackett 研究助理 William.Tackett@morganstanley.com +1 212761-6028 摩根士丹利亚洲有限公司。 盛中 股票分析师 Sheng Zhong@moorganstanley.com 2239-7821+852 Morgan Stanley & Co. LLC Daniela M Haigian 研究助理 Daniela Haigian@morganstanley.com +1 212 761-6071 Elizabeth J. Tso 研究助理 Elizabeth Tio@morganstanley.com +1 212761-4507 # 特斯拉公司（Tesla Inc., TSLA）。O, tsla us) 汽车与共享出行United States of America <table><tr><td>股票评级</td><td>超重</td></tr><tr><td>行业观点</td><td>内联</td></tr><tr><td>目标价</td><td>$430.00</td></tr><tr><td>Shr价格，收盘（2025年2月4日）</td><td>$392.21</td></tr><tr><td>市值，当前（mm）</td><td>1386510美元</td></tr><tr><td>52周范围内</td><td>488.54 -- 138.80美元</td></tr></table> <table><tr><td>财政年度结束</td><td>12/23</td><td>12/24e</td><td>12/25e</td><td>12/26e</td></tr><tr><td>每股收益(元)* *</td><td>4.83</td><td>2.41</td><td>2.70</td><td>3.50</td></tr><tr><td>前期EPS ($)**</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ModelWare EPS ($)</td><td>4.31</td><td>2.03</td><td>2.31</td><td>3.10</td></tr></table> 除非另有说明，否则所有指标都是基于MorganStanleyModelWare框架的 ** =基于共识方法学 c=摩根士丹利研究公司的估计 摩根士丹利正在寻求与摩根士丹利研究所涵盖的公司做生意。因此，投资者应该意识到公司可能存在利益冲突，这可能会影响摩根士丹利研究的客观性。投资者在作出投资决定时，应把摩根士丹利研究作为唯一的考虑因素。 有关分析师认证和其他重要披露，请参阅本报告末尾的披露部分。 +=受雇于非美国公司的分析师。附属公司未在FINRA注册，可能不是会员的关联人员，也可能不受FINRA在与目标公司沟通、公开露面和交易研究分析师账户持有的证券方面的限制 图表1：提及“人形机器人”的公司记录的时间序列 注：“公司文件”包括文件、演示文稿和新闻稿。数据是全球性的。 来源：AlphaSense，摩根士丹利研究 来源：AlphaSense，摩根士丹利研究 图2：提及“人形机器人”的新闻/媒体报道的时间序列 注：数据是全球性的。 介绍人形机器人100股股票名单：我们对人形机器人价值链的映射。“人形机器人100强”是摩根士丹利（Morgan Stanley）全球股票研究团队合作的产物，目的是列出与人形机器人主题相关的上市公司名单。根据过去6至9个月投资者的反馈，我们更关注第一衍生品“推动者”，我们认为这些“推动者”将对构建、培训和整合人形机器人生态系统产生重大影响。我们通过与全球分析师团队的讨论，以及与关键技术和关键参与者的主题专家的对话，再加上我们自己的专有研究，找到了全球最受关注的名字，从而编制了这份名单。然后，我们将这些公司分为大脑（半系统/软件）、身体（工业组件）和集成商（开发完整的类人机器人）。对于人形机器人100强中的每一家公司，我们都会详细介绍其规模/股票流动性、核心业务能力、入选理由以及当前人形机器人的参与情况（如果适用）。目前，据报道， $52\%$ 的公司目前参与了类人机器人，其余 $48\%$ 要么是已知参与公司的密切竞争对手，要么是我们的分析师认为最终有实质性潜力参与的公司。 如需Humanoid 100数据库或我们的美国/中国Humanoid TAM模型的副本，请联系您的摩根士丹利代表。 注:这是一个不断发展的领域,有数百家参与或有合理潜力参与类人机器人的全球公司。由于规模小、当前/潜在参与有限或缺乏实质性,我们选择排除了很大一部分公司。然而,我们预计,随着时间的推移,哪些公司和子行业可能在这一主题上处于更好的位置,将会有持续的辩论。我们期待一场激烈的辩论,并欢迎所有反馈! 图3：介绍类人机器人100：摩根士丹利的全球类人机器人推动者名单 注：仅限上市公司。并非全部包含在内。 资料来源：摩根士丹利研究 # 我们的类人机器人100的目标之一是让投资者准确地了解目前人形价值链的构成。 投资者会注意到，确认参与类人机器人的公司中有 $73\%$ ，集成商中有 $77\%$ 来自亚洲（分别为 $56\% / 45\%$ 来自中国）。我们从投资者那里听到的一个常见的抱怨是，除了TSLA和NVDA之外，他们的类人产品组合中缺乏西方公司的加入。在我们看来，这本身就是一个重要的信息，因为它代表了当前类人生态系统的现实，我们预计随着时间的推移，这一生态系统可能需要发生重大变化（参见西方目前在电动汽车方面的经验，这些经验与类人汽车的供应链有很大的重叠）。我们的研究表明，中国继续在人形机器人方面取得最令人印象深刻进展，初创企业正受益于成熟的供应链、当地采用的机会和国家政府的大力支持。 图表4：据报道，类人机器人100强中有 $52\%$ 的公司参与了类人机器人价值链。剩下的 $48\%$ 还没有被报道，但我们认为这些公司最终有实质性的潜力参与其中，如果他们还没有。 资料来源：Morgan Stanley Research 解剖类人机器人解剖。为了理解这个列表并正确构建一个投资组合，我们认为投资者至少需要粗略地了解 人形大脑和身体的构成。“大脑”由半导体和软件混合组成，最相关的是用于自主的基础GenAI模型和用于训练的仿真模型/数字双胞胎。“身体”主要由传感器（摄像头、激光雷达、力、扭矩、磁力等）、执行器（由电机、编码器、轴承、螺丝和减速器组成）、电线和连接器组成的网状结构，以及通常安装在胸部中央的锂离子电池组成。外部一般由铝合金和塑料混合组成，以尽量减轻重量。有关任何特定类人部件的更多技术细节，常见的工程架构以及制造类人机器人的当前技术障碍，请参阅我们的中国工业分析师盛忠的“类人机器人剖析”部分。 图5：仿人机器人流程图：了解各种部件之间的相互联系，以及每个部件在仿人机器人中扮演的一般角色。 来源：Morgan Stanley Research 在本报告的其余部分，我们概述了类人机器人100的内容，回顾了人形机器人的投资案例，剖析了人形机器人的解剖结构，概述了人形机器人的最新发展进展，并回顾了我们的人形机器人TAM模型。 表现出6 资料来源：AlphaWise，FactSet，公司数据，摩根士丹利研究 # 进一步阅读： ·人工智能：人形机器人：体现人工智能的投资含义（2024年6月26日） ·人形机器人：人形地平线：ChatGPT的时刻到了吗？（2025年1月16日） ·人形机器人：人形地平线：从远程操作到完全自主的旅程（2024年12月19日） ·人形机器人：人形地平线：美国能跟上中国吗？（2024年10月9日） ·人形机器人：人形地平线：新进入者，新资本（2024年9月5日） ·Embodied AI:AI Robotics Disruptors:Physical Intelligence（2024年12月19日） ·人形机器人：人形机器人：技能AI以15亿美元的估值退出隐形（2024年7月15日） # 人形机器人100掩护分析师 图7：摩根士丹利覆盖分析师的人形机器人100。要讨论名单上的特定公司，请联系您的摩根士丹利代表或以下相关分析师。 Humanoid 100摩根斯坦利分析师 <table><tr><td>分析师</td><td>电子邮件</td><td>公司包括</td></tr><tr><td>Adam Jonas</td><td>adam.jonas@morganstanley.com</td><td>Magna | Tesla | Mobileye | Aptiv</td></tr><tr><td>亚当·伍德</td><td>adam.wood@morganstanley.com</td><td>达索系统|Hexagon</td></tr><tr><td>安迪·孟</td><td>andy.meng@morganstanley.com</td><td>小米</td></tr><tr><td>天使卡斯蒂略</td><td>angel.castillo@morganstanley.com</td><td>铁姆肯公司</td></tr><tr><td>布莱恩·诺瓦克</td><td>brian-nowak@morganstanley.com</td><td>亚马逊|Meta|字母表公司</td></tr><tr><td>Carlos De Alba</td><td>carlos.de.alba@morganstanley.com</td><td>议员材料</td></tr><tr><td>陈查理</td><td>charlie.chan@morganstanley.com</td><td>半导体台积电阀</td></tr><tr><td>克里斯·斯奈德</td><td>chris.snyder@morganstanley.com</td><td>罗克韦尔自动化|霍尼韦尔</td></tr><tr><td>辛迪黄</td><td>cindy.huang@morganstanley.com</td><td>Hota</td></tr><tr><td>吊杆杨</td><td>derrick-yang@morganstanley.com</td><td>生产技术</td></tr><tr><td>Erik Woodring</td><td>erik woodring@morganstanley.com</td><td>苹果</td></tr><tr><td>加里·奈</td><td>gary.yu@morganstanley.com</td><td>阿里巴巴百度|腾讯</td></tr><tr><td>杰克鲁</td><td>jack.lu@morganstanley.com</td><td>EVE Energy | CATL</td></tr><tr><td>哈维尔·马丁内斯</td><td>javier.martinez.oliz@morganstanley.com</td><td>法雷奥</td></tr><tr><td>乔伊徐</td><td>joey.xu@morganstanley.com</td><td>广汽集团</td></tr><tr><td>约瑟夫·摩尔</td><td>joseph.moore@morganstanley.com</td><td>德州仪器,Allegro Microsystems,Onsemi,NXP半导体,Intel,NVIDIA,Micron,Ambarella,高通,Angalog Devices</td></tr><tr><td>Kazuo Yoshikawa</td><td>kazuo.yoshikawa@morganstanley.com</td><td>瑞萨索尼集团</td></tr><tr><td>基思维斯</td><td>keith.weiss@morganstanley.com</td><td>甲骨文|微软</td></tr><tr><td>Kristine Liwag</td><td>Kristine.liwag@morganstanley.com</td><td>RBC轴承&穆格拉|电视</td></tr><tr><td>李·辛普森</td><td>lee.simpson@morganstanley.com</td><td>意法半导体|英飞凌|新思科|节奏设计系统|Arm控股</td></tr><tr><td>莉莲卢</td><td>lillian.lou@morganstanley.com</td><td>美的</td></tr><tr><td>丽莎江</td><td>isa.jiang@morganstanley.com</td><td>NSK |谐波驱动系统|Nabtesco |THK</td></tr><tr><td>马克斯·耶茨</td><td>max.yates@morganstanley.com</td><td>西门子|ABB</td></tr><tr><td>迈克尔·Harleaux</td><td>michael.harleaux@morganstanley.com</td><td>SKF</td></tr><tr><td>Nigel van Putten</td><td>nigel.putten@morganstanley.com</td><td>Melexis</td></tr><tr><td>瑞秋张</td><td>rachel.zhang@morganstanley.com</td><td>莱托玛格</td></tr><tr><td>Sanjit辛格</td><td>sanjit.singh@morganstanley.com</td><td>Palantir</td></tr><tr><td>Seyon公园</td><td>seyon.park@morganstanley.com</td><td>Naver</td></tr><tr><td>肖恩·布雷特</td><td>shane.brett@morganstanley.com</td><td>Teradyne</td></tr><tr><td>香农·Sinha</td><td>shannon.sinha@morganstanley.com</td><td>莱纳斯稀土公司</td></tr><tr><td>莎朗·施</td><td>sharon.shih@morganstanley.com</td><td>鸿海精密(富士康)</td></tr><tr><td>肖恩·金</td><td>shawn.kim@morganstanley.com</td><td>三星SDI | LG电子|三星电子|SK海力士</td></tr><tr><td>雪莱王</td><td>shelley.wang@morganstanley.com</td><td>徐生拓街三花</td></tr><tr><td>盛中</td><td>sheng.zhong@morganstanley.com</td><td>深圳创扬|leadrive|双环|埃斯顿|江苏恒力</td></tr><tr><td>真嗣Kakiuchi</td><td>shinji.kakiuchi@morganstanley.com</td><td>丰田</td></tr><tr><td>Shoji佐藤</td><td>shoji.sato@morganstanley.com</td><td>Nidec</td></tr><tr><td>蒂姆·萧</td><td>tim.hsiao@morganstanley.com</td><td>XPENG | BYD | Horizon Robotics</td></tr><tr><td>Yoshina艾巴拉</td><td>yoshina.ibera@morganstanley.com</td><td>日本基恩士</td></tr><tr><td>Young Suk Shin</td><td>young.shin@morganstanley.com</td><td>现代|LG能源解决方案</td></tr></table> 资料来源：摩根士丹利研究中心 # 绘制价值链-人形机器人100 人形机器人100强是摩根士丹利列出的目前参与或以其他方式实质性暴露于人形市场的上市公司名单。我们通过与全球分析师团队的讨论，与客户就他们喜欢玩的名字进行对话，以及我们自己的专有研究来寻找参与价值链的名字，从而编制了这份名单。然后，我们将这些名字分为大脑（半系统/软件）、身体（工业组件）和集成商（开发完整的类人机器人）。对于人形机器人100强中的每个名字，我们都会详细介绍其规模/流动性、核心业务能力、入选理由以及当前人形机器人的参与情况（如果适用）。目前，据报道， $52\%$ 的公司目前已经参与了类人机器人，剩下的 $48\%$ 要么是已知参与公司的密切竞争对手，要么是我们的分析师认为最终有实质性潜力参与的公司。 ·欲获取底层人形机器人100数据库的副本，请联系您的摩根士丹利代表。 图8：介绍人形机器人100-摩根士丹利的全球人形机器人推动者名单 注：仅限上市公司。并非全部包含在内。 资料来源：摩根士丹利研究中心 图9：类人机器人流程图：了解各种组件之间的相互联系以及每个组件在类人机器人中扮演的一般角色。 资料来源：摩根士丹利研究中心 # 人形机器人大脑（22家公司） “大脑”类别的公司提供实现人形自治（包括训练和推理）所需的半机器人或软件/AI模型。 基础模型：这些公司构建Gen-AI模型，对实现机器人自主至关重要。通过对大量真实和模拟机器人数据的广泛训练，这些模型使类人机器人能够理解自然语言，学习和模仿人类行为，并感知其动态环境。其中最著名的是NVIDIA的Gr00t项目。 ·人形100强公司:Alphabet（GOOGL）、bb0（百度）、Meta（Meta）、微软（Microsoft）、英伟达（NVIDIA）。 数据科学与分析（Data Science & Analytics）：这些公司开发软件，使机器人开发人员和用户能够捕获和分析在边缘捕获的大量传感器数据。 ·Humanoid100强公司:Oracle（ORCL）、Palantir（PLTR）。 仿真与视觉软件：仿真对于训练机器人模型至关重要，允许机器人在部署之前了解其环境和用例。这些公司开发了一系列用于机器人/视觉的数字孪生或视觉数据捕获技术 人形培训。 * 人形100强公司：Alphabet（GOOGL）、达索系统（DSY-FR）、海克斯康（HEXA.B-SE）、Meta（Meta）、英伟达（NVDA）、西门子（SIE-DE）。 Vision & Compute Semis：这些公司生产的半导体是机器人“大脑”的核心，使机器人能够从环境中学习、感知和/或与之交互。以视觉为中心的半晶片位于边缘，允许机器人将其环境可视化。以计算为中心的半中心存在于边缘，用于实时人工智能处理，或者存在于数据中心，用于训练基础模型或构建模拟。 Humanoid 100 中的公司有：Ambarella（AMBA）、Horizon Robotics（9660-HK）、Intel（INTC）、Mobileye（MBLY）、NVIDIA（NVDA）、Qualcomm（QCOM）。 内存：这些公司生产所有计算所需的内存（DRAM，NAND等），随着人工智能的进一步渗透，它们可能会在机器人领域变得更加重要。 - Humanoid 100中的公司：美光（MU）、SK海力士（000660-KR）、三星电子（005930-KR）。 Semi Designers：这些是可以从一波新的人形专用半导体开发中受益的硅设计公司。 人形100强公司包括：Arm Holdings（Arm）、Cadence Design Systems（CDNS）、Synopsys（SNPS）。 半导体制造：半导体的实际制造商，其中最大的是TSMC。 进入Humanoid100强的公司包括：英特尔(Intel)、三星电子(Samsung Electronics)、台积电(TSMC)。 展品10：解剖人形大脑(Dissecting the Humanoid Brain 来源：Morgan Stanley Research 展品11：类人“大脑”公司 <table><tr><td colspan="10"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>PLT-US</td><td></td><td></td><td></td><td>395.58</td><td>103.43</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>418.60</td><td>167.38</td><td>79%</td><td></td><td></td></tr><tr><td>四下</td><td>SIECE</td><td></td><td></td><td></td><td>184.44</td><td>299.51</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>MUSICS</td><td></td><td></td><td></td><td>25.90</td><td>92.48</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>元</td><td>VETAS</td><td></td><td></td><td></td><td>1,794,347</td><td>704.22</td><td>89%</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>GOODFORD</td><td></td><td></td><td></td><td>2,521,673</td><td>200.11</td><td>43%</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>PSYCHOLOGY</td><td></td><td></td><td></td><td>5,025,562</td><td>412.37</td><td>77%</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>WTO</td><td>美国</td><td></td><td></td><td>43.59</td><td>18.79</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>WOMEN</td><td></td><td></td><td></td><td>2,915,291</td><td>110.31</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>SWITCH</td><td></td><td></td><td></td><td>10000</td><td>571.83</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>CADDLE Design Systems</td><td></td><td></td><td></td><td>121.85</td><td>189.67</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>170,412</td><td>182.25</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1,534,381</td><td>304.06</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>244,201</td><td>30.02</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>101,811</td><td>90.52</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table> 注：截屏截止2025年2月4日截止。 图12：“大脑”公司的包容性和当前类人参与的基本原理 源。Factset，公司数据，摩根士丹利研究 资料来源：《公司数据》、《电子周刊》、《华尔街日报》、《华尔街日报》 # Humanoid身体 (64家公司) “人体”类别的公司提供能够实现人形运动、配电、传感或结构的组件。 致动器部件：致动器是将电能转化为运动的机械装置，可以是直线运动，也可以是旋转运动。要求的自由度（DoF）越大，需要的致动器就越多。目前正在开发的类人机器人通常能够在16到60自由度之间。特别是擎天柱Gen2，使用50自由度，由28个驱动器驱动（14个线性，14个旋转）。最新的擎天柱手（可能是第三代）具有22自由度和27自由度的人手。随着时间的推移，未来的类人机器人可能会有越来越大的自由度。Humanoid公司通常会为特定的机器人设计自己的专有执行器，但会从全球供应商网络中采购各种组件，类似于汽车公司经常设计车辆架构但外包的方式 将制造工作外包给各种汽车供应商。我们将其主要组成部分概述如下： - 轴承：轴承是关键，以减少摩擦在移动系统，同时保持旋转精度。人形机器人使用各种轴承类型，包括球轴承，滚子轴承和针轴承。 Humanoid 100指数成分股公司包括：日本力士（NSK）、加拿大皇家轴承公司（RBC）、雷格力士（Regal Rexnord）、舍弗勒（Schaeffler）、铁姆肯公司（Timken）。 - 螺钉：螺钉是将旋转运动从电机转换为直线运动的部件，因此是直线执行器中的关键部件。目前，类人机器人都使用滚珠和行星滚柱螺钉，但这在很大程度上是由于行星滚柱螺钉的供应和成本有限。随着时间的推移，行星滚子螺钉应该代表了人形机器人中使用的大多数螺钉。 Humanoid 100强成分股公司：恒力（601100-CN）、海盈（2049-TW）、NSK（6471-JP）、斯凯孚（sk.b-se）、上海贝帝（603009-CN）、香港（6481-P）。 - 齿轮传动和减速机：减速机，顾名思义，降低电机速度使用各种齿轮，以提高扭矩输出和精度。它们是旋转执行器的关键部件。目前的类人设计在行星减速器上使用谐波。 Humanoid 100强中的公司包括：Harmonic Drive System（6324-P）、Hivwin（2049-TW）、Hota（1536-TW）、LeaderDrive（688017-CN）、Nabtesco（6268-P）、Regal Rexnord（RRX）、双环（002472-CN）、铁姆肯（TKR）、中大利达（002896-CN）。 电动机和稀土磁铁：电动机将电能转化为机械能，用于所有电动执行器。大多数电机使用稀土磁铁产生运动，稀土磁铁排斥带电线圈，产生旋转效果。类人机器人一般要么使用无框架扭矩电机（技术壁垒较低），要么使用无芯电机（技术壁垒较大）。 Humanoid 100 类汽车公司：埃斯顿（002747-CN），Leadshine (002979)。CN)、Moons’ Electric (603728-CN)、Nidec (6594-JP)、Regal Rexnord (RRX)、Sensata (ST)、Shenzhen Inovance (300124-CN)、Zhaowei (003021-CN)、Zhongda Leader (002896-CN)。 * Humanoid 100强稀土磁体公司：JL Mag（6680-HK）、Lynas Rare Earths (LYC-AU)、MP Materials (MP-us)、Northern Rare earth (60011-CN)。 编码器：编码器是安装在电机上并监控电机速度和输出的传感装置，发送信号以控制位置，速度和扭矩等变量。 ·Humanoid100强公司：奈德电子（Nidec）、诺万达（Novanta）、森萨塔（Sensata）。 传感器：类人机器人配备了各种各样的传感器，使类人机器人能够感知环境并收集必要的数据。我们在下面概述了主要类型： - 相机和视觉传感器：捕捉完整的图像（相机）或光属性，以实现类人感知。 进入Humanoid100强的公司包括：ADI、Hexagon、Intel、Keyence（6861-JP）、Onsemi（ON）、Robosense（2498-HK）、Sony Group（Sony）、TE Connectivity（TEL）、Teledyne Technologies（TDY）、Will Semiconductor（603501-CN）。 - 雷达和激光雷达：通过无线电波（雷达）或激光（激光雷达）实现深度感知，探测物体并测量距离。 进入Humanoid 100强的公司包括：Aptiv（APTV）、英特尔（Intel）、麦格纳（Magna）、Robot sense（2498-HK）、Teledyne Technologies（TDY）、法雷奥（FR-FR）。 磁性（Magnetic）：检测磁场存在。通常用人形的手，让机器人感觉到自己是否触摸到了什么东西。 人形100强公司：Allegro Microsystems (ALGM), Melexis (MELE-BE)。 - 力与扭矩：力传感器允许类人机器人检测和测量重量和压力。扭矩传感器允许类人机器人评估施加在其执行器上的扭矩。 入围Humanoid100强的公司包括：Keli Sensing（603662-CN）、Novanta（NOVT）、Sensata（ST）、TE Connectivity（TEL）。 电池：类人机器人通常使用一个由圆柱形锂离子电池制成的电池组，该电池组包含在机器人的躯干中。 - 进入Humanoid 100的公司有：宁德时代（300750-CN）、伊芙能源（300014-CN）、LG能源（373220-KR）、三星SDI（096770-KR）。 Analog Semis：配合传感器，帮助调节温度、速度、位置、配电等。从技术上讲，许多传感器都是模拟半挂车的一种。 - Humanoid 100 的公司包括：Allegro Microsystems（ALGM）、Infineon（IFX-DE）、Melexis（MELE-BE）、NXP（NXPI）、Onsemi（ON）、Renesas（6723-JP）、ST Micro（STM）、Texas Instruments（TXN）、Will Semiconductor（603501-CN）。 Body, Wiring, Thermal: 机器人的结构以及配电和散热的方法。 入围Humanoid 100的公司：安费诺（APH）、安普捷（APTV）、麦格纳 （MGA）、TE Connectivity（TEL）、旭升（603305-CN）、三华(002025-CN）、拓普（601689CN）。 多样化的自动化公司：这些公司提供广泛的自动化/机器人相关解决方案，因此他们最好留在自己的类别中。如果有足够的需求，考虑到规模和专业知识，有可能提供最必要的组件。 - 入围Humanoid 100的公司包括：鸿海精密/富士康（2317-TW）、霍尼韦尔（Hon）、罗克韦尔自动化（ROK）、西门子（si-de）。 展品13：剖析人形身体 来源：Morgan Stanley Research 图14：类人“身体”公司 <table><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table> 注：截至2009年24月25日的定价。 来源Factset，公司数据，摩根士丹利研究 图15: “人体公司”的包容和当前人形介入的基本原理 资料来源：公司数据、环球时报、中国、Digime、Sokt等 # Humanoid Integrators (22家公司) 集成商是指目前正在制造全人形机器人的公司，或者考虑到他们在制造其他机器人或自动化平台方面的专业知识，有合理的潜力这样做的公司。这些公司大多是规模较大的成熟企业，也有内部的机器人业务。我们注意到，目前绝大多数年轻的类人机器人初创公司都是私有的。我们将集成商分为以下几类： 汽车：目前有许多汽车公司正在开发类人机器人，可能是由于工程和制造重叠，再加上潜在的内部用例，以减少劳动强度，并随着时间的推移提高利润率。 Humanoid 100中的公司有：比亚迪（002594-CN）、广汽集团（2238-HK）、现代/波士顿动力（005380-KR）、特斯拉（TSLA）、丰田（7203-JP）、小鹏（XPEV）。 消费电子产品：与汽车公司类似，这些公司可能制造（或可能制造）机器人，因为它们在规模制造方面的专业知识，以及利用内部人才为机器人开发电子架构的能力。其中一些公司可能将类人机器人视为家用电子产品的延伸，并利用类人机器人作为渗透家庭的另一种方法。 ·入围Humanoid100的公司:苹果（AAPL）、鸿海精密/富士康（2317-TW）、LG电子（066570.HK）、三星电子（005930-KR）、索尼集团（Sony）、bbO（1810-HK）。 电子商务和互联网：这些公司可能会从人形设计和现有技术专长的重叠中受益，另外，随着时间的推移，这些公司可能会有内部用例来降低成本。 ·进入Humanoid100强的公司:阿里巴巴（Alibaba）、亚马逊（Amazon）、Naver（035420-KR）、腾讯（Tencent）。 传统机器人公司：这些传统的合作机器人制造商已经存在了几十年，但如果他们还没有这样做的话，他们最终有可能开发出类人机器人。 ·入围Humanoid100强的公司：ABB（ABBN-CH）、美的/库卡（000333-CN）、泰瑞达（TER）。 Humanoid Near-Pure Plays: 这些都是年轻的类人开发者，是本榜单上所有公司中最接近类人纯游戏的。 ·入围Humanoid 100的公司:Rainbow Robotics（277810-KR）、UBTech（9880-HK）。 展品16:Humanoid“Integrators” <table><tr><td colspan="2">二月三日</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>XFEV-US</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>0123456789</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>012204-02</td><td>中国</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>日本</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>中国</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table> 注：价格截至2025年2月4日收盘。 资料来源：FactSet，公司数据，摩根士丹利研究 图17：“整合者”参与的基本原理 <table><tr><td>一般</td></tr><tr><td>公司</td></tr><tr><td>广汽集团</td></tr><tr><td>XPENG</td></tr><tr><td>现代</td></tr><tr><td>BVD</td></tr><tr><td>丰田</td></tr><tr><td>特斯拉</td></tr><tr><td>LG电子(LG Electronics)</td></tr><tr><td>小米</td></tr><tr><td>苹果</td></tr><tr><td>阿里巴巴</td></tr><tr><td>亚马逊</td></tr><tr><td>鸿海精密(富士康)</td></tr><tr><td>Naver</td></tr><tr><td>腾讯</td></tr><tr><td>Eatum</td></tr><tr><td>彩虹的机器人</td></tr><tr><td>UBTech</td></tr><tr><td>美的</td></tr><tr><td>ABB</td></tr><tr><td>三星电子</td></tr><tr><td>Teradyne</td></tr><tr><td>索尼集团</td></tr></table> <table><tr><td colspan="3">基本原理报告的人形机器人介入(如已销)</td></tr><tr><td>报道吗?</td><td>源</td><td>备注/背景</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>开发GoMate人形机器人</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>开发铁人形机器人</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>开发阿特拉斯人形机器人(波士顿动力公司老板)</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>内部人形项目被称为“嫦宇”</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>开发T-HR3/Punyo人形机器人</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>开发擎天柱类人机器人。首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)预计,人形机器人最终将代表据报道正在开发家用人形机器人的大部分业务和市场价值</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td></td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>开发赛博一号人形机器人</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司,卡内基梅隆大学</td><td>据报道他正在和卡耐基梅隆大学合作研究人类技术</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>通过杭州和成都的子公司,投资人形机器人开发商北京兴通时代科技有限公司</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>亚马逊是工业机器人的领跑者(750Kt):投资于Agility Robotics,测试了Agility的双足机器人Digit在仓库/物流运营中的应用</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司,TechInAsia</td><td>与NVIDIA合作,为对扬董事长开发类人机器人。也有可能生产相关的电子元件。</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>开发Ambidex人形机器人</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>内部有机器人实验室在研究类人机器人码</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>为贵人机器人打造精密电机,也有自己内部的类人机器人(Codroid 01)</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>研发RB-Y1 Humanoid,最大股东为三星电子(35%)</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>人形玩玩。与BYD、东风、蔚来等合作开发沃克系列人形汽车</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>其身研发团队研究类人机器人(拥有KUKA)</td></tr><tr><td></td><td>公司</td><td>为机器人制造全栈产品(从电机到电气/电力产品到控制系统)——目前是工业机器人和协作机器人,以及全机器人。</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>Rainbow Robotics(人形机器人)第一大股东。同时为Tesla Hardware 4制造芯片</td></tr><tr><td></td><td>公司</td><td>主要做半成品测试设备,同时也有合作机械人的业务。</td></tr><tr><td>报道</td><td>公司</td><td>据报道,一旦用例确定,Seti拥有快速制造类人机器人的技术;已经制作出原型机(QRIO)。还制造了用于机器人的相机</td></tr></table> 资料来源：公司数据、亚洲科技、卡内基梅隆、摩根士丹利研究中心 # 人形100组成 图18：据报道，人形100强中 $52\%$ 的公司已经参与了人形价值链。剩下的 $48\%$ 尚未被报道，但我们认为这些公司最终参与的可能性很大，如果它们还没有参与的话。 资料来源：摩根士丹利研究中心 图19：按区域划分的人形100大脑/身体/集成器组成 资料来源：摩根士丹利研究中心 图20：按主要类别划分的人形100的区域组成 资料来源：摩根士丹利研究中心 # 主题数学-AI Mapping Survey 我们的主题数学团队在2024年6月进行了一项调查，结合了摩根士丹利全球研究分析师的结果，绘制了所有涵盖名称的AI曝光类型和程度。在整合我们的人形100的过程中，我们与AI Mapping Survey的结果进行了交叉参考。我们注意到，超过一半（ $58\%$ ）的人形100被报告为某种形式的Enabler（Enabler或Enabler/Adopter）。对于重要性，我们列表中的绝大多数（ $65\%$ ）至少具有中等风险， $25\%$ 至少被归类为重要， $19\%$ 被归类为核心论文。 图表21：分析师调查的人形100强公司的AI曝光情况 资料来源：摩根士丹利研究中心 图表22：分析师调查的人形100公司的AI重要性 资料来源：摩根士丹利研究 图23：分析师调查的人形100强公司的定价权 资料来源：摩根士丹利研究中心 估值与股票表现 图24：Humanoid 100机器人的P/E秩（2025年） 注：不包括6家市盈率为负的公司。数据截至2025年2月4日收盘。 图25：P/E秩与共识3年收入复合年增长率（完整Humanoid100） 资料来源：FactSet，摩根士丹利研究 注：不包括32家市盈率为负或无法获得共识估计的公司。数据截至2025年2月4日收盘。 资料来源：FactSet共识，摩根士丹利研究 图26：市盈率与共识3年收入复合年增长率（不包括异常值） 注：数据截至2025年2月4日收盘。 资料来源：FactSet共识，摩根士丹利研究 图表27:Humanoid 100与标准普尔500指数的长期绩效 注：反映Humanoid 100股票列表的等权重表现。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 图表28：Humanoid 100与标准普尔500指数中“大脑”公司的长期绩效 资料来源：FactSet，摩根士丹利研究 注：反映Humanoid 100股票列表中相关公司的等权重业绩。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 资料来源：FactSet，摩根士丹利研究 图表29：人形100指数与标准普尔500指数中“身体”公司的 LTM绩效 注：反映Humanoid 100股票列表中相关公司的等权重业绩。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 资料来源：摩根士丹利研究公司FactSet 图30：人形100指数与标准普尔500指数中“集成商”公司的LTM表现。 注：反映Humanoid100股票列表中相关公司的等权重业绩。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 图表32：中国和台湾公司在Humanoid 100指数与恒生指数的LTM表现。 资料来源：摩根士丹利研究公司FactSet 注：反映Humanoid100股票列表中相关公司的等权重业绩。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 资料来源：摩根士丹利研究公司FactSet 图表31：美国和加拿大公司在Humanoid 100指数与标准普尔500指数中的LTM表现。 注：反映Humanoid100股票列表中相关公司的等权重业绩。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 资料来源：摩根士丹利研究公司FactSet 图表33：其他亚太公司在Humanoid 100指数与日经225指数和KOSPI综合指数中的LTM表现 注：反映Humanoid100股票列表中相关公司的等权重业绩。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 资料来源：摩根士丹利研究公司FactSet 图34:EMEA公司在人形100指数与DAX综合指数和富时100指数中的LTM表现 注：反映人形100股票名单中相关公司的等加权业绩。数据点以周为单位。最新数据截至2024年2月4日。 资料来源：FactSet，摩根士丹利研究 # 人形机器人投资案例 以下是我们人形机器人蓝皮书的摘录。 多年来，机器学习仅限于自我强化的软件算法。大型语言模型（llm）和GenAI的进步已经在机器人领域取得了巨大的飞跃，加速了物理机器如何通过自然语言、模仿和模拟来学习。 GenAI正在改变机器人的“学习”方式，让它们有机会观察和模仿物理世界和虚拟世界中的行为，通过自然语言连接起来，并在数据中心进行迭代。类似于大型语言模型（LLM）如何帮助推动ChatGPT的更大能力，多模态模型（MMM）正在推动机器人技术的创新。AI算法可以通过自动化重复任务、增强数据分析和预测能力、实现虚拟仿真以及优化设计和测试流程，显著缩短研发周期。作为一个“与人工智能相邻”的领域，人形硬件开发展在可以直接受益于机器人主题的资本形成和研发投资的增加。 AI跨入物理/原子世界。AI无处不在。AI会听你的。AI可以看到你的脸和身体。AI知道你现在在哪里。AI可以阅读。AI会写字。AI会说话。AI可以制作一张戴着小牛仔帽玩《加拿大》的猫的图片。但除了运行大量算法和激活一些开关外，AI很少真正移动。在自然界中，“运动性”是生物体在自身能量作用下独立运动的能力。根据化石记录，地球上最早的运动证据可以追溯到前寒武纪的细菌鞭毛（用于运动的纺锤状延伸物）。移动设备和机器人之间的界限开始变得模糊。 展品35：流行文化中的顶级人形机器人 # 流行文化中著名的人形机器人 玛丽亚（女名）大都市[1927] 艾特（地球静止的那一天）（1951） 保同重本（19521960） （ForbiddenPlane）[1] 长峰人罗西（秀森一） 家：[1962-1987] 送头太空的相人（1965复代核原图望47（1960）19 机器人西方世界（1973） C-3PO《星球大战》（1977） 赛日 太空里皇卡拉数（ 1978） 《马文：国》藏 马克西米利亚 《周游》（1978） 1. 品质 复制人 （终结者）（1984） 主费外早人（1996） 约售F5《短路》（1996） 点阵 太空地￥1987 数 《早年送报：下一代 》（2987） 巴克·罗杰斯（1979）恒康于（1982）1991 机 天柱：业形金刚（1987） 汤姆·斯沃与乌药神经科学图30019881596 钢铁巨人 铁锈巨人（1999） 原：船基台，原土词 $\left( {x - {2x}}\right) t - x{y}^{2} = \left( {x - {2x}}\right) {f}^{\prime }t$ 人工智能：AI（2001） 艾林E机（2014） 《终能大白6》（2014） 2019年1月1日 2017年1月29日券台（2021） 为什么机器人?很多投资人看了这份报告都会问:“我们为什么需要人形机器人?”对于机器人技术采取许多高度专业化的形式（机器手臂、蛇形机器人、机器狗、机器灰尘以及你能想象到的各种形状因素），确实有强有力的理由。然而，许多机器人和AI专家表示，人形机器人最有力的理由是，在一个已经为人类创造的世界里，环境已经是人形机器人的“棕地”。英伟达CEO黄仁勋最近表示:“最容易适应这个世界的机器人是人形机器人，因为这个世界是我们为自己建造的。我们也有最多的数据来训练这些机器人，而不是其他类型的机器人，因为我们有相同的体格。”此外，想想人类能够赤手空拳或使用工具完成的各种各样的任务，以及为人类的手和手指设计的大量机器。 展品36：人形机器人与专业机器人的利弊 资料来源：特斯拉，维基百科，摩根士丹利研究 构建TAM。截至2023年11月，美国劳动力约为1.62亿人。平均工资为59,428美元，美国劳动力市场的年价值接近10万亿美元。根据Statista的数据，全球约有34亿人就业。假设每个工人的年薪为9万美元，意味着全球劳动力市场的规模约为30万亿美元（约占全球GDP的 $30\%$ ）。考虑到人类执行的数千个单独的工作，TAM练习需要跨工作分层进行更详细的分析，以了解受经济回报、支持供应链/基础设施和其他因素限制的类人替代路径。因此，随着时间的推移，我们建立了一个专有的摩根士丹利人形TAM模型，以解决“理论上价值30万亿美元的宇宙”中更现实可用的子集。在我们的美国TAM模型中，我们预测到2040年，人形机器人的数量（累计/安装基数）将达到800万台（3570亿美元的工资影响），到2050年将达到6300万台（3万亿美元的工资影响）。虽然我们的分析目前并不认为人形机器人的安装基数大于现有的人类劳动力池，但在某些情况下，该技术的经济效益可能会使这成为现实。 在最近的年度股东大会上，特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）表达了他的信念，即人形机器人的数量最终将以2比1甚至更多的比例/超过人类 机器人与人类的比例可能至少会达到2比1,类似于这样的比例。一对一是肯定的。所以,这意味着大约有100亿个人形机器人。也许,也许,也许是200亿或300亿。” 图37:2028-2050年美国具有人形机器人选项的工作累计数量（百万） 资料来源：美国劳工统计局、摩根士丹利研究中心 图38:2028-50年美国累计工资影响（10亿美元） 资料来源：美国劳工统计局、摩根士丹利研究中心 到2040年代，10亿个人形机器人？据特斯拉首席执行官埃隆·马斯克的评论，近几个月来，他越来越关注擎天柱（帕洛阿尔托工程中心）。特斯拉于2022年9月30日首次推出了其人形机器人擎天柱。这款双足机器人包括两类28个致动器：1)旋转致动器，由谐波减速器、滚珠轴承和传感器组成，用于肩膀和肘部等旋转运动；2)线性致动器，包括行星滚子、滚珠轴承和传感器，用于人体肌肉等线性运动。两只手有十二个致动器。公司内部还保留了更多细节。今年1月，埃隆·马斯克表示，他预计到21世纪40年代，将有超过10亿个人形机器人投入使用。在特斯拉于2024年6月13日举行的年度股东大会上，马斯克表示，他预计明年特斯拉将至少有1000台擎天柱机器人在工作，“事情将从那里迅速扩大规模。”在同一次会议上，马斯克表示，他相信人形机器人的数量最终会超过人类，“可能达到200亿或更多”（没有公布时间表）。 一个动态的、快速变化的竞争格局。除了特斯拉，在2022/2023年GenAI快速增长的背景下，数十家初创公司和老牌公司都在从事人形机器人的开发。早在NVIDIA于2024年3月发表主题演讲之前，我们就注意到，当时人们对该公司的意图几乎没有任何想象 物理AI——机器人是反复出现的AI主题，包括去年3月的摩根士丹利TMT大会。在经历了几次失败的开始后，许多风险投资者和公司都押注于实体AI的前景。人形机器人初创公司Figure AI和Agility Robotics在去年的私募融资中分别获得了26亿美元和12亿美元的估值，更广泛的主题吸引了包括OpenAI、软银、Tiger Global、亚马逊、NVIDIA和微软在内的主要投资者。此外，从汽车到消费电子等行业的主要上市公司都在积极参与类人机器人的开发，而其他公司则积极与类人机器人初创公司合作，探索潜在的未来用例。 展品39：私营人形机器人公司/初创公司的选择 注：此列表仅是私人努力的选择。有越来越多的类人及类人相邻公司正在形成，可能不包括在本次展览中。然而，我们在这里包括，因为投资者不能直接投资波士顿动力公司。 资料来源：公司网站，摩根士丹利 研究展览40：选择参与人形机器人开发或探索在工作场所实施类人机器人的上市公司。 注：并非包罗万象。 资料来源：公司网站，摩根士丹利研究 机器人拥有ChatGPT“时刻”。据b谷歌DeepMind的机器人高级主管Vincent Vanhoucke称，机器人社区的专家将两年前称为“美好的旧时光”，他解释了llm和genAI是如何突然将机器人领域从一个孤立的“机器人岛”牢牢地推到了“AI飞轮”上。长期以来，法学硕士（大型语言模型）和生成式AI一直被视为完全独立于机器人（驱动）领域。这两个世界正在碰撞，其影响是深远的。我们以前也经历过这种情况。1821年，迈克尔·法拉第（Michael Faraday）让电流通过玻璃中悬浮在磁铁上方的导线，观察导线的旋转。这不仅标志着电能如何产生机械运动的发现（第一个电动机），而且还将两个在当时似乎不相关的科学领域——电和磁联系起来。阿尔伯特·爱因斯坦发现了以前从未设想过的物理物质和光的性质之间的联系（e=mc^2）。我们是否即将解开AI和机器人之间的关系？ 图41：看似无关的科学领域可以结合产生深远的影响 附件42：提及“人形机器人”的上市公司文件和记录 注：“公司文件”包括文件、演示文稿和新闻稿。数据是全球性的。 资料来源：AlphaSense，摩根士丹利研 究注：数据是全球性的。 资料来源：AlphaSense，摩根士丹利研究 控制论集体机器人学习。想象一下，一个人形机器人站在厨房岛前，岛上的小盘子里放着一颗洋葱，旁边放着一把削皮刀。现在想象一下，一个大仓库里有1000个人形机器人，每个机器人站在厨房岛旁边，盘子里放着洋葱，旁边放着刀。随着每一次尝试和错误在群体中不断积累，整个群体在任何时间点都以最佳机器人的集体速度学习。控制论集体的聚合学习“线轴向上”，实现了群体学习的加速前沿。当一个“获胜”的机器人比其他999个机器人剥洋葱剥得更好，完成物理练习后，最佳实践就可以被分享，并通过数亿进一步改进 在模拟的“全宇宙”中对他们的数字双胞胎进行试验。 图44：在NVIDIA GR00T项目中，人形机器人在被称为“全宇宙”的模拟现实中进行训练。下图为训练中的Apptronik、Agility和Unitree机器人的数字双胞胎。 来源：NVIDIA 你今天见过机器人或者和机器人有过互动吗？你们中的一些人可能见过。在2025年初读到这篇文章的大多数人可能还没有。人类科技史上这段相当怀旧的时期正在迅速过去。正在进行的LLM/Gen AI革命正处于跨越机器人技术的早期阶段。LLM和机器人技术长期以来被视为截然不同的科学领域。但在LLM的进步如何加速机器人的训练和学习方面——无论是“汽车形状”的机器人还是人形的机器人——可能存在更多的重叠。AI大脑正在寻找它的机器人“身体”。 人形vs.自动驾驶汽车。自动驾驶汽车（自动驾驶）是机器人。相当简单的机器人，外形和汽车差不多。简单，我们的意思是机器人出租车只有三个主要的驱动输出：(1)方向盘，(2)加速踏板角度和(3)刹车踏板。然而，操作领域极其复杂——公共道路上充满了不可预测的因素。考虑到自动驾驶汽车的操作环境（现实世界）和相应的安全影响（人类乘客、行人）的可变性，我们相信，人形汽车实现商业化的时间将比自动驾驶汽车更快，而人形汽车可以在地理围栏领域（仓库/工厂封闭的工作单元）进行学习。尽管人形汽车有更多的物理输出，但在我们看来，自动驾驶汽车面临的困难的操作领域、安全问题和监管审查推动了它们的采用曲线向右倾斜。 类人机器人采用的关键驱动因素：类人机器人的故事涉及到一个 理解三个主要领域：AI、机器人和人。在不同阶段，AI（多模态模型、神经网络训练、计算）的进步可能比机器人的物理科学（即光学、驱动、电池、制造）发展得更快，后者可能沿着自己潜在的非线性改进道路前进。与此同时，跨行业和地区的劳动力因素的许多驱动因素将显著决定经济回收期、采用率和社会接受度。 图表45：劳动力可用性与AI和机器人加速 资料来源：摩根士丹利研究中心 虽然先进的类人机器人仍处于早期阶段，但我们相信，过去几年在AI、执行器和机械以及电池存储等邻近领域取得的进展，将对类人机器人的发展做出重大贡献。这3个领域的进一步进步将是实现人形机器人商业化的关键。 图46：随着贡献技术在过去十年中的进步，智能类人发展的相关性不断增加。 资料来源：摩根士丹利研究公司数据 还必须考虑一些门控因素。人形机器人的大规模广泛商业化必须克服一系列技术挑战以及沿途广泛的社会/政策/安全保障。在技术方面，创造能够驾驭人类环境的细微差别/复杂性的类人机器人可能需要在gen-AI方面不断取得进展，并努力为类人机器人量身定制这些先进的模型。此外，进一步改进精密致动器、传感器和电池容量对于提高类人机器人可以执行的任务范围至关重要。尽管现代机器人已经发展了几十年，但GenAI模型的突然和快速崛起可能会创造出类人机器人的“心理”能力超过物理能力的场景，为一系列潜在的硬件瓶颈打开了大门，随着类人机器人变得指数级“智能”，这些瓶颈需要得到解决。与自动驾驶汽车相关的社会/政策/安全考虑，有助于我们了解类人机器人面临的潜在障碍范围。然而，我们认为，使用数字双胞胎或在封闭的、地理围栏的工作单元（而不是公共街道）中训练类人机器人的能力，使类人机器人在接近潜在的安全法规方面具有相对优势。 图47：采用类人机器人的潜在障碍 资料来源：摩根士丹利研究中心 # 利用摩根士丹利亚洲工业指数，我们评估了人形账单 物料清单（BOM），并绘制人形供应链中的关键促成因素。从 中国工业集团公司（钟生）、日本工业集团公司（蒋丽莎）和中国汽车供应商公司（王雪莉），我们深入研究了一个人形机器人的内部工作原理，分解了零部件成本和未来降低成本的潜力。根据我们的估计，根据配置和下游应用，建造人形机器人的成本可能在1万美元到30万美元之间。例如，根据主要零部件供应商的报价和专有分析，我们估计特斯拉Optimus Gen2当前的BoM为每台5-6万美元（不含软件）。然而，随着规模的扩大，AI算法的引入大大缩短了研发周期，并利用了来自中国的具有成本效益的组件，我们看到了大幅降低成本的机会，以实现首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）设定的Optimus售价约2万美元的目标。 图48：我们估计目前特斯拉Optimus的除软件外BoM总额为每台5-6万美元。 资料来源：特斯拉，摩根士丹利研究 # 《Humanoid的解剖》 以下摘自我们的类人机器人蓝皮书。 # 人形机器人需要什么？ 盛中-中国实业 人形机器人是AI的体现，它被设计成像人类一样思考和行动。AI使机器人具备“大脑功能”，支撑机器人的智能水平，以及潜在用例的范围。机械部件实现身体功能，支撑操作，以及降低BoM的潜力。我们认为，未来AI+机器的改进将决定人类采用的速度。 操作系统（AI+运动控制系统）是人形机器人最有价值的部分，它支撑着人形机器人的多模态感知、逻辑思维、运动控制等智能水平。AI芯片（主要由英伟达等AI芯片厂商提供，尽管我们注意到特斯拉在Optimus上重用了自动驾驶算法）感知输入信息，并在逻辑思维后生成指令。运动控制系统接受AI芯片的指令，控制关节执行AI芯片发出的指令，高精度、稳定地向AI芯片提供实时反馈。 AI算法可以通过提高可扩展性、精度和稳定性来增强人形机器人的操作系统。从长远来看，拥有领先操作系统的原始设备制造商可以推动仿人技术进步的方向和仿人大规模生产的步伐。目前，类人AI算法仍处于发展的初级阶段，需要大量的现场验证、算法迭代和硬件磨合才能达到完美。我们相信AI算法可以通过改进其： - 可扩展性：人形操作系统由人形原始设备制造商集成，通常是专门为不同场景的型号或系列设计的。AI算法可以提高操作系统的通用性，从而加速人形机器人在不同下游应用中的渗透。 ·精度：AI算法可以通过实时监控能力、自主学习和任务优化以及无监督仿真和测试，有效提高运动控制精度。 - 稳定性：与各种高精度传感器集成，AI算法可以通过处理大量多维传感器数据来提高仿人操作系统的稳定性，提供更细粒度的数据分析，并通过早期识别异常来指示潜在故障。 人形执行器是执行类人运动的核心，充当相当于人类关节/肌肉的机器人。随着时间的推移，类人机器人将需要更多的致动器来实现更大的自由度。在不同的类人机器人中，硬件计划在自由度（DoF）、手部设计、传感器灵敏度等方面存在显著差异。我们在下面概述了一些值得注意的“类人硬件”： - “机器人大脑”或中央计算机是一个片上系统（SoC），它处理用于驱动机器人上使用的所有硬件（摄像头，WiFi模块，音频等）的各种输入和输出。对于特斯拉来说，机器人大脑的设计很大程度上来源于特斯拉消防处的硬件和软件。 - 人形身体主要由致动器和支撑系统（电池组、结构件、热系统等）组成。 $\mathcal{O}$ 致动器是在系统中实现运动的装置，既可以是旋转运动，也可以是线性运动（类似于人体关节）。要求的自由度越大，需要的致动器就越多。目前，正在开发的类人机器人通常能够在16到60自由度之间。特别是Optimus Gen2，使用50自由度，由28个驱动器驱动（14个线性，14个旋转）。执行器本身由螺钉、减速器、电机、传感器、滚珠轴承和编码器组合而成。 结构件是类人身体周围的支撑材料，如骨架和外壳。Optimus Gen2在不牺牲结构和性能的情况下减重10kg，主要是因为使用了PEEK（聚醚醚酮）等轻质材料和高功率密度致动器。PEEK是一种合成材料，由于其优异的强度和重量轻，通常用作金属替代品，这有助于降低整体能耗，同时保持性能。 图49：线性和旋转致动器由螺丝、减速器、电机、传感器、轴承和编码器组成（下图为特斯拉Optimus致动器设计）。 资料来源：特斯拉2022AI日，摩根士丹利研究 展品50：类人机器人使用的关键部件概述 <table><tr><td colspan="2">关键部分</td><td colspan="2">概述</td></tr><tr><td colspan="4">大脑</td></tr><tr><td colspan="2">AI芯片及软件</td><td>机器人的大脑以AI芯片为基础,具有额外的通信、音频、安保和安全输入和输出。</td><td>31TCPS 32TCPS 33TCPS 34TCPS 35TCPS 36TCPS 37TCPS 38TCPS 39TCPS 40TCPS 41TCPS 42TCPS 43TCPS 44TCPS 45TCPS 46TCPS 47TCPS 48TCPS 49TCPS 50TCPS 51TCPS 52TCPS 53TCPS 54TCPS 55TCPS 56TCPS 57TCPS 58TCPS 59TCPS 60TCPS 61TCPS 62TCPS 63TCPS 64TCPS 65TCPS 66TCPS 67TCPS 68TCPS 69TCPS 70TCPS 71TCPS 72TCPS 73TCPS 74TCPS 75TCPS 76TCPS 77TCPS 78TCPS 79TCPS 80TCPS 81TCPS 82TCPS 83TCPS 84TCPS 85TCPS 86TCPS 87TCPS 88TCPS 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840TCPS 841TCPS 842TCPS 843TCPS 844TCPS 845TCPS 846TCPS 847TCPS 848TCPS 849TCPS 850TCPS 851TCPS 852TCPS 853TCPS 854TCPS 855TCPS 856TCPS 857TCPS 858TCPS 859TCPS 860TCPS 861TCPS 862TCPS 863TCPS 864TCPS 865TCPS 866TCPS 867TCPS 868TCPS 869TCPS 870TCPS 871TCPS 872TCPS 873TCPS 874TCPS 875TCPS 876TCPS 877TCPS 878TCPS 879TCPS 880TCPS 881TCPS 882TCPS 883TCPS 884TCPS 885TCPS 886TCPS 887TCPS 888TCPS 889TCPS 890TCPS 891TCPS 892TCPS 893TCPS 894TCPS 895TCPS 896TCPS 897TCPS 898TCPS 899TCPS 900TCPS 901TCPS 902TCPS 903TCPS 904TCPS 905TCPS 906TCPS 907TCPS 908TCPS 909TCPS 910TCPS 911TCPS 912TCPS 913TCPS 914TCPS 915TCPS 916TCPS 917TCPS 918TCPS 919TCPS 920TCPS 921TCPS 922TCPS 923TCPS 924TCPS 925TCPS 926TCPS 927TCPS 928TCPS 929TCPS 930TCPS 931TCPS 932TCPS 933TCPS 934TCPS 935TCPS 936TCPS 937TCPS 938TCPS 939TCPS 940TCPS 941TCPS 942TCPS 943TCPS 944TCPS 945TCPS 946TCPS 947TCPS 948TCPS 949TCPS 950TCPS 951TCPS 952TCPS 953TCPS 954TCPS 955TCPS 956TCPS 957TCPS 958TCPS 959TCPS 960TCPS 961TCPS 962TCPS 963TCPS 964TCPS 965TCPS 966TCPS 967TCPS 968TCPS 969TCPS 970TCPS 971TCPS 972TCPS 973TCPS 974TCPS 975TCPS 976TCPS 977TCPS 978TCPS 979TCPS 980TCPS 981TCPS 982TCPS 983TCPS 984TCPS 985TCPS 986TCPS 987TCPS 988TCPS 989TCPS 990TCPS 991TCPS 992TCPS 993TCPS 994TCPS 995TCPS 996TCPS 997TCPS 998TCPS 999TCPS</td></tr><tr><td rowspan="29">线性或旋转执行器</td><td>螺杆</td><td>螺杆是将电机端旋转运动转化为直线运动的机械部件。考虑到成本和技术成熟度,目前的类人机器人更适合同时使用滚珠丝杠和行星滚柱丝杠,但其使用速度较低,使用时的摩擦力较大。</td><td></td></tr><tr><td>减速机</td><td>减速机用于降低电机转速,并安装在人形机器人的关节上,以控制扭矩,提高电机的转速,并使电机的转速与轴的转速相匹配。</td><td></td></tr><tr><td>电动机</td><td>电动机是将电机的功率传递给电机,并使其转换成电能,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,井将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转换为机械功率,并将其转速为零,并将其转速变为最大值。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速率,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速率,并将其转速转变为轴的转速,并其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速率,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速率转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速率转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速率,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速率转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速率,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速率转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将机组中其他部件的转动速度作为动力源,由动力源带动电机进行工作。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转入低速状态,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它转动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的转速转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的速度转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的速度转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的速度转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速度转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的速度转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td>轴承是将电机的速度转变为轴的速度,并将其转速转变为轴的转速,并将其转速转变为轴的转速,并其它传动方式。</td><td></td></tr><tr><td>轴承</td><td></td><td></td></tr></table> 资料来源：摩根斯坦利研究 图51：人形运动可以由电动、液压或气动驱动系统驱动，但由于精度更高、反应时间更快，电动驱动设计正日益成为主流。 资料来源：摩根士丹利研究 展品52：选定人形模型的硬件设计 <table><tr><td colspan="10">选定人形模型的硬件设计</td></tr><tr><td rowspan="2">地区</td><td rowspan="2">公司</td><td rowspan="2">模貌度......自由</td><td rowspan="2">致动器类型</td><td colspan="4">核心部件类型</td><td rowspan="2" colspan="2">人类的手</td></tr><tr><td>减速机</td><td>电动机</td><td>力传感器</td><td>每个执行器编码器</td></tr><tr><td>美国</td><td>特斯拉</td><td>擎天柱</td><td>50</td><td>Rotary + Li near</td><td>谐波减速器+行星滚子螺杆</td><td>无框转矩电动机</td><td>装备</td><td>2个/旋转执行器+1个/线性执行器</td><td>无芯电机+精密行星齿轮箱</td></tr><tr><td>美国</td><td>敏捷的机器人</td><td>数字</td><td>16</td><td>未指明的</td><td>谐波减速器/摆线针轮减速器</td><td>电刷/电刷直流电机</td><td>未指明的</td><td>未指明的</td><td>未指明的</td></tr><tr><td>挪威</td><td>1x技术</td><td>夏娃</td><td>25</td><td>未指明的</td><td>未指明的</td><td>DD电动机</td><td>未指明的</td><td>未指明的</td><td>没有手</td></tr><tr><td>中国</td><td>UBTech</td><td>沃克X</td><td>41</td><td>旋转</td><td>谐波减速机</td><td>无框转矩电机</td><td>装备</td><td>2</td><td>未指明的</td></tr><tr><td>中国</td><td>Unitree</td><td>努力解决</td><td>20-43</td><td>旋转</td><td>行星减速机</td><td>无框转矩电机</td><td>未指明的</td><td>2</td><td>无芯电机+行星减速器</td></tr><tr><td>中国</td><td>小米</td><td>CyberOne</td><td>21</td><td>旋转</td><td>行星减速机</td><td>无框转矩电机</td><td>没有装备</td><td>1</td><td>未指明的</td></tr><tr><td>中国</td><td>XPeng</td><td>PX5</td><td>未指明的不明</td><td></td><td>谐波减速器+行星减速器</td><td>未指明的</td><td>未指明的</td><td>装备</td><td>无芯电机+连杆</td></tr></table> 注：图AI公司的Figure 01、Sanctuary AI公司的Phoenix、Boston Dynamics公司的Atlas等关键类人模型的硬件设计并未公开。 资料来源：公司数据，摩根斯坦利研究 # A Worldwide Supply Chain 盛中.中国实业 螺丝、电机、减速器和传感器是机械制造中的关键部件。虽然高端零部件市场由欧洲、美国和日本公司主导，但中国公司在中低端产品方面具有竞争力，他们的目标是提供有价值的产品。然而，在精度、稳定性、有效载荷、性能等方面，中低端产品与高端产品之间仍存在较大差距 生产流程优化能力。 螺杆是将旋转运动和直线运动相互转换的部件。它们广泛应用于数控机床、制造设备、机器人、精密仪器以及其他下游应用中。人形机器人，如特斯拉擎天柱（Tesla Optimus），主要使用滚珠丝杠和行星滚子丝杠作为直线执行机构，执行高精度运动。但这些部件进入门槛高，生产设备和原材料价格昂贵。如今，高端螺杆制造主要由欧洲（罗尔维斯、SKF等）和日本企业（NSK等）主导。西方/日本高端生产商与中国企业在效率、有效载荷、精度等方面也仍存在较大差距。然而，一些中国公司（恒力、贝斯特等）已经开始渗透高端市场，并开始为人形原始设备制造商进行演示验证。 电机用于产生驱动扭矩，并安装在人形关节上以控制运动。在类人机器人上，由于其体积小，结构紧凑，重量轻，旋转惯量小，启动电压低，无框力矩电机广泛用于线性和旋转执行器，以方便操作。无芯电机一般用在类人的手上，具有更高的节能、低声音、高使用寿命、高转矩等特点。 ·无框转矩电机的技术壁垒相对较低。德国科尔摩根（民营）在高端应用的高端无框转矩电机领域占据主导地位，而中国产品则广泛用于其他中低端应用。金科（未涵盖）是中国领先的供应商，也是少数能够提供高质量无框转矩电机的供应商之一。 - 另一方面，无芯电机的技术壁垒要高得多，集中应用于医疗和军事装备（无人机等）。目前，国外供应商在中国的市场份额为b>85%。中国企业在2010年代进入市场，但在空载转速和额定转矩上，国产产品与进口产品仍有较大的性能差距。然而，我们注意到，对于用于人形手部的无芯电机，像Moon公司这样的中国公司已经渗透到人形供应链中，并正在为原始设备制造商进行演示验证。 减速机既用于降低电机速度，也用于提高人形关节的扭矩输出和运动精度。行星减速器、谐波减速器和RV减速器是减速器的三个主要类别。不同的仿人设计需要不同类型/数量的减速器。这三个初级减速机类别都是由日本公司主导的（Harmonic Drive，Nidec的子公司Shimpo，Nabtesco等）。如今，无论是精度还是稳定性，中国企业在性能上仍有较大劣势。然而，我们注意到，领先的中国公司，如Leaderdrive，已经为演示类人机器人发送了谐波减速器。 传感器，包括视觉传感器、力传感器、惯性传感器、温度传感器等，是类人机器人实现内部（对自身位置的感知）和外部（对触觉、视觉、听觉等的感知）多模态感知的必备硬件。力传感器是类人机器人在各种场景下实现平滑、实时的力调整的更为重要的传感器。六轴力传感器是最复杂的力传感器，可以从任何方向测量有效载荷，承受的有效载荷比 额定测量范围。Novanta的子公司ATI（NOVT-未涵盖）是六轴力传感器的发明者，并占据市场主导地位，而大多数中国企业在传感器校准和解耦方面没有长期积累，仍然落后。其他先行者，如昆威（私有）和旭日仪器（私有），已经开始渗透到人形传感器供应链中。 # 评估Humanoid Bill-of-Materials 盛忠-中国工业 类人机器人潜在的BoM成本范围很广，很大程度上取决于设计复杂性、材料和市场定位。根据我们的估计，考虑到不同的配置和下游应用需求，制造类人机器人的成本可能在1万美元到30万美元之间。例如，中国的Unitree宣布其G-1人形机器人的价格将在1.6万美元左右，采用简化的算法模块，自由度减半，缺乏线性执行器，电池寿命更短，承载能力更低。相比之下，Agility Robotics的Digit是专门为物流设计的，预计2025年的售价为25万美元，具有高功率容量和有效载荷，高人机交互智能，以及更高程度的平衡/稳定性。 以特斯拉的擎天柱Gen2为例，我们使用来自各个组件供应商的报价，估计当前每个组件的前软件BoM总额为5-6万美元。然而，我们注意到这是使用用于制造机器人的单个组件的报价。对于像特斯拉这样大规模建造人形机器人的玩家来说，考虑到各种关系、捆绑和/或与各种组件供应商的批量折扣，BoM可能会大大降低。在我们看来，特斯拉的擎天柱有很大的机会降低成本，以实现首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）2万美元左右的目标售价。 # 我们按功能细分擎天柱Gen2的BoM： ·“机器人大脑”基于特斯拉SoC和额外的输出和输入(例如: Wifi、摄像头、音频等)。对于“大脑”本身,我们估计硬件成本为~$2k/humanoid(占总量的~4%)。注意,这不包括任何潜在的软件成本(例如消防处的培训成本)。 ·所有身体运动由28个致动器驱动（14个线性致动器和14个旋转致动器）。上身（肩膀，肘部，手臂，手和腰部）需要16个致动器，我们估计可能花费约26k美元/人形（约占总数的 $47\%$ ），下身（骨盆，腿，脚）需要12个致动器，成本约26k美元/人形（约占总数的 $48\%$ ）。 ·其他支持系统，包括电池和各种结构部件，成本约为419美元/类人机器人（约占总成本的 $0.8\%$ ） 按产品类型细分部件时,传感器/螺钉/电机/减速器/轴承这5个关键部件,每个人形机器人的成本约为$20k/$11k/$11k/$7k/$434,占总BoM的约37%/20%/20%/13%/0.8%。 图53：我们估计目前特斯拉擎天柱的除软件外BoM总额为每台5-6万美元。 资料来源：特斯拉，摩根士丹利研究 图54：擎天柱Gen2BoM零件细目 资料来源：摩根士丹利研究估计。 图55：擎天柱Gen2按功能划分的BoM清单 资料来源：摩根士丹利研究估计。 # 跟踪Humanoid进展 # 专利申请 图表56：提及“Humanoid”的月度全球专利申请文件（截至2024年11月19日的最新数据） 图57：过去5年各办公室提及“Humanoid”的全球专利申请 注：按发布日期排序。我们收录了截至2024年11月的谷歌专利最新数据。资料来源：谷歌专利，摩根士丹利研究 <table><tr><td>排名</td><td>专利局</td><td>#计数</td></tr><tr><td>1</td><td>中国</td><td>5,688</td></tr><tr><td>2</td><td>美国</td><td>1,483</td></tr><tr><td>3</td><td>日本</td><td>1,195</td></tr><tr><td>4</td><td>世界知识产权组织（WIPO）</td><td>1,123</td></tr><tr><td>5</td><td>韩国</td><td>368</td></tr><tr><td>6</td><td>欧洲专利局（EPO）</td><td>237</td></tr><tr><td>7</td><td>台湾</td><td>192</td></tr><tr><td>8</td><td>德国</td><td>71</td></tr><tr><td>9</td><td>加拿大</td><td>26</td></tr><tr><td>10</td><td>波兰</td><td>23</td></tr><tr><td>11</td><td>澳大利亚</td><td>22</td></tr><tr><td>12</td><td>巴西</td><td>21</td></tr><tr><td>13</td><td>法国</td><td>20</td></tr><tr><td>14</td><td>英国</td><td>18</td></tr><tr><td>15</td><td>意大利</td><td>15</td></tr><tr><td>16</td><td>土耳其</td><td>14</td></tr><tr><td>17</td><td>西班牙</td><td>9</td></tr><tr><td>18</td><td>欧亚专利组织（EAPO）</td><td>9</td></tr><tr><td>19</td><td>罗马尼亚</td><td>7</td></tr><tr><td>20</td><td>瑞典</td><td>5</td></tr></table> 注：展品限前20名。 来源：谷歌Patents，Morgan Stanl ey Research展品58：美国专利申请Top Filers提及过去5年的“Humanoid” <table><tr><td>排名</td><td>专利受让人</td><td>#计数</td></tr><tr><td>1</td><td>波士顿动力公司</td><td>61</td></tr><tr><td>2</td><td>优步科技机器人有限公司</td><td>59</td></tr><tr><td>3</td><td>圣所认知系统公司</td><td>51</td></tr><tr><td>4</td><td>索尼集团公司</td><td>48</td></tr><tr><td>5</td><td>Weta Digital Limited</td><td>46</td></tr><tr><td>6</td><td>索尼互动娱乐公司</td><td>42</td></tr><tr><td>7</td><td>索尼公司</td><td>41</td></tr><tr><td>8</td><td>谷歌公司</td><td>39</td></tr><tr><td>9</td><td>Roblox公司</td><td>38</td></tr><tr><td>10</td><td>本田汽车股份有限公司</td><td>34</td></tr><tr><td>11</td><td>富士施乐股份有限公司</td><td>33</td></tr><tr><td>12</td><td>川崎竹宫歌舞伎会社</td><td>32</td></tr><tr><td>13</td><td>Unity Technologies Sf</td><td>31</td></tr><tr><td>14</td><td>丰田Jidosha Kabushiki Kaisha</td><td>28</td></tr><tr><td>15</td><td>Nuance Communications, Inc.</td><td>28</td></tr><tr><td>16</td><td>三星电子股份有限公司</td><td>26</td></tr><tr><td>17</td><td>Synergy Blue, Llc</td><td>25</td></tr><tr><td>18</td><td>X Development Llc</td><td>23</td></tr><tr><td>19</td><td>国际商业机器公司</td><td>23</td></tr><tr><td>20</td><td>Sarcos集团。</td><td>21</td></tr></table> 注：展品限前20名。资料来源：美国专利局数据来自谷歌专利，摩根士丹利研究 # Humanoid Company & News提及 证据59：提及“Humanoid”的公开公司文件和记录 注：“公司文件”包括文件、演示文稿和新闻稿。数据是全球性的。 来源：AlphaSense，摩根士丹利研究 来源：AlphaSense，摩根士丹利研究 展品60：提到“Humanoid”的新闻报道 注：数据是全球性的。 # 人形揭示 展品61:2022年以来引人注目的Humanoid揭幕(蓝色=USA；黄色=中国；绿色=EMEA；红色=亚洲其他地区)。 <table><tr><td colspan="5">人形追踪</td></tr><tr><td>公司</td><td>机器人</td><td>国家</td><td>年推出了</td><td>主要用例</td></tr><tr><td>敏捷性</td><td>数字</td><td>美国</td><td>2022</td><td>工业/物流</td></tr><tr><td>特斯拉</td><td>擎天柱1代</td><td>美国</td><td>2022</td><td>通用</td></tr><tr><td>Mirsec机器人</td><td>Beomni</td><td>加拿大</td><td>2022</td><td>服务</td></tr><tr><td>小米</td><td>CyberOne</td><td>中国</td><td>2022</td><td>服务</td></t