机器人系列深度报告-具身智能大时代-算力芯片筑底座

具身智能大时代：算力芯片为机器人奠定基础底座

核心观点

1. 物理智能与算力核心地位
   具身智能的核心是“感知-决策-执行”三位一体，大模型依赖海量算力支撑。英伟达Cosmos平台通过2000万小时物理世界数据训练AI，使机器人理解物理世界，推动制造业、物流业变革。

2. 技术架构与算力需求
   行业主流采用分层决策架构（灵活性高）或端到端架构（需数据/算力）。寒武纪、瑞芯微、星宸科技等芯片企业聚焦人形机器人小脑控制，英特尔、英伟达提供云边端算力解决方案。

3. 投资标的与风险提示
   关注寒武纪-U、瑞芯微、星宸科技、全志科技、晶晨股份、地平线机器人。风险包括技术迭代、下游需求不及预期、量产节奏、竞争加剧及地缘政治风险。

市场前景

1. 人形机器人市场空间
   全球市场规模从2023年21.6亿美元增至2029年324亿美元。我国将经历Lv1-Lv5演进，2045年超1亿台量产后，整机市值可达10万亿级别。

2. 头部企业动态

   • 老牌巨头：本田ASIMO、波士顿动力Atlas
   • 新势力：特斯拉Optimus、优必选Walker、傅利叶Fourier GR-1
   • 国企龙头：大疆（未明确提及）、中科创达

算力核心技术

1. 芯片架构选择

   架构	特点	代表厂商
   分层决策	灵活性高，成本适中	Figure AI/Bosch
   端到端（特斯拉/谷歌）	资源消耗大，需200Hz高频数据处理	Tesla/Google

2. 主流算力芯片

   • 英伟达Jetson Thor/Orin：支持多模态AI并行计算
   • 寒武纪-U：云端/边缘集成大模型部署
   • 瑞芯微RK3588：国产双核NPU+AIoT全场景覆盖

投资逻辑与标的拆解

风险预警

1. 技术风险：端到端模型数据需求巨大，算力成本可能压制商用进度。
2. 竞争风险：英伟达、英特尔等外资企业占据高端市场，国产替代尚需时日。
3. 地缘风险：芯片代工依赖境外厂商，地缘冲突可能导致供应链断裂。