人形机器人产业研究蓝皮书

核心观点

回望人类工业化数百年演进历程，每一次生产力的跨越式跃迁，都源于动力形式、劳动边界、人机关系的底层重构。第一次工业革命以珍妮纺纱机开启工具机械化序幕，再由蒸汽机完成通用动力的历史性普及，彻底摆脱人力、水力的自然约束，建立近代工厂生产体系；第二次工业革命依托电力与流水线，实现标准化、规模化的工业量产，固化了结构化场景的劳动模式；第三次信息革命以计算机与数字化技术替代重复性脑力运算，完成物理世界到数字世界的信息映射；而本轮以大模型为核心的通用人工智能浪潮，实现了逻辑推理、知识理解、语言交互的认知突破，数字 AI 的发展让机器拥有了“思考的大脑”。

纵观历次技术变革，产业升级始终存在核心短板：数字AI局限于数字虚拟空间，具备认知能力却无物理执行能力，各类自动化设备拥有实体躯体却无自主感知与通用决策能力。长期以来，工业自动化依赖预设程序、固定场景与人工适配，只能在标准化环境中完成单一任务，无法适配真实世界复杂、动态、非结构化的作业场景，人机分工始终停留在“人类定义规则、机器被动执行”的阶段，这也是全球自动化产业数十年难以突破的核心瓶颈。

当下，数字AI发展如火如荼，率先在AI Coding领域获得超预期进展，海外有 OpenAI/Anthropic，国内诞生了智谱/月之暗面/Deepseek 等大模型公司预计将陆续走向资本市场。如果说数字 AI 在编程领域的胜利，是人类为思维找到了数字延伸，那么具身智能的使命，就是为这种思维赋予一副能够真正介入物理世界的躯体。2026年 6月 GTC大会上，英伟达发布全球首款全模态物理 AI 大模型 Cosmos 3 并确立 WAM新范式，黄仁勋也在后续股东大会上明确表态：“物理 AI是英伟达的下一波增长浪潮”。人工智能正式从数字 AI 迈入物理 AI时期，具身智能成为第四次智能革命的核心突破口与终极落地形态。作为通用人工智能的物理载体与落地闭环，具身智能融合大模型认知能力、多模态环境感知、实时运动规划与自主执行控制，打破了数字智能与物理世界的壁垒，让机器首次具备“感知环境、理解场景、自主决策、自适应作业”的通用能力，实现从“数字化认知”到“物理化改造”的历史性跨越。

不同于传统专用机器人的工具属性，具身智能复刻了人类“观察—思考—行动”的完整行为逻辑，不再依赖人工编程与场景改造，可自适应工业制造、商业服务、家庭民生、特种作业等全场景复杂环境。这一技术变革的本质，是继蒸汽机替代体能、电力规模化生产、计算机替代算力、大模型替代认知之后，人类生产力的第五次底层革命，彻底重构“人、机器、环境”的协作边界，推动自动化从封闭工业场景走向全社会全域落地。

当前，具身智能已从实验室技术探索迈入产业化落地临界点，成为全球科技竞争、产业升级与未来产业布局的核心赛道。全球技术迭代加速、产业链生态持续完善、政策扶持持续加码，软硬融合技术不断突破，正在重塑智能制造、智慧服务、城市运维、养老医疗等万千行业的产业形态与价值体系。未来，具身智能将作为通用生产力基础设施，承接人类重复性、高强度、高风险的基础劳动，释放人类创造力与顶层决策价值，成为驱

行业研究·行业专题

汽车

优于大市·维持

证券分析师：唐旭霞0755-81981814tangxx@guosen.com.cnS0980519080002

证券分析师：孙树林0755-81982598sunshulin@guosen.com.cnS0980524070005

证券分析师：吴双0755-81981362wushuang2@guosen.com.cnS0980519120001

证券分析师：李全021-60375434liquan2@guosen.com.cnS0980524070002

证券分析师：连欣然010-88005482lianxinran@guosen.com.cnS0980525080004

市场走势

相关研究报告

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动全球经济增长、产业结构升级、社会形态革新的核心引擎，开启物理世界全面智能化的全新文明阶段。

本蓝皮书立足全球产业格局、技术演进规律与国内发展现状，系统梳理具身智能的技术体系、产业链结构、落地场景、核心痛点与未来趋势，客观研判行业发展机遇与挑战，旨在为产业从业者、科研机构、投资机构及政策制定者提供专业、全面的参考依据。

内容目录

一、人形机器人总论——定义、政策与发展历程 14 1. 人形机器人定义 14 2. 人形机器人历史发展概述 15 3. 人形机器人政策体系 17 二、人形机器人的产业发展阶段与前景 23 1. 人形机器人产业市场空间 23 2. 人形机器人目前发展阶段及发展路径分析 24 3. 人形机器人技术演进路径 28 4. 人形机器人行业发展的挑战和机遇 29 5. 人形机器人发展需要培育的关键产业链 33 三、人形机器人产业链全景和本体玩家梳理 34 1. 人形机器人产业链全景图 34 2. 人形机器人本体公司梳理 36 3. 人形机器人车企公司梳理 67 4. 人形机器人科技公司梳理 81 四、产业链拆解之减速器 90 1. 精密减速器：匹配转速、传递转矩，机器人旋转关节核心零部件 90 2. 壁垒：工艺、材料、设备等环节均具难点的系统工程 97 3. 市场：国产减速器替代进程加速，人形机器人催生全新增量空间 105 五、产业链拆解之新型减速器 116 1. 摆线减速器：新型减速器的重要方向 116 2. 壁垒：在设计与工艺方面均具壁垒 119 3. 市场：摆线减速器有望实现人形机器人搭载 120 六、产业链拆解之丝杠 124 1. 丝杠：人形机器人线性关节核心零部件 124 2. 壁垒：壁垒高筑，制造设备与工艺技术 Know how 为核 133 3. 市场：外资品牌主导高端市场，国产替代+人形机器人催生成长机遇 148 七、产业链拆解之六维力传感器 153 1. 传感器：人形机器人感知层、控制层关键部件 153 2. 壁垒：设计、算法、标定以及工艺多维壁垒 162 3. 市场：国产玩家进展较快，人形机器人催生广阔空间 171 八、产业链拆解之固态电池 174 1. 固态电池 174 2. 固态电池产业链梳理 177 3. 市场空间 190

风险提示 193

图表目录

图1：工业机器人类型 14 图2：服务机器人类型 15 图3：特斯拉Optimus人形机器人发展历程 16 图4：宇树科技人形机器人产品情况 17 图5：人形机器人：潜在兆亿赛道，当前尚处从“0”到“1”的萌芽期 24 图6：机器人产业发展路径 24 图7：无人出租车（Robotaxi）产品 25 图8：无人矿卡（Robotruck）产品 25 图9：物流机器人（Robovan） 26 图10：环卫机器人（Robosweeper） 26 图11：机器人与汽车智能化发展路径类比 27 图12：人形机器人核心关节拆解 33 图13：人形机器人硬件拆解 35 图14：人形机器人产业链 36 图15：人形机器人主要厂商情况 36 图16：Figure01使用咖啡机冲咖啡 39 图17：Figure02人形机器人 39 图18：Helix视觉运动策略的架构改进 40 图19：Figure机器人采用视觉-语言-动作模型（VLA） 40 图20：Figure机器人物流工作 40 图21：宇树科技产品矩阵 41 图22：宇树人形机器人腿部关节专利 43 图23：智元的EnerVerse世界模型在任务视频生成时性能较好 44 图24：百条级数据实现快速泛化 45 图25：VLA进化到ViLLA 45 图26：灵犀X1结构 46 图27：灵犀X2骑车 46 图28：智元2024年开启通用机器人商用量产 46 图29：智元机器人相关专利拆解 47 图30：傅利叶人形机器人产品情况 48 图31：优必选人形机器人产品时间线 49 图32：优必选在极氪5G智慧工厂开展协同实训 50 图33：优必选商用接待场景应用 50 图34：优必选Walker S2自动换电 51 图35：优必选天工行者 51 图36：众擎通用人形机器人SE01 52 图37：众擎通用人形机器人PM01 52

图38: 众擎人形机器人 PM01 完成前空翻 ..... 52

图39: 众擎人形机器人 PM01 户外行走稳健 ..... 52

图40: 众擎自研关节 ..... 53

图41: 启智机器人战略合作签约仪式 ..... 54

图42: 开普勒机器人 ..... 54

图43: 开普勒机器人结构 ..... 55

图44: 开普勒机器人双臂协同搬运 ..... 56

图45: 开普勒机器人标箱搬运 ..... 56

图46: 云深处产品矩阵 ..... 56

图47: 云深处自研 J60 关节 ..... 57

图48: 云深处自研 J100 关节 ..... 57

图49: 1X 产品矩阵 ..... 58

图50: 1X 家用机器人 Neo Gamma ..... 58

图51: 银河通用机器人 G1 ..... 59

图52: ERA-42 模型 ..... 60

图53: 星动纪元探索融合世界模型的原生机器人大模型 ..... 60

图54: 星动纪元模型-本体-场景数据 ..... 61

图55: 人形机器人 CL 系列 ..... 62

图56: 逐际动力模块化足端 买一得三 ..... 62

图57: 四轮足机器人 W1 ..... 62

图58: 天工连续攀爬 134 级阶梯 ..... 64

图59: 天工完成精准倒闸工作 ..... 64

图60: 青龙行走与驱动系统设计 ..... 65

图61: 青龙构型设计 ..... 65

图62: 青龙关节模组 ..... 65

图63: 青龙手部设计 ..... 65

图64: 青龙机器人练习抓取杯子 ..... 66

图65: 白虎数据集涵盖了多款机器人本体 ..... 66

图66: 龙跃大模型 ..... 67

图67: 格物致知平台 ..... 67

图68: 特斯拉车端 VS 人形机器人 ..... 68

图69: 汽车与人形机器人的线控制动核心部件拆解 ..... 69

图70: 特斯拉商业生态 ..... 71

图71: 车企有望实现从制造企业到 AI 应用企业的产业升级 ..... 71

图72: 特斯拉人形机器人量产和应用场景探讨 ..... 71

图73: 特斯拉 Optimus 人形机器人迭代过程 ..... 72

图74: Optimus 实现灵活抓球 ..... 73

图75: Optimus 实现下坡小跑动作 ..... 73

图76: 特斯拉制造成本降低 ..... 74

图77: 特斯拉生产和组装统一 ..... 74

图78: FSD 累计行驶里程(百万英里) ..... 74

图79: 特斯拉 AI 算力的内部预测 ..... 74

图80: 比亚迪智能座舱和智能驾驶布局 ..... 75

图81: 比亚迪与港科签署合作协议 ..... 77

图82: 小鹏 PX5 人形机器人 ..... 78

图83: 小鹏 AI 机器人 Iron ..... 78

图84: 小鹏机器人专利相关结构拆解 ..... 78

图85: 小鹏汽车端到端大模型进展节奏 ..... 79

图86: 小鹏机器人端到端+强化学习能力 ..... 79

图87: 小鹏机器人工厂工作 ..... 79

图88: 赛力斯整车超级工厂 ..... 80

图89: 赛力斯发布机器人工作视频 ..... 80

图90: 赛力斯小赛机器人 ..... 80

图91: 奇瑞 Mornine 机器人 ..... 81

图92: 奇瑞招标展示机械狗相关招标采购项目信息 ..... 81

图93: 英伟达 Cosmos 世界模型的文本提示词 ..... 82

图94: 英伟达 Cosmos 世界模型生成的视频 ..... 82

图95: 英伟达 2025 年 CES 大会展示合作人形机器人 ..... 82

图96: 英伟达认为下个时代是机器人时代 ..... 83

图97: 机器人 Blue ..... 83

图98: 英伟达 GROOT N1 模型 ..... 83

图99: 小米 CyberOne 人形机器人硬件 ..... 84

图100: 小米 CyberOne 人形机器人算法 ..... 84

图101: 华为机器人的相关产业布局 ..... 85

图102: 华为（深圳）全球具身智能产业创新中心签约仪式 ..... 85

图103: 华为介绍乐聚工业应用 ..... 87

图104: CloudRobo 具身智能平台正式发布 ..... 87

图105: 华为架构 ..... 88

图106: 华为盘古大模型 ..... 88

图107: 盘古大模型 ..... 88

图108: 自动驾驶域控制器分芯片方案出货量占比 ..... 89

图109: 美的人形机器人样机 ..... 90

图110: 美的人形机器人从实验室前往美的荆州工厂打工 ..... 90

图111: 减速器基本功能原理 ..... 90

图112: 中国工业机器人产量数据（万辆）及增速 ..... 91

图113: 工业机器人平均成本占比拆分 ..... 91

图114: 谐波齿轮传动装置的结构 ..... 93

图115: 行星减速器组成构件 ..... 94

图116: 行星减速器传动过程示意图 ..... 94

图117: 行星减速器工作原理 ..... 94

图118: 三级行星减速器示意图 ..... 95

图119: 1\~3 级行星减速器减速比情况（输入转速 3000pm） ..... 95

图120: RV减速机在机器人关节的应用 95 图121: RV减速器拆解爆炸图 95 图122: RV减速器主要构件 95 图123: RV减速器运作原理 96 图124: 减速器制造难点梳理 97 图125: 国产和日产谐波减速器柔轮组织比较 99 图126: 热处理工艺流程及相关核心要求 99 图127: 谐波减速器主要齿形的特点及示意图 100 图128: 慢走丝、滚齿、插齿工艺对比 100 图129: 绿的谐波产品生产流程及使用设备情况 101 图130: 行星减速器耦合设计分析 101 图131: 行星减速器专用高速数控干切滚齿机 102 图132: 行星减速器高速系列干切滚齿刀具 102 图133: 优化前后的摆线轮齿廓设计 103 图134: RV减速器回差影响因素多 103 图135: RV减速器摆线轮齿廓修形法 104 图136: 我国工业机器人出货量市场竞争格局 106 图137: 中国工业机器人本体销量国产品牌份额 106 图138: 减速器国内与全球竞争格局 107 图139: 国内减速器行业历史沿革（2013-2023年） 107 图140: 2013-2027年中国工业机器人减速器市场份额分布 108 图141: 品质、响应及降本驱动国产替代 108 图142: 国内工业机器人用谐波与RV减速器市场格局情况 109 图143: 减速器行业的演进方向梳理 110 图144: 哈默纳科减速器需求驱动变化 111 图145: 绿的谐波减速器下游应用场景分布 112 图146: 我国谐波减速器市场规模（亿元） 112 图147: 全球行星减速器市场区域分布 112 图148: 全球及中国行星减速器销售金额（单位：百万美元） 112 图149: 主流人形机器人自由度及减速器情况 113 图150: 特斯拉Optimus机器人减速器方案 113 图151: 智元自研PowerFlow关节模组 114 图152: 宇树科技自研关节模组产品矩阵（行星减速器） 114 图153: 傅利叶GR-1机器人 115 图154: 优必选Walker S系列机器人 116 图155: 摆线针轮减速器示意图 116 图156: 摆线齿廓形成法示意图 116 图157: 摆线针轮减速器爆炸图 117 图158: 摆线针轮减速器传动原理 118 图159: 摆线针轮减速器多齿同时啮合 119 图160: 摆线轮齿廓设计与修形 119

图161：不同修形方法比较....119

图162：摆线针轮减速器重要工艺....120

图163：科盟创新PEEK轻量化摆线减速机....121

图164：科盟创新减速机....121

图165：动易科技PhyArc系列摆线关节模组....121

图166：Agility Robotics机器人使用摆线减速器....122

图167：特斯拉Optimus机器人关节情况....123

图168：摆线针轮减速器有望应用于人形机器人腰髋等重负载部位....123

图169：丝杠基本功能原理....124

图170：精密丝杠主要类型....125

图171：行星滚柱丝杠应用领域....125

图172：行星滚柱丝杠及相关构造拆解....126

图173：丝杠导程与螺距关系....127

图174：滚珠丝杠的核心结构参数....127

图175：梯形丝杠示意图....129

图176：梯形丝杠结构简单....129

图177：滚珠丝杠结构....129

图178：滚珠与滚道接触图....129

图179：滚珠与滚道面的小接触点提高传动效率....130

图180：螺母轴向载荷由滚珠的接触载荷轴向分量之和平衡....130

图181：内循环式与外循环式滚珠丝杠....130

图182：行星滚柱丝杠内部结构示意图....131

图183：行星滚柱丝杠零部件....131

图184：行星滚柱丝杠接触点比滚珠丝杠多....132

图185：行星滚柱丝杠寿命比滚珠丝杠高....132

图186：滚珠丝杠应力与负载集中在滚珠接触点....132

图187：行星滚柱丝杠多个滚柱共同承受载荷....132

图188：行星滚柱丝杠类型特点及应用领域....133

图189：行星滚柱丝杠与加工制造相关的误差来源....134

图190：滚柱一次滚压成形原理....136

图191：轧辊及其局部图....136

图192：热轧示意图....136

图193：冷轧示意图....136

图194：轧制丝杠生产率高....137

图195：轧制滚柱齿形的应力较为集中....137

图196：螺纹车削加工原理图....137

图197：砂轮磨削加工外螺纹螺旋面....139

图198：砂轮磨削加工螺母内螺纹....139

图199：滚珠丝杠的磨削加工工艺流程....140

图200：行星滚柱丝杠的磨削加工工艺流程....140

图201：旋风硬铣削加工原理图....142

图202：旋风铣五大加工运动 142 图203：外螺纹旋铣系统 142 图204：内螺纹铣削示意图 142 图205：丝杠热处理工艺流程 143 图206：丝杠热处理工艺曲线 144 图207：机床进口数量与均价情况 145 图208：热处理设备 145 图209：金属加工机床分类 146 图210：我国进口与出口磨床均价情况（单位：万美元/台） 146 图211：我国进出口铣床均价情况（单位：万美元/台） 148 图212：我国进出口铣刀均价情况（单位：美元/千克） 148 图213：滚珠丝杠和行星滚柱丝杠发展历程 149 图214：2022年国内中高端滚珠丝杠市场格局情况 150 图215：2022年国内行星滚柱丝杠市场格局情况 150 图216：滚珠丝杠应用领域 152 图217：特斯拉Optimus关节展示 152 图218：特斯拉关节分布 152 图219：特斯拉Optimus机器人丝杠方案 152 图220：人形机器人关节感知、驱动原理 153 图221：人形机器人传感器类型及价值量占比 154 图222：一维、三维、六维力传感器作用示意图 154 图223：力传感器产业链 155 图224：机器人由自动化向智能化进化 155 图225：人形机器人中六维力传感器传感器应用位置 156 图226：六维力传感器在机器人末端的应用 156 图227：Optimus旋转关节采用力矩传感器 156 图228：Optimus直线关节采用力传感器 156 图229：优必选人形机器人产品使用六维力传感器情况 156 图230：六维力传感器测量原理 157 图231：飞行器中六维力传感器同时测量六分量 157 图232：六维力传感器能够同时测量力和力矩 158 图233：六维力传感器串扰测量指标 158 图234：六维力传感器精度与准度区别 158 图235：六维力传感器性能指标对比 160 图236：应变式力传感器基本工作原理 161 图237：应变式六维力传感器结构 161 图238：应变式六维力传感器主要采用硅应变片或金属应变片 162 图239：应变片包括金属和半导体两类 164 图240：弹性体采用不同材料时应变片的温度漂移 164 图241：六维力传感器补偿应变片法 164 图242：六维力传感器无耦合条件下的输入输出系统 165

图243：六维力传感器存在维度耦合时的输入输出关系 165 图244：具有滑移结构的六维力传感器整体结构图 166 图245：非线性解耦效果通常好于线性解耦 166 图246：解耦算法比较 166 图247：标定流程图 167 图248：六维力传感器的联合加载标定和检测工作量大 168 图249：六维力传感器的联合加载标定和检测理论基础更深 168 图250：各国六维力传感器标定设备形态不一 168 图251：应变式力传感器加工工艺流程 169 图252：人工贴片流程 169 图253：人工贴片示意图 169 图254：硅基应变片玻璃微熔工艺制备方法 171 图255：全球六维力/力矩传感器主流厂商 172 图256：2020年、2023年中国六维力传感器市场格局 172 图257：六维力传感器应用领域 173 图258：锂电池发展路线 174 图259：液态电池与固态电池结构示意图 174 图260：各类电池性能及结构对比 175 图261：液态电池成本结构 175 图262：半固态电池成本（目前材料价格及投资额下） 176 图263：全固态电池成本（目前材料价格及投资额下） 176 图264：半固态/固态电池成本比较与中远期展望（元/Wh） 176 图265：固态电池产业链梳理 177 图266：全固态电池与液态电池相比核心变化环节 178 图267：部分电池企业半固态与全固态电池布局进展 178 图268：部分海外电池企业半固态与全固态电池布局进展 179 图269：固态电池工艺设备环节核心变化 179 图270：曼恩斯特高效混合机以及混合工序 180 图271：双螺杆设备示意图 180 图272：全固态电池辊压成膜工序 180 图273：先导智能Z型叠片机 181 图274：全固态电池等静压设备示意图 181 图275：先导智能固态高压化成分容解决方案 182 图276：部分设备企业在固态电池设备领域布局情况 182 图277：全球固态/半固态电池电解质材料市场空间（亿元）及需求（万吨） 183 图278：不同固态电解质特性比较 183 图279：部分公司固态电解质布局情况 184 图280：部分公司固态电解质原料布局情况 185 图281：全球固态/半固态电池正极材料市场空间（亿元）及需求（万吨） 186 图282：部分正极材料性能对比 186 图283：部分正极企业固态电池材料布局情况 187

图284: 全球固态/半固态电池负极材料市场空间（亿元）及需求（万吨） 187 图285: 部分负极材料性能对比 188 图286: 部分企业固态电池负极材料布局情况 189 图287: 部分企业固态电池集流体布局情况 189 图288: 软包固态电池（左）与碳纳米管（右） 190 图289: 固态电池应用场景 191 图290: 车企在半固态与全固态电池车型领域布局进展 191 图291: 机器人等领域固态电池应用情况 192 图292: 固态电池渗透率（蓝）和容量增速（黑） 193 图293: 全球固态电池市场空间展望（亿元） 193 图294: 全球固态与半固态电池市场规模展望 193 表1：近期人形机器人相关政策梳理 17 表2：人形机器人公司主流产品情况 37 表3：宇树人形机器人产品 42 表4：智元人形机器人本体情况 45 表5：傅利叶人形机器人本体情况 48 表6：优必选人形机器人Walker S系列本体情况 50 表7：众擎人形机器人本体参数对比 53 表8：星动纪元人形机器人本体参数对比 60 表9：省级以上人形机器人创新中心 63 表10：天工机器人本体情况 63 表11：智能驾驶与人形机器人本质上都为AI端侧应用 68 表12：机器人与智能汽车的零部件具有一定相通性 68 表13：车企开始布局人形机器人本体业务 70 表14：特斯拉Optimus机器人关节部位及价值量测算 73 表15：比亚迪具身智能招聘岗位 76 表16：小鹏人形机器人迭代过程 77 表17：华为16家机器人合作企业情况 85 表18：精密减速器关键技术指标、含义及决定因素 91 表19：精密减速器原理特点、参数、优缺点及应用领域梳理 92 表20：精密减速器主要生产设备 98 表21：RV减速器曲柄轴与摆线轮加工工艺流程 104 表22：RV减速器针齿壳加工工艺流程与关键要素 104 表23：精密减速器技术壁垒 105 表24：国内外品牌同型号谐波减速器、RV减速器技术指标对比 108 表25：国内减速器主要玩家相关信息梳理 109 表26：丝杠关键技术指标、含义及影响因素 126 表27：丝杠精度等级及部分应用领域要求 127 表28：三种丝杠的核心参数对比及优缺点梳理 128

表29：行星滚柱丝杠不同部位热处理方法 134 表30：丝杠加工工艺对比 135 表31：硬车削加工工艺情况 138 表32：丝杆磨削加工工艺流程较长 139 表33：行星滚柱丝杠不同零部件加工参数及工艺细节 141 表34：秦川机床募投项目车、铣、磨床部分设备价格情况 146 表35：国内磨床部分玩家相关信息梳理 147 表36：国内外行星滚柱丝杠产品对比 149 表37：国内丝杠主要玩家相关信息梳理（单位：亿元） 150 表38：六维力传感器关键技术指标及含义 158 表39：力传感器分级和主要技术指标 159 表40：不同类型六维力传感器原理、特点、优劣势对比 159 表41：不同弹性体结构的力传感器对比 163 表42：应变式力传感器具体工艺步骤 169 表43：国内六维力传感器主要玩家相关信息梳理 172

一、人形机器人总论——定义、政策与发展历程

1.人形机器人定义

1.1机器人的定义

机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。根据国家标准GB/T39405-2020，机器人是具有两个或两个以上可编程的轴，以及一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预定任务的执行机构。

1.2机器人的分类

根据国际机器人联合会（IFR），机器人可分为工业机器人和服务机器人两大类。

1、工业机器人概述

工业机器人可简单定义为多自由度机电设备，通过编程实现生产流程自动化（《机器人分类》GB/T39405-2020），主要用于工业生产，如焊接、搬运、装配、质检、分拣等重复性或高精度任务，在汽车、3C电子生产线中应用广泛。传统的工业机器人（如 SCARA 平面多关节机器人等）已经比较成熟，外观更像车或者局部机械部件，而非人形。传统工业机器人的主要参与者包括海外（日本、德国发展领先）的 ABB、发那科、库卡、安川，国内的汇川技术、埃斯顿、雷赛智能、埃夫特等。

2、服务机器人概述

服务机器人可定义为除工业自动化应用外，能半自主或全自主工作，完成有益于人类健康或设备服务的机器人。为契合当前人形机器人领域发展趋势，我们将服务机器人分为场景机器人和通用机器人两大类，其中场景机器人是能基于特定场景需求，通过感知环境、自主决策并执行完成智能化任务的机器人（包括无人驾驶汽车、环卫机器人等），通用机器人是具备高度灵活性、适应性和多功能性的智能机器人，可执行多种任务并适应不同环境，研发难度高，人形机器人可视为未来通用机器人的一种理想量产形态。

服务机器人中，通用人形机器人仍处于产品定义和前期研发阶段，场景机器人的部分应用场景正在逐步落地，其中：

商业服务：包括接待、导览、咨询、餐饮服务、物流配送等，落地节奏略慢于工业领域；

家庭服务：包括养老陪护、健康监测、家务协助、情感陪伴等，壁垒最高，落地难度最大；

特种作业：包括抢险救援、危险品处理、深海/核电站巡检、空间站维护等，专用性较强，部分产品已经落地；

教育科研：包括高校实验室研发、医疗手术辅助（如远程操控机械臂）等。

2.人形机器人历史发展概述

作为服务机器人中的一大类别，人形机器人与人类具有相似的外表和结构，在现有针对人类构建的生产生活环境中具有高度的适应性和通用性，进而成为通用机器人最理想的形态。根据全国机器人标准化技术委员会发布的《人形机器人标准化白皮书》，人形机器人是指外观和行为与人类相似，具有部分或全部人类特征的机器人。人形机器人理想化的应用场景是通用场景，即人形机器人能够完成所有人类能够完成的工作，应用场景十分广泛。

2.1人形机器人国外发展历程

国外人形机器人研究起步较早，美、日等国持续推动关节设计、动力驱动、感知控制等技术发展，探索人形机器人在军事、医疗、教育、物流、工业等领域的应用。谷歌、微软、英伟达等在人形机器人运动控制算法、AI 大模型领域形成一定积累。国外人形机器人的发展阶段大致可分为萌芽概念阶段、早期发展阶段、高度集成阶段、高动态运动阶段、产业化落地五大阶段，当前处于产业化落地阶段。

目前，国外人形机器人典型厂商为特斯拉，引领全球人形机器人产业发展。作为汽车电动化、智能化领域的开拓者，特斯拉依托其在智能驾驶领域的算法积累和硬件经验，于 2021年提出人形机器人相关设计概念，正式进军人形机器人产业。2022年 9月，特斯拉在 AIDay上首次展示 Optimus（擎天柱）人形机器人原型产品，完成行走、挥手、搬运等任务。2023年底，特斯拉发布 OptimusGen-2 产品，能够完成复杂动态动作（如跑步、上下楼梯），手部灵活度和抓握精度得到提高，运动执行能力接近人类水平。2024年 10月，Optimus 配备了增强的视觉识别技术，能够快速识别物体并实时处理，集成更先进的自学习算法。2024年底，特斯拉对Optimus 的灵巧手进行了升级，同时增强其平衡能力。2025年，特斯拉正式开启量产进程。2025年 5月，特斯拉发布 Optimus最新进展，机器人能够完成单脚旋转、鬼步舞、机械舞等多种舞蹈动作，动作协调程度再上台阶。产能节奏：已关闭弗里蒙特工 Model S/X产线，安装第一代 Optimus 生产线，预计很快就开始生产；德州工厂建设推进中。

2.2人形机器人国内发展历程

我国的人形机器人研究开始于 20世纪 90年代。前期，在国家“863”计划、国家自然科学基金等资助下，科研院所成为推动我国人形机器人产业进步的关键力量。近年来，以新能源汽车为代表的中国制造业厚积薄发，完成弯道超车和产业升级，中国制造全产业链的成熟，一方面打造出中国新能源汽车的全球名片，另一方面也为人形机器人的硬件生态奠定了早期基础。2021年后，随着人工智能技术的突破，以及我国产业链集聚优势逐渐形成，宇树科技、智元机器人、乐聚机器人、优必选等企业，华为、小米等科技大厂，小鹏等造车新势力逐步入局人形机器人，我国人形机器人产业实现了从“追赶式创新”到“开拓式创新”的跨越。

以国内人形机器人龙头企业宇树科技为例，其发展历程折射出国内人形机器人产业的整体发展过程。宇树科技由王兴兴创立于 2016年 8月，总部浙江杭州，是全球最早实现四足机器人公开零售商业化的公司之一，从四足机器人向人形机器人延伸。2017年 9月，宇树科技开始实现四足机器人的行业落地，发布第一款商业化四足机器人。随后，宇树科技在四足领域逐步推出 A1、Laikago、Go1、Go2 等产品，覆盖消费、工业、军事等多场景需求。2022年，人工智能技术实现突破，宇树科技进行人形机器人产品研发，于 2023年 8 月推出 H1 全尺寸人形机器人，售价 9 万美元。2024年 5 月，宇树科技发布第二代人形机器人 G1，身高 1.3 米，将人形机器人入门价降低至 9.9万元人民币，相比 H1 价格下降超 80%。2024年 8月，宇树科技宣布 G1人形机器人可大规模量产，基于端到端深度强化学习和仿真训练的技术路线，G1可实现快速升级迭代。2025年 1 月宇树发布首个人形机器人应用方案 G1-Comp，能在足球场上奔跑、转圈，实现球场环境快速识别，精准定位。2025年春晚，16 台 H1 亮相，实现全自动走位变队形，完成抛手绢等复杂动作，将人形机器人产品引入大众视野。2025年 6 月，宇树科技完成股改，名称由杭州宇树科技有限公司变为杭州宇树科技股份有限公司。2025年 7 月，宇树发布人形机器人 R1，集成语音和图像多模态大模型，售价 3.99 万元人民币。10 月，公司发布新一代全尺寸人形机器人 H2，身高约 1.8m、体重约 70kg，采用仿人双目视觉和仿生外观，并强化全身运动控制和具身模型适配能力。招股书披露，宇树科技 2025 年人形机器人出货量 5215 台，表明公司已由产品验证阶段进入规模化交付阶段。2026 年，宇树陆续发布双臂人形机器人、载人变形机甲，产品矩阵进一步丰富。资本化方面，宇树科技于 2026 年 3 月正式申报科创板 IPO；6 月 1日通过上交所上市委审议，7 月获得中国证监会首次公开发行股票注册批复，目前处于发行上市准备阶段。公司拟募集约 42.02 亿元，主要投向智能机器人模型研发、机器人本体研发、新型智能机器人产品开发及智能机器人制造基地建设。

3.人形机器人政策体系

2023年以来，我国中央和地方政府纷纷出台政策鼓励人形机器人产业发展。2023年 11月，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，意见指出人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，重塑全球产业发展格局。发展目标指出，到 2025 年人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，培育 2-3 家具有全球影响力的生态型企业和一批专精特新中小企业，打造 2-3个产业发展集聚区。到 2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。

表1：近期人形机器人相关政策梳理

资料来源：各地方政府官网，中国政府网，工信部，国信证券经济研究所整理

二、人形机器人的产业发展阶段与前景

1.人形机器人产业市场空间

机器人可应用在工业、服务业的不同细分场景中，市场空间广阔。工业机器人可应用于工业生产场景，完成焊接、搬运、装配、质检、分拣等重复性或高精度任务。2024年全球工业机器人市场规模约 136亿美元，国内工业机器人市场规模 900亿元人民币，远期全球市场规模数千亿元人民币。服务机器人中，不同垂直场景下专用机器人市场空间广阔，其中商业服务场景机器人远期上千亿市场规模，家庭服务场景机器人远期数万亿市场规模，特种作业场景机器人远期上千亿市场规模，教育科研场景机器人远期数百亿市场规模。通用机器人以人形机器人为主要形态，参考中国信通院于2024年12月发布的《人形机器人产业发展研究报告（2024年）》，当前至 2028年，人形机器人仍处于发展初期，以科学研究、教育为主要落地场景，整机市场规模为 20 亿至 50 亿元。2028 年到 2035 年，人形机器人以特种场景应用为主，工业场景逐步落地，整机市场规模达到 50 亿至 500 亿元。2035年到 2040年，人形机器人在工业场景形成规模，服务场景逐步落地，整机市场规模达到 1000 亿至 3000 亿元。2040 年到 2045 年，人形机器人将实现工业场景和服务场景规模应用，整机市场规模达到 5000 亿至 1 万亿元。

2.人形机器人目前发展阶段及发展路径分析

我们认为通用人形机器人距离量产落地还为时尚早，当前最大的问题在于算法能力欠缺，难以实现跨场景的泛化。但是并不意味着机器人产业没有发展机遇，当前市场衍生出许多适合量产的专用场景机器人（如无人物流车、无人矿卡、环卫机器人、巡检机器人等），在一些固定场景和路线中、操作步骤清晰规范的机器人产品陆续进入市场，成功实现商业化落地。

未来机器人行业预计将遵循“专用场景—跨专用场景—通用场景”的路径逐步实现落地，也将产生多种机器人形态。人形机器人预计将在 B 端专用场景首先落地应用，借此采集数据、训练模型，随后将逐渐在多个专用场景进行小范围的跨场景应用，最后向 C 端通用场景升级。在此过程中，不同场景对机器人形态的需求不同，轮式人形机器人、半身足式人形机器人、全人形机器人甚至非人形机器人等多种形态有望共存。

图6：机器人产业发展路径

资料来源：亿欧智库，国信证券经济研究所整理

2.1专用场景

未来 5年，预计不同形态的机器人将会量产适用于各行各业的规范化场景，尤其是 3D（Dull 枯燥/Dangerous 危险/Dirty肮脏）工作场景将会有专用机器人进行替代。举例而言，司机（物流车、出租车、矿卡）、保安（安防巡检）、工人（工厂搬运、组装、焊接等多工序）、环卫清洁、酒店服务、零售等场景都对应有专用机器人可以发展。

以自动驾驶衍生出的专用机器人为例，随着高阶自动驾驶技术的加速推进、自动驾驶硬件成本的不断降低，部分厂商依托自动驾驶技术，针对垂直场景开发出专用机器人产品，如无人出租车（Robotaxi）、无人矿卡（Robotruck）、物流机器人（Robovan）、环卫机器人（Robosweeper），实现了对不同垂直场景下司机、环卫工人工作的有效替代，是专用场景机器人商业化落地的成功范例。

无人出租车（Robotaxi）：在出租车场景中，当前国内网约车及出租车保有量级在 400万至 500万辆，按照 5年折旧年限计算，年均 Robotaxi对出租车的替代空间约 100万辆，按 20万元/台的价格测算得到 Robotaxi 约存在 2000亿市场空间，当前渗透率低于 0.5%，空间广阔。自动驾驶技术的突破使得无人出租车能够实现对人流的效率提升与劳动力替代，相比传统出租车有更高的单位经济效益和盈利能力。目前 Robotaxi的部署多集中于特定区域，是典型的专用场景机器人。在技术进步、政策支持和硬件成本下降的推动下，随着国内更多城市开放试点，以及自动驾驶技术的不断完善，预计 Robotaxi将在未来两三年内进入快速增长周期。

无人矿卡（Robotruck）：在矿区物流领域，当前露天煤矿矿卡保有量约 3 万辆，预计 Robotruck 对矿卡的替代空间约为年化 1 万至 1.5万辆，以 150 万元每台的价格进行测算，Robotruck 约拥有 200亿市场空间，当前渗透率为 7%，市场空间广阔。矿区的道路信息相对简单、封闭、低速，场景专业化。当前，无人矿卡正从示范验证走向小规模部署的关键跃升期，即将步入规模化商用阶段。未来在自动驾驶算法的进步和政策的持续支持下，Robotruck 有望从特定区域下的无人矿卡向开放道路的无人矿卡发展。

图8：无人矿卡（Robotruck）产品

物流机器人（Robovan）：在物流领域，当前国内传统配送车保有量级在 1000 万辆以上，预计 Robovan对配送轻卡、微卡的替代量约为年化 400万至 500万辆，以 10 万元/辆的价格进行测算，Robovan 约存在 4000 亿至 5000 亿市场，当前渗透率为 1%。物流机器人本质上是 AI 在配送场景对物流效率的提升与劳动力替代。基于自动驾驶技术和政策支持，Robovan 率先在城市内部实现商业化。无人配送车一般为低速无人驾驶车辆，应用于最后五公里的配送，包括快递、轮胎、医药、生鲜等配送场景。2025年有望成为无人物流车快速规模化落地元年，已形成“技术降本-场景验证-规模扩张”的正向循环。未来在国内城市牌照逐步放开、自动驾驶技术实现突破的背景下，Robovan在物流专用场景中有望得到广泛应用。

环卫机器人（Robosweeper）：在环卫清扫领域，当前国内市容环卫专用车保有量约 60万辆，环卫机器人对环卫专用车的年化替代量约为 10 万辆，以 30万元每辆的价格进行测算，得到 Robosweeper存在约 300亿潜在市场，当前渗透率为 2%。自动驾驶环卫车主要是在城市清扫场景中对人力进行替代，能够显著降低人力成本，提升清扫效率和作业安全性，尤其在夜间和恶劣天气条件下优势更为明显。目前自动驾驶环卫车已在部分城市的公园、园区、城市开放道路等多种场景实现规模化部署，随着试点城市逐渐增多、自动驾驶技术不断发展，预计 Robosweeper商业化落地进程加快。

图10：环卫机器人（Robosweeper）

2.2跨专用场景

目前尚未出现跨专用场景机器人品类量产，我们预计，在 5-10 年的时间维度下，当单一专用场景下的技术成熟度达到阈值后，多场景复用的经济性需求将驱动专用机器人向小范围通用机器人跃迁。这一阶段机器人需要突破多模态感知融合和任务迁移学习等技术，机器人能够在有限的不同场景中完成任务。在机器人的形态方面，预计在跨场景应用中，机器人形态将会根据不同场景进行优化，在专用场景下形态相似的机器人会率先实现跨场景应用，例如同样受到自动驾驶技术驱动且形态均为汽车的无人物流、无人出租等。

2.3通用场景

全人形机器人将是通用场景机器人的理想形态，能够针对不同场景完成非结构化任务，实现通用智能。人形机器人需要具备物理世界推理能力和长周期任务规划能力，主要依赖于物理大模型的深度训练。预计在 10年以后甚至更长的时间维度下，通用人形机器人有机会规模化应用。

与汽车智能化的技术演进过程类似，机器人产业预计也将经历从 L0无智能机器人到 L5通用人形机器人的发展路径。当前机器人产业正处于 L1预编程机器人到 L2专用场景机器人过渡的过程中，未来随着通用性程度不断提高，机器人有望向跨专用场景、通用场景升级。

图11：机器人与汽车智能化发展路径类比

资料来源：国家市场监督管理总局，中国国家标准化管理委员会，工信部，国信证券经济研究所整理与绘

制

3.人形机器人技术演进路径

机器人产业经历了从单一功能的自动化设备向具备感知、决策和执行能力的智能系统的技术演进。当前，机器人产业中，工业机器人和专用场景机器人的核心技术已经得到突破。人形机器人作为“制造业上的皇冠”，其最终目的是实现通用智能、产业落地，仍存在一系列核心技术尚需突破，机器人产业的核心技术演进主要体现在人形机器人技术上。据前所述，人形机器人的技术架构可分为硬件、软件两部分。硬件方面，人形机器人本体结构设计则经历了从刚性结构向柔性、轻量化、模块化方向的发展。软件方面，人形机器人的大小脑技术经历了从基于简单规则驱动向基于学习的大模型驱动的重大转变，技术架构上从分层模型向端到端大模型演进。早期人形机器人主要采用基于规则的决策系统，结构简单、执行高效，但缺乏灵活性和适应性，难以应对复杂多变的环境。随着 AI 大模型、机器学习技术的突破，大模型技术开始与人形机器人深度融合，形成了以大模型为核心的智能决策系统，通过模仿学习、强化学习的训练方式不断提高模型智能化程度。

3.1“大脑”

“大脑”方面，现阶段主要有 4 条技术路线。一是 LLM（大型语言模型）+VFM（视觉基础模型），实现人机语言交互、任务理解、推理规划，技术相对成熟。二是VLM（视觉-语言模型），弥合语言与视觉理解间的差距，实现更准确的任务规划和决策。三是 VLA（视觉-语言-动作模型），在 VLM 基础上增加运动控制，解决机器人运动轨迹决策问题。四是多模态大模型与世界模型，实现对物理世界环境的全面感知，是人形机器人大模型未来的主要演进迭代方向。多模态大模型引入了视频、音频、肢体、表情和生理信号等多模态，可以分析更丰富的传感器输入并进行信息融合,使得人形机器人能够更加准确地感知环境、解决更复杂的任务。而世界模型是用于描述、理解、预测外部环境状态变化的抽象模型，弥补了多模态大模型所缺乏的对物理空间的建模能力，从而支持机器人的复杂场景泛化与实时决策。

3.2“小脑”

“小脑”方面，核心技术正在从基于模型的控制方法向基于学习的控制方法演进。基于模型的控制方法是通过建立机器人的运动学和动力学模型，进行运动轨迹规划和平衡控制，特点是身体控制稳健，但步频较慢，代表算法有零力矩点（ZMP）算法、线性倒立摆（LIP）算法、模型预测控制（MPC）算法、中心引力优化（CFO）算法等，整体开发较为复杂，成本高，不利于产品快速迭代。基于学习的控制方法则是使用端到端 AI 技术代替复杂的运动学模型，大幅度降低开发难度、提升迭代速度,包括模仿学习和强化学习。模仿学习是通过人类或专家提供反馈示教的方式，使机器人以产生与示教相似的行动策略进行学习，其效果依赖高质量示范数据。而强化学习则是机器人自主学习的方式，通过精心设计学习目标，机器人不断在环境中探索，逐渐发现最大化奖励，从而学习到最优的执行策略，效果依赖于仿真环境和奖励函数。

3.3“肢体”

“肢体”方面，未来核心的演进方向为降低成本、提高性能、轻量化三方面。降低成本方面，人形机器人核心零部件成本高，一方面是由于人形机器人产品仍未起量导致上游零部件并未进行批量化生产，另一方面则是技术原理、加工工艺、设备等方面仍需要突破。例如，在人形机器人核心零部件中，精密丝杠将向低成本、高效率加工工艺方向演进，力传感器则将向量产工艺、弹性体创新、算法迭代等方向演进。提高性能方面，人形机器人硬件当前能够实现基本功能（如行走、抓取、感知环境）。未来硬件的性能仍然需要进一步提高。例如，六维力传感器未来预计向高精度、高稳定性的方向发展，而精密减速器未来预计将向高寿命、低杂质材料等方向演进。轻量化方面，人形机器人目前仍存在能耗高、续航短等问题，轻量化提高人形机器人的续航、灵活度、散热能力，未来技术将向结构优化（集成化设计、去冗余设计）、新型零部件（采用高功率密度的新型电机）、材料创新（采用铝合金、镁合金、高性能工程塑料替换机器人外壳或零部件）等路径演进。

4.人形机器人行业发展的挑战和机遇

4.1人形机器人行业发展的挑战

通用人形机器人在软件、硬件、软硬系统集成、测试标准和规范等方面依然存在问题，制约其智能化、商业化进程。

1、软件的挑战

人形机器人硬件性能已达基础门槛，软件成为通用人形机器人智能化的最大瓶颈，主要体现为：1）当前算法基础下机器人大脑跨场景泛化能力较弱；2）用于训练的高质量物理数据集匮乏；3）物理感知缺失等核心问题。

（1）大脑泛化能力较弱，通用场景依然较难应用

人形机器人大脑的泛化能力是指其基于大模型或具身智能系统，在未经专门训练的新任务、新物体、新场景或新指令下，仍能理解意图、推理决策并可靠执行的能力。人形机器人最理想化的应用场景是通用场景，即无论场景如何变化，人形机器人都能够完成场景中的非结构化任务。现阶段大部分人形机器人的能力展示都建立在预设场景的精确控制之上，大脑泛化能力依然较弱，导致在通用场景的应用仍存在瓶颈。通用人形机器人需要在多样、动态的环境中完成任务，但环境、任务超出先前训练范围时，人形机器人难以将已学到的知识和技能进行迁移、复用，导致任务完成率降低。例如，在汽车工厂中，人形机器人虽能完成预设的搬运任务，但若是传送带速度变化或零件位置偏移时，失误率便急剧上升。以特斯拉 Optimus为例，2024年在工厂的实训数据显示，在预设货架位置、固定零件型号的结构化环境中，人形机器人任务完成率达 91%；但在多型号零件随机出现的非结构化生产场景中，任务完成率骤降至 27%。机器人在未经训练的新场景、新任务中自主决策执行能力不足，反映大脑泛化能力是实现通用人形机器人的卡点。

（2）用于人形机器人训练的高质量数据集获取难

用于人形机器人训练的数据缺乏是人形机器人大小脑泛化性不足的重要底层原因之一，制约了其通用智能化的实现。当前的机器人“大小脑”模型需要基于多模态物理交互数据（如传感器信号、动作轨迹、环境感知信息）进行深度学习训练，这一过程需要大量、优质、多样的物理数据。获取人形机器人训练数据的主要方式有真实本体数据采集（真机数据）、虚拟本体数据采集（仿真数据）、合成数据、人体的数据集。但是，当前可部署的人形机器人数量少，难以获取高质量的真实物理世界数据；而高保真世界模型的构建、训练和优化也仍处于发展初级阶段，也难以为机器人提供高质量的仿真数据。现阶段人形机器人数据集多基于厂商自采集，存在“数据差异大”“单个厂商积累数据有限”的问题，且大规模真机数据采集需投入大量人力物力，物理世界的复杂性也导致数据完整性不足。特斯拉为训练 Optimus机器人，高薪聘请操作员穿戴动作捕捉设备进行数据采集，时薪最高达 48 美元，且需“三班倒”24 小时不间断收集数据，凸显数据获取已成为制约人形机器人学习和适应能力提升的关键瓶颈。

（3）物理感知与场景理解能力缺乏

人形机器人高精度环境感知与场景理解的技术是实现具身智能与物理世界进行交互、完成通用性任务等功能的核心基础，通过理解并识别出环境中的物体、场景及它们之间的关系做出合理的决策和行动。这一技术涵盖多个关键领域包括传感器技术、算法处理、硬件支持等，但目前关键领域的能力不足导致人形机器人对于物理世界的感知和场景理解仍存在缺失，主要体现在以下几个方面。一是触觉感知较为初级，环境感知需要人形机器人集成多种传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉等，从而实现对环境高精度、全方位的感知。触觉是人形机器人与物理世界进行互动，真正“改变世界”的重要功能模块。尽管当前已有部分人形机器人采用了触觉传感器，其技术指标也已达到人类皮肤灵敏度级别，但人形机器人以往训练的数据源主要是网络文本或视频，极度缺乏触觉数据，如何让人形机器人大脑理解触觉与动作的关联仍是待解难题。二是多模态数据的融合和场景理解能力仍不足。人类在观察、改变世界时往往会进行视觉、听觉、嗅觉、触觉等多种模态的感知，人形机器人亦是如此，多种模态的融合感知提升了机器人对环境信息的感知和处理能力，使其能够更准确地判断环境中的情况。但是不同传感器的数据形式和结构上存在不同，多模态感知数据的融合速度、准确度依然较低，同时目前的融合以图像、文本和语音为主，对于感知信息的运用局限于一类信息解决一类问题，缺乏对多模态信息的有效融合与综合运用。人形机器人依然无法像人类一样对世界形成多种感官上的完整认知，这限制了人形机器人在人类生活环境中灵活处理各类复杂问题的能力。

2、硬件的挑战

当前人形机器人的硬件存在技术迭代尚未收敛、零部件性能尚需提高、零部件成本较高等问题，商业化落地进展较缓慢。

（1）技术迭代尚未收敛，零部件性能尚需提高

当前人形机器人产业仍处于技术路径未收敛阶段，整机方案尚未标准化，硬件性能距与理想状态存在显著差距。一是人形机器人整机尚未具备通用能力，方案也并未成熟。人形机器人整机制造业正处于产业化发展的初期阶段，各类人形机器人整体解决方案正持续迭代与创新，同时面临技术基础仍待加强、制造成本仍需显著降低、场景验证困难等难题。核心是人形机器人整机能力尚需提升，人形机器人动态环境适应性弱如复杂地形易步态失衡反映小脑尚未成熟，尚未能够进行跨场景、多任务协同反映大脑泛化能力不足。人形机器人整机能力不足和技术迭代尚未收敛是当前商业化落地的首要卡点。二是零部件性能尚需提高。当前人形机器人硬件仅能满足基本需求，部分零部件距离理想性能仍有差距。一方面，国产产品与海外龙头品牌产品仍有差距，使得零部件成本依然居高不下，如国产谐波减速器材料的杂质相比国外材料杂质更多，产品寿命、负载力仍不及海外龙头品牌产品。另一方面，部分零部件仍无法在较低成本下实现较高的性能，如压阻式触觉传感器虽然价格较低，但仅能检测垂直力，无法检测摩擦力，而高性能的光学式触觉传感器则价格高昂。

（2）零部件成本较高

通用人形机器人的终极目标是进入 C 端家庭场景，当前高昂的价格使得 C 端消费者难以承受，阻碍其商业化进程。经过测算，使用国产替代零件的情况下，人形机器人当前 BOM成本依然需要 20万元左右，丝杠、减速器、力传感器等核心零部件单价高，使得人形机器人距离大规模家庭场景的商业化落地仍然较为遥远。一方面，人形机器人整机尚处于发展早期还未达到大规模量产的阶段，相关零部件产业链仅小批量供应无法通过批量化生产降本。另一方面，人形机器人核心零部件缺乏统一的技术标准，定制化生产成本较高。

3、软硬系统集成能力

人形机器人产业链长、零部件种类众多、需要高强度紧凑的机械结构，对软硬系统的集成能力提出高要求。

人形机器人硬件本体由关节模组配套感知系统、结构件等部件构成，其中关节模组是价值量最大、也是实现人形机器人动作的核心单元，其所需零部件种类多、产业链条长，产业链的供应能力和软硬系统的集成能力是人形机器人发展的关键。以关节模组为例：

（1）种类多

关节模组主要分为旋转关节、线性关节和灵巧手，包括的主要零部件有无框力矩电机/空心杯电机、谐波减速器/行星减速器、滚柱丝杠/滚珠丝杠、一维力/六维力传感器、编码器、伺服驱动器、轴承、腱绳、电子皮肤等，不同的应用环节上规格和技术要求也不一样。

（2）产业链条长

对于每个零部件，一般产业链都包括：上游从原材料到铸件/锻件等，中游各个零件组装成对应部件，最终再集成为终端产品。以核心零部件电机和减速器为例：电机环节又可以拆分为定子和转子，转子通常采用钕铁硼永磁材料，人形机器人稀土永磁材料也已成为核心卡位环节；减速器环节以谐波减速器为例可以拆分柔轮、钢轮和波发生器。多种类和长产业链条需要国内制造产业链依托于在工业机器人/汽车产业的技术积累，通过已具备的完整供应链体系为人形机器人提供支持。

（3）系统高度集成化要求高

实现人形机器人一体化关节的集成需要克服一系列技术难点，如驱动器等组件的精密度和可靠性保证、控制算法的开发和优化、接口的标准化等，还有在保证性能的同时实现关节的小型化和轻量化也是重要的技术发展方向。人形机器人一体化关节模组将不断向轻量化、紧凑化、高性能化、高可靠性、标准化、模块化以及智能化方向发展，对于降低人形机器人生产成本和维修成本，提高可扩展性和可升级性有重要意义，也对软硬系统的集成能力提出高要求。人形机器人涉及软硬件系统结合、多零部件整合、高集成化等要求，即使拥有完善的供应链，实现高可靠性、高稳定性人形机器人产品的落地依然考验整机厂的集成能力。

4、测试标准和规范

当前机器人领域已发布的国际标准均未专门针对人形机器人，产品质量、安全和道德规范等尚未完善。

（1）产品标准

检验检测的标准化能统一评价标准和方法，提高人形机器人的评价准确性和可信度等。关于人形机器人的标准仍处于在研或拟研制状态，人形机器人作为融合人工智能、计算机、机械、电子、控制、信息和传感、仿生等多领域多学科的综合技术载体，在基础共性、零部件、模块、整机等方面，可通过功能解耦、要素重构、性能重塑等方式，依托机器人领域现有标准，形成面向人形机器人的系列标准。

整机及关键功能部件的第三方评价和认证体系也有待建设，人形机器人整机及零部件通过实施验证及检测认证，有助于提升产品性能和可靠性水平。

（2）安全和道德规范

人形机器人在给人提供便利的同时，也给人类社会带来一定的安全、道德、伦理风险。第一，安全规范，在复杂环境下难以完全保证高度的可靠性，使得人形机器人在一些对安全性要求极高的场景中的应用受到限制，需要对人形机器人建立完善的安全规范和相应的检测标准以确保产品使用的安全性；第二，道德规范，人形机器人在运行过程中会收集大量数据，这些数据涉及用户隐私和企业商业机密等重要信息，使得用户降低了对人形机器人的信任度，也同样限制其在需要高度信息安全保障场景中的使用。为确保人形机器人的使用不会给人的信息和数据安全造成负面影响，需要制定相关的安全和道德规范保护使用者。第三，伦理规范，人形机器人满足使用者情感需要可能产生虚拟和现实情感混淆的问题。满足情感需要的人形机器人需要制定其适用范围，超出其适用范围的过度使用可能会让人混淆虚拟情感与现实情感，对人形机器人产生错误认识和不合理期望。

4.2人形机器人行业发展的机遇

1、拉动地方经济与技术发展

（1）技术密集型行业，推动区域创新升级

作为人工智能、机械工程、材料科学等多学科交叉的前沿领域，人形机器人的研发与应用倒逼多维度技术突破。机械工程领域围绕运动控制算法、关节驱动技术实现创新，提升机器人的灵活性与运动精度；材料科学聚焦轻质高强度结构材料、柔性仿生材料研发，满足机器人对重量、耐用性与安全性的要求；人工智能领域在具身智能、人机交互、环境感知等方向持续突破，推动机器人从程序化执行向自主决策演进。这些技术并非孤立发展，而是通过跨领域协同形成联动效应——机械结构优化依赖新材料特性支撑，智能算法迭代需结合运动控制需求，材料创新则需适配人工智能的感知交互场景，最终构建“基础研究-应用开发-场景验证”的技术迭代链条，牵引多学科技术水平整体跃升，推动区域创新能力向更高层级发展。

（2）全产业链条联动效应，为地方经济注入新动能

强化上游核心部件产业：人形机器人产业需要高端伺服电机、高精度传感器等关键零部件。此类产业以往由日本和西欧企业主导。此前我国缺乏有竞争力的下游集成商，因此难以形成产业带动效应。随着人形机器人的发展，领先地区可凭借链主优势或者上游配套产业优势，加强体系标准建设、促进研发技术和人才引进，吸引或培育形成有国际竞争力的产业集群，带动高端精密制造业发展水平，并最终完成自主可控、进而国际市场争取一席之地。

中游整机制造环节：本体制造或集成商可依托先发优势或者更大的竞争优势，建立成本与技术护城河，率先完成研发、装配、质检等多类型岗位的组织协作成熟度，同时拉动上游模具、五金等配套产业协同发展，形成“核心制造+配套服务”的产业集群。从整机设备和后服务市场角度，机器人可以形成万亿体量的市场规模，若孵化机器人总部集群，将为地方经济发展、科技创新、人才引进，乃至城市建设、教育和医疗资源的聚集带来良性发展。

下游应用环节通过激活工业替代、民生服务等场景需求，推动规模以上企业降本增效，促进 C 端消费市场扩容，催生新商业模式与经济增长点。配套服务层面，检测认证、人才培训、金融支持等生态要素同步发展，进一步完善产业闭环，推动地方经济从传统产业主导向高技术、高附加值产业驱动转型，实现产值、就业与区域竞争力的同步提升。

2、提升应用场景效益

第二产业：赋能企业，节约工厂劳动力、提升自动化率。人形机器人向第二产业渗透，通过“劳动力替代+自动化提效”重塑工厂生产逻辑。在重复劳动与高危作业岗位上（如流水线组装、高温环境操作），机器人可实现 24小时连续作业，直接缓解劳动力短缺与人力成本高企的痛点，降低企业用工依赖；同时，凭借精准的动作控制与数据化操作，减少人为失误导致的次品率，提升生产流程的稳定性与标准化水平，推动自动化率从局部环节向全链条延伸。这种转型不仅优化单一环节效率，更倒逼企业重构生产体系，加速与工业互联网、柔性制造技术的融合，推动从“劳动密集型”向“智能驱动型”升级，构建更具韧性与竞争力的现代化工业模式。

第三产业：效率提升，体验升级，重塑第三产业格局。在第三产业中，人形机器人衍生的服务形态通过“效率突破+体验升级”重塑服务逻辑。Robotaxi依托智能调度与路径优化，突破人力驾驶时空限制，实现全天候精准出行服务，降低运营成本的同时提升通行效率；酒店机器人以标准化流程完成迎宾、送物等基础服务，借助柔性交互技术应对个性化需求，减少人力波动对服务质量的影响；养老机器人整合照料、健康监测与情感陪伴功能，替代人工完成 24 小时陪护，通过数据联动构建“专业照护+家庭协同”闭环；安保机器人凭借多传感器融合技术实现全天候巡逻，主动识别隐患并联动处置，将安全防护从“被动应对”转为“主动预防”。这些应用既通过减少重复劳动降低人力依赖与成本，又以精准化、个性化、全时化服务创造差异化价值，推动服务业从“人力密集型运营”向“数据驱动的智能服务生态”迭代，在效率提升与体验升级中重塑第三产业格局。

5.人形机器人发展需要培育的关键产业链

机器人产业的培育需聚焦硬科技突破与软生态构建，上游突破核心零部件卡脖子技术，中游提升本体制造水平与智能化程度，下游拓展场景应用与系统集成能力，共同推动技术突破与产业升级。

5.1核心零部件与高端设备

一是加快培育人形机器人核心零部件。减速器、丝杠、电机等传动部件作为机器人的“关节”，是机器人实现运动的核心。目前国内高端市场仍依赖进口，例如日本哈默纳科产品占据全球谐波减速器 80%以上份额，需重点培育。高性能芯片与算力支撑是机器人训练大小脑模型、实时处理数据的硬件基础。高端算力芯片有受制海外的风险，国内企业需突破高端芯片设计与加工瓶颈，推动国产替代。力传感器、电子皮肤、视觉传感器等各类传感器是机器人感知环境的关键部件。人形机器人需要与物理世界进行频繁高效交互，高精度传感器是实现人形机器人精准感知控制的重要前提。目前力传感器、电子皮肤仍存在技术壁垒，触觉感知、多模态融合感知也较为初级，需加快培育。

图12：人形机器人核心关节拆解

二是积极推进精密加工与智能制造设备研发。机器人零部件的制造依赖高精度加工设备，目前国产高精度设备仍较为缺乏。例如，高精度行星滚柱丝杠的加工依赖于高精度的车床和磨床，但国产磨床的加工精度相较国际头部品牌仍有差距，海外磨床价格高、到货周期长，因此亟需培育国产高端设备，推动核心零部件规模化量产。

5.2大模型算法与高质量数据

一是加快培育人工智能算法大模型。AI 技术是机器人智能化的核心。当前人形机器人“大脑”的自主学习决策、“小脑”的运动控制与动态平衡算法等领域存在明显瓶颈，通用性程度仍不高。二是重点关注高质量数据集构建进展。高质量物理数据集是人形机器人模型训练的基础，当前数据集存在规模小、质量低、成本高等问题，限制人形机器人大模型训练进展，需重点培育。

5.3多领域应用场景拓展

短期内通用性具身智能落地较为缓慢，可培育下游多场景应用拓展。需鼓励无人驾驶、无人物流、无人清扫等专业化机器人发展，更快实现产业化，同时收集数据、打造品牌。通过开放城市级应用场景试点、设立垂直领域研发补贴、牌照支持等方式支持企业打造专用性具身智能产品，引导企业聚焦细分场景开展技术攻关。

三、人形机器人产业链全景和本体玩家梳理

1.人形机器人产业链全景图

人形机器人产业链上游包括硬件、软件两部分，中游是人形机器人整机制造，下游则是应用场景，如工业制造、商用服务、家用服务等。

人形机器人产业链上游为核心硬件和软件。与人类躯体进行对照，人形机器人的技术架构可分为“大脑”“小脑”和“肢体”三个部分，其中“大脑”完成人机交互、环境感知、上层规划后发出宏观决策，“小脑”完成身体的平衡和各种运动学力学的控制后，实现路径最优规划、步态控制、平衡控制，发出控制指令来驱动“肢体”的关节和灵巧手完成任务指令。

软件：“大脑”+“小脑”。大脑方面，人形机器人的“大脑”以大模型为核心，承担着类似人类大脑的复杂认知和决策功能，主要功能是人机交互、环境感知、规划决策。人形机器人“大脑”在完成环境感知后，进行高级任务规划和推理分析，并生成逐步决策指令来执行任务。通用大模型、数据集、高效计算架构、多模态融合感知等关键技术为人形机器人“大脑”赋予了强大的学习与适应能力，使得人形机器人能够处理基本运算、图像处理、视觉识别、决策规划和智能决策等各种任务。小脑方面，人形机器人“小脑”是指其运动控制系统，负责整合感官数据并控制姿势和动作，是“大脑”和“肢体”之间的桥梁，在复杂条件下将预定的控制方案、规划指令转变成期望的机械运动，实现机械运动精确的位置控制、速度控制、加速度控制、力控制，从而提高人形机器人动作的精确性和灵活性。

硬件：“肢体”。“肢体”是人形机器人实现所有拟人功能的载体和基础，分为感知系统、决策系统、执行系统三部分。感知系统包括触觉传感器、力（力矩）传感器、惯性传感器、视觉传感器、编码器等各类传感器。决策系统主要是处理器芯片，主流解决方案是技术路线最成熟的 CPU+GPU方案。执行系统则以各类电机作为动力输出机构，主要包括旋转执行机构、线性执行机构、末端执行机构三类。旋转执行机构是实现旋转运动的关键部件，多用于人形机器人关节处，如手腕、膝关节，主要由电机和减速器组成。线性执行机构多安装于机器人上臂、大腿及肘部，实现伸展、推拉等直线运动，可理解为旋转执行器的线性转换。末端执行机构可分为爪手类和工具类，爪手类从各类夹持器逐步向多指灵巧手演进。

人形机器人产业链中游为本体生产制造厂商。当下人形机器人本体的生产制造呈现百花齐放的特征。众多科技厂商涌入人形机器人赛道，不局限于机器人本体公司（智元、宇树、众擎、Figure AI 等），车企（特斯拉、比亚迪、小鹏、理想等），科技互联网（华为、小米、英伟达、腾讯等）等行业跨界主体也凭借自身在技术、市场、供应链优势布局人形机器人。而国家和地方政府不仅通过政策支持、资本注入等方式助推人形机器人产业发展，还通过建设地方人形机器人创新中心，来打造基础创新平台和产业集群，构建和打造产业集群，形成技术生态。

人形机器人产业链下游为应用场景。人形机器人下游应用场景包括工业制造、物流运输、酒店接待、智慧导览、军事战斗、极限救援、医疗康养、家庭服务等场景，涵盖 ToB、ToG、ToC等众多领域，应用空间广阔。

2.人形机器人本体公司梳理

当下人形机器人本体厂商呈现百花齐放、进展加速的特征。众多科技厂商涌入人形机器人赛道，不局限于机器人本体公司（智元、宇树、众擎、Figure AI 等），还包括车企（特斯拉、比亚迪、小鹏、理想等），科技互联网（华为、小米、英伟达等）等行业跨界主体也凭借自身在技术、市场、供应链优势布局人形机器人。而国家和地方政府不仅通过政策支持、资本注入等方式助推人形机器人产业发展，还通过建设地方人形机器人创新中心，来打造基础创新平台和产业集群，构建和打造产业集群，形成技术生态。

资料来源：各公司官网，国信证券经济研究所整理

表2：人形机器人公司主流产品情况

资料来源：高工机器人，各公司官网，焉知新能源汽车，高工机器人，中国机器人网，国信证券经济研究所整理

2.1机器人本体：运动控制能力领先，本体研发经验丰富

除车企和科技互联网公司等成熟企业以外，人形机器人领域也涌入大批优质创业企业和机器人本体企业，这类玩家本体研发经验丰富，产品迭代迅速，运动控制能力强，同时部分玩家也具备领先的 AI 模型能力。

 Figure AI

Figure 成立于 2022 年，2023 年推出首款产品 01。2023 年 7 月 Figure 获英特尔资本 900万美元融资，2024年 2 月 Figure 获来自微软、英伟达、OpenAI 及亚马逊创始人贝佐斯等约 6.8亿美元融资；最初借助 OpenAI、亚马逊、微软、英伟达等行业巨头的资源加持以及自身的研发能力，Figure 跻身人形机器人头部玩家。

 2023 年 10 月人形机器人 Figure 01 正式发布，能够平稳流畅地行走；2024年 1 月，发布 Figure 01 通过系统观察人类的演示视频，学会使用咖啡机冲咖啡。Figure采用端到端神经网络训练，具有巨大的可扩展和适应潜力。

 2024 年 8 月 Figure 发布 Figure 02，其在结构、AI、感知、电池、灵巧手等均有升级：采用 6 个高性能摄像头+AI 驱动的视觉系统感知，内置电池组升级成 2.25KWh，将原有的 5 小时运行时长延长 50%以上；灵巧手拥有 16 个自由度；Figure 为其定制电机，与关节传动系统集成，实现关节的功率和性能的优化；采用外骨骼结构，提升结构刚度。

 2025年 10月，Figure 发布最新款机器人 Figure03机器人，成本较上一代便

宜 93%。

在大模型方面，Figure 最初与 OpenAI 在大模型上开展合作，2025 年 2 月 Figure与 OpenAI终止合作。最初二者合作：1）内置麦克风和扬声器连接自定义 AI模型实现端到端语音交互，可与人类流畅对话；2）Figure 02头部、前躯干和后躯干共配备 6个 RGB摄像头，驱动其 AI 视觉模型，通过摄像头，完成视觉推理。视觉模型可处理图像以进行感知、避障、手眼协调；Figure 02 相对 01代产品计算和AI 推理能力提高 3倍。5月 Figure宣布通过 Helix模型实现“视觉-语言-动作”闭环，70亿参数多模态“大脑”与 8000万参数“小脑”协同，提升泛化能力。

终止合作 Open AI，发布端到端的视觉-语言-动作模型。Figure AI 推出 Helix模型，采用端到端视觉-语言-动作模型（VLA）融合视觉运动控制策略的“双系统”创新设计，将 7-9Hz 频率处理的场景理解和认知决策与 200Hz 的视觉运动控制分离协同，旨在让机器人无需针对物体进行专门训练，即可处理不同物体；2 月Figure 更新实测视频，机器人在高速包裹物流的环境下进行包裹分拣。Figure将 Helix视觉运动策略架构改进，利用立体视觉主干和多尺度特征提取网络来捕捉丰富空间层次结构，将两个摄像头的特征合并到多尺度立体网络中，然后进行标记，从而保持输入到交叉注意力转换器的视觉标记总数不变，并避免计算开销，不再单独从每个摄像头输入图像特征标记。

在交付方面，2024年 1月份 Figure 与宝马签约，7月 Figure01 在宝马工厂部署视频更新，AI 驱动的视觉模型使其实现自主运作，视频中 Figure01 将金属板精确地放在指定位置上（误差不超 3厘米），并可实现自主纠正操作错误；2024 年

12 月 CEO宣布，正式向客户交付 Figure02，目前已经在仓库与工厂中运作；2025年 1月 Figure宣布签约第二个商业化客户，且是美国最大公司之一。预计四年内为两家客户将产出 10 万台机器人；2 月中旬 Figure创始人表示，Figure-02 已出货，送往第二个客户；3 月 12 日 Figure 表示正准备运送数千个人形机器人。4月 1日，Figure 表示人形机器人在宝马车间完成装配、搬运等工作；5 月 22 日，Figure 表示在宝马 X3生产线上完成了连续 20小时的轮班，已经连续几周实行 10小时轮班制。

产能方面，3月 16日 Figure介绍其最新生产基地 BotQ，历经 8个月的开发，BotQ的初代产线具备 12000 台/年产能，且产能还在持续提升。Figure 重点专注于内部组装核心技术(执行器、手部、电池、最终组装)，公司也已组建成熟供应链团队，从而与外部供应商达成成熟合作。预计未来四年内，将拓展到生产 10 万台或300万个执行器的水平。2025年 7 月，Figure 宣布将 7 月至 9 月期间生产的人形机器人数量增加约 3 倍，BotQ 的初期生产进展顺利。Figure 每天能够生产超过350台第三代人形机器人，产速由每天 1台提升至每小时 1台。

 宇树科技

宇树科技的产品线主要包括四足和人形机器人。宇树科技由王兴兴创立于 2016年 8月，总部浙江杭州，是全球最早实现四足机器人商业化的公司之一。2025 年6 月，宇树科技完成股改，名称由杭州宇树科技有限公司变为杭州宇树科技股份有限公司。在四足领域推出 A1、A2、Laikago、Go1、Go2等产品，2023年 7 月发布 Unitree Go2 四足机器人，起售价 9997 元，11 月发布专为工业场景设计的四足机器人——Unitree B2，应用于电力巡检等各类工业、特种救援场景；人形方面研发 H1全尺寸人形机器人和 G1 高自由度高性价比人形机器人。

全球四足机器人销量龙头企业。据 GGII，2023 年全球四足机器人销量 3.4 万台，同比+76.9%，市场规模 10.7亿元，同比+43.0%；竞争格局看，主要由内资厂商主导，宇树、蔚蓝智能、云深处等厂商在消费和行业级市场领先，在技术创新、控本和市场适应性方面表现出色；国际企业如波士顿动力、瑞士 ANYbotics 等，在高端行业级应用领域领先，尤其在技术先进性、产品可靠性和国际渠道具有显著优势，用于复杂环境的巡检、搜救、科研等领域。据 GGII，2023 年宇树凭借其技术创新和市场开拓等优势，占据全球四足机器人 69.8%的销量份额。

2023年人工智能大模型的突破使得人形机器人发展加速，宇树也进军人形机器人行业，在其他形态机器人领域的积累使得宇树有较强的人形本体制造能力：

 2023年 8月，宇树发布首款双足机器人产品 UnitreeH1，售价 9万美元；25年春晚 16 台 H1 亮相春晚舞台，靠 AI训练来执行激光 SLAM 定位，全自动走位变队形快速转、抛手绢结构复杂，所涉及技术包含：3D激光雷达全自动定位与导航、基于视频的舞蹈动作的生成与映射、基于强化学习的全身舞蹈动作、手腕对接变换装置、基于力矩补偿的快速放线算法、欠驱动收线算法、手绢隐藏与释放、足底减震降噪结构等。

 2024年 5月宇树发布 G1，起售价 9.9万元人民币，相比 H1价格下降超 80%；G1 拥有 23-43个关节自由度，力控灵巧手，有 G1和 G1 EDU 两种型号，后者提供不同模块方案搭配，算力、自由度（43 个）、承载力、手臂负载重量、关节运动空间等方面较优。宇树自研自产 G1 关节模组，共 3种类别，带双编码器的行星减速器关节模组最大瞬时扭矩 140Nm。2025年 1 月宇树发布首个人形机器人应用方案 G1-Comp，能在足球场上奔跑、转身、转圈，基于 Yolo 11网络算法，实现球场环境快速识别，精准定位，续航时间约 2 小时。

 2025年 7月，宇树发布新款机器人 R1，拥有 26 个自由度（腿 6\*2，手 5\*2，腰 2，头 2），售价 3.99万元人民币，集成语音和图像多模态大模型。

 2025年 10月，发布人形机器人 H2，售价 19.9万元。身高约 182cm，体重约70kg，拥有 31 个自由度（腿 6\*2，手臂 7\*2，腰 3，头 2），关节扭矩可达360N.m，拥有仿生人脸，可选配灵巧手。搭载最高 2070 TOPS 算力芯片，可用于部署各类具身智能大模型，赋能多元工作场景。

量产方面，2022年至 2025年，宇树人形机器人合计销量 5630 台，2025年宇树人形机器人出货量 5215 台（纯人形，不含轮式双臂机器人）。

表3：宇树人形机器人产品

资料来源：公司招股书，国信证券经济研究所整理

在关节方案选择方面，根据宇树科技的专利，宇树人形机器人目前主要采用驱动电机+减速器的旋转关节方案。根据宇树专利，第一大腿杆上部设有髋关节电机及减速器单元，以驱动第一大腿杆左右摆动进而带动整个腿部动力结构左右摆动。第一大腿杆和第二大腿杆之间有第一电机及减速器单元，实现第一大腿杆与第二大腿杆相对周向转动；大腿杆组件与小腿杆组件之间设有膝关节电机及减速器单元，以驱动大腿和小腿杆组件相对前后摆动；小腿杆上设有脚踝电机及减速器单元，输出端设有依次连接的摇臂和连杆，连杆与脚部支撑件连接，以带动脚部支撑件作上下、左右方向的摆动。

 智元机器人

智元机器人成立于 2023年 2 月，创始团队包括“稚晖君”彭志辉在内的多位业内资深人士，背景综合互补，具有深厚的核心技术背景、产业管理经验和产业资源，已完成多轮融资。2025年 7 月，智元机器人收购上市公司上纬新材 63.62%股份，股权交易完成后，上纬新材控股股东将变更为智元机器人及其管理团队共同持股的主体，实际控制人将变更为邓泰华，核心团队包括稚晖君等。

机器人产品方面，当前产品矩阵覆盖 A2/A2 Ultra/A2-W/A3、X1/X2、G1/G2 以及D1 系列，并配套具身智能开发与数据方案。2023年 8 月智元发布第一代通用型具身智能机器人原型机远征 A1，2024 年 8 月智元机器人发布“远征”与“灵犀”两大家族共计五款商用人形机器人新品：远征 A2、远征 A2-W、远征 A2-Max、灵犀X1 及灵犀 X1-W。24 年 10 月智元机器人开源智元灵犀 X1 的软硬件全套图纸和代码，进一步推动技术的共享与进步。25年 3 月发布搭载情感计算引擎的双足智能交互人形机器人灵犀 X2，具备完善的运动、交互及作业能力。2025 年 6 月 3 日，智元携手百事中国发布品牌首个人形机器人“百事蓝宝”，未来将在百事品牌营销、线下体验、数字社交等场景创造更多价值。

在大模型方面，智元远征 A2 在人机交互、规划决策、运动控制等核心能力储备丰富。人机交互上，A2基于语音大模型、超拟人合成技术、全双工对话能力、端侧模型部署，实现实时对话；基于多模态大模型，多通道信息处理能力让人机交互 更 轻 松 舒 适 ； 规 划 决 策 上 ， 基 于 语 言 大 模 型 +RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)构建企业定制业务知识库，支持精准营销话术、业务咨询与引导、展项 讲解 ， 让 信息 传 递 更加 高 效 直观 。 配 合 RTMOF(Real-Time Robust MotionFramework)非线性模型预测控制和强化学习算法，及高效动态规划引擎，能快速生成全局最优轨迹，不断优化运动策略，抗干扰能力强，在不确定环境中行走敏捷可靠、灵活自如。运动控制上，基于动作大模型(ActionGPT)，A2 可根据人语音指令和意图动态生成上百种仿人自然动作并执行轻作业任务。此外 A2 基于HIMUS(High-performance Multimodal Mapping System)3D-SLAM 算法、VectorFlux规控算法，低延迟低漂移性能，支持在复杂多变动态环境中实现 L4 级别自主移动。数据生成上，智元发布全球首个机器人 4D世界模型，让机器人在任务指引和实时观测的基础上规划未来动作；2025年 1 月 8 日，智元机器人发布全球首个机器人4D 世界模型，针对人形机器人的模态对齐和数据稀缺两大关键问题，提出EnerVerse 架构，通过自回归扩散模型，在生成未来具身空间的同时引导机器人完成复杂任务，在提升 4D 生成能力的同时，实现动作规划性能的显著突破。世界模型上，2025年 5 月，智元机器人开源发布全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC(EnerVerse-AC)，以及具身世界模型评测基准 EWMBench，在世界模型架构 EnerVerse基础上推出创新成果：基于动作序列驱动的世界模型 EVAC与具身世界模型评测榜单 EWMBench，构建从训练到评测全链路技术闭环，重新定义具身智能研发范式。

在硬件方面，智元 A2实现高可靠、轻量化、超高槽满率绕线工艺的量产自研一体化关节，最高峰值扭矩 430Nm，电机扭矩密度 50Nm/kg，动态性能佳，关节可靠支持长时间稳定行走。360°激光雷达+6颗高清摄像头融合感知，实现全景无盲区；结合开集语义信息支持动静态语义环境与目标同步构建，实现智能避障。

2025年 3 月 10 日，智元发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型（GenieOperator-1），开创性地提出 Vision-Language-Latent-Action(ViLLA)架构，该架构由 VLM(多模态大模型) +MoE(混合专家)组成，其中 VLM 借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力，MoE 中的 Latent Planner(隐式规划器)借助大量跨本体和人类操作视频数据获得通用的动作理解能力，MoE中的 ActionExpert(动作专家)借助百万真机数据获得精细的动作执行能力，三者环环相扣，实现了可以利用人类视频学习，完成小样本快速泛化，降低具身智能门槛，并成功部署到智元多款机器人本体，持续进化，将具身智能推上新台阶。

智元机器人在 3 月 11 日发布搭载情感计算引擎的双足智能交互人形机器人灵犀X2具备完善的运动、交互及作业能力：

 运动结构方面，灵犀 X2 采用柔性材料外壳，全身拥有 28 个自由度，未使用任何并联结构；配备小脑控制器 Xyber-Edge、域控 Xyber-DCU、智能电源管理系统 Xyber-BMS 及关节模组 Powerflow 等核心组件，实现运控算法层面的全面突破。通过结合深度强化学习和模仿算法学习的优势，灵犀 X2展现运动灵活性，实现走路、奔跑、踩滑板车、玩平衡车、骑自行车等高难度动作。

 交互能力方面，搭载基于 VLM多模态交互大模型，实现毫秒级交互反应，通过人类的面部表情和语音语调精准判断情感状态，并做出相应的回应。研发团队还将动作模态集成到模型当中，可实现比如模仿人类的呼吸韵律、会“暗中观察”，还有各类细小动作和肢体语言，使其拥有更多情绪表达的能力。

 作业能力方面，基于一脑多形的智元启元大模型，X2初步具备简单任务中对操作物体的零样本泛化能力，可在某些任务中实现多机协作，并外溢到日常生活的方方面面，如保安、保姆、保洁，同步应用于教育、医疗等多个领域。同时，灵犀 X2采用轻量化设计，可模块化拓展，拥有完备的二次开发接口，以及预训练模型和“采-训-推”一站式方案，用户可根据需求自由探索，为康养、服务、家庭陪伴等各类场景打造应用。

表4：智元人形机器人本体情况

资料来源：智元机器人官网，国信证券经济研究所整理

量产方面，2025 年 1 月 6 日，智元机器人宣布其量产的第 1000 台通用具身机器人正式下线，其中包括 731台双足人形机器人（远征 A2/灵犀 X1）和 269台轮式通用机器人（远征 A2-D/A2-W）。2025年 4 月，均胜电子与智元达成战略合作，合资成立宁波普智未来机器人有限公司，第一期产线计划年产 1000台人形机器人及轮式机器人。2025 年 5 月，智元机器人宣布灵犀 X2 正式开启商业化进程，灵犀业务部总裁魏强对灵犀 X2的未来表现非常乐观，表示灵犀 X2 将在 2025 年下半年实现规模出货，预计 2026 年底出货量将达到“大几千台”。2025 年 7 月，宇树科技和智元机器人在中移（杭州）信息技术有限公司 2025年至 2027 年人形双足机器人代工服务采购项目中中标。本次采购的项目总预算为 1.2405 亿元（含税）。采购包 1 为全尺寸人形双足机器人，预算为 7800 万元（含税），最终中选人为智元机器人；采购包 2 为小尺寸人形双足机器人、算力背包、五指灵巧手，预算为 4605万元（含税），中标人为宇树科技。公司官网披露第 10,000台通用具身机器人于 2026年 3 月下线、第 15,000 台于 2026 年 6 月下线。

图28：智元 2024年开启通用机器人商用量产

在关节方案选择方面，旋转关节和直线关节能力兼具。根据智元相关专利，智元机器人在机械臂上采用丝杠的直线关节方案，在轮足机器人的腿部结构上也采用丝杠的直线关节方案。根据智元机械臂专利，机械臂第一线性执行器包括第一丝杠，其中有螺接配合的第一螺杆和第一螺母，第一驱动件能够带动第一螺杆转动，以带动第一螺母移动；根据智元轮足机器人专利，轮足机器人的腿部结构中，第一连接组件和第二连接组件均可分别包括丝杆和丝杆螺母，丝杆的一端连接第一关节件或第二关节件，丝杆的另一端与轮足机构连接，丝杆螺母设在丝杆上，丝杆与丝杆螺母相配合，以驱动轮足机构在轮式模式或足式模式之间可切换。

 傅利叶

傅利叶智能成立于 2015年，涵盖人形机器人核心业务与智能康复解决方案。成立初期专注于医疗康复机器人，其核心产品涵盖上/下肢康复机器人、运动与平衡训练系统等 30 多款产品；25 年 1 月傅利叶宣布完成最新一轮 E 系列融资，融资金额为 8 亿人民币。产品方面，傅利叶已发布 GR-1、GR-2和 N1人形机器人。

 GR-1：傅利叶 2023年发布第一代人形机器人 GR-1，身高 1.65m，体重 55kg，全身自由度 44 个，最大关节扭矩 230N.m，步行速度 5km/h。GR-1 基于傅利叶自研的集电机、驱动器、减速器及编码器为一体的高性能执行器，具备快速行走、敏捷避障、抗冲击干扰等运动功能。

 GR-2：傅利叶 2024 年发布的第二代人形产品 GR-2，高 1.75m，体重 63kg，最大关节扭矩达 380N.m，步行速度 5km/h，全身总自由度 53个，搭载新一代12 自由度灵巧手，单手具备 6 个阵列式触觉传感器，可实时感知不同形状、材质的物体并精准抓握。同时支持多种示教方式，可采集更多真实训练数据。

 N1：傅利叶 2025 年 4 月发布的首款开源人形机器人 N1，同步开放涵盖物料清单、设计图纸、装配指南、基础操作软件在内的完整本体资源包。N1采用紧凑型硬件架构设计，身高 1.3 米，体重 38公斤，全身自由度 23 个。整机结构由铝合金与工程塑料复合构成。电池采用背部插拔式设计，单次连续运动续航可达 2 小时以上。动力系统搭载自研的 FSA 2.0一体化执行器；实测最高稳定奔跑速度可达 3.5米/秒。

 GR-3：傅利叶 2025 年 8 月发布的新一代人形机器人 GR-3，通过柔肤软包覆材设计与全感交互系统。本体结构上，GR-3身高 165cm，体重 71kg，全身 55个自由度，支持更拟人化的肢体表达。通过优化头部空间与轴心位置，实现了更紧凑灵巧的结构设计。依托模块化设计，GR-3 高效集成各类传感与运算模块，保证美观性同时兼顾实用性与拓展性，为更多场景人机交互提供基础。

落地方面，傅利叶机器人广泛应用于医疗康复、学术研究等现实场景。已为全球超过 40 个国家和地区的 2000 余家机构和医院提供支持与服务。GRx 系列机器人目前已在迎宾接待、科研教育、工业制造、康复医疗等场景进行实验性应用。2025年 5 月，傅利叶与上海国际医学中心举行了“具身智能康复港”揭牌仪式，双方将围绕具身智能机器人在康复医疗场景的应用标准建设、康复方案共创、科研攻关等展开全面合作，携手打造国内首个具身智能康复示范基地。傅利叶与同济大学签署战略合作，双方优势互补，开展联合研发、人才培养与场景共建，加速先进技术从理论到实际应用的转化。傅利叶还与国家地方共建人形机器人创新中心签署战略合作，共同推进具身智能技术在康复医疗和产业服务领域的创新应用。这也标志了傅利叶携手行业伙伴迈开探索具身智能+康养的第一步。

表5：傅利叶人形机器人本体情况

资料来源：傅利叶官网，国信证券经济研究所整理

 优必选

优必选是人形机器人早期行业老兵，人形机器人产品包括 Walker、Walker X、Walker S 等系列。优必选成立于 2012 年，2014年成功研发并生产首款小型人形机器人 Alpha，2017年发布商用服务机器人产品及解决方案。2018年发布第一代人形机器人 Walker后，优必选对人形机器人不断迭代，2019年发布第二代 Walke机器人，2023 年 12 月发布 Walker S，2024 年发布人形机器人 Walker S1，2025年 7月发布最新一代人形机器人 Walker S2。

2024年 10月优必选推出 WalkerS1，配置自主研发的语义 VSLAM 导航技术与第三代仿人灵巧手，能实现双手 15公斤的负重行走，满足工业场景中最常见的搬运需求；优必选开发面向通用任务的多模态规划大模型、语义 VSLAM、学习型运动控制等具身智能关键技术，赋予 Walker S1更聪明的大脑和敏捷的小脑，满足其工业场景内的泛化应用需求；优必选表示 Walker S 系列已获得来自车厂超过 500台的意向订单，2025年或有 1000-2000 台的人形机器人订单。2025年 7 月，优必选推出全新一代工业人形机器人 Walker S2，全球首个实现自主换电的人形机器人，自由度 52个，能实现 2m/s拟人行走。

表6：优必选人形机器人 Walker S系列本体情况

资料来源：优必选官网，国信证券经济研究所整理

优必选牵头首批人形机器人系列国家标准正式立项。2025 年 4 月，人形机器人技术要求系列国家标准正式获批立项，在全国机器人标准化技术委员会（TC591）秘书处承担单位北京机械工业自动化研究所有限公司的统筹下，优必选联合北京人形机器人创新中心有限公司、上海人工智能实验室等单位共同发起了该系列国标，并主导牵头制定作业操作技术要求，针对灵巧操作、腿部移动作业、双臂操作、长序列执行、多机协同、操作避障、续航等作业操作技术要求进行规范。这是国内首批人形机器人领域国家标准，涉及环境感知、决策规划、运动控制、作业操作等多项技术要求。

落地方面，根据高工，优必选在 2024年先后宣布与蔚来、东风柳汽、一汽大众、极氪、一汽红旗、比亚迪、北汽等车企合作，人形机器人进厂执行搬运、质检、装配等任务。2025年 1月优必选表示其工业人形机器人 WalkerS1在比亚迪汽车工厂的第一阶段实训工作已取得初步成效，效率提升一倍，稳定性提升 30%，相关优化工作还在持续进行中，预计 2025Q2 具备规模化交付条件；实训过程中，Walker S1 解决了在车厂实训过程中的挑战，包括在光照和环境变化情况下的视觉定位、动态高负载情况下的运控算法和高负载长时间工况下的关节散热问题，保证 Walker S1能在工厂中稳定执行任务。2025年 3 月，优必选促发群体智能觉醒，在极氪实现全球首例多台多场景多任务人形机器人协同实训。2025年 4 月，优必选与采购方签订大型双足人形机器人采购合同，所涉及的产品主要是工业人形机器人 Walker S1与商用版人形机器人 Walker C，相关产品将用于汽车工厂的生产制造和商用接待等环节。2025年 5 月，优必选与华为正式签署全面合作协议，双方围绕具身智能和人形机器人领域，在产品技术研发、场景应用及产业体系等开展创新合作。通过发挥华为昇腾、鲲鹏、华为云及大模型等技术创新能力和华为在研发、生产供应等经验，结合优必选全栈式人形机器人技术优势，双方将加速推动人形机器人从实验室创新向工业、家庭等场景的效率提升和落地复制。

图32：优必选在极氪5G智慧工厂开展协同实训

图33：优必选商用接待场景应用

3月12日优必选联合北京人形机器人创新中心发布全尺寸科研教育人形机器人天工行者，售价为 29.9 万元；目前天工行者已开放预订，并将于第二季度开始交付：

 天工行者身高 170cm，全身 20 个自由度，能以 10km/h 速度稳定奔跑，具备在山坡、台阶复杂泛化地形运动功能；搭载创新中心“慧思开物”通用具身智能平台，为高校及科研机构提供完整研究解决方案。

 在关键部位，超大扭矩密度设计配合航空铝材及钛合金关键部件，轻量化设计的同时保证高硬度、高性能、高稳定性。还采用轻量化、高性能关节模组，最高可拓展至 550TOPS超大算力，同时全身风道散热设计保证主控板、算力板及关节模组等关键零部件，长时间高性能运行不过热。

 天工行者机器主体可自由拓展，可装配深度相机、激光雷达、NVIDIA Orin算力板、六维力传感器、七自由度协作双臂、五指灵巧手等人形机器人核心零部件。同时天工行者完整开放底层电机接口、传感器接口及运动控制接口，配套成熟的开发指南与示例代码，能够充分满足科研用户的二次开发需求。

 众擎机器人

众擎机器人成立于 2023年 10月，总部位于深圳，专注于通用智能机器人及行业场景方案。团队来自中国第一批腿足式机器人研究与产业落地团队，以及 UCBerkeley、清华、普渡、港中文、北理工等顶尖高校，从本体核心零部件到具身智能、运控算法均全栈自研；公司产品面向科研教育、工业制造、商业服务、家庭等多种场景，致力于推动人形机器人技术在全球范围的商业化落地。

众擎产品包含通用人形机器人（SE01、PM01）、双足机器人科研平台（SA01）、原创 IP 服务机器人（S2）。2024 年 7 月众擎首款产品面世，发布首个开源型平台 SA01，科研教育版 SA01 EDU及同平台文旅版 S2（小怪兽）相继面世。SA01EDU售 3.85 万元，刷新全球人形市场底价；2024年 10 月旗舰产品首款全尺寸大人形机器人 SE01 发布，利用端到端神经网络模型让机器人实现拟人自然步态；2024年12月众擎高兼容性开源人形机器人PM01发布，预计2025年第二季度开启交付。4 月 15 日，众擎机器人宣布其机器人产品正式量产上市，其中 PM01 教育版售价为 18.8 万元，SA01售价为 4.2万元，PM01商业版 8.8万元（预约）。

2025 年 2 月 23日，众擎机器人发布视频，PM01 人形机器人成为全球首例完成前空翻的人形机器人，也同时展示 PM01在户外场景中稳健的行走能力，表现出优异的运动控制能力。2 月 23 日消息，深圳市众擎机器人科技有限公司完成一轮 2 亿元融资，阿联酋私募投资机构 Stone Venture领投。

从关节类型上看，PM01 使用的是全行星关节模组的方案，SE01是行星+谐波的方案。行星准直驱关节、谐波力控关节和滚珠丝杠直线关节等高性能部件均为团队成员自主研发。功能与定位上看，PM01 面向科研教育场景等，主要用于算法验证和二次开发；SE01面向工业与家庭场景，全身采用航空级铝合金打造，拥有 5-10年使用寿命，尺寸与真人大小接近，适用于各种复杂场景。结构设计上看，PM01较 SE01 增加腰部自由度，可实现腰部 320度自由旋转，能支持更多动作定制。PM0教育版在商业版的基础上又增加颈部自由度，仿生程度更高。

表7：众擎人形机器人本体参数对比

资料来源：众擎机器人官网，量子位，国信证券经济研究所整理

 埃夫特

埃夫特作为国内工业机器人的龙头企业，连续在机器人领域耕耘十六年，与国家先进制造产业投资基金、芜湖市科创集团共同发起设立合资公司-启智（芜湖）智能机器人有限公司 。启智机器人瞄准智能机器人，致力于打造智能机器人通用技术底座。埃夫特从 2017年就开始推出其自主作业的智能机器人产品，在喷涂、焊接、码垛等多个应用领域已经实现落地并形成批量应用。

清华大学、中科大分别与埃夫特、启智机器人成立的联合实验室将共同开展具身智能领域感知、决策、规划和控制相关前瞻技术和共性技术平台研究和探索，深耕计算与感知技术、系统设计与控制策略等核心领域，驱动智能机器人技术发展。埃夫特与启智机器人还已经在具身智能数据采集、训练基础设施建设、校企合作示范、典型应用场景落地等方面，与安徽工程大学、长三角哈特机器人产业技术研究院、北京超星未来科技有限公司、长三角信息智能创新研究院、芜湖市大数据建设投资运营有限公司等多个生态合作伙伴达成合作意向。

 开普勒

上海开普勒探索机器人有限公司是一家专注于通用人形机器人研发、生产及应用生态的创新企业。为智能制造、仓储物流、智慧巡检、安保巡逻、高危作业、商业服务、科研教育等行业提供自动智能化解决方案，远期更可进入家庭提供各类服务。2024 年 10 月开普勒先行者 K2 正式发布，身高 175 厘米，体重 83 公斤，采用四肢主体结构一体化设计，单手具备 11个自由度，单指搭载 25 个力触点柔性传感器，实现精准操控，适用于智能制造、仓储物流、特种作业等多个场景。

图42：开普勒机器人

 算法层面：采用自研算法实现预设动作与端到端全自主规划相结合模式及精准控制，全身配备高性能 GPU主板、纯视觉识别和导航方案在内的多样传感器；K2 通过基于云端大模型的大脑+具身小脑的组合，模仿学习+强化学习的技能训练，基本实现自主完成特定场景工作任务的能力。开普勒研发团队通过优化人机协同作业算法与数据传输技术，提升遥操作过程中的实时互动性。通过优化步态规划与控制算法，K2 大幅提升抵御外界干扰的能力和行走速度，确保在自主作业环境中的可靠性和流畅性。通过视觉感知与自主导航算法的深度优化，先行者 K2 能实时监测、识别周围环境并迅速、准确地作出反应,确保在复杂多变的环境中保持自适应性和安全性。

 结构层面：先行者 K2 硬件体系围绕手臂和腿部肢体结构、触觉灵巧手、布线方式、电源系统、本体自由度和工业造型等进行全面升级；四肢主体结构均采用一体化设计，刚性更好。新一代绳驱触觉灵巧手单手多达 11 个自由度(主动+被动)，单手负载能力可达 15 公斤，每个指尖配备高达 96 个触点的柔性传感器。采用全新星型线路布线方式，走线简洁，连接快捷。续航方面延续使用 2.33KWh大容量电池，保证 8 小时不间断续航的同时，增加兼顾直充和自动充电的特殊充电接口；增加头部转动和俯仰 2 个自由度；在全身 52个自由度的加持下，先行者 K2 的感知范围和手眼协同能力更进一步。

资料来源：开普勒，国信证券经济研究所整理

 工艺层面：上海开普勒研发总监张敏梁表示“通过革新工艺，成功将螺母的磨削时间从 20小时缩短至 2 小时，此外对 28个关节模组进行优化组合，由原本的 14个规格精简为 4 个旋转规格和 4 个直线规格，实现‘聚量降本’策略，使得整个关节模组的成本降低 50%”。

 商业化层面：开普勒已在欧美市场获得大量预订订单；先行者 K2 已进入多家头部客户实际场景开展测试，比如物料搬运、样品处理、巡逻巡检、冲压收料质量检测等，按计划推进落地流程；2025年 3月 15日，开普勒发布视频，表示开普勒 K2已开始流水线搬货工作，后续计划 6月底可以开启预定。开普勒和其股东伟创电气、柯力传感、兆丰股份、汉威科技、乔锋智能等开展合作，促进商业化落地。

 云深处科技

杭州云深处科技（DEEPRobotics）成立于 2017年，是具身智能创新技术与应用引领者，在中国率先实现四足机器人全自主巡检变电站。云深处自主研发的“绝影”系列机器人在电站、工厂、管廊巡检以及应急救援、消防侦查、未来科研等多种应用环境中落地应用，曾在地下管廊服务亚运，参与新加坡国家电网项目，实战参演应急使命抗震救灾、燃爆侦察实战演习。目前，云深处科技正同国家电网、南方电网、宝钢股份、福禄克等行业巨头开展长期深度合作。

机器狗积累核心技术，进军人形机器人。云深处于 2018 年发布绝影 pro四足机器人，随后持续迭代四足机器人产品，技术积累深厚。2024 年，云深处发布通用人形机器人 DR01，正式进军人形机器人赛道。2025年，云深处发布人形机器人 DR02。

图46：云深处产品矩阵

DR01 具身智能通用型人形机器人，依托 DR01 人形机器人平台进行人工智能与大数据训练。算法方面，DR01基于强化学习智能算法，融合机器人本体感知及环境感知，通过感控一体的学习算法，实现在复杂与离散地形下的稳定通行；在路面打滑和外部干扰等未知扰动下，可快速恢复平衡并保持稳定行走；行走速度大于1.6 米/秒，可上下 18 厘米台阶，25°斜坡和随机起伏地形，实现户外长距离运动。硬件方面，DR01 搭载 J60 高性能轻量化关节和 J100 高爆发力关节，为多场景应用提供强劲动力。其中，J100-116P 关节可实现最大扭矩 315Nm，峰值扭矩密度可达 107.5Nm/kg，能胜任大型足式机器人的动力需求。J100关节采用高可靠无电池的多圈绝对式编码器，具备高精准性、可靠性、耐用性，整体关节调教具备优异的控制性能，同时兼容市面各类主流驱动器，可根据需要自行搭配驱动器进行集成开发，采取驱控分离设计，提供更多自由空间，便于关节集成设计与散热。

DR02 作为全球首款具备 IP66 防护等级、可适应全天候户外作业的人形机器人，为多行业场景提供可靠、高效的智能化解决方案，可适应户外淋雨、潮湿、粉尘等复杂环境的全尺寸人形机器人，攻克了行业级机器人在复杂场景中“环境限制导致无法作业”的核心痛点。-20℃\~55℃的宽温运行范围，可无缝衔接干燥工厂与户外雨天、低温冷库与高温车间，真正实现“全天候、全时域、全场景”连续作业。

 1X Technologies

1X Technologies 成立于 2014 年，前身为 Halodi Robotics，致力于构建完全自主的人形机器人；2025 年 CES 大会上 1X NEO 人形机器人是与英伟达合作的产品之一。1X的产品主要包括 EVE和 NEO两款人形机器人，其中 EVE为轮式机器人，NEO为双足人形机器人。NEO专为家庭场景打造，可实现整理、深度清洁、家庭管理等功能，也拥有谈话、写作、辅导能力。

2025年 2月，1X 发布最新家用机器人 NEO Gamma，本次升级主要体现在 AI架构、硬件设计与交互模式的三重突破。NEO Gamma 视频中着重突出人机协作的理念，具备强大的家务处理能力，可独立完成多项家务任务。设计上融入更多亲和力元素，表面覆盖针织尼龙材质的“外衣”，降低机器人在与人交互过程中可能产生的意外伤害风险。算法方面，NEO Gamma配备具备多功能全身控制器，运用 100Hz高频强化学习算法，以大量人类动作数据为基础展开训练，可实现自然步态行走、蹲下拾取物品、自主坐下等动作。Gamma 上半身依赖远程算法，下半身由强化学习控制系统驱动完成动作。NEO Gamma 的 Companion 功能集集成新的内部语言模型，可实现自然对话和肢体语言，同时内置先进的视觉操作模型，在未经专门针对特定环境训练的情况下，也能够识别并抓取各类物品。2025年 6 月，1X 推出具身智能模型 Redwood，一款专为人形机器人量身定制的视觉语言转换器，能够执行端到端的移动操作任务，例如取物、开门、导航等 NEO Gamma 能够从现实世界的经验中学习。硬件方面，Gamma 的机械手装配毫米波触觉传感矩阵，能够敏锐感知 0.1N的细微力度改变。

合作方面，OpenAI于 2023年领投 1X的 A2 轮融资，成为其早期核心投资者。2023年起英伟达为 1X提供 CUDA加速库和 Isaac Sim 仿真平台，帮助其训练机器人完成复杂任务。2024 年双方还联合举办“世界模型挑战赛”，利用英伟达 Cosmos视频分词器压缩机器人动作数据，显著降低训练成本。

 银河通用

北京银河通用机器人有限公司（GALBOT）成立于 2023年 5 月，设有北京、深圳和苏州三地研发中心，与北大和北京智源人工智能研究院分别成立具身智能联合实验室和研究中心，现有算法、软件、硬件研发团队 80+人。24 年 11月银河通用完成 5 亿元人民币战略轮融资，累计融资超 12 亿元；2025 年 1 月银河通用机器人亮相 CES 2025，与英伟达深度合作。

2024年 6月银河通用发布首代具身大模型机器人 Galbot（G1）。在硬件方面，G1高 173cm，重 85kg，臂展 190cm，续航时间 10h，末端负载 5kg；采用“双臂+单腿+轮式底盘”的躯体结构，可实现横向平稳灵活移动，纵向拥有地面至 2.4m 高的超大工作空间；在大模型方面，银河通用自研首个全面泛化的端到端具身抓取基础大模型 GraspVLA，能反思、可随机应变的操作大模型系统 SAGE。2025 年 6月，银河通用推出自研的产品级端到端导航大模型 TrackVLA，具备纯视觉环境感知、语言指令驱动、可自主推理、具备零样本（Zero-Shot）泛化能力。TrackVLA是银河通用推出的产品级导航大模型，纯视觉环境感知、自然语言指令驱动、端到端输出语言和机器人动作，是一个由仿真合成动作数据训练的视觉-语言-动作（VLA）大模型。它让机器人拥有“听→看→懂→走”的闭环运动能力：一双眼睛看世界、一个智能“大脑”做推理，无需提前建图、不依赖遥操控制，真正实现语言驱动、泛化感知、自主推理、智能交互与运动；在大小脑模型联动下，机器人可理解人类自然语言并根据指令与人类交互；在数据采集方面，银河通用通过物理仿真合成大规模高质量数据的技术路线，支持 IsaacSim/Mujoco 等多个仿真平台，已积累千万级的场景数据以及十亿级动作数据，在合成数据训练下，Galbot 拥有全球领先的泛化物体抓取技术，目前已实现抓取随机放置的透明、高光等物体成功率在 95%以上。

银河通用与美团签署战略合作协议。银河通用选择从无人值守药店、商超和物流分拣等场景切入市场。在商业布局上，公司已与美团签署战略合作协议，双方将在线下零售、智慧货仓、智慧物流等多个领域开展深入合作。后续规划包括工业、物流、科研、教育以及家庭等应用场景。

 星动纪元

北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月，由清华大学交叉信息研究院孵化，也是唯一一家清华大学占股的人形机器人企业。创始人陈建宇是清华大学博士生导师、助理教授。团队已发布机器人 AI 领域 50+高质量论文，包括多篇机器人大模型部署与规划的学术成果，目前员工中研发人员人数占比超过 80%。

星动 STAR1是星动纪元首款产品级高性能通用人形机器人，Q5 为服务机器人。身高 171cm，体重 63kg，共 55 个自由度，算力 275TOPS，最高关节扭矩达 400Nm，最高转速达 25rad/s。室外真实场景跑速 3.6m/s，配合腰部 3 个自由度能完成稳定行走、奔跑、跳跃等复杂运动；上肢包括自主研发的配备 7 个自由度高精度仿生机械臂（负载超 20kg），及 12 个全主动、全自驱的自由度的高性能灵巧手星动 XHAND1。星动 Q5大部分核心零部件均与星动 STAR1共享。

 算力+感知等：STAR1 集成 Intel 高性能处理器和 Nvidia Orin 计算资源，为人形机器人在强化学习、模仿学习和端到端大模型研究中提供算力支持。机器人还配备指尖阵列式触觉传感器、深度视觉相机、麦克风阵列和面部交互屏幕等多种外设，方便高效训练和高度自主化操作。

 一体化关节模组：星动纪元针对人形机器人应用特点，自研一体化系列关节，集无框力矩电机、精密行星减速器、高精度编码器、驱动器为一体，具备EtherCAT高速通信，高精度力位混控模式，结构紧凑，高定位精度，高响应频率，高扭矩密度，适合动态变负载的机器人应用。

 大模型：2024年 12 月星动纪元端到端原生机器人大模型 ERA-42亮相，采用大规模视频数据学习策略，涵盖无标注的视频数据、公开各类形态机器人的数据、人类活动数据以及遥操作数据等；在上述数据的使用上，星动纪元不是直接模仿视频里的人怎么去做，而是学习行动之后会产生什么样的结果，以实现泛化。这也使得学习效果不受限于数据质量，可大大降低数据收集成本，解决世界范围内在构建通用操作模型过程中数据消耗量巨大、需要大量高质量数据的问题。模型不需任何预编程技能，完全基于其泛化和自适应力，能在不到 2 小时内通过收集少量数据就学会执行新的任务。

 灵巧手：星动 XHAND1是星动纪元推出的首款产品级机器人灵巧手，具备高自由度、高性能、高智能性等优势；5 指关节全自驱、12 个独立自由度、高分辨率三维触觉传感器，单手最大 80N、25Kg负载。

2025年 7月星动纪元发布全尺寸双足人形机器人 L7，身高 171cm，体重 65kg，拥有 55个自由度，其中灵巧手 12个自由度。自研关节模组可实现扭矩 400 N·m，转速 25 rad/s。L7 可实现 20kg 双臂负重，搭载端到端 VLA 大模型 ERA-42，在商业服务（街舞表演、调酒表演）、物流场景（只能扫码、智能分拣）、制造场景（智能搬运、智能装配）、科研场景（全身遥操作、数据采集）等场景均可应用。

资料来源：星动纪元官网，国信证券经济研究所整理

落地方面，星动纪元 2025年已累计交付超 200台产品，另有上百个订单在量产交付中。全球 TOP10 市值科技巨头中有 9 家为星动纪元客户，也助力 MIT、Stanford、UC Berkeley、字节跳动机器人实验室等产出顶尖研究成果，并推动科技果实从实验室到应用场的落地。星动纪元率先布局业务出海，自 2025年初布局以来，海外市场收入占比已超过 50%。锚定大产值行业、高价值场景，物流与零售场景率先布局。与北自科技开展战略合作，探索人形机器人在物流领域通用场景的应用潜力，目前已具备在复杂工业场景物流（搬运、分拣、扫码等）中落地的技术积累和实力。同时，星动纪元携手海尔智家、联想及世纪金源，重构零售服务体验。

 逐际动力

逐际动力成立 2022年 1 月，涵盖全尺寸通用人形机器人、四轮足机器人、双足机器人及相关解决方案，围绕三大具身智能技术：本体硬件设计制造、基于强化学习的小脑全身运动控制、具身大脑模型训练策略，打造人形机器人本体软硬件系统和具身 Agent 开发工具链，推动具身智能在科研、制造、商业、家庭等领域的广泛应用。公司核心团队成员来自加州大学伯克利分校、俄亥俄州立大学和德国等国内外知名高校，研发工程师占比超 80%，在国际顶级期刊和会议上发表 130多篇以控制理论、足式机器人、人工智能等为主题的高水平论文。

 全尺寸人形机器人：“星途 CL-1”于 2023年 12月首次公开动态测试，实现从实时地形感知、步态规划到全身控制的全栈闭环，CL-2 于 2024 年 8 月在世界机器人大会上发布，增加更多的自由度，装配灵巧手。2025 年 5 月逐际公布全尺寸人形机器人 CL-3 最新测试视频，CL-3 在自由度与控制协调上实现了新突破，拥有 31 个高性能自由度，高动态大幅度拟人动作丝滑完成。全身控制算法加持，全尺寸人形机器人实现走路、伸手、扭腰。2026年 5 月，发布 LimX Luna 人形机器人，全新设计语言，天生优雅。高级织物包覆，柔化机械触感 160cm全尺寸拟人比例。

 双足机器人：多形态双足机器人 TRON1 独创性采用“三合一”模块化足端设计（双点、双、双轮足），可进行足端自适应识别和运控模式自动切换，标准版早鸟价 6.98 万起；TRON 1 设有实用的外设接口，用户可根据需求，搭载扩展配件，如雷达、机械臂、相机和双光云台等，目前 TRON1 已完成全球多个国家和地区交付，初步实现产品设计、研发、量产和销售商业化闭环。

 四轮足机器人：逐际动力首款四轮足机器人产品 W1 是国内首个基于自主地形感知，通过实时步态规划与控制完成上下楼梯的全自研产品，W1 能够自由切换双足模式与四轮足模式，可滚可踏可行走，结合腿式和轮式结构的优势。

2025 年 2 月 18日逐际动力发布基于视频生成大模型的具身操作算法 LimX VGM，为国内首次将人类操作数据直接应用于机器人操作。LimX VGM的工作流程背后是逐际动力三大具身技术核心创新点：人类操作视频到机器人操作策略及行为的桥接、空间智能的引入、算法与机器人本体的解耦，其工作流程分三步：

 训练阶段：采集若干真实人类操作视频，对现有视频生成大模型进行后训练。

 推理阶段：以初始场景结合任务操作指令作为提示，利用经过后训练的视频生成大模型生成带深度信息的人类操作视频，进而根据人类操作视频，生成机器人操作的行为。

 执行阶段：算法输出符合机器人操作逻辑的行为解算，由机器人执行相应的操作轨迹。

2.2 地方人形机器人创新中心：政企共建“国家队”，依托产业集群打造基础平台

政府不仅通过政策支持、资本注入等方式助推人形机器人产业发展，还通过建设地方人形机器人创新中心，来打造基础创新平台和产业集群。2023 年以来，北京、上海、广东、浙江、四川、安徽等地都陆续建立本地人形机器人创新中心，构建和打造产业集群，形成技术生态。

表9：省级以上人形机器人创新中心

资料来源：高工移动机器人，国信证券经济研究所整理

 天工

2023年11月京城机电、优必选、亦庄机器人等10家行业领军企事业单位出资 4.6亿元联合组建北京人形机器人创新中心。创新中心作为行业资源组织者，与高校、科研院所和产业链上下游企业密切协同开展关键共性技术攻关，参与行业标准制定和测试验证平台建设。经近一年发展，创新中心已迭代出“天工”、“天轶”等系列产品；2024 年 10 月在工业和信息化部与北京市人民政府指导下，创新中心正式升级为国家地方共建具身智能机器人创新中心。4 月 19 日，全球首个人形机器人半程马拉松在北京亦庄开跑，天工队以 2 时 40分 42 秒的成绩获得冠军，展现了天工机器人领先的性能。

2024 年 4 月创新中心发布天工 1.0lite，2024 年 8 月发布更为先进的天工 1.1pro与天工 1.2 MAX：新版本在自由度、负载等参数上不断优化升级；天工 1.1 PRO拥有完整手臂功能，内置多个视觉感知传感器及六维力传感器，配备惯性测量单元和 3D 视觉传感器，每秒进行 550 万亿次计算；在 1.1PRO基础上，天工 1.2MAX参数进一步加强，髋膝关节扭矩达 320Nm，负载能力更大、速度更快、续航更长，具更强智能交互和任务执行能力；后续在世界机器人大会上发布“天轶”，搭载具身智能情感大模型，可精确地识别人类情感与情绪，进行更深层次的智能交互，可应用于接待、导览、咨询问答、场馆介绍、舞蹈表演等多种场景。

表10：天工机器人本体情况

资料来源：国创中心，国信证券经济研究所整理

户外运动和工作能力强，应用场景逐渐打开。国创中心持续提升具身小脑能力，实现基于视觉的感知行走，可实现无磕碰、不踩棱、不踏空地跨越连续多级楼梯和 35 厘米大高差台阶，奔跑时速达 12km/h，并能在雪地高速奔跑，同时具备强抗干扰能力，大外力冲击下仍可保持平衡。应对复人形机器人走出实验室，在真实环境执行任务，甚至在山地、雪地救援、废墟等极端环境下作业基础杂地形的移动能力提升，将成为；1 月 23 日国创中心与北京亦利和能源发展在北京签署合作协议，围绕电力场景展开深度合作共研。“天工”成为首个在电力行业完成操作和巡检的人形机器人。凭借具身运控和操作能力，成功突破复杂环境下的移动与操作难题，高效完成电力设备的巡检和操作任务，应用场景逐渐打开。

首个支持多本体多场景应用的通用具身智能平台“慧思开物”发布。3 月 12日创新中心发布首个支持多本体多场景应用的通用具身智能平台“慧思开物”，其由AI 大模型驱动的任务规划具身“大脑”及数据驱动的端到端技能执行具身“小脑”构成，支持各类机器人与物理世界交互的开放平台；其中具身“大脑”具备自然交互、空间感知、意图理解、分层规划和错误反思等能力，具身“小脑”分为具身操作和具身运控两个子平台：具身操作涵盖元技能库、泛化抓取、技能拆解和错误处理等功能，而具身运控负责实现全身控制、双臂协作、稳定行走和移动导航等任务。由具身“大脑”进行任务规划，再调用具身“小脑”技能库执行具体动作，并将执行反馈传递给具身“大脑”，形成任务闭环。

作为国家级创新平台，国创中心持续攻坚具身智能机器人关键共性技术研发和生态建设，并向全行业开源开放。在本体开源方面，北京具身智能机器人创新中心还公布“百台天工计划”，将向重点科研机构、高校提供超百台“天工”系列机器人，科研机构可基于“天工”按需进行二次开发；在算法开源方面，创新中心发布开源运动控制框架 Tien Kung-Lab，将运控算法面向行业开源，融合模仿学习与强化学习的优势，在数据集开源方面，国创中心发布行业首个标准化通用具身智能数据集和 Benchmark RoboMIND 首批开源数据 10万条；还发布高保真铰接物体数字资产 ArtVIP，构建了全球最精细的复杂铰接物体库，并且开源了 6 个支持全场景交互的虚拟机器人训练场。在开源社区方面，通过开源协作模式吸引超千名开发者参与数据集的数据优化与模型训练工作，推动技术成果传播。

 青龙

2024 年 5 月 17 日，国家地方共建人形机器人创新中心揭牌，更注重打造产业生态。除发布全尺寸的开源人形机器人“青龙”与开源社区 OpenLoong 之外，国地中心重点工作集中在建设人形机器人训练场，通过依托人形机器人训练场，构建高质量共享数据集，同时打通数据的采集，推动人形机器人时代的 ImageNet 时刻。

2024年 7月国地中心发布国内首款全尺寸通用人形机器人公版机——青龙，同时宣布开源其技术；“青龙”身高 185cm、体重 82kg，全身 43 个主动自由度；拥有高度仿生的躯干构型和拟人化的运动控制；腿部系统追求轻量化、高刚度和低惯量，配备高扭矩密度的轴向电机，确保复杂地形保持稳定行走能力；搭载 10 种、31 个关节模组，最大关节扭矩达到 396Nm，峰值扭矩密度 200Nm/kg；配备七自由度机械臂与集成触觉感知能力的五指灵巧手，为精细操作和复杂任务提供力支持。

在大小脑方面，算力与控制，青龙搭载 400T TOPS高算力的具身智能控制器，集成“视、听、触、嗅、动”五感融合设计，实现自主决策与控制；通过朱雀具身大脑和玄武小脑模型协作，青龙能够独立完成从语言理解到动作执行全过程。

 朱雀具身大脑共集成 3 个大模型，分别是科大讯飞星火大模型、上海人工智能实验室书生浦语大模型、上海人工智能实验室书生万象多模态大模型。大脑拥有跨设备的调度框架，书生浦语大模型和万象多模态大模型运行在本地服务器，语言大模型实现用户意图识别与对话功能；讯飞星火大模型与浦语功能相似，运行在云端服务器；多模态大模型具备处理图像的能力，当识别到用户的任务与当前环境相关时，会启用多模态大模型进行环境感知。

 玄武小脑模型是任务执行模型，分为轨迹规划模块和运动控制器两个部分。轨迹规划模块负责输出期望轨迹，由端到端的机载视觉信息为驱动，以人类动作为模仿对象，然后由运动控制器控制人形机器人做出相应的动作。“玄武”小脑模型采用了控制理论、模仿学习、强化学习三条技术路径。控制理论通常需要对系统进行详细建模，模仿学习通过模仿专家的行为来学习任务，强化学习让人形机器人通过与环境的交互来学习。

在数据集方面，作为全球首个规模突破百万量级的异构机器人数据集“白虎”数据集，以真实数据驱动-模型训练迭代-实体应用闭环为核心路径，一举攻克了数据体量、工程标准、应用广度与智能深度四大关键领域的难题，展现其超强技能。

图65：白虎数据集涵盖了多款机器人本体

人机交互方面，龙跃大模型以“自然语言驱动”为核心，构建了从多模态输入到高保真动作生成的完整闭环，颠覆传统运动控制范式。用户无需学习专业术语或操作复杂软件，仅需像与人类对话一样发出指令，龙跃大模型即可自动解析语义并生成对应的连贯动作，并支持通过追加指令实时调整细节。“龙跃”拥有四大核心技术优势：多模态交互，低门槛驱动；拟真度与时序一致性双突破；结构生成与细节优化并重；轻量化设计，赋能广泛场景。

开源社区方面，“格物-致知”通用具身智能开发平台，支持自定义配置机器人快速适配场景需求，通过低代码编程实现复杂装配任务，并基于开源硬件驱动与仿真环境助力高校开展机器人学研究，降低实验成本。

3.人形机器人车企公司梳理

3.1汽车是 AI 端侧应用的最大场景之一

算力奠基、模型迭代加速的背景之下，人工智能产业即将进入应用爆发时刻。在众多端侧应用之中，汽车行业拥有逾 10 亿全球存量用户，吸引特斯拉、“蔚小理”、华为、小米等科技企业纷纷入局，作为具备广泛用户却尚未完成智能化全面升级改造的移动终端，汽车将融合电子、计算机、互联网、通信等核心技术，完成世纪性的产品迭代。

展望未来，汽车相当于一个“轮式”专用机器人，工作场景在于完成二维平面上的横纵向路径规划和运动控制，替代原驾驶员的劳动，场景成熟，商业模式易变现，规则明确、数据充足，在端到端大模型推进下，预计将早于通用足式机器人（即人形机器人）实现在现实生活中的量产应用。驾驶场景积累的感知-运控算法基础和硬件工程化能力，对于后续车企后续转型机器人本体公司有强参考性。

表11：智能驾驶与人形机器人本质上都为 AI端侧应用

资料来源：中国信通院，国信证券经济研究所整理和绘制

汽车和机器人产业链重叠度高，车企转型机器人企业大势所趋

传统智能汽车与机器人结构均可大致分为感知、决策、执行三大层面。智能汽车可大致分为底盘之上+之下，底盘之上是智能座舱下人机交互实现场景，细分产业链为“芯片-系统-应用-显示”；底盘之下主要为智能电动和智能驾驶，智能电动集成三电系统，为整车运动的核心能源支撑；智能驾驶主要基于“传感器-计算平台-自动驾驶算法”作用到执行层面，实现横向和纵向运动控制，整体可分为“感知-决策-执行”三大层面；人形机器人指能够模仿人类运动、表情、互动及动作的机器人，本质上同样可划分为感知、决策、执行三大层面。

表12：机器人与智能汽车的零部件具有一定相通性

资料来源：特斯拉官网，汽车之家，国信证券经济研究所整理

以特斯拉汽车与人形机器人为例，其 Optimus在多个层面沿用汽车领域技术：

 机械结构：据特斯拉 AI DAY，特斯拉正为 Optimus 研发电池、执行器，以将功耗保持最低水平，从传感到融合、再到充电管理等方面，借鉴在汽车设计方面的经验；并采用与汽车相同的芯片，支持 Wi-Fi、LTE 链接和音频交流。

 软件方面：Optimus 有望共用汽车 FSD 自动驾驶系统及 Autopilot 神经网络技术，同时特斯拉基于汽车安全模拟分析能力打造机器人安全性，在交通事故模拟中，特斯拉通过软件优化+电池保护等提升系统软硬件的安全性保障。

图68：特斯拉车端 VS人形机器人

汽车是年千万量级需求的终端场景，人形机器人远期也有望达千万需求量级，二者在原材料、设计、工艺、设备、装配、成本管控能力、产品质量管控能力体系以及 AI 能力等方面具相通性，我们认为在汽车领域具有相关产品、技术储备的公司，有望实现产品从车端向人形机器人延伸。

零部件公司研发、代工机器人核心部件：汽配公司布局机器人核心部件：部分机器人部件与汽零具相通性（汽车内部本身就含较多执行器），有望实现向机器人延伸；1）线控制动，车端线控制动部件包括电机、滚珠丝杠、模拟器、电磁阀、传感器、ECU 等，机器人线性执行器包括电机、传感器、丝杠、轴承等部件；2）电驱动系统，汽车动力结构为电机-电控-变速箱（减速器），机器人旋转执行器包括电机-控制器-减速器等，同样高度重合；目前也有较多车端零部件公司在进行机器人领域的布局，产业升级已经在推进之中。

 整车厂开发机器人本体：1)应用层面：如特斯拉机器人最初即用在自身超级工厂，车企本身的属性也提供了最好的、最适配性的应用场景；2）AI 能力：如前文所言，在端到端大模型推进下，智能车预计将早于足式机器人实现现实生活中量产应用。而基于驾驶场景积累的感知-运控算法基础和硬件工程化能力，对于后续车企转型机器人本体公司有强参考性。

2024年开始，通过车企创始人的公开访谈及研发招聘行为，我们观测到很多国内车企开始布局机器人本体业务。

表13：车企开始布局人形机器人本体业务

资料来源：各公司官网，高工机器人，国信证券经济研究所整理 注：不完全列举，具体以公司实际进展为准。

以特斯拉为例，其估值体系也实现从单一汽车制造类企业朝 AI、科技类企业重塑，其类似苹果围绕 iOS 从芯片到系统、再到硬件设计打造的软硬一体化体系，特斯拉亦从 FSD、电池、造车、机器人、Grok统一调控，通过“FSD+DOJO+车+机器人+Robotaxi”不断赋能新商业模式，向具有更广阔盈利空间的 AI 业务扩展。我们当下看到比亚迪、华为、小米躬身入局，跨越电车，向智能汽车、机器人多个领

域布局。

我们认为在以上逻辑开始演绎时，提前进行 AI 相关布局的车企有望从制造企业往 AI应用企业（智能车+机器人）的系统性估值提升：从传统制造业的油车，到能源变革下的电车，再到 AI、智能化升级下的智能车和机器人，实现产业升级。

人形机器人有望成为新能源汽车之后的颠覆性产品，2026 年有望成为量产元年。23 年 11 月工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，指出人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源车后颠覆性产品；伴随以 Optimus 为代表的机器人快速迭代，人形机器人商业化应用逐步落地：1）应用场景：预计初期主要用在工厂等特殊场景，如特斯拉 Optimus 应用场景初期用于其超级工厂，后逐渐向外蔓延，后续辐射到其他制造工厂或相关细分应用场景（商用），远期随机器人持续迭代升级，逐渐落地至通用性（家用）场景；2）量产节奏：预计短期以特定（定制化）场景为主导，节奏具一定分散性、阶段性，远期为大批量通用性量产（类似汽车），核心驱动力预计主要为政策、技术、降本和应用场景的需求。

图72：特斯拉人形机器人量产和应用场景探讨

3.2车企：有优先应用场景，技术、供应链同源性高

 特斯拉

人形机器人产业引领玩家。特斯拉于 2021 年提出人形机器人相关设计概念，于2022 年 9 月在 AI Day 上首次展示 Optimus 人形机器人产品，2023 年 5 月特斯拉展示 Optimus的进展，能够执行捡起物品等任务，并在特斯拉工厂中执行简单任务，到 23年底发布 OptimusGen-2 产品，实现性能、能力的全方位提升；马斯克预计特斯拉 Optimus机器人价格最终可能会低于 2万美元，量产预计可达数百万台，并宣称人形机器人将成为未来特斯拉长期重要价值来源；我们认为特斯拉有望持续给全球机器人市场带来类似于其在新能源汽车领域的“鲶鱼效应”，激发人形机器人产业进展。

持续迭代升级，手部精细操作能力以及足部自由移动能力显著提升。2024 年 11月特斯拉发布 Optimus 可灵巧地接住网球的视频，新灵巧手 22 个自由度；2024年12月Optimus最新进展发布，可实现野外环境行走，是特斯拉首次展示Optimus在户外自然环境中的移动能力，已经和人类相仿，在下坡时甚至可以“小跑”，且平衡能力也实现突破；下坡时 Optimus险些摔跤，但凭借自身平衡能力及时调整过来，此次户外行走是在机器人没有视觉输入的情况下保持平衡，除视觉外其他传感器被嵌入式计算机上的神经网络中运行和处理（运行时间约 2\~3毫秒）。

硬件方面，结合 AIDAY信息我们大概拆解特斯拉 Optimus内部构造：全身共有近50 个自由度（躯干 28+手部 22 个），身高约 173cm，体重 73kg，设计行走速度8km/h，可搬运约 20 磅的货物，搭载 2.3Kwh电池组。1）感知层：主要包括摄像头、毫米波雷达等传感器；2）决策层：为机器人大脑，预计主要为 AI芯片、FSD系统等；3）执行层：线性执行器、旋转执行器以及手部关节；4）其他：主要包括电池及管理系统，机体结构（仿生结构、其他特殊材料等）。基于此，结合 AIDAY信息我们大概拆解特斯拉 Optimus内部构造：

表14：特斯拉Optimus 机器人关节部位及价值量测算

资料来源：鸣志电器官网，雷赛智能招股书，步科股份招股书，绿的谐波公告，柯力传感公告，1688，国信证券经济研究所整理和预测

核心优势：软硬件能力卓越，有望率先实现量产

 工艺&硬件层面：1）工艺层面：特斯拉具备极强的工业、生产制造能力，具备领先的①成本控制能力（从 18年到 22年，Model 3 的成本降低 30%）；②工艺创新能力（一体化压铸、电池技术）；③工艺优化水平（采用由工人或机械臂同时间对不同部分操作的理念，组装工序优化升级，有望节省 50%组装成本）；2）硬件层面，一方面电控、控制器、芯片等核心部件自研，全球范围配备完善且成熟的零部件供应链系统，可迅速整合资源实现量产，并采用本地化配套模式实现降本，如特斯拉超级工厂目前已实现超 95%的零部件国产化率。依托国内供应商的特斯拉向供应商传递新的制造理念，优化生产工艺，提高效率，降低成本。

算法&应用层面，1）应用层面：特斯拉具极强定义、深挖应用场景的潜力，第一批机器人有望在特斯拉超级工厂得到适配性应用，后续逐步推向外供；2）算法层面：特斯拉车端与机器人端在算法、算力、数据上协同，持续迭代人形机器人大脑与小脑。①算法上，历经 8 年迭代升级，特斯拉实现从传感器输入到车辆驾驶行为输出的 One Model 一体化端到端自动驾驶大模型（21 年 BEV+Transformer—22 年引入 Occupancy Network—2023 年引入端到端融合大模型）；②数据上，端到端模型训练需要海量数据，特斯拉通过构建数据采集→搭建数据集→自动标注→送入模型训练→量化部署上车的数据闭环，利用车端数据对大模型进行训练，相关经验、成果有望沿用至机器人领域，根据特斯拉官网，截至 2025 年底，特斯拉 FSD累计行驶里程突破 70亿英里；③算力上，2023年 7 月 Dojo超级计算机正式投产，神经网络算训能力进一步加强，24Q3特斯拉 AI训练计算量增长超 75%，得州工厂部署 2.9万套 H100芯片集群；2024Q4 特斯拉在得州工厂完成 Cortex 的部署，约 5万个 H100。Cortex 帮助实现 FSD 的 V13，该系统在安全性和舒适性方面有重大改进，包括数据增加 4.2倍、视频输入分辨率更高、延迟减少 2 倍以及重新设计的控制器等。

图78：FSD累计行驶里程(百万英里）

图79：特斯拉 AI算力的内部预测

 比亚迪

比亚迪基于垂直整合、全栈自研的优势，通过璇玑智能化架构打通电动化与智能化，形成整车智能化的布局。整车智能通过璇玑智能化架构，实现电动化与智能化高效融合。整车智能打破不同系统间的壁垒，做到实时捕捉内外部环境的变化，在毫秒之间将信息汇总进行决策，迅速调节车辆状态，提升驾乘安全性和舒适性，做到全面感知、集中思考、精准控制和协同执行。

2023年比亚迪先后发布易四方架构、云辇智能车身控制系统、天神之眼高阶智能驾驶辅助系统，其中天神之眼高阶智能驾驶辅助系统以自研硬件、软件以及算法构建全栈自研整车系统级解决方案。比亚迪首创双循环多模态 AI——璇玑 AI 大模型，将人工智能应用到车辆全领域。璇玑拥有业界最庞大的数据底座、行业领先的样本量和高算力，覆盖整车三百多个场景，赋予整车智能持续进化的能力；2025年比亚迪在智能驾驶侧有望全面发力，智能驾驶领域，全新 DiPilot 智能驾驶平台，“天神之眼”高阶智能驾驶辅助系统量产交付，同时还成为全国首个获得 L3级测试牌照的车企。比亚迪将不断降低智驾门槛，以更领先的技术、更具竞争力的成本，加速智驾普及。

2 月 10日比亚迪举办智能化战略发布会，重磅发布全民智驾战略，核心优势在于依托数据、研发、制造体系等。在整车智能战略下，比亚迪构建起天神之眼技术矩阵，其全系车型将搭载高阶智驾技术。1）比亚迪拥有巨大的数据优势，目前累计销售超过 440万台搭载 L2及以上驾驶辅助的车辆，构建起中国最大的车云数据库；2）拥有全球最大的研发工程师团队，研发人员超 11 万名，其中智驾工程师共 5000多名，可实现软硬件全栈自研；3）具备全球规模最大的新能源汽车生产制造体系；依托数据优势、智能化研发优势、制造体系优势，我们认为比亚迪在潜在的人形机器人领域有望持续获得突破。

需求场景广阔，基于生态链合作的考虑，早期通过财务投资的方式布局人形机器人赛道。在早期布局中，比亚迪主要采取财务投资的形式布局人形机器人，如智元和优必选。2023年 8月比亚迪领投智元机器人的 A+轮融资，持股比例达 3.76%。2012 年比亚迪出资优必选天使轮融资；2024年 11月，优必选全新一代工业人形机器人 WalkerS1已进入比亚迪汽车工厂实训，并与 L4级无人物流车、无人叉车、工业移动机器人和智能制造管理系统协同作业，这也是全球范围内首个人形机器人与无人物流车等协同作业的工业场景解决方案；2025年 4月，比亚迪以数亿元资金入股触觉传感器及人形机器人公司——帕西尼感知，成为其最大外部股东，持股约 13.37%。

比亚迪招聘具身智能研究团队，或将发力人形机器人。2024 年 12 月“比亚迪招聘”官方公众号发布一则招聘消息——面向 2025届全球高校硕士、博士毕业生招聘具身智能研究团队。招聘所需专业包括机械类、自动化类、力学类、计算机类、数学类、电子信息类、电气类等多个领域。比亚迪的具身智能研究团队成立于 2022年，通过深入挖掘公司规模化的应用场景需求，比亚迪在机器人本体及系统的定制开发上，不断增强机器人的感知与决策能力，推进具身智能在工业领域的落地应用。比亚迪具身智能研究团队目前已开发完成系列产品，如工艺机器人、智能协作机器人、智能移动机器人等，其中还包括类人形机器人。

表15：比亚迪具身智能招聘岗位

资料来源：比亚迪招聘公众号，国信证券经济研究所整理

比亚迪与香港科技大学成立具身智能实验室，推动机器人与智能制造创新。2025年 7 月 7 日，比亚迪与香港科技大学签署合作框架协议，共同成立“香港科技大学-比亚迪具身智能联合实验室”。将聚焦机器人技术与智能制造的前沿研究，致力推动技术创新与产业应用。比亚迪将于未来数年投入数千万港元支持实验室运营，攻关具身智能领域；双方将重点探索数据驱动具身智能研究，开发适用于模拟与真实环境的操作数据采集新方案，降低数据获取成本。所获数据将用于训练具身智能大模型，使机器人能在家庭或工厂环境中自主完成多类任务。此外，双方还将展开自动驾驶方向的深度合作，提升高阶自动驾驶技术的安全性和可靠性。

 小鹏汽车

小鹏汽车在 2023 年 AI 科技日上发布的首款双足人形机器人 PX5，通过自主研发的高性能关节技术实现高稳定性，并且可以连续行走和跨越多种障碍物，也配备了末端触觉感知的传感器，可实现类似于人类的柔顺抓取、搬运操作，包括握手、倒水、抽纸巾、举起物体等。PX5 身高 1.5m，搭载的灵巧手单手具有 11 个自由度，超轻量级仿人机械臂有 7 个自由度。

2025 年 11 月小鹏发布全新一代 IRON：采用仿人脊椎、仿生肌肉、柔性皮肤，全身 82 个自由度，单手 22个自由度，搭载 3 颗图灵 AI 芯片、总算力 2250TOPS及第二代 VLA。公司 2026 年 6 月披露，量产版计划三季度亮相、年底量产，先在小鹏门店试商用，2027年起面向境内外商业客户交付。

表16：小鹏人形机器人迭代过程

2024 年 3月 何小鹏透露小鹏 IRON 人形机器人已在广州工厂投入使用，并计划于 2026 年实现 L3 初阶能力的量产。

2025 年 11 月 小鹏发布全新一代 IRON，拟人化程度进一步提高。

资料来源：高工人形机器人公众号，小鹏汽车，国信证券经济研究所整理

2025 年 11 月小鹏 AI 科技日发布最新人形机器人 Iron。小鹏提出了首个通用人形设计系统 (General-Purpose Humanoid Design Framework)。这是一套可扩展的设计体系，让机器人能在不同身高和比例下，始终保持人形体态的匀称、美感、机械平衡。相比上一代 IRON， 新增的肩部与腰部的自由度，让机器人能以更自然的方式完成弯腰、转体、耸肩等复杂而细腻的动作。而腰部结构的重新设计，使得 IRON 拥有灵活“脊椎”，从而实现人类步态中标志性的连贯“摆臀”节奏。

软件方面，小鹏汽车在智能驾驶领域的算法、软件能力的技术积累在一定程度上可以赋能机器人产品，搭载小鹏 AI鹰眼视觉系统，可实现 720度无死角的环境感知；支持小鹏 AI端到端大模型+强化学习，机器人双足自然行走，在避障方面展现出了智能驾驶级别的安全性与稳定性；交互能力升级，Iron搭载与小鹏汽车同款的小鹏天玑 AIOS，不仅能进行复杂的语言理解，还能进行逻辑推理，实现人机之间的“流畅自由对话”。

落地方面，何小鹏透露 L3 级人形机器人 26 年量产。2025年 3 月 8 日何小鹏首次现身人大代表通道，他透露小鹏 IRON 人形机器人已在广州工厂投入使用。L3 意味着机器人不再只是“执行工具”，而是能自主感知环境、理解任务并进行复杂决策的智能体，这场变革的核心，在于 A 大模型、自动驾驶与机器人技术的深度融合。25年上海车展期间，小鹏展出第四代人形机器人产品 IRON，接下来将在第五代机器人上部署图灵芯片，大幅提高机器人的端侧算力。2026 年 7 月 16 日，小鹏汽车在 MONA L03全球发布会上，明确了人形机器人业务的核心落地规划：自研 IRON 双足人形机器人将于 2027年正式进军全球市场。

 赛力斯

企查查 APP 显示，2025 年 3 月 17 日，重庆凤凰技术有限公司成立，法定代表人为朱乾勇，注册资本 5000 万元，经营范围包含：人工智能基础资源与技术平台；人工智能理论与算法软件开发；人工智能公共数据平台；人工智能通用应用系统；人工智能行业应用系统集成服务；人工智能基础软件开发；人工智能公共服务平台技术咨询服务；软件开发；人工智能应用软件开发；机械设备研发；汽车零部件研发；智能机器人的研发；信息系统集成服务；工业机器人制造。股权穿透显示，该公司由赛力斯全资持股。3 月 31日，赛力斯联合北京航空航天大学成立北京赛航具身智能技术有限公司，注册资本 5000 万元，主要从事智能机器人的研发；智能机器人销售；服务消费机器人制造；服务消费机器人销售；人工智能理论与算法软件开发；人工智能基础软件开发等，由赛力斯旗下凤凰技术持股 70%。

工程化能力强，机器人已在工厂部署工作。赛力斯已建成三座智慧工厂。工厂运用物联网、大数据、数字挛生、5G、AI、BIM等新一代信息技术，融合先进制造技术与 ICT技术，连接物理世界与数字世界，通过“一硬+一软+一网+一平台”的智能制造架构，打造“智造”生态圈。以实时在线的响应方式，快速精准地进行规模化定制生产。工厂执行严格的品控标准，以高水平智能制造实力为高质量交付赋能。3 月 14日，赛力斯发布工厂视频，先展示 AGV机器人，视频最后展示一只机器人灵巧手。

2026年 6月 15日，赛力斯在重庆龙兴超级工厂正式对外展示首款人形机器人“小赛”，具备视觉识别能力，能够主动打招呼并进行语音互动，交互表现自然流畅，已在工厂内开展内部试用，主要承担客户接待、展厅引导及部分辅助质检任务。

资料来源：赛力斯视频号，国信证券经济研究所整理

 奇瑞汽车

2024年 4 月，奇瑞联手 AI公司 Aimoga共同研发人形机器人 Mornine，进军人形机器人赛道。Mornine 能够准确地理解人类语言交互意图，并将其转化为具体的行动策略和语言输出。其定位不仅仅是汽车市场服务人员，还将实现更广泛活动范围和更自然行走及导航功能，成为家庭助手。

24 年 8 月，奇瑞汽车成立安徽开阳科技有限公司，注册资本为 1亿元，经营范围包括软件开发、智能机器人的研发、人工智能基础软件开发、人工智能应用软件开发、人工智能理论与算法软件开发等。法定代表人为奇瑞汽车。2024 年奇瑞在奇瑞招标公众号发布安徽普思机器狗 CE 认证采购项目。

2025年 1月 7日，安徽墨甲智创机器人科技有限公司成立，注册资本 1 亿人民币，由奇瑞汽车全资持股，经营范围含智能机器人销售、智能机器人的研发、工业机器人销售、智能基础制造装备制造、人工智能应用软件开发、人工智能基础软件开发、信息系统集成服务、智能控制系统集成等。2 月初，奇瑞墨甲机器人已将DeepSeek 模型部署到机器人云平台，将实现更个性化、更灵活的互动。

奇瑞墨甲机器人全球批量交付。2025 年 3 月 18 日奇瑞在智能化发布会上展示机器人，公司表示奇瑞墨甲机器人开发的机器人和机械狗，已经在马来西亚上岗，预计短期用于 4s 店协助销售业务，强调其具备高度拟真外观和交互能力。4月 26日，奇瑞与 AiMOGA 团队联合研发的墨甲人形机器人在奇瑞国际公司园区完成首批220 台全球交付。墨甲机器人凭借奇瑞在辅助驾驶、智能座舱、CheryGPT大语言模型和智能传感器等领域的技术优势，已具备在 4S店提供主动问候、销售指导、车型推荐和绕车讲解等实际服务能力，并在马来西亚 4S店得到应用。

4.人形机器人科技公司梳理

科技互联网公司主要优势在于对大模型的算法训练有较深厚的积累，大语言模型可用于人形机器人大脑，同时资金和供应链优势也助力其从大模型向机器人本体进行延伸。

 英伟达

英伟达从芯片、算法方面赋能人形机器人开发，未来或将进入本体制造。2023 年5 月，英伟达对适用于边缘 AI 和机器人的 NVIDIA Jetson 平台上的 Metropolis和 Isaac框架进行软件扩展。2024年 3 月，英伟达推出人形机器人通用基础模型Project GR00T 和基于 NVIDIA Thor 系统级芯片（SoC）的新型人形机器人开发套件 Jetson Thor。在模型基础上人形机器人可理解人类自然语言，同时通过观看视频与人类演示动作，学习在不同场景中执行不同任务。2024 年 10 月，英伟达GEAR 团队发布 AI 小模型 HOVER，该模型仅有 1.5M参数，但足以控制人形机器人执行多种运动；2024 年 12 月，在 AWS 大会上，英伟达推出 NVIDIA Isaac Sim4.2，可帮助开发者在基于现实物理规律的虚拟环境中，对数千个人形机器人进行训练，收集仿真合成数据，让人形机器人学习不同的动作与技能。

世界模型方面，2025 年 1 月 7 日英伟达在 CES2025 大会上发布 NVIDIA Cosmos 世界基础模型平台，Cosmos模型可以接受文本、图像或视频的提示，生成虚拟世界状态。Cosmos模型平台上有一系列开源、开放权重的视频世界模型，参数量从 4B到 14B不等，为机器人、自动驾驶汽车等在物理世界中运行的 AI 系统生成大量照片级真实、基于物理的合成数据，以解决训练数据不足的问题。

合作方面，2024年 2 月，英伟达成立通用具身智能团队 GEAR。与多家领先的人形机器人公司合作，共同开发综合 AI 平台。2024 年 6 月鸿海与英伟达联合在高雄建立计算中心，该中心的核心为 NVIDIA Blackwell平台，将于 2025年完成建设。2024 年 12 月中国台湾联合新闻网报道英伟达已接触多家中国台湾机床和关键零部件制造商，目标包括征求关键零组件的技术与规格，并探索合作企业加入其人形机器人供应链的可能性。2025 年 1 月 6 日中国台湾制造业巨头鸿海董事长刘扬伟表示，其公司正在与英伟达进行合作，通过采用英伟达的软件技术及硬件平台，在中国台湾南部城市——高雄开发人形机器人，还计划将人形机器人引入包括医疗保健行业在内的其他服务领域。

在人形机器人领域，英伟达与国内的星动纪元、智元机器人、傅利叶智能、银河通用机器人、宇树科技、小鹏等均有合作。

图95：英伟达2025年 CES大会展示合作人形机器人

3 月 19 日英伟达 CEO 黄仁勋在英伟达 GTC 2025 上发表主题演讲。黄仁勋表示，英伟达踩中 AI 风口的十几年。AI 已经经历三代技术范式的转移。从最初的意识AI（Perception AI），到现在生成式 AI（Generative AI），再到目前代理式 AI（Agentic AI）时代，接下来是物理 AI（Physical AI），即机器人的时代。黄仁勋认为机器人产业“很可能是最大的产业”。演讲的现场，出现英伟达、谷歌与迪士尼合作研发的机器人，名为 Blue，由英伟达最新的 GR00TN1 模型加持（全球首款开源的人形机器人功能模型）。

GR00T N1 是视觉-语言-动作（VLA）模型，采用双系统架构。“系统 1”是基于diffusion transformer 模型，通过交叉注意力机制关注视觉语言模型（VLM）的输出 Tokens，采用专用的编码器和解码器处理可变维度的状态与动作，实现运动生成；“系统 2”是基于视觉-语言模型（VLM）的推理模块，处理机器人的视觉感知和语言指令，以解释环境并理解任务目标。二者在训练过程中紧密耦合、联合优化，以实现推理与执行的高效协同。

图98：英伟达 GROOT N1 模型

 小米集团

2022 年小米公布首款人形机器人 Cyberone，2023 年 4 月北京小米机器人技术有限公司成立，致力于提供高品质的智能机器人产品和解决方案；2023 年 11 月北京具身智能机器人创新中心成立，由小米机器人、优必选、京城机电、亦庄机器人等联合组建。产业投资方式切入机器人领域。根据高工机器人统计，2015年至今，小米系在机器人领域共计投资近 50家企业，涵盖机器人及自动化、智能驾驶、高端装备等，总计融资额超 150亿元，其中包括宇树科技等。

预计小米在人形机器人上节奏与特斯拉类似，透过智能汽车的技术迁移，首先打造应用于工业制造端的专用机器人，且先在自家工厂尝试落地试点，后续再逐步拓展到更多场景与不同行业。目前小米已发布四足仿生机器人 CyberDog、全尺寸人形仿生机器人 CyberOne 和全新的仿生四足机器人 CyberDog2，其中 CyberDog2搭载小米自研的 CyberGear 微电机及自研算法。CyberOne机器人身高 177cm，体重 52kg，机械关节模组最大提供 300Nm 峰值扭矩，96Nm/kg峰值扭矩密度，全身自由度 21个，时速达到 3.6km/h，背后的智能、机械能力，由小米机器人实验室自研完成。

 华为

华为机器人布局：版图逐渐扩张。2022年 4 月达闼机器人股份有限公司与华为技术有限公司签署合作协议，共同打造云端机器人城市运营联合解决方案，推广机器人运营服务，并开展多模态大模型开发、机器人创新应用等领域的全方位合作；2023年 6月华为成立东莞极目机器人有限公司，注册资本 8.7亿元，华为全资持股；2024年 12月华为增资极目 30 亿元；2024年 3月，华为与乐聚机器人签署战略合作协议，双方共同探索“华为盘古大模型+夸父人形机器人”商用落地场景；2025年 6月，华为云发布 CloudRobo具身智能平台。

2024年 11月 15 日，华为与深圳市前海管理局、宝安区人民政府合作共创的华为（深圳）全球具身智能产业创新中心正式启动运营，同时联合产业链 16 家企业签署合作备忘录，加速布局具身智能生态，其首期方案计划：将整合华为各部门的具身智能相关能力，共建具身智能大脑、小脑、工具链等关键根技术。在基础投入方面，由具身智能根技术实验室提供共性技术底座，大脑根技术研发及产品化涉及具身智能大模型、多模态大模型、算力，小脑关键技术研发包括柔性自动化装配、柔性自动化测试、多机器人协同制造、通用双臂精细制造等。此外，创新中心还将开启联创项目，由华为赋能具身智能技术，联合本体厂商及制造企业解决企业技术难题，打造解决企业实际问题的具身爆款产品。

表17：华为 16家机器人合作企业情况

资料来源：wind，各公司官网，公司公告，天眼查，高工机器人，达闼公众号，国信证券经济研究所整理 注：收入为 2024年数值，单位为亿元人民币

华为在开发者大会(HDC2025)上正式发布 CloudRobo 具身智能平台。CloudRobo 具身智能平台基于盘古大模型的多模态能力及思维能力，整合数据合成、数据标注、模型开发、仿真验证、云边协同部署及安全监管等端到端能力，提供具身多模态生成大模型、具身规划大模型、具身执行大模型三大核心模型：

 具身大脑（规划大模型）：针对机器人在真实环境交互中的实际需求，提供空间感知、环境交互理解、具身推理能力，可做出 10 步以上复杂任务规划。

 具身小脑（执行大模型）：解锁抓取、放置、理线、插装等典型技能，让机器人实现毫米级精准操控，且末端控制精度达毫米级。

 数字宇宙工坊（多模态生成模型）：提供跟物理世界相一致的数字空间，构建海量的数据样本支持不同场景的泛化训练。基于 CloudRobo 平台，具身智能的训练样本可 20%靠采集，80%靠生成，提高数据获取效率。

图103：华为介绍乐聚工业应用

图104：CloudRobo 具身智能平台正式发布

内部优势：华为多部门储备具身智能相关能力，具身智能大脑、小脑、工具链等关键根技术基础。华为内部潜在可以给机器人赋能的部门包括华为云（盘古大模型）、ICT（华为昇腾）、华为 2012实验室、诺亚方舟实验室等。

华为云计算：盘古大模型车端与机器人端协同。盘古大模型可让机器人完成 10步以上复杂任务规划，能生成机器人需要的训练视频，更快学习各种复杂场景。2025年 6月盘古大模型 5.5正式发布，自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态、预测、科学计算五大基础模型全面升级。

华为昇腾：ICT 基础设施产业包括联接产业、计算产业、数据存储产业和电信软件与服务产业。围绕鲲鹏、昇腾及欧拉、CANN/昇思等基础软件，构建数字基础设施生态，打造数字世界的算力底座。华为昇腾：昇腾计算是基于昇腾系列（HUAWEAscend）AI 处理器和基础软件构建的 Atlas 人工智能计算解决方案，包括 Atlas系列模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态，打造面向“端、边、云”的全场景 AI 基础设施方案，覆盖深度学习领域推理和训练全流程。华为智能驾驶算力、制程表现优秀，根据高工智能汽车及公司官网信息，华为昇腾 610采用先进的 7nm工艺，从算力看，华为昇腾 610算力超过 200TOPS，表现较为领先。从渗透率来看，2026 年 1-4 月，华为驾驶域控制器渗透率达到 9.66%，市场竞争力持续提升。

 美的集团

2024 年，美的正式对外宣布公司布局人形机器人业务。2025年 4 月 27 日，美的集团透露，美的人形机器人于今年 5 月将进入荆州洗衣机工厂，用于设备巡检、零部件检测和简单装配任务等场景。同时人形机器人预计下半年将陆续进入线下门店，主要执行产品介绍、派发礼品、制作并递送咖啡等工作，进一步提升用户和门店的绑定。

硬件方面，美的集团类人形机器人高约 1.9米、重 68公斤，采用的轮足式设计独具匠心，底盘由库卡制造，并配备激光导航和雷达，大幅提升了在工厂复杂环境中行走的可靠性。手臂由美的自主研发，拥有 16 个自由度、6 个主动关节，还搭载了六维力传感器，赋予机器人“感知重量”的能力，能精准判断拿起物品的重量是否超出安全负荷，避免因操作不当造成损坏。软件方面，多模态、端到端的具身智能大小脑技术，让机器人能高效完成复杂任务，其中，机器人大脑负责任务推理，能把一些复杂的任务分解成小的技能，机器人小脑则通过多模态 VLA 大模型、模仿学习、强化学习等技术实现多场景的复杂运动及操作技能，实现真正的智能化。

应用方面，美的集团工厂为其人形机器人提供应用场景。2025年 5 月 6 日，美的集团类人形机器人从美的中央研究院人形机器人创新中心“毕业”，前往美的洗衣机荆州工厂打工。在美的洗衣机荆州工厂，这台机器人的首份工作是巡检，负

责信息收集、设备维护等常规性工作。

四、产业链拆解之减速器

1.精密减速器：匹配转速、传递转矩，机器人旋转关节核心零部件

总结：减速器主要用于匹配转速和传递转矩，精密减速器回程间隙小、精度较高、使用寿命长，稳定性高，在人形机器人等高端领域有明确应用场景。谐波减速器传动比大，精度高、体积小，在人形机器人小臂、腕部等部位有较强优势；精密行星减速器体积小、寿命高，一般单级减速比小；RV减速器具备高精度、大速比、高刚性、高疲劳强度特点。整体来看，减速器在人形机器人等高端领域有明确应用需求（以特斯拉 Optimus 为例，预计规模化量产后减速器占单台人形机器人成本约 15%-20%）。

减速器是一种在原动机和工作机或执行机构之间起匹配转速和传递转矩的减速传动装置。当电机的输出转速从主动轴输入后带动小齿轮转动，小齿轮带动大齿轮运动，而大齿轮齿数多、转速慢，带动输出轴输出，从而起到输出减速、增大扭矩的作用。按精度划分，减速器分为一般传动减速器和精密减速器，一般传动减速器控制精度低，可满足机械设备基本的动力传动需求；精密减速器回程间隙小、精度较高、使用寿命长，更加可靠稳定，可应用于机器人等高端领域。精密减速器主要分为谐波减速器、行星减速器、RV 减速器等。

资料来源：科峰智能招股说明书，国信证券经济研究所整理

减速器是工业机器人三大核心部件之一，成本占比约 3-4 成。工业机器人广泛应用于汽车制造、设备生产、机械加工等制造环节，近些年随人工费用上升，机器替代人工的趋势愈发明显。2023年中国工业机器人产量达 43万台，同比-3.0%，2024H1 产量 28.3 万台，同比+9.6%有所回升。2023 年中国工业机器人销量 31.6万台，同比+4.3%，2024H1 销量 14.3 万台，同比-6.1%，工业机器人增速有所放缓。工业机器人是集机械+电子+控制+计算机+传感+人工智能等多学科技术于一体的自动化装备，由精密减速器、伺服电机、控制系统与本体几大部分构成。目前工业机器人成本大概构成为：减速机35%左右+伺服机20%左右+控制系统15%左右，减速器是工业机器人重要结构组成。

指标介绍：精密减速器的关键技术指标包括扭转刚度、减速比、传动效率、传动精度、传动误差、启动转矩、空程、背隙等。

表18：精密减速器关键技术指标、含义及决定因素

资料来源：黄兴、何文杰、符远翔，《工业机器人精密减速器综述》，机床与液压，2015，43(13):1-6，哈默纳科产品手册，王文涛、杨斌，《影响 RV减速器传动精度的因素与控制》，科技创新导报，2018，15(10):99-100，王亚芹、钱斌、徐冠军，《行星减速器机械效率影响因素分析》，芜湖职业技术学院学报，2021，23(4):41-44，爱采购；国信证券经济研究所整理

近年随工业机器人、高端数控机床等智能制造和高端装备领域快速发展，谐波、RV减速器已成为高精密传动领域广泛使用的精密减速器（二者合计占全球工业机器人减速器市场约 80%）。目前精密减速器已经被应用于人形机器人的旋转关节中，但技术路径尚未收敛。我们发现各人形机器人厂商基于不同减速器的特征、成本等因素的考量，采用不同的技术路径。

 RV 减速机具高精度、大速比、高刚性、高过负载及长寿命、高疲劳强度特点，且振动小，噪音低，能耗低，常用于扭矩较大的机器人关节（腿腰肘三大关节），负载大的工业机器人，一二三轴一般都用 RV 减速机。由于 RV 减速器传动比范围大、精度较为稳定、疲劳强度较高，并具有更高的刚性和扭矩承载能力，在机器人大臂、机座等重负载部位拥有优势。

 谐波传动减速机具有传动比大并且范围广、精度高、体积小、重量轻、传动平稳、噪声小、可向密封空间传递运动等特点。与一般减速器相比，在输出力矩相同时，谐波减速器的体积更小，重量更轻，这使其在机器人小臂、腕部、手部等部件具有较强优势。但随使用时间增长，运动精度会降低，一般用于负载小的工业机器人或大型机器人末端几个轴。

 行星减速器以其体积小、寿命高等诸多优点，而被广泛应用于伺服、步进、直流等传动系统中。但行星减速器单级减速比小，想要提供高扭矩需要采用多个行星减速器进行多级减速，从而导致长度和重量增加。特斯拉 Optimus机器人将行星减速器用于灵巧手部位，而部分机器人厂商则将行星减速器用于腿部、髋部。

表19：精密减速器原理特点、参数、优缺点及应用领域梳理

优点

高传动比、高精度、结构简单，体积小、重承载能力高、抗冲击能力强、结构简单，传动效率高、输出扭矩大，承载力强、扭转量轻 单级行星减速器体积小、重量轻 刚性大、精度稳定性高

缺点

承载能力、使用寿命、散热条件相对弱

传动比低，输出扭矩较低，多级减速器重结构、制造工艺复杂，轴承薄弱易磨损，外量大限制使用场景，高精度提高制造成本 形尺寸大，应用领域受限

资料来源：纳博特斯克产品手册，绿的谐波招股说明书，科峰智能招股说明书，瑞迪智驱公告，GGII，中大力德网上商城，郑州迪飞机电官网，电子发烧友，搜狐汽车，立鼎产业研究网，焉知人形机器人公众号，AIOT大数据公众号，王浩等，《谐波减速器柔轮疲劳断裂失效分析》，河北冶金，2021，(7):68-70，黄兴、何文杰、符远翔，《工业机器人精密减速器综述》，机床与液压，2015，43(13):1-6，向珍琳、李霆、杨林等，《谐波减速器研究现状及问题研究》，机械传动，2020，44(7):151-162，程澄，《RV减速器结构分析及轴承可靠性研究》，山东建筑大学，2020:1-77；国信证券经济研究所整理

1.1谐波减速器

谐波减速器是一种依靠弹性变形运动来实现传动的新型减速机构，它突破机械传动采用刚性构件机构的模式，使用柔性构件来实现机械传动。谐波减速器主要是由波发生器、带有内齿圈的刚性齿轮（刚轮）、带有外齿圈的柔性齿轮（柔轮）三个基本构件组成。波发生器是一个凸轮部件，其两端与柔性齿轮的内壁相互压紧。柔轮为可产生较大弹性变形的薄壁齿轮。当波发生器装入柔轮后，迫使柔轮的剖面由原先的圆形变成椭圆形，其长轴两端的齿与刚轮的齿完全啮合，而短轴两端附近的齿则与刚轮完全脱开。谐波减速器具有传动比大、外形轮廓小、零件数目少且传动效率高的特点，一般放置在机器人的小臂、腕部或手部等位置。

谐波减速器利用错齿运动实现降低转速、增加扭矩。谐波减速器的工作原理通常采用波发生器主动、刚轮固定、柔轮输出的形式，波形发生器（椭圆形）作为输入端连接到电机轴上，并且被装入柔轮（圆形），柔轮的剖面被迫产生弹性变形，由圆形变成椭圆形。长轴处柔轮齿轮插入刚轮的轮齿槽内，成为完全啮合状态；而其短轴处柔轮与刚轮的齿完全不接触，处于脱开状态；其他区段的齿处于啮合和脱离的过渡状态。当波发生器连续转动时，柔轮将不断变形并产生错齿运动，柔轮与刚轮的啮合状态也不断改变，由啮入、啮合、啮出、脱开、再啮入，周而复始地进行，从而实现柔轮相对刚轮、沿波发生器相反方向的缓慢旋转，实现波发生器与柔轮的运动传递。

1.2精密行星减速器

精密行星减速器主要由太阳轮、行星轮、行星架、内齿圈构成，其减速传动原理就是齿轮减速原理。精密行星减速器工作时，通常是伺服电机等原动机驱动太阳轮旋转，太阳轮与行星轮的啮合驱动行星轮产生自转。同时，由于行星轮另外一侧与减速器壳体内壁上的环形内齿圈啮合，最终行星轮在自转驱动下将沿着与太阳轮旋转相同方向在环形内齿圈上滚动，形成围绕太阳轮旋转的“公转”运动。行星轮通过公转驱动行星架旋转，行星架与输出轴联接，带动输出轴输出扭矩。通常，每台精密行星减速器都会有多个行星轮，它们会在输入轴和太阳轮旋转驱动下，同时围绕太阳轮旋转，共同输出动力，带动负载运动。

行星减速器利用行星齿轮的自转和公转运动降低转速、输出扭矩。当太阳轮逆时针旋转、内齿圈固定时，行星齿轮需要同时自转和公转，在这种传动模式下，行星架在内齿圈上进行逆时针旋转运动，输出轴与行星架相连。由于太阳轮与内齿圈存在齿数差异，行星架的输出转速会低于太阳轮的输入转速，从而降低转速，提升扭矩，匹配惯量。在机器人领域，精密行星减速器是移动机器人核心零部件，主要与伺服电机、控制器共同组成移动机器人的驱动单元。

行星减速器主要有单级和多级两种结构。多级行星减速器在单级行星减速的基础上增加了多个级数，每个级数都由太阳轮、行星轮和内齿轮组成，形成级联结构，可以进一步减小输出轴的转速，提高输出扭矩。多个行星轮的使用分担了载荷，提高了减速器的承载能力，但每增加一个行星轮，就增加一对齿轮啮合，传动效率就会下降。多级行星减速器为了结构紧凑，通常共用内齿轮，即大齿圈，同时作为内齿轮也是减速器的外壳(机架)。

1.3 RV 减速器

RV 减速器（Rotary Vector，旋转矢量）是一种精密的机械传动装置，最早由日本发明，用于实现高扭矩输出和高精度的旋转运动，通常适用于工业机器人基座、大臂、肩部等重负载的位置。

RV减速器的工作原理涉及正齿轮变速和差动齿轮变速，本质上是多级的减速传递运动。RV减速器通常由两级减速机构组成，第一级为正齿轮减速机构（行星减速器），通过行星轮和太阳轮实现第一级齿轮减速。第二级为差动齿轮减速机构（摆线针轮减速器），通过 RV齿轮和针轮之间的啮合来达到第二级差动齿轮减速。

图122：RV 减速器主要构件

RV 减速器是由行星齿轮减速机一级+摆线针轮减速机后级组成的二级减速机：

 第一级减速：太阳轮与电机相连，电机带动太阳轮旋转，太阳轮带动行星轮同时转动，曲柄轴前后端分别与行星轮和 RV 齿轮（摆线轮）相连。行星轮旋转时，曲轴以相同的转速旋转。行星轮的齿数多，行星轮的转动速度慢于输入齿轮，实现第一级减速，一级减速比为行星轮与输入齿轮的齿数之比。

 第二级减速：输入轴为第一级减速中的曲柄轴，曲柄轴的偏心部有通过滚针轴承安装的 2 个摆线轮（RV 齿轮）。在外壳内侧的针齿槽中的针齿数比 RV齿轮多 1 齿。曲柄轴旋转 1 周时，2 个摆线轮也进行 1 次偏心运动（曲轴运动）。摆线轮沿着与曲柄轴运动方向相反方向转动 1 个齿，从而实现减速。

2.壁垒：工艺、材料、设备等环节均具难点的系统工程

总结：减速器制造整体是一个“系统工程”，在研发设计、材料处理、设备采购、工艺制造、装配成组、稳定批产等多环节均存在较高壁垒。整体而言，我们认为不同减速器的壁垒难点也各有侧重：RV减速器主要难点在于大量高精度的零部件需极高的加工精度与装配技术，以及设备资金投入的高门槛；谐波减速器主要难点在于选择合适的柔轮材料、齿形与加工工艺（热处理等）以保证柔轮的使用寿命；行星减速器主要难点在于对加工精度要求高。

减速器是机器人价值成本中较高部件，成本占比 30%-40%左右（以工业机器人为例），同时也是技术壁垒较高的环节。我们认为减速器制造整体是一个“系统工程”，在研发设计、材料处理、设备采购、工艺制造、装配成组、稳定批产等多个方面均有较高壁垒。国内生产高性能减速器的精密加工设备主要来自日本、欧洲等国外厂商，设计、材料、热处理、加工工艺、齿轮、轴承、密封、装配工艺、零件检测、成品检测等一系列环节均存在瓶颈。我们从材料选择、设计、加工工艺、设备资金等方面深度研究了精密减速器的技术壁垒。

 材料选择：减速器的齿轮材料不合适可能导致零件过早磨损。齿轮材料选择时应保持较高的弯曲疲劳强度和接触疲劳强度，从而使齿面有足够的硬度和耐磨性，芯部有一定的强度和韧性。以谐波减速器为例，柔轮周期性发生变形，其材质直接影响谐波减速器的使用寿命。目前国内使用材料的型号与海外厂商基本一致，但国内热处理工艺不够完善，材料杂质含量较高，材料性能与国外相比仍有提升空间。

 元件加工：减速器制造壁垒在于各项工艺配合，包括齿面热处理、加工精度、零件对称性、噪音控制、先进设备等。1）机器人运作对传动准确性要求极高，关键部件(如摆线轮、曲柄轴等)加工精度要求高（通常需达微米级）；2）减速器持续工作能力（耐磨+精度保持+寿命）影响人形机器人成本，要求较高；3）国外先进加工和检测设备购置成本较高，且对设备调教能力和效率提升均有较高要求。

成组技术：减速器内部零件较多（尤其是 RV减速器），多个零部件装配于同一外壳内，零部件在啮合程度、体积大小等方面具有一定关联性（如 RV减速器行星齿轮机构要求相位一致），对高精度装配、高精度检测技术提出了极高的要求。

 批量生产：机器人的操作需要具有高度的稳定性和一致性，因此对减速器大批量产品的稳定性和一致性上有较高的要求。精度保持性、产品一致性、减速器与机器人算法结合，是三项最核心的技术要求，一般需长达 10年的基础理论和经验数据积累。

图124：减速器制造难点梳理

 设备资金：减速器的高精度特性对制造设备和检测设备要求高，包括磨齿机、插齿机、滚齿机、磨床等，目前高端精密加工设备主要依赖进口，购置成本较高，具体来看：1）资金需求高：据 GGII，在有一定技术积累情况下，RV减速器设备投入至少需 2亿以上，核心零件针齿壳和摆线轮的加工设备从欧洲进口，单台均价超过 1500 万元；谐波减速器生产设备费用占整体投入70%-80%左右，5000万左右的设备投入才能实现小批量生产。2）到货周期长：部分减速器的设备交付期约 1 年左右，特殊设备则需要 14个月甚至更长时间才能到货，对厂商的资金要求高。

表20：精密减速器主要生产设备

资料来源：绿的谐波招股说明书，中大力德招股说明书，国信证券经济研究所整理 注：表格左侧为年产 50 万台精密谐波减速器所需设备及数量，表格右侧为年产20万台精密行星、RV减速器所需设备及数量

我们从材料选择、设计、加工工艺、设备与资金等方面梳理了精密减速器的技术壁垒。基于技术难度进行总体排序，我们认为 RV 减速器与谐波减速器整体制造壁垒相对更高，整体而言不同减速器的壁垒难点也各有侧重：1）RV 减速器主要难点在于大量高精度的零部件需要极高的加工精度与装配技术，以及设备资金投入的高门槛；2）谐波减速器主要难点在于选择合适的柔轮的材料、齿形与加工工艺以保证柔轮的使用寿命；3）行星减速器主要难点在于加工精度要求高。

2.1谐波减速器：柔轮材料与制造工艺是核心壁垒

谐波减速器主要是由波发生器、刚轮、柔轮三个基本构件组成，柔轮是谐波减速器中结构最复杂、最易受外力损坏及腐蚀磨损的部件，是谐波减速器的核心技术壁垒。

1、材料选择与热处理工艺壁垒：柔轮材质直接影响谐波减速器的使用寿命，需要具有足够韧性、强度和高耐疲劳特性。较差的柔轮材料可能存在晶粒和铁氧体相的不合理，产生局部微裂纹和尺寸精度的变化，导致柔轮失效。目前，国内外的谐波减速器柔轮材料基本为 40Cr 合金钢，包括 40CrMoNiA、40CrA、30CrMoNiA、38CrMo VA 等中碳合金钢，其中前两种最为常用。龙头厂商哈默纳科的谐波减速器柔轮使用材料纯度高，组织晶粒精度等级高，洁净度较好，组织均匀，在疲劳寿命和稳定性方面较好。虽然国内厂商采用同样材料，但材料提纯技术和热处理工艺不够完善，材料杂质含量较高，材料卷气、夹杂严重，柔轮组织粗大，稳定性差，材料性能与国外仍有距离。

热处理：热处理是高精度齿轮成型的核心环节之一，齿轮的抗接触疲劳强度、抗弯曲疲劳强度、心部韧性、表面硬度及耐磨性等都是热后齿轮的关键指标，直接影响齿轮使用寿命长短。热处理一方面可强化齿轮强硬度，提升其耐磨性，另一方面也可以降低后续工艺对精度的需求。热处理对于设备要求、工艺规范、温度把控等多个维度有较高的要求，同时热处理过程中的变形情况不容忽视，是引发齿轮尺寸发生改变、产生异常噪声的重要原因，甚至还会影响齿轮的使用寿命。总体来看，齿轮的热处理工艺如渗碳、高频淬火等会使齿轮变硬，但同时也会使材料变脆，合适的热处理工序需要保证齿面的硬度、齿轮的屈服抗拉强度、韧性、足够的精度，在多个方面进行平衡，具有较高的技术壁垒。

与形变研究》，湖北汽车工业学院学报，2019，33(3):72-75，公司公告；国信证券经济研究所整理

2、设计壁垒：齿轮的齿形直接决定减速器的传动性能。哈默纳科的“S”齿形，在空载条件下基本实现连续接触，突破传统齿形只在负载条件下才实现多齿啮合的连续接触的状况，柔轮轮齿抗疲劳强度能力提升 1 倍，扭转刚度提高 70%-100%。国内厂商在齿形设计方面也有一定进展。绿的谐波研发出低齿高大齿宽的 P 形齿，保证啮合量的同时减小啮合距离，柔轮径向变形量较小，延长柔轮寿命。来福谐波研发出一种δ齿形并申请了相关专利，使谐波减速器寿命及转矩容量均提高了30%以上。

图127：谐波减速器主要齿形的特点及示意图

资料来源：李良玉，《圆柱杯型柔轮力学及振动特性分析与结构优化》，吉林大学，2024，1-109，向珍琳、李霆、杨林等，《谐波减速器研究现状及问题研究》，机械传动，2020，44(7):151-162；国信证券经济研究所整理

3、加工壁垒：柔轮的加工工艺复杂，导致不同工艺处理下的产品性能相差大，具有较高的壁垒。柔轮属于薄壁构件，不同类型的柔轮筒体结构、齿形的迭代也使得加工工艺较为复杂，需要对热处理后的坯料开展粗车、半精车、精车、齿加工、喷丸等加工工序。制齿工艺方面，目前日本哈默纳科运用先进的加工技术已经能够实现一分钟完成两个工件的齿形加工。尽管国内厂家开始追求高速滚齿、精密磨削、强力插齿等先进加工工艺，但国内的制齿工艺效率不足国外的二分之一，受制于机床与刀具依赖进口、货期拉长等因素，柔轮加工工艺壁垒高。

图128：慢走丝、滚齿、插齿工艺对比

资料来源：GGII，今日减速机，国信证券经济研究所整理

2.2行星减速器：加工精度要求高

精密行星减速器主要由太阳轮、行星轮、内齿圈三大核心部件构成，主要的技术难点也在于三大部件的生产加工。精密行星减速器对高精度的要求增加了生产制造难度。

1、设计壁垒：

动力学设计：精密行星齿轮减速器精度要求高，在零件加工和装配中不可避免产生误差，结构设计和加工装配误差综合作用导致减速器可能出现振动等问题，严重时导致齿轮失效和整机损坏，需进行合理的动力学设计，进行动态性能优化。

 耦合分析：精密行星减速器工作过程是流场、温度场、结构应力场等物理场复合作用的过程。高功率密度行星减速器体积小、热源较多、散热面积小，工作时产生大量热量，散热不足会导致减速器内温度升高，结构发生热变形。因此需考虑多物理场的耦合，如即流－固－热耦合、热－声－振耦合等。

图130：行星减速器耦合设计分析

2、加工工艺壁垒：

 齿轮加工工艺：需要将传统的普通精密车床升级为数控车床，采用专用高速数控干切滚齿机，并且配套研发高速系列干切滚齿刀具，从而优化工艺参数。

 行星架加工工艺：需要采用自动化组合加工机床及组合夹具，实现精加工。

● 内齿圈加工工艺：齿圈的精度直接影响传动质量，薄壁齿圈零件加工工艺过程主要包括锻造毛坯→车削加工→调质→车削加工→插齿加工→渗氮热处理等多个步骤，较为繁琐，对精度要求较高。

2.3 RV 减速器：结构复杂，加工精度与资金要求高

RV减速器由高精度的元件组成，对材料科学、精密加工装备、加工精度、装配技术、高精度检测技术均提出了极高的要求，也存在显著的硬件设备门槛，尤其是高精度机床的投入。由于 RV 减速器本身由行星减速器和摆线针轮减速器组成，因此行星减速器的技术难点同样也是 RV 减速器的技术难点。同时，RV 减速器有两级传动，不同零部件的生产一致性和精度要求高。RV 减速器中，上一级 1 微米大小误差传导到下一级齿轮上可能会放大数十倍，经过多个机器人关节层层放大，最后误差可能被放大至几百倍，可能极大影响整体精度。此外，RV减速器的精密加工设备费用高昂，且采购周期 1 年以上，具有明显的设备资金壁垒。

1、设计壁垒：难点在于摆线轮齿廓和整体的公差分配设计。

齿廓设计：摆线轮的齿廓是 RV 减速机的“核心线”，如果齿廓设计不准，工作中受力不均，齿轮磨损经过几百倍放大后，精度会受到较大影响。此外，还要考虑材料热变形弹性变形、齿轮啮合原理、齿轮传动位移、运动角度等多个影响精度的要素。同时，优化齿廓需要与理论齿廓的逼近程度较高，且留有满足润滑要求的齿侧间隙与径向间隙，设计门槛非常高。

公差分配设计：RV 减速器的高精度特性对回差有较高要求，一般要求不超过1 arcmin，而公差分配需要把 1 arcmin 的许用回差进行合理分配。然而，一台 RV 减速器有 20 多种零件，如行星架盖、主轴承、滚针轴承、行星底座、摆线轮、针齿壳、偏心轴等，多个零件均装配于同一针齿壳内，在啮合程度、体积大小等方面具有一定关联性，影响回差的因素众多，公差分配设计较难。因此，RV减速器的零件公差设计是其研发过程中的一大难点，公差分配不当可能会导致传动精度达不到预期的要求。

2、加工工艺壁垒：国产减速器厂家的加工工艺始终和行业龙头存在一定差异。RV 减速器对尺寸公差和位置精度要求非常高，摆线轮、曲柄轴、针齿壳为最难加工的工件，加工精度要求高。

 曲柄轴：曲柄轴承孔、外齿形加工难度高。曲柄轴承孔及中间工艺孔有孔径和位置度、垂直度等较高要求，对夹具的精度要求较高。

摆线轮：制造精度要求达到微米级。摆线轮较薄且结构复杂，热处理后摆线轮轮端面极易翘曲变形，无法采用常规平面磨工艺加工两端面，需要对摆线轮的淬火过程进行热力学仿真分析并选取合适的磨削量，以有效控制热变形量。此外，在实际的 RV减速器传动过程中，为了补偿制造误差便于装拆和保证良好的润滑，不允许摆线轮齿与针轮齿之间没有间隙。因此，实际的摆线轮不能采用标准齿形，均须用修形齿形。摆线针轮的修形加工法（等距修形法、移距修形法和转角修形法）各有优劣，三种修形法也可组合使用（如负等距+负移距润滑效果好，降低对传动误差的影响；负等距+正移距可使啮合齿面接触应力分布均匀，受力状况明显改善），需要合理选取。

表21：RV减速器曲柄轴与摆线轮加工工艺流程

资料来源：付毅，《RV减速器关键零部件工艺设计及综合性能测试》，江苏理工学院，2017，1-71；国信证券经济研究所整理

图135：RV减速器摆线轮齿廓修形法

资料来源：陈智龙，《RV减速器摆线轮齿廓修形研究》，湖北工业大学，2019，1-73，CSDN；国信证券经济研究所整理

针齿壳：针齿壳的加工及装配精度要求高。针齿壳两端的角接触球轴承支撑孔方面的尺寸精度、形位公差与表面粗糙度都必须满足一定的精度等级，滚针孔的加工需具备较高的精度。

表22：RV减速器针齿壳加工工艺流程与关键要素

资料来源：付毅，《RV减速器关键零部件工艺设计及综合性能测试》，江苏理工学院，2017，1-71；国信证券经济研究所整理

表23：精密减速器技术壁垒

资料来源：中大力德招股说明书，高工机器人，纽格尔官网，直驱CDDIA公众号，金属加工公众号，齿轮传动公众号，瞭望公众号，江宇，《PEEK基复合材料短筒谐波减速器的设计关键问题研究》，东华大学，2023，1-91，李奇，《不同参数对谐波减速器柔轮动态特性的影响》，重庆大学，2016:1-90，向珍琳、李霆、杨林等，《谐波减速器研究现状及问题研究》，机械传动，2020，44(7):151-162，张建润、伍健伟、傅琪迪等，《高功率密度行星减速器设计的关键核心技术综述》，机械制造与自动化，2020，49(4):1-4，马勰等，《机器人关节精密行星齿轮减速器关键生产工艺设计》，现代制造工程，2017，(12):43-47，王文涛、杨斌，《影响RV减速器传动精度的因素与控制》，科技创新导报，2018，15(10):99-100，葛捷，《RV减速器针齿壳零件加工工艺设计与分析》，自动化应用，2018，(3):53-55；国信证券经济研究所整理

3.市场：国产减速器替代进程加速，人形机器人催生全新增量空间

总结：凭借技术专利以及在工业机器人的应用带来的先发优势，外资品牌如哈默纳科（谐波减速器全球份额 80%+）、纳博特斯克（RV 减速器全球份额 60%+）目前主导精密减速器市场，国内厂商虽起步相对晚，但已逐步具备一定规模和技术实力，与国际头部厂商差距逐渐缩小，后续在主机厂降本诉求+自身品质提升+合作响应高效的三重奏下，国产替代趋势逐渐明晰；当下减速器行业两大趋势持续演进，1）横向（负载谱系拓展+迭代产品性能）：①开拓不同负载等性能指标的减速器产品；②升级当下减速器指标性能；③推进新型减速器产品创新（新材料、新结构）；2）纵向（机电一体化）：将减速器与电机、编码器、制动器、传感器等组合，提供高附加值模块化产品，打开半导体、光学、测量等下游市场。机电一体化供货有望成为未来的趋势。

3.1格局梳理：先发优势下外资品牌主导减速器市场

四大家族占据工业机器人半壁江山，国产厂商不断缩小差距。2020年我国新装工业机器人全球占比 43.8%；外资工业机器人品牌起步早，在技术、规模方面具较强优势，在我国长期维持 60%以上市占率，其中以 ABB、发那科、库卡及安川为代表的四大家族厂商份额约 5成。近几年受物流、疫情、缺芯影响，外资货期延长+产品涨价，内资在本土供应链、货期、价格等方面逐渐掌握一定优势，且在产品质量、定制方面与一线品牌差距逐渐缩小。国产工业机器人龙头以埃斯顿、汇川等为代表，已具备一定规模和技术实力。国内工业机器人对本土供应链的庞大需求驱动内资减速器品牌发展。

减速器市场当下主要由日系等外资品牌主导。精密减速器作为技术密集型行业，材料、设计、加工工艺、加工设备等方面均存在较高技术壁垒，因此先进入者具备先发优势。得益于在工业机器人领域的领先优势，德日等外资品牌主导精密减速器市场，外资品牌如日系龙头哈默纳科、纳博特斯克分别占据谐波减速器、RV减速器市场 60%以上的市场份额，两者产品定位高端，品牌效应明显，与下游客户厂商深度绑定。

 谐波减速器方面，凭借技术专利、工业机器人的领先带来的先发优势，日系龙头哈默纳科垄断谐波减速器市场，全球份额超 80%，国产玩家绿的谐波全球市占率不足 7%左右，国内市场来看，哈默纳科市占率约 36%，第二名为国产谐波减速器的龙头绿的谐波（占比 25%），其他玩家如日本新宝、来福谐波份额均不足 10%。

 行星减速器方面，德日等品牌行星减速器在材料、设计、质量控制、精度、可靠性和寿命等方面领先，国内厂商则聚焦于中低端领域，高端减速器领域外资厂商依然占主要份额。全球格局来看，日本新宝份额 13%，纽卡特 11%，威腾斯坦 11%。国内份额来看，日本新宝份额 20%，纽卡特份额 9%，威腾斯坦份额 12%。

 RV减速器方面，国内 RV减速器企业起步较晚，当前本土 RV 减速器品牌主要仍聚焦在本土机器人品牌的中低端和中低负载产品系列。RV 减速器市场集中度较高，全球 CR10 超 83%，纳博特斯克份额为 61%，住友重工份额 17%。国内竞争格局与全球类似，纳博特斯克市占率 53%，其次是双环传动，市场份额为 14%，是我国本土龙头企业；住友占比 5%，飞马占比 4%，中大力德占比4%，南通振康占比 3%，智同占比 3%。

3.2趋势演绎：国产厂商不断缩小差距

近年国产减速器厂商已具备一定规模和技术实力，国产替代趋势明显。我国减速器行业起步慢，但内资品牌不断实现技术突破，随着国内制造业智能化、自动化转型升级加快，工业机器人市场规模不断扩大，带动精密减速器行业市场需求持续增长，国内减速器玩家配合下游需求持续扩充产能，逐渐开始切入下游客户，内资份额开始明显提升。据 GGII，目前我国超 100 家本土企业涉足精密减速器生产，企业数量逐渐增多，且技术和研发实力逐步提升，部分厂商已实现量产并逐步推向市场，精密减速器的国产替代进程逐步体现效果。2013-2023 年，国内减速器行业实现一定的技术和品牌积累。

图139：国内减速器行业历史沿革（2013-2023 年）

工业机器人三大环节中伺服系统、控制器目前国产化程度已较高，国产减速机也得到一定规模应用，如埃斯顿工业机器人产品核心部件自主使用率超 80%。我们认为未来减速器实现国产替代是必然趋势，将在降本诉求+品质提升+响应高效的三重驱动下逐渐兑现：1）降本：降本诉求下零部件国产化成为首选；2）品质：经国内多年科技创新及技术经验积累，国产减速器质量不断提升，与进口产品差距逐渐缩小；3）响应：工业机器人需求增长的背景下，对减速器厂商服务响应的要求提升，国产减速器的高性价比、短交货期、快速响应服务等优势愈发凸显。

我国现阶段机器人精密减速器制造与国际头部厂商差距逐渐缩小，国产替代有望进一步突破市场份额。

 核心指标方面，国际品牌产品在传动精度、保持高精度的使用寿命、产品一致性等方面具备领先优势，但国产品牌与国际品牌的差距正在缩小，国产高端精密减速器在部分领域实现了进口替代，未来将向高精度、轻量化、高功率密度、模块化、集成化、智能化方向发展。

表24：国内外品牌同型号谐波减速器、RV减速器技术指标对比

资料来源：各公司产品手册，国信证券经济研究所整理

 谐波减速器方面，国产谐波减速器替代相对明显。当下国内谐波减速器市场虽仍由日系主导，但内资品牌市场份额逐步提升。GGII统计数据显示，目前中国市场超 100 家本土企业涉足精密减速器的生产，谐波减速器企业超 50家。绿的谐波是国产谐波减速器的龙头企业，目前国内份额 25%，国内其他厂商份额也逐渐提升，如来福、大族、同川等，外资龙头品牌哈默纳科整体份额有所下降。在价格方面，国产厂商价格低于日系厂商。例如，在质量、型号相差不大的情况下，绿的谐波（1500元左右）谐波减速器产品售价一般比哈默纳科同类型产品（3000-4000元左右）低 50%。

 RV减速器方面，从竞争格局来看，2021-2023 年纳博特斯克的国内市场份额明显降低，国内双环传动、珠海飞马、智同科技、中大力德等厂商的市场份额逐渐提升，国产 RV 减速器的替代进程加速。

3.3国内进展：技术持续突破，中高端+多品类推进

国内减速器厂商技术持续突破，开始向中高端减速器市场进发。近年，国内减速器企业取得了显著进步和发展，不仅在产品布局方面日臻完善，同时在市场占有率上也实现显著提升，逐渐向日系厂商垄断的中高端市场推进。

表25：国内减速器主要玩家相关信息梳理

资料来源：wind，各公司官网，高工机器人，各公司公告，国信证券经济研究所整理 注：市值数据截至2026年 7月24日，市值、营收、归母、研发投入均为 2025年数值，单位为亿元人民币

3.4后续升级方向：横（谱系拓展）、纵（机电一体化）并举

我们认为，减速器是执行器中较高附加值、较高供货壁垒的环节，具备减速器能力的供应玩家将在执行器中占据重要地位，减速器具备两大潜在的行业演进方向：升级和延展。

 横向（负载谱系拓展+迭代产品性能）：①继续开拓不同负载等性能指标的减速器产品；②升级当下减速器指标性能（扭矩、精度、效率、体积、重量等）；③推进新型减速器产品创新（新材料、新结构），以及布局高精密减速器在更多领域的应用探索。

 纵向（机电一体化）：国内外领跑企业纷纷开发一体化模块。国际谐波减速器厂商提出“整体运动控制”，国内龙头品牌绿的谐波、双环传动也在推进机电一体化布局，将谐波减速器与电机、编码器、制动器、传感器等组合，提供高附加值模块化产品，打开半导体、光学、测量等下游市场。机电一体化供货有望成为未来的趋势。

图143：减速器行业的演进方向梳理

3.5市场规模：精密减速器应用领域不断升级

精密减速器下游终端场景主要包括机器人、新能源设备、高端机床、医疗器械、半导体设备、电子设备、印刷机械等高端制造领域。以绿的谐波为例，绿的谐波减速器下游细分应用占比较大的为多关节机器人（36.2%）、协作机器人（32.41%）、高端数控机床（7.5%）；哈默纳科减速器需求的拉动力按时间顺序主要为机床、工业机器人、半导体设备、平板显示器制造设备、高端医疗、航空航天等，随着谐波减速器技术的发展，其应用领域也在不断拓展。

资料来源：GGII，哈默纳科公告，国信证券经济研究所整理

谐波减速器方面，谐波减速器在传动领域广泛适用，应用行业正不断拓宽至高端数控机床、半导体制造设备、医疗器械等领域。我国从 20 世纪 60 年代就开始谐波方面研制工作，目前国内国内主要生产厂家有绿的谐波、来福谐波等；在人形机器人领域，由于谐波减速器体积小、质量轻、传动比高，在人形机器人中通常被用于小臂、腕部或手部等末端轴位置等轻负载部位；据中商产业研究院，2022年我国谐波减速器市场规模约 21亿元，2023年增至 24.9亿元，2024 年市场规模将达 29.4亿元，2025年市场规模有望超过 33亿元。

行星减速器方面，近年我国机械设备制造业规模发展迅速，带动机械传动领域减速器行业规模扩张。行星减速器下游行业主要为移动机器人、新能源设备、高端机床、电子设备、智能交通等高端装备制造业。在一般传动领域，我国减速器已基本实现国产化，但高端精密行星减速器国产化率低。据 QY Research，2022年全球行星减速器销量 540万台，销售金额 12亿美元，行星减速器市场的主要供应商集中在美国、欧洲和日本等地。这些地区的厂商拥有先进的技术和品牌优势，同时也在不断推出新产品和新技术。2022年中国减速器销量为 231.9万台，销售金额 5亿美元。预计 2029年全球行星减速器规模将达 22.3亿美元，中国市场规模将达 11.5 亿美元。

资料来源：QY Research，科峰智能招股说明书，国信证券经济研究所整理

3.6方案选择：谐波+行星为主流减速器技术路径

目前，减速器已经被应用于人形机器人的旋转关节中，但技术路径尚未收敛。我们总结了特斯拉、智元、宇树、傅利叶、优必选的人形机器人减速器方案，发现各厂商基于不同减速器的特征、成本等因素的考量，采用不同的减速器方案。综合来看，大部分主流厂商在人形机器人中使用谐波减速器+行星减速器的技术方案。而 RV 减速器由于成本较高、体积较大，暂无主流人形机器人厂商披露使用。

资料来源：各公司官网，国信证券经济研究所整理

 特斯拉 Optimus 机器人全身 14个旋转关节均采用谐波减速器，手部 12个自由度采用行星齿轮箱。根据特斯拉 AI Day发布会，Optimus 机器人的旋转执行模组主要在手臂、腿、躯干和颈部等部位，对应采用 14 个谐波减速器，主要分为 20Nm/0.55kg、110Nm/1.62kg、180Nm/2.26kg 三种。在手部，Optimus采用行星齿轮箱。

图150：特斯拉 Optimus 机器人减速器方案

 智元远征 A1机器人采用谐波一体关节，以及自研带行星减速器的关节电机，2024年 8 月对关节电机进行了优化迭代。智元在 2023年 8 月推出 A1 人形机器人时就采用了谐波一体关节+自研的关节电机 PowerFlow。PowerFlow 使用准直驱关节方案实现低齿槽转矩设计，搭配 10 速比以内的高力矩透明度行星减速器、共钜同轴双编码器一体液冷循环散热系统，以及自研的矢量控制驱动器。2024年 8 月 18日，智元远征系列发布了面向交互服务场景的 A2、面向柔性智造场景的 A2-W和面向重载特种场景的 A2-Max三款人形机器人。A2全身 40+个自由度，采用高可靠、轻量化、超高槽满率绕线工艺的量产自研一体化关节，最高峰值扭矩 430Nm，电机扭矩密度 50Nm/kg，动态性能佳，关节可靠支持长时间稳定行走。同时，智元对关节电机 PowerFlow 进行了迭代优化，在可靠性和稳定性方面针对量产开展了大量优化和测试。

 宇树人形机器人主要采用行星减速器。2023 年 8 月 15 日，宇树正式发布首款通用人形机器人 H1。2024年 5 月 13 日，宇树发布了最新一代人形机器人UnitreeG1 人形智能体，售价 9.9万元起，拥有超大关节运动空间角度，23-43 个关节自由度，力控灵巧手。G1人形机器人有 G1和 G1EDU 两种型号，后者提供不同模块方案的搭配，在算力、自由度（共 43个）、承载能力、手臂负载重量、关节运动空间等方面较优。此外，宇树自研自产 G1 的关节模组，共有 3 种类别，带双编码器的行星减速器关节模组最大瞬时扭矩 140Nm。

图152：宇树科技自研关节模组产品矩阵（行星减速器）

资料来源：宇树科技官网，国信证券经济研究所整理

 傅利叶人形机器人采用谐波+行星减速器方案。傅利叶通用人形机器人 GR-1拥有高度仿生的躯干构型和拟人化的运动控制，全身最多达 44个自由度，最大关节峰值扭矩达 230Nm，具备快速行走，敏捷避障，稳健下坡，抗冲击干扰等运动功能，是通用人工智能的理想载体。内置 32个全自研 FSA高性能一体化执行器（集成电机、驱动器、减速器及编码器），最大峰值扭矩达 230Nm，高动态响应能力，实现高难动作力度和精度的精准控制。可模拟人类不同运动方式，实现转头、扭腰、和抓取、跑步、跳跃等拟人化运动。与非网预计32 个执行器为头部、腰部、手臂和腿部，上半身选择使用谐波减速器，下半身髋关节则采用行星减速器。

 优必选人形机器人主要采用谐波减速器，同时自研谐波+行星减速器。优必选 Walker具有 36 个高性能伺服关节，采用精密谐波减速器，伸展状态单臂能够实现负载 1.5kg。Walker X 和 Walker S 具有 41 个高性能伺服关节，分别能够达到最大转矩 200Nm、300Nm，最大转速 90rpm、130rpm。优必选自研的伺服驱动器集成了高密度无框力矩电机、双位置编码器、行星/谐波减速器和高性能处理控制器，形成一体化，可以满足高功率密度、大扭矩输出的需求。目前支持最大扭矩≥200Nm，具有高集成度、高性价比、高同步性、高精度、低虚位、抗冲击能力强、高寿命、低噪音的优点。

五、产业链拆解之新型减速器

1.摆线减速器：新型减速器的重要方向

摆线针轮减速器所采用的精密摆线传动技术，由德国 LorenzBaraen 于 1926年提出，最初是一种使用外摆线作为齿廓的少齿差行星传动，由于其关键零部件为摆线轮和针轮，因此被称为摆线针轮减速器。

具体来看，摆线针轮减速器名称中的“摆线”是指摆线轮的实际轮廓为短幅外摆线的等距曲线。根据内切外滚法，摆线轮在形成时有基圆（固定不动）和滚圆，二者的圆心、半径不同，因此存在偏心距。滚圆与基圆保持内切并在基圆上做纯滚动。随后，设计一个固连在滚圆上的定点，在滚圆做纯滚动的过程中，该点的轨迹即为短幅外摆线。以轨迹上的点为圆心，以相同半径画圆，这些圆包络出的曲线为短幅外摆线的等距曲线，即摆线轮的实际轮廓。

图155：摆线针轮减速器示意图

图156：摆线齿廓形成法示意图

摆线针轮减速器主要由输入机构、摆线轮、针轮及输出机构等部件组成：

 输入机构：主要由输入轴、偏心轴和轴承组成。输入轴与电机轴相连，偏心轴有 2 个，径向对称地安装于输入轴上，分别用于安装相位相差 180°的 2个摆线轮；偏心轴与摆线轮之间通过滚动轴承连接。

 摆线轮：以短幅外摆线的内侧等距曲线作为传动齿廓的传动齿轮，是摆线针轮减速器的核心构件。理论上一个摆线轮就能实现运动的传递，但实际机构一般采用两个相同的摆线轮沿径向对称安装，以使摆线轮在与针轮啮合过程中实现静力平衡，减轻振动，提高减速器的承载能力。

 针轮：摆线针轮减速器的关键部件之一，主要由针齿壳、针齿销和针齿套组成。当摆线轮与针齿套相啮合时，针齿套可绕针齿销转动，因而将其与摆线轮啮合中的相对滑移运动转化为纯滚动，以减少啮合摩擦损失。

√ 输出机构：输出机构主要由法兰盘、若干柱销和摆线轮上开有的柱销孔组成。柱销的一端固定在输出轴的法兰盘上，另一端插入两摆线轮端面的等分孔中，在柱销的悬臂上装有可移动的柱销套以减少摩擦损失。摆线轮上柱销孔推动着柱销转动，柱销固连着减速器两端的圆盘作为输出机构，由此将摆线轮的低速自转通过柱销输出。

摆线针轮减速器主要依靠少齿差原理进行减速传动。

 摆线针轮传动机构中针轮固定不动，电机带动输入轴转动，输入轴的运动通过偏心套带动摆线轮绕着针轮中心公转。摆线轮在公转过程中，与针齿啮合。由于摆线轮与针齿间存在少齿差，针齿对摆线轮产生反向推力，进而形成与摆线轮公转方向相反的力矩，推动摆线轮反向自转。

 当输入轴转动一周时，偏心轴也转动一周，在此过程中，由于针齿的推动作用，摆线轮绕其几何中心反向转过一个轮齿，再借助输出机构，将摆线轮的低速自转运动通过销轴，传递给输出轴，从而获得较低的输出转速。

摆线针轮减速器具有传动比大、传动效率高等优势：

 结构紧凑、体积小、重量轻：摆线针轮减速器采用少齿差行星传动机构，结构紧凑，与同功率普通齿轮传动相比，体积可减小 1/2\~2/3，重量约减轻

1 / 3 widetilde ~ 1 / 2.

 传动比范围大：摆线针轮减速器的传动比公式为 i=-摆线轮齿数/（摆线轮齿数-针轮齿数），由于摆线针轮减速器以少齿差作为传动原理，摆线轮齿数与针轮齿数相差很小，因而其传动比较高，单级传动比可达 6\~119。

 传动效率高：由于针齿套和摆线轮齿之间，摆线轮和偏心套之间，以及柱销套和摆线轮之间都是滚动摩擦，而且各零件加工和安装精度较高，啮合表面无相对滑动，所以其传动效率较高。一般单级传动效率可达 0.90\~0.95。

 传动精度高：摆线传动机构在传动过程中多齿啮合特性和误差均化效应显著，有利于提高传动精度。

 承载能力强，运转平稳，噪声低：在运转中同时啮合的齿数多，啮入啮出平稳，因而传动平稳、过载与抗冲击能力强、振动和噪音低。

2.壁垒：在设计与工艺方面均具壁垒

设计方面：齿廓设计与修形方案众多。摆线轮齿廓作为承受载荷和传递动力的直接作用接触面，合理可行的齿廓设计和修正方案是提高摆线针轮行星传动性能的关键因素。为保证摆线轮与针轮齿之间有一定啮合间隙（以便于拆装和补偿制造误差，并形成润滑油膜，实际应用的摆线轮不能采用标准齿形），需要进行齿廓修形。摆线轮的基本修形方法包括移距修形法、等距修形法、转角修形法，可联合使用，如可以采用“负移距+正等距”相结合的修形法，获得较理想摆线轮齿廓。摆线轮齿廓修形技术长期以来是摆线针轮减速器的关键问题，修形量过小会导致摆线针轮啮合时出现的间隙过小，减速器运转过程中会出现严重干涉从而使零件卡死；修形量过大会导致啮合传动过程中出现的间隙过大，产生较大的回差从而降低传动精度。

图160：摆线轮齿廓设计与修形

图161：不同修形方法比较

资料来源：秦大同等，《现代机械设计手册》，化学工业出版社，2019，第3卷:529-726，庞源，《摆线齿轮的分段修形设计及其连续展成磨削加工技术研究》，重庆大学，2021:1-84；国信证券经济研究所整理

工艺方面：零件较多，工艺复杂。1）工艺流程复杂，精度要求高：相比谐波和行星减速器，摆线针轮减速器零件多，工艺流程长，对公差分配及批量生产一致性要求高。另外摆线轮轮齿精加工普遍采用成型磨削加工工艺，对加工工艺的精度要求较高，众多的零件对装配工艺的精度也提出要求；2）需磨齿机、磨床、热处理等设备：针齿壳加工需采用成型磨工艺，摆线轮加工采用磨齿工艺，且摆线针轮减速器常采用高碳铬轴承钢 GCr15，需进行热处理，因此需要采购磨床和热处理设备；一般而言，磨齿机、磨床、热处理炉单价一般在大几百万元到千万级别，对厂商的设备和资金要求较高。

3.市场：摆线减速器有望实现人形机器人搭载

总结：当前人形机器人关节模组方案以行星、谐波减速器为主，各有优劣。行星减速器结构简单、成本低，但背隙大影响精度，增加控制难度，且多级行星传动导致体积重量大；谐波减速器传动精度高，但柔轮反复变形导致抗冲击性、寿命与可靠性相对不足，限制其在高负载场景的应用。摆线针轮减速器（或升级迭代、优化的版本）兼具精度（较行星）和负载能力（较谐波），且体积小、重量轻（较RV），同时具有较好的传动效率和传动比，成本也相对适中。我们认为，新型减速器在摆线减速器的基础上进行性能、结构、材料等维度的优化升级，有望逐步满足人形机器人部分场景减速器的需求，具有较大的应用潜力。人形机器人有望打开摆线针轮减速器应用空间，结合 QYResearch 等测算，到 2030 年全球机器人用新型减速器的市场空间有望超 140亿元。

3.1摆线方案在机器人场景已有一定应用

25 年 4 月，科盟创新发布七款机器人核心传动技术新品，涵盖轻量化、结构紧凑、扭矩/重量比与高精度&高负载稳定性四大技术方向，为人形机器人和工业自动化提供全新技术支撑，其中包含 PEEK 轻量化摆线减速机，可以实现±1.5%低波动率，空间压缩 30%，抗冲击能力提升 200%，适配紧凑型高负载任务，其 PEEK 材料的应用不仅大幅降低重量，同时具备出色的耐磨性和高强度。

动易科技推出准直驱一体化摆线关节模组，从底层零部件全栈自研，融合高精度摆线减速器、自研力矩电机、驱动系统与双编码器，做到背隙仅有 1 弧分，可承受 5 倍以上瞬时过载冲击力，具轻量化、高爆发、抗冲击、高精度、响应快、集成度高、稳定性强等特点。动易科技 PhyArc 系列关节模组创新选用轻质材料，在减轻重量的同时，让关节迸发出更强性能，同时为关节加入独特的散热方式，不至于过热，散热效率高，让电机在高功率运行时仍能保持稳定。

图165：动易科技 PhyArc系列摆线关节模组

由 Agility Robotics 开发的双足机器人 Cassie 及其全人形版本 Digit 参考了鸟类行走机械结构，在腿部采用了摆线减速器，实现了高行走性能。摆线减速器能够实现高减速比和低摩擦，可实现扭矩的精确传递。摆线减速器具有负载力高、传动精度高、体积重量轻等优势，在人形机器人腿部等高负载要求的部位有应用空间。

3.2新型减速器有望持续渗透人形机器人关节方案

从减速器的视角来看，人形机器人关节模组方案目前以行星、谐波减速器为主，各自的技术特性决定其不同的应用边界；行星减速器优势在于结构简单、成本低，且依靠多级行星结构可输出高扭矩，缺点在于其背隙大，从而影响精度，增加控制难度，且行星减速器单级传动比较低，为了提高传动比通常采用多级行星传动，将增加体积重量；谐波减速器传动精度高，但柔轮强度不够，抗冲击性、寿命与可靠性相对不足，限制其在高负载场景的应用；RV 减速器主要用于工业机械臂领域，其精度高、负载能力强，缺点在于体积和重量大，相对不 适合用于人形机器人领域。从特斯拉 Optimus结构来看，其下肢（大腿、小腿）高负载关节主要依靠的是抗冲击能力强的行星滚柱丝杠，减速器主要搭载于腰髋以及上肢环节。

对于特斯拉 Optimus，腰部\*2+髋部 2\*2=6 个旋转关节，对负载要求高（180Nm)，目前主要是搭载的谐波减速器方案，但谐波减速器存在负载能力弱+疲劳问题，无法完美满足需求，因而存在对腰髋环节减速器升级迭代的需求。而行星减速器传动比小且精度不足，纯 RV减速器体积和重量大，均无法完美适配需求。摆线针轮减速器（或升级迭代、优化的版本）兼具精度（较行星）和负载能力（较谐波），且（较 RV）体积小、重量轻，同时具有较好的传动效率和传动比，成本也相对适中。我们认为，在摆线减速器的基础上进行性能、结构、材料等维度的优化升级，有望逐步满足人形机器人部分场景减速器的需求，具有较大的应用潜力。

六、产业链拆解之丝杠

1.丝杠：人形机器人线性关节核心零部件

总结：丝杠是一种将旋转运动（电机端）转化为直线运动（输出端）的机械部件，主流丝杠方案包括梯形丝杠、滚珠丝杠和行星滚柱丝杠。相比梯形丝杠，滚珠丝杠和行星滚柱丝杠将传统的滑动摩擦转为滚动摩擦，极大提升传动效率、传动精度、寿命、传动速度；其中行星滚柱丝杠虽制造成本较高，但具备传动效率高、传动精度高、寿命长、负载能力大等优势，在人形机器人中有较好的适配性。反向式滚柱丝杠一体化、小型化程度高，便于集成为机电集成装置，预计是特斯拉Optimus机器人线性关节的选择方案。

丝杠是一种将旋转运动（电机端）转化为直线运动（输出端）的机械部件，广泛应用于具有直线运动功能需求的机器设备。电机通过联轴器带动丝杠轴转动，丝杠轴上的螺母在螺旋形螺纹的驱动下实现直线往复运动，从而将电机的旋转力矩转化为设备运动所需要的直线方向的驱动力。以精密运动平台为例，其基本结构为电机-滚珠丝杠副-导轨-载物台，其中动力源为步进电机，传动单元为滚珠丝杠副，引导单元为交叉滚柱导轨，执行单元为载物台，滚珠丝杠的主要功能是将电机输出的旋转运动转换为直线运动。

资料来源：金属加工公众号，唐勉志，唐皓，《滚珠丝杠副精密运动平台全行程定位精度预测及补偿》，机械科学与技术，2025，44(7):1188-1199，包正强，《滚珠丝杠进给系统的联合仿真及控制方法研究》，兰州理工大学，2023:1-88；国信证券经济研究所整理

按摩擦特性，丝杠可分为滑动丝杠、静压丝杠和滚动丝杠：

1）滑动丝杠：最典型的是梯形丝杠，因其牙型截面为梯形而得名；梯形丝杠由丝杠和螺母组成，导程较大，可在低速转动时实现较快的进给，承载能力强。

2）静压丝杠：螺纹牙形与标准梯形螺纹牙形相同，但牙形高于同规格标准螺纹1.5～2 倍，目的在于获得良好油封及提高承载能力；静压丝杠调整较麻烦，需一套液压系统，工艺复杂，成本较高。

3）滚动丝杠：在螺母与螺杆之间加入钢珠、滚柱等滚动部件，将传统螺杆滑动接触转换成滚动接触，将螺母内的钢珠、滚柱的回转运动转为线性运动。相比滑动和静压丝杠，滚动丝杠传动过程中能量损耗较少、传动效率也较高，主要包含滚珠丝杠和行星滚柱丝杠。行星滚柱丝杠与滚珠丝杠的主要区别是行星滚柱丝杠负载的传递单元使用螺纹滚柱而不是滚珠，从而能够承受更高的静态和动态负载，具更强刚度和抗冲击能力，可提供更高转速及更大加速度。此外行星滚柱丝杠为螺纹传动，螺距设计范围更广，导程可比滚珠丝杠更小。

产业链拆解来看，以行星滚柱丝杠为例，行星滚柱丝杠产业链由上游原材料与零部件供应、中游行星滚柱丝杠制造、下游多应用领域构成。上游环节，行星滚柱丝杠中丝杠选用的材料多为合金结构钢，螺母和滚柱选用的材料多为高碳铬轴承钢；零部件包括丝杠、螺母、滚柱、内齿圈等关键部件；下游应用场景涵盖多个行业，从汽车、石油天然气、医疗器械到光学仪器、工程机械、机器人、自动化和机床设备等，应用空间广阔。

行星滚柱丝杠是人形机器人的核心环节，后续降本空间广阔。以特斯拉机器人Optimus 为例，其躯干共有 28 个关节，旋转关节和直线关节各 14 个，按照目前的行业情况，预计其中直线关节或采用大、中、小三种共计 14 个丝杠，分别位于肘部 2个、腕部 4 个、大腿前后 4 个和小腿 4 个。根据行业信息，目前人形机器人用行星滚柱丝杠单价为万元级别，成本极高，我们预估后续的降本路径大概为送样阶段（万元级别/套）→小批量生产（几千元/套）→大批量生产（1-2 千元/套）的水平，预计批量量产后单台机器人关节丝杠价值量占比约 15%-25%左右，是机器人各零部件中价值量占比最高的环节之一，若后续机器人灵巧手部位也采用微分行星滚柱丝杠，则价值量占比有望进一步提升。

丝杠核心参数：丝杠的关键技术指标包括公称直径、传动效率、载荷、螺旋升角、导程、螺距、寿命、精度、轴向间隙、重复定位精度等。其中螺距是指相邻两牙在中径线上对应两点间的轴向距离；而导程则是指同一条螺旋线上的相邻两牙在中径线上对应两点间的轴向距离。因此当螺纹为单线螺纹时，导程=螺距；多线螺纹时，导程=螺距×线数。

表26：丝杠关键技术指标、含义及影响因素

资料来源：金属加工公众号，Thomson 官网，百度爱采购，中华人民共和国国家标准GB/T 17587.5-2008，中华人民共和国国家标准 GB/T17587.1-2017，上海慧腾官网，冯虎田、祖莉、徐子杰，《滚珠丝杠副传动效率影响因素试验研究》，金属加工(冷加工)，2022，(2):7-10，刘荣荣，《凸凹式行星滚柱丝杠承载与磨损特性理论研究》，重庆大学，2022:1-91，刘波，《滚珠丝杠副额定动载荷值的影响因素研究及其计算实现》，浙江大学，2006:1-75；国信证券经济研究所整理

丝杠精度等级：不同国家和地区对丝杠精度等级划分不同的标准，但基本都采用丝杠任意 300mm 行程内的行程变动量来进行衡量。我国国家标准《GB/T 17587.3—2017滚珠丝杠副第 3部分》将滚珠丝杠分为 0、1、2、3、4、5、7、10 共 8 个公差等级，其中 0 级（P0）精度最高；据上银科技，基于日本 JIS 标准，丝杠下游应用领域的精度要求较为多样化。其中，工业母机对丝杠的精度要求较高，如用于加工设备的高精密磨床、车床要求 C0级别精度。在机器人中，精密的机械臂要求 C1～C4 级精度，一般级别的机械手臂则为 C5～C7精度。

表27：丝杠精度等级及部分应用领域要求

资料来源：中华人民共和国国家标准 GB/T 17587.3—2017，金属加工公众号，上海慧腾官网，上银科技官网，国信证券经济研究所整理

对比三种丝杠的优劣势：梯形丝杠性能弱于滚珠和行星滚柱丝杠，但成本低、结构简单、制造方便，国产化率较高，通常用于机床等领域；滚珠丝杠传动效率高，但工艺复杂、成本高，适用于高精密传动；行星滚柱丝杠性能更强，传动效率高、精度高、长寿命、高承载，但前期投入成本高，制造壁垒高，国产化率低。

 梯形丝杠：成本较低，工艺成熟，但滑动摩擦摩擦力大，影响传动效率+精度较低，一般不用于高速传输，表面损伤较大，寿命较低；梯形丝杠啮合区域较滚珠丝杠大（增大牙形接触面积），提升传动自锁性(可防止工件在断电或停止驱动时滑落）；梯形丝杠一次完成工艺效率高，结构简单，成本较低。

 滚珠丝杠：摩擦损失小、传动效率高。滚珠丝杠的丝杠轴与丝杠螺母之间有滚珠做滚动运动，实现较高运动效率（可达 90%+）；由于滚珠丝杠中的滚珠是滚动摩擦，其静摩擦力与动摩擦力几乎相等，因此不需要大的启动力矩，在启动（或低速时）的时候不会发生颤动，提高传动的灵敏度、准确度和平稳性，能实现精确的微进给。

 行星滚柱丝杠：高承载、耐冲击、体积小、高速度、低噪音、高精度、长寿命。行星滚柱丝杠的接触形式为线接触，相比滚珠丝杠大量增加接触点，提升承载力和刚性，利于达到较高的导程精度；相同载荷下，行星滚柱丝杠体积比滚珠丝杠小（预估节省 1/3左右的空间），且寿命更长。

表28：三种丝杠的核心参数对比及优缺点梳理

资料来源：头豹产业研究院，鼎智科技官网，博特精工官网，杨光，《基于行星滚柱丝杠的伺服电动缸节能高效起竖关键技术》，南京理工大学，2023:1-99，潘小英，《鸿鑫公司滚珠丝杠项目的商业计划书》，华南理工大学，2019:1-69；国信证券经济研究所整理

1.1梯形丝杠：结构简单，一次完成工艺效率高

梯形丝杠由丝杠和螺母组成，二者通过螺纹直接啮合，当电机驱动丝杠旋转时，螺母通过与丝杠之间的滑动摩擦力而沿丝杠轴向移动。梯形丝杠拥有导程较大、价格低、技术成熟等特点，可在低速转动时实现较快进给，且承载能力强，广泛应用于机床、矿山、医疗等领域。同时梯形丝杠具有一定自锁性。

 结构简单，加工方便，价格经济：梯形丝杠的结构相对简单，加工起来也较为方便，在成本上较为经济。

 自锁性：自锁性是指由于梯形丝杆的螺纹外形特性，螺旋升角小于当量摩擦角时，丝杆与螺母不会发生滑动。这种自锁性在特定应用领域具有明显优势，例如垂直升降系统中，带自锁的丝杆副无需加装额外的锁紧装置，在电机失速时自锁性提供了更高的安全系数。

梯形丝杠由于滑动摩擦的特性存在一定劣势：

 工作时温升高、磨损大、寿命低，不适用于高速传输：滑动摩擦工作时温升较大，过高的速度将在结合面上产生高热量，导致磨损加剧、寿命较低，因而适合用于重量较轻，速度要求不高的应用中。

 传动效率低：梯形丝杠的传动效率低于其他精密丝杠。

1.2滚珠丝杠：精密传动元件，滚动摩擦代替滑动摩擦

滚珠丝杠由螺杆、螺母、钢球、预压片、反向器、防尘器组成，通过滚珠在螺纹带上滚动，将旋转运动转化为线性运动，具高精度、可逆性和高效率的特点。螺母和丝杆的表面被加工成与滚珠配合的螺纹滚道，滚珠作为中间传动介质在螺旋滚道内沿螺旋滚道运动，从而迫使螺母轴向移动；滚珠滚动一圈后，螺母上设置的反向器会使其回到初始位置，构成滚珠循环链。滚珠反复循环运动，带动螺母沿着丝杆轴向运动，实现旋转和直线运动双向转换。滚珠丝杠使用螺母与丝杠滚道之间的滚动运动代替滑动运动，大大提高传动效率，在传动领域有重要的应用。

滚珠丝杠的滚动摩擦原理使其与传统的滑动摩擦方式相比具较多优势：

 传动效率高：滚珠丝杠在实际工作条件下滚动所产生磨损较小，传动效率高（超 90%），产生的功率消耗也相对较低，约传统丝杠 1/4～1/3。

 传动精度高：丝杠的轴向间隙可通过预紧力来消除，而热伸长现象则可通过对丝杠预拉伸来补偿，从而可得到较高的定位和进给精度。

 传动平稳：传动过程中，滚珠滚动带动丝杠和螺母运动，产生的摩擦阻力很小，启动时无振动、无爬行现象，因此灵敏度较高，可实现精密的微量进给。

 寿命长：滚珠丝杠在选材上选用综合力学性能较好的钢材，并经过淬硬等热处理或表面改性处理，因此长期使用后磨损较小，工作寿命较长。

相比行星滚柱丝杠，滚珠丝杠也存在使用寿命和承载能力低的问题。在高速运转时，滚珠丝杠里的滚珠受离心力作用发生滑动，使机构的径向振动加剧，相比行星滚柱丝杠出现温升过快与寿命下降等问题。在重载工况下，滚珠由于弹性变形和摩擦力作用，易发生卡死导致无法正常运转。

根据螺母中的滚珠循环方式，滚珠丝杠主要分为外循环、内循环。

 内循环滚珠丝杠：内循环滚珠丝杠主要由丝杠、螺母、滚珠及反向器 4 个部分组成。滚珠在循环过程中始终不离开丝杠表面，具有结构尺寸小、传动效率高、滚珠循环链短、同步性能好的特点，适合用于结构紧凑的机械设备。但反向器安装在螺母内部，加工难度较高。

 外循环滚珠丝杠：在运行中滚珠会离开滚道，通过返向器（突出于滚珠螺母外径之上）回到初始位置；外循环结构承载能力较好，且工艺简单，适于批量生产，但其滚道接缝处较难做得平滑，影响滚珠滚动平稳性，甚至发生卡珠现象，噪声较大；同时外循环弯管突出在螺母外部，导致径向尺寸较大。

图181：内循环式与外循环式滚珠丝杠

1.3行星滚柱丝杠：精度和承载力高，当下机器人关节主流方案

在滚珠丝杠的基础上，行星滚柱丝杠将传动单元变为滚柱，克服传统液压传动装置固有的环境适应性差、可靠性低等缺点，并具极高承载能力、传动精度、传动效率、轴向刚度与高速性能，应用于数控机床、航空航天、武器装备等领域。

标准式行星滚柱丝杠主要包括丝杆、滚柱、内齿圈、保持架和螺母等主要零件：1）丝杠上有多头螺纹，2）滚柱有相同牙型角的单头螺纹；3）螺母具与丝杠相同头数和牙型的内螺纹；4）保持架：滚柱通过保持架均匀分布于丝杠、螺母间，防止滚柱相对螺母轴向窜动，保持架与螺母之间轴向方向相对固定；5）直齿：为消除丝杠螺旋升角对滚柱产生的倾斜力矩，在滚柱两端加工有直齿，与内齿圈啮合，确保滚柱轴线平行于丝杠轴线正常滚动，避免滚柱相对于螺母滑动产生偏斜现象。

行星滚柱丝杠的传动原理是电机驱动丝杆旋转，从而带动滚柱绕丝杆轴向公转，同时绕自身轴线自转，然后滚柱带动螺母做轴向运动。其中滚柱与螺母的螺旋升角相等以实现二者之间无相对轴向位移，而丝杆的螺旋升角大于滚柱的螺旋升角以实现轴向和周向运动。与滚珠丝杠相比，行星滚柱丝杠具有以下优势：

 承载能力强、工作寿命和可靠性高：滚柱丝杠的主丝杠周围布置有若干行星螺纹滚柱，作为负载的传递单元，相对滚珠方案大幅增加接触面和受力面，接触线长、传动间隙小，尤其在动载荷工况下，多根滚柱可将冲击分散至螺纹接触线上，使其可承受更高静态和动态负载。行星滚柱丝杠拥有高精度、高传动效率、高承载、高可靠性等优点，适合用于要求高负载、高功率、高转速、高线速度、高加速度、极高精度和刚性的环境，且寿命比滚珠丝杠高，可恶劣工况下连续工作上万小时，工作环境温度范围相比滚珠丝杠提高。

 传动精度高：滚柱丝杠中丝杠螺旋升角较小，螺距设计范围更广，导程可以设计得比滚珠丝杠更小，定位精度更高，且传动噪声低。

 安装空间紧凑：相同负载下，体积较滚珠丝杠节省约 1/3，安装空间紧凑。

 速度和加速度特性好：滚柱丝杠通过滚柱作为传动体进行传动，与行星齿轮类似，在保持架的作用下能够保证啮合运动的顺畅进行，保证螺母能够顺利的往复直线运动，更多的啮合点保证滚柱丝杠可获得更高的速度和加速度。

行星滚柱丝杠根据其结构组成及运动关系不同可分为标准式、反向式、循环式、差动式、轴承环式行星滚柱丝杠：

 标准式行星滚柱丝杠：标准方案；为避免滚柱轴线相对于丝杆倾斜，消除丝杆螺旋升角对滚柱产生倾覆力矩，滚柱两端带有螺旋齿，确保滚柱平行于丝杆轴线而正常转动。

 反向式行星滚柱丝杠：与标准式的区别在于，反向式是将电机直接集成到滚柱丝杠螺母上，螺母作为旋转输入而丝杆作为直线输出，丝杠上仅在与滚柱旋合的部位加工有螺纹或螺纹齿。在结构上，相比标准式，反向式的螺母长度比标准式的大，螺母内螺纹长度明显更深，而滚柱和丝杠的长度较短，且无内齿圈，丝杠两端加工有直齿与滚柱两端的直齿啮合。反向式便于集成，一体化、小型化程度高，可将螺母作为电机转子实现电机和丝杠一体化设计，形成结构紧凑的一体式机电装置，缺点是螺母中深长的内螺纹不易加工，对加工条件和设备要求较高，而且行程受到螺母内螺纹长度的限制。

 循环式行星滚柱丝杠：相比于标准式，循环式去掉内齿圈，增加凸轮环结构，其功能类似于滚珠丝杠返回器，使滚柱在螺母内旋转一周后回到初始位置，另外滚柱上无螺纹、齿轮结构，为环槽状，环槽间距与丝杠、螺母的螺纹匹配，安装在具有凹槽结构的保持架上。循环式行星滚柱丝杠的结构特点增加了参与啮合的螺纹数量，因此具有较高的刚度和较大的承载能力，主要应用于要求高刚度、高承载、高精度的场合。循环式的缺点在于其凸轮环结构会产生振动冲击，存在噪音问题，而且凸轮环的设计与装配是循环式的难点。

 差动式行星滚柱丝杠：与标准式相比，差动式无内齿圈，滚柱上也无齿轮段，滚柱和螺母均为环槽结构。滚柱的环槽分为多段，小直径段环槽与螺母啮合，大直径段环槽与丝杠啮合。差动式丝杠的结构特点使其可获得更小的导程，适用于传动比大、承载能力高的应用场合。但在其运动过程中，螺纹会产生滑动现象，在重载情况下容易产生磨损，导致精度丧失、可靠性降低等问题。

轴承环式行星滚柱丝杠：滚柱与循环式相同为环槽结构，相比标准式，其螺母去掉内齿圈，增加壳体、端盖及推力圆柱滚子轴承等部件；轴承环式丝杠上的推力圆柱滚子轴承提高了承载能力，同时也减小各构件间磨损，增大传动效率，适用于高承载、高效率领域，但结构复杂，径向尺寸大，成本高。

图188：行星滚柱丝杠类型特点及应用领域

资料来源：GGII，柯浩，《行星滚柱丝杠传动精度分析与设计》，华中科技大学，2020:1-100，郑正鼎，《差动式行星滚柱丝杠传动特性理论研究》，重庆大学，2020:1-98；国信证券经济研究所整理

2.壁垒：壁垒高筑，制造设备与工艺技术 Know how 为核

总结：行星滚柱丝杠优异性能的背后支撑是极高的工艺要求和设备壁垒，同时行星滚柱丝杠生产的另一关键点主要体现为精度与效率的权衡，如何在保持加工精度的同时提高加工效率，是降低制造成本、打开应用空间的重要前提。总体来看，行星滚柱丝杠的核心在设备能力、制造工艺 know how、批量生产能力：1）设备方面，丝杠高精度特性对设备要求高，国产磨床加工精度不及进口磨床，出品易不稳定，因此目前高端加工设备依赖进口，但海外高端磨床成本高（近千万元/台)+采购周期长（1 年+）；2）工艺方面，螺纹加工存在轧、磨、车、铣等多种方案，目前磨制是应用相对广泛的方案；螺母的内螺纹加工是核心壁垒所在，制造工艺难度较大；3）一致性批量生产：人形机器人远期需求有望达百万台，对于零部件公司的批量生产能力和一致性保持能力同样提出较高要求。

行星滚柱丝杠难度高、壁垒高筑，是人形机器人最高价值环节的零件之一。特斯拉 Optimus行星滚柱丝杠的核心壁垒在于制造设备和工艺技术的 Know-how，我们从设备采购、热处理工艺、加工工艺等方面分析研究行星滚柱丝杠的技术壁垒。

 设备资金：丝杠的高精度特性使其对制造设备要求高，目前高精密加工设备主要依赖进口，购置成本较高；1）设备受限于进口，到货周期长：螺纹磨床是提升精度关键设备，包括内螺纹与外螺纹磨床(或车磨一体)，国产磨床可满足 C3～C4 精度加工，但批量加工高端丝杠（C0～C2）时易存在出品不稳定现象，外资设备需从日、欧、美等国家采购，交付周期长，到货周期至少一年起步，且设备到场后需定向调试；2）资金要求高：进口精密磨床和精密铣床价格高昂，例如大型丝杠切削制造机床每台价格超过百万美元。

 热处理：热处理工序可改善丝杠副各零件材料性能、切削性能及消除残余应力，提高材料的表面硬度及耐磨性；技术设备落后、热处理工艺参数选择不当等原因都可能导致热处理质量较差、热处理后材料变形较大，产生接触疲劳磨损，降低使用寿命。

表29：行星滚柱丝杠不同部位热处理方法

资料来源：郑伟，《精密行星滚柱丝杠副工艺制造与传动性能研究》，南京理工大学，2021:1-108，GGII；国信证券经济研究所整理

1 加工工艺：效率+精度+一致性批量生产。螺纹滚柱、螺母、丝杠作为行星滚柱丝杠传动机构的关键部分，其成形加工工艺的效率和精度直接决定丝杠的成本与性能。在丝杠整体加工工序中螺纹加工是重中之重。目前行星滚柱丝杠螺纹加工方式包括包括有轧制（滚轧）、车削、磨制（磨削）、旋风铣等。在丝杠制造过程中会产生误差与能量损失，行星滚柱丝杠主要有形变误差、制造误差、安装误差等，其中制造环节包括螺纹螺距、螺纹牙型、齿轮齿距、齿轮齿廓、制造偏心等误差，想要避免误差的干扰需较多制造工艺 Know-how。此外，人形机器人远期需求有望达百万台，对于零部件公司的批量生产能力和一致性保持能力同样提出较高要求。

图189：行星滚柱丝杠与加工制造相关的误差来源

资料来源：柯浩，《行星滚柱丝杠传动精度分析与设计》，华中科技大学，2020:1-100，牛星，《精密滚珠丝杠磨削加工精度及其测试方法研究》，山东建筑大学，2021:1-76，伍文博，《考虑综合误差的行星滚柱丝杠副接触特性分析及参数优化》，南京理工大学，2023:1-97，郑伟，《精密行星滚柱丝杠副工艺制造与传动性能研究》，南京理工大学，2021:1-108；国信证券经济研究所整理

2.1工艺：螺纹加工工艺复杂，技术路径尚未收敛，壁垒深厚

在行星滚柱丝杠和滚珠丝杠中，丝杠通过螺纹啮合来实现精密传动，螺纹的加工精度将直接影响丝杠系统的传动精度、使用寿命、平稳性，故螺纹的加工工艺是影响行星滚柱丝杠性能的关键因素，壁垒深厚。

丝杠螺纹加工工艺主要包括轧制和切削法，其中切削包括硬态车削、磨削加工、旋风铣削等工艺，目前看磨削加工是高精密丝杠的精加工主流方案。轧制法采用成形滚压模具使工件产生塑性变形以获得螺纹，而切削法则通过去除材料来形成螺纹。具体来看：1）轧制工艺使用硬化钢模具将工件材料变形为螺纹轮廓，无需切削，加工效率高，但一般精度较低（约 P5～P10级）；2）磨制工艺加工工序复杂、效率较低，但最高精度可达 P0 级，是精密滚珠/滚柱丝杠的主流精加工工艺；3）车削工艺相对磨削效率有所提升（以车代磨的优势），但加工精度不及磨削，且车刀有时存在损耗问题；4）旋风铣介于磨制和轧制工艺之间，精度和加工效率平衡较好，但在高精度方面与磨削还有差距，且铣刀也存在损耗问题。

表30：丝杠加工工艺对比

资料来源：陈晖，《行星滚柱丝杠螺纹的硬态车削加工技术研究》，哈尔滨工业大学，2018:1-86，郑红，《精密滚珠丝杠机械加工工艺规程研究》，价值工程，2018，37(25):101-102，宋树权，《大型滚珠丝杠硬旋铣刀具刃口表征及评价技术研究》，南京航空航天大学，2018:1-134，黄祖尧，《滚珠丝杠螺纹制造技术向高效、低耗、绿色方向发展》，金属加工(冷加工)，2010,(20):14-17，金属加工公众号；国信证券经济研究所整理

1、轧制：效率高但精度相对受限的加工工艺

轧制成形螺纹工艺是一种局部连续渐进成形的加工方法，使用滚压轮或搓丝板滚压轧件坯料，利用金属材料的可塑性，坯料表面在滚压力的作用下发生塑性变形而逐渐成形为螺纹。轧制工艺生产滚柱效率高、损伤小，成形率远远高于切削加工成形，其局部连续渐进成形，极少损伤金属纤维，塑性变形又能大大增加螺纹滚柱的表面强度，提升螺纹滚柱的机械性能。

轧制工艺一般可分为热轧和冷轧。冷轧与热轧的界限是以再结晶温度来区分的，低于再结晶温度为冷轧，高于再结晶温度为热轧（钢的再结晶温度 450～600℃）。

 热轧一般将钢材加热至 1100～1250℃进行轧制，热轧后钢材具更高成型性和可加工性，更易于在后续加工中使用。但热轧钢在冷却阶段有收缩，其最终形状的可控制程度较低，因此热轧常用于不需非常严格精度的场景。

 冷轧时钢材不进行加热，需更高压力将其轧制成所需的尺寸。冷轧钢的强度更高，表面光滑，在成型后不会收缩，比热轧钢具有更高强度、硬度、精度，因此在丝杠等高精度产品中，轧制工艺主要使用的是冷轧。

图192：热轧示意图

图193：冷轧示意图

丝杠冷轧过程可分为四个阶段：1）进给阶段：滚压轮旋转并向工件表面快速进给，同时开启冷却液，使滚压轮所有齿在圆周上均能受到冷却作用（润滑全面、冷却充分）；2）切入阶段：滚压轮与工件表面接触并压入一定深度形成齿痕，同时利用摩擦力带动工件旋转，实现工件轴向分度；形成齿痕的基础上连续进给直至终止位置，形成最终齿廓；3）精整阶段：轧辊停止径向进给，但继续旋转（提高轧件圆度和表面粗糙度），精整螺纹；4）成型结束：滚压轮以相对较慢的速度退出，离开成形区域后再快速退至初始位置，防止因弹性回弹导致工件齿形表面擦伤。

冷轧工艺具有生产周期短、高生产效率等优势，效率极高，且冷轧丝杠强度高、疲劳寿命长，抗拉强度高；材料利用率高，可达 90%以上。但是相比磨制、旋风铣等工艺也存在精度不高、应力较为集中等劣势。

2、车削：以车代磨提高效率，但加工精度仍不及磨削

螺纹车削是刀具在丝杆表面沿螺旋线切削出成型槽的工艺，将工件表面以直代曲，刀具沿直线方向施加主切削速度，工件沿进给方向施加进给速度，可以在工件表面以螺纹升角切出螺纹槽。车削的刀具材料是聚晶立方氮化硼 PCBN，硬度可高达 HV8000～9000（硬度仅低于金刚石）。

图196：螺纹车削加工原理图

当前车削丝杠的加工工艺主要采用车削+磨削结合：车削工艺流程可大概总结为：下料-预备热处理-车削-淬火-磨削的流程。1）车削：丝杠加工螺纹滚道时，先对螺纹滚道进行粗加工即粗车螺纹，然后进行淬火（提升硬度）；2）磨削：淬火完成后，对滚道进行粗磨，之后进行时效处理（去应力），再进行精磨，制成丝杠。

而“以车代磨”的方式也有一定潜在的应用空间，但目前还需验证效果：行星滚柱丝杠的主要零件通常采用高硬度材料，如淬硬轴承钢、铬镍铁合金、工具钢等，硬度达 60HRC 左右。传统磨削精加工的生产效率低，同时产生大量的切削热造成丝杠螺纹滚道部分退火，导致硬度下降，而且磨削砂轮容易脱粒，并在工件表面产生磨削烧伤与微裂纹，影响丝杠可靠性。在此背景之下，利用 PCBN等超硬材料作为刀片进行“以车代磨”的精密加工技术逐步出现，此方案能保证行星滚柱丝杠螺纹的加工精度与表面粗糙度，同时还能有效提升加工效率、降低制造成本。硬车削工艺效率较高，但加工精度不及磨削工艺，且刀具易损坏。

 优点：硬车削解决了使用砂轮进行大余量磨削加工的工艺难题，在一台机床上就能完成毛坯到成品的加工，有效提升加工效率。硬车削可使用 PCBN刀具进行精车，获得的表面粗糙度相当于半精磨水准。车削加工过程中组件的定位精度高，易于保证被加工工件的形状精度和尺寸精度，且车削刀具结构简单，装夹方便，切削过程相对平稳，可采用较大的切削余量。表面残余应力分布更加均匀，增加螺纹部件的疲劳寿命。此外硬车削切屑带走大部分热量，不会产生磨削工艺的表面烧伤问题。

缺点：加工精度不及磨削工艺。此外车削刀具刀刃部分硬而脆，在切削加工过程中产生的排屑干涉会导致刀尖受波动较大的冲击力，使刀具产生磨损。

表31：硬车削加工工艺情况

资料来源：郑红，《精密滚珠丝杠机械加工工艺规程研究》，价值工程，2018，37(25):101-102；国信证券经济研究所整理

3、磨制：精度最高的关键精加工工艺，但加工效率较低

磨削是目前高精度丝杠螺纹的主要加工方法，实质是使用螺纹磨床高速旋转的成型砂轮对加工工件表面进行高速切削，砂轮的表面磨粒划擦、刻划和切削工件表面，进而获得更高的精度。磨削砂轮的截面形状与被磨削工件的螺纹截面形状类似，通过高精度的数控磨床可加工出高精度的小螺距螺纹，目前对于热后的高硬度螺纹面或硬脆材料螺纹面的高精度加工，磨削是最为行之有效的加工方式。以滚珠丝杠为例，使用磨削加工后精度最高可达到 P0级。

表32：丝杆磨削加工工艺流程较长

资料来源：郑伟，《精密行星滚柱丝杠副工艺制造与传动性能研究》，南京理工大学，2021:1-108，GGII；国信证券经济研究所整理

行星滚柱丝杠中丝杠、螺母、滚柱等不同部位的磨削工艺存在差异，提高工艺壁垒。磨削工艺流程长、加工复杂繁琐，同时既需要针对丝杠和滚柱的外螺纹磨削，又需要针对螺母的内螺纹磨削，其中螺母内螺纹加工难度最高。

 外螺纹磨削：主要针对丝杠和滚柱；磨削砂轮高速旋转，砂轮刀刃会在旋转过程中形成回转表面。工件一边绕自身轴线转动，一边沿轴线移动，且在转动一圈的同时沿轴向移动单位导程的距离；

 内螺纹磨削：主要针对螺母；内螺纹磨削是行星滚柱丝杠加工的关键难点：

加工过程：磨削内螺纹时，砂轮外径尺寸受螺纹内孔直径尺寸限制，为保证砂轮不与螺母发生干涉，砂轮直径不可大于螺母螺纹内孔最小直径，且需利用磨杆带动砂轮伸入螺母内螺纹加工位置进行磨削；在磨削中，螺母绕其轴线旋转，砂轮自身高速旋转的同时沿螺母轴线直线进给以完成螺母内螺纹磨削。

加工难点：①内螺纹磨削时磨杆须旋转一个螺旋角，从而使得磨杆可能会和螺母内孔碰撞，无法继续磨削，产生干涉问题，降低磨削精度；②由于磨杆的存在，磨削过程中易造成砂轮振动，振动过大会在加工表面产生振纹，降低螺纹精度，需通过材料和结构等方面改善磨杆振动问题；③螺母内螺纹一般需要经过多次磨削，需要让每次磨削时的砂轮进刀点一致，否则会因为砂轮轨迹(起点、速度)的不同而造成螺纹乱扣，损坏已切好的螺纹沟槽，影响内螺纹精度，需要进行对刀。但是螺母结构尺寸小，半封闭的内部空间非常有限，使得内螺纹自动对刀的难度大大增加；④当内螺纹的牙形尺寸较小时，成形砂轮在磨削加工过程中极易发生磨损和失效，需要对砂轮进行多次重复修整，加工精度和效率很难保证。

图197：砂轮磨削加工外螺纹螺旋面

图198：砂轮磨削加工螺母内螺纹

丝杠磨削工序整体流程较长，滚珠丝杠的螺杆部分和螺母部分各需经过十多道工艺方可成形，其中包括粗磨和精磨工艺；行星滚柱丝杠则工艺流程更长，且在螺杆、螺母和滚柱中均需采用磨削工艺。

表33：行星滚柱丝杠不同零部件加工参数及工艺细节

资料来源：郑伟，《精密行星滚柱丝杠副工艺制造与传动性能研究》，南京理工大学，2021:1-108；国信证券经济研究所整理

4、旋风铣：兼顾精度与效率，但国内工艺仍需摸索

旋风铣螺纹是采用旋风铣头来加工螺纹，只需一次切削就能完成螺纹的加工方法，借助刀盘旋转中心与工件中心的偏心量完成渐进式高速铣削加工，具有铣削速度高、加工效率快、高精度、低成本等优点。加工过程中，旋风铣被安装在车床中拖板上，采用 6～8把均匀对称的高强度对称铣刀，车床夹持工件完成低速进给运动，旋风铣带动硬质合金刀具高速旋转，完成切削运动，从工件上铣削出螺纹，工件每转 360°时，刀盘纵向进给一个导程，铣出螺纹。

旋风铣的工艺壁垒主要体现在工艺积累和铣刀耗材等方面。工艺积累方面，旋风铣削运动规律复杂，加工过程中刀架安装倾角、偏心距、刀盘直径及转速比等参数都会对最终加工质量产生影响，需较深的工艺积累；铣刀方面，丝杠工件往往硬度较高，铣刀存在损耗问题，影响刀具切削性能。目前海外在旋风铣的基础理论和关键技术等方面具一定领先优势，国内螺纹旋风铣削仍具改进和提升的空间。

旋风铣技术拥有以下优势：

 切屑轻薄、切削力小、材料去除率高、切削热量散失快：在切削过程中，刀片只有旋转到靠近工件一侧才参与切削，为刀具提供足够的散热时间，且切削中产生的大部分热量被切屑带走；每次加工区域的空间位置相同，切入到切出的切削厚度与宽度变化为由小变大→由大变小，一定程度提高单位时间的金属切削率，提高整体工艺的性能。

 提高加工精度与表面质量：旋风硬铣削常用的刀具材料为 PCBN材料，在加工过程中，高速铣床凭借自身高刚度与精度，进行渐进式的切向断续切削方式，切削深度小，加工精度较高。

 提高切削速度，降低加工成本：螺纹旋风铣技术可实现一体化加工、免去磨削和多余热处理工序，可保证加工后丝杠的尺寸精度和表面完整性指标；加工效率可达磨削的几倍，与传统切削相比，刀具使用寿命可提高近 70%。

 高速旋风铣技术可加工丝杠外螺纹和螺母内螺纹。外螺纹旋风铣一次就可完成符合滚道廓型和表面质量要求的螺纹，同时也可用于螺母内螺纹加工。

旋风铣的缺点在于无法加工部分异形丝杠，且精度相对磨削仍存在一定差距。

资料来源：李彦凤，《滚珠丝杠旋风硬铣削加工热变形误差及其控制技术研究》，山东大学，2014:1-148；国信证券经济研究所整理资料来源：张海栋，《高速滚珠丝杠副动力学性能提升的关键技术研究》，东南大学，2019:1-77；国信证券经济研究所整理

旋风铣设备方面，旋风铣床前端有负责夹持工件的三爪卡盘用来固定工件，径向移动的滑板位于床鞍上，滑板上的铣削头用来加工螺旋升角。床鞍上的随动支撑机构随铣削头移动而随动支撑工件。旋风铣机床主要包括旋风铣专机、普通车床+旋风铣刀座、走心机+旋风铣刀座三种，目前国内大多数厂商都采用普通车床+旋风铣刀座的方式，投资小但比较低端，只能加工大的丝杠等部件，不能加工接骨螺钉等微型零件且精度有限。在刀片方面，旋风铣多采用 PCBN成型刀片，不使用冷却液，直接干切削硬后的工件，具有高硬度与高耐磨性、高热稳定性与化学稳定性、导热性良好、摩擦系数较低等优点。但是，丝杠的高硬度导致铣刀易产生磨损，影响切削性能。

2.2热处理：工艺复杂、种类繁多，温度把控等多维度要求高

热处理作用是改善丝杠各零件的材料性能、切削性能及消除残余应力，从而提升硬度和韧性。丝杠的热处理工艺包括调质处理（或球化退火）、时效处理、表面热处理、深冷处理等。热处理对于温度把控、设备要求、工艺规范等多个维度有较高要求，技术壁垒较高。

丝杠各零件工作特性和尺寸结构不同，因而热处理方式也有所差异：1）丝杠：采用感应淬火作为表面热处理方法，满足“表面具有较高的硬度、耐磨性和强度，心部具备较强韧性以抵抗冲击载荷作用”的性能要求；2）螺母：采用渗碳淬火作为表面热处理方法，满足硬度和耐磨性，且可承受较大冲击载荷，延长寿命；3）滚柱和内齿圈：整体进行调质处理，使其在较大的动载荷作用下，能很好地承受弯曲和扭转力的作用，且硬度和耐磨性也显著提高。

1. 预备热处理：①调质处理：调质处理采用淬火和高温回火来获得均匀细致的回火索氏体组织，为表面淬火和渗氮处理时减少变形作准备；淬火需将炉温升高温后，在Ms 点以上进行快速冷却，在 Ms点以下缓慢冷却，以防止淬火变形和开裂。高温回火则主要是为了防止淬火组织在室温下发生缓慢分解，引起体积、尺寸和形状变化。②球化退火：球化退火主要可降低工件的硬度，改善切削性能，为后续表面淬火做准备。

2. 时效处理：在滚珠/滚柱丝杠的机械加工过程中，车削、磨削等工艺会产生较大的应力，造成丝杠的畸变，降低使用寿命，需进行时效处理来消除应力，主要包括高温时效和低温时效；①高温时效：目的在于清除机械加工过程中由切削力引起的工件残余内应力，为减小中频淬火变形创造条件。精密丝杠刚性较差，常在粗加工、半精加工之间安排多次时效处理；②低温时效（稳定性热处理）：磨削加工会产生很大的磨削应力，可能引起尺寸变化和表面裂纹，加快磨损与疲劳，须进行低温时效，需注意工件的力学性能要求以及防止发生回火脆性和工件变形。

3. 表面热处理：丝杆和螺母在表面热处理时采用不同的淬火方式，丝杆采用表面感应淬火，螺母则采用渗碳淬火。

①感应淬火：丝杠表面热处理工艺，丝杠表面承受扭转、弯曲力，需具较高硬度、耐磨性和强度，且心部需有较强韧性。采用感应淬火，利用电磁感应原理（磁场中电流分布原理，表层电流密度大，中心处小），将丝杠表面快速加热至淬火温度后急剧冷却，使表面硬度提高，中心未被加热而变形小从而具备心部韧性。

②渗碳淬火：螺母的表面热处理工艺；螺母承受高强度的冲击、扭转及弯曲，螺纹部分须有足够硬度和耐磨性。渗碳淬火后螺母可承受较大冲击载荷，延长寿命。渗碳淬火的工艺存在较高的技术壁垒，不合理的渗碳淬火工艺可能会导致明显裂纹，降低接触疲劳寿命。

4. 深冷处理：一般以液氮作为低温介质，通过调控处理温度、处理时间、降温速率和冷热循环次数等参数，使工件冷却到-190℃以下，使材料的微观结构在低温环境下发生变化，可显著提高使用寿命、耐磨性及尺寸稳定性。

资料来源：樊伟、王科社、查初亮，《高性能GCr15钢滚珠丝杠的热加工工艺》，金属热处理，2014，39(12):55-59，焦正音等，《GCr15制滚珠丝杠热处理工艺研究》，山西机械，2001，(1):36-38；国信证券经济研究所整理

2.3设备：尖端设备受制于海外厂商，进口价格高昂

据北特科技公告，人形机器人用丝杠产线相应工序的设备包括粗车设备、硬车设备、热处理淬火机、外圆磨磨床、螺纹磨床、检测设备、实验分析仪器等，高端机加工设备仍然受制于海外。尽管我国机床进口数量呈现下降趋势，说明国产机床能够产生替代效应，但进口机床的均价持续提升。一方面，国内制造业的升级导致对高精度、高效率、智能化机床的需求增加，推高了进口机床的均价。另一方面，进口机床均价升高也在一定程度上表明国产机床替代的进口机床主要是在中低端市场，高端机床的替代不明显。

在热处理设备方面，国内热处理设备性能已接近国际水平，但可靠性和稳定性仍存不足。热处理工艺为装备制造的基础工艺之一，参与材料预处理以及后续精加工多个环节，对金属工件的硬度、韧性、尺寸稳定性和精度等起到至关重要的影响。以滚珠/滚柱丝杠为例，主要热处理工艺包括调质处理、球化退火、感应淬火、时效处理。目前我国热处理装备制造所需钢材/铜材、冷却机、传感器、液压系统等其性能已达到或接近国际先进水平，除数控系统外其余原材料及部件基本可自主供应。但国产配件的关键问题在于产品可靠性和稳定性较低，导致国产热处理设备在精度和寿命各方面较海外一流的同类型产品仍有差距，仍需依赖进口。

在加工设备方面，根据应用分类，金属加工机床可分为金属切削机床、金属成形机床和木工机床，其中金属切削机床是最主要的一类机床，占金属加工机床总量约 2/3。在丝杠的加工工艺中，金属成形机床主要应用于轧制工艺，金属切削机床则主要应用于切削工艺（车、磨、铣）。金属成形机床即锻压设备，指通过对金属施加压力使之成形的机床，主要包括冷锻机、液压机、机械压力机、冲压机、折弯机等。金属切削机床是用切削等方法主要用于加工金属工件的机器，使得工件被加工成要求的形状、尺寸精度和表面之类。按加工方式划分，金属切削机床可以分为铣床、车床、磨床、钻床、镗床等 12类。

在磨床设备方面，目前精密磨床依然依赖于进口，到货周期长。磨床进口均价明显高于出口均价，国外高端磨床设备的获取成本高，本土品牌磨床的竞争力仍不足。欧洲磨床单价在七八百万元左右，甚至超过千万元，到货周期至少一年起步，而国产磨床价格为两三百万元左右，整体来看磨床设备对供应商资金实力要求高。

表34：秦川机床募投项目车、铣、磨床部分设备价格情况

资料来源：秦川机床公告；国信证券经济研究所整理 注：表格数据均来自于秦川机床《关于秦川机床工具集团股份公司非公开发行股票申请文件反馈意见之回复(更新稿)》，左侧为项目中磨床价格，右侧为项目中车、铣相关设备价格

我国数控磨床市场的竞争格局可分为三个层次：第一梯队为国际性磨床企业，如日本三井精机、德国 Peter Wolters、美国 Lapmaster 等，产品技术含量高，价格昂贵，占据我国数控磨床的高端市场。第二梯队为国内具备一定核心竞争力的企业，比如宇环数控、上海机床厂有限公司、杭州杭机股份有限公司等。第三梯队为低端企业，产品技术含量低，同质化严重，缺乏核心竞争力，竞争激烈。

国内磨床向中高端领域突破。国内磨床企业包括华辰装备、秦川机床、日发精机、宇环数控、宇晶股份、华中数控等，依靠自身优势在不同磨床细分领域深耕，在加工精度、市场占有率、客户拓展、出海等方面均取得了一定进展。

表35：国内磨床部分玩家相关信息梳理

资料来源：wind，各公司公告，国信证券经济研究所整理 注：市值数据截至2024年 11月27日，市值、营收、归母、研发投入、分业务收入均为 2023年数值，单位为亿元人民币

旋风铣设备方面，国外生产数控旋风铣床的厂家主要有GWT公司，德国Lerstritz，Burgsmulle，Linsinger，奥地利 WEINGARTNER-MASCHINENBAU 等。欧美等发达国家已成功的将旋风切削技术应用于大型丝杠的制造，而我国发展较慢，大型丝杠切削制造机床主要依赖进口，每台过百万美元的价格是关键制约因素。

3.市场：外资品牌主导高端市场，国产替代+人形机器人催生成长机遇

总结：外资品牌舍弗勒基于长期技术积累、客户合作和产业整合等方式占据行业龙头地位，主导高端精密丝杠市场；国内产品受限于磨削等工艺、设备等方面限制，在精度、可靠性等指标与国外头部企业相比仍有提升空间；但部分国内优秀玩家也逐步基于原有的能力禀赋（如基于工业母机、车用丝杠等的工艺和设备储备）切入人形机器人丝杠产业布局，国产滚柱丝杠正逐渐被高端应用领域认可和采用；市场空间来看，测算中性情形下，中期全球人形机器人关节用行星滚柱丝杠市场空间约 150-200 亿元。

3.1格局：外资品牌先发优势明显，国产品牌处于追赶阶段

外资滚柱丝杠玩家起步早，具有长期的技术研发积累和客户合作经验。

全球丝杠龙头舍弗勒已经积累大量的生产应用经验，并已经具备成熟的产品系列，形成明显的先发优势，占据市场主导地位。舍弗勒目前旗下三大行星滚柱丝杠业务主体：1）旗下公司瑞士 GSA行星滚柱制造公司；2）GSA于 2016年收购瑞士 Rollvis（1970 年开始研制行星滚柱丝杠）；3）2022 年 7 月舍弗勒以约 5.8亿欧元价格从 Triton 收购瑞典 Ewellix（前身为瑞典 SKF 线性运动技术事业部），23 年 1 月 Ewellix 正式成为舍弗勒集团的新业务板块。Rollvis、Ewellix、GSA三家公司均在丝杠领域有长期耕耘，至此舍弗勒成为全球丝杠龙头厂商，经过多年技术积累与先发优势，占据主导地位。

行星滚柱丝杠领域国产玩家起步较晚。90 年代后随着数控机床对高精度丝杠的需求上升，中国企业开始研发相关产品。2016年部分企业的行星滚柱丝杠进入生产阶段，小部分企业实现小批量供货，中国市场进入发展期。目前尽管国内滚柱丝杠已具一定产业基础，南京工艺、博特精工等厂商已能够小规模生产行星滚柱丝杠，但是性能与国外竞品相比，在效率、承载能力和精度上仍有提升空间。

在高端丝杠领域，国内产品在精度、可靠性等方面与国外头部企业相比仍存在一定差距，特别在行星滚柱丝杠领域，受限于磨削等加工工艺、加工设备等方面的技术限制，国外企业占据行星滚柱丝杠的绝大部分市场份额。精密丝杠制造具备较高的技术壁垒，中高端丝杠采用磨削加工，需经过热处理、车削、磨削等多道工序加工，对原材料、制造工艺要求较高。另外除加工过程中的工艺优化，想要实现性能的提升，最终面临的是“设计-制造-检测”的闭环体系。海外企业具有先发优势，国产品牌在在精度保持性、功能可靠性、寿命、精度、刚度等关键性能指标上依然落后于境外产品，国产品牌市场占有率低。

国产行星滚柱丝杠产品的导程精度最大动载荷、最大静载荷等性能与国际企业相比仍有较大差距。以南京工艺、EWELLIX 和 GSA30mm 直径产品为例进行对比，可看出中国企业缺乏导程精度的统一标准，承载能力显著低于国际企业同规格产品。若要实现国产替代，仍需加大技术研发力度。

滚珠丝杠方面，中端市场国产替代相对明显，高端市场仍由德国企业主导。在中国市场中，本土企业在中端滚珠丝杠市场份额较高，中国企业份额合并达七成，三成为德国企业。高端市场由德国企业占主导，占据 90%的份额。中国企业在丝杠领域起步较晚，企业规模较小，仍未掌握高精度产品技术。但中国企业在丝杠领域进展较快，五洲新春、恒立液压等企业均积极布局高精度丝杠领域，部分已实现量产，推动国产替代进程。

行星滚柱丝杠方面，中国行星滚柱市场基本由国际企业主导，市场集中度高。根据 GGII，外资企业如 Rollvis（瑞士）、GSA（瑞士）、Ewellix（瑞典）、Rexroth（德国）在国内市场份额占比分别为 26%、26%、14%、12%，而国内企业合计占比（含南京工艺、博特精工、优仕特）约 20%左右。据 GGII，2023 年瑞士 GSA在中国市场的份额已超过 50%。

3.2国产：机加工工艺和设备的共通性驱动零部件厂商积极入局

有精密机加工能力和设备的企业跨界布局滚柱/滚珠丝杠，为精密丝杠市场注入发展新动能。由于丝杠和其他机械零部件在机加工工艺和设备上具技术共通性，国内汽车零部件企业积极跨界精密丝杠市场，国产丝杠企业通过自主创新已经在滚动丝杠这一高精度、高性能传动领域取得一定突破，并且已经有国产行星滚柱丝杠正在逐渐被高端应用领域认可和采用，中国企业南京工艺和济宁博特亦被列入 TOP10的行列，标志着国内企业在这一关键领域正在从追赶者向竞争者转变。

表37：国内丝杠主要玩家相关信息梳理（单位：亿元）

资料来源：wind，各公司公告，头豹产业研究院，国信证券经济研究所整理 注：市值数据截至2026年 7月24日，市值、营收、归母、研发投入均为2025年数值，单位为亿元人民币

3.3空间：人形机器人有望催生丝杠全新增量空间

滚珠/滚柱丝杠的应用领域广泛，已成为高精密传动领域中广泛使用的丝杠方案。在机床制造领域，丝杠可做为传动系统核心部件；在汽车制造领域，滚珠丝杠在新能源汽车转向机构、电助力转向系统、电子驻车系统、刹车系统具有应用前景。在工业装备领域，丝杠、导轨亦作为基础传动部件有着广泛的应用；在机器人制造领域，滚珠丝杠可用于机器人传动装置，通过滚珠丝杠组成单轴机器人/电动缸等完成线性驱动，据特斯拉 AI Day信息，特斯拉人形机器人 Optimus 有望采用无框电机与行星滚柱丝杠的线性执行器。

图216：滚珠丝杠应用领域

特斯拉 Optimus 机器人全身 14 个线性关节采用行星滚柱丝杠。线性执行器分别位于肘部 2 个、腕部 4 个、大腿前后 4个和小腿 4 个。肘部和小腿使用负载 3900Nm的中型行星滚柱丝杠，腕部使用负载 500Nm 的小型丝杠，大腿使用负载 8000Nm的大型丝杠，其中部分采用了反向式行星滚柱丝杠。

资料来源：Tesla AI day，国信证券经济研究所整理

七、产业链拆解之六维力传感器

1.传感器：人形机器人感知层、控制层关键部件

总结：传感器是人形机器人与外界交互的重要桥梁，人形机器人需搭载多种传感器（视觉、力觉、惯性、温度等），其中力传感器重要性高（感知并度量力）、价值量大（头豹研究院测算其在机器人中价值量占比16%）；力传感器按测量维度分为一至六维，其中六维力可给出最全面力觉信息，在人形机器人上主要安装于手腕、脚踝等部位，助力机器人实现精准感知和柔顺控制。

1.1传感器是人形机器人与环境交互的重要桥梁，力传感器价值量高

传感器是一种能够感知外部信息的测量工具，可将物理、化学、生物等非电信号转化为便于精确分析的电信号。作为获取外部信息的关键起点，传感器在很大程度上决定了控制系统整体的性能。随传感器技术的不断进步，传感器已在汽车电子、工业控制、消费电子、国防军事、航空航天等诸多领域得到广泛应用。作为人形机器人与外部环境交互的重要桥梁，传感器是感知层和控制层不可或缺的关键部件。人形机器人可分为感知、决策、控制、执行模块，传感器作为感知模块的核心部件采集机器人的内外部信息，信号输入人形机器人“大脑”后由大脑做出决策，再由控制模块的控制器和伺服驱动器输出控制指令，如关节的启动顺序、速度和力矩等控制指标，从而控制电机提供动力，驱动直线关节、旋转关节和灵巧手等执行模块执行具体动作，再通过传感器获取反馈信号，比较输出和输入状态，以达到精准控制的目的。

人形机器人的传感器相当于人的感知器官，种类繁多。人形机器人需要传感器采集并处理机器人自身和周围环境的状态，以及机器人自身状态，包括对视觉、听觉、触觉等信息的处理和分析。因此人形机器人往往搭载多种类型的传感器，更全面、准确地感知周围环境和操作对象的状态。例如，在抓取易碎物品时，视觉和触觉传感器的协同作用使人形机器人能够精确控制抓取力度，避免物品损坏。

力传感器在人形机器人中的重要性高、价值量大。人形机器人用到的传感器类型众多，除了满足传统机器人需求的比如电流传感器、温度传感器、颗粒物传感器之外，还包括价值量较高、对于性能提升较为关键的传感器，如力传感器、电子皮肤、视觉传感器、惯性传感器等。其中力传感器价值量高，与人形机器人的智能化、高精度控制紧密相连，对提升机器人性能具有决定性作用。因此本报告重点研究力传感器。

1.2人形机器人打开力传感器广阔应用空间

力传感器可感知并度量力，将力的量值转换为相关电信号输出，从而检测压力、重力、扭矩等机械量；力传感器测量系统可实现从最初载荷到弹性应变、应变片的电阻值、输出电压，到最终的力/力矩信号的变换过程。按测量维度可分为一至六维力传感器，在指定的直角坐标系内，力传感器能够测量几个维度，它就是几维力传感器：一维力传感器较常见的是称重传感器，只能测量垂直于地面的重力；三维力传感器则可测量 X、Y、Z 空间坐标系内的力觉信息。而六维力传感器能同时测量沿三个坐标轴方向的力和绕三个坐标轴方向的力矩，能给出最为全面的力觉信息。六维力传感器的研发难度大，不是三个一维力传感器和三个扭矩传感器结构的简单叠加，非线性力学特征明显要考虑多通道信号的温漂、蠕变、交叉干扰、数据处理的实时性等问题，六维联合加载标定也较为复杂，坤维科技认为六维力传感器的技术难度是一维力传感器难度的“六次方”。

资料来源：坤维科技，GGII，国信证券经济研究所整理

力传感器产业链拆解：

 上游是原材料与零部件：包括半导体、陶瓷、有机、金属材料等；零部件包括弹性体、应变片、电路板、粘接、外壳等。力传感器原材料成本占比高，以柯力传感为例，其直接材料成本占 73.6%；零部件层面，如应变片式传感器主要材料为应变片等；国际高端传感器主要使用硅应变片，中国企业多使用较为便宜的金属应变片。

中游为力传感器的生产制造：关键工艺流程主要为弹性体的制造与加工、应变片的贴片、检测等环节。

 下游应用领域较为广泛：机器人为重要应用场景。当前力传感器主要应用于高精度抛光打磨、铣削、焊接及高精密装配等场景多关节机器人，以及对传感性能要求更高的协作机器人。

在机器人应用领域，六维力传感器是机器人实现柔顺化、智能化控制的重要组成，为机器人的力控制和运动控制提供了力信息。力控技术的发展赋予机器人更强的感知、决策、执行能力，对机器人完成复杂精细作业、实现智能化起重要作用。

在人形机器人领域，六维力传感器主要装于手腕、脚踝等关键部位，可提升机器人手部操作的精细化与柔性化程度、测量脚踝处的力和力矩，提高脚部行走的稳定性，实现人形机器人精准和柔顺控制。在机器人末端关节上使用的六维力传感器一般需要连接一个执行机构，例如打磨头、夹爪等，执行器工作过程中的力臂（力的作用线到支点的距离）在几十到两三百 mm 之间。

当前部分人形机器人厂商明确披露在机器人产品中使用力传感器，如特斯拉、优必选、智元等。以 Optimus 为例，其在旋转关节上采用力矩传感器，在直线关节上采用力传感器，同时预计在手腕和脚踝部位有望采用六维力传感器。

优必选在人形机器人产品上均配备 4 个六维力传感器，分布在手腕和脚踝处。智元在远征 A2-W 机器人上配备 7 自由度双臂，配合六维力传感器，A2-W 能够精准执行多种力控任务。

图229：优必选人形机器人产品使用六维力传感器情况

1.3六维力传感器：高壁垒、高价值的精准力控传感器

总结：六维力传感器可测量空间坐标系中 3 方向力+3 方向力矩，1）性能指标：包括串扰、精度、准度、灵敏度、分辨率、过载能力等衡量指标；2）技术路线：应变式、电容式、压电式、光电式等类型，其中应变式技术成熟，精度高、成本较低、应用广泛；3）结构拆解：应变式六维力主要元件包括弹性体、应变片、底盘、基座、顶盖等，其中弹性体和应变片是核心部件；4）工作原理：基于弹性体形变，弹性体上粘贴的应变片发生形变导致电阻值变化，通过测量电路转为电压信号，算法解耦后得到六维力信息。

1、六维力传感器是人形机器人精准力控的关键

六维力传感器能够检测力在空间作用的全部信息，即在笛卡尔空间坐标系所形成的三个力分量（Fx、Fy、Fz）和三个力矩分量（Mx、My、Mz）都可以被完整描述，从而对力进行精密测量与控制；六维力测量的需求最早来自航空航天飞行器领域，飞行器内部的六维力传感器用来测量飞行器的空气动力学特性，包括正交三方向力（升力、阻力、侧向力），以及三方向力矩（俯仰力矩、偏航力矩和滚转力矩）。

六维力传感器相对于三维力传感器增加对三方向力矩的测量，能够更精准地测量力觉信息。举例来看，当力的方向与传感器的测量轴线平行但不重合（即力的作用点与传感器标定参考点不重合）时，仅采用三维力传感器可能测量出现误差，因为基于理论力学中力的平移等效原理，相当于有一个力和弯矩同时作用在传感器上，此弯矩对传感器产生一定变形作用。三维力传感器加载标定时无法考虑弯矩，使得标定出的模型和参数无法将弯矩的干扰修正消除，导致误差。力经正交分解并平移后，传感器既要承受力 Fx/Fy/Fz三分量作用，又要承受 Mx/My/Mz 三个弯矩作用，弯矩越大，三维力的测量越不准确。六维力传感器可精准地修正三方向力和三方向弯矩之间的耦合误差，很大程度上消除弯矩对力测量干扰。

核心指标：六维力传感器的核心指标包括串扰、精度、准度、满量程、满量程输出、灵敏度、迟滞、分辨率、过载能力等。

表38：六维力传感器关键技术指标及含义

资料来源：坤维科技公众号，谷向飞等，《六维力传感器静/动态性能指标综述》，机械工程与自动化，2019，(2)：224-226；国信证券经济研究所整理

串扰：用来衡量多维力传感器各测量方向间的耦合影响，可反映测量误差水平，是衡量六维力传感器性能关键指标之一。串扰需分别对六维力传感器的六个测量方向精确加载至各自的额定载荷，记录六个方向测量结果。如载荷组 1（图 14）中，仅对 Fx 方向加载到额定载荷，并假设加载方向和载荷值准确，所以理论上Fx 是 100%FS，其它方向是 0%FS；而实际测试结果显示，Fy、Fz、Mx、My、Mz 测量结果并非为 0%FS，其值大小即为在 Fx 作用下的串扰。根据坤维科技，比较优秀的串扰指标在 1%FS 左右，2\~5%FS比较常见。

精度与准度：精度强调测量结果的重复性，准度强调测量结果与理论真值之间的偏离程度。准度涵盖滞后、线性、蠕变等误差因素，更能体现产品的综合性能，是多维力传感器最为核心的技术指标之一。

图233：六维力传感器串扰测量指标

图234：六维力传感器精度与准度区别

资料来源：坤维科技，国信证券经济研究所整理 注：FS（Fullscale）表示六维力传感器各方向的额定量程。

精度等级：根据国家标准《GB/T33010-2016 中华人民共和国国家标准·力传感器的检验》，力传感器可分为 0.01\~1 八个级别；2023 年 9 月工信部发布的《关于组织开展 2023年未来产业创新任务揭榜挂帅工作的通知》中，《人形机器人揭榜挂帅任务榜单》提到：到 2025 年，完成人形机器人系列化力传感器的设计与制造，满足驱动关节、手指、足底等肢体末端力测量需要，并在人形机器人上开展实际应用。传感器采用低成本、高性能的设计，精度达到 0.5%FS，响应时间优于 0.03s，具有智能信息采集与处理能力，提升力传感器的智能化水平。

表39：力传感器分级和主要技术指标

资料来源：《GB/T33010-2016 中华人民共和国国家标准·力传感器的检验》；国信证券经济研究所整理

2、应变式六维力传感器精度高、较成熟，应用广泛

根据测量原理不同，六维力传感器可以分为应变式、电容式、光电式、压电式等类型。在产品性能方面，应变式传感器综合性能较优，其中硅应变和金属箔传感器的刚度接近，成本上金属箔占优，硅应变片在稳定性和信噪比方面更优。总体而言，应变式传感器较成熟，应用广泛，具有精度高、测量范围广、成本低、高频响特性好的特点（QYResearch预计其使用量约占力传感器总量的 80%+）。

表40：不同类型六维力传感器原理、特点、优劣势对比

资料来源：GGII，头豹研究院，孙永军，《空间机械臂六维力/力矩传感器及其在线标定的研究》，哈尔滨工业大学，2016:1-137；汤建华等，《多维力传感器研究现状及其小型化存在的问题与对策》，衡器，2021，50(12):40-45；张宇航等，《面向压电式六维力传感器的动态建模与性能分析方法》，中国惯性技术学报，2023，31(5):481-489，华力创科学专利文件；国信证券经济研究所整理

应变式六维力传感器的工作原理主要基于弹性体形变，整体过程包括 4个阶段：

 阶段①载荷→弹性体形变：力的作用下，弹性体发生与所受力成一定关系的微小应变。

 阶段②弹性体形变→应变片电阻值的变化：在弹性体变形较灵敏的部位粘贴电阻应变片，弹性体发生形变时应变片同样发生形变，应变片由于应变效应（金属应变片）或压阻效应（半导体应变片）产生电阻值的变化。

 阶段③应变片电阻值的变化→电压输出：应变片被接入到一个电桥电路中，该电路通常由四个电阻组成，其中两个固定电阻，另外两个应变片电阻。当弹性体受到力作用时，应变片的电阻值发生变化，导致电桥电路失去平衡，从而产生一个与力成比例的电压信号。

 阶段④电压输出→力/力矩信息输出：由于传感器包含多维力和力矩信息，每一个施加的力/力矩都可能对所有输出信号产生影响（即耦合）。因此需通过解耦算法将传感器输出电压向量进行解耦，得到实际加载的准确的力/力矩信息。最后力信号将会反馈给控制系统，控制系统根据感知到的力信号调整运动轨迹和力度，实现对力的精确控制。

结构拆解：以应变式六维力传感器为例，其主要机械元件包括弹性体、应变片、底盘、基座、顶盖等：

顶盖通过中心四个定位孔与弹性体直接连接，且顶盖与基座之间有一定缝隙，因此顶盖可直接受力并将力传递给与之相连的弹性体；

 弹性体目前主要是十字梁型，包括四个主梁、八个浮动梁、中心台、轮缘等。在每个主梁的正反面及两个侧面各贴有多个应变片。

应变片通常由金属箔或半导体材料制成，具较好的力学和电学性能，可将机械应变转换为电阻变化。金属应变片主要包括丝式、箔式等，由敏感栅、导线、覆盖层、基底等部分构成。作为应变片的核心，敏感栅是将应变量转换成电阻变化量的电阻体，可以感知微小的应变变化，主要为金属或半导体材料；敏感栅的引出部分即为导线，可将应变片接入测量电路；覆盖层主要保护敏感格栅；半导体应变片则主要包括体型、薄膜型、扩散型等，采用半导体材料作为敏感栅，灵敏度较高。

 基底一方面能保护内部敏感元件，另一方面可传导被测单元的应变。

图237：应变式六维力传感器结构

应变片系六维力传感器核心部件，主要包括金属应变片或硅应变片方案：

 金属应变片：应变效应，受力后尺寸变化导致电阻变化。传统金属应变片以金属应变效应为原理，金属受力后发生尺寸变化，产生电阻变化，这种应变效应引起的材料电阻值的变化幅度较小（相对于硅应变片）。

 硅应变片：压阻效应，受力后半导体的电阻率发生变化。以半导体压阻效应为原理：力作用下半导体晶格产生畸变→晶体内部能级构造变化→晶格对称性被破坏→改变载流子相对能量、迁移率→改变材料电阻率。相对金属应变片，硅应变片灵敏系数更高，且机械滞后性（外力消失后不会立即恢复原样）、体积等都比较小；缺点是温度稳定性弱，温度变化会导致电阻值变化，且承受较大外力时会导致其输出的非线性误差增加，需要采用温度补偿等措施。

2.壁垒：设计、算法、标定以及工艺多维壁垒

总结：六维力传感器的价值量高、技术难度大，Know how要求多，技术壁垒主要体现为设计、算法、工艺的精湛结合，结构设计、解耦、标定检测、加工工艺等多个方面共同构成六维力传感器制造“系统工程”：1）结构设计方面，六维力传感器的结构设计涉及多个关键点，包括弹性体的选择与优化、应变片设计与选择等，弹性体需要平衡刚度与灵敏度，应变片种类较多且影响工艺路线选择；2）解耦方面，消除维间耦合（即解耦）是六维力传感器需解决的核心问题，包括结构解耦和算法解耦；结构解耦存在加工难度高、不易实现、成本较高等难点，壁垒较高；算法解耦种类较多，各有优劣，尚未收敛，厂商也需要对模型改进，Knowhow较深；3）标定与检测方面，六维联合加载标定和检测的复杂程度高，设备需自研；4）工艺方面，加工工艺流程长、复杂度高，弹性体和应变片的加工 Knowhow 较深，金属应变片贴片仍需依赖人工，大批量一致性自动化生产的壁垒较高。硅应变片精度、灵敏度高，与玻璃微熔工艺结合可提高自动化生产能力，有望成为未来大批量出货时的工艺方向。

2.1结构设计：弹性体和应变片设计涉及多个关键点

六维力传感器结构设计涉及多个关键点，如弹性体的选择与优化、应变片设计与选择等，共同构成六维力传感器高精度、高稳定性和高可靠性的基础。其中弹性体的结构直接影响传感器的灵敏度、刚度、动态性能、维间耦合等特性。

弹性体的结构设计是六维力传感器的核心，需要平衡刚度与灵敏度。弹性体的刚度决定传感器的测量范围，刚度越大，量程越大，但灵敏度就越小，因此如何在刚度和灵敏度之间平衡，成为弹性体的设计的壁垒之一，在结构设计和材料选择方面具较多 Know how：1）结构：结构设计时需考虑量程、重量限制、尺寸限制、安全载荷下的强度、电路板放置、与其它结构的机械配合等多种因素，也需充分考虑力传递的均匀性和灵敏度，确保传感器能够准确感知多维力的变化；2）材料：需考虑材料力学性能、刚度、稳定性及加工精度等因素，比较好的弹性体材料应具备良好的弹性恢复能力和缓解疲劳性能，以确保传感器在长期使用过程中保持高精度和稳定性。

当前弹性体的结构有多种类型，各有优劣，尚未收敛。美国斯坦福大学人工智能研究所设计的十字交叉梁结构的六维腕力传感器，其采用“马提斯十字梁”(MaltessCross)结构，是应用最广泛的一种结构，优点是结构对称，同时降低了高度使得传感器结构紧凑，并且维间耦合小，易于实现温度补偿，但也存在抗过载能力较差，动态特性难于提高等缺点。

表41：不同弹性体结构的力传感器对比

资料来源：付立悦，《多维力传感器的静动态性能研究》，东南大学，2021:1-120；国信证券经济研究所整理

应变片设计与选择方面，应变片类型较多，且影响工艺路线，knowhow 较深。应变片主要包括金属应变片和半导体应变片，其中金属应变片主要包括丝式、箔式等，半导体应变片则主要包括体型、薄膜型、扩散型等，种类较多。不同类型的应变片影响其与弹性体的连接工艺。金属应变片在与弹性体相连接时主要采用胶水粘贴的工艺，需人工贴片；而半导体应变片则可以采用玻璃微熔工艺，可实现大批量自动化生产。因此，应变片的设计与选择也具有较深壁垒。

弹性体和应变片的选择会影响六维力的温度漂移与补偿。温度漂移是指不同环境的温度变化会对影响传感器性能，是传感器需要解决的重要问题之一。以应变式六维力传感器为例，应变片电阻值变化主要有两个来源，其一是正常的金属应变效应或者半导体压阻效应，另一来源则是温度漂移：

 应变效应、压阻效应：受力时，弹性体形变带动应变片形变，金属应变效应或者半导体压阻效应导致应变片的电阻值发生变化；此原因即为常温下力传感器的测量原理，应变片的形变仅由弹性体带动。

 虚假应变（温度漂移）：当环境温度变化时，一方面引起材料电阻系数的变化，直接导致电阻值变化（而不是力作用）；另一方面会引起应变片与弹性体的体积发生不同程度变化，产生不同应变值，导致电阻值变化。此时应变片的形变是虚假应变，又被称为热输出，需要通过温度补偿进行消除。

弹性体的材料可能影响温度漂移。同样的应变片粘贴于不同材料弹性体上时，温度变化会影响弹性体材料的弹性模量，进而导致六维力的产生不同程度的虚假应变。因此，弹性体设计时需注重材料选择。

补偿应变片法是常用的温度补偿方法，高精度补偿需具备较高 Knowhow。补偿应变片法是使用两个相同的电阻应变片，一片为工作应变片，粘贴在需要测量应变的地方；另一片为补偿应变片，粘贴在与同材料、同温度条件但不受力的补偿件上，并与工作应变片作为邻臂接入电桥中，补偿应变片不承受应变，只感受温度变化。由于两个应变片处于相同的温度场中，所以温度变化引起的应变相同，因而可以消除温度的影响。然而整体来看，通过硬件设计进行温度补偿较难做到高精度补偿，高精度温度补偿还需结合软件算法，具备较高 Know how。

图240：弹性体采用不同材料时应变片的温度漂移

图241：六维力传感器补偿应变片法

2.2解耦：结构、算法双解耦难度高

消除维间耦合（即解耦）是六维力传感器需解决的核心问题。理想情况下，六维力传感器各通道间不存在维间干扰，每个通道电压输出只与本通道的加载力/力矩有关，与其它通道无关；但事实上由于弹性体机械结构、传感器机械加工精度、应变片粘贴技术、测量方法等原因，几乎任何通道输出信号会受各个方向力/力矩的影响，某一通道的输出信息可认为是由该通道输入的力/力矩和其余耦合通道输入的力/力矩共同作用之和，即存在维间耦合。

多维力传感器的耦合问题产生的原因包括结构性耦合和误差性耦合。结构性耦合主要是因为弹性体是一体化结构，在结构设计上某些方向存在耦合；误差性耦合产生的原因主要是制造工艺和贴片水平的限制。因此要提高六维力传感器感知的精确性需要进行解耦，主要包括结构解耦和算法解耦。

1、方案一：结构解耦

在解耦结构设计方面：由于结构加工和工艺误差等原因，不同维度之间的力信号可能会相互干扰，影响测量精度。可通过结构设计来提高解耦的精度，结构解耦是从误差根源入手，通过合理布局、制造工艺和机械设计，将不同维度的力信号分离开，减少相互间干扰。通过弹性体结构的设计，多维力传感器能够在受到外力作用时，将多维力及力矩分量转换为可测量的电信号。例如，一种具有滑移结构的六维力传感器通过滑移结构将十字梁进行限制，使其只在需要的方向移动，具备结构解耦的特性。但结构解耦存在加工难度高、不易实现、成本较高等难点，

壁垒较高。

2、方案二：算法解耦

算法解耦通过软件算法的设计对六维力传感器进行解耦。相比结构解耦，算法解耦灵活性高、成本低、更易实现，分为线性解耦和非线性解耦：

1）线性解耦假设六维力传感器的输入和输出呈线性关系，基于最小二乘法来计算系数矩阵的广义逆，是最简单、应用最广泛的解耦算法。但不同通道的输入、输出数据之间并不总是线性关系，出现微小扰动可能使得解耦精度发生偏差。

2）非线性解耦算法种类较多，各有优劣，尚未收敛。非线性解耦算法包括反向传播神经网络（BP）、径向基函数（RBF）、支持向量机算法（SVR）、极限学习机算法（ELM）等等，可处理非线性映射关系，误差相比线性解耦有明显改善，但也存在计算复杂、所需训练样本多、耗时长等缺点，厂商也需要对解耦模型进行改进，增加解耦成本。

2.3标定与检测：六维联合加载标定复杂度高，设备需自研

六维力传感器在设计、制造完成后，或者使用一段时间后，需对其进行标定和校准，以确定其输入、输出间的关系是否变化，确保各项性能指标满足要求。

标定是指通过试验方法记录输入-输出数据，将已知的被测量(即标准量)输入传感器，得到传感器的输出量，建立输出量与输入量之间的对应关系，从而得到一系列表征两者关系的标定曲线，进而得到获得六维力传感器内部算法的各个参数，也就是建立传感器原始信号和受力之间的映射关系。

检测是指加载已知理论真值的载荷（输入）并同时记录传感器测量结果（输出），统计、比较测量结果和理论真值的差异，获得传感器的精度和准度，也就是测试传感器准不准。简单来说，标定是获得传感器参数，检测是获得传感器的精准度。

 标定

从原理上来看，六维力传感器在测量时，弹性体上会受到六维力/力矩的作用，以F 来表示；而传感器输出的电压信号则用 V 表示。六维力的输入矩阵 F 和输出矩阵 V之间的关系为：F=C×V，C即为标定矩阵。传感器的标定就是求标定矩阵 C，即根据加载在传感器上的已知力 F（标定力）和传感器六通道的电压输出值 V，求解出矩阵 C。C已知后，在传感器上施加任意方向大小的载荷，就可以根据输出电压 V得到传感器上加载的力 F 的大小。

图247：标定流程图

资料来源：陈昌俊，《六维力传感器标定技术研究》，浙江理工大学，2022:1-79；国信证券经济研究所整理

六维力传感器的标定需要同时考虑六个维度，六维联合加载标定的样本空间复杂程度高。对于六维力传感器而言，在标定时需要六维联合加载标定，即三个方向的力（Fx、Fy、Fz）和三个方向的力矩（Mx、My、Mz）同时加载。从难度对比来看，假如同样每个维度取 9个样本点，一维力传感器的样本空间包含 9个样本点来，而六维力传感器的样本空间则包含 531441个样本点，难度呈指数型上升。

六维联合加载标定难度较高的主要原因在于非线性特性，六维力传感器并非多个单维传感器的简单叠加，需要通过对交叉样本点的加载标定来充分体现非线性效应，然后采用解耦算法的数学模型进行深入研究，之后还要精确拟合模型参数，才能标定出高准度的六维力传感器，实现高准度。

 检测

检测的主要功能是评价传感器的标定效果。检测也要采用六维联合加载的方式，所用到的设备与标定设备一样，但检测样本点需要与标定样本点都不相同。每个检测样本点都是三个方向力（Fx、Fy、Fz）和力矩（Mx、My、Mz）的组合。检测样本点的选择应该满足随机性和非相关性的要求，并且较为均匀地分布在样本空间中，才能准确、客观的评估标定结果的优劣。

 标定设备

标定设备方面，目前六维联合加载设备无标准产品，需厂商自研。六维联合加载设备是高精度六维力传感器研发和生产的必要条件，但是目前没有标准产品可以直接采购，一般由六维力传感器的厂商自行研制，因此不同厂商的六维联合加载设备的形态差别非常大。六维联合加载设备的研发涉及到空间光学定位、载荷位移补偿、机电一体化等多项综合技术，Knowhow 较深，依赖工程经验。一旦细节考虑不周全，加载效果就不理想，加载设备自己产生的耦合误差可能超过 1%FS，进而无法标定出高准度的六维力传感器。

2.4生产加工工艺：一致性自动化生产难度高

六维力传感器加工工艺流程长、复杂度高，核心零部件弹性体和应变片加工 Knowhow 较深，且当前小批量出货下，金属应变片的贴片工艺仍依赖人工，大批量一致性自动化生产的壁垒高；硅应变片+玻璃微熔的工艺路线可实现自动化贴片，

有望提高大批量生产的能力。

1）弹性体加工方面，弹性体在加工中会产出各种加工应力，其加工应力的积蓄与大小会影响到传感器的测试性能指标，因此加工中应尽量避免加工应力积蓄或减少加工应力；此外在贴片、组桥、补偿、调试、封胶等环节上需控制环境温度、湿度洁净度和流程节拍，Knowhow较深。

2）应变片贴片方面，当前小批量出货情况下，大部分应变式六维力厂商仍采用金属应变片+人工贴片的方式，尚未完全实现自动化生产，仍需人工操作，带来对人才、经验的要求，提升大批量、一致性出货的难度。

表42：应变式力传感器具体工艺步骤

资料来源：柯力传感招股说明书，国信证券经济研究所整理

金属应变片主要是在基底的塑料薄膜上贴上由薄金属箔材制成的敏感栅，然后再覆盖上一层薄膜做成迭层构造。主要生产工序包括基底制作、匀光刻胶、腐蚀、调阻、加盖层等。金属应变片主要通过胶水粘贴的工艺与弹性体相连接，而胶水粘贴是一项工艺性较强的作业，主要凭借贴片工人的经验，工艺 knowhow较深。

图252：人工贴片流程

图253：人工贴片示意图

硅应变片精度、灵敏度高，与玻璃微熔工艺结合可提高自动化生产能力，有望成为未来大批量出货时的工艺方向。金属应变片存在成本较高、灵敏度低、抗干扰能力和稳定性较差等劣势，而硅应变片有更好的压阻效应，在高精度和高灵敏度的力学测量的领域可实现对金属应变片的替代。硅应变片目前主要通过光刻单晶硅技术或蚀刻单晶硅技术制造；与传感器连接时，硅应变片常采用有机胶粘贴或玻璃微熔方式，其中玻璃微熔能够通过自动化工艺生产，提高批量化生产能力。

√ 有机胶粘贴是将硅应变片放置在固定胶上，通过加热使传感器上的固定胶熔化，从而将硅应变片固定在固定胶中；但高温环境中固定胶可能会熔化，使应变片位置发生改变，影响性能。

 玻璃微熔是使用高温熔化的玻璃粉作为黏合剂，将弹性体与硅应变片紧密结合。玻璃微熔工艺能够通过自动化工艺生产，消除传感器的零点漂移，改善稳定性，还使得传感器能够兼容各种气体和液体环境，拓宽应用场景。

安培龙在其发明专利《一种基于玻璃微熔工艺的六维力传感器及其制备方法》中详细介绍通过玻璃微熔工艺中将硅应变片和弹性体进行连接的方法：采用 MEMS硅基半导体应变片和玻璃微熔工艺相结合的技术，有效解决传统树脂粘接工艺带来的老化、蠕变影响，具有优异的稳定性和抗冲击能力：

 步骤 1：对弹性梁表面喷丸处理。喷丸加工是一种在材料表面喷射高速颗粒来改变其表面形貌的方法，让弹性梁表面粗糙，提高后续与玻璃粉粘附性；颗粒大小 100-150目可获得适度粗糙度，以提供良好的附着性和表面质量。

■ 步骤 2：对弹性梁的表面进行酸洗。喷丸处理后弹性梁的表面可能存在碎屑，通过清洗去除弹性梁表面的碎屑，避免对后续玻璃粉印刷造成影响；酸洗处理可以去除表面的氧化物、污垢和其他杂质，清洁表面并提高其粘附性。

 步骤 3：使用丝网印刷技术将玻璃粉印刷到弹性梁的表面。使用丝网印刷技术将玻璃粉均匀地印刷到弹性梁上应变片安装位置的表面，丝网印刷是常见的印刷技术，在网孔上涂覆墨漆并压榨使其通过网孔传输到弹性梁的表面上。

 步骤 4：对弹性梁表面的玻璃粉进行预加热，将玻璃粉加热成半熔状态，从而更好地与应变片嵌入并固化。相比粉末状，半熔状态的玻璃粉能够更好地对应变片进行预固定。

 步骤 5：将应变片放在玻璃粉上，对玻璃粉继续加热，使应变片嵌入玻璃粉中。将硅应变片嵌入半熔状态的玻璃粉中，去应力退火的同时，让其贴合弹性元件，与玻璃粉有效结合。对弹性梁表面玻璃粉预加热（加热到 550℃）使其呈半熔状态，以确保它在后续可与应变片嵌入在一起，由于硅熔点远高于玻璃粉加热温度（550℃），因此无需担心高温加工对硅应变片造成损伤。

 步骤 6：使用金丝键合工艺，将硅应变片连接形成惠斯通电桥。金丝键合是一种常用的微电子封装技术，通过将金属线键合到应变片的焊盘上，使得传感器上的四个应变片实现电连接，形成惠斯通电桥，从而测量力的变化。

3.市场：国产玩家进展较快，人形机器人催生广阔空间

总结：六维力传感器高端市场以外资为主，近几年国内玩家逐步入局，产品性能不断迭代；当下六维力传感器单价约 1-2 万元，随后续机器人出货量以及搭载率的提升带来的成本摊销，其单价有望逐步下探有望下探至1000-2000元；结合GGII测算 2030年人形机器人领域六维力传感器市场规模有望达 138.4 亿元。

3.1竞争格局：国产替代进程加速

六维力传感器外资品牌先发优势明显，国内仍处产业早期，但已有国产替代趋势。全球六维力传感器厂商品牌主要分布在欧美、中国、日韩三大地区。根据QYResearch， 目 前 六 维 力 传 感 器 行 业 高 端 市 场 以 外 资 品 牌 ATI IndustrialAutomation、Epson 等为主，但外资品牌近几年市占率持续下降。近年来，国产入局者逐渐增加，但受限于该领域的高技术壁垒，真正具备批量化产品供应能力的厂商依然偏少。国内厂商包括坤维科技、鑫精诚、宇立仪器、柯力传感等。据智研咨询，2023年国内六维力传感器 67.9%市场份额由外资品牌占据，相比 2020年国产替代趋势明显（增长 13pct)。国产产品性能不断提升，2023年国产六维力传感器品牌市场份额 32.1%，本土企业宇立仪器市场份额仅次于 ATI，排名第二，占比 12.2%，其在工业机器人磨抛行业和汽车碰撞测试行业应用较多；蓝点触控、坤维科技也具备较强竞争力，分别占比 4.8%、4.7%；尽管国产品牌与外资产品在精准度方面已基本对齐，但在灵敏度、串扰、抗过载能力及维间耦合误差等指标

上仍有提升空间。

部分中国玩家如坤维科技、宇立仪器、蓝点触控等国产品牌厂商未上市，上市公司中如柯力传感、凌云股份等上市公司也依托前期在传感器产业的积累，积极布局六维力传感器。国内六维力传感器入局者逐步增多。

表43：国内六维力传感器主要玩家相关信息梳理

资料来源：wind，各公司公告，各公司官网，高工机器人，ITES深圳工业展，国信证券经济研究所整理 注：市值数据截至2026年 7月24日，市值、营收、归母、研发投入均为2025年数值，单位为亿元人民币

3.2市场空间：人形机器人打开增量空间

六维力传感器应用领域广泛，未来人形机器人将为六维力传感器带来广大应用空间。当前主要应用于汽车行业的碰撞测试、轮毂测试和零部件测试等，以及航空航天、生物力学、医疗康复、科研实验、机器人与自动化等领域。人形机器人对精准力控要求高，未来预计能够为六维力传感器带来庞大增量需求。

图257：六维力传感器应用领域

八、产业链拆解之固态电池

1.固态电池

1.1固态电池与液态电池对比

根据电解质的不同，锂电池技术体系可分为：液态电解质电池、混合固液电解质电池（半固态电池）、固态电解质电池。

固态电池与液态电池工作原理相同。固态电池在电池结构上与液态电池变化明显：半固态电池由于仍存在部分液态电解液，故而保留了电解液和隔膜等结构。而全固态电池离子传导介质和通道由传统的电解液与隔膜变为固态电解质，电池结构实现进一步简化。半固态电池由于仍存在部分液态电解液，故而保留了电解液和隔膜等结构。而全固态电池离子传导介质和通道由传统的电解液与隔膜变为固态电解质，电池结构实现进一步简化。

1.2固态电池核心优势：能量密度高、安全性高

固态电池能量密度更高：1）固态电解质电化学窗口宽，能够适配更高电压的正极材料。2）固态电解质具有良好的机械性能，能够有效抑制锂枝晶的形成，从而能够兼容更高能量密度的锂金属负极材料。3）由于电解质的非流动性，电芯内部极片可以串联连接以此提高单体电压，实现与多电芯串联而提升电压的同等效果，从而能够在成组时减少结构件使用、提升能量密度。目前，行业中常见的半固态电池能量密度多集中在 350-400Wh/kg，部分全固态电池样品能量密度超过500Wh/kg。

固态电池安全性更高：固态电解质本身不可燃、且热分解温度高，固态特性完全避免了电解液腐蚀、挥发、漏液等问题，安全性能大幅提高。

图260：各类电池性能及结构对比

资料来源：许晓雄、邱志军、官亦标等，《全固态锂电池技术的研究现状与展望》，储能科学与技术，2013，2(4):331-341，李泓，《中国固态电池领域发展现状和未来挑战》，科学观察，2023，18(4):5-9；国信证券经济研究所整理

1.3固态电池短期不足：倍率性能、循环寿命和成本制约产业化

界面处机械稳定性较差影响寿命：充放电过程中，电极材料会产生体积变化，结构应力的累加会造成界面接触面积的下降、形成结构缺陷，从而影响循环寿命。

界面处电化学稳定性较差影响倍率性能：固态电解质与电极的接触是固-固接触，接触面积小且接触面有更高的阻抗，从而影响锂离子的传输。

固态电池成本仍相对较高：正极材料或采用高镍三元、富锂锰基等，负极或将搭载硅负极、金属锂等，材料成本明显提升。同时，电解质难以轻薄化、且部分搭载金属元素，成本亦有提升。部分电解质体系对于水分等较敏感，有些制造和后处理环节中需要依赖于惰性气体或干燥室，生产制造成本也有所提升。

目前液态高镍三元电池成本普遍在 0.40-0.45 元/Wh，半固态三元电池成本在0.8-1.1 元/Wh，全固态电池成本在 3.0 元/Wh 以上。

图261：液态电池成本结构

1.4固态电池的成本比较与中远期展望

固态电池降本方案：1）技术突破，固态电解质的制备方案成本、设备投资额持续下降；2）规模效应助力，硅负极、固态电解质材料等价格有望下滑；3）产线良率优化，降低单位制造与人工成本。

中期来看，伴随固态电解质、硅基负极等材料价格有望加速下行，同时产线良率有望稳步提升，届时我们测算得到半固态电芯的单位总成本约为 0.49元/Wh。

远期来看，全固态电池电解液也将全部被替换为固态电解质，我们测算得到届时全固态电芯单位总成本约为 0.80-0.92 元/Wh。

图264：半固态/固态电池成本比较与中远期展望（元/Wh）

2.固态电池产业链梳理

2.1固态电池产业链

固态电池产业链发展总结：

 固态电池：半固态/凝聚态电池领域，卫蓝新能源、清陶能源等均已实现产品量产，能量密度集中在 300-400Wh/kg；宁德时代推出 500Wh/kg 凝聚态电池已经批量应用于峰飞航空等客户。目前半固态电池成本集中在 0.8-1.1 元/Wh，循环寿命已满足车用需求。全固态电池领域，企业目前仍处于样品试制和尺寸放大阶段，多数企业预计在 2025-2026 年试制出 20-100Ah 不等的电池样品，多数将在 2026-2027年开始进行装车测试。

 固态电池设备：干法电极设备、叠片机、高压化成设备等已实现中试线级别交付；2025年内干法电极设备有望持续优化，在负极侧实现 GWH 级别设备量产交付。

 固态电解质：固态电解质在 2025年处于产能扩展期，企业产能逐渐由十吨级走向千吨及万吨级，为后续量产铺垫。原材料硫化锂产能也由吨级实现产能的持续放大。价格方面，目前固态电解质普遍在几百万元/吨，伴随产业化推进，有望下降至几十万元/吨水平。

 固态电池负极：硅基负极体系在 2025 年开始批量供应，产品价格有望陆续下降。锂金属负极方案也处于积极探索中。

 固态电池正极：三元方案为主，富锂锰基与镍锰酸锂依旧处于产品开发测试和送样过程中。

2.2固态电池产业链部分环节价值量显著变化：

图266：全固态电池与液态电池相比核心变化环节

资料来源：各公司公告、各公司官网，国信证券经济研究所整理；注：最新情况以各公司公告为准

1、国内电池企业：半固态与固态电池领域同步布局。

图267：部分电池企业半固态与全固态电池布局进展

资料来源：各公司公告、各公司官网，国信证券经济研究所整理；注：最新情况以各公司公告为准

2、海外电池企业：深耕全固态电池路线。

2.3固态电池设备环节核心变化：

VDMA Battery Production，2019:1-24，曼恩斯特官网；国信证券经济研究所整理；注：黄色、红色为固态电池与液态电池相比变化环节；固态电池工艺尚未成熟，没有形成固定工艺

1、前段工序：全固态电池更适配干法电极方案

 硫化物固态电池未来或采用干法电极工艺：干混+纤维化+辊压成膜。干法电极工艺是在无溶剂环境下，将活性材料、导电剂、粘合剂混合后，在一定温度、剪切力作用下使粘结剂发生纤维化形成三维网状结构混匀材料，之后将其辊压覆盖在集流体表面来形成电极。硫化物电解质对于水、氧气等敏感并对部分溶剂的化学稳定性较差，故而与干法工艺更加适配。

 针对干性粉料混合，需增加干混纤维化设备。固态电池混料环节使用干性颗粒或者粉体，原有液态电池搅拌设备需要改进，对搅拌器位置、搅拌速度以及温度等做出调整，以保证混合的效率、混合后粘度以及均匀性。另外固态电池混料后需要增加纤维化设备以提升粉体成膜性能。干混与纤维化关联程度高，部分厂商对两者进行一体化设计。

 成膜阶段新增辊压设备需求。干法电极工艺中辊压设备主要用于成膜环节。干法辊压需要施加较大压力或者采用多辊差速辊压等方式、将干粉压实到特定密度与厚度；对于设备精度要求更高。

 目前干法混料与纤维化环节，宏工科技等企业布局领先；辊压设备领域，纳科诺尔等企业积极布局。此外，先导智能、曼恩斯特、赢合科技等公司整合前道工序，已实现干法前段设备的全覆盖。

图272：全固态电池辊压成膜工序

2、中段工序：卷绕更换为叠片设备、增加等静压设备

 固态电池电解质层柔韧性较差，未来或全部采用叠片工艺。固态电解质具有脆性，不适用卷绕工艺，需全部采用叠片工艺。另外，由于固态电池各极片大小不一，边缘无隔膜部分易错位发生短路，对叠片设备精度提出更高要求。

 为改善固态电池固-固界面接触问题，需要增加等静压工艺。固态电池各材料层堆积时，需要施加一定压力对其进行致密化处理。但是传统热压和辊压方案提供压力有限且施加压力不均匀，电极和电解质材料结合的紧密性以及材料密度均匀性难以保障。等静压技术是将带压实的粉料、胚料等置于密封容器中，以高压流体为介质，将其产生的静压力均匀从各个方向对加工件加压。等静压技术应用于固态电池中，可使电极和电解质材料紧密结合，优化界面接触，消除电芯内部空隙，减少界面阻抗，提升电池离子电导率和机械强度。

3、后段工序：或采用高压化成工艺

固态电池内部阻抗相较液态电池更高，需要施加更大的压力强制锂离子穿透固-固界面屏障，形成离子导通网络。常规电池化成压力在 6 吨左右；固态电池化成压力则需要 10-100吨，同时化成时间亦显著增加。

4、固态电池设备产业化进程

图276：部分设备企业在固态电池设备领域布局情况

资料来源：各公司公告、各公司官网，国信证券经济研究所整理；注：最新情况以各公司公告为准

2.4固态电解质：硫化物体系成为全固态电池主流路线

 固态电解质主要分为：聚合物电解质、无机电解质以及复合电解质。聚合物体系生产工艺简单、量产速度快；氧化物体系综合性能较好；硫化物体系导电率最优、但氧化稳定性差；卤化物体系电化学稳定性较高、电导率较高、但是制备成本高。

半固态电池：技术路线以氧化物为主；主要以中国企业主导该技术路线发展。国内企业天目先导、清陶能源等均已经实现量产。

 全固态电池：技术路线以硫化物为主。日本企业布局时间较长，中国企业近年发展迅猛。海外企业长期坚持硫化物技术路线；2024 年以来国内企业逐渐形成以硫化物作为全固态电池核心电解质路线的共识。部分企业采用硫化物为主的电解质体系，并在正极侧复合氧化稳定性好的卤化物电解质，以提升综合性能。

图278：不同固态电解质特性比较

资料来源：姚忠冉等，《锂离子电池氧化物固态电解质研究进展》，新能源进展，2023，11(1):76-84，吴敬华、杨菁、刘高瞻等，《固态锂电池十年(2011—2021)回顾与展望》，储能科学与技术，2022，11(9):2713-2746；国信证券经济研究所整理

1、固态电解质：硫化物体系处于量产初期阶段

 氧化物固态电解质（半固态电池领域）：天目先导、清陶能源、蓝固新能源等企业量产进度领先，并形成千吨级以上产能，在对外供货或自用。

 硫化物固态电解质（全固态电池领域）：日本三井金属、出光兴产等布局较早，目前均有百吨级产能并实现出货。国内企业中科固能、有研新材等布局较快，亦实现小批量供货。同时，由于目前产业化尚未成熟，硫化物固态电解质的产品售价普遍在上百万元/吨。

图279：部分公司固态电解质布局情况

资料来源：各公司公告、各公司官网，国信证券经济研究所整理；注：最新情况以各公司公告为准

2、固态电解质原料

 半固态电解质原料：目前国内半固态电解质多为氧化物体系。

 氧化物固态电解质 LLZO的原材料包括二氧化锆、硝酸锆、碳酸锆等。国内锆生产企业主要包括东方锆业、三祥新材、凯盛科技等。

 氧化物固态电解质 LLZO/LLTO的原材料包括氧化镧、硝酸镧、氢氧化镧等。国内企业中北方稀土、盛和资源等具有氧化镧生产能力。

 氧化物固态电解质 LLTO/LATP的原材料包括二氧化钛、焦磷酸钛等。国内主要钛白粉生产企业包括龙佰集团、中核钛白、钒钛股份等。

 氧化物固态电解质 LAGP、硫化物固态电解质 LGPS 等原材料包括二氧化锗、硫化锗等。

 全固态电解质原料：国内外全固态电解质多为硫化物体系、部分辅以卤化物，主要原料为硫化锂（1GWh固态电池需要 300-500吨硫化锂）。目前海外出光兴产产业化进度较快，国内厦钨新能、光华科技等均处于加速布局阶段。目前硫化锂单吨价格仍在数百万元。

3、固态电解质原料相关企业布局梳理

2.5固态电池正极：高镍三元为中短期方案，富锂锰基加快开发

 中短期内高镍三元体系是主流方案。目前，固态电池正极开发主要集中在高镍三元正极、镍锰酸锂、富锂锰基等路线。其中高镍三元正极凭借能量密度高、倍率性能好、商业化程度高等优势，成为当前主流正极材料体系。富锂锰基、镍锰酸锂等材料高能量密度优势突出，未来有广阔应用前景。目前，容百科技正就富锂锰基进行吨级验证，当升科技在进行 5V尖晶石镍锰酸锂正极样品验证。

 当升科技、容百科技等产业化布局领先。大多数三元正极企业均拥有高镍三元产品布局，其中容百科技、当升科技等均已经实现对固态电池企业的出货。厦钨新能、振华新材、长远锂科、贝特瑞等正极企业也有固态电池材料布局。此外，宁夏汉尧、巴斯夫杉杉、华友钴业等企业也积极布局富锂锰基等新型正极材料。

图282：部分正极材料性能对比

资料来源：姚忠冉等，《锂离子电池氧化物固态电解质研究进展》，新能源进展，2023，11(1):76-84，吴敬华、杨菁、刘高瞻等，《固态锂电池十年(2011—2021)回顾与展望》，储能科学与技术，2022，

11(9):2713-2746；国信证券经济研究所整理

固态电池正极：传统三元企业优势明显。

固态电池正极材料目前仍以三元高镍正极为主，其中传统优势企业容百科技、当升科技等在固态电池客户开拓方面依旧处于领先地位。未来，富锂锰基、镍锰酸锂等材料有望成为重要技术路线，但目前大多处于吨级送样阶段。

2.6固态电池负极：掺硅体系为中短期主流方案，锂金属具备长期空间

 硅基负极或成为固态电池负极材料中短期主要解决方案。固态电池的负极材料主要包括石墨、硅负极、合金负极、金属锂等。硅理论比容量高达4200mAh/g，是石墨类负极的十倍以上，其优势在于：1）电位低、克容量高，能量密度高；2）地壳中含量高，理论成本低；未来其有望成为中短期重要的负极材料方案。

 长期来看，金属锂有望在固态电池负极实现应用。金属锂理论克容量高、电极电位低，是固态电池的理想负极材料。但目前产业化还存在挑战：金属锂电化学活性高，影响负极和电解质的利用率；锂金属在循环过程中容易出现枝晶生长的问题，从而影响电池的循环稳定性。

 硅基负极方面，贝特瑞、杉杉股份、翔丰华、璞泰来等已经初步量产硅碳负极等产品。金属锂负极方面，赣锋锂业、天齐锂业、英联股份、天铁科技等积极进行产业布局。

图284：全球固态/半固态电池负极材料市场空间（亿元）及需求（万吨）

图285：部分负极材料性能对比

资料来源：贾理男、杜一博、郭邦军、张希，《基于硫化物电解质的全固态锂离子电池负极研究进展》，化工学报，2022，73(12):5304-5318；国信证券经济研究所整理

固态电池负极：2025年硅基负极产能将快速释放。

中短期来看，硅基负极依托其能量密度较高、技术相对成熟等优势，将成为固态电池的主流负极方案；企业硅负极扩张产能预计在 2025年开始陆续大规模投放，其中贝特瑞等企业布局相对领域。长期来看，锂金属依托能量密度高的优势将成为固态电池重要技术路线，锂资源领域企业在该细分领域布局领先。

2.7固态电池集流体

硫化物固态电解质易与铜箔发生反应生成铜硫化物进而腐蚀集流体表面，影响电子传导并破坏电解质表面致密性。因此需要对原有铜箔集流体进行表面改性或者替换为更为致密以及耐腐蚀的不锈钢集流体等。

2.8固态电池辅材

软包为主流封装方式：固体电池主要封装形态为软包，亦有部分企业提出方形方案。软包电池优势：

 固态电池安全性高、不易胀气，能够较好解决软包电池的潜在安全隐患；

 软包形态能量密度高能够更好的发挥固态电池材料的优势；

 固态电池材料整体相对缺乏弹性，采用软包封装形态能够在入壳时更好地保护其结构。

目前国内外铝塑膜主要生产企业包括 DNP、昭和电工、新纶新材、紫江新材、明冠新材等。

固态电池或添加新型导电剂以及添加剂：

 固态电池方案中所采用的超高镍、富锂锰基、硅负极等材料导电性均相对较差，为优化电池电化学性能、碳纳米管添加量有望提升。目前国内外碳纳米管生产企业主要包括 OCSiAl、天奈科技、道氏技术、捷邦科技等。

√ 固态电解质导电性和倍率性能较差，可以通过添加 LITFSI等添加剂来优化导电性能。代表生产企业包括瑞泰新材等。

3.市场空间

3.1应用场景：电动车实现小批量应用，电动航空等领域前景广阔

 消费产品市场：固态电池具有能量密度高、安全性强等优势，能够满足无人机、便携式储能等产品对于电池长续航、轻量化的要求。松下宣布将在2025-2029 年量产用于无人机的全固态电池；富士康与 Blue Solutions 将合作生产固态电池应用于二轮车领域；2024年 11 月，VIVO S20 搭载蓝海半固态电池。

 新能源车市场：固态电池能够提升新能源车安全性、助力新能源车达到1000km 以上续航，2024 年开始在国内批量装车。2024 年 4 月上汽发布智己L6，其中光年版车型搭载半固态电池、续航超1000km；2024H1蔚来发布150kWh超长续航电池包，并搭载于 ET9；上汽、东风、北汽等均计划在 2025-2026年推出半固态电池车型；广汽、长安、上汽、比亚迪、奇瑞、丰田、福特等预计在 2026-2027年推出全固态电池车型，并加速其量产。

A 储能市场：固态电池应用目前多以示范性项目为主。2023 年 10 月，卫蓝新能源与三峡集团合作的兆瓦时级固态锂离子电池储能系统项目入选国家能源局第三批能源领域首台（套）重大技术装备（项目）名单。2024 年 12 月，太蓝新能源与南都电源签署固态电池战略合作协议，双方将推进固态电池在储能领域及民用领域规模化应用。

 其他场景：应用于特种车辆（如矿业重卡等）、航空飞行器等领域。特种车辆：2025年 3 月北汽福田推出行业首款半固态电池重卡产品。机器人：软通动力已经搭载准固态电芯，广汽计划搭载固态电池产品。低空飞行器：亿航智能、峰飞航空等均已搭载半固态电池进行试飞试验。

创新场景耦合性能优势，固态电池产业加速发展

产业链发展阶段：

 2025-2027 年：固态电解质突破。着重打通产业路线，采用三元 + 掺硅负极方案。

 2027-2030 年：负极材料突破。攻关高掺硅负极材料。

 2030-2035 年：各方面体系材料优化。攻关锂金属负极、复合固态电解质、高容量正极材料等。

终端应用进展：

√ 2024年以来加速产业化。在消费电子领域，VIVO手机、小米便携式储能等已经搭载半固态电池产品。在车端，2024年蔚来、上汽推出半固态电池车型。在低空领域，峰飞航空、亿航智能均已搭载半固态电池。

 进入 2025年：北汽福田推出半固态重卡，上汽计划年内发布新一代搭载半固态电池版本的 MG4。奔驰、宝马、奇瑞等车企开启全固态电池车型路试。美国固态电池公司 Factorial Inc. 已向加拿大客户交付首批固态锂金属电池，用于其远程货运无人机。国内企业金龙羽新能源也与客户签订每年 10 万支无人机用高能量密度固态电芯采购订单。在储能领域，2025年 6 月中绿电获内蒙古固态电池储能项目建设指标。

 展望 2026年：长安、广汽、福特拟推出全固态电池车型；小鹏汇天或将搭载半固态电池。

 展望 2027年：比亚迪、上汽、奇瑞、丰田、现代等车企将推出全固态电池车型。

1、新能源车：半固态车型陆续上市，全固态样车开启路测。

图290：车企在半固态与全固态电池车型领域布局进展

资料来源：各公司公告、各公司官网，国信证券经济研究所整理

2、创新场景：低空与机器人领域贡献可观增量。

3.2市场空间测算

随着车企积极推动固态电池产业化，并在 2025-2030 年陆续推动固态电池车型量产；同时无人机、电动船舶等场景对于长续航高安全电池需求持续提升，固态电池进入发展快车道。

我们预计 2025-2030 年各环节固态电池渗透率：

 动力电池 1.2/2.5/4.0/6.0/8.0/10.0%；

 消费电池 0.5/1.5/3.0/5.0/7.0/10.0%；

 储能电池 0.1/0.2/0.4/0.6/0.9/1.5%；

 其他电池 3.0/5.0/10.0/20.0/30.0/40.0%。

图294：全球固态与半固态电池市场规模展望

资料来源：EV Tank，SNE Research，动力电池联盟； 国信证券经济研究所整理与测算

风险提示

人形机器人相关政策推进不及预期

当前人形机器人产业仍处于发展早期，政策引导和产业扶持对技术研发、产品准入、示范应用及商业化落地具有重要影响。部分关键环节的行业标准、质量检测、安全认证、数据合规及责任认定机制仍需逐步完善，政策进度可能对产业化节奏和应用推广产生影响。

商业化应用落地进展不及预期

人形机器人未来有望应用于工业制造、仓储物流、商业服务、家庭服务及特种作业等场景，但当前多数应用仍处于研发验证、小规模试点或示范阶段。受产品可靠性、使用成本、场景适配、客户接受度及投资回报周期等因素影响，相关产品可能难以在短期内实现规模化部署，可能影响产业发展和市场需求释放进度。

关键软件技术与核心零部件进展不及预期

人工智能大模型、世界模型、运动控制、环境感知、灵巧操作等软件技术，是提升人形机器人智能化水平和综合性能的关键。减速器、丝杠、伺服系统、力传感器、灵巧手及高性能芯片等核心零部件直接影响产品性能、成本及量产能力。若关键技术突破、核心零部件国产化或软硬件协同进展不及预期，整体产业化进程可能受到延缓。

量产降本与供应链建设不及预期

人形机器人结构复杂、零部件数量众多，对制造工艺、供应链协同、产品一致性和质量控制能力要求较高。现阶段行业尚未完全形成成熟的规模化生产体系。若产线建设、供应链配套、良率提升或成本下降速度不及预期，可能影响产品市场竞争力和企业盈利能力，进而制约行业规模扩张。

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本报告仅供参考之用，不构成出售或购买证券或其他投资标的要约或邀请。在任何情况下，本报告中的信息和意见均不构成对任何个人的投资建议。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。投资者应结合自己的投资目标和财务状况自行判断是否采用本报告所载内容和信息并自行承担风险，我公司及雇员对投资者使用本报告及其内容而造成的一切后果不承担任何法律责任。

证券投资咨询业务的说明

本公司具备中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。证券投资咨询，是指从事证券投资咨询业务的机构及其投资咨询人员以下列形式为证券投资人或者客户提供证券投资分析、预测或者建议等直接或者间接有偿咨询服务的活动：接受投资人或者客户委托，提供证券投资咨询服务；举办有关证券投资咨询的讲座、报告会、分析会等；在报刊上发表证券投资咨询的文章、评论、报告，以及通过电台、电视台等公众传播媒体提供证券投资咨询服务；通过电话、传真、电脑网络等电信设备系统，提供证券投资咨询服务；中国证监会认定的其他形式。

发布证券研究报告是证券投资咨询业务的一种基本形式，指证券公司、证券投资咨询机构对证券及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向客户发布的行为。

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