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阿克苏地区(柯坪县、新和县、拜城县、库车市、温宿县、阿瓦提县、乌什县、阿克苏市、沙雅县)

江门市(恩平市、新会区、鹤山市、开平市、台山市、江海区、蓬江区)

阿坝藏族羌族自治州(小金县、壤塘县、黑水县、金川县、松潘县、汶川县、九寨沟县、若尔盖县、马尔康市、理县、红原县、阿坝县、茂县)

内江市(市中区、资中县、威远县、东兴区、隆昌市)  天水市(清水县、甘谷县、麦积区、秦州区、武山县、秦安县、张家川回族自治县)

临夏回族自治州(东乡族自治县、临夏市、康乐县、广河县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、和政县)

上海市(闵行区、静安区、宝山区、长宁区、奉贤区、金山区、松江区、杨浦区、嘉定区、青浦区、徐汇区、虹口区、黄浦区、崇明区、浦东新区、普陀区)

果洛藏族自治州(玛沁县、甘德县、达日县、久治县、班玛县、玛多县)

泰安市(肥城市、新泰市、泰山区、岱岳区、宁阳县、东平县)  南昌市(进贤县、东湖区、新建区、青云谱区、红谷滩区、南昌县、西湖区、青山湖区、安义县)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、晴隆县、册亨县、望谟县、贞丰县、兴义市、兴仁市、普安县)

延安市(富县、子长市、宜川县、洛川县、黄龙县、安塞区、宝塔区、甘泉县、吴起县、延川县、志丹县、黄陵县、延长县)

沈阳市(大东区、辽中区、和平区、苏家屯区、铁西区、康平县、沈河区、法库县、于洪区、浑南区、新民市、皇姑区、沈北新区)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

绥化市(绥棱县、兰西县、肇东市、海伦市、明水县、北林区、安达市、青冈县、望奎县、庆安县)

永州市(祁阳市、冷水滩区、江华瑶族自治县、江永县、双牌县、东安县、道县、零陵区、新田县、宁远县、蓝山县)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)

盐城市(响水县、东台市、亭湖区、建湖县、大丰区、阜宁县、射阳县、滨海县、盐都区)

莆田市(荔城区、秀屿区、仙游县、城厢区、涵江区)

平顶山市(新华区、舞钢市、汝州市、石龙区、鲁山县、卫东区、郏县、宝丰县、湛河区、叶县)

泉州市(石狮市、洛江区、永春县、南安市、丰泽区、金门县、安溪县、德化县、惠安县、晋江市、鲤城区、泉港区)

保定市(定州市、高阳县、阜平县、易县、徐水区、清苑区、博野县、莲池区、高碑店市、安新县、蠡县、安国市、唐县、竞秀区、涿州市、望都县、雄县、满城区、顺平县、曲阳县、涞源县、定兴县、涞水县、容城县)

东营市(河口区、东营区、垦利区、广饶县、利津县)

铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)

扬州市(高邮市、江都区、广陵区、仪征市、宝应县、邗江区)

金昌市(永昌县、金川区)

吉林市(永吉县、磐石市、昌邑区、龙潭区、桦甸市、舒兰市、丰满区、蛟河市、船营区)

宜春市(丰城市、万载县、樟树市、袁州区、上高县、靖安县、高安市、宜丰县、奉新县、铜鼓县)

包头市(固阳县、昆都仑区、青山区、石拐区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、土默特右旗、东河区)

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鹤壁市(山城区、淇滨区、淇县、鹤山区、浚县)

苏州市(张家港市、太仓市、虎丘区、相城区、姑苏区、吴中区、吴江区、常熟市、昆山市)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、龙山县、保靖县、古丈县、花垣县、吉首市、永顺县、泸溪县)

宁德市(福安市、福鼎市、周宁县、屏南县、柘荣县、蕉城区、寿宁县、古田县、霞浦县)  衡阳市(祁东县、石鼓区、衡南县、衡山县、衡阳县、南岳区、衡东县、雁峰区、常宁市、耒阳市、珠晖区、蒸湘区)

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、红岗区、肇州县、龙凤区、林甸县、肇源县、萨尔图区、大同区)

阜阳市(临泉县、阜南县、颍上县、颍州区、颍东区、太和县、界首市、颍泉区)

南宁市(马山县、横州市、上林县、邕宁区、西乡塘区、江南区、兴宁区、武鸣区、青秀区、宾阳县、良庆区、隆安县)遵义市(桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、习水县、汇川区、绥阳县、红花岗区、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、播州区、凤冈县、正安县、余庆县)

伊春市(乌翠区、金林区、大箐山县、南岔县、汤旺县、嘉荫县、伊美区、友好区、丰林县、铁力市)  日照市(五莲县、莒县、东港区、岚山区)

拉萨市(墨竹工卡县、达孜区、当雄县、林周县、曲水县、堆龙德庆区、城关区、尼木县)

澳门特别行政区

泰州市(兴化市、高港区、海陵区、姜堰区、泰兴市、靖江市)克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区)

本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、平山区、溪湖区、明山区、本溪满族自治县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

渭南市(澄城县、蒲城县、合阳县、华州区、韩城市、大荔县、临渭区、华阴市、富平县、白水县、潼关县)

铁岭市(银州区、西丰县、开原市、调兵山市、昌图县、铁岭县、清河区)

林芝市(巴宜区、波密县、米林市、墨脱县、朗县、工布江达县、察隅县)

武汉市(江汉区、新洲区、东西湖区、硚口区、武昌区、青山区、江岸区、黄陂区、洪山区、江夏区、汉阳区、汉南区、蔡甸区)

新乡市(卫辉市、获嘉县、卫滨区、延津县、长垣市、封丘县、原阳县、牧野区、辉县市、红旗区、凤泉区、新乡县)

北京市(密云区、顺义区、大兴区、丰台区、平谷区、延庆区、昌平区、房山区、怀柔区、海淀区、门头沟区、通州区、石景山区、朝阳区、西城区、东城区)

洛阳市(汝阳县、瀍河回族区、新安县、栾川县、伊川县、洛宁县、孟津区、偃师区、嵩县、西工区、老城区、宜阳县、涧西区、洛龙区)

清远市(阳山县、英德市、连南瑶族自治县、清城区、清新区、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连州市)

海北藏族自治州(刚察县、海晏县、门源回族自治县、祁连县)

萍乡市(安源区、上栗县、莲花县、芦溪县、湘东区)

广西壮族自治区

自贡市(自流井区、贡井区、大安区、富顺县、沿滩区、荣县)

徐州市(新沂市、云龙区、铜山区、贾汪区、丰县、泉山区、邳州市、沛县、睢宁县、鼓楼区)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、荔波县、长顺县、龙里县、瓮安县、福泉市、罗甸县、独山县、贵定县、惠水县、三都水族自治县、平塘县)

行业报告 人形机器人

科技板块交易的本质是新叙事带来的预期和信心，3-4月恰逢板块情绪高点和业绩披露节点，需等待市场重心从“成绩单”转向“蓝皮书”。站在当下环境向前看，我们坚定认为市场主线将围绕科技进行，人形机器人的叙事宏大且宽广，会继续扮演极致成长类的角色，板块趋势将延续。

人形机器人板块交易已从亢奋阶段回归至偏低水平。自2024年9月24日科技行情启动以来，人形机器人板块大部分时间的成交额在1000亿以上，2025年3月板块成交额迅速降低，截至月底已回落至1000亿以下，我们判断板块的拥挤度得到了有效缓解。

人形机器人产业在技术突破、应用场景拓展及产业链协同等方面进展不断，正从“技术验证”迈向“场景落地”。

出于交易需求，人形机器人板块3月进入修整期，但基于产业出现的各方面取得的进展，我们依然保持乐观。聚焦大客户链（特斯拉、宇树、华为）、关键部件（灵巧手、丝杠、传感、大脑）等。

2025年为人形机器人量产元年，产业大趋势启动时刻，我们建议关注国内外头部人形机器人产业链：1）T链：三花智控、拓普集团、北特科技、鸣志电器、兆威机电等；2）华为链：埃夫特、亿嘉和（维权）、柯力传感、兆威机电等。3）宇树链：长盛轴承、奥比中光等；4）Figure链：鸣志电器、兆威机电、绿的谐波、领益智造等；5）1X：中坚科技等。6）细分环节领先布局企业：索辰科技、凌云光、奥飞娱乐、福莱新材、大业股份、固高科技等。

风险提示：

AI技术迭代不及预期、人形机器人量产进度不及预期、国产替代不及预期、宏观经济波动等。

目录

一、乐观面对市场修整，静待产业催化

二、近期产业进展

三、投资建议及风险提示

报告正文

1. 乐观面对市场修整，静待产业催化

1.1 人形机器人在交易什么？

科技板块交易的本质是新叙事带来的预期和信心，3-4月恰逢板块情绪高点和业绩披露节点，需等待市场重心从“成绩单”转向“蓝皮书”。

自2022年10月，马斯克展示机器人“擎天柱”原型机开始，人形机器人产业至今经历了约126周。由于机器人产业链纵深性强，涉及个股数量庞大，板块普涨行情从第100周（2024年9月底）启动。

对比半导体和人工智能，人形机器人缺乏强业绩的个股支撑，因此我们判断未来板块还将呈现较大的波动率。站在当下环境向前看，我们坚定认为市场主线将围绕科技进行，人形机器人的叙事宏大且宽广，会继续扮演极致成长类的角色，板块趋势将延续。

1.2板块拥挤度缓解

人形机器人板块交易已从亢奋阶段回归至偏低水平。自2024年9月24日科技行情启动以来，人形机器人板块大部分时间的成交额在1000亿以上，2025年3月板块成交额迅速降低，截至月底已回落至1000亿以下，我们判断板块的拥挤度得到了有效缓解。

1.3 产业热潮涌现，近期催化持续

人形机器人产业在技术突破、应用场景拓展及产业链协同等方面进展不断，正从“技术验证”迈向“场景落地”。

1.4乐观看待市场修整

出于交易需求，人形机器人板块3月进入修整期，但基于产业出现的各方面取得的进展，我们依然保持乐观。聚焦大客户链（特斯拉、宇树、华为）、关键部件（灵巧手、丝杠、传感、大脑）等。

2.近期产业进展

2.1.1零部件——双林发布国内首款反向式行星滚柱丝杠，北特丝杠项目顺利推进

双林发布国产首款反向式行星滚柱丝杠。3月13日，双林股份正式推出自主研发的反向式行星滚柱丝杠。该产品具备“高负载、高精度、长寿命”的核心优势，同时降低了量产成本，解决了高精度与低成本之间的行业难题，为国产机器人“关节”技术的自主化发展提供了强有力的推动。

北特科技丝杠项目稳步推进。3月2日，江苏北特机器人科技有限公司行星滚柱丝杠研发产业化基地项目开工仪式在昆山举行，总投资额18.5亿元，计划今年年底投产，公司卡位优势较好，有望受益于人形机器人产业趋势。3月28日，北特科技公告，公司拟投资不超过5000万美元建设泰国工厂，有利于进一步拓展国际市场。

2.1.2零部件——高精度高效率磨床需求迫切，降本趋势下国内设备有望放量

磨床是丝杠加工的核心设备，人形机器人丝杠放量将带动磨床需求增长。国外磨床起步较早，但对于滚柱丝杠加工的效率和精度较难兼顾，国内磨床企业和下游联合开发呈加速追赶态势。丝杠降本趋势下，国产设备需求更加迫切，目前华辰装备、双林股份、日发精机等企业已有相关布局。

华辰装备与福立旺签约100台磨床销售合同。2025年3月，华辰装备与福立旺达成重要合作，双方一次性签约100台华辰新产品销售合同，包括精密内螺纹磨床、高速外螺纹磨床及高速外圆磨床，主要用于螺母螺纹中径小于10mm的行星滚柱丝杠相关零件的螺纹加工。

双林股份收购江苏无锡“科之鑫”延伸丝杠上游布局。无锡科之鑫2017年成立，数控螺纹磨床精度达国际领先水平，弯杆技术为独家专利，加工丝杠产品精度高达P0级、C2/C3级，是国内唯一实现反向式行星滚柱丝杠磨床量产的企业。

2.1.3零部件——卧龙电驱与智元机器人强强联手，战略投资引领具身智能新时代

卧龙电驱与智元机器人强强联合，合力构建“技术-场景-生态”协同范式。近日，卧龙电驱与上海智元新创技术有限公司顺利完成战略投资签约，正式成为智元机器人的战略股东；此外，卧龙电驱旗下浙江希尔机器人股份有限公司与智元机器人签署股权投资协议，智元机器人以增资扩股形式完成对希尔机器人的战略注资。双方强强联合，将依托各自在智能装备与机器人领域的产业优势，重点推进具身智能机器人核心技术研发及产业化应用生态构建，标志着先进制造企业与人工智能企业的资本协同进入新阶段。依托资本联结，双方将强化"技术-场景-生态"的协同范式：通过整合产业链头部资源，贯通"关键技术攻关-行业场景适配-产业集群培育"的全链路创新闭环，打造具身智能领域的产业共同体。

2.1.4零部件——宇树UnitreeDex5灵巧手运控能力提升，触觉传感器有望进一步广泛应

用

宇树发布新一代灵巧手，运控能力显著提升。4月1日，宇树发布UnitreeDex5灵巧手，单手20个自由度（16主动+4被动），能柔顺丝滑反向驱动（直接本体力控），单手94个灵敏触点（选配），能实现打扑克等复杂动作，相比于Dex3-1灵巧手自由度显著提升。Dex5进一步丰富了宇树的产品线，后续有望应用于新一代机器人。

汉威科技多款传感器可用于机器人，触觉传感器有望进一步广泛应用。3月31日，2025年深圳国际传感器与应用技术展览会举办，汉威科技重点展示了柔性、嗅觉、弹性应变、六维力、MEMS等多种传感器。据公司公告，公司柔弹性传感器可用于灵巧手，具备50%拉伸范围、高分辨率和线性重复度，未来柔性触觉传感器有望应用于更多部位和场景，赋予机器人多模态感知能力。

2.2.1材料——腱绳：进入产业验证阶段

腱绳方案全面进入产业验证阶段：随着特斯拉的灵巧手更迭，自由度逐步提高，灵巧手对于控制传动的灵活性有了更高的要求。腱绳方案具备高灵活性、远距离等优势，因此被认为是高自由度的灵活手的传动方案之一。有消息称，第四代特斯拉灵巧手有望使用新的腱绳方案。2025年一季度，腱绳方案被产业界广泛讨论和试验。基于以上分析，我们判断腱绳方案已经全面进入产业验证阶段。

南山智尚成立合资公司全面进军机器人材料：2025年3月19日，南山智尚发布公告，宣布与武汉大学工业科学院、武汉手智创新等达成战略合作，三方共建创新联合体，以超高分子量聚乙烯纤维（UHMWPE纤维）为核心突破口，推动人形机器人产业链关键技术的突破。标志着高分子腱绳方案的产业化成为可能。

钢丝与高分子谁更胜一筹：早期腱绳方案主要采用金属肌腱，根据大业股份专利，金属腱绳或可能是通过两根芯线作为芯股，多根面线分多层缠绕绞制，形成横截面接近椭圆结构的金属腱绳，绞制后的金属肌腱具备高柔性、耐高温，抗蠕变性能较好。而超高分子量聚乙烯纤维（UHMWPE纤维）具有强度高、耐磨性好、柔韧性等都优于金属，但在高温抗蠕变性能、耐高温方面仍有待进步，需考虑使用涂层等方式降低工作温度，提升生命周期，从而摊薄成本。

超高纤维改性提高耐温性和抗高温蠕变能力：通过浸入吡咯基溶液进行改性，可以使超高纤维表面改性，从而具备较强的抗拉强度和断裂韧性，同时MOF纳米片的引入，也将有效提升纤维力学性能，赋予其轻质、耐热等特性，显著提高了其性能。

2.2.2材料——电子皮肤：各骋所长，百花齐放

电子皮肤是想象空间最大，进步空间最大的环节：2月18日，福莱新材发布柔性传感新技术新产品，引起行业热议。根据统计，皮肤占人体重量的16%，是人体最大的器官，总面积达到1.5平方米。作为对标的人形机器人的电子皮肤，伴随着对于高精度操作的要求提高，或许也会有覆盖全身的电子皮肤。广义上的电子皮肤事实上就是模仿人类触觉的一套感知系统，它不仅仅是传感器，还要有保护层使其免受外界环境干扰以及在仿生方面更进一步。因此，做好电子皮肤不仅仅要求供应商传感器的灵敏性和准确性，还要求供应商具备仿真弹性体的制造或整合能力。

电子皮肤行业各骋所长、百花齐放：在特斯拉宣布第二代灵巧手中采用触觉传感器后，我们判断可能主要有三类企业具有潜力：1）反应较快的是传统的传感器企业，他们的业务与电子皮肤直接相关，因此转型较快；2）其次是做柔性涂布工艺的企业，由于柔性传感器的特性，其电路印刷与涂布工艺有相通之处，因此可以无缝迁移；3）最后是柔性材料企业，传统化工企业在过去几年价格持续萎靡的情况下考虑拓展新的业务方向，而电子皮肤需要弹性好、自修复以及仿生的外观，因此柔性材料企业切入电子皮肤就显得顺理成章。

2.2.3材料——人工肌肉：仿生机器人的潜在可能

仿生机器人是潜在的PlanB路线：2025年2月，CloneRobotics正式发布ProtocloneV1，被誉为全球首个双足肌肉骨骼仿生人。不同于大部分的人形机器人结构件+电机驱动+齿轮箱/连杆/腱绳传动+控制器的“硬核”方案，Clone却选择美剧《西部世界》的路线，采取了人造肌肉技术Myofiber，可以在不到50毫秒的时间内具备大于30%的空载收缩和一公斤的收缩力，或许这将成为未来家政机器人的PlanB。

人造肌肉的结构有别于传统人形机器人：Myofiber采用四级仿生结构，分子层主要采用形状记忆合金（镍钛记忆合金）和介电弹性体复合纤维，直径仅50微米，束状层采用1200根纤维组成肌肉束，功能层集成微流道和压电传感器阵列，系统层设置热插拔更替模块。综合来看，正是由于记忆合金和介电弹性体的高伸缩率和响应速度，才制造出逼真的肌肉拉伸效果。

2.2.4材料——增材制造：人形机器人的体重管理术

减重是人形机器人永恒的话题：2025年2月，众擎科技发布机器人前空翻视频，引起圈内极大轰动。专访中，联合创始人特别提到了轻量化对人形机器人的重要意义。不论是工业生产还是家政服务，人形机器人要走进千家万户，首先要解决的就是重量问题，重量过大的机器人不仅续航少、灵活性差而且显得笨重，无法获得消费者认可，因此减重成为了人形机器人永恒的话题。

材料减重以外，设计减重更加重要：除了“以塑代钢”以外，设计方面的减重更是成为了重要的一环。根据报道，人形机器人中关节模组占整体重量的60%，而这其中电机、减速器以及关节结构件占重量的比例较高。从设计源头出发，通过拓扑优化，在保证机器人的结构强度的情况下，引入更多的点阵结构、镂空设计，采用金属3D打印技术，可以实现结构件减重不降质，进一步减轻电机负载的要求，从而极大地降低关节模组的重量。以六维力矩传感器为例，使用增材制造打印腕关节六维力传感器PhotonR40，可以大幅降低集成难度和重量，从而降低成本，目前公司产品已经被头部机器人企业应用。

2.3.1软件——高质量数据集与专业场景匮乏是当前具身智能落地的核心痛点

物理AI机器人需要大量优质训练数据支撑，数据集是具身智能技术发展的重要基石。与语言大模型训练可以使用海量互联网数据不同，具身智能“大脑”的训练需要更多来自真实世界动态环境中的交互数据。如何解决物理世界数据匮乏问题，正成为眼下人形机器人技术演进路上最大的难题。对于具身智能机器人领域来说，1000万条高水平、高质量的数据是基本门槛。相比智能驾驶，特斯拉FSD通过600万辆全球保有车辆实现低成本数据采集，在北美市场积累20亿公里行驶数据。对于机器人，百万条有效数据这样的规模，只是足够闭环一个场景中的泛化任务执行能力的训练。

2.3.2软件——英伟达：物理AI的核心在于感知、理解与交互

在3月18日的英伟达GTC2025大会主题演讲中，黄仁勋首次提到了AI发展的未来，现在我们处于生成式AI(GenerativeAI)阶段，我们将迈向一个代理式AI(AgenticAI)时代，随后是物理AI(PhysicalAI)——机器人登场的时候。物理AI的核心在于使机器能够感知、理解物理世界,并与之交互。传统的机器人只能按照预设程序执行任务，而搭载物理AI的机器人则能够更好地理解周围环境，并根据物理规律做出相应的反应。能更好地识别物体、预测运动轨迹、并在复杂环境中进行导航和操作。英伟达构建了一个完整的物理AI生态系统，包含Omniverse、Cosmos、IsaacSim等关键组成部分。

2.3.3软件——英伟达在Omniverse基础上搭建完整的物理AI生态系统

NVIDIA的愿景是让Omniverse成为物理世界的数字映射，帮助企业在虚拟环境中完成从设计到验证、优化再到部署的全流程闭环。这将大幅减少传统的物理测试和实测数据的成本，还通过合成数据和AI驱动的模拟生成难以在现实中获取的高质量数据，推动自动驾驶、机器人、制造业等领域的智能化加速。Omniverse需要与Cosmos和IsaacSim搭配组合使用。开发者可以使用Cosmos基于文本或视频提示生成多样化环境，并在Omniverse中构建具备物理规则的3D虚拟世界，用于机器人系统的仿真与测试。IsaacSim是基于Omniverse构建的仿真平台，使开发者能够在基于物理的虚拟环境中模拟和测试AI驱动的机器人开发解决方案。

2.3.4软件——英伟达「世界基础模型」Cosmos

今年1月英伟达官宣首个「世界基础模型」Cosmos，是加速物理AI开发的世界基础模型开发平台。Cosmos以生成式AI为核心，提供用于构建世界模型的预训练模型与配套工具，帮助开发者大规模模拟环境交互、生成合成数据并实现复杂物理行为的预测与建模。Cosmos训练自超2000万小时的视频数据，涵盖机器人任务执行、交互行为、传感器视角等多类场景，整体训练tokens超过9000万亿。支持开发者通过微调基础模型或自定义构建新模型，用于模拟物理世界中不同实体的感知、决策与交互。通过提供从视频数据处理、模型训练到生成结果的完整流程，Cosmos为物理AI的可扩展开发提供了基础设施支持。

Cosmos的生成模型结构包括：

自回归模型：使用Transformer解码器架构，支持从文本和视频帧输入中生成未来帧，适用于长序列视频建模；扩散模型：通过噪声还原方式合成高保真视频，适合复杂环境的动态恢复和交互生成。

2.3.5软件——英伟达发布大型开源数据集、GR00TN1通用人形机器人基础模型与Newton物理引擎

英伟达发布大型开源数据集，助力构建下一代物理AI。开发者可以利用数据集开展模型预训练、测试和验证，或用于后训练以调优世界基础模型，加快部署进程。初始数据集现可通过HuggingFace平台下载，为开发者提供15TB数据，包含超过320,000条机器人训练轨迹，以及SimReady资源集合在内的高达1000个通用场景描述（OpenUSD）资源。海量数据（维权）集可以帮助开发者在预训练期间扩展AI性能，支持构建更强的AI模型，提高其在特定用例中的性能表现。

发布开源GR00TN1通用人形机器人基础模型与Newton物理引擎。GR00TN1的突破性在于“双系统架构”：系统1（快思考）基于Omniverse生成的78万条运动轨迹数据，300毫秒内将指令转化为精准动作；系统2（慢思考）由视觉语言模型驱动，解析复杂指令并规划多步骤任务。提供训练数据与评测场景，开发者只需20%定制数据即可部署专用机器人，加速研发进度并缩短产品上市前的准备期。此外，迪士尼、DeepMind、英伟达联合开发开源物理引擎Newton，支持刚体、软体、流体的混合仿真，与MuJoCo-Warp集成，机器学习速度提升70倍，专为高动态娱乐机器人设计，将于今年晚些时候推出。

2.3.6软件——索辰科技：具备物理AI开发及应用平台的全场景解决方案

索辰科技的物理AI开发及应用平台架构。物理AI系列产品，包括索辰物理AI应用开发平台（天工·开物）及机器人设计训练平台、面向工业装备的设计优化与物理AI训练平台、物理AI电磁环境快速计算引擎、超大规模物理AI生成式流场计算引擎、高精度物理AI雷电预警装备。其中，天工·开物平台基于生成式物理AI技术和实景渲染技术，能实现真实场景下的四维时空耦合多物理场设计、仿真、优化和训练，并应用于工业装备的研制和部署。今年3月6日，索辰科技和科大讯飞签署战略合作框架协议，将聚焦高端制造场景，在推动数字孪生与AI技术深度融合方面展开合作。3月26日，中国信通院工业互联网与物联网研究所与索辰科技正式签署战略合作协议，双方将围绕物理AI，在技术研发、标准制定、产业应用等方向开展深度合作。

2.3.7软件——VLM模型持续突破，小脑模块化有望成为主流方案

VLM模型趋势明显，本体模块化小脑有望成为主流。VLM模型推广应用加速，本体模块化小脑模式在响应速度、兼容性、可拓展性和可自主迭代等方面的优势有望成为VLM模型下机器人小脑模式的最优解。

智源研究院&国家地方共建具身智能机器人创新中心发布具身智能通用平台，小脑模块适配多构型本体通用。智源研究院于3月底发布首个跨本体具身大小脑协作框架RoboOS，其核心框架中包括：本体小脑通过开源技能库+自研低阶控制器支持模块复用即插即用，大幅降低拓展成本。国家地方共建具身智能机器人创新中心3月初发布的慧思开物平台在小脑部分强调端到端数据驱动，包括元技能库以及运控协调等。两套框架中均设计在机械臂、人形机器人等多构型本体的兼容。

2.4动力——锂电产业链批量布局机器人用电池，固态电池路线有望成为长期主流

机器人电池提质为当前核心，固态电池路线有望成为共识。根当前机器人用电池价值量占比较低，但对性能影响显著。因此我们认为其更多为“类消费”电池属性，即高质量与高盈利兼具。锂电产业链已有多家企业针对机器人专用锂电池进行布局。从技术路线角度看，各企业所公布的相关产品主要围绕兼具安全+能量密度提升的固态电池路线，其次其高盈利属性也有望推动固态电池研发投入和产业化落地。电池形态方面机器人用电池尚未有统一定论，但圆柱凭借形态上的适配性以及对未来硅碳负极路线升级的兼容性有望提高占比。

2.5.1汽车链——人形机器人驱动汽车智能化工厂，工业场景应用加速落地

WalkerS1打卡汽车工厂，人形机器人驱动工业场景应用潜力。东风柳汽宣布将于其汽车制造工厂内部署20台优必选工业人形机器人WalkerS1，应用于汽车整车制造，提升其制造工厂的智能化和无人化水平及效率；奥迪一汽首次引入其优必选的工业人形机器人WalkerS1，在汽车生产过程中进行质量流程试点项目，执行空调泄漏检测任务。目前，优必选公司已与奥迪一汽、比亚迪、吉利汽车、北汽新能源等多家车企展开合作，WalkerS系列已获得500多台来自多家电动汽车厂商的意向订单，汽车工厂应用场景落地有望推动人形机器人“群体智能”技术的深度应用。

2.5.2汽车链——人形机器人感知方案与智能汽车相近，视觉传感器为主导

人形机器人与智能汽车在感知端传感器硬件方案相近。在人形机器人的研发与设计过程中，3D视觉传感器已经确立其作为主流视觉解决方案的地位，各类深度相机被广泛采纳。部分公司选择将激光雷达与3D视觉传感器融合使用，其中包括AgilityRobotics的Digit、宇树的H1和智元的远征A1，采取组合方案显著提升了机器人对环境感知和避障的能力。特斯拉在机器人方面采用与智能汽车相同的方案，以视觉为主技术路线，硬件成本低，同时其继承特斯拉车辆的FSD技术，并融入了Autopilot相关的神经网络技术。

2.5.3汽车链——一体化端到端模型有望成为机器人主流方向

机器人与自动驾驶面临同样架构选择。智能驾驶技术通过摄像头、激光雷达和雷达等设备感知环境并作出实时决策，机器人系统架构和自动驾驶系统在分层设计相近，两者都需要应对复杂的感知、决策、控制问题，并强调模块化和扩展性，通过实时处理，保证系统对环境的快速响应。从“大脑-小脑-肢体”的架构来看，分层模型通过不同层次模型协作，利用底层硬件层和中间响应快的小模型弥补上层大语言模型的不足，推动机器人在实际场景的应用，虽然分层路线路线一度是主流选择，主要系端到端路线数据制约难以达到性能要求，随着数据逐步积累，端到端路线未来有望成为主流。

2.6.1特种机器人——多种机器人并存，无人化仅是第一步

目前特种领域机器人多以各种无人装备形式存在，无人化程度较为成熟。在战场分类上，除早期的空中无人机之外，地面及海上无人装备等都对新的战争形态作出了探索，也为军用机器人真正投入战场积累了技术和实践经验。目前地面战场主要包括无人车和地面机器人系统，海上战场主要包括无人舰船、无人潜航器等。在应用领域上，自军用四足机器人问世以来，基于此衍生的侦察打击、巡视警戒、弹药运输、后勤保障等机器人层出不穷。总体来看特种机器人在无人体系方面逐渐完善，多品类共同发展。

2.6.2特种机器人——智能化提升作战效能，带动边缘AI需求

智能化将进一步赋能特种机器人，边缘AI是关键。无人化并不等同于智能化，缺乏自主能力的特种机器人在实质上更侧重于无人装备，未来要使特种机器人具备战场感知与决策能力、增强任务自主性、实现多机协同等功能，需要更为充足的算力以及软件能力，如美国RIPSAWM5等新型机器人搭载本地AI芯片（如NVIDIAJetson），减少对云端计算的依赖，提升实时响应速度；而交互性的增强将提升机器人的使用效率，目前无人机系统(UAS)上的高保真计算机视觉(CV)或头戴式显示器中已使用自然语言处理(NLP)的实时翻译，后续随着芯片类脑程度提升，边缘计算将进一步得到应用，带动相关软硬件需求。

3. 投资建议及风险提示

3.1投资建议：百花齐放阶段，密切关注各家进展催化

2025年人形机器人正式进入量产元年，开年特斯拉、Figure、英伟达、宇树等好消息不断，软件端持续进化、各家产能规划愈发清晰，产业处于百家争鸣、百花齐放阶段。产业大趋势启动时刻，我们建议关注国内外头部人形机器人产业链：

1）特斯拉链：①高确定性：关注前期产业验证进展较好的企业，如三花智控、拓普集团、北特科技、鸣志电器等；②迭代新方向：灵巧手、电子皮肤、关节轻量化是当前迭代的重点方向，关注领先布局企业，如汉威科技、旭升集团等；③海外T1代工：夏厦精密、三联锻造、中大力德。

2）华为链：华为布局具身智能底座，国内人形机器人有望复制智能车的成长路径，或将形成“华为底座+车企制造”的商业模式，重点关注产业链相关企业，如兆威机电、埃夫特、亿嘉和、柯力传感等。

3）宇树链：机械零部件多为公司自研，成本优势突出，感知系统零部件外采，建议关注核心供应商，如长盛轴承、奥比中光等。

4）Figure链：建议关注前期送样接触的公司，如鸣志电器、兆威机电、绿的谐波、领益智造等；

5）1X链：关注总成与技术新方向相关标的，如中坚科技、南山智尚、大业股份等。

6）细分环节领先布局企业：索辰科技、凌云光、奥飞娱乐、福莱新材、大业股份、固高科技等。

3.2风险提示

AI技术进步不及预期：软件技术决定机器人的智能性，若AI技术进步不及预期，将对人形机器人产生不利影响；

人形机器人量产进度不及预期：当前主流的人形机器人方案尚未定型，且成本仍存在较大下降空间，若人形机器人量产进度不及预期，将对产业链公司产生不利影响；

国产化推进不及预期：国内产业链虽然有成本优势，但技术水平与国外仍存在一定差距，存在国产化推进不及预期的风险；

地缘政治风险：中美贸易关系或其他地缘政治冲突可能会导致国内公司较难进入海外机器人供应链。

报告名称：《人形机器人一季报：乐观面对市场修整，静待产业催化》

外发时间：2025.4.15

中航机器人团队介绍

邹润芳：中航证券总经理助理兼研究所所长。先后在天风证券、安信证券等负责管理整个先进制造业多个行业小组的研究，团队在军民融合、智能制造、新能源汽车、先进装备、新材料、半导体设备等多个领域有较深的产业资源积淀。并受聘为多家国有大型机构和上市公司的外部专家和投资决策委员会委员。带领团队曾五次获得新财富最佳分析师机械（军工）第一名、上证报和金牛奖等也多次第一。践行“资本服务产业”的原则，团队拥有军工、新能源和先进制造产业核心资源，曾帮助多个公司导入龙头公司供应链，曾协助多个上市公司完成产业并购和再融资等项目。SAC执业证书：S0640521040001。

赵晓琨：科技电子组首席。曾在消费电子及通讯行业工作16年，在华为、阿里巴巴、摩托罗拉、富士康等多家国际级头部品牌终端企业，负责过研发、工程、供应链采购等多岗位工作。曾任职华为终端半导体芯片采购总监，阿里巴巴人工智能实验室供应链采购总监。2021年11月加入中航证券。SAC执业证书：S0640122030028。

张超：中航证券研究所副所长。毕业于清华大学精仪系，空军装备部门服役八年，有一线飞行部队航空保障经验，后在空装某部从事总体论证工作，熟悉飞机、雷达、导弹、卫星等空、天、海相关领域，熟悉武器装备科研生产体系及国内外军工产业和政策变化。2019年7月加入中航证券。

邓轲：新材料组首席。曾就职于工信部、中泰证券，连续多年新财富、水晶球评选获奖团队核心成员。擅长新材料研究和宏观周期研究。2021年加入中航证券。研究体系重点围绕：航空航天新材料（钛合金、高温合金、碳纤维复合材料等）、能源材料（稀土及稀土永磁等）、轻量化材料及工艺等（金属增材制造、镁合金等），注重投研一体，形成赛道型产业链覆盖与跟踪，业务层面一、二级市场协同。

曾帅：新能源组首席。4年制造业工作经历，8年证券分析师从业经验。曾先后任职于中银国际证券、天风证券负责机械行业研究，作为团队核心成员获得新财富最佳分析师（团队）机械行业2017年第一名。在产业界曾先后职于航天、医疗器械、钢铁行业，热爱制造业，对于科技和周期都有深入研究。2022年5月加入中航证券后，重点聚焦太阳能与光储、氢能与燃料电池两大科技新能源赛道，建立并逐步完善“新能源投资框架”。

闫智：先进制造研究员。南京大学工学硕士，2022年7月加入中航证券，覆盖机器人、专用设备等。SAC执业证书：S0640122070030。

卢正羽：先进制造研究员。香港科技大学理学硕士，2020年初加入中航证券研究所。覆盖通用设备、军民融合、计算机板块。SAC执业证书：S0640521060001。

刘牧野：科技电子研究员。约翰霍普金斯大学机械系硕士，2022年1月加入中航证券。拥有高端制造、硬科技领域的投研经验，从事科技、电子行业研究。SAC执业证书：S0640522040001。

王勇杰：新材料研究员。华中科技大学飞行器设计与工程学士，新加坡国立大学工业与系统工程硕士，覆盖增材制造、碳纤维、氢能新材料等领域。2022年7月加入中航证券。SAC执业证书：S0640524090001。

彭曈博：新能源研究员。中南大学材料学学士、新加坡国立大学工学硕士，覆盖储能、新能源车与光伏行业。2022年加入中航证券。SAC执业证书：S0640122100001。

龙铖：先进制造研究员。上海交通大学工商管理硕士，2023年7月加入中航证券，覆盖智能车、光伏设备、光热设备。SAC执业证书：S0640124040003。

宋浩田：军工研究员。北京航空航天大学航天工程专业学士，能源与动力专业硕士，法国国立民航大学国际航空经济管理专业硕士；具备三年航天产业总体部门工作经历，对军事智能化领域有较深入研究，熟悉国内外无人系统与军用仿真产业链。SAC执业证书：S0640524100001。

中航研究

中航证券研究所由五次获得新财富机械（军工）第一的明星分析师邹润芳领衔，董忠云博士担任首席经济学家，着力打造总量研究引领，以军工、硬科技为代表的战略新兴产业链投研体系，同时重点覆盖部分大消费领域。

研究所拥有目前全市场规模最大的军工团队，依托航空工业集团强大的央企股东优势，深度覆盖军工行业各领域，全面服务一二级市场。并已经覆盖宏观、策略、先进制造、科技电子、新能源、新材料、医药生物、农林牧渔、非银、社会服务等多个研究方向，致力于探索战略产业的发展方向，拓展产融结合的深度与广度，为客户和集团创造价值。

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（转自：先进制造观察）