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近年來，人形機器人作為人工智能技術在物理世界中的杰出代表，正逐步展現出其巨大的潛力與價值。隨著通用大模型的迅猛發展，人形機器人獲得了前所未有的泛化能力，推動整個產業邁入了商業化落地的初步階段。這一領域的廣闊前景吸引了眾多科技巨頭的目光，包括特斯拉、OpenAI、英偉達、三星等，它們紛紛布局，意圖在這一新興市場中占據領先地位。

以特斯拉為例，其創始人馬斯克在2021年便提出了人形機器人的概念機——Tesla Bot，緊接著在2022年推出了原型機Optimus。而到了2023年12月，特斯拉更是推出了Optimus的升級版Gen2，相較于前一代，新機型在感知、大腦處理以及運動控制能力上均實現了顯著提升。隨著特斯拉Optimus的逐步落地，業界普遍預測，2025年將標志著人形機器人量產時代的到來。其應用場景也將經歷從汽車工廠的初步應用，到制造業的全面滲透，最終成熟后走進千家萬戶的三個階段。

根據中航證券的測算，到2030年，全球人形機器人的需求量有望達到200萬臺，對應的市場空間將超過5700億元。這一龐大的市場潛力，無疑為人形機器人的未來發展描繪了一幅激動人心的藍圖，那么如今人形機器人發展如何？

資本持續加注

自2022年以來，人形機器人行業融資活動頻繁，共計發生了42筆融資，融資總額接近90億元，平均每筆融資額均突破一億元大關。進入2023年，投資熱度更是顯著升溫，全年投資事件激增至23起，融資金額超過50億元。而在2024年的前兩個月，平均單筆融資額已超過2億元，與2022年相比實現了翻倍增長，顯示出資本對人形機器人行業未來發展前景的強烈信心。

具體來說，2024年1月至2月期間，人形機器人行業的投資數量達到10起，已披露的融資金額約為23.2億元。其中，宇樹科技在B+輪融資中獲得了高達10億人民幣的資金注入，而銀河通用機器人則獲得了7億元的投資，創下了2024年天使輪融資的最高額。這些融資表現充分說明了資本對人形機器人行業的持續看好，并為其未來發展注入了強勁的動力。

根據國際機器人聯合會(IFR)的統計數據顯示，2023年中國工業機器人銷量在全球市場中的占比達到了52.5%，這標志著中國已成為全球最大的機器人應用市場。當前，中國機器人產業正處于高速發展階段，國內的工業制造、零售消費等下游應用行業的智能化進程也在不斷加速推進。作為高精尖技術的承載體，人形機器人在未來隨著技術成熟度的提升和成本的下降，將能夠承擔更多柔性化作業，因此擁有巨大的市場潛力。

從宏觀環境來看，利好政策的不斷出臺以及大模型技術的快速發展，都在推動著國內人形機器人產業的快速發展。目前，人形機器人廠商已經開始進行小批量的商業化交付。根據億歐智庫的調研數據，預計2024年人形機器人的出貨量將達到約2000臺左右。整體來看，市場利好因素眾多，且整個產業正處于發展起步期，未來將持續釋放出巨大的潛力。

哪些關鍵零部件值得關注？

人形機器人的構成大概可分為執行系統、感知系統、控制系統。

在執行系統中，靈活關節的實現依賴于絲杠、電機和減速器等關鍵部件，它們共同決定了人形機器人的運動靈活度。特斯拉的Optimus機器人關節由40個執行器構成，其中旋轉關節、直線關節和靈巧手的成本合計占比超過50%，凸顯了降本的重要性。在此背景下，國內產業鏈展現出明顯優勢。具體而言：

絲杠作為直線關節的核心部件，主要分為梯形絲杠和滾柱絲杠，其加工工藝涵蓋車削、銑削和磨削等。磨床在粗加工和精加工環節中扮演重要角色。目前，絲杠的成本占比高達23.4%，因此降本需求尤為迫切。

電機方面，無框力矩電機被廣泛應用于旋轉關節和直線關節，而空心杯電機或無刷有齒槽電機則用于靈巧手。電機合計成本占比約8.9%，是執行系統中的另一個重要成本來源。

減速器主要用于旋轉關節，其中諧波減速器是當前的主流方案，而行星減速器則適用于部分精度要求較低的關節。目前，減速器的成本占比約為4.1%。

感知系統是人形機器人與環境交互的媒介，它依賴于多種傳感器的綜合賦能。傳感器能夠將機器人對內外部環境感知的物理量轉換為電量輸出，分為內部傳感器和外部傳感器。人形機器人的核心傳感器包括力矩傳感器、視覺傳感器和觸覺傳感器，它們共同構成了機器人感知系統的基礎。目前，傳感器的成本占比約為24.7%。具體來說：

力矩傳感器應用于旋轉關節和直線關節，而手腕和腳腕則可使用六維力矩傳感器以增加柔順控制能力。然而，六維力/力矩傳感器的成本和制造難度遠高于單維力矩傳感器，因此早期主要應用于航天領域的空間機械臂。

在視覺傳感器方面，特斯拉的Optimus采用純視覺方案，而小米、宇樹等則大多使用多傳感器融合方案，以提高機器人的感知能力和適應性。

觸覺傳感器是特斯拉Optimus-Gen2相比上一代最大的邊際變化之一，其手部搭配的觸覺傳感器有望引領行業新趨勢。

控制系統則是人形機器人的智能“小腦”，它負責實時控制機械運動部件的位置、速度和方向等，使其按照預期的運動軌跡和規定的運動參數進行運動。由于各家人形機器人場景應用多樣且算力需求存在差異，因此控制器通常以自研為主，以滿足低功耗、高算力和高集成度等要求。