ry （精選報告來源：報告研究所）
1. 人形板塊行情複盤
2021 年 8 月特斯拉在 AI Day 上首次發布人形機器人 Optimus 概念，複盤 2022-2024 年機器人板塊行情來看，特斯拉 Optimus 為行情主線，2024 年為華為機器人 行情元年，我們構建特斯拉機器人板塊指數+華為機器人板塊指數如下，其中特斯拉機 器人板塊指數每個部件個股等權重構成該環節指數。
1.1. 特斯拉機器人及其部件指數複盤：從交易產業進展逐步聚焦確定性
2021 年 8 月特斯拉在 AI Day 上首次發布人形機器人 Optimus 概念，複盤特斯拉機 器人板塊行情，我們分為四個階段：
1、2022.2-2023.1 概念階段
催化：2022.5 馬斯克在汽車裝配開幕式表示 23 年將生產第一版 Optimus，特斯拉 AI Day 預熱;2022.10 特斯拉 Optimus 原型機首次亮相，計劃 3-5 年內實現量產，售價控 製在 2 萬美元；交易 0-1 相關性，執行器環節漲幅最大，核心個股：、、鳴誌電 器、等。
2、2023.1-2023.12 卡位階段
催化：2023 年 5 月特斯拉展示 Optimus 最新機型，實現多個機器人同時行走與抓取 物品; 趨勢確認，交易產業進展/高壁壘，執行器（份額、訂單）→靈巧手→絲杠，核心 個股：、、、、等。
3、2023.12-2024.10 調整階段
催化：2024.1， 馬斯克稱機器人 25 年量產，低於市場預期；量產時間低預期，指數調整 45%，2024.2 板塊反彈；
4、2024.10-2025.2 聚焦階段
催化：2024.11.29 特斯拉靈巧手視頻更新，可接住空中飛來的網球；2025.1.8 CES2025 的線上訪談中，馬斯克表示：2026 年目標生產 5 萬-10 萬個人形機器人，2027 年 50-100 萬台，超預期；交易確定性，明確量綱測算彈性，核心個股：拓普集團、三花智控、、五 洲新春、北特科技、綠的諧波等。
1.2. 華為機器人指數複盤：積極布局，發散階段
華為自 22 年開始在具身智能方向有多種布局， 2023 年 6 月成立全資子公司極目 機器人，為華為智選車深度合作夥伴，複盤華為機器人板塊行情，目前仍處在 0-1 發散階段。催化：2024.10 賽力斯開始招聘機器人相關崗位；2024.11 華為（深圳）全球具身 智能產業創新中心宣布正式運營，並與樂聚機器人、大族機器人、、、 等 16 家企業簽署了戰略合作備忘錄；2025.1 預期賽力斯年會發布機器狗和機器 人樣機；交易 0-1 相關性，機器人本體公司漲幅最大，核心個股：埃夫特-U、、拓 斯達、賽力斯；其次為兆威機電、、、等相關公司。
1.3. 機器人板塊估值定價：
機器人與新能源汽車發展階段類似，新能源汽車滲透率及汽車零部件 PE-TTM 複盤 如下：1）新能源汽車滲透率 5%，零部件 PE（TTM）≈30-50X；2）5% 新能源汽車滲透率 40%，零部件 PE（TTM）≈20-30X；3）新能源汽車滲透率 40%，零部件 PE（TTM）≈15-20X。以拓普集團、、、為例，新能源零部件在新能源滲透率高 增長的 2019-2024 年，PEG 維持在 1%左右，淨利率在 10%左右。
我們以馬斯克 2027 年目標 100 萬台人形機器人銷量類比新能源滲透率初期階段（根 據後續測算，人形機器人年銷量 400-500 萬台階段處在 B 端全麵應用，開始向 C 端滲透階段，仍處於行業爆發前期），給予零部件估值 30-50X， 目前減速器、靈巧手環節仍 具備較大彈性，國產替代空間大。
2. 人形機器人行業風起，潛在發展空間廣闊
2.1. AI 賦能人形機器人，機器人遠期將具備最強的泛化能力
人形機器人是實現具身智能的最佳物理形態之一。人形機器人一般是指具有與人類 類似的身體結構和運動方式（雙足行走、雙手協作等）的智能機器人。人形機器人既需 要極強的運動控製能力，也需要具備非常強的感知和計算能力。具身智能：智能體通過與環境產生交互後，通過自身的學習，產生對客觀世界的理 解和改造能力。具身智能是有身體並支持物理交互的智能體，人形機器人是實現具身智 能的最佳物理形態之一。
人形+AI，使得機器人遠期將具備最強的泛化能力，能夠鏈接人類生活中的各個場 景和現有工具，增強規模效應，來使得成本最低。傳統三大類型的機器人（工業機器人、服務機器人和特種機器人）均是針對特定的 場景和用途所涉及，工業機器人主要用於工業生產場景，服務機器人主要麵向醫療服務、商品配送、公共服務等領域，特種機器人則 主要麵向深海探測、緊急救援以及消防的領域。人類世界完全按照適合人類活動而設計，因此，采用人形設計（也就是第一性原理）的機器人疊加上高度智能能力的加持，將具備強大的泛化能力，遠期可以鏈接人類社會 的各個場景。
人形機器人行業發展的底層驅動來看，長期勞動人口數量的減少和人工成本的上升 倒逼各個行業開始用機器人取代人工。從中美兩國的數據來看：美國的製造業從業人數 占比持續下降，製造業人員平均工資持續上漲；中國的勞動力人口數量停止增長，製造 業人員平均工資也在提升上漲。
2.2. 人形機器人潛在發展空間廣闊，2025 年人形機器人進入量產元年
人形機器人產業目前正處於行業發展的導入期，2025 年將是人形機器人的量產元年， 人形機器人後續將經過多階段的發展，有望實現應用場景的擴散+技術迭代優化+成本持 續下降。
尋找商業化落地場景是人形產業加速發展的關鍵。早期的人形機器人大多沒有很好 的實現商業化場景落地，因此產業化發展較為緩慢。人形機器人最早可以追溯至 1973 年日本早稻田大學研發出的 WABOT-1，此後行業中較為知名的廠商還包括波士頓動力、 軟銀機器人、本田等，但這些人形機器人產品最終沒有實現良好的商業化落地（技術和 成本問題），因此人形機器人產業此前發展較為緩慢。
完全具備通用性的人形機器人短期內還麵臨著諸多挑戰和難點，包括硬件、軟件、 政策等方麵的限製，因此我們判斷人形機器人將率先在某些細分市場實現突破，並在持 續的迭代和完善中來不斷提高通用性。硬件端：技術方案當前仍不收斂，且整體 BOM 成本仍處於較高水平；軟件端：當前 AI 還不足以支持人形在所有場景具備泛化能力，需要理解物理世界 的人工智能。政策端：人形機器人行業目前還不具備完備的法律法規和行業標準。
製造業工廠或為人形機器人率先突破的商業化落地場景。工廠場景封閉、秩序嚴格有序，場景複雜度明顯低於 C 端場景。因此，工廠場景對 目前人形機器人的硬件功能，軟件泛化能力以及早期成本等方麵的容忍度更高，或將成 為人形機器人率先突破實現商業化落地的細分市場。
