人形機器人板塊爆發，產業進入“ChatGPT”時刻前夕？

作者 | 劉芬 編輯 | 蔣詩舟

2月19日，A股指數走高，人形機器人、DeepSeek概念、機器人概念板塊領漲。同花順數據顯示，截至收盤，人形機器人板塊上漲8.35%。個股方面，萬達軸承、駿創科技上漲29.99%，三豐智能、平治信息、雙林股份、豐立智能漲近20%。漢威科技、奧比中光-UW、隆盛科技、斯菱股份、凌雲光漲等近三十股漲超10%。

消息面上，宇樹科技產品京東開售，人形機器人行業逐步開啓量產進程。同時，全球大廠積極佈局人形機器人領域，Meta 正投資研發基於 AI 驅動的仿生人形機器人，計劃成爲“行業安卓”定義整個平臺。蘋果發佈家用機器人相關職位，機器人產品或將於2028年量產。

另據央視新聞報道，日前民營經濟座談會結束後，宇樹科技首席執行官王興興在接受採訪時表示，現在AI驅動機器人進化速度非常快，速度超出預期。今年年底前，整個AI的人形機器人將達到新量級。“如果順利的話，到明年或者後年一些基礎的，比如說服務業或者一些工業其實基本可以推起來了。但家用可能會稍微慢一點，因爲家用可能對安全性的要求更高，還是會需要技術相對更成熟一點點。”

在國金證券看來，量產新紀元+DeepSeek成功，使人形機器人從理想走進現實。

其一，過去兩年，國內外衆多科技及初創企業紛紛切入人形機器人賽道，2024年是國內外人形機器人的原型機發布大年，經過半年到一年的技術優化與調試，2025年有望成爲真正的量產元年。

這一過程中，特斯拉預計2025年生產1萬臺Optimus，2026年年中開始量產1萬臺/月，2027年達50萬臺。2月6日，特斯拉發佈招聘機器人生產製造工程師，再次強化其機器人量產進程。1月30日，figureAI公司中標第二個大客戶，並表示未來4年將量產10萬臺人形機器人。國金證券認爲，國際巨頭人形機器人的量產，是產業從概念到應用現實的重大跨越，對發掘人形機器人通用應用場景具備戰略指導意義，產業進入“ChatGPT”時刻前夕。

其二，DeepSeekAI成功突破AI發展的高昂成本問題，憑藉降本、開源的優勢，在人形機器人領域展現出強大的賦能能力，有望助力機器人在環境感知、任務規劃與決策、持續進化等大模型方面實現質的飛躍。此外，DeepSeek也讓國產廠商在AI領域看到希望，強化國產機器人在軟件端持續深耕和突破的信心。

“硬件端，絲槓產能緊缺是量產痛點。軟件端，‘小腦’智能亟待突破，運控是被忽視的短板。”國金證券在研報中分析，近兩年國內外機器人廠商的硬件設計方案百家爭鳴，總體路線目前已趨於收斂。人形機器人硬件不再是本質約束條件，難點主要體現在規模製造及降本能力上。其中，絲槓製造難度相對最高、產能也最爲緊缺，屬於重資產、勞動密集型環節，短期快速擴產難度大。目前，國內已建成的絲槓產能不足以滿足人形機器人的量產需求。

此外，機器人從軟件算法策略上分爲“大腦”和“小腦”，“大腦”負責感知外界並模擬人類思維決策過程，“小腦”則模仿生物進行復雜的運動，即運動控制。受益於AI大模型的發展，機器人大腦智能化程度有望提升、已備初階人類腦力。而“小腦”是由一系列算法和硬件設備組成的綜合系統，包括傳感器融合模塊、動力學模型和控制器等，控制人形機器人全身上下幾十個自由度進行高維運動，受制於沒有通用的算法模型以及海量數據，是當前產業發展的瓶頸。如何進一步提高機器人小腦運動控制算法的實時性、魯棒性和可解釋性是下一步產業重要研究方向。

國泰君安也在研報中表示，絲槓製造工藝複雜，溢價潛力顯著，國產化需求迫切帶來廣闊前景。隨着特斯拉Optimus的推出，國內外廠商佈局人形機器人領域勢頭加劇，絲槓需求快速膨脹。預計未來人形機器人銷量可達100萬臺，絲槓市場將迎來百億級增量空間。

不過，人形機器人距離規模化應用仍需一定時間。

中國信息通信研究院副總工程師許志遠告訴《財經》新媒體，目前，中國人形機器人正處於從技術探索到商業化落地的關鍵過渡階段，這也是全球的整體發展情況。硬件層面，人形機器人的零部件成熟度已達到70%以上，但未來需要重點面向可靠性、效率、電池續航、算力等進行提升，其中很多甚至需要原理創新。軟件層面，機器人大模型與近兩年成熟的大語言模型不同，語言模型的數據可以來自龐大的互聯網，而機器人需要物理世界中高精度操作數據，這是互聯網沒有的。

“具身智能技術的普及程度將取決於技術成熟度、成本下降速度和實際需求匹配度。”許志遠表示，隨着大模型賦能、硬件模塊化和成本優化，人形機器人一定會加速在工業製造、商用服務、家庭助手等領域落地，通過更智能化的服務提升生產和生活效率，甚至形成全新的行業生態，如機器人即服務（RaaS）。同時也會帶來社會勞動力結構的優化，即現有體力勞動型工作將更多的被機器人替代，人類更多從事於技術型、創造型工作。

在他看來，機器人的適度擬人化，能夠加強外觀和行爲的友好性，通過自然語言處理、情感識別等技術理解並回應人類情感需求，提升互動體驗。但需明確機器人的行爲規則，避免超出既定職責範圍，同時要嚴格規範數據採集與使用，確保人機交互的安全性與倫理性，這需要從法律法規的角度來健全完善，也是未來需要重點關注的問題。