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来源:小宇宙
【中银证券】吴文昶
今年人形机器人产量有望突破 10 万台,标志着产业正式开启从"0 到 1"向"1 到 N"跨越的进程。当前行业处于硬件技术沉淀与突破的关键期,执行系统、关节、灵巧手等硬件环节成本占比超 50%,其技术成熟度已满足量产基础,但赋予机器人“大脑”的具身智能、环境感知及自主应变能力仍是未来核心难点。
在应用落地方面,目前产品主要服务于 B 端内部测试、科研教学及特定工业场景(如仓储搬运),距离大规模 C 端家庭应用尚需时日,关键在于软件算法与场景适应能力的突破。竞争格局上,国内凭借完整的产业链和制造优势,在硬件领域已具备全球竞争力,甚至在部分环节实现领先,但在大模型等软件智能化方面仍落后于海外,这是未来决定胜负的关键变量。
投资层面,行业尚未完全兑现业绩,企业间差距不明显。建议投资者重点关注硬件端细分龙头(如减速器、伺服电机、传感器、电池电控等),这些环节更贴近产业化落地且业绩可见度较高;相比之下,软件与大模型领域距离商业化变现较远,风险相对较高。随着送样验证结果明朗化,硬件头部企业有望走出独立行情。
今年人形机器人产量有望突破 10 万台,标志着产业正式开启从"0 到 1"向"1 到 N"跨越的进程。当前行业处于硬件技术沉淀与突破的关键期,执行系统、关节、灵巧手等硬件环节成本占比超 50%,其技术成熟度已满足量产基础,但赋予机器人“大脑”的具身智能、环境感知及自主应变能力仍是未来核心难点。
在应用落地方面,目前产品主要服务于 B 端内部测试、科研教学及特定工业场景(如仓储搬运),距离大规模 C 端家庭应用尚需时日,关键在于软件算法与场景适应能力的突破。竞争格局上,国内凭借完整的产业链和制造优势,在硬件领域已具备全球竞争力,甚至在部分环节实现领先,但在大模型等软件智能化方面仍落后于海外,这是未来决定胜负的关键变量。
投资层面,行业尚未完全兑现业绩,企业间差距不明显。建议投资者重点关注硬件端细分龙头(如减速器、伺服电机、传感器、电池电控等),这些环节更贴近产业化落地且业绩可见度较高;相比之下,软件与大模型领域距离商业化变现较远,风险相对较高。随着送样验证结果明朗化,硬件头部企业有望走出独立行情。