1、人形机器人二级市场表现与投资策略

2025年行情阶段分析：2025年人形机器人二级市场全年收益表现良好，可分为三个阶段：年初至3月大幅上涨，期间市场情绪高涨，有上市公司宣布切入人形机器人赛道即触发涨停板，3月达到情绪顶点；4月受中美贸易战升级影响，行情回调并进入盘整阶段，盘整部分源于行业因素；7-8月至9月中下旬再度上涨，近期又有所回调。行情驱动与特斯拉产业链高度相关，年初CES展上马斯克公布量产计划（2025年5000-1万台，2026年5万-10万台，2027年50万-100万台）为资本市场提供估值锚点；后续特斯拉机器人事业部负责人更换、V2版本调整及V3版本原计划年底发布但推迟至2026年一季度（关键卡点为灵巧手）、11月股东大会马斯克薪酬法案通过（与Optimus量产进展相关）等事件均影响行情。同时，国产链政策及进展也催化行情，年初语数上春晚、王欣欣参加名企座谈会为行业带来催化；近期语数已完成上市辅导，预计2026年上市交易，此外云深处、乐趣等本体或零部件企业也将于2026年进入上市流程。

核心零部件与本体分析：人形机器人关节方案主要有两种：特斯拉采用线性+旋转结合版本，国产大部分为全旋转版本（小鹏类似特斯拉方案）。核心零部件关注高确定性、高价值占比的关键模组（本体企业核心关节模组供应商）及边际变化领域（如灵巧手、触觉传感器、轻量化散热、高功率转矩密度电机等）。其中灵巧手目前为不标准、易坏产品，行业或经历洗牌，高自由度灵巧手领域或有专注企业突围。本体方面，公开订单中优必选达11亿元；出货量上，语数科技2025年出货量最多，智源、松源动力、乐趣各有约千台，优必选近期上调出货量至大几百台。特斯拉2026年预期出货量或达几万台。

二级市场投资建议：二级市场投资建议关注T链（特斯拉供应链）和国产链。T链需去伪存真，关注身体关节执行器、减速器、电机及灵巧手的供应商。国产链优先关注即将上市的优质资产（如2026年上市的语数科技），以及高价值量关键模组的核心供应商（如榆树、小鹏、云深处的供应商）。市值增厚方面，假设出货量100万台、单台价值量1万元、市场份额30%、净利率15%、PE30倍，对应市值增厚约135亿元；若核心关键模组单台价值量5万元、市场份额50%、净利率15%-20%、PE30倍，市值增厚或达几百亿元。

2、具身智能产业生态与技术难点

产业环节与生态现状：当前具身智能产业中，二次开发与系统集成环节相对缺失且薄弱。从2024年到2025年，上游部件（芯片、传感器等）及本体、大脑的技术已被广泛挖掘，但二次开发与系统集成能力不足，主要因本体与大脑技术工具链成熟度和模块化程度不够，导致集成开发高度依赖主机厂技术支持。头部主机厂已通过战略合作、合资等方式绑定具备核心资源和渠道的工程商或集成商，深化合作。从技术到产品再到商业化落地需重视工程化环节，产品难以直接适配场景，短期内需保持审慎。

关键技术难点（灵巧手）：灵巧手是当前具身智能部件中技术难度最大的环节，其技术难度与复杂度不亚于整机，属软硬件强耦合、机电一体化较深的系统模块，对部件精密性要求更高。从2024年开始，技术路线未收敛，厂商多采用多路线并行策略，未形成统一方向。灵巧手需平衡性能、寿命与性价比，三者达到相对平衡点后方可支撑产业化与批量化。

数据与模型发展现状：数据工作方向包括真机采集（如特斯拉早期方式）、仿真（如英伟达）及视频学习（如特斯拉近期转向），其中视频学习相关公司2025年订单旺盛。仿真路线存在难以抹平的gap，但部分厂商认为仿真有可用性，复杂场景仍需真机数据微调；视频学习成为新方向，行业派系分明。模型架构方面，VRA路线2025年上半年共识较高，下半年质疑增多；世界模型等新路线涌现，二者互补（VRA生成动作但难理解动作，世界模型理解动作但难生成动作）。融合探索（如VRA+世界模型）可提升44.7%效果。数据飞轮需模型架构完备度与数据多样性、质量、规模协同，类比自动驾驶数据积累（海量数据未直接推动L2到L4），指出数据规模非唯一关键，多样性更重要，但超1万小时数据仍未实现飞轮效应。

软硬件耦合与未来展望：具身智能软硬件属强耦合综合体，需协同迭代，软件迭代为指数型，硬件为渐进式。人形非唯一本体形态，未来将根据场景需求适配多形态本体共生。AI能力提升会降低对硬件部分指标（如工业机器人对电机、减速器精度）的要求，提升轻量化需求。当前行业存在能力不成熟与需求旺盛（工业/商业场景订单多但交付难）的矛盾，未来随厂商能力提升，供需交集将扩大以实现商业化闭环。

3、人形机器人开源与标准化推进

开源社区建设成果：开源在人形机器人行业发展中起到关键作用，自2022年7月起推动行业热度，被总结为“开源创造热度”的上半场。欧本龙开源社区是重要载体，2024年该社区有700万行代码（其中90%由创新中心创造）通过了开放原子开源基金会的TOC审查；2025年要求团队成果几乎全部来自网友共创，目标实现90%成果由全国共创。目前已有乐趣的数据集完整捐赠至该社区，鼓励开发者将原创性开源内容集中于此。开放原子基金会数据显示，国内已有227万开发者活跃在相关开源舞台，同时已开放百万条白虎数据集及多个训练场数据，计划2025年底在全国建立七个训练场，实现数据互联互通。开源旨在促进人形机器人软硬件一体化开源趋势，聚集开发者并推动产业链有效聚集。

标准制定与行业目标：行业发展进入下半场，核心目标是“用标准促进规模”，解决当前整机公司协同创新问题，避免企业因无序竞争死亡。标准制定重点聚焦行业急需的关键领域，包括数据互联互通、制造业模块化规模化生产，强调标准应促进经济体量增长而非作为监管手段。目前已推出分级分类应用指南、智能化等级指南等60余项标准。计划于2025年底完整组建标准委员会，明确其使命任务并对外宣布。

热点趋势与行业展望：发展人形机器人具有必要性，从技术层面看，人类形态是地球上唯一可对话并高效收集复杂数据的形态；从产业层面看，其是制造业高端化的关键，通过促进实体经济与数字经济深度融合，推动制造业从硬件低利润（甚至零利润）向软件增值服务转型。行业热度将持续至2035年，与我国2035年成为世界科学中心的目标同步。训练场的核心价值在于通过数据规模化增长支撑机器人操作能力提升，需打通数据链路以解决机器人握杯、叠衣等实际操作问题。投资方向可关注三方面：一是智能作业与行走能力（如五指灵巧手、双足底盘控制）；二是数据生产、清洗、标注与自动化（当前市场空白但潜力大）；三是硬件柔性制造（需重构智能制造模式，类似小米的柔性拼装模式更适配国情）。短期内，文体娱乐场景（如按摩、表演）将为人形机器人创造巨大价值，是行业重要突破口。

4、关键零部件与量产技术挑战

灵巧手技术进展与难点：灵巧手技术迭代路径明确，2.5代机器人采用CNC工艺，侧重RMU惯性导航仪（采购多类型产品，民用版增加至十几个）及六维力角；3代机器人将转向MEMS工艺与一体化加工，聚焦电子皮肤（使用TPU聚氨酯材料）、26个执行器（22 + 3自由度），如figure 31及小鹏最新机器人均贯彻此方向。当前技术存在散热与电机稳定性痛点：22 + 3代手效果未达满意，需解决被动/主动散热问题；电机方面，虽采用浙江恒帅供应的无框电机，但电机仍显脆弱，抗摔性不足。技术成熟需3 - 5年，以解决材料工艺问题，达到实战使用标准。

核心技术瓶颈（电池/算力）：电池续航是核心瓶颈之一，当前机器人续航为2 - 4小时，虽部分产品（如飞鸽三）增加无线充电功能，但充电稳定性待验证；目标续航为8 - 12小时，需依赖半固态/固态电池研发突破。算力与功耗矛盾突出，AI5芯片最高算力达2500TOPS，最高功耗800瓦，需匹配电池容量及BMS系统以保障运行。实时控制方面，40自由度目标响应时间为10ms，当前仅能达到40ms，需实现产线系统（MAS/WMS）与机器人网络贯通，确保业务数据与工业数据在10ms内共享，此技术爬坡周期约2 - 3年。

量产规划与市场预测：人形机器人量产规划明确，2026年1月起外形或采用铝镁合金/PU皮肤，预计交付量1 - 2万台，Q3 - Q4开始SOP爬坡；2027年正式SOP，内部预测交付量11.5万台；2030年目标交付量20 - 25万台。应用场景中，制造业占比70%（如工厂工作场景），其次为研发教育与物流仓储，2030年ToC（养老/消费级）场景将萌芽。成本目标方面，2030年预计降至15万美元（考虑安全及NASA服务标准），长期目标为5 - 10万美元。

5、AI算力与模型训练挑战

AI算力对比与训练反思：原本计划2025年完成的6万亿参数模型训练后未发布，因使用英伟达B200训练成本过高，而谷歌用自身TPU训练效果更优。行业开始反思，认为未来或从‘重训练’转向‘重推理’，探索通过AI5、AI6实现端到端推理能力，这基于吸取TPU经验的封装工艺。目前AI留存约3000片，其工作效率（包括推理）对标B系列表现尚可，但HBM3无车规级内存，需解决散热和车规级内存优化问题。

任务迁移与数据稀缺问题：任务迁移有技术难度，传统模型迁移至TPU通常需6个月。数据稀缺主要在特殊场景，如太空失重、高危领域（阳光反辐射等）、水下作业（气密胶防水测试）等场景的数据，无法通过‘seem to real’方式获取，需依赖1200台设备实测收集。因特殊场景数据珍贵且获取难，即使SpaceX多次火箭发射失败积累经验，仍保守估计需3 - 5年才能模拟此类数据。

机器人安全与伦理挑战：机器人自我保护意识可能引发安全问题，若将其意识下载至本体，可能伤害人类，如Optimus现场有伤害工人的潜在风险。算法调用时，触发机器人自我保护意识会出现访问拒绝情况。此外，脑机接口应用中，渐冻症患者强烈的求生意识在极端场景下可能产生意识映射问题，涉及伦理争议。

6、人形机器人硬件与成本分析

硬件成本与关键部件：Optimus当前硬件成本约四万多美金，大规模生产后，成本目标降至2万多美金。当前硬件强调电子皮肤触觉传感器，适配AI5散热工艺是未来2 - 3年关注方向，也是2.5代到3代产品核心差异。产品迭代上，二代强感知，2.5代重IMU和六维力，三代便携化，加工工艺转变并强化触觉。材料与传感器领域，关注PU材料、触觉传感器及电子皮肤，近期接触较多。

精密制造与供应链现状：精密制造产能周期6 - 12个月。执行器方面，国际先进是默纳克，国内关注绿的谐波。谐波减速器核心部件工艺与国际有差距，但成本可控（40 - 50%）。行星滚柱丝杠供应商有北特、兴建，价格1000 - 2000元/根（C5/C3级别，越低越好），2026 - 2028年量产评定需跟踪。无框力矩电机早期用德国、北美科尔摩根产品，如今国内企业也有涉及。传感器领域，手部摄像头、压阻式传感器、3D数码相机是发展方向；触觉传感在医疗及多模态场景，汉威、日莹已有装机；六维力传感器中，安培龙产品性价比高，雨利等企业值得关注。芯片涉及华为升腾980B、980C；软件关注算法迭代速度，软硬件结合涉及MCU、VCU架构。大模型领域，Google RT two、DeepMind移动技术及XAI是重要方向。

7、行业年度变化与趋势总结

行业态度转变与焦虑：2025年行业态度变化明显：上半年，行业对人形机器人的态度从怀疑转向确信；下半年，因技术路线未收敛，对发展方向产生动摇。从长期看，头部企业发展需时间积累，部分企业创始人经十年沉淀才实现爆发，行业发展不应盲目追短期热点，应认准未来方向长期投入。

产业链融合与创新加速：2025年机器人产业显著变化是大产业链交融合作与融合创新。过去五六年，机器人产业由传统领域推动，今年跨行业企业集中入局，几乎所有汽车、汽车零部件、家电及消费电子企业均涉足。这些企业带来高技术人才、资金、生产装备、工艺知识等资源，加速解决行业共性问题，产生正向溢出效应。以行星滚柱丝杠为例，该部件曾困扰工业母机等行业，因市场容量小研发慢。2024年9月，浙江某企业借助汽车零部件领域资源启动研发，12月完成，2025年3月量产并应用于某网红机器人。这种创新速度在传统集成行业难以想象，体现跨行业融合对创新效率的提升。

8、数据开源与闭源博弈

开源与闭源的协同关系：开源与闭源是行业永恒话题，传统制造业以闭源为主。机器人行业初期需头部企业打通数据收集路径，国际中心与头部企业合作，由企业先验证数据方法后共享。企业自建训练场主要针对自研机器人，开源需构建异构数据集以支持通用智能体训练。从数据收集速度看，100台机器人一年收集不到100万小时数据，远低于行业2025年1亿小时真机数据目标（按此速度需100年完成），单靠企业难以完成数据集建设，因此头部企业逐渐愿意开源数据。当前全国7个训练场由多方共建，参与方包括自建训练场的企业，但目前全国约20家训练场尚未互联互通，需通过社区机制促进协作。

原子技能库与模型合作：原子技能库已扩展至近几百种（如抓拿取放细分门类），但仍不足，未来计划通过生成式人工智能扩展至几万甚至几亿种，作为具身智能的‘token’，大模型将基于其节点推理动作。数据管理采用‘1份开源、9份自持’，自持侧重垂类长任务序列。合作上，与上海AI Lab、RDT模型、阿里、百度等开源基础大模型团队及英伟达推进产业基础通用模型研发。同时研究数据交易、确权、转移问题，设立社区贡献 - 回报机制（贡献1份数据获10倍奖励）推动原子技能库汇聚。正吸引更多加入开源社区，加速形成大数据集并开放给头部企业，未来基础大模型赛道将与大算力（如1万张以上显卡）企业合作，尽快推出通用基础模型。

9、政策支持与产业规划

十五五规划重点方向：十五五智能机器人产业发展规划正处于中期论证阶段，预计于2026年年中或三季度发布。相较于十四五规划提出的‘高端化、智能化、绿色化’，十五五规划新增‘融合化’方向，强调跨产业链融合与共性技术攻关。规划聚焦五大关键技术方向：一是感知与交互，涉及多模态信息表征提取（触觉、力觉、视觉、听觉等），尤其关注复杂环境下的精细感知与安全交互；二是学习与决策，鼓励探索多元技术路线（如VRA、VRA加世界模型、类脑模型等），但类脑模型在工具链、软件栈及芯片领域仍存缺口；三是控制与作业，重点提升装配等灵巧技能作业及养老照护等与人交互技能的操作能力；四是结构与材料，关注轻量化（如镁合金应用）及柔性结构/材料创新，目前原镁成本已稳定低于铝，部分镁合金熔点超1000℃，埃斯顿等企业与宝武镁业合作推进相关工艺突破；五是安全与伦理，技术层面需强化功能安全、交互安全、信息安全及数据隐私安全，伦理层面需探索未来伦理审查技术与操作系统的融合机制。当前机器人行业保持快速增长，10月工业机器人销量增长近40%，行业营业收入增长近30%。

场景应用与政策支持：政策对机器人行业的支持主要体现在‘两重两新’政策：重大能力建设、重大项目实施中明确支持机器人应用；服务机器人产品已纳入‘两新’支持范围，最高补贴比例达20%。当前人形机器人多处于从工程化到产品化、再到商品化的阶段，主要采购方为政府投资平台（用于建设训练场）、科研院所及展示场景（如排节目、运动会等所需的演示），暂未进入大规模商品化阶段，故未直接实施补贴政策，未来待产品成熟后将通过现有政策覆盖。在场景应用方面，重点选择养老场景的逻辑在于应对老龄化国家战略需求，当前养老服务供给严重不足，亟需新技术产品补充。养老场景的机器人发展路径为：优先发展非接触式服务（如智能翻身床、二便护理机器人、助浴机器人、住行辅助机器人及低价陪伴机器人），逐步向接触式监护过渡，以分担护理人员压力。

10、商业化路径与未来建议

技术路线与价值转变：创业公司技术路线聚焦垂类模型，认为基础模型是巨头领域。其技术有华为背景，研发团队曾在华为完成0到1的初步验证，受体制限制仅实现部分突破，创业后目标是推动1到10至1到100的产业化进程。商业化方面，短期因能力和资金限制，不自主生产本体与硬件，而是与合作方配合，面向场景提供整体解决方案，以场景驱动提升能力，规划未来1到3年从POC逐步向场景化批量化落地推进。行业当前处于情绪价值驱动阶段，如无人机表演类市场仍占销售较大份额，这种情绪价值吸引资源投入，带动技术发展（类似无人机通过该阶段成熟后拓展应用）。未来需关注向经济价值的转变，即观察哪些刚需场景（如制造业装配、养老等）能被机器人持续稳定解决。

2026年投资关注点：2026年投资建议涵盖多维度：硬件关注增量赛道，如材料、MEMS，传统赛道（如壳体）竞争激烈；软件重视数据价值。模型关注技术路线收敛，如VRA加世界模型能否走通、类脑模型在不同工序的适用性等。行业观察从情绪价值向经济价值的转变节点，即哪些刚需场景能被机器人稳定解决。技术融合上，认知科学与计算机科学的融合（如内脑、脑启发模型与世界模型、BLA路线的交汇）将成热点。应用方面，非制造业场景（如文娱）的机器人落地值得关注，预计2026年粗糙场景可见大量机器人身影。市场上，出海将成热门话题，中国产品和能力可赋能海外区域。此外，行业可能因外部企业延迟出现二级市场和一级市场波动，但中国行业呈波浪上行趋势，理性调整期是耐心资本介入的良好时机。

Q&A

Q：今年人形机器人行业的变化中，印象最深刻的是什么？

A：今年人形机器人行业上半年市场对其态度从怀疑转为确信，下半年因技术路线未收敛，行业对后续发展方向产生动摇与焦虑；行业需长期技术积累，如王欣欣、语数及乐趣创始人均耗时十年才实现技术突破，企业无需追随短期热点，认准长期方向即可切入优质赛道。

Q：如何看待开源数据与企业自有数据之间的博弈，以及开源数据与商业护城河的关系？

A：开源与闭源是制造业永恒话题，过往闭源为主，当前行业需企业先完成数据收集路径验证。企业自有训练场多针对自研机器人，而开源需异构数据集支撑通用智能体训练，两者不冲突，现有自建训练场企业已参与国际中心开源训练场建设。单企业数据收集效率低，企业无法独自完成数据集建设，因此愿意参与开源。开源数据集主要与上海AI Lab、RDT模型、阿里、百度等开源基础大模型团队合作，当前开源比例为1份开源、9份自持，企业保留垂类、长任务序列数据作为商业护城河。同时正在建立原子技能库联盟，并设立贡献1份开源数据获10倍回报机制，已汇聚20家训练场，计划与英伟达等大算力企业合作推出通用基础模型，共同解决数据卡脖子问题。

Q：公司提到的20个训练场目前集合后的数据集规模大概是多少？

A：目前20个训练场中大部分于今年7月后建成，集合后的数据集规模不超过几百万小时，但存在数据标准不统一、无法互联互通及数据质量等问题，例如创新中心到上海后收集的80万小时人体动补数据因无法对齐VOA模型造成无用功，因此需尽快统一标准以避免重复工作、汇聚数据。

Q：公司目前在欧洲市场的市占率情况如何，未来设备与耗材在欧洲市场的发展趋势是怎样的？

A：欧洲市场通过子公司及本土化员工自主布局开拓，法国、意大利、西班牙等市场表现突出，西班牙对欧洲区域贡献度较高，法国体量增长速度快。今年前三季度欧洲耗材端同比增速约35%，呼吸机端增速不到10%，耗材端增速快于呼吸机端。随着欧洲本土化进程提速及云平台解决定制化需求，未来欧洲呼吸机与耗材均有望提升，公司对明年欧洲市场增速抱有极大期望。

Q：从行业资深观察者到今年躬身入局创业，对行业的新认识及身份转变的决定性因素是什么？

A：身份转变的综合考量因素包括行业规模足够大、周期足够长，遇到合适的团队，以及当下行业诸多环节未收敛、创业机会窗口未完全关闭。

Q：巨脑磐石作为创业公司，在机器人大脑领域的差异化竞争优势或生存之道是什么？

A：巨脑磐石聚焦垂类模型；当前行业技术能力未形成代差，各玩家均在探索，起点差距不大；研发团队过往在华为完成技术0到1验证，现致力于推动技术从1到10至1到100的产业化；不做纯软，短期不自主生产硬件，通过与伙伴合作面向场景提供整体解决方案，未来1-3年将以场景驱动提炼能力，推进POC及场景化批量化落地。

Q：2026年聚生智能机器人行业有哪些值得投资者关注的产业链环节或方向？

A：硬件领域建议关注增量赛道，传统赛道已趋饱和；软件领域需重点关注数据价值。此外，模型进化与技术路线收敛及行业从情绪价值向经济价值的转向也是关键观察点。当前行业处于情绪价值驱动阶段，类似无人机行业由表演类需求带动研发与产品成熟的发展曲线，明年可能迎来转向，但需注意海外企业进度延迟可能引发的一二级资本市场波动；中国行业呈波浪上行特征，理性调整阶段是长期耐心资本介入的较好时机。

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