美股財經社發自拉斯維加斯——周一，萬眾期待的黃仁勳主題演講，集中了2026年國際消費電子展 (CES)數萬名觀眾的目光。演講中，黃仁勳連續甩出多個“王炸”。輝達（NVDA）在CES上大力宣傳其最新機器人技術的進步以及自動駕駛大模型，同時，一年一度的超級晶片發佈如期到來。50兆美元的機器人市場在周一拉斯維加斯楓丹白露酒店劇院的開幕致詞中，身著標誌性皮夾克的首席執行長黃仁勳透露，從波士頓動力公司、卡特彼勒公司（CAT）到LG電子、NEURA機器人公司，眾多企業都在使用輝達的機器人技術來開發和驅動其各種機器人。黃仁勳聲稱，物理人工智慧可以徹底改變價值50兆美元的製造業和物流業，而輝達希望成為這一切的核心。在CES展會上，輝達發佈了一系列新的AI大模型，以幫助訓練機器人與周圍的世界互動，以及驅動其數字大腦所需的硬體。可以處理非常規情況的自動駕駛大模型除了機器人技術，輝達還展示了名為Alpamayo的全新自動駕駛汽車大模型系列。據該公司稱，Alpamayo採用了一種基於思維鏈推理的視覺語言動作 (VLA) 模型。本質上，這些大模型可以識別在正常駕駛過程中不會出現的一些意外突發情況，並找出正確的行駛方式。例如，當車輛接近十字路口時，該大模型可以檢測到交通訊號燈故障，識別出問題所在，並嘗試找出下一步該怎麼做。輝達表示，這些模型旨在作為“大規模教學模型，開發者可以對其進行微調，並將其提煉成其完整（自動駕駛）堆疊的核心”。換句話說，Alpamayo的目的是幫助開發者不斷改進他們的自動駕駛汽車技術。輝達表示，包括Lucid ( LCID )、Uber ( UBER ) 和Berkeley DeepDrive在內的公司都對Alpamayo表示出了興趣。目前，輝達最新的點對點二級（L2）駕駛輔助系統搭載在奔馳CLA轎車上，該系統將於2026年推廣至更多汽車製造商。這是輝達在駕駛自動化領域的一次重大押注，他們認為這將提升盈利能力，並可能成為輝達對標特斯拉FSD技術的方案。自動駕駛汽車正陸續駛上世界各地的道路，Google旗下的Waymo公司處於領先地位，但它們仍不完美。一些車輛造成了交通擁堵，並且在某些情況下會出現行駛路線混亂的情況。同時，馬斯克旗下的的特斯拉FSD也是這方面的佼佼者。輝達認為虛擬訓練是推動該技術持續發展的有效解決方案，它允許開發人員訓練其人工智慧模型，而無需始終將汽車投入實際道路測試。從這一點來說，輝達的自動駕駛大模型理論上較Waymo和特斯拉更有優勢。Rubin超級晶片如期面市除了機器人和自動駕駛大模型，輝達如期宣佈推出其下一代Vera Rubin超級晶片。Vera Rubin是輝達新近命名為Rubin平台的六款晶片之一，它將一個Vera CPU和兩個Rubin GPU整合於單個處理器中。輝達將Rubin平台定位為智能體人工智慧、高級推理模型和混合專家 (MoE) 模型的理想選擇，這些模型結合了一系列“專家”人工智慧，並根據使用者提出的問題將查詢路由到相應的專家。該公司表示，Vera Rubin目前正在生產中，首批搭載該系統的產品將於2026年下半年上市。輝達首席執行長黃仁勳在一份聲明中表示：“Rubin的加入恰逢其時，因為人工智慧計算對訓練和推理的需求正在飆升。”“憑藉我們每年交付新一代人工智慧超級電腦的節奏，以及六款新晶片的極致協同設計，魯賓向人工智慧的下一個前沿邁出了巨大的一步。”除了Vera CPU和Rubin GPU之外，Rubin 平台還包括其他四款網路和儲存晶片：Nvidia NVLink 6交換機、Nvidia ConnectX-9超級網路卡、Nvidia BlueField-4 DPU和Nvidia Spectrum-6乙太網路交換機。所有這些元件都可以整合到輝達的Vera Rubin NVL72伺服器中，該伺服器將72個GPU整合到一個系統中。將多個NVL72伺服器連接起來，即可得到輝達的DGX SuperPOD，這是一種巨型AI超級電腦。輝達也在大力推廣其人工智慧儲存技術，名為輝達推理上下文記憶體儲存（Nvidia Inference Context Memory Storage）。該公司表示，該技術對於儲存和共享由兆參數和多步驟推理人工智慧模型生成的資料至關重要。輝達稱，與Blackwell系統相比，Rubin將使訓練相同MoE所需的GPU數量減少4倍。當然，黃仁勳也解釋了人們最為關注的問題：人工智慧泡沫爭論的核心——資金的來源。黃仁勳表示，各大公司正在將原本用於傳統計算方法研發的預算轉移到人工智慧領域。“人們會問，錢從那裡來？錢就是從這裡來的，”黃仁勳說道。 (美股財經社)

繼首次中國人形機器人調研後，我們對 28 位受訪者進行了跟進訪談 —— 不同行業提及了豐富的應用場景，傳遞出明確訊號：市場需求強勁，而機器人性能與成本是核心關鍵。核心要點86 位高管中，62% 預計將在 2027 年前啟動人形機器人試點項目或重大項目；我們進一步跟進了其中 28 位受訪者，瞭解具體應用場景。製造與物流最佳化是核心主題，受訪者目標是建構全自動化系統。更廣泛的應用需求涵蓋建築、農業等當前關注度較低但勞動力替代潛力巨大的行業。鑑於短期內人形機器人性能相對有限，我們預計整合商將聚焦特定垂直領域，挖掘分散的應用場景需求。機器人市場正從工業機器人向智慧型手機器人演進，最終邁向人形機器人，全球市場潛力達 7.5 兆美元。我們的首次中國人形機器人調研顯示，市場接納意願強烈。2025 年 11 月 25 日至 12 月 1 日期間，我們對 28 位受訪者進行了跟進訪談，以獲取更多定性資訊，深入瞭解具體應用場景。跟進訪談的更多核心細節：在製造與物流領域，企業期望人形機器人解決的核心痛點是安全性（即替代高風險和重複性任務）與效率提升。此外，受訪者提及建築、農業等行業存在更廣泛的應用需求 —— 這些行業合計佔中國勞動力總量的 30% 以上。客服與設施管理領域的應用也正受到關注。在所有應用場景中，受訪者均強調機器人需與現有系統整合及具備互操作性，這意味著機器人製造商需具備強大的整合能力。2050 年全球人形機器人市場規模將達 7.5 兆美元：隨著機器人市場以多種形式（移動機器人、複合機器人、人形機器人）快速增長，我們預計垂直領域專業技術將不斷湧現，早期市場格局呈現分散化特徵。摩根士丹利全球團隊在《機器人年鑑》報告中預測，到 2050 年，全球人形機器人市場規模將達到約 7.5 兆美元。儘管不同類型機器人處於不同發展階段，但我們預計電機、減速器、感測器、絲槓等通用零部件將率先受益於需求增長。我們看好匯川技術、綠的諧波、禾賽科技與恆立液壓。AlphaWise 跟進調研反饋在本次跟進調研中，我們收集了 28 位製造業及工業領域受訪者的反饋，以瞭解各細分行業對人形機器人的具體應用需求。製造與物流最佳化是核心主題，目標直指全自動化系統。企業計畫部署機器人最佳化生產線與物流流程，承擔裝配、包裝、質量檢測及運輸等任務。受訪者期望人形機器人支援 “黑燈工廠” 建設與多機模組化協作，加速向全自動化生產生態轉型。聚焦高風險與重複性任務：受訪者強調，其應用計畫取決於實際營運痛點，而非泛化的自動化目標。高風險與重複性任務仍是優先應用場景，機器人將重點覆蓋：（1）製造業作業；（2）高危環境維護；（3）巡邏巡檢；（4）建築領域物料搬運；（5）水下作業。這些應用旨在提升危險環境的安全性，減少人工投入。工業場景之外，客服與設施管理領域的應用正受到關注。受訪者設想人形機器人可在房地產中介機構擔任智能導覽員、在物業管理中承擔清潔與配送任務，並協助完成大廳引導、客戶服務等面向公眾的工作。農業領域的應用正成為長尾機遇，包括溫室作物的採摘與修剪、牲畜巡邏，以及與移動機器人協同完成作物運輸。不過，受訪者強調，針對非結構化農業環境的複雜性，需開展更多研發工作並提供定製化解決方案。與現有系統整合：機器人需承擔資料採集職能 —— 捕捉並上傳裝置資料 —— 同時與訂單管理、預測性維護及養殖管理等現有系統對接。這一能力可實現即時監控、預測分析、營運可視化與流程最佳化，凸顯硬體靈活性之外，軟體與物聯網能力的重要性。軟體功能與物聯網連接正成為廠商的核心差異化優勢，有望重塑整個行業的競爭格局。摩根士丹利的觀點調研反饋凸顯人形機器人在多行業的廣泛應用潛力：首次 AlphaWise 調研結果顯示，未來 3 年，物流、製造、客服行業更可能採用人形機器人。我們認為，這些行業具備早期部署的可行性條件 —— 任務具有可擴展性（標準化任務可在多個場所及客戶間複製）且環境結構化。除上述領域外，最新反饋顯示建築、農業等多個行業均存在潛在應用需求，反映出市場對多元化場景智能自動化解決方案的興趣日益濃厚。在跟進調研中，受訪者呼籲針對複雜、非結構化的農業環境開展更多研發工作，提供定製化解決方案。圖表 1：未來 3 年，物流 / 製造 / 客服行業更可能採用人形機器人圖表 2：調研反饋顯示其他行業存在需求，如佔中國勞動力總量相當比例的建築與農業專業整合商存在發展空間：短期內，我們認為人形機器人的性能仍侷限於特定、明確的任務，實現通用功能的時間表尚不確定。鑑於各行業需求與要求的多樣性，預計不同整合商將聚焦不同垂直領域，把握早期應用機遇。目前階段，人形機器人需針對各應用場景進行定製化訓練並建構專屬資料集，凸顯了專業化的重要性。未來數年，我們預計將湧現一批專注細分領域的企業，各自發展垂直領域專業技術，早期市場格局呈現分散化特徵。與現有系統整合及與其他類型機器人協同是關鍵關注點：儘管行業進展主要集中在硬體與模型創新，但調研反饋凸顯了系統級整合的重要性。人形機器人無法孤立運行，其價值取決於與現有自動化裝置或新型機器人平台的無縫協同。整合可提升營運效率，釋放生產線的協同效益。部分企業已推出系統級解決方案 —— 例如優必選的群體智能技術與越疆的多機器人協同平台 —— 但相較於軟硬體開發，這一領域的關注度與更新進度仍有提升空間。我們認為，機器人互操作性將成為中期核心優先順序，有望為企業打造整體自動化生態系統提供競爭優勢。專用機器人將率先崛起，隨後向通用機器人過渡：為滿足各行業特定需求，我們預計專用機器人將實現更快增長，之後隨著人形機器人智能水平提升，逐步向更廣泛應用拓展。機器人市場正從工業機器人向智慧型手機器人（包括移動機器人、複合機器人）演進，最終邁向人形機器人。圖表 3：隨著人工智慧快速發展，複合機器人與輪式人形機器人已逐步走入生活，但規模化應用仍需時日圖表 4：預計到 2050 年，中國機器人市場規模將增長超 100 倍，達到 4.7 兆美元……圖表 5：…… 市場正從工業機器人，通過專業服務機器人與人形機器人向更多應用場景拓展匯川技術（300124.SZ）目標價推導：1）核心業務採用 2026 年預測市盈率 35 倍，參考 2016-2019 年平均估值水平（供給側改革後需求溫和復甦、新冠疫情繁榮周期前）；2）人形機器人業務採用 2030 年預測市銷率 5 倍，與其他覆蓋的人形機器人相關標的平均水平一致。綜合兩者，目標價定為 95 元人民幣。上行風險：1）宏觀經濟復甦超預期，提振自動化產品需求；2）搭載匯川技術電控系統的電動汽車 2025 年銷量超預期。下行風險：1）高端自動化產品研發失敗，低端產品因競爭激烈導致平均售價下滑；2）原材料價格上漲導致毛利率降幅超預期。恆立液壓目標價推導：1）核心業務（工程機械行業上行周期中增長放緩）採用 2026 年預測市盈率 35 倍；2）人形機器人零部件業務參考全球 100 萬台人形機器人銷量預測，對應 40 億元人民幣收入，給予市銷率 6 倍（高於行業平均水平，因我們認為恆立液壓有望實現更高毛利率）。上行風險：1）挖掘機及泵閥需求超預期；2）成功切入海外品牌供應鏈；3）人形機器人滲透率及供應鏈市場份額提升超預期。下行風險：1）中國挖掘機及泵閥需求大幅下滑；2）未能擴大非挖掘機零部件市場份額；3）人形機器人滲透率不及預期。綠的諧波基準情景：採用分部估值法（SOTP）。人形機器人減速器及行星滾柱絲槓業務採用現金流折現法（DCF），以 11% 的加權平均資本成本（WACC）折現 2025-2040 年現金流，對應每股價值 114 元人民幣；核心業務採用 2025 年預測市盈率 60 倍（與同行哈默納科（6324.T）基本一致），對應每股價值 39 元人民幣。上行風險：1）機器人需求反彈超預期；2）人形機器人應用加速，成功切入整合商供應鏈；3）產能利用率提升及產品結構最佳化推動毛利率擴張。下行風險：1）中國先進製造業資本開支不及預期；2）人形機器人發展進度放緩。禾賽科技基準情景：採用現金流折現估值法。核心假設包括 11.2% 的加權平均資本成本（WACC）及 3% 的終端增長率。上行風險：1）全球市場份額提升；2）傳統整車廠雷射雷達（LiDAR）應用加速；3）產品實力與製造優勢支撐持續定價權。下行風險：1）雷射雷達應用進度放緩，或因整車廠降價壓力導致平均售價快速下滑；2）新興技術帶來替代風險；3）雷射雷達技術標準向非禾賽當前規格轉變。 (大行投研)

我們從2024年開始就一直在講 AI 的下半場，如果說大模型開啟了數字智能，那麼人形機器人就是物理世界智能的真正開端，是真正的game changer。它不再是實驗室裡的原型，而是由 AI、特別是“具身智能” (Embodied AI) 驅動的全新物種。市場上關於特斯拉 Optimus 和 Figure AI 的討論已經很多了，但接下來更有價值的討論是：這個賽道要怎麼玩？我們把最近的思考和多份核心報告（特別是大摩的《Humanoids A $5 Trillion Global Market》）總結了一下，希望能找出探索人形機器人賽道的路線圖，也列出了幾個最有趣的問題：50 萬億美元的市場到底靠譜嗎？還是華爾街的又一次炒作？特斯拉真正的護城河是什麼？xAI 的算力暴力美學能一錘定音嗎？除了特斯拉，誰會是下一個破圈的玩家？從 Demo 到真正走進工廠和家庭，最大的瓶頸在哪？Insight 01萬億還是五十萬億？人形機器人的市場規模到底有多大？關於人形機器人的未來，市場上的預測簡直是天差地別，從保守到瘋狂：高盛 (Goldman Sachs):2035 年，380億美元，對比其他家略顯保守。麥格理 (Macquarie):2050 年，3萬億美元。大摩 (Morgan Stanley):2050 年，5萬億美元，聽起來很猛了。木頭姐 (ARKInvest):24萬億美元，不愧是科技信徒。但更炸裂的在後面。電動汽車公司 Rivian 的技術創始人 Phil Beisel 指出，即使是大摩的預測也過於保守，因為它只算了機器人的銷售額。後續業內人士直接把機遇定位在“至少 50 萬億美元”，是大摩預測的 10 倍。這種數量級的巨大鴻溝，說明大家對這事兒的顛覆性潛力根本沒法用傳統線性外推的模式來衡量。華爾街的分析師可能更側重於短期的技術可行性和成本，但科技樂觀派看到的，是對整個經濟結構和社會形態的根本性重塑。行業大佬的看法通常更激進：埃隆·馬斯克相信機器人最終將以 2:1 甚至 3:1 的比例超過人類，意味著 100 億到 300 億台機器人，並預計到 2040 年代將有 10 億台。FigureAI創始人 Brett Adcock則直接點破：“我們從事的是人力勞動業務，全球 GDP 的 50% 用於支付人類工作報酬，這相當於每年 40 萬億美元的市場。”格局一下子就打開了。ARKInvest預測高盛預測摩根士丹利預測Insight 02拆解大摩的TAM模型：華爾街是如何算這筆賬的？為什麼預測差這麼多？因為大家算賬的假設完全不一樣。大摩的報告提供了最詳盡的 TAM (全市場規模) 模型，堪稱教科書，我們來把它拆解開看：定義理論市場空間 (DefineTAM):以勞動力市場為參照系。美國勞動力市場年產值近$10 萬億(截至2023年11月，美國勞動力約1.62億人，平均年薪59,428美元)。全球約 34 億就業人口，假設平均年薪 $9000，全球勞動力市場年產值約為30 萬億美元(約佔全球GDP的30%)。這是機器人替代的理論上限。細分職業，評估“機器人可替代性” (Humanoidability Factor):這是模型的核心。把美國 831 個民用職業掰開揉碎了算：高潛力 (Strong Potential):佔職業的 46% (主要是重複、危險崗位)，假設70%的員工可被替代。中等潛力 (Moderate Potential):佔職業的 9%，假設50%可被替代。較低潛力 (Lower Potential):佔職業的 19% (需要複雜互動或技能)，假設30%可被替代。潛力有限/不適用 (Limited Potential/NA):佔職業的 26%，假設0%可被替代。結論：美國約 40% 的員工具有被替代的潛力。將此方法論推廣到全球，並根據各地情況調整因子，預計到 2050 年機器人可替代 2023 年勞動力的比例：美國 (USA):41.3%中國 (China):39.0%其他高收入國家:35.0%中高收入國家:30.0%2050 年預計人形機器人佔 2023 年勞動力的百分比預測市場滲透與增長節奏 (Adoption Curve):預測 2030 年代中期之前普及會很慢，之後會因技術成熟和成本下降而急劇加速。全球累計採用量 (保有量) 預測:到2030年：90萬台到2036年：約2400萬台(佔10億台總目標的約2%)到2040年：約1.32億至1.344億台(佔10億台總目標的約13%)到2044年：約4.28億台(佔10億台總目標的約42%)到2050年：約10億台(或10.19億台)通過將各職業的“機器人可替代性”因子與勞動力數量相乘，估算機器人可替代的崗位數量。市場普及需要時間，預計在2030年代中期之前普及速度相對較慢，之後會因技術進步 (硬體和AI基礎模型發展，可能需要十年以上成熟)、成本下降 (技術成熟和供應鏈發展) 及社會接受度提高而顯著加速。美國市場：預計到2040年，人形機器人保有量為800萬台(影響3570億美元的薪資)；到2050年，保有量達到6300萬台(影響3萬億美元的薪資)。全球人形機器人累計採用量 (Cumulative Adoption/Stock) 預測：按收入水平劃分的國家/地區2050年機器人預計採用量 (保有量)：中高等收入國家 (如中國、巴西、墨西哥、印尼等): 約5.04億台(近一半)高收入國家 (如美國、日本、德國、澳大利亞、阿聯等): 約2.96億台(近30%)中低等收入國家 (如印度、宏都拉斯、越南、埃及等): 約2.04億台(20%)低收入國家 (如盧安達、衣索比亞、阿富汗等): 約1400萬台成本分析與價格估算 (BOM&ASP):BOM成本範圍：1 萬到 30 萬美元不等。宇樹 G1 定價約 $1.6 萬，Agility 的 Digit 預計售價 $25 萬。特斯拉 Optimus Gen2 成本分析 (BOM估算):感測器 (Sensors): ~$2 萬 (37%)螺絲 (Screws): ~$1.1 萬 (20%)電機 (Motors): ~$1.1 萬 (20%)減速器 (Reducers): ~$7000 (13%)“機器人大腦” (Bot brain): ~$2000/台 (佔總 BOM 約 4%)執行器 (Actuators - 28個): 上半身 ~$2.6萬 (47%) + 下半身 ~$2.6萬 (48%)其他支撐系統: ~$419/台 (0.8%)當前 BOM 成本 (不含軟體)：5 萬至 6 萬美元。馬斯克的目標是最終售價降至2 萬美元。BOM構成 (估算):BOM按零部件細分 (估算):ASP(平均售價) 預測：高收入國家:從 2024 年的 $20 萬，降至 2040 年的約$5 萬。中低/中高收入國家:從 2024 年的 $5 萬，降至 2050 年的約$1.5 萬。計算年度營收 (Annual Revenue):基於預測的機器人銷量/保有量、ASP以及替換週期 (例如全球模型假設6年，美國模型假設8年)。全球人形機器人年銷售額預測：2030年：0.02萬億美元(200億美元)2035年：0.211萬億美元(2110億美元)2040年：1.2萬億美元2050年：4.7萬億美元(另一種說法是接近5萬億美元) (這大約是2024年全球前20大汽車製造商總收入的兩倍)註：這些銷售額僅計算最終裝置銷售，若包含供應鏈、維修保養等，市場規模會更大。全球人形機器人市場預測人形機器人的應用場景:預測模型將機器人的應用場景區分為工業商業用途和家用。工業和商業用途：這是目前預測中佔比最大的部分。預計到2050年，約92%的人形機器人將用於工業和商業目的。到2036年：約2210萬台到2040年：約1.277億台到2044年：約4.074億台到2050年：約9.35億台家用：對家用機器人的預測相對更為保守，主要考慮到可負擔性、安全性以及可能對通用人工智慧有更高要求等因素。預計到2050年，家庭中的人形機器人數量約為8000萬台(佔總保有量的8%)。什麼時候才能產出大於成本？人形機器人的首次亮相價格會更高，而且能力遠遜於人類員工。根據研究，當人形機器人的淨現值 (NPV) 達到臨界點，即人形機器人的成本與其帶來的生產力提升達到平衡時，人形機器人的經濟可行性將高於人類員工，如下圖所示。例如，成本為 16,000 美元的人形機器人，其生產力提升幅度只需略高於 5% 即可實現經濟可行性。人形機器人NPV分析Insight 0350 萬億美元的宏大敘事：從終局看現在的玩法這套框架已經超越了賣硬體本身，更像是從終局看現在，核心邏輯是技術擴散的乘數效應。勞動力替代規模：以全球34億勞動人口中20%的可替代場景滲透率（6.8億台）為基準，假設單台機器人全生命週期價值（硬體售價3萬美元+10年軟體服務費8萬美元+能源/資料服務2萬美元）達13萬美元，總市場容量即突破88萬億美元；保守錨定50%實現率後聚焦50萬億美元。世界銀行全球勞動力統計汽車市場類比：汽車產業本身年收入 3 萬億美元，但帶動的能源、基建等生態價值超 10 倍。人形機器人如果形成類似生態，50 萬億並非不可能。技術擴散速度 (S 型曲線)：放棄線性增長，採用 S 型曲線。智慧型手機滲透率從 1% 到 50% 只用了 7 年，如果機器人複製這個路徑，2050 年存量將遠超大摩預測的 10 億台，可能突破 30 億台。生態擴展潛力：除裝置銷售外，納入AI模型訂閱（類位元斯拉FSD軟體利潤率40%）、即時環境資料交易（單台年貢獻價值2000美元）、能源網路（充換電基礎設施）三大衍生市場，將硬體收入佔比壓縮至35%，整體估值提升至原模型的2.8倍。關鍵預測節點:保有量：2030年突破300萬台（製造業試點）、2040年達4億台（服務場景爆發）、2050年超20億台（家庭滲透率15%）。年收入結構：2030年以硬體為主（佔比80%）實現1200億美元，2040年軟體服務反超（佔比55%）達5.8萬億美元，2050年全生態收入突破18萬億美元。累計價值（2025-2050）：裝置銷售26萬億美元+服務訂閱14萬億美元+資料與能源網路10萬億美元，合計50萬億美元。Insight 04是什麼在驅動這場「機器人換人」的浪潮？這波人形機器人的需求爆發，不是單一因素，而是幾個大趨勢的合流：勞動力短缺 &人口結構變遷：發達國家老齡化和低生育率是硬傷。例如，日本到 2030 年，每 100 名勞動人口要對應 50 名老人。美國製造業有近 800 萬職位空缺，很多都是年輕人不想幹的“底層 50% 不受歡迎的工作”。美國製造業職位空缺曲線替代不受歡迎及危險工作：從裝配線到核反應堆維護，機器人是理想方案。這不僅能填補勞動力缺口，還能提升現有員工的工作滿意度。經濟效益 & 生產力提升：機器人 7x24 小時幹活，不抱怨、不請假。在高勞動力成本地區（美國製造業時薪近 $40），自動化太香了。自動化有望使一些國家勞動力成本降低 18% 至 33%。技術進步 & 成本雪崩：這是最重要的催化劑。多模態 AI、高扭矩執行器、計算、電池、感測器五大技術融合。成本曲線陡降：高端型號機器人成本一年內下降 40%，遠超每年 15-20% 的預期降幅。特斯拉目標價 $2 萬，宇樹 G1 更是打到 $1.6 萬。工業機器人成本自 1990 年已下降 50%，預計到 2025 年再降 65%。中國供應鏈成本與全球需求曲線開創新市場 & 構想“富足未來”：支持者展望一個商品和服務成本極大降低的未來，甚至可能推動全球 GDP“飆升至無窮大”。就像 iPhone 催生了 Uber，人形機器人也將成為孵化新產業的平台。Insight 05特斯拉的王牌：Optimus 的護城河在哪裡？馬斯克畫的餅很大：Optimus 的長期價值將超越汽車，甚至超越一切。他不是在做一款新產品，而是在建構一支龐大的、通用的智能勞動力隊伍。很多人覺得世界還沒意識到這個機遇，但“特斯拉投資者仍然擁有領先優勢”。這種領先優勢 (lead) 不是空穴來風，而是基於特斯拉多年積累的幾個制高點：AI研發：FSD 積累的視覺感知、資料處理和神經網路經驗，可以直接傳輸給 Optimus。硬體工程與製造：電動汽車的大規模生產經驗，是 Optimus 設計、製造與成本控制的基礎。能源技術：領先的電池技術，解決了機器人的續航問題。與xAI的協同：這是最關鍵的。xAI 提供了頂尖的 AI 大腦。FSD里程曲線Optimus 的技術基石是什麼？“純視覺”方案的突破：和 FSD 一脈相承，特斯拉堅持純視覺。馬斯克在財報會上吹噓，通過“直接進行光子計數”，攝影機在極亮或極暗環境下都能清晰成像，性能甚至優於人眼。這是它實現通用智能的基礎。AI大腦 (Bot brain)：xAIGrok 的賦能。Optimus 的智能核心由 Grok 驅動。Grok-3 在數學推理等任務上已展現出頂尖水平，它的持續進化，是 Optimus 實現“具身智能”的關鍵。製造基因：將原型轉化為數百萬台可靠、廉價的產品，需要強大的製造能力。這是特斯拉的看家本領，也是很多初創公司難以踰越的鴻溝。應用場景：從工廠“軍團”到火星探索。Optimus 的首秀將在特斯拉自己的工廠，預計 2026 年部署約 5000 台機器人。馬斯克要展示的是龐大的機器人“軍團”，能輕鬆展示 10-15 種不同技能。一旦在自家工廠驗證，就會迅速擴展到農業、物流、護理等領域。馬斯克甚至已經計畫2026年讓Optimus機器人代替人類登陸火星。Insight 06xAI的「暴力美學」——算力即權力xAI 的公開使命是“瞭解宇宙的真實本質”，這很哲學。但實現路徑非常暴力：建構超大規模的 AI 算力。122天建成Colossus資料中心Colossus 超級電腦：AI訓練的“核動力航母”：指數級增長的算力規劃：從 2024 年的 10 萬 H100 GPU，計畫擴展到 100 萬塊！這意味著峰值算力將躍升至 2000-4000 EFLOPS，建設成本預計高達 350-400 億美元。這種指數級的算力增長，清晰地表明馬斯克認為未來的 AI 競爭，本質上就是算力規模的競爭。效率與能耗：除了砸錢，xAI 在營運效率上也下了功夫，利用 AI 驅動的營運系統維持高達 85% 的 GPU 利用率（行業領先），並計畫採購 20-30% 的可再生能源。2019-2025 超級電腦FLOP一覽算力競賽的範式革命：基建決定上限。Colossus 的建設標誌著 AI 競爭進入了新階段——從演算法創新為主，轉向演算法與算力基礎設施並重的範式。千億美金估值的支撐：xAI 的高估值，核心價值不在於 Grok 聊天，而是其龐大的算力基礎設施和領先的 AI 模型能力。如果人形機器人市場爆發，對 AI 訓練和推理算力的需求將是天文數字，xAI 將成為這個新興生態系統最大的“軍火商”和基礎設施提供商。Grok 3 上線後訪問量Insight 07群雄逐鹿：矽谷新貴 FigureAI及其他玩家在特斯拉之外，Figure AI 無疑是最引人注目的參與者。FigureAI：矽谷新貴的“速度與激情”創始人背景：創始人 Brett Adcock 是個傳奇連續創業者，被稱為“馬斯克式創新者”。技術路徑：一邊和 OpenAI 深度合作（用其大模型賦能機器人），一邊自研端到端的 Helix AI 模型（一種視覺-語言-動作模型）。硬體迭代也很快，Figure 02 據稱整合了 2.25kWh 電池組、六眼視覺系統和高精度的 16 自由度仿生手，獨特的“雙系統架構”能將決策延遲降低 70%。融資與估值：2024 年初完成 6.75 億美元融資，貝佐斯、微軟、OpenAI、輝達等巨頭入局，估值 26 億美元。但最近尋求新一輪融資時估值飆升，也引發了市場爭議。商業化進展：已經和寶馬、UPS 達成合作，直接對標特斯拉，在汽車製造和物流場景落地。蘋果係”供應鏈：引入蘋果背景的供應鏈管理團隊，將消費電子的精細化管理模式帶入機器人製造，並將綠的諧波、兆威機電等核心供應商納入“戰略級”。關鍵里程碑（來源：StarU）其他重要玩家：Agility Robotics:以雙足機器人 Digit 聞名，專注物流，已與亞馬遜合作測試。波士頓動力 (Boston Dynamics):技術大神，動力學控制無出其右，但在商業化上相對謹慎。Unitree (宇樹科技):中國的玩家，以四足機器人知名，近期在人形機器人和運動控制上表現出色。主要機器人玩家Insight 08從 Demo 到「軍團」，商業化還有多遠？前景很美好，但人形機器人要從實驗室走向廣泛應用，還有幾個核心的瓶頸需要突破：核心技術瓶頸：具身智能 (EmbodiedAI)：核心難點。如何讓機器人真正理解物理世界，實現複雜的任務規劃和執行。靈巧操作 (Dexterous Manipulation)：模仿人手的靈活性極度困難。動態平衡與移動 (Dynamic Locomotion)：在複雜地面穩定行走、奔跑，對動力學性能要求很高。能源效率與續航：電池技術和能源管理是關鍵。成本曲線的陡峭下降：這是市場爆發的關鍵。需要核心零部件的國產化與規模化、製造工藝的最佳化。安全、倫理與社會影響：物理安全、資料隱私、就業衝擊、倫理規範，這些問題都需要解決。商業模式探索：直接銷售：將機器人作為產品出售給企業或個人（類似汽車模式）。機器人即服務（RaaS）：按小時、按任務或按月租賃機器人及其服務。訂閱制：如 Figure AI 設想的家庭訂閱模式（月費 299 美元）。解決方案整合：針對特定行業提供包含機器人、軟體和服務的整體解決方案。 最終成功的商業模式需要平衡客戶價值、成本和盈利能力。Insight 09終局之問：人機共存的未來是什麼樣？總結一下，人形機器人正處在一個歷史性的轉折點。其潛在市場規模可能高達數十萬億美元，AI 技術是核心驅動引擎。採納速度與就業威脅：硬體的耐用性 (比如能長期承受 50 磅負載的肘關節)、通用 AI 的開發（目前模仿人類訓練效率不高）都是巨大挑戰。機器人需要被視為價值增加者，而非就業威脅，初期可能從執行沒人想幹的任務開始。大摩預計，真正的通用人形機器人和價格大幅下降，可能還需要十年。未來十年的演化路徑可能分為三步：短期 (3-5 年)：技術驗證和早期商業化試點。領先公司在特定工業或物流場景小規模部署。成本仍然較高，應用範圍有限。中期 (5-10 年)：技術逐漸成熟，成本顯著下降。開始在更多商業領域規模化應用，並可能初步進入特定家庭服務場景（如老年護理輔助）。市場競爭加劇，中美兩強的格局更加清晰。長期 (10 年以上)：如果技術和成本目標實現，人形機器人可能像汽車或智慧型手機一樣普及，深度融入社會。全球可能形成少數幾家掌握核心平台技術（AI+硬體+生態）的巨頭。人形機器人的終極願景，是將人類從重複、繁重的勞動中解放出來，去從事更具創造性、情感性和戰略性的工作。這不僅會極大地提升生產力，也將引發關於工作意義、財富分配和社會結構的深刻變革。我們正站在一個可能堪比工業革命或資訊革命的巨大變革的開端。未來充滿挑戰，但更充滿無限可能。 (StarU星獸)

全球機器狗銷量迅猛增長近年來全球機器狗迅猛迅猛增長。根據GGII發佈的資料，2019-2023年，全球機器狗銷量爆發式增長，從2019年的0.2萬台增長至2023年的3.4萬台，年複合增長率達到102.3%。全球機器狗市場規模不斷擴大近年來，全球機器狗市場規模快速增長，據GGII資料，2023年全球機器狗市場規模達10.74億元，同比增長42.6%，2019-2023年CAGR高達50.6%。結合歷年統計資料及市場變動情況，初步統計，2024年全球機器狗市場規模約16.24億元。消費級機器狗逐漸佔據主導地位機器狗早期主要應用在軍事領域，近年來，隨著新材料、機器人智能控制、感知導航等技術不斷突破，機器狗逐漸應用於工業領域，如海上變電站、鑽井平台、建築工地、智慧工廠、應急消防等各種場景。此外，隨著技術成熟和成本降低，消費級機器狗的推出進一步拓寬了市場邊界。據GGII資料，2019-2023年，消費級機器狗產品市場佔比不斷提升，從2019年的27.8%提升至2023年的52%，逐漸佔據主導地位。內資廠商主導全球機器狗市場從整體競爭格局來看，2023年全球機器狗市場主要由內資廠商主導，宇樹科技、蔚藍智能、雲深處科技等內資廠商在消費級和行業級市場展現活力，特別是在技術創新、成本控制和本土市場適應性方面表現出色，這些公司通過不斷推出新產品和服務，積極拓展市場份額。據GGII資料，2023年宇樹科技憑藉其在技術創新和市場開拓等方面的優勢，佔據全球機器狗市場69.75%的銷量份額。另一方面，國際企業如美國的波士頓動力(Boston Dynamics)、瑞士的ANYbotics等，在高端行業級應用領域保持著領先地位，尤其是在技術先進性、產品可靠性和國際市場管道方面具有顯著優勢，被廣泛應用於複雜環境的巡檢、搜救、科研等多個領域。2023年，二者以不足1%的銷量佔比實現了全球15.8%的銷售額。更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國機器人行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。同時前瞻產業研究院還提供產業新賽道研究、投資可行性研究、產業規劃、園區規劃、產業招商、產業圖譜、產業巨量資料、智慧招商系統、行業地位證明、IPO諮詢/募投可研、專精特新小巨人申報等解決方案。在招股說明書、公司年度報告等任何公開資訊披露中引用本篇文章內容，需要獲取前瞻產業研究院的正規授權。 (前瞻經濟學人)

這個春節，帶火了機器人。聽說，第一批賣出的人形機器人已經開始賺錢了。近日，由中國牽頭制定的世界首個養老機器人國際標準發佈。人形機器人進階到啥程度了？掌握了那些工種？走，一起去看看↓↓ 中國機器人那能不會點兒中國功夫 隨著人工智慧、感測器技術等快速發展，人形機器人的研究有顯著進展，已經可以完成行走、奔跑等動作。 演算法繼續升級，豎拳橫踢都不在話下！網友：被機器人帥了一下又一下

高盛認為目前市場極度樂觀，已經提前透支了未來幾年的成長空間。根據高盛的模型，2027年全球人形機器人出貨量預計為7.6萬台，遠低於市場普遍預期的2027年50萬台的水平，比高盛預計2032年出貨量達到50.2萬台要提前五年。 當市場沉浸在人形機器人的超預期進展時，高盛卻潑起了冷水，警告稱如今的市場表現可能已經提前透支了未來幾年的成長空間。 01 人形機器人股票今年大漲48%但市場預期比高盛模型“早五年” 高盛在2月20日發佈的研究中表示，目前市場對人形機器人產業極度樂觀，他們覆蓋的人形機器人供應鏈股票今年迄今平均上漲了48%。高盛認為這是基於市場可能已經按照2027年50萬台的出貨量和40倍的市盈率對相關供應鏈公司的股價進行了定價。