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摩根士丹利：175兆的機器人時代，感測器是3大高增長領域之一！
近期，國際知名金融機構摩根士丹利（Morgan Stanley）發佈了《機器人年鑑》（The Robot Almanac）系列報告，引起全球產業界的關注。
《機器人年鑑》（The Robot Almanac）系列報告分為多卷敘述機器人產業的宏大前景，從已發佈情況看，目前已有：
物理AI的綜合指南（The Morgan Stanley Robot Almanac：A Comprehensive Guide to Physical AI ）
第一卷：人工智慧實體化；機器人的寒武紀大爆發（The Robot Almanac Vol.1：AI Gets Physical;Cambrian Explosion of Bots）
第二：如何訓練你的機器人；地緣政治；稀土；薩根的預言（The Robot Almanac Vol. 2：How to Train Your Robot;Geopolitics;Rare Earths;Sagan’s Prophecy）
第三卷：人形機器人與工業機器人（The Robot Almanac Vol. 3：Humanoids&Industrial Robots）
第四卷：無人機與空中交通（The Robot Almanac Vol. 4：Drones&Air Mobility）
第五卷：太空與國防（The Robot Almanac Vol. 5：Space&Defense）
第六卷：自動駕駛汽車（The Robot Almanac Vol. 6：Autonomous Vehicles ）
第七卷：腦機介面及其他形態因素（The Robot Almanac Vol. 7：BCI&Other Form Factors）
系列報告中，摩根士丹利對全球機器人產業未來做出了極具前景的預測：到2050年，全球機器人年銷量達14億台，僅硬體銷售額將超25兆美元，全球將有約65億台的機器人運行保有量，約每10個人就擁有1個人形機器人。
在報告中，摩根士丹利認為人工智慧正在經歷一場根本性的轉變——從數字世界走向物理世界，Physical AI （物理智能）是接下來更廣泛的人工智慧（AI）的主題核心部分，摩根士丹利將此趨勢類比為機器人的“寒武紀大爆發”，如何彌合人工智慧與物理世界間的鴻溝，將是關鍵挑戰：
物理智能正成為更廣泛人工智慧（AI）主題中的核心組成部分，其關鍵在於彌合人工智慧與物理存在之間的鴻溝。AI Copilot 和 AI 代理完全存在於軟體環境中，而人形機器人則使人工智慧能夠理解並與物理世界進行互動。從技術生態系統的角度看，人形機器人已建立在一個完整且高度互聯的技術堆疊之上，包括技術提供商、核心元件製造商、人形機器人整合商以及最終使用者。隨著這一能力逐步成形，人形機器人的技術生態已經從概念走向由先進 AI 與複雜硬體共同驅動的快速擴張階段。
摩根士丹利研究部認為，向“物理智能”轉型標志著人類技術演進的重要篇章。具身智能在物理世界的快速崛起，加上智能成本的顯著下降，正在創造新的競爭優勢和價值來源。
尤其值得關注的是，摩根士丹利在報告中指出，隨著越來越多的企業湧入，機器人終端市場已開始擁擠，而核心技術供應商有望最終獲益。
因此，摩根士丹利建議投資“鐵鎬和鐵鏟 (Picks and Shovels)”類企業——如同挖金礦，無論是誰最終挖到金礦，鐵鎬、鏟子永遠是剛需。
在人形機器人領域，什麼是“鐵鎬和鐵鏟 (Picks and Shovels)”公司？彌合物理與AI間連接的關鍵技術——感測器，正是其中3大高增值領域之一！
建議投資感測器等環節，感知技術是人形機器人3大最具吸引力增長機會，警惕泡沫，中國已有超150家機器人公司
摩根士丹利認為，無論未來的機器人市場是由特斯拉 、宇樹還是 Figure 等公司主導，這些機器都需要相同的底層基礎設施：專用感測器、電源管理晶片和強大的計算能力。
什麼是機器人產業最具增長潛力的投資領域？
報告中，摩根士丹利認為人形機器人主題的投資賽道有很多，包括元件、半導體、軟體、系統整合商等，其中，最具吸引力的額增長機會有3個——大腦、視覺、感知。
感知技術
以感測器為主導的模擬晶片，是機器人實現外界感知的核心，使人形機器人具備運動、感知和供能能力，是人形機器人智能的硬體開發的基礎，例如熱感、壓力或距離感測器等等模擬晶片。
除感測器外，摩根士丹利認為執行器、電機、電池與儲能以及材料科學等等機器人身體技術同樣重要，但相比感測器，這些部件相對“供應充足”。
在機器人感知技術領域，報告認為來自歐洲的模擬晶片企業擁有突出的戰略地位，這些感測器模擬晶片公司擁有廣泛的產品組合，能夠滿足機器人身體的電機控制處理、連接、感知和安全等關鍵需求。
人形機器人將帶來龐大的感測器需求，其需要的感測器密度遠遠超過自動駕駛車輛，通常每個單元需要6個或更多攝影機以及深度感測器。
在感知領域，報告列舉數家領先的感測器代表性企業：
索尼（Sony）：索尼是全球CMOS 圖像感測器的市場統治者，擁有約50%的市場地位，報告認為其是機器人銷量受益者。
禾賽科技（Hesai）： 雷射雷達領域的領導者。報告指出，這裡存在一個分歧——儘管特斯拉公開拒絕使用雷射雷達，但大多數工業人形機器人（例如小米或小鵬汽車的機器人）都依賴雷射雷達進行精確測繪，以確保工廠環境的安全。
邁來芯（Melexis）： 邁來芯是一家總部位於比利時的感測器及模擬晶片領先企業，報告介紹了其Tactaxis 技術，這項技術利用磁感測器，使機器人能夠發展出足夠靈敏的“觸覺”，從而能夠處理易碎物品——這對於將機器人從工廠推廣到家庭來說，可能是一個至關重要的難題。此外，該公司還專注於研發抗雜散磁場干擾的感測器，這種感測器對於在電機高幹擾磁場附近封裝精密電子元件至關重要。
大腦技術
大腦技術主要包括AI軟體和半導體，如AI演算法以及強大的處理單元（GPU、ASIC或專用邊緣計算裝置），這些技術支援感知、決策和通訊，是類人功能的核心。
在大腦技術硬體領域，NVIDIA 、 AMD 、ARM等計算晶片領域的領軍企業，是重要參與者，但同時，該報告重點介紹了一個不太明顯的領域： 電子設計自動化軟體 (EDA) 。
報告認為，隨著人形機器人的不斷發展，將越來越需要特定的專用積體電路晶片（ASIC），而不是現成的通用計算晶片——如Google專用於推理訓練的TPU晶片等，此後這類專用晶片會增多，因此需要EDA軟體去設計這些定製晶片的架構，Synopsys、Cadence等EDA巨頭將繼續佔據主導地位。
顯然，中國在大腦技術硬體領域的參與者不多，且明顯處於落後地位，但在大腦技術軟體領域，中國巨頭在加速崛起——如百度 、 科大訊飛、阿里巴巴等。
西方依賴 OpenAI 或Google，而中國的機器人大軍將運行在國產大型語言模型（LLM）和視覺-語言-動作（VLA）系統之上。
AI視覺/計算視覺技術
AI視覺/計算視覺技術涵蓋了一部分感測器技術——高解析度攝影機，但其挑戰更強調對視覺資料的處理上。
AI視覺或電腦視覺使物理智能能夠“看見”、理解並處理視覺資訊。這類技術需要超高解析度攝影機、高頻寬和低延遲，同時依賴先進的DSP（數字訊號處理）來處理海量資料，而這些處理無法僅靠CPU或GPU完成，因為需要兼顧高性能和低功耗，提供高解析度攝像解決方案以及尖端數字圖像處理晶片的公司，將作為關鍵賦能者受益。
除以上3大高增長領域，未來人形機器人的增長還將體現在機器人身體（The Body）製造的其他部分，譬如執行器、電池等，並由此帶來電機控制晶片MCU、電源管理晶片IC（PMIC）的增長機會。
這方面，傳統晶片製造商把控市場——德州儀器 、 意法半導體 、 英飛凌、瑞薩電子等。
三星 （包括其電子和機電部門）正積極開拓執行器和電池市場。該公司近期確認進軍人形機器人領域，並採取了獨特的“供應商和客戶”戰略，計畫在自家生產線上使用機器人，同時將底層技術出售給其他公司。為了支援這一元件生態系統，三星電機投資了挪威電機專家 Alva Industries ，從而獲得了“FiberPrinting”技術——一種用於製造輕量化、無鐵芯電機的技術，而這種電機對於下一代機器人手至關重要。
國家發改委新聞發言人：警惕機器人泡沫，僅中國已有超150家機器人公司
複雜多變，且日益擁擠的機器人產業，是摩根士丹利在報告中，提出建議投資感測器等“鐵鎬和鐵鏟 (Picks and Shovels)”公司的重要原因。
目前，全球物理智能（Physical AI）參與者眾多，且多元化，包括全球科技雲巨頭、敏捷初創企業、傳統工業巨頭、世界級研究機構等等，競爭格局十分混亂，人形機器人的最終形態仍存在不確定性。
雖然報告對未來機器人產業的發展給出了確定、樂觀的預測，然而機器人企業的爆發增加了產業發展的競爭壓力。
在12月5日，國家發改委政策研究室副主任、新聞發言人李超在例行記者會上回應人形機器人是否形成新的泡沫，指出：
“速度"與“泡沫”一直是前沿產業發展過程中需要把握和平衡的問題，具身智能產業也不例外。中國目前已有超過150家人形機器人企業，正在以超50%的增速跨越式發展，其中半數以上為初創或“跨行”進入，然而，當前人形機器人在技術路線、商業化模式、應用場景等方面還沒有完全成熟。李超直言:“這對鼓勵創新來講是一件好事，但也要著力防範重複度高的產品‘扎堆’上市、研發空間被壓縮等風險”。她列出多項舉措，包括建立健全具身智能行業准入和退出機制，加快關鍵核心技術攻關，加速具身智能體在真實場景中落地應用等措施。
25兆美元，14億台機器人，中國佔比26%，帶來57億顆攝影機、7億顆雷射雷達等感測器增量需求
傳統AI主要應用於資料分析、內容生成等虛擬場景，而物理AI則將智能系統嵌入實體裝置，使之能夠在現實世界中自主感知、決策與執行。
未來，隨著晶片算力提升、感測器成本下降、AI演算法突破，機器人的落地場景正從工廠車間快速向物流、醫療、農業、家庭服務、城市空中交通等多元場景延伸。
具體來看，報告預測，僅機器人硬體銷售額，全球市場將從2025 年的約 1000 億美元激增至 2030 年的 5000 億美元，2040 年達到 9 兆美元，並在 2050 年攀升至 25 兆美元（約合175兆元人民幣）。
報告中，這一預測僅涵蓋硬體銷售，若加上軟體服務、維護及供應鏈相關收入，市場規模可能成倍增長。
其中，摩根士丹利預測， 2050 年，中國將佔全球機器人銷售額的約 26%，在工業機器人和無人機領域，中國所佔份額甚至更高。
同時，摩根士丹利在報告中預測，2030年、2040年、2050年全球售出的機器人數量級分別為9000萬台、6億台、14億台——機器人數量快速攀升。
其中，小型無人機和家用機器人在近期最具市場潛力，而人形機器人預計在 2029-2030 年開始規模化部署。
報告預測，到2050年，要支援14億台機器人，需要57 億個攝影機（比 2025 年增長 95 倍）、270 億個電機（增長 260 倍）、410 億個軸承（增長 200 倍）、1250 萬 ExaFLOPS 的邊緣計算能力（增長 4 萬倍）、170 萬噸稀土磁鐵（增長 480 倍）和 26 太瓦時的電池容量（增長 1450 倍）。
作為機器人三維感知的核心感測器，全球雷射雷達的需求量將達到約 7 億顆，較 2025 年需求規模將增長近 300 倍。
結語
人工智慧與實體世界深度融合的物理AI（Physical AI ），將深刻地改變世界，開啟以機器人為核心的又一次“工業革命”，有望如同蒸汽機的應用一樣顛覆人類的生活。
物理AI（Physical AI ）的載體是人形機器人等各種形態的機器人，這些機器人有賴於感測器、執行器、計算晶片、大模型等軟硬體，感知、大腦、AI視覺將構成機器人的3大高增長領域。
感測器等核心零部件正如同金礦挖掘中的“鐵鎬和鐵鏟 (Picks and Shovels)”，隨著物理AI（Physical AI ）世界的到來，感測器再次迎來高增長時代。 (感測器專家網)