原创 86 页深度洞察！摩根士丹利解读全球人形机器人 100 强企业

Humanoid 100项目：摩根士丹利推出了“Humanoid 100”项目，列出全球范围内可能对人形机器人产业有重要影响的上市公司。

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摩根士丹利《Humanoid 100》报告深度解读：市场规模、技术创新与中美初创企业竞争格局              

一、市场规模：从理论到现实的万亿级市场潜力

摩根士丹利报告首次提出“Humanoid 100”概念，将全球人形机器人产业链的100家上市公司纳入研究框架，并预测其覆盖的总潜在市场（TAM）可达全球GDP的60%（约60万亿美元）。这一估值的核心逻辑在于人形机器人对劳动力市场的替代潜力。

1、美国市场：预计到2040年，人形机器人累计安装量达800万台，对应工资替代规模3570亿美元；至2050年，安装量将激增至6300万台，工资替代规模突破3万亿美元。

2、中国市场：凭借低劳动力成本与庞大人口基数，预计2030年市场规模达2160亿元人民币，2050年突破6万亿元，年复合增长率显著高于全球平均水平。值得注意的是，报告强调中国市场的规模化需依赖价格下探，预计平均售价（ASP）和物料成本（BOM）将以8%和11%的年复合降幅优化，推动人形机器人从高端产品向大众市场渗透。

二、技术创新：产业链分工与核心突破点

报告将人形机器人技术链拆解为“大脑”（芯片/软件）、“身体”（工业组件）、“整合商”（整机开发）三大模块，揭示技术创新的关键路径。

核心零部件国产化：

中国优势：在低中端组件（如电机、减速器）领域，中国企业通过供应链整合已占据成本优势。例如绿的谐波（Harmonic Drive Systems）约10%收入来自人形机器人业务，客户包括3-4家头部企业。

技术瓶颈：高端精密减速器、高精度传感器等仍依赖日德企业，报告指出中国在“精度、稳定性、有效载荷”等指标上存在显著差距。

AI与机器人技术融合：

软件定义机器人：以英伟达（NVDA）为代表的AI芯片厂商，通过GPU算力与生成式AI算法推动机器人自主决策能力提升。报告特别提及特斯拉Optimus Gen 2通过端到端神经网络实现“类人动作泛化。

专利布局：中国在人形机器人专利数量上领先（占全球61%），但美国在关键算法、材料科学等基础领域仍具优势。

三、中美初创企业竞争：生态差异与战略路径

报告通过“Humanoid 100”企业地域分布揭示中美竞争格局的鲜明对比：

1、中国：全产业链整合加速

• 企业占比：73%的已确认参与企业位于亚洲，其中56%集中在中国。典型代表包括优必选（Walker S）、傅利叶智能（GR-1/GR-2）、小米CyberOne等，覆盖工业物流、服务、通用场景。

• 政策驱动：政府通过“智能制造2025”等战略提供资金支持，并依托珠三角、长三角成熟的电子制造集群降低研发成本。例如，报告指出中国初创企业平均硬件迭代周期比西方快30%。

2、美国：技术优势与资本密集

• 头部引领：特斯拉（Optimus）、波士顿动力（Atlas）、Apptronik（Apollo）等企业聚焦通用型机器人，依赖硅谷AI技术外溢与风险投资。例如，Skild AI以15亿美元估值成为2024年估值最高机器人初创公司。

• 生态短板：供应链高度依赖亚洲，报告以电动汽车产业为参照，警示美国若无法重建本土供应链，可能重演“电池产业空心化”困境。

如图表明美国和加拿大在人形机器人的“大脑”部分占据优势（13家 VS 3家），而中国和台湾在“身体”部分占据优势（24家 VS 19家）。同时，中国和台湾在集成商和参与人形机器人领域的公司数量也较多，显示出这一地区在人形机器人领域的活跃度和发展潜力。

四、挑战与未来展望

为什么是仿人机器人？

在该报告中，许多阅读这份报告的投资者会问：“我们为什么需要人形的机器人？”

确实，有充分理由支持机器人采用多种高度专业化的形态（机械臂、蛇形机器人、机器狗、扫地机器人，以及你能想到的各种外形）。然而，众多机器人和人工智能专家表示，支持仿人机器人最强有力的理由是，在一个早已为人类创造的世界里，环境已经适应了仿人机器人（即属于 “熟地” 环境）。英伟达首席执行官黄仁勋最近表示：“最容易适应这个世界的机器人是仿人机器人，因为我们为自己构建了这个世界。而且，相较于其他类型的机器人，我们拥有最多的数据来训练这些机器人，因为它们和我们拥有相同的体格。” 此外，想想人类仅用双手或借助工具就能完成的各种各样的任务，以及为人类的手和手指设计的众多机器吧。

下图（Exhibit 47）概述了人形机器人（Humanoid）普及所面临的潜在障碍，这些障碍分为五个主要类别：

1、机械（Mechanics）：

• 需要精密的执行器来进行精细的操作。
• 能够处理大量多模态输入的传感器。
• 需要既强韧又轻的合成材料。

2、运行时间（Uptime）：

• 限制、预测和检测潜在的磨损和撕裂。
• 需要能量密集型电池来支持所需的运行时间。
• 需要高效的供应链和维修网络。

3、成本（Cost）：

• 组件成本。
• 能源和运营成本。

4、人工智能（AI）：

• 开发适用于人形机器人的通用人工智能（gen-AI）模型。
• 在物理环境和数字孪生体中进行有效训练。
• 导航人类任务和环境的细微差别。

5、社会（Social）：

• 满足各种工作场所和家庭安全法规。
• 因消除工作岗位而产生的政治/社会反弹。
• 人类学习操作和与人形机器人协同工作。

这张图表明，人形机器人的普及不仅涉及技术挑战，还包括经济、社会和运营方面的考量。克服这些障碍对于人形机器人技术的成功部署和广泛采用至关重要。

1、技术商业化瓶颈：当前人形机器人仍处于“实验室到量产”过渡期，报告指出三大障碍：

成本：特斯拉Optimus Gen 2 BOM成本约2万美元，需降至1万美元以下才能触发大规模应用。

场景适配：除汽车制造（占现有需求24%）外，医疗、家庭服务等场景需突破安全性与交互能力限制。

2、地缘政治风险：美国对中国半导体出口限制可能延缓高端AI芯片在人形机器人领域的应用，倒逼中国加速国产替代。

五、结论：人形机器人产业的“双轨竞赛”

摩根士丹利报告描绘了一幅中美差异化竞争的图景：中国凭借供应链效率与政策支持，在规模化落地中占据先机；美国则依托基础技术优势，试图通过AI突破定义行业标准。未来十年，两类路径的碰撞将决定人形机器人能否真正成为“下一代通用技术平台”。对于投资者而言，需重点关注核心零部件国产化进度、AI模型轻量化突破以及新兴应用场景验证三大信号，以捕捉这一万亿级市场的结构性机会。

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