广发证券：汽车行业：AI赋能汽车系列 人形机器人领域逻辑比事实更重要
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报告共计：20页
人形机器人产业化趋势与汽车行业布局分析
一、人形机器人量产元年临近，产业链格局逐步清晰
2024年是人形机器人产业化关键节点，全球头部企业产品如特斯拉Optimus、小鹏Iron等已进入试点测试阶段，2025年有望成为量产元年。人形机器人硬件成本中，一体化关节模块占比约50%，包含旋转/直线执行器、传感器等核心部件，其中执行器涉及无框力矩电机、谐波减速器、行星滚柱丝杠等关键零件。软件层面，特斯拉将汽车FSD算法迁移至机器人控制模块，借助自动驾驶积累的神经网络数据优化感知能力，形成“硬件外购+软件自研”的技术路径。
二、车企凭借技术与场景优势加速入局
车企在人形机器人领域具备双重优势：
1. 技术协同性：自动驾驶技术（如环境感知、运动控制算法）可直接迁移至机器人研发。例如，特斯拉将汽车视觉传感器、FSD芯片用于机器人感知模块，小鹏Iron搭载自研芯片支持端到端大模型，实现生产场景自主决策。
2. 场景适配性：汽车总装环节涉及多配件非程序化组装，依赖人工且自动化率低，是人形机器人落地的核心场景。特斯拉、广汽、小米等车企已启动机器人在自有工厂的实训或量产规划，如小鹏Iron参与P7+车型生产，广汽GoMate计划2026年小批量生产。
全球车企形成“自研+合作”双模式：特斯拉、小鹏等自主研发本体；宝马、奔驰通过与Figure AI、Apptronik合作部署机器人；国内蔚来、吉利则引入优必选机器人进工厂实训，加速场景验证。
三、汽车零部件企业的转型机遇
零部件企业可依托车企供应链优势拓展机器人业务，核心筛选指标包括：
- 客户重叠度：与特斯拉、小鹏等机器人头部企业共享客户资源（如拓普集团、敏实集团）；
- 技术相通性：汽车业务与机器人在电机控制、精密加工等领域技术复用（如银轮股份、爱柯迪）；
- 场景丰富度：生产环节人工需求高的企业更易验证机器人应用（如旭升集团、贝斯特）。
以拓普集团为例，其在汽车底盘领域的精密制造能力可直接用于机器人关节结构件生产，且与特斯拉供应链深度绑定；银轮股份在热管理领域的技术积累，适配机器人动力模块温控需求。此类企业通过“复用现有产能+开发增量部件”切入机器人赛道，降低研发与验证成本。
四、产业链竞争格局与价值分配
当前人形机器人产业呈现“软件层自研、硬件层外包”特征：
- 控制与感知模块：依赖车企自研技术（如特斯拉FSD芯片、小鹏端到端大模型），海外供应商占主导；
- 关节与结构件：汽车零部件企业凭借制造能力有望实现国产替代，尤其是一体化关节中的轴承、丝杠等机械部件，国内企业如拓普集团、双林股份已进入样品测试阶段。
未来随着量产加速，具备“技术协同+客户资源+制造规模”三重优势的汽车产业链企业，将在机器人赛道占据关键地位，推动人形机器人从工业场景向消费领域延伸。
总结：人形机器人产业正从技术验证迈向规模化落地，汽车行业凭借技术积累与场景需求成为核心驱动力。车企主导整机研发与场景定义，零部件企业通过供应链复用切入核心环节，共同构建“硬件-软件-应用”一体化生态。这一趋势不仅重塑汽车产业链价值分配，也为相关企业开辟新增长空间。
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