市场审美逐步成熟，投资范式或转向去伪存真+边际变化

人形机器人赛道行情始于从特斯拉官宣进军开始，赛道估值中枢跟随产业技术突破而不断抬高，市场信心与认可不断加强，并采取了终局估值视角。机器人早期为主题行情，后产业逐步在软件端硬件端实现技术突破、并形成较成熟的硬件方案，开始在简单工业场景和特种应用场景落地，并在国内外产业共振向上后，开启趋势行情，核心标的也由T链向国产链扩散。市场对机器人的审美从最早“看视频剪辑的运控能力”，如特斯拉/宇树科技，转向“关注机器人大脑能力”，如智元，再到“看一镜到底的应用效果”，我们认为后续需关注B端或C端应用的实况，投资范式或转向去伪存真，关注实际能卡位关键机器人客户、有实际订单出货、兼顾技术与产能的公司，以及注重产业新技术变化方向、国产大厂链条。

本机任务执行从标准化单一向非标多元化进化，大脑逐步向VLA发展

人形机器人在工厂场景有广阔的应用空间，在基本实现了自动化生产的汽车工厂，总装车间90%的工作仍靠人工完成，人形机器人可补充工业机器人和AGV无法覆盖的工作场景。目前机器人执行任务从标准化向非标准化、从单一任务向复杂多元任务转变，我们认为机器人或在2035年实现B端与AGV协同高效运装、C端的家庭护理和家务处理。同时当前头部机器人公司如优必选向学习型端到端全身控制方向发展，实现机器人自主感知决策行动。当前行业技术不成熟，大脑技术以分层算法+仿真数据训练为主，我们认为端到端的VLA大脑算法+实机收集数据或为终局技术路线。

灵巧手为机器人核心，微型行星滚柱丝杠或为行业新趋势

灵巧手为人形机器人核心，是人形机器人实现通用性的基础。特斯拉灵巧手已迭代至第三代，采用腱绳与微型丝杠方案。我们认为灵巧手的发展趋势在于更高自由度与更高负载能力，微型滚柱丝杠凭借其长寿命和高承载的优势，有望成为未来灵巧手传动方案的新趋势。

丝杠或成为机器人下肢主流方案，生产可靠性和量产降本是难点

反式行星滚柱丝杠在人形机器人有较大应用优势，相较滚珠丝杠，滚柱丝杠具备高负载和高可靠性，尤其是反向式行星滚柱丝杠应用后，电机不占丝杠的轴向空间，结构更加紧凑，且其输出轴是光轴，更易于维护，适应机器人的高扭矩输出、精准利空、抗冲击性和轻量化的平衡，我们看好其成为机器人下肢主流方案。丝杠难点在于螺纹的加工难度高，尤其是内螺纹，其存在长径比和导程角问题，难以实现低成本大规模量产。主流加工方式包括螺纹磨削、高速硬车、旋风铣、滚轧成型，目前业内不断通过优化传统加工工艺，引入新切削技术，国产设备替代，从高成本+低效率向高精度+高产能+低成本转型。

风险提示：技术进度不及预期；国产化降本进度不及预期；贸易政策变化不及预期。

正文

复盘：产业进度向前坚定市场信心，驱动行业估值中枢上移

复盘2022年以来人形机器人的行情，我们发现伴随产业进度不断加快，市场至今已深度认可人形机器人的广阔空间，对核心零部件给予了终局估值法。从特斯拉官宣进军人形机器人赛道开始，行情从早期的主题行情向趋势行情切换，并由T链向国产链扩散，我们认为底层逻辑在于产业进度不断加快，加强了市场对人形机器人的远期市场空间的信心和认可度。机器人产业从早期的概念阶段逐步在软件端硬件端实现技术突破，形成了较成熟的硬件方案并开始在简单工业场景和特种应用场景落地，市场的估值体系也从早期的主题行情切换到了终局视角的估值体系，如市场对供应链的估值是基于特斯拉2029-2030年出货指引100万台情景下的利润空间。我们认为，人形机器人产业虽渗透率起点符合主题特征，但市场已提前计价其渗透率跃升预期，叠加显著的预期前置效应，推动行情快速跨越纯主题阶段，当前我们将其定位为产业趋势投资前期。

我们可将2022年以来的机器人行情分为五阶段：

2022年6-9月：特斯拉推出机器人开发计划，赛道开启普涨行情，但产业在最早期阶段、核心技术软件端不成熟，未能到达拐点，市场将机器人视为主题赛道。特斯拉上半年推出原型机器人并在AI DAY展示，三花智控/绿的谐波/鸣志电器等标的涨幅明显，但此时产业不成熟，多数机器人产品仅会握手/缓慢行走，后特斯拉在2022年9月展示机器人仅能轻微行走和挥手，以及供应链没有接收订单，机器人仅被视为主题炒作，之后赛道快速抹去所有涨幅。

2023年5月-2024年2月：特斯拉机器人实现行走/抓取，且AI大模型突破为产业打开天花板，市场对机器人有一定技术信任度，但供应链率先打满远期出货预期，与实际产业进度割裂，市场回归理性。2023年5月特斯拉机器人展示了良好行走状态和稳定抓取物体，供应链开启初步送样对接，并给予了较高的远期出货指引，板块泡沫快速膨胀且估值超越前高，但机器人实际产业进度较慢，2023年7月世界人工智能大会验证了产业进度不及预期，市场回归理性，板块仅在供应链给予积极的远期指引时才有所反弹，12月即使特斯拉发布GEN2机器人，运控能力大幅提升，但由于供应链定点不及预期以及大盘流动性较差，板块回撤较多。

2024年3-9月：特斯拉技术稳定迭代+开启审厂提高了订单预期，板块信心修复，但排产量级下调，压制了市场对远期空间的信心，板块估值中枢下移。24Q1特斯拉机器人月频更新展现能力迭代以及加快供应链国产化进度，板块估值快速修复，但4月马斯克指引2025年工厂自用1-2千（市场理解为量产等级下调，2025年出货从1万下调到1-2千），板块快速下跌，后特斯拉更新GEN2能力、国产机器人开始有能力突破，但板块维持阴跌，我们认为核心原因是产业在技术早期发展阶段、无应用场景开拓、大厂参与玩家过少，市场信心不足，仍将机器人视为主题赛道，量级下调都会引发估值中枢大幅下滑。

2024年10月-2025年3月：国内大厂布局机器人+特斯拉上调量级预期且供应链验证加快，国内外共振开启大行情，市场对机器人远期空间的信心充分夯实。24Q3华为云开启具身智能签约大会，特斯拉链送样进展较快，市场对机器人进展逐步恢复信心，叠加板块估值在低位，赛道开启普涨，并从T链蔓延到国产链，2025年初马斯克上调特斯拉机器人2025/2026/2027年的出货量为1/10/100万台，叠加国产机器人在特定场景出货超预期，市场对机器人产业信心达到巅峰，板块估值中枢大幅上移。

2025年4-5月：T链不断下修指引，旧T链估值中枢下西，而新T链格局优且进展快，打开了赛道高度，此后行情不断拓宽，从能力外延到并购重组再到场景应用。2025年3月起，特斯拉不断下修机器人指引，员工大会指引2025年下线5千台（供应链下单是1万台）+2027年50-100万台（强调原先指引的下限，即50万台）、Q1业绩会指引2028/2029年年产100万台（原指引2027年100万台），有所影响核心供应链的估值中枢。但由于机器人板块未来行业空间大、资金容量大、赚钱效应强，同时T链的新进入者格局好且进度快，过去机器人业务估值溢价低，带领赛道打开了板块高度，同时行情宽度打开，从公司能力能外延到机器人到收并购进入机器人赛道再到机器人场景应用。

当前市场投资范式转向去伪存真，兼顾新变化与国产链。从2023年以来行情的演绎特点来看：

第一轮：主题赛道为主，涨幅靠前的为小票，市场重视丝杠、六维力、丝杠设备、空心杯电机环节，市场审美为价值量大、国产化降本诉求强、壁垒高的赛道，选客户关系绑定强的标的，同时注重能否做，而不关注做的好与否。

第二轮：涨幅靠前的为客户关系强的公司，市场重视能做进T链的标的，审美为绑定两家TIER1、配合度高的TIER2，或直接对接T的TIER0.5。

第三轮：国产链+个股逻辑新变化的涨幅靠前，市场审美聚焦在华为宇树国产链，T链新逻辑，进展超预期的个股。

第四轮+第五轮：行情宽度打开，炒新逻辑，包括新T链、新进入机器人赛道且估值低（多为收并购）、机器人应用场景新故事、新技术路线。

相关个股回顾，请见研报原文。

本体：加快从执行标准化单一任务向非标多元任务进化

人形机器人在工厂场景有广阔的应用空间，B端是机器人落地的第一站，实际在当前基本实现了自动化生产的汽车工厂，总装车间90%的工作仍是靠人工完成，工业机器人和AGV无法满足所有的工作场景，而人形机器人可以做充分的补充，目前国内外头部厂商均选择了大尺寸人形机器人，并选择了B端场景做初步落地。

从产业进度上看，目前众多具身厂商仍在B端采数、C端调试，应用上局限于特定场景如导览/表演/巡检等，在B端应用替代部分劳动力的机器人稀缺，海外目前在1→N阶段，①特斯拉Optimus已经在工厂里执行一些任务，如分拣电池；②亚马逊测试 Digit；③梅赛德斯-奔驰测试 Apollo；④宝马测试Figure AI ；⑤现代汽车工厂测试新版 Atlas。国内处于0→1加速突破阶段，①优必选机器人面向多任务工业场景，Walker S1已进入汽车工厂实训，与L4级无人物流车、无人叉车、工业移动机器人和智能制造管理系统系统作业，是全球首个人心机器人与无人物流车系统作业的工业场景解决方案，目前合作了比亚迪、富士康、吉利、奥迪、一汽大众、东风柳汽等全球知名企业，实现了工业场景深度应用；②智元面向4S店销售、商业清洁，逐步斩获订单；③宇树在科研机构和机器人解决方案公司/AI公司出货几百台；④银河通用在寻找药店等之外的新场景；⑤机器人集中在汽车配件等的组装和上下料环节，总装车间里主机厂均在和一些厂商做POC；⑥锂电产业链（包括宁德时代）、3C厂商、制造行业等有意愿去和具身厂商做实验。

往后看，我们认为人形机器人执行任务将从标准化→非标准化，从单一任务→复杂多元任务，2030年或能在装配、分拣、质检、搬运等场景有成熟应用，机器人的效率可能接近于人类，在家庭场景的安全看护等应用逐步成熟，2035年实现B端与AGV协同高效运装、C端的家庭护理和家务处理，在高危环境全流程作业逐步成熟。格局上，科技大厂或率先突破通用版的具身智能大模型，车厂和大型制造企业或率先落地B端人形机器人的大规模应用，大多创业公司或被整合，留有少数差异化路线创业公司。

软件层面，当前业内头部公司如优必选正在向学习型端到端全身控制方向发展，能优化运动规划能力，使得机器人摆脱遥控器，实现机器人的自主感知决策行动。我们认为，当前具身智能的大脑技术处于多条路径并行、逐步向端到端方向演进的状态，25年以来双系统架构的VLA模型成为主流路径。现阶段具身智能大模型的主流技术路线为：①LLM大语言模型+VLM视觉基础模型，现阶段技术更为成熟，能实现人机交互+任务理解+推理+规划；②VLM视觉语言模型，进一步弥补了语言与视觉理解间的差距；③VLA视觉-语言-动作模型，在VLM基础上增加了运动控制，解决运动轨迹决策；④多模态大模型，能全面感知物理世界，是终局发展方向。23年谷歌DeepMind推出RT-2模型，实现从语言指令和视觉信号直接生成特定动作，具身智能算法加速向VLA方向发展，25年以来国内外头部公司如英伟达、FIGURE、PI、智元等，均推出双系统架构的VLA模型。

具身智能算法与自动驾驶有强相似性，其终局必要解决长尾问题，长尾数据难以依靠收集数据解决，我们认为，模型范式大概率会进化到VLM、VLA。而当前VLA模型尚不成熟：①VLA与推理的结合路径未明确最优方案；②训练VLA的数据量级与多样化不及训练VLM的数据，且目前数据多采集于简单环境，使得行业陷入数据限制模型能力而模型能力又限制数据采集的负循环；③实际部署VLA时，系统运行频率单一，设计类似人类的高低频自适应闭环系统目前没有经济性的方案；④VLA训练存在割裂，当前大脑VLM和小脑底层策略模型一般是分开训练，缺乏端到端训练（类似人类大小脑的双向交互），同时VLA仅能由大模型生成中间信号驱动小模型输出，无法像语言模型通过强化学习在测试时，能够持续计算优化推理能力。我们认为往后看端到端的大脑算法+实机收集数据或为终局技术路线，但考虑到当前行业技术不成熟，短期或仍然是分层算法+仿真数据训练为主。

灵巧手：机器人的核心，微型行星滚柱丝杠或为行业新趋势

灵巧手是人形机器人的核心，决定了机器人硬件功能的上限，是人形机器人实现通用性的基础。灵巧手从结构和功能上参考人手，其具备的高自由度和灵活的运动能力，使得机器人能够完成从简单抓取到复杂操作的各种任务。灵巧手核心由驱动、传动和感知系统构成，驱动系统提供动力与扭矩，传动系统将动力传至手指关节，感知系统实时监测位置、力觉和触觉，实现环境交互与闭环控制。人手拥有约27个自由度，灵巧手要达到类似灵活性，必须在有限空间内集成大量驱动、传动部件，同时兼顾整体重量与体积，这对结构设计提出严苛要求。此外，高自由度、高精度的灵巧手通常成本较高，限制了其大规模商业应用。目前，灵巧手的技术方案仍未收敛，每条技术路线基于成本、性能、功能表现来看，各有优劣。

特斯拉灵巧手已经迭代至第三代，采用“腱绳+丝杠”传动方案。特斯拉第一代灵巧手单手11个自由度，配备6个电机模组，采用电机直驱方案；第二代灵巧手自由度与电机模组没有变化，增加阵列式触觉传感器；第三代灵巧手单手自由度上升至22个，采用绳驱方案，电机数量大幅增长。相较于前几代将电机放置于手掌中，第三代模仿人体构造，将电机放置于小臂中，通过减速箱和微型丝杠等传动部件牵引腱绳实现手指的弯曲。第三代方案降低了对电机体积的要求，从而降低了电机成本，提高了自由度。但绳驱方案需解决长期使用的蠕变问题，目前产业解决方案有三类：1）通过传感器做自校准，但触觉传感器需长期保持高精度，并且传动结构设计时需要考虑冗余度；2）采用蠕变更少的高分子聚合材料绳子，成本高但能稍微延长寿命；3）参考汽车保养，定期更换。

灵巧手的发展趋势在于更高自由度与更高负载能力，微型滚柱丝杠是未来灵巧手传动方案的新趋势。人形机器人灵巧手的灵活度需要向人手看齐，从而才能更好实现工具的可靠使用，因此各个传动部件均需要微型化。其次，负载能力的提升使得灵巧手能够抓取和操作更重的物体。一般而言，生活中大部分日常物品操作，需要人手30-40N的握力，指尖末端操作力达到3kg。而工业场景的灵巧手工况更为严苛，需要长时间、大负载工作需求，高负载能力是灵巧手实现通用性的基础。微型行星滚柱丝杆通过滚柱与丝杆啮合传动，具备高承载、耐冲击、长寿命等优势，有望成为未来灵巧手传动方案的新趋势。

丝杠：有望成为机器人下肢主流方案，量产可靠性和降本为难点

反式行星滚柱丝杠在人形机器人有较大应用优势，难点在于螺纹的加工难度高。相比滚珠丝杠，行星滚柱丝杠的负载传递单元由滚珠替换成了螺纹滚柱，从而由点接触转为线接触，获得了更高数量的接触点和接触点的几何结构，进而能够承受较滚珠丝杠 3 倍的静态负载，有更高转速和加速度、更高刚度和抗冲击力，且寿命是滚珠丝杠的 10-15 倍。此外行星滚柱丝杠是螺纹传动结构，螺距的设计范围更广，其导程设计可以比滚珠更小。综上，滚柱丝杆凭借高可靠性和高负载，适应机器人的高扭矩输出、精准利空、抗冲击性和轻量化的平衡，随着特斯拉机器人下肢引入丝杠方案，主流玩家逐步尝试丝杠上机，我们认为滚柱丝杠凭借高负载高可靠性，或成为下肢的主流方案。

根据物理结构和传动原理不同，滚柱丝杠又可分为标准式、反向式、循环式、差动式，其中反向式行星滚柱丝杠应用后，电机不占丝杠的轴向空间，结构更加紧凑，且其输出轴是光轴，更易于维护，但难点在于加工难度较高，尤其是内螺纹。螺纹是丝杠传动的核心机械要素，关键工序包括外螺纹磨、内螺纹磨、齿轮磨，其中内螺纹难度更高，其存在长径比和导程角问题，比如刀杆加长后刚度较弱，以及导程角对磨削的工艺要求过高，难以实现低成本大规模量产。

目前业内不断通过优化传统加工工艺，引入新切削技术，国产设备替代，从高成本+低效率向高精度+高产能+低成本转型，当前主流加工方式包括螺纹磨削、高速硬车、旋风铣、滚轧成型：

① 磨削：用旋转砂轮研磨丝杠表面，工序包括粗磨螺纹、螺纹底沟磨削、精磨螺纹等，在淬火处理后，用螺纹磨床做精细磨削。但磨削需要频繁修整砂轮和丝杠校准，磨削的生产效率较低。常用方法包括直杆单线程方案、直杆多线程方案、弯杆方案，其中前两者属于干涉磨方法，为传统加工方式，长径比有限，弯杆磨的磨干水平而磨头倾斜，有更大长径比，但稳定性和效率更慢，我们认为磨削工艺采用国产专用设备或自制设备，或为量产经济性方案。

② 以车代磨：通过旋转工件，用刀具切削工件表面，依据螺纹不同而调整轴向进给量，做连续成型切削，能显著提高加工效率、降低成本，以及规避切削热导致的硬度退化，但由于丝杠螺纹滚道的车削工艺要求连续成型切削，单刃切削，面粗度有限，会产生较大加工应力，机床受到的反推力更大，因此对刀具的要求更高。我们认为以车代磨工艺对刀具和车床有一定要求，应用海外高端车床如汉布雷格或国产定制车床、采用超硬刀具等可能为解决方法。

③ 轧制：通过金属毛坯在轧机的旋转轧辊间发生塑形变形，从而改变金属毛坯的形状和尺寸，生产效率可大幅缩短且制造成本能有效降低，但精度控制存在一定缺陷。

1、 技术进度不及预期。人形机器人技术涉及软件与硬件，硬件涉及各类核心部件的制造工艺，软件涉及机器人大脑小脑算法，若机器人软件硬件的技术进度不及预期，则会影响其商业化进度和远期市场空间，进而影响市场对机器人出货量和出货时间的预期，会有下调供应链的利润空间和估值水平的风险。

2、 国产化降本进度不及预期。人形机器人商业化进度与制造成本紧密相关，而机器人规模量产依赖于核心硬件国产化，若国产化降本进度不及预期，则会影响机器人的市场空间和出货水平，或影响赛道的估值水平。

3、 贸易政策变化不及预期。人形机器人降本以来国产供应链，若贸易政策出现加征关税等不确定事件，则会影响本土硬件的性价比优势，进而影响国产供应链在全球机器人市场的份额。

研报：《2025年中期策略会速递—— 人形机器人论坛：产业化步入深水区》2025年6月6日

宋亭亭 分析师 S0570522110001 | BTK945

倪正洋 分析师 S0570522100004 | BTM566

李思佳 联系人 S0570123090067

王自 联系人 S0570123070064

（转自：华泰证券研究所）

来源：市场资讯