更新时间：2025-03-01 10:39:28 点击: 1 作者: 全球人形机器人工业正加快从研制迈向量产，我国凭仗老练的供应链系统和政策支撑成为中心参与者。摩根士丹利与高盛集团相继发布的《人形机器人100：全球价值链整理》和《人形机器人系列Ⅲ：中心供应链》两份陈述均指出，我国在人形机器人硬件制作范畴占有主导地位，但技能瓶颈与量产妨碍仍需打破。
我国人形机器人零部件供应链实力杰出。摩根士丹利的陈述数据显现，全球人形机器人工业链百强企业中，我国占35家，其间68.5%集中于“身体”模块，拓普集团、三花智控、绿的谐波等企业成为要害供货商。高盛进一步指出，我国在谐波减速机、履行器组件等范畴的本钱控制才能显着，例如绿的谐波凭仗价格上的优势和灵敏的产能，有望在2030年前占有全球30%的高端机器人商场份额。
跨界交融的工业生态，车企与科技巨子的跨界布局为我国注入生机。高盛陈述说到，比亚迪、小米、华为等企业正依托轿车供应链优势开发人形机器人，特斯拉亦需依靠我国供货商完本钱钱优化。此外，AI大模型企业（如DeepSeek）推出低本钱开源计划，助力本乡厂商缩小与海外技能距离。
但一起，高盛也提出人形机器人量产仍存在技能瓶颈，数据短板显着，一起硬件标准化亟待履行。
高盛侧重，人形机器人量产需跨过三大技能门槛：一是能够履行多种通用使命，通用性是人形机器人与传统工业机器人的要害差异。多使命通用性应至少娴熟履行5-10种使命；二是具有高成功率和继续的安稳性，高成功率和长时间安稳运转的才能关于保证人形机器人的安稳产出至关重要，这在商业化运用中很重要；三是能快速推理，人形机器人高效的推理和反响才能能够极大地提高客户的运用功率和交互体会。
高盛陈述以为现在缺少用于练习的原始数据。和大言语模型相似，机器人人工智能模型需求很多数据来支撑模型练习和优化。但与大言语模型现已使用互联网大规模生成的视频、图画、文本数据源不同，机器人人工智能模型的重要物理数据，如力、扭矩、运动数据依然稀缺。
人形机器人硬件技能道路不确认，装备没有一致。例如，灵活手的技能道路图仍不确认，存在紧凑型谐波减速机道路、蜗轮蜗杆传动和行星减速机衔接道路、电缆驱动等多种开发道路。此外，中心零部件（如行星滚柱丝杠）的成品率、出产一致性和产能仍有待提高，限制规模化出产。
虽然应战重重，高盛与摩根士丹利均对我国长时间潜力持乐观态度。归纳两份陈述，可侧重重视两类时机：一是要点打破供应链上游，如谐波减速机、履行器、热办理等具有高壁垒技能的范畴；二是可聚集笔直场景，如工业制作、医疗护理等需求清晰的商场或首先落地。
