人形机器人：量产伊始，场景验证定胜负

行业投资建议

我们对夏季AI机器人板块持谨慎乐观判断。板块短期将处于高频催化与估值消化的博弈阶段：一方面，人形机器人量产节奏显著提速；根据高工，2026年国内人形机器人出货量有望攀升至6.25万台，同比增长247%。此外，资本市场活跃度提升，将持续提供事件驱动；另一方面，当前市场已较为充分计价出货与放量预期，单纯依赖指引上修难以支撑估值进一步持续扩张。我们认为未来超额收益的核心是场景验证，即商业化闭环能否在真实应用场景中实现内生突破。

投资策略上，建议沿“确定性+弹性”两条主线进行配置：一）我们优先建议配置交付确定性高的头部人形机器人主机厂，重点关注出货节奏领先、商业化落地较快的龙头企业，快速规模化部署后将形成数据-大脑迭代正向飞轮，更有望率先实现从验证到场景落地跨越。二）其次关注技术外溢带来的新增量机会，包括AI机器人技术向四足、商用服务及工业协同场景的扩展，目前市场对相关横向应用扩展的计价仍不充分。三）同时建议关注在细分领域已具备成熟商业模式与规模化落地能力、并有望向具身智能升级的平台型厂商，重点在于已验证的订单获取能力与现金流造血能力，可对冲纯人形机器人短期商业化不确定性。

行业进入量产斜率提升+资本共振阶段。1）人形机器人头部厂商产品迭代加快，关键节点催化密集，核心关注自由度提升、触觉感知进化及端到端模型泛化能力的实质进展；同时，多家主机厂上调2026年出货指引，反映核心零部件规模化能力上已逐步跨越工业化门槛。在规模效应推动下，成本曲线进入下行通道，行业呈现“成本下降—性能优化—应用拓展”的正向循环，推动应用由科研验证向B/C端实际部署过渡。2）一级融资及港股IPO申报持续活跃。2025年全年AI机器人融资约为380亿人民币，而2026年一季度融资额已超300亿元，多家明星初创人形机器人公司估值迅速破百亿。港股机器人板块有望迎来快速扩容，逐步形成覆盖人形机器人、工业机器人、特种机器人及核心供应链在内的完整产业体系。

短期市场对出货节奏的预期已较为充分，板块进入以消化估值、等待新一轮基本面验证为主的阶段。但我们认为目前是上涨中继而非大趋势逆转。随着关键产品迭代推进及实际交付逐步落地，行业有望持续通过“订单验证—场景扩展”释放新的催化。此外，尽管商业化仍在爬坡期，但试点场景持续积累，为后续规模化放量奠定基础，行业中长期成长逻辑依然清晰。

风险：1） 商业化进程放缓，落地场景不明确导致出货量规模承压。2）灵巧手精密度、多维感知及耐用度不及预期，制约精细化场景落地。3）大模型演进及泛化能力不及预期，不支持复杂任务。

1、由量向质：人形机器人进入场景落地+数据闭环新阶段

人形机器人商业化落地进入关键验证期，具身智能成为核心分水岭。随着“十五五”产业升级周期开启，行业关注点由实验室性能转向真实生产场景下的长期稳定作业能力；根据国际机器人联合会（IFR），2025年中国工业机器人新增装机量达29.5万台，占全球54%，机器人正由“自动化设备”升级为制造业基础设施，但在复杂、动态、非标准化环境中的稳定运行能力仍是主要瓶颈。在此背景下，中国人形机器人产业依托政策支持与制造体系优势实现快速放量，根据赛迪研究院，2025年全球出货量约1.7万台，其中中国达1.44万台（占比84.7%），头部企业出货约5000台，但市场规模仅约14亿美元，对比美国10.4亿美元，呈现高出货、低价值特征，反映出规模扩张与价值创造之间的不匹配。我们认为，制约商业化扩张的核心已由硬件机械性能转向环境理解、自主决策与泛化能力，行业正从拼硬件、拼规模、拼成本转向拼智能、拼场景。一方面，当前应用结构中42%用于科研教育、19%用于展示交互，仅4%进入工业物流等高价值场景，商业闭环尚未跑通；另一方面，尽管减速器、电机等硬件环节已具备规模化与成本优势，但多模态感知、任务规划与环境适应能力不足，制约复杂场景落地。具身智能（Embodied AI）通过构建空间理解+任务推理的大脑能力，有望显著提升跨场景泛化与部署效率，成为推动电力巡检、能源运维、智慧仓储等高价值场景规模化落地的关键路径。整体来看，行业正从单纯的规模扩张迈向场景牵引+数据闭环+智能进化阶段，未来竞争核心在于以商业化场景落地驱动数据积累，并反哺具身智能模型迭代，打通“应用—数据—智能”正循环，推动产业由量向质跃迁。重点关注落地场景确定性高的头部机器人公司出货量上升速度。

1.1 商业化落地场景是核心焦点

商业化落地三阶段递进，当前仍处于工厂验证期。我们将人形机器人商业化路径拆解为“工厂实训→商用服务→C端家庭”三阶段：1）第一阶段（工厂实训）聚焦汽车制造、仓储物流等标准化场景，通过结构化环境完成技术验证与数据积累，例如特斯拉已在工厂内部部署Optimus执行搬运、分拣等简单任务，但整体仍处于“小规模试点+数据采集”阶段，尚未实现稳定、可量化的生产效率提升；行业数据显示，当前全球仅约700台人形机器人实现工业部署，其中约40%集中于汽车制造场景，验证路径高度集中于结构化产线。2）第二阶段（商用服务）将向巡检、仓储、养老、配送等半结构化场景扩展，核心挑战在于环境复杂度提升与泛化能力要求提高，当前部分企业已在物流、能源等领域展开试点合作，但整体仍处早期渗透阶段。3）第三阶段（C端家庭）对应通用人工智能驱动的终极形态，但受限于家庭场景高度非结构化与成本约束，短期难以落地。综合来看，我们判断行业仍处于第一阶段向第二阶段过渡初期，商业化本质仍是“以工厂为训练场”的数据闭环过程，具身智能（大模型驱动的感知-决策能力）成为跨阶段跃迁的核心变量，决定机器人能否从“可用”走向“好用”并最终实现规模化复制。

2026年仍处于商业化第一阶段。4月14日，智元机器人在龙旗南昌工厂完成8小时真实产线并验证封闭场景逻辑：精灵G2在20秒节拍下实现稳定运行，连续作业成功率达99.5%+、单机小时产出达310件，并完成取料、装配、检测到回流的全流程闭环，验证其在真实工业环境中的稳定性与可靠性。更为关键的是，其在部署效率与柔性化能力上实现突破（15分钟完成标定、4小时内换型重训、36小时并线），叠加仿真-真机一体化与强化学习驱动的具身智能“大脑”，使机器人具备跨型号、跨工序的快速泛化能力，初步打通“数据—训练—部署—再迭代”的闭环路径。我们认为，该类工厂实测案例标志行业正由“小规模试点+数据采集”向“单点工序可复制+多机协同扩展”演进，但整体仍处商业化落地第一阶段中期，本质仍是以标准化产线为载体完成稳定性验证与ROI测算；向第二阶段（商用服务）跃迁，仍依赖具身智能在复杂环境理解与自主决策能力上的持续突破。

需求逐步验证、应用走向多元，应用场景由数采、科研转向真实生产力。CES 2026期间多功能人形机器人集中亮相，叠加头部厂商量产节奏明确，行业信心显著提升。我们认为，当前产业演进的核心变化在于需求侧已转向验证真实使用价值，人形机器人不再局限于数据采集与展示，而是在工业、物流及服务场景中逐步形成可量化的应用需求。趋势上看：1）产品分层加速，低价消费级产品（如千美元级方案）切入家庭与情感交互场景，推动需求从工业端向C端外溢，验证潜在大市场空间；2）RaaS模式兴起，通过“按效果付费”降低使用门槛，在零售、演出及轻服务场景率先跑通商业闭环，强化真实需求牵引；3）头部厂商加速扩产与产线改造，推动制造体系向“适配机器人”演进，带动成本下行与规模化部署提速。根据Counterpoint预测，至2027年全球人形机器人累计安装量将超10万台，其中物流、制造及汽车等工业场景占比达72%，表明B端需求仍为中期主导。综合来看，我们判断当前行业正处由“工厂实训”向“多场景渗透”过渡阶段：一方面，硬件体系（本体、执行器、供应链）已基本成熟，具备规模化生产基础；另一方面，具身智能（大脑）能力快速迭代，感知-决策-执行闭环逐步完善，接近可用临界点。未来2-3年，随着大脑能力突破与成本下行共振，人形机器人应用将由单一场景向工业、服务及家庭多元场景扩展，需求具备持续兑现基础。

1.2 硬件基本成熟，灵巧手为唯一瓶颈

供给端方面，随着通用人工智能与硬件供应链深度耦合，叠加规模效应驱动，整机硬件成本快速下探。核心部件（减速器、伺服电机、传感器）三年降幅近60%，整机 BOM 成本已迈入30 万元区间。北京亦庄马拉松赛事验证了除灵巧手外，本体硬件（如运动、可靠性、续航等）已趋于成熟。需求端方面，机器人凭借24 小时作业与多任务泛化能力，在特定封闭工业或物流场景（如分拣）等效产出已反超人工。在当前成本假设下，静态回收期已压缩至 5 年左右，已初步具备在工业规模化落地的经济基础。

基于过往硬件产品规模化量产的通用经验，并结合当前产业链成熟度与厂商未来放量指引，人形机器人具备清晰的降本路径：在年产量100台阶段，BOM成本约50万元；随着产量提升至1,000台，成本快速下降至约35万元（成本指数降至70%）；当规模进一步扩大至1万台，BOM成本有望降至25万元（成本指数50%）；而在10万台级别量产阶段，规模效应、供应链优化及标准化程度提升将驱动成本降至约15万元（成本指数30%）。整体来看，成本曲线呈现显著的规模递减效应，行业从试点示范向大规模商业化过渡过程中，价格中枢持续下移的确定性高。

随着通用人工智能与硬件供应链的深度耦合，人形机器人经济性有望迎来关键拐点。基于典型生产场景测算，其替代逻辑正由“单点功能”向“全天候产出”演进：尽管单机瞬时效率低于人工，但凭借24小时连续作业能力，单机日产出已实现反超，对应等效替代约1.5个标准人力班次。从回收周期看，在约50万元购置成本及4万元年维护费用假设下，静态回收期约5年，已进入商业化可接受区间。考虑其多任务泛化能力及后续规模化降本，该水平具备在高端制造及高危场景落地的经济基础。

成本端呈现结构性优势：人工成本刚性上行，而机器人依托规模效应与技术迭代持续降本。若未来三年BOM成本保持约30%的速度下降，预计2029年BOM成本有望下探，本体外销价格将降至25–35万元区间，回收期有望压缩至约2.25年，推动行业由“可用”走向“可规模化复制”。

2026年北京亦庄人形机器人半程马拉松赛标志硬件本体趋于成熟。赛事百余支赛队参赛，规模较去年扩充5倍，近四成参赛队实现自主奔跑；冠军"闪电"以50分26秒完赛，超越人类精英运动员水平，较去年冠军成绩提升逾2小时。硬件层面，材料耐用性、整机可靠性及关节耐热性等核心指标显著优化，更大功率电机、强化散热设计及高可靠自研肢体关节支撑了长距离连续运行能力，硬件本体（除灵巧手外）已较为成熟。

硬件瓶颈聚焦灵巧手，执行能力及耐用度成为制约商业化落地关键变量。随着人形机器人由工厂实训向多场景渗透过渡，硬件侧大部分模块（本体结构、关节执行器、运动控制）已逐步成熟，而真正制约复杂任务落地的核心瓶颈正在收敛至末端执行环节—灵巧手。作为实现精细操作与人机交互的关键载体，灵巧手直接决定机器人在工业装配、分拣操作及服务场景中的可用性与泛化能力。当前行业技术路径逐步收敛：以欠驱动架构实现自由度与成本平衡，电机侧以无刷直流与空心杯电机为主，传动方案向“绳驱+连杆”融合演进，并叠加力觉与触觉传感，构建“电机-传动-感知”一体化系统；该路径已在Optimus、Shadow Hand等产品中验证可行性。灵巧手将成为人形机器人从能动转向能干活的核心门槛，对应千亿级别市场空间。投资层面，建议重点关注三大方向：1）动力与执行：高性能电机及丝杠（高壁垒+高价值量），决定输出精度与响应速度；2）传动系统：腱绳及精密结构件，影响灵活性与可靠性；3）感知能力：力/触觉传感器，决定操作精度与环境交互能力。整体来看，谁率先在高自由度+高可靠性+低成本之间实现工程化平衡，谁将率先卡位下一阶段人形机器人规模化放量的核心入口。

1.3 分层式端到端成为大脑中期主流演进方向

当前人形机器人“大脑”架构主要分为两类：1）为一体式端到端VLA模型，直接由多模态输入映射至动作输出，代表如谷歌RT-2及Tesla的Optimus；2）为分层式端到端模型，通过拆分为“慢思考（规划）+快执行（控制）”双系统架构，实现高层语义理解与低层实时控制的解耦。除特斯拉利用其汽车车队独特性强化一体化端到端路径外，主流人形OEM厂商（如Figure AI、智元机器人等）正加速转向分层式端到端框架，构建类人“快慢脑”体系：慢系统负责任务理解、推理与规划，快系统负责高频动作执行与实时反馈。我们认为，该路径具备更强工程可行性与落地效率，由于：1）分层架构降低了对海量高质量动作数据的依赖，能够复用通用视觉语言模型能力，加速训练与迭代；2）通过模块解耦提升系统稳定性与可解释性，更适配当前工业与服务场景对可靠性的要求。

分层式端到端正加速成为未来主流技术范式，一体式端到端在数据与算力约束下仍处前沿探索阶段。对投资人而言，核心变化在于具身智能“大脑”已进入路线收敛期，行业竞争从技术路径之争转向工程化落地能力之争。胜负关键已从“是否端到端”，转向谁能在分层架构下率先打通“感知-决策-执行”闭环，实现跨场景泛化与规模复制。具备该能力的企业有望由单一硬件厂商升级为具身智能平台型公司，并获得更高估值溢价。

综合来看，我们在前文已明确三条核心判断：一）商业化落地是当前阶段的主线；二）硬件体系已基本成熟，灵巧手仍是主要边际约束；三）大模型驱动下的“分层大脑”架构将成为中期主流。在此框架下，行业竞争的关键已由单点技术突破，转向“系统集成 + 场景闭环 + 持续交付”的综合能力，比拼谁能够率先将技术优势转化为可复制的商业化路径。因此，机器人主机厂个股投资方面，我们建议：

一）优先建议配置交付确定性高的头部人形机器人整机厂商，重点关注出货节奏领先、商业化落地较快的龙头企业，快速规模化部署后将形成数据-大脑迭代正向飞轮，更有望率先实现从验证到场景落地跨越。

二）其次关注技术外溢带来的新增量机会，包括AI机器人技术向四足、商用服务及工业协同场景的扩展，目前市场对相关横向应用的计价仍不充分。

三）同时建议关注在细分领域已具备成熟商业模式与规模化落地能力、并有望向具身智能升级的平台型厂商，重点在于其已验证的订单获取能力与现金流造血能力，可对冲纯人形机器人短期商业化不确定性。

本报告分析师：

殷浩程

SFC HK执业证书编号：BVM988

陈子仪                  

SFC HK执业证书编号：BNY396

王凯

SFC HK执业证书编号：BQR446

王沈昱

SFC HK执业证书编号：BNX841

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