機器人正成為近期市場最熱門的AI應用端主題。自1938年開始誕生第一個機械臂開始，人類對于機器人的研發從未終止，此次生成式AI的誕生，更是引發了市場對于機器人最后發展階段的聯想。

究竟AI+機器人能夠產生怎樣的火花？機器人產業鏈的核心投資邏輯是什么？本文將詳細解析。

具身智能時代越來越近

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國際上通常將機器人分為工業機器人和服務機器人兩大類。目前，機器人已從實驗室技術積累到工業機器人領先的階段，逐步向具有自主決策與行為能力的類形機器人邁進。隨著機器人成本的降低，它的智能化程度也得到了極大的提升，機器人的實用性和性價比都得到了顯著的提升，逐漸進入了商業化的階段，并融入了各種場景。

工業機器人最大的問題，就是研發難度太大，需要專業的工程師，手工編寫代碼，反復調試，才能滿足產線的特定任務要求，高昂的成本，極大地限制了工業機器人的推廣。在大模型人工智能的發展趨勢中，工程師可以通過大模型自動生成代碼指令，完成機器人的功能開發和調試。

在2023年初，谷歌發布了一種視覺語言模型PaLM-E，并將其應用于工業機器人，在沒有人工指導的情況下，自動識別環境的變化。阿里巴巴于2023年將“通義千問”大模型與工業機器人連接，成功實現了“對話控制”機器人的工作。未來十年，由于機器人可直接與人交流，使其應用得以實現，并使潛在應用領域的滲透率大幅躍升，這將是其中一個重大機遇。

具身智能最強大的地方，就在于它可以自主地感知物理世界，通過擬人的方式來學習，從而做出人類想要的反應，而不是被動地執行。簡單地說，具身智能也就是 AI，它可以與我們所處的環境進行互動，從而展現出自己的智慧行為，不斷地進行迭代，不斷地學習，最終找到最優的行動策略。

在未來，除了最初的指導和監督外，人類只需要將所有的任務告知具身智能機器人，就可以實現無人化生產。同時，他們也會根據當前的生產效率，對生產策略進行調整，不需要任何人工干預，這才是真正意義上的自動化。

機器人產業鏈的核心投資邏輯是充分降本

機器人發展至今最關鍵是問題是如何低成本地量產落地。量產面臨的問題在于三點：

1. 應用場景還不足

2. 技術問題較多

3. 成本高

根據以上三個問題，人形機器人的商業化量產可能的路徑推演：

機器人發展的核心仍然是提高機器人的功能與智能，使其能夠從封閉式場景過渡到開放式場景，從單一場景過渡到復雜場景。

以 ChatGPT， PaLM為代表的人工智能多模態大模型，提高了智能程度，提高了機器人人與人之間的交互能力，自主編譯能力；除此之外，電機，減速機，傳感器，芯片，都在不斷的升級。

大規模的降低成本，引入國內的供應鏈。目前特斯拉的人形機器人還處于原型機階段，還沒有量產、交付，但隨著商業化的普及，以及國內供應商的引入，人形機器人的成本將會進一步降低，人形機器人的普及將會變得更加容易。

目前，人形機器人的造價大約為10萬美元，而馬斯克預計，遠景機器人的造價將降低到2萬美元。我國在電機、減速器、滾子螺桿和傳感器等方面已經積累了豐富的制造經驗，引進國產供應鏈有望進一步降低核心部件價格。優必選公司副總裁付春江預計，在動力系統方面，可以節省50%左右的成本，在結構與外觀方面，可以節省40%左右的成本，在計算系統方面，可以節省20%的成本。

我國在美、日、歐等國家的機器人零部件產業鏈上具有先發優勢，目前已占據了中高端的價值鏈。國內品牌一般都是先從集成商入手，然后逐步攻克上游核心部件的技術。憑借完整的產業鏈規模、持續的研發投入和人力成本的優勢，國內廠商在未來的機器人供應鏈中將會有更深層次的參與。國內硬件廠商具備較強的低成本大批量生產能力，將為特斯拉的機器人產業鏈提供重要的機會。

東吳證券長期看好人形機器人智能化迭代升級的產業趨勢，看好國產供應商進入特斯拉產業鏈機遇。諧波減速器重點關注：綠的諧波、雙環傳動、中大力德、豐立智能。伺服電機重點關注：匯川技術、禾川科技。空心電機重點關注：鳴志電器 、江蘇雷利。行星滾柱絲杠重點關注：鼎智科技。力傳感器重點關注：柯力傳感。機器視覺重點關注：奧比中光。執行器重點關注：三花智控、拓普集團。

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