报告行业投资评级 - 强于大市（维持） [8] 报告的核心观点 - 人形机器人研发、生产和应用涉及多学科领域，高昂成本制约其大规模普及，AI技术发展为人形机器人降本提供新思路和方法，高“白痴指数”化工材料生产过程优化空间大，AI技术易发挥作用找到低成本替代品 [11][18][26] - AI可全方位管理和优化生产流程，包括研发、制造、供应链等环节，提高生产过程参数控制能力，降低损耗和故障率 [12][27] - AI有望通过加速研发周期、优化生产工艺流程、精准管理供应链等维度破解高“白痴指数”，降低人形机器人有机化工材料研发端和生产端成本，加速量产时代到来 [4][15][19] - 当成本不再是核心掣肘，人形机器人大规模普及取决于材料性能与机械结构、电子系统、场景需求的匹配度，AI的跨界协同能力、软硬件深度融合、创新设计有望重塑人形机器人设计端格局 [14][18][96] 根据相关目录分别进行总结 前言：AI时代加速到来，或攻破人形机器人成本壁垒 - 人形机器人研发、生产和应用涉及多学科领域，高昂成本制约其大规模普及，AI技术发展为人形机器人降本提供新思路和方法，高“白痴指数”化工材料面临AI+机器人的冲击更严峻，AI技术易在其研发和生产中发挥作用找到低成本替代品 [11][18][26] 1. AI破局：多维度解锁高“白痴指数”的机器人材料降本密码 1.1 AI加速研发周期 - AI强大算力和数据处理能力可在研发高“白痴指数”材料方面发挥巨大作用，通过分析和挖掘海量材料数据建立材料性能与成分、结构之间的关系模型，提高材料发现速度和效率 [29] - 举例谷歌DeepMind推出的GNoME模型，通过迭代已发现超过220万种新型结构，使总稳定晶体数达到421,000个，实现材料发现规模的数量级突破 [32] - 举例美国加州大学伯克利分校团队开发的自动实验室（A - Lab）系统，在连续17天运行中成功合成58种目标材料中的41种，展现了多技术在材料科学研究中的协同效应 [35][37] - 举例华为与大连化物所联合推出的智能化工大模型，构建了多智能体协同设计平台，可实现秒级生成并可视化对应设计方案，有望实现10 + 倍的化工流程设计效率提升 [37][38][39] 1.2 AI优化生产工艺流程 - 化工生产存在生产物料成本高、产品收率低、节能减排面临挑战等问题，AI可实时监测和分析生产线上的数据，建立生产过程数学模型，预测不同工艺参数组合下的产品质量和生产效率，自动调整生产参数，实现生产过程的优化和智能化控制 [40][41] - 举例云鼎科技与华为联合在甲醇精馏装置工艺智能优化场景中，通过构建多变量工艺优化模型，降低蒸汽消耗量、提升甲醇产品收率，全行业蒸汽成本节省空间在10亿元以上 [42][43] - 举例中石化（北京）化工研究院开发的蒸汽裂解反应模型，通过优化乙烯装置裂解原料和反应条件，显著提升关键产品收率，百万吨乙烯规模装置年增效可达1952万元 [44][46] 1.3 AI精准管理供应链 - 化工行业供应链具有复杂性、风险性、动态性等特点，AI可通过分析和预测供应链数据，优化供应链各个环节，提高效率和可靠性，实时监测原材料市场供求关系和价格变化趋势，提前预测潜在供应风险，制定采购策略，优化物流配送方案，降低运输成本和库存成本 [47] - 举例基于大数据分析赋能六国化工产销协同管理优化项目，通过建立AI机器学习模型和传统时间序列模型进行销量预测，对库存进行全局优化，制定生产计划，提高了销售预测满足度，降低了结余库存水平，提高了企业各部门间协同效率，缩短了人力投入时间 [49][50][51] 2. 材料新篇：AI开辟人形机器材料降本新路径 2.1 人形机器人有机化工材料的成本痛点 - 人形机器人使用的有机材料具有良好特性，但合成和制备过程复杂，原材料成本较高，一些高性能有机高分子材料需采用复杂合成工艺，进一步增加成本 [52] - 梳理主流机器人运用的主要有机高分子材料为聚醚醚酮（PEEK）、聚苯硫醚（PPS）、碳纤维、PC/ABS合金、聚二甲基硅氧烷（PDMS）和热塑性聚氨酯（TPU），大多运用于关节或传感器，用于轻量化、耐热性需求 [52][53] 2.2 AI助力有机化工材料研发端降本 - 人形机器人相关高成本有机新材料存在工艺壁垒高、反应步骤长、催化剂溶剂回收不充分等工艺瓶颈，伴随AI算法运用范围扩大和高通量实验机器人介入，有望加快突破合成工艺壁垒及瓶颈，降低研发端对新牌号、新工艺的研发成本 [70] - 分别介绍PEEK、PPS、碳纤维、有机硅、TPU的合成工艺及存在的问题，如PEEK聚合环节存在工艺壁垒和难点，PPS生产需高温高压反应、工艺流程复杂，碳纤维生产工艺复杂、能耗大、质量控制要求高，有机硅产品链长、技术难度高，TPU工艺技术关键在于聚合反应控制和产品性能调控 [70][72][75] 2.3 AI助力有机化工材料生产端降本 - 较高成本人形机器人新材料生产过程存在工艺精度难控制、产品良率低、单吨生产成本高的问题，AI算法介入合成环节有望提高精度控制，增加对产成品的检验措施，提高产成品良率，推动制造费用下滑和原辅料消耗减少，实现生产端降本增效 [85] - 分别分析PEEK、PPS、碳纤维、PC/ABS合金、有机硅、TPU的成本结构，如PEEK总成本/原料成本约为133%，PPS总成本/原料成本比例达到154%，碳纤维总成本/原料成本比例达到200%等 [85][87][89] 3. 应用篇：AI重塑人形机器人设计端格局 3.1 跨学科知识图谱：优化人形机器人性能 - 传统人形机器人设计中不同学科研究相互独立，缺乏有效沟通和协同，影响整体设计优化，AI可通过建立人形机器人产业知识图谱，整合和关联各学科知识和数据，打破跨学科壁垒，实现跨学科优化设计，提升机器人综合性能，节省研发时间和成本 [99] - 举例卡内基梅隆大学团队通过跨学科知识图谱开发出H2H全身遥控系统，在Unitree H1机器人上实现复杂动作，跨学科知识图谱为机器人设计与研发提供全面系统的知识框架，有望推动各领域技术深度融合和创新技术研发进程 [99][100][101] 3.2 硬件与软件深度融合：推动人形机器人技术的突破和应用 - 人形机器人本质是AI系统落地物理世界的最佳载体，算法是核心，需要与硬件匹配，当前存在算法对运动能力控制的核心问题，需要成熟的感知系统、强大的算法和算力支撑 [102] - AI在设计端可助力硬件和软件的深度融合，将硬件和软件进行一体化设计，确保无缝对接和最佳协同工作状态，提高机器人整体性能和运行效率，举例波士顿动力的Atlas机器人通过软件层面的AI赋能实现人机自然互动等功能 [104][105] 3.3 创新设计：AI打破传统范式，定义下一代机器人形态 - AI带来创新的设计思路，通过数据驱动、智能化分析与个性化定制，拓展机器人设计的边界，提高人形机器人在复杂环境中的适应性与灵活性，推动其在多个行业中的应用 [98] 4. 投资建议：关注AI加速人形机器人降本和量产的投资机遇 - AI技术有望通过多维度破解高“白痴指数”，降低人形机器人有机化工材料成本，加速量产时代到来，建议重点关注两类企业：一是AI技术赋能的高弹性材料供应商；二是量产场景驱动的下游应用增长领域，相关材料、设备等领域有望受益 [15][19]