报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（例如“增持”、“中性”或“减持”）[1][2][3][4][5] 报告核心观点 - 具身智能是人工智能的重要发展方向，被视为实现人工通用智能（AGI）的关键路径，其核心在于智能体通过感知-理解-决策-行动闭环与环境交互并持续学习[5] - 行业正处于从技术验证到大规模商业化的临界点，未来五年全球市场复合增长率预计达73%，中国市场规模预计从2025年的21亿元增长至2035年的2833亿元，实现百余倍增长[84][86][89][91] - 中美两国在基础模型、算力与应用落地方面展开战略竞争，中国凭借政策支持、完整产业链和庞大应用市场加速追赶，具身智能是中美科技竞争及中国实现“弯道超车”的关键赛点[12][13][24][26] - 商业化成功依赖于在续航、延迟、执行准确性、可靠性与经济效益五大维度同时突破，当前应用正从高ROI、低复杂度的工业制造、仓储物流等场景，逐步向高复杂度、高价值的场景渗透[55][56][59][62] 具身智能定义与战略意义 - 定义阐释：具身智能是依托物理身体，通过感知-理解-决策-行动闭环与环境强交互并持续学习的智能系统，是机器学习、计算机视觉与机器人技术的综合体现，标志着AI走向实用化[5][6] - 商用场景分类：商用具身智能服务于零售、餐饮、医疗等复杂动态环境，依赖多模态感知与人机交互；工业具身智能面向制造、能源等结构化场景，强调高精度与稳定性[9][10] - 战略意义：发展具身智能可推动芯片、传感器、大模型等全产业链协同创新，形成万亿级新兴产业，是中美科技竞争的关键，对中国实现科技自立自强具有四重战略意义：科技升级突破、产业增长引擎、智能赋能转型、自主战略突围[12][13] - 政策激励：中国已将具身智能上升为国家战略，中央层面出台6个以上全国性高维度政策，撬动超1800亿元资金支持，北京、上海、杭州等地方政府也积极响应出台专项规划[15][16][17][18][19] 当前发展阶段与关键挑战 - 发展阶段：发展历程分为概念提出期（1950-2000）、技术积累期（2000-2020）和应用拓展期（2020至今）三个阶段，美国凭借算力与模型优势领先，中国依托政策与场景加速追赶[24][26] - 关键挑战：行业面临四大瓶颈制约大规模商用：高质量多模态数据稀缺（数据瓶颈）、灵巧手操作成功率低于70%等技术不成熟（技术瓶颈）、单机成本超20万美元（成本瓶颈）、以及ROI周期长于7年等商业社会瓶颈[28][29] - 数据挑战与突破：数据采集依赖遥操作、仿真合成等方式，但高质量数据稀缺、成本高企（例如特斯拉Optimus数据采集成本预计达5亿美元）；业界正通过建设数据采集训练场、开发世界模型等方式寻求突破[32][33][35][36] - 模型演进：视觉-语言-动作模型成为发展共识，技术正从初步验证向规模化探索演进，混合架构（高层大模型规划结合底层可靠算法执行）是平衡泛化性与可靠性的关键趋势[39][40][43][44] 具身智能的全球市场趋势 - 自主化程度：当前自主程度类比自动驾驶处于L2-L3过渡阶段，已掌握L2级自主移动能力并探索L3级低技能操作，未来2-3年可能达到能力质变临界点[52][53] - 商业化突破点：大规模商业化拐点需在续航、延迟、执行准确性、可靠性与经济效益五大维度均跨过可用门槛，形成正向增强的价值飞轮[55][56] - 场景渗透路径：商业化沿价值阶梯演进，当前以高ROI、低复杂度的工业制造、仓储物流等为核心突破口，未来向高复杂度战略场景渗透，最终实现通用化服务[59][62] - 付费模式演进：商业模式从一次性整机销售，逐步向降低客户门槛的机器人即服务模式演进，最终可能发展为按任务完成效果付费[64][65] - 全球科技浪潮：具身智能处于第七次科技浪潮S型增长曲线的早期阶段，预计5年左右进入爆发临界点，类比光伏、锂电、电车等硬科技发展历程[67][68][71][72] 产业链与市场规模分析 - 产业链图谱：产业链复杂度高，涵盖硬件、大脑和本体集成商三个维度，中国企业在产业链环节覆盖度和下游整机集成上已占据显著优势[75][76] - 资本热度：全球融资活跃，美国Figure AI在2025年9月C轮融资超10亿美元，估值达390亿美元；中国企业在2025年上半年近亿美元融资达4笔以上，国内月度融资笔数显著增长[79][80][81] - 全球市场规模：2025年全球市场规模预计为192亿元人民币，未来五年复合增长率达73%，预计十年左右达到万亿级市场需求；平均售价将从百万级在十年内降至20多万元[84][86] - 中国市场规模：2025年中国市场规模预计为21亿元，到2035年将超过2833亿元，十年增长百余倍；工业和制造场景远期占比25%，复合增长率75%[89][91][92] - 出海加速：中国具身智能进入出海加速期，2024年工业机器人出口总额11.3亿美元，同比增长43.22%；代表企业通过技术出海与本地化运营实现全球落地[94][95] 市场竞争格局和趋势 - 竞争格局：市场存在三路核心玩家：以Figure AI为代表的AI原生挑战者、以ABB和擎朗智能为代表的场景资源先行者、以及以特斯拉和亚马逊为代表的自带需求跨界巨头[98][99] - 整合趋势：产品同质化现象已现，参考电车产业发展历程，未来三年行业整合与第一轮洗牌不可避免，最终格局将是少数玩家的市场[102][103] - 初创企业生存之道：面对巨头夹击，科创企业需凭借灵活创新、快速决策和深度定制服务寻找生存空间，并找到能带来长期赋能的战略伙伴[105][106] 典型企业案例研究 - 特斯拉Optimus：从概念到Gen 2快速迭代，采用自研执行器与传感器，马斯克预测最早2025年底对外销售，2026年实现批量生产，长期目标百万级年产量[108][109][110] - Figure AI：专注于通用人形机器人，估值390亿美元，产品快速迭代并引入自研Helix通用VLA模型，旨在打造具备跨场景泛化能力的“类人劳动力”[111][112][113] - 擎朗智能：形成人形与轮式机器人双线协同布局，拥有五大产品家族覆盖多场景；日均产生数亿条真实场景数据，服务全球6万客户，在场景理解、数据库规模等六大维度技术力领先[115][116][122][123][126][127] - 节卡机器人：拥有多元产品生态，依托庞大的存量设备网络构建数据采集闭环优势，并采用分层混合模型架构平衡AI创新与工业场景稳定性需求[135][136][143][144] - 因时机器人：聚焦灵巧手核心部件，自研微型伺服电缸实现除芯片外全栈自研，2024年灵巧手出货量近2000台，市占率超60%，在工业、人形机器人等领域实现商业化落地[146][147][152][154][156]