人形机器人的Optimus时刻 系列(十二):粉末冶金&MIM:近净成形,精铸未来
华创证券·2026-03-27 21:35

行业投资评级 - 报告对MIM行业给予“推荐”评级 [5] 核心观点 - MIM工艺凭借近净成形、材料利用率高、复杂结构一体化制造、批量降本等核心优势,成为高端精密制造关键工艺 [5][7] - 人形机器人对小型化、精密化、集成化零部件的需求与MIM工艺高度契合,头部工厂Figure已将MIM作为核心工艺,增量市场空间逐渐打开 [5][7] - 国内MIM企业技术日趋成熟,头部标的依托工艺积累率先切入机器人赛道,技术壁垒持续提升 [5][7] 工艺内核与优势 - 粉末冶金主要包含PM和MIM两种工艺,传统PM通过压制和烧结成形,材料利用率高、能耗低,适合大批量生产稳定结构件 [5][10][12] - MIM是在传统粉末冶金基础上发展的升级技术,融合塑料注射成形的设计自由与粉末冶金的材料性能优势,其力学性能接近锻件 [5][17] - MIM属于“三维注射”成形,PM属于“二维压制”成形,MIM可一次实现复杂三维结构的一体化近净成形,后续机加工需求极少 [21] - MIM通常使用5-30微米的微细粉末,成品密度与强度远高于PM,更适用于0.1克至250克、结构复杂且对精度与强度要求极高的大批量小型零件生产 [21][23] - MIM核心优势包括:成形能力突出,可实现高度复杂零件的一体化制造;材料利用率高,尤其适合贵金属加工;组织均匀、致密性高,综合性能优异;生产效率高,适合规模化量产;材料适应性强,应用领域广泛 [5][32][33][34][35][36] - MIM在“复杂度-精度-性能-成本”多个维度上实现了较优平衡,其制品致密度高达98%至99%,强度保持率超过97% [38][39] - MIM最适合大批量、小型化、结构精密且具有复杂三维几何特征的零件制造,最具经济价值的零件重量通常低于50克,典型范围在10–15克之间,年产量建议在10万件以上以发挥规模化优势 [5][42] 市场规模与格局 - 据QY Research数据,2022年全球MIM市场规模约为37.76亿美元,预计到2029年将增长至73.88亿美元,年均复合增长率高达10.7% [52][57] - 全球MIM市场呈现较为分散的竞争格局,2022年前十大厂商合计占据约36.0%的市场份额 [53][54] - 消费电子是MIM最大应用板块,约占全球整体市场的40.3%,汽车领域紧随其后 [58][60] - 据观研天下数据,2022年中国金属注射成形市场规模约为91.2亿元,预计到2026年有望达到141.4亿元,届时在全球市场中的占比将提升至31.2% [5][61][62][63][64] - 中国MIM下游应用高度集中,消费电子为核心,手机、智能穿戴及电脑合计占比高达76.3%,分别为56.3%、11.7%和8.3% [5][65][66][67] - 在汽车领域,中国粉末冶金零件单车用量仅为4.5kg,远低于北美(18.6kg)、日本(8.0kg)和欧洲(7.2kg),意味着国内汽车MIM零件市场具备可观的替代与增长空间 [69][71] 人形机器人赛道机遇 - 人形机器人头部公司Figure在其Bot Q量产工厂中,逐步改用注塑、压铸、金属注射成形(MIM)以及冲压等模具化工艺,替代原先耗时的CNC数控加工 [5][70][73] - 以往依赖CNC加工需一周以上的复杂零部件,借助MIM等高精度模具化工艺,仅需不到20秒即可完成成形加工,为规模化量产节省了数千小时的工时成本 [5][73] - 根据海昌新材投资者关系活动记录表,粉末冶金产品在单台人形机器人上的应用价值量保守测算约为1000-2000元,若以1500元/台均价测算,当年出货量达百万台时,对应新增市场空间约15亿元 [5][76] 核心标的对比 - 当前国内MIM行业呈现规模分层、技术差异化、应用各有侧重的竞争格局,代表性厂商包括精研科技、东睦股份、海昌新材、福立旺、统联精密等 [5][77] - 从财务数据看(参考2024年报),东睦股份营收与MIM收入规模行业第一,其MIM营收为19.65亿元;统联精密和海昌新材的MIM毛利率领跑,分别达42.1%和47.1% [77][79] - 应用领域方面,东睦、精研、统联深度绑定3C结构件与外观件;海昌新材则聚焦电动工具、汽车齿轮与结构件,并在机器人零部件赛道具备弹性 [5][77] - 海昌新材:已全面切入人形机器人赛道,与国内主流智能机器人客户及国内外头部企业建立联系或合作,行星减速器齿轮、滚珠丝杆反相器、MIM部件等核心产品已完成送样测试 [80][81] - 东睦股份:拥有PM+MIM双工艺协同优势,在巩固消费电子领域的同时,加大非消费电子市场开拓,并持续推进MIM钛合金等领域的技术研发以契合机器人高性能需求 [5][77][84]

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