文章核心观点 - 人形机器人赛道在全球范围内受到前所未有的关注，尤其是在中国，获得了政策及政府基金的大力扶持，其广阔前景毋庸置疑 [2][21] - 2025年，人形机器人行业呈现出巨头博弈加剧、初创企业商业化进程分化、技术路线尚未收敛、以及二级市场由特斯拉Optimus引领的鲜明特征 [3][4][11] 全球人形机器人产业概览 - 全球人形机器人整机企业数量已超过200家，主要分布在中国、日韩、北美和欧洲四大生态集群，其中中日韩三国企业数量合计占全球份额超过65% [28][29] - 从发展历程看，日本和美国起步最早，中国虽起步较晚但已有弯道超车趋势，在本次具身智能浪潮中以中美企业为主，中国企业凭借供应链优势和政策支持，拥有全球最多的人形机器人本体公司 [26][27] - 行业入局者已从早期的创业派为主，转变为以汽车主机厂为代表的产业派和以互联网、消费电子为代表的科技大厂为主 [21] 主流人形机器人公司梳理 - 特斯拉：作为行业引领者，其Optimus机器人预计于2026年第一季度（2月或3月）发布Gen3原型机并启动量产，目标是达到年产100万台的规模 [11][52][56] - 中国头部创企商业化超预期：2025年下半年，国内人形机器人创企商业化进展远超国外同行，但核心原因在于场景选择（如科研教育、展览娱乐），而非技术领先 [5][22] - 代表性公司进展： - 优必选：2025年Walker系列人形机器人订单总金额达11亿元，预计交付500台，并计划在2026年将年产能提升至5000台 [30][32][61][65] - 宇树科技：年度营收已突破十亿元，其中双足人形机器人营收占比三成，2024年人形机器人交付量突破1500台，预计2025年有3-4倍增量 [30][32] - 智元机器人：通过收购上纬新材进入二级市场，投后估值约160亿元，其远征系列产品已出货约1000台 [8][66][68] - 星动纪元：2025年商业化订单超5亿元，预计交付超200台 [30][32] - 开普勒：其K2“大黄蜂”机器人已达成数千台意向订单，交易金额达数亿元 [32] - 全球科技巨头布局方式多样：包括自研、投资及技术赋能，例如英伟达推出Project GROOT并投资Figure AI，谷歌与Apptronik战略合作，亚马逊投资Agility Robotics等 [40] 行业发展趋势与竞争格局 - 巨头博弈，初创企业生存艰难：人形机器人终将是巨头间的博弈，绝大多数领域创企将倒在商业化进程中，因为科技大厂虽在“大脑”（AI模型）有优势，但缺乏制造业所需的核心零部件研发和产业链整合能力 [3][21] - 技术路线分为“硬件派”与“软件派”：以宇树科技、众擎机器人为代表的“硬件派”和以智元机器人、银河通用为代表的“软件派”在技术路线和优选落地场景上存在本质差别，目前两种路线皆有进展且无对错，是行业“非共识”之一 [5] - 一级市场仍处窗口期：具身智能赛道资本热情不减，新创企源源不断，但技术迎来瓶颈期，头部创企从画技术大饼转向谈论商业化，目前订单以战略订单和数据采集订单为主 [4] - 二级市场聚焦T链：机器人板块行情核心催化皆来自于特斯拉Optimus，其供应链（T链）公司是本年度重点关注对象并迎来较大涨幅 [4][11] - 头部创企争相IPO：智元机器人、宇树科技、乐聚机器人等头部创企已通过收购、股改或开启进程等方式进入或筹备进入二级市场 [8] 技术瓶颈：“大脑”与“小脑” - “大脑”（AI大模型）是核心壁垒：人工智能和大模型的技术突破催生了具身智能浪潮，大模型决定了人形机器人的泛化能力，是目前商业化的核心瓶颈，但实现突破仍道阻且长 [6] - 双系统架构VLA模型成为主流：目前软件（大模型）和硬件技术均未收敛，视觉-语言-动作（VLA）模型是当前主流技术路径 [6][87] - 分层决策与端到端模型并存：行业算法方案主要分为以Figure 01为代表的分层决策模型和以Google RT-2为代表的端到端模型，两者各有优劣 [86] - 高质量数据获取是产品化难点：具身智能端到端大模型发展严重受制于数据稀缺、昂贵、难标注等问题 [87][88] - DeepSeek-R1的影响：其以低成本、高效率的开源模式出现，有望促进“大脑平权”，但目前对具身智能赛道的影响尚微 [8][90][91] 核心零部件及产业链 - 上游产业链率先获利：尤其是特斯拉Optimus供应链（T链）标的 [4] - 灵巧手与触觉传感器受资本关注：2025年以来，专注于灵巧手及多模态触觉感知传感器的初创公司迎来融资潮，因其性能在很大程度上决定了整个机器人的工作性能 [9] - 产业链公司梳理广泛：报告详细梳理了包括T链（80+公司）、宇树链（30+公司）、智元链（40+公司）、Figure链等在内的全球人形机器人产业链企业 [15] 商业化落地场景 - 当前落地以特定场景为主：商业化场景尚未真正跑通，主要停留在科研教育、展览娱乐、数据采集等场景，工业、家庭等通用场景为时尚早 [4][5] - 康养场景可能是未来重点：银发经济下的护理、养老场景后续可能成为人形机器人创企重点攻坚方向 [10] - 国内外场景选择差异：特斯拉和Figure AI更侧重于做通用机器人，布局工业和家庭多场景，而国内商业化进展快部分源于选择了教育、展览等对价格更不敏感的场景 [22]