行业规模与增长 - 2024年中国人形机器人销量预计突破1万台 同比增长125% [2] - 产业进入规模化落地阶段 已在工业制造 零售配送 餐饮服务等领域试点投入 [2] 政策支持与产业布局 - 具身智能首次写入政府工作报告 国务院提出培育智能原生新业态 [4] - 北京设立1000亿元政府投资基金 上海目标2027年具身智能核心产业规模突破500亿元 [4] - 杭州将人形机器人整机 软件算法及关键零部件列入重点科研项目支持范围 [4] 技术创新与成本趋势 - 新一代关节模组价格从上千元降至百元区间 整机成本预计进一步下降 [5] - 硬件技术路线趋向标准化 软件算法仍处多路线并行探索阶段 [5] - 高性能力控关节与算法使机器人可完成叠衣服 取饮料等精细操作 [8] - 北斗时空智能背包提供厘米级定位 5G-A网络峰值达2.4Gbps支撑多机协同 [9] 产品性能突破 - 优必选Walker S2拥有52个自由度 可稳定搬运15公斤负载并实现自主换电 [10] - 天工Ultra机器人以全自主模式获世界人形机器人运动会冠军 成绩21.5秒 [2] - 工业人形机器人实际工厂效率达人类水平30%-40% 累计投入超100台实训 [11] 应用场景拓展 - 规模化应用遵循工业先于物流 商用先于家用的路径 [5] - 家庭场景聚焦养老机器人健康管理功能 工业场景覆盖结构化任务执行 [11] - 人形机器人未来将在生产劳动力补充 家庭服务 教育辅导等领域扮演重要角色 [11]

核心观点 - 公司上半年营收同比增长27.5%至6.21亿元，亏损收窄18.5%至4.40亿元，现金流转正趋势显现 [1] - 消费级与教育级机器人业务成为主要增长动力，工业人形机器人技术突破并获全球最大单笔订单 [1][2][5] - 公司通过平台化技术路径降本增效，三费占比显著下降，运营效率提升 [6] 业务表现 - 消费级机器人及其他硬件收入2.6亿元（同比+48.9%），营收占比升至41.8% [2] - 教育智能机器人收入2.40亿元（同比+48.8%），受益于标准化方案及全球赛事生态扩张 [2] - 物流智能机器人收入5616万元（同比-5.7%），其他行业定制机器人收入6380万元（同比-29.8%） [2] - 工业人形机器人收入同比增长183.5%，中标觅亿汽车9051.15万元采购项目 [5] 技术进展 - 完成人形机器人Walker S系列技术迭代，支持3分钟热插拔换电实现持续作业 [5] - 升级群脑网络2.0及自研智能体技术Co-Agent，实现单机自主与群体协同能力 [5] - 构建模块化技术平台降低定制化成本，技术外溢至轮式人形机器人等形态 [6] 财务与运营 - 研发投入2.18亿元，占收入比例35.1% [3] - 政府补助由去年同期3580万元降至460万元 [3] - 销售费用占比从47.9%降至36%，管理费占比从44.1%降至29.8% [6] - 经营活动现金流从-4.27亿元收窄至-3.71亿元 [6] 战略与展望 - 预计2025年交付超500台工业人形机器人，拓展半导体、航空等制造场景 [5] - 与Infini Capital签署10亿美元战略合作协议 [1] - 现金流转正最快有望在明年实现 [7]

行业政策与战略支持 - 具身智能首次写入政府工作报告 国务院提出培育智能原生新业态 人形机器人是典型代表[3] - 多地出台政策支持人形机器人发展 杭州将整机及关键零部件列入重点科研项目 北京设立1000亿元政府投资基金 上海目标2027年具身智能核心产业规模突破500亿元[3] - 人形机器人规模化拐点已出现 硬件和智能程度不断提升 部分企业实现规模化生产和交付[3] 市场规模与增长 - 今年中国人形机器人销量有望突破1万台 同比增长125%[2] - 产业进入规模化落地阶段 已在工业制造 零售配送 餐饮服务等领域试点投入[2] 技术创新与硬件发展 - 硬件创新包括关节执行器 传感器等核心部件 技术路线趋向一致和标准化[3] - 新一代关节模组价格从上千元降至百元区间 整机成本预计进一步下降[3] - 谐波减速器 高功率密度电机 传感器发展带动关节模块和灵巧手设计制造水平提升[5] - 高性能一体化力控关节和先进算法使机器人能完成叠衣服 取饮料等精细操作[6] - 优必选Walker S2拥有52个自由度 能稳定搬运15公斤负载 具备自主换电能力[7] 软件算法与人工智能 - 感知 决策 控制等人工智能算法处于多条技术路线并行探索阶段[3] - 大模型发展推动运动能力 感知能力和智能水平快速突破 视觉语言动作模型助力端到端决策系统[5] - 数据是提升大脑能力的关键 需积累高质量真实数据以增强场景应用能力[6] 通信与技术支持 - 卫星导航定位 5G通信等技术为人形机器人提供支撑[5] - 时空算力背包集成北斗卫星天线 提供动态厘米级定位和多模型协同推理能力[6] - 5G-A网络覆盖赛场 峰值速率达2.4Gbps 支撑环境交互 实时决策和多机协同需求[7] 应用场景与性能表现 - 规模化应用遵循工业先于物流 商用先于家用的路径[3] - 工业人形机器人已投入实际工厂实训 效率达人类水平30%-40%[8] - 家庭场景应用值得期待 如养老机器人提供健康管理和远程关爱功能[8] - 人形机器人将在生产领域补充劳动力 在服务行业提供家庭服务和教育辅导[9] 赛事与性能突破 - 世界人形机器人运动会百米决赛有23组90台机器人参赛 宇树H1率先撞线 天工Ultra以全自主模式乘0.8系数后以21.5秒夺冠[2] - 全自主模式需机器人完成感知-决策-执行闭环 自主应对突发状况[8]

行业发展趋势 - 人形机器人销量预计2025年突破1万台 同比增长125% [2] - 多地出台政策支持发展 北京设立1000亿元政府投资基金 上海目标2027年具身智能核心产业规模突破500亿元 [3] - 应用遵循"工业先于物流 商用先于家用"路径 整机成本持续下降 新一代关节模组价格从上千元降至百元区间 [3] 技术创新进展 - 硬件创新涵盖谐波减速器 高功率密度电机和传感器 提升关节模块与灵巧手设计水平 [5] - 算法突破依托大模型发展 视觉语言动作模型助力构建端到端决策系统 [5] - 北斗时空智能背包提供厘米级定位 5G-A网络峰值速率达2.4Gbps支撑多机协同 [7] 产品性能突破 - 优必选Walker S2拥有52个自由度 负载能力15公斤 具备自主换电不间断作业能力 [7] - 天工Ultra机器人实现全自主运行 在世界人形机器人运动会以21.5秒成绩夺冠 [2] - 工业实训累计投入超100台机器人 实际效率达人类水平30%-40% [9] 应用场景拓展 - 当前应用于工业制造 零售配送 餐饮服务等领域试点 [2] - 家庭场景聚焦健康管理与远程关爱 应对非结构化环境挑战 [9] - 未来将实现人机协作融合 在生产领域作为劳动力补充 在服务行业提供教育与家庭服务 [9] 产业生态建设 - 北京亦庄聚集超300家产业链企业 覆盖核心零部件至系统集成 [5] - 深圳南山实现设计到量产快速转化 形成高效供应链体系 [5] - 硬件技术路线趋于标准化 软件算法仍处多路线并行探索阶段 [3]

核心观点 - 优必选预计2025年交付500台工业版人形机器人，面向汽车、3C半导体等行业客户，其中汽车客户为主，相比2024年仅出货10台[1] - 公司已签订大型双足人形机器人采购合同，并于7月中标金额高达9051.15万元的人形机器人采购项目，采购方为汽车出口平台企业觅亿汽车[1] - 工业场景落地需要大量投入、长期积累、对客户现场作业场景的深入理解以及客户支持[1] 商业化与场景选择 - 资本对具身智能渐趋冷静，缺乏商业化的创业公司难以生存[2] - 选择应用场景必须聚焦，明确研发方向，否则产品设计难以匹配特定场景需求[2] - 工业搬运场景与商用场景对人形机器人的负载能力有显著差异[2] - 初创公司受限于人手和精力，无法兼顾商业、工业、教育等场景[2] - 优必选主攻工业场景，因其门槛高但市场空间可观，同时布局科研教育和商用市场但明确主次[2] - 高门槛场景可掌握定价话语权，低门槛场景价格只能不断下探[3] 产品与技术进展 - 自2024年以来，优必选与东风柳汽、吉利汽车、比亚迪等知名企业合作，推动工业版人形机器人Walker S系列进入工厂"实训"[4] - 行业客户对人形机器人进厂"打工"持拥抱态度，因面临劳动力短缺或人力成本上涨问题[4] - 经过一年多的"实训"，优必选将重点攻克的工种技能收敛为搬运、分拣和质检[4] - 优必选2025年投入比2024年多一倍的资源解决机器人在工厂落地的实际问题[6] - 新款工业版人形机器人Walker S2具备自主换电功能，续航延长至8小时，采用双电池设计和磷酸铁锂电池[7] - Walker S2体重下降6公斤，得益于3D打印铝合金骨架及碳纤维等轻量化材料[8] - 优必选近期发布轮式人形机器人Cruzr S2，让客户根据实际需求选择最匹配的机器人形态[8] 市场与交付策略 - 优必选自8月起已开始量产Walker S2，交付时先在客户真实产线上试运行约半年[10] - 为确保稳定性，机器人"上岗"初期会安排"安全员"在旁[10] - 公司产能足以满足现有交付需求，后续扩产不构成瓶颈[12] - 优必选计划在新加坡、欧洲和日本等地布局"出海"，因海外市场大且对价格敏感度较低[12] 行业需求与挑战 - 汽车产线面临产能波动和人员流动两大不确定性，人形机器人可应对这些挑战[5] - 搬运、分拣和质检属于非实时性、非流水线作业，现阶段不必过多关注机器人效率[5] - 机器人长时间作业的成功率比工作效率更为关键[5] - 机器人在环境感知、定位导航、目标分割与定位等方面仍面临较大挑战[5]