来人形机器人竞争的关键领域。随着国产机器人硬件迭代升级和逐步 量产化，成本和供应链优势将逐渐显现，预计国产替代将加速。  代表性厂商：巨头跨界，初创涌现 近年来多方入局人形机器人市场，特别是特斯拉发布Optimus点燃了行业热潮。国外机器人厂商主要探索应用场景，国内机器人厂商以量产和普及为 目标，跨界厂商则利用人形机器人满足主业在生产、销售等方面的需求。宇树科技发布Unitree G1 ，定价仅9 元，2026年达到104.71亿元，2029年达到750亿元，将占世界总量的32.7%，比例居世界第一，到2035年有望达到3000亿元规模。  巨头纷纷入局，创业公司百花齐放，众多厂商快速迭代。如特斯拉三次发布Optimus性能更新迭代视频；DeepMind与斯坦福大学联合推出的Mobile Aloha也 两次迭代更新；沉寂许久的波斯顿动力放出Atlas拾起并搬运汽车零部件的视频；宝马将Figure 拉发布首款人形机器人Optimus掀 起行业热潮，并实现了快速迭代。 1.1.2 商业道路明晰，技术持续推进 1.1.2 AI+大模型发展迅速，多款人形机器人产品相继推出 7 资料来源：优必选官网，特斯拉官网，小米官网，傅利叶官网，宇树科技，智元机器人，小鹏汽车，Figure AI，星动纪元，1X technologies,开普勒，华西证券研究所 人形机器人 Walker X Optimus CyberOne

............. 12 2.2主要企业市场份额与定位 ........................................................14 2.2.1特斯拉FSD技术布局特征 ...............................................14 2.2.2新势力车企差异化战略 ...................... 上车(如小鹏G9 、蔚来ET7),叠加环视+侧视摄像头与超声波雷达，形成“视觉+激光雷达+毫米 波”三重冗余架构，显著提升对静态障碍物、施工区、异形物体的识别鲁棒性 ；当前L3级落地前夕，以特斯拉BEV(Bird’sEyeView)+Transformer为核心的纯 视觉大模型范式加速普及，通过端到端神经网络实现从原始图像像素到行车意 图的直接映射，推动行业迈向“重感知、轻地图”的新阶段[1]。这一路径迭代 器“致盲”鸿沟 [2][3]。 下表对比了当前三大主流感知技术路线的核心能力特征： 技术路线 代表厂商/车型 核心优势 典型短板 适用场景 纯视觉 (BEV+Transformer) 特斯拉Model Y、小鹏XNGP (部分城市) 成本低、语义 理解强、数据 闭环效率高 弱光/恶劣天气 鲁棒性差、依赖 海量标注数据 城市主干道、 光照良好结构 化道路 激光雷达融合

全球人形机器人产品已经处于产品发布和应用验证阶段，但到商 业落地和大规模量产仍有一段距离。 各国科技巨头已宣布推出多款人形机器人。特斯拉发布“擎天柱” (Optimus)二代的人形机器人。2024年6月，Optimus二代已经被 应用在特斯拉工厂，进行电池的分拣训练。波士顿动力（Boston Dynamics）发布了人形机器人Atlas，同样在汽车工厂得到应用， 实现汽车支柱 在全球人形机器人领域，特斯拉、Figure AI、波士顿动力处于第 一梯队，1X、Digit等欧美产品紧随其后。这些企业在硬件上追求轻量 化、高自由度，软件上借助AI大模型实现多模态感知与推理，部分产 品已进入场景测试阶段，展现了人形机器人在工业生产、民生服务、特 种作业等多元场景的应用潜力，预计2025年将成为人形机器人的量产 元年。 特斯拉Optimus系列展现了快速迭代能力。2022年10月发布 势， Transformer架构推动专用加速器发展，如美国Groq推出的LPU，加 速AI模型运算。 多模态传感器融合赋予人形机器人感知能力。视觉领域，3D视觉 传感器成焦点，特斯拉坚持纯视觉方案，而波士顿动力等企业通过激光 雷达与深度相机结合，提升环境建模精度。触觉与力觉传感器方面，柔 性触觉传感器应用突破，Optimus Gen2借此实现鸡蛋抓取；六维力传 感器在国际

9.4 7.4 6.0 4.0 3.4 2.9 -46.8% 具身智能 TSLA US Equity 特斯拉 184.86 41,946 65.3 69.4 50.7 动驾驶和机器人，最具代表性产品如特斯拉的 FSD 自动驾驶系统和 Optimus 人形机器人等。 过去一年，AI 大模型助力具身智能的感知、决策等技术进展。如上所述，具身智能算法一 般可以按环节拆解为感知模型（感知识别环境信息并预测环境变化）、规划/决策模型（根据 感知结果做出任务决策）、控制/执行模型（将决策转换指令转换为行动方式）。我们以行业 领军企业特斯拉的发展为例子，观测过去一年 AI 自动驾驶：受益于 AI 大模型发展，感知和决策层快速迭代。（1）感知层：过去传统的自动 驾驶感知技术主要系“2D 直视图+CNN”，核心是识别周遭的障碍物是什么及其大小和速 度，效率和精度低。特斯拉 2022 年 10 月公布的 Occupancy Network 大模型（基于 BEV+Transformer 的延申），通过计算物体的空间体积占用来构建具有空间、时序的 4D“实 时地图”，获得

等多层次架构，分别负责任务级、技能级和指令级的操作任务。 部分人形机器人头部厂商开展了端到端架构的探索。端到端架构 融合“大脑”和“小脑”功能，通过统一的神经网络，直接将任务目 10 标转化为控制信号。比如特斯拉的 Optimus 机器人能通过搭载的 2D 摄像头以及集成的触觉和压力感应器所收集的信息，直接生成用于驱 动关节的指令序列，能完成分拣、放置、叠衣服等任务；谷歌的 VLA （视觉-语言-动作模型），通过对 部分整车企业也开发了用于产线优化的人工智能系统，与机器人 配合提升部分操作场景的精确度，占比约为 9%。如宝马推出的先进 的测量和分析系统，可以针对每一部分材料分别收集数据，智能化调 17 节冲压模式；特斯拉上海工厂压铸车间利用人工智能分析系统，对压 铸工艺参数实现全面的数据统计，并进行参数波动报警功能。 另外，人形机器人在工业场景中的应用探索集中在汽车领域。主 要存在三点原因：一是人形机器人与自动驾驶存在大量技术共性，汽 在生产操作场景中，“视觉+压力”协同动作需要借助多关节的灵巧 手来完成，如小鹏人形机器人 Iron 能够完成拧螺丝等精细操作；在 物流配送场景中，移动机器人在精准对接和灵活调整方面较为困难， 而特斯拉人形机器人通过多关节设计和传感融合打通了工业物流的 “最后 10 米”；在质量管理场景中，过去检测机器人以视觉类检测 为主，而优必选人形机器人融合了压力传感器，可以完成车门锁扣强 度、安全带强度等力学检测。

析 表明，到2035年，可能会有13亿个⼈⼯智能机器⼈，到2050年将达到40亿个。 英伟达CEO⻩仁勋最近表⽰“⼈⼯智能的下⼀波浪潮已经到来。 受物理⼈⼯智能驱动，机器⼈将彻底改变产业。1” 特斯拉CEO埃隆·⻢斯克表⽰，某种形式 的机器⼈市场——⼈形机器⼈——可能每年超过10亿台，我们最终将拥有的机器⼈数量将超过 ⼈类。2 这个新市场有3个主要推动因素: 1. 技术-多项技术进步，特别是 尺度进⾏操作，极⼤地拓展了微创⼿术和其他复杂程序的可能性。 机器⼈灵巧性的发展也体现在现代机器⼈拥有的⾃由度（DOFs）不断增加。早期 的机器⼈⼿臂通常只有3-4个DOF，严重限制了它们的活动范围和灵活性。相⽐之 下，特斯拉的奥普蒂默斯⼈形机器⼈旨在辅助⼯业和家庭环境，在⼿部⽬前拥有11 个DOF，计划在2024年底前增加到22个。 © 2024花旗集团 14 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ Optimus Gen 2 – 特斯拉 图31. H1 Evolution V.30 - Unitree 来源：特斯拉 来源：Unitree ⼈形机器⼈的能⼒将继续提升，部分原因是可寻址市场规模可能是全球最⼤之⼀ - 劳 动⼒在全球 GDP 中所占⽐重超过 50%，在北美超过 60%44。不断增⻓的智能和灵 活性意味着⼈形机器⼈可以替代越来越多的⼯作。如下表所⽰，如果埃隆·⻢斯克对 特斯拉 Optimus 价格点为

现了极高的动态运动能力。尽管 Atlas 的动态运动性能处于领先水平， 并且能够通过二维码进行物体识别，但复杂的搬运任务依然容易导致 机器人失稳，且其智能性仍较为薄弱。 2020 年伊始，以特斯拉 Optimus、Optimus 二代人形机器人为代表， 人形机器人进入了智能化的发展阶段，朝着高度集成、感知环境、运 动自如、精细操作的方向迈进。人形机器人能够自主执行更复杂的任 务，如从传 在这一进程中，全球涌现出一大批优质的整机企业。其中，中国、 美国、日本和欧洲等国家和地区是全球人形机器人企业分布最为集中 的区域，例如中国的优必选、宇树科技、傅里叶智能、小米等公司； 美国的特斯拉、波士顿动力、Figure AI 等公司；日本的本田公司；欧 洲的 Aldebaran Robotics SAS 公司（法国）、1X Technologies（挪 威）等。这些企业的集中分布成为推动全球人形机器人产业发展的重 人形机器人功能集成和商业化应用的关键。近几年，国内外涌现了一 批优秀的整机系统企业和极具代表性的人形机器人整机产品。 表 5 全球人形机器人整机代表企业 代表企业 特点 引领者 波士顿动力（Boston Dynamics）、特斯拉 （Tesla）、本田（Honda）等 技术实力雄厚，拥有核心技术专 利，产品具有较强的竞争力，具 有较高的知名度和影响力 追随者 Figure Ai、Agility Robotics、优必选

服务的订 阅套餐实现商业价值提升。此外，xAI 的 Grok 4 模型通过投入 20 万 H100 进行后训练，在复杂推 理任务上表现卓越，创始人马斯克更强调 AI 与物理世界的交互，计划将其植入特斯拉。 与此同时，中国 AI 力量迅速崛起，推出了一系列性能卓越的大模型。月之暗面 (Moonshot AI) 的 Kimi K2 智能助手在推理、编程和工具调用方面进行了重点升级，旨在高效解决用户的复杂问题。

学习并 优化决策逻辑 ，提高了产品开发的效率和决策准确性。 l 对于员工而言 ，业绩考核将围绕数据价值挖掘、客户价值增长等核心维度重构。 l 业务逻辑的改变反向带来数字化逻辑的改变。 以特斯拉自动驾驶 FSD 为例，从第 11 版 本升级到第 12 版本，第 12 版本仅需 2000 行代码， 相比之前 30 万行规则 代码大幅减少，其核心变化是 从基于规则的编程 ( 需要 编写大量代码

Beyond Transformer 空间 计算 领域专家 智能体 AI4S加速 科学求解 具身 智能 爆发 AGI 世界 模型 RLVR DiT Sora 发布 Cursor 编程爆火 特斯拉 端到端 DeepSeek R1 RT-2实现 语言指令 控机器人 GPT-4o 全模态 前沿 诺贝尔 奖颁给 AI教父 DALL-E ViT DDPM 扩散 ResNet 人工智能的演进历程 航精度达厘米级。 预测到 2035 年无人矿卡在 露天矿实现 100% 覆盖，地下矿突破 50%。 全域安监：安全监控与风险预警 安全监控完成从“被动响应”到“主动预 警”的转变。光量子传感网络以纳特斯拉级灵 敏度监测微震波，为岩爆预警争取关键时间； 防爆巡检机器人通过激光光谱秒级识别瓦斯泄 漏。远程控制中心依托 VR 技术映射井下实景， 操作员可像“实况电玩”般遥控设备，彻底消 除人工进入高危环境的必要性。当前的安监系