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（报告出品方/分析师：华创证券范益民丁祎）

一、人形机器人为什么会存在反直觉的现象？

（一）为什么人形机器人的玩家多为科技企业而不是工业机器人厂商？

?目前人形机器人本体玩家中，处于领先地位的多为科技企业（特斯拉、小米、谷歌等）；传统的工业机器人厂商如四大家族（发那科、ABB、安川、库卡）鲜有声响。

从本质上看，尽管目前人形机器人模仿了人的外形，但依然属于机器人的范畴；除了感知层的传感器外，主要硬件部分中仍然继承了工业机器人的核心架构（控制器、伺服电机和减速机）。

只有在人形机器人整合感知系统、驱动系统、末端执行系统、能源供应系统、计算系统及软件这五大系统后，叠加人工智能方面的突破，才能表现出的“人”的特质。

?工业机器人更偏向于“机器”，而人形机器人拥有了基础的“人”的能力。

工业机器人的设计和功能主要聚焦在执行特定机械任务上，所运行的轨迹都是被事先编程好，不具备独立处置突发（非程序内）问题的能力，仅仅具备高度的精确性和可编程性，通常部署于受控的工业生产环境中，以提高生产效率和质量，只能被认为是非智能的机器人。

相比之下，人形机器人不仅具备机械任务的执行能力，还赋予了最基本的“人”的能力。人形机器人只有配备各种传感器和人工智能（具身智能）技术，才可以与环境（包括人）发生交互并做出反应。感知层的传感器是软件控制和硬件零部件的桥梁，是实现具身智能最为关键的基础。

?人形机器人本质上是科技行业，而工业机器人本质上是高端制造行业。

纵观过去20年国内工业机器人市场的快速发展，三大核心零部件（电机、减速器和控制器）均打开了广阔的成长空间。工业机器人强调自动化和生产流程的优化，零部件是其最底层的架构。而人形机器人的设计和发展目标是模仿人类的生理结构和行为，强调人性化的感知、互动和移动能力。

感知系统把人形机器人的各种“内部状态信息”和“环境信息”从“信号”转变为机器人自身或者机器人之间能够理解和应用的“数据”和“信息”，让其理解周围的环境，各类传感器精度和可靠性的不断提高是当前最佳的解决方案。

（二）人形机器人的行业壁垒是什么？

?首先，最高的壁垒是人工智能水平。

虽然人形机器人在外形和零部件方面已经取得了显著进展，但要使它们在各种任务中表现出真正的自主性和智能，需要具备高度复杂的人工智能能力。这包括自然语言处理、计划和决策制定、视觉识别、情感识别以及对不理解和与人类互动的关键。

要克服这一壁垒，需要不断改进机器学习算法、开发更强大的计算平台，以及进行更多的跨学科研究，使机器人能够更好地理解人类的需求、情感和行为。

在“AI+机器人”大趋势下，机器人的人机协作、人机交互、任务灵活配置等发展趋势也随之出现，推动社会生产力与生产方式的跃迁。

?其次，是软硬件之间的协同工作能力。

人形机器人硬件技术不断进步，提供了更强大的感知和执行能力，但要使这些能力真正发挥出来，需要先进的软件系统来实现复杂的控制、决策和互动。

软硬件之间的协同工作能力是人形机器人能否在各种任务和环境中成功执行的决定性因素，即使每个零部件在其类别中都是最优秀的，但如果它们的组合和搭配不恰当，最终结果可能无法实现最佳的效果。只有通过更强大的软件系统和更智能的硬件设计，人形机器人才能在多样化的应用中充分发挥其潜力，提供更多有益于人类的解决方案。

?最后，是量产后成本的比拼。

人形机器人本质上还是一件商品，最终如果无法在市场上以可接受的价格销售，那它不过是一种实验室产品，缺乏商业实际价值。

目前波士顿动力的Atlas单台成本为万美金，本田Asimo的单台成本万美元，小米CyberOne单台造价也高达60-70万人民币。若Optimus量产后，按照马斯克预期远景成本将降至2万美金左右，下游产业应用场景将会非常广泛，并且具备极高的商业潜力。

因此，实际上，人形机器人的成功与否在很大程度上取决于其在量产中的成本效益，也是决定其商业可行性的关键因素。

（三）如何从竞争格局和盈利能力看感知层和传动层？

?智能机器人感知层的竞争格局或优于传动层。

国内智能机器人上市企业主要集中在系统集成环节的工业机器人、服务机器人，占比超四成；其次在“控制器+伺服+减速器”传动层的占比为25%，感知层的传感器仅为11%；智能机器人领域的国家专精特新小巨人近七成均集中在工业机器人、服务机器人等系统集成环节，“控制器+伺服+减速器”的传动层占比为20%，感知层的传感器仅为3%。

?从利润率来看，一般来说感知层盈利能力或强于传动层。

我们选取感知层的芯动联科、柯力传感、奥普光电和奥普特，减速器厂商绿的谐波和双环传动，控制器和伺服厂商鸣志电器、步科股份和江苏雷利作为代表性企业进行对比；从毛利率及净利率对比可以看出，感知层厂商的毛/净利率大多高于传动层（减速器毛利率40%左右，伺服系统为35%左右，控制器为25%左右），主要系感知层通常涉及高附加值的领域，而传动层更易受到价格竞争和成本控制的压力。

二、汽车智能化的过程带给人形机器人怎样的启示？

（一）人形机器人的智能化程度是否也可以分成L0~L5？

?智能驾驶是智能汽车的核心功能，智能化程度可分为L0~L5。

年2月，国家发改委、工信部等11个国家部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，将智能汽车定义为“通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车”。

按照SAE的分级，自动驾驶被划分为L0到L5，共六个等级。L0代表传统的人类驾驶，即没有自动化驾驶技术的介入；而L5代表完全自主的自动驾驶，中间的级别包括L1到L4，逐渐增加了自动化程度。L1和L2表示部分自动化，L3表示条件自动化，而L4人类司机在需要时介入。

?自动驾驶由L2到L3是一个实质性的跳跃，感知能力成为核心关键。

从L2级别到L3级别的自动驾驶标志着一个实质性的技术跃升，而这一跃升的核心和关键在于感知能力的显著提升。

在L2级别，车辆在有限程度上能够执行自动化驾驶任务，但仍需要驾驶员全时控制汽车。然而，L3级别是真正自动驾驶的开端，驾驶员可以将手离开方向盘，脚离开踏板，车辆感知能力被极大地强化，使其能够更深入、更全面地理解并应对多变的道路和交通条件，几乎可以独立完成驾驶操作。

这意味着车辆可以更可靠地识别障碍物、交通信号、行人以及其他车辆的动态行为，从而做出更复杂和高级的驾驶决策，而无需驾驶员持续干预。因此，强调感知能力的提升是实现自动驾驶技术演进的关键要素。

?机器人的智能化过程按照L0~L5进行分类，感知层突破是必由之路。

参考《闵行智能机器人产业发展白皮书》和“机器人智能化等级”，机器人“智能化”的发展经历三代演进，由单一的工业生产逐步向多种应用场景延展。

我们对L1~L5进行如下分类：

?L1-L2为程序控制机器人：通过编程或示教将动作指令输入机器人中，只能刻板地完成程序规定的动作，一旦环境情况略有变化，机器人的工作就会出现问题。

?L3为自适应机器人：配备视觉、声音、力度等传感器，能据传感器获得的信息对环境有基础感知，实时调整工作状态。

?L4-L5为智能机器人：拥有更丰富的传感器和更高的智能水平，不仅能获取并处理外部综合信息，甚至能据此自己制定行动目标，其智能主要体现在感知交互、独立决策、自我优化三个方面。

?当前机器人正在L3阶段深化发展，并向L4迈进。在L3级别属于感知层领域，机器人已经具备了一定程度的自主能力，能够在特定环境和任务下执行任务，实现了感控一体、环境感知和定位导航等，但仍需要人类监督和干预。

然而，朝着L4级别的发展意味着机器人在更广泛的情境下能够向认知层迈进，独立执行任务，包括任务推理、知识图谱、语音地图等。这个跃升的关键在于进一步加强机器人的自主感知能力，以适应不同的环境和复杂情况，使其能够更加灵活和智能地应对各种任务和情景。

（二）汽车智能化的过程对感知层有什么影响？

?汽车智能驾驶的实现需要感知层、决策层、执行层三大核心系统的高效配合。

感知层的作用是将汽车外的视觉、物理等真实信息转变成数字信号，进而为决策层、执行层提供准确、及时、充分的依据，对汽车安全行驶做出准确的判断。

在自动驾驶的层级结构中,汽车传感器处于感知层，产品附加值高，是实现单车智能驾驶的核心硬件；其中环境感知传感器实现了单车对外界环境的感知能力，帮助汽车计算机获得环境信息并做出规划决策，为车辆智能化驾驶提供支持，常见的环境感知传感器主要分为车载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达以及红外雷达等。

?汽车智能化的过程，带动感知层传感器市场规模的迅速扩大。

汽车智能化的不断演进正迅速推动着感知层传感器市场规模的扩大。车辆变得越来越智能和自动化，对于周围环境的高度感知和反应变得至关重要；这就促使了对各种传感器技术的需求，包括激光雷达、摄像头模组和毫米波雷达等，以帮助车辆感知并适应道路状况、交通情况和障碍物。

根据Yole的预测，全球ADAS领域感知层的市场规模将由年的86亿美元增长至年的亿美元，期间CAGR为21%；其中激光雷达市场，尽管一度被视为小众领域，受益于汽车智能化的不断发展，其市场规模预计迅速扩大，期间CAGR高达%。

随着智能驾驶技术的普及，感知层传感器市场呈现出蓬勃的增长态势，为更安全、高效和便捷的道路体验奠定了坚实的基础。

?汽车智能化程度的提升（L0→L5），催生感知层单车价值量的增长。

智能化的汽车需要更多的传感器来感知周围环境、监测车辆状态和实现自动化功能，为传感器行业带来了可观的增长机会。

根据安森美的分析，L2级汽车的传感器总BOM成本达到美金；L3级汽车的传感器总BOM成本达到美金；L4级汽车的传感器总BOM成本达到美金。另据英飞凌报告，L2、L2+、L4/L5级智能汽车的传感器价值分别在-、-、-1美金左右。汽车智能化程度的不断提升已经成为传感器技术领域的催化剂，推动着传感器价值量的持续增长。

（三）以摄像头为例，为什么人形机器人的感知层会“量价齐升”？

?在人形机器人降本化的过程中，传统零部件（电机、减速器、丝杠等）的单BOT价值量会随之降低。诚然，价值量的降低是源于创新的工程设计和新材料技术的应用，传统零部件会更加高效、轻量化和成本效益更好。

新一代电机具有更高的能效，减速器的设计更加紧凑，丝杠的制造成本得以降低，这不仅有助于提高人形机器人的性能和可靠性，还降低了生产成本，使得这些机器人更加容易实现大规模应用。

?以摄像头为例，智能化的过程中感知层“量价齐升”。

以摄像头为例（选择摄像头是因为作为环境感知的重要一环，智能化的汽车和人形机器人都需要通过摄像头提供实时的环境信息，帮助其感知和理解周围的世界，从而使系统能够做出安全、智能的决策），在智能汽车中L1/L2搭载约为5颗摄像头，L3等级将搭载8颗，L4/L5等级预计搭载约20颗；同时智能化需求背景下的摄像头更

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