市場現況與趨勢
全球機器人產業目前仍處於發展初期,但潛力被視為達到兆億元級規模。人形機器人尤其被認為是繼個人電腦、智慧手機、新能源汽車之後的下一個爆發性終端產品。這類機器人融合人工智慧、機械工程和電子技術,具備類人體態、感知和行走能力,能在有人設計的環境中執行任務。近年各國科技巨頭和新創公司紛紛投入研發,將人形機器人視為未來科技競爭的重要領域 。
區域發展差異
美國在高階技術研發上處於領先位置,例如 Tesla(特斯拉)利用自研的 FSD 晶片和視覺 AI 技術打造其 Optimus 人形機器人。Tesla 等美企正將人形機器人投入自家工廠試點,驗證在實際生產中的應用。中國則憑藉完整的製造供應鏈和政府大力支持,湧現出大量企業投入人形機器人研發與量產,被稱為人形機器人「量產元年、百家爭鳴」的局面。截至 2024 年底,中美兩國皆已有樣機在實際場景上崗試運行——例如 Tesla 已在工廠部署 Optimus 原型機,中國優必選的 Walker 機器人也進入多家汽車工廠實訓 。整體而言,全球人形機器人研發正處於從實驗室走向商業落地的關鍵轉折點。
市場規模與成長預測
當前人形機器人市場規模仍然較小。據研調機構估計,2024 年全球市場約為 10 億美元左右,中國市場約 22 億元人民幣。隨著技術成熟和成本下降,市場將進入高速成長期。高工機器人研究所預測到 2030 年全球市場可達 約151億美元,2024–2030 年複合年增長率超過 56%;同期中國市場規模約 380 億元人民幣,年均增長率達 61%。另一項預測則指出 2024–2029 年全球市場將從 20.3 億美元增至 132.5 億美元,年均增長率約 45.5%。
儘管各預測略有差異,但一致預期未來五到十年人形機器人市場將呈現數十倍的爆發式成長。業界普遍將 2025 年視為人形機器人量產元年,屆時領先產品將開始小批量下線,全球將有數千台機器人投入試運行。隨後幾年內產業將加速成長:預計到 2030 年全球年銷量可達約 60萬台以上,年增速保持在 50%以上。美國摩根士丹利的分析甚至預計,美國市場的人形機器人年收入規模到2030年將達 約40億美元,2040年激增至 2400億美元,2050年上看 1兆美元。這些數據表明到本世紀20年代末,人形機器人將從極少數試點成長為具相當規模的新興產業。
應用場景拓展
目前機器人的應用主要集中在工業製造和特殊環境作業,服務領域也在起步拓展 :
- 工業製造與物流 :工廠生產線上的自動化裝配、物料搬運、產品檢測是最被看好的應用之一,可緩解人口老齡化帶來的勞動力短缺 。人形機器人能行走移動,適應現有以人為本的生產環境,而不必大幅改造產線 。特別在汽車製造業,由於產線標準化且用工荒壓力大,預計將率先批量應用人形機器人。Tesla 明確表示其 Optimus 將優先用於自家汽車超級工廠助力生產;中國優必選的 Walker S1 工業版也鎖定相同場景。在物流倉儲方面,美國 Agility Robotics 的 Digit 機器人已與物流公司合作試點,用於倉庫搬運包裹 。未來隨著機器人搬運能力和續航提升,電商倉庫、快遞分揀中心等地都將出現人形機器人的身影 。
- 商業服務與零售:在人流密集的商場、機場、飯店,大型服務型機器人可勝任迎賓接待、導覽講解、遞送物品等工作。例如機場或酒店的大堂服務員、展覽館講解員,甚至餐廳的機器人服務生。已有公司開發專門的迎賓導覽機器人(如達闥科技曾展示可愛造型的人形機器人用於商場導覽)。隨著成本下降和可靠性提高,在餐飲、零售、娛樂等服務業引入機器人可降低人力成本並提供新奇體驗 。未來智慧城市中,機器人也可能成為公共服務的一部分,例如擔任巡邏安保、活動表演等角色。
- 家庭服務與個人助理:長遠而言,面向家庭的個人服務機器人被視為潛在的巨大市場(To C)。理想情況下一台家用人形機器人可擔當老人看護、對話陪伴,或幫助家庭清潔、準備餐點,宛如科幻中的「機器管家」。目前技術要讓機器人在家庭中處理複雜多變的家務仍有難度,但部分功能已開始嘗試。例如 Tesla 在 2023 年的展示中讓 Optimus 疊衣服、倒飲料,初步模擬簡單家務場景 。日本早期推出的人形機器人 Pepper(儘管採用輪式底座)曾用作老人陪伴機器人。隨著環境感知與安全技術提升,未來居家陪護和智能管家有望成為人形機器人的終極應用之一。這將對應日益嚴峻的人口老齡化需求,例如醫院或養老院可用機器人24小時照護失能老人,普通家庭也可藉助機器人看顧幼兒 。許多公司(特別在日本和歐洲)對此抱有長期願景。
- 特殊作業與國防:人形機器人能替代人類進入高危險環境,是工業安全和國防領域的重要應用方向。例如可用於核電站輻射區維修、深海石油鑽井操作、太空艙外維護,以及災難救援中的搜尋傷員等任務。美國國防高級研究計劃署(DARPA)在 2013–2015 年舉辦的機器人挑戰賽便推動了人形機器人在災害救援技術上的進步。未來戰場上可能出現人形機器人執行排爆、偵察甚至作戰任務(儘管這引發倫理討論)。目前美國五角大廈每年在人力上的開支約 1800 億美元,其中部分高危訓練任務可望由機器人執行以降低傷亡。可以預見,軍事、警消等領域機器人將與無人機、無人車並行成為裝備體系一環,不過由於安全敏感,這方面進展多不對外公開。
總體而言,隨技術進步和成本下降,機器人的應用領域將不斷拓展,由工業走向服務、家庭乃至國防領域。未來幾年內任何一個場景實現突破性的規模應用,都可能成為整個產業的拐點。
技術分析
人形機器人是多學科融合的產物,核心技術涵蓋人工智慧、機械結構設計、運動控制、感知交互等多方面。以下從主要技術組成要素進行分析:
- 人工智慧與運算平台:AI 算法相當於機器人的“大腦”。現代機器人通常配備強大的邊緣計算單元及演算法,能執行視覺識別、語音理解、自主決策等功能。例如 Tesla Optimus 採用與汽車 Autopilot 相同的 FSD 電腦處理視覺與動作控制。隨著生成式 AI 和大模型技術發展,機器人將具備更高層次的語意理解與任務規劃能力,以更自然的方式與人互動。NVIDIA 甚至發布了專為人形機器人設計的通用 AI 模型(專案代號 “GR00T”),提供即插即用的機器人智能模組。可以預見,AI 演算法的進步將大幅增強機器人的自主性和適應性,使其從執行預設程序進化到能隨環境變化即時反應。
- 致動器(執行器、馬達):致動器是機器人的「肌肉」,負責將電能或其他能源轉換為機械動力,實現關節轉動、手腳移動等動作。早期的人形機器人(如舊版 Atlas)採用液壓致動,雖然力量大但系統複雜笨重。目前主流趨勢是全電驅動,以高扭矩密度電機結合減速器為各關節提供動力。2024 年波士頓動力宣布停止研發液壓版 Atlas,轉向開發新一代全電動 Atlas。
電動致動器優點在於結構更簡潔可靠、維護需求低且控制更精細。特斯拉也自研高性能馬達和致動器用於 Optimus 關節驅動,以提升效率和功率。常見的電機類執行器包括無刷直流電機、步進電機、無框力矩電機等,通常配合齒輪減速器獲得所需的扭矩和精度。在重負載場景下仍可能採用液壓或氣動致動器,但隨著電機性能提升,電驅方案正成為主流 。此外,一些仿生柔性致動器也在研發,用於需要柔順控制的部位(如仿人手指、機器人腰部)。
- 感測器:多樣的感測器為機器人提供「感官」,使其能感知環境和自身狀態。
- 視覺感測方面,機器人通常配備 2D/3D 相機(RGB 攝影機)或 LiDAR 雷達來進行環境建模和物體辨識。例如深度攝影機可獲取場景的 3D 形狀和距離資訊(如 Intel RealSense、Azure Kinect 等)。
- 力覺與觸覺感測方面,機器人關節和手爪上往往安裝 力回饋感測器以測量接觸力道,夾爪末端裝有觸覺感測器來感知物體硬度和抓取力度。這些感測器讓機器人在搬運物品時不致用力過猛損壞物體,或可感知是否抓穩。
- 平衡和位置感測方面,通常使用陀螺儀、加速度計(IMU)監測機器人姿態,以及關節編碼器以回報關節角度位置,確保機器人行走時保持平衡不跌倒。透過融合多種感測器數據,機器人可以建立對周遭環境的全方位認知。
- 控制系統與軟體:機器人的控制系統是“大腦”與“肌肉”之間的神經中樞,決定如何根據感知信息來驅動致動器完成任務。控制系統包括運動規劃、動態平衡控制、以及手眼協調等部分。
- 運動規劃方面,演算法可用於路徑規劃,計算避免障礙的最優路徑;在抓取任務中,透過啟發式算法根據目標形狀、重心等計算最佳夾持點,或運用深度學習模型(如 GraspNet、Dex-Net)預測成功率最高的抓取方式。
- 平衡控制方面,人形機器人需要即時調整姿態以應對行走時的擾動。各家廠商在這方面投入大量研發,例如 Atlas 機器人能在搬運重物時保持動態平衡,Optimus 則透過深度學習實現協調的雙手操作與行走平衡。部分公司嘗試仿生控制和強化學習,使機器人透過大量模擬訓練掌握步行與操作技能,提高對複雜環境的容錯能力。
- 控制軟體平臺方面,美國擁有成熟的 ROS (Robot Operating System) 開源生態,大量演算法資源可供使用,而中國企業也在逐步建立自有的軟體平臺。透過模組化的軟硬體架構,未來機器人可持續升級演算法(例如透過雲端更新),以提升操作智能和安全穩定性。
- 電源與續航:電池技術對機器人實用性至關重要。目前大多數人形機器人使用鋰電池供電,一次充電可運行數小時不等。以 Agility Robotics 的 Digit 為例,其續航約 3 小時。由於工業應用要求更長工作時間,業界目標是將機器人續航提升至 8 小時以上,以滿足整個工作班次的需要。電池能量密度每兩年約提升 20%(「電池摩爾定律」)的進步,將有助於實現更長續航。同時,快充技術和無線充電的發展也有望縮短機器人停機充電的時間。未來還可能採用可更換電池模組,讓機器人幾乎不間斷運作。
- 核心零組件與關鍵技術瓶頸:人形機器人由上千個零件組成,其中一些核心部件技術含量高且對性能影響重大。例如被稱為機器人「關節」的 高精度減速器(尤其諧波減速器),每台人形機器人需用數十個,此類關鍵部件目前技術門檻高、長期為國際廠商壟斷(如日本 Harmonic Drive 公司)。諧波減速器具有高精度、輕量化的優勢,是實現多關節機器人的關鍵,但製造難度大(材料純淨度、熱處理、柔輪加工等工藝要求極高)。國內廠商正在努力攻克這些難題,提高量產良率和產品壽命,但短期內國際大廠在品牌信譽、產能規模和客戶綁定上仍有明顯優勢。
- 再如 高扭矩密度伺服電機,是機器人核心驅動,長期以來高端產品被美日廠商掌握。此外,六軸力傳感器、靈巧機器人手、高性能電池等領域也存在類似情況——技術壁壘高但單機價值量大,突破這些瓶頸將大幅提升機器人整體性能。總的來說,人形機器人的硬體和軟體技術正快速迭代,朝著更高效、更逼近人類靈活性的方向發展,但同時在某些核心元件上也面臨攻關壓力。
競爭格局
2024年全球多款先進人形機器人對比(按身高排序),包括波士頓動力的 Atlas、特斯拉的 Optimus 第二代、Agility Robotics 的 Digit、Figure AI 的 Figure 01、加拿大 Sanctuary AI 的 Phoenix,以及中國宇樹科技的 H1 等機型外觀和基本參數。儘管各機器人體型和性能各異,但都代表了當前中美等國企業最新的人形機器人研發成果。
由於整體人形機器人產業仍處於起步階段,各家廠商的產品大多還在原型測試或小批量交付,目前尚無明確的市場份額排名。不過主要玩家已逐漸形成第一梯隊和第二梯隊的格局:國際上普遍將 Tesla、波士頓動力 (Boston Dynamics)、Figure AI 等視為第一梯隊,Agility Robotics(Digit 機器人)、1X Robotics 等列為第二梯隊 。
中國企業中,優必選、智元機器人、小米、小鵬等在研發投入和產品成熟度上居前列。值得注意的是,資本正在加速佈局該領域。2020–2023 年全球共發生約 431 起人形機器人相關融資事件,其中中國佔 176 起(約40%),總融資額超過 55 億美元(約佔全球52%);美國發生 106 起(24%),總額超過 34 億美元(佔全球33%)。雖然中國在融資事件數量和總額上已超過美國,但國外單筆融資額平均更高(例如 Figure AI 單輪融資達 1.6 億美元)。資金的湧入反映資本市場對人形機器人前景的看好,也預示未來競爭將更加激烈。預計隨著 Tesla 等巨頭產品落地,市場份額將迅速向技術實力和量產能力最強的廠商集中,中小玩家則可能需在細項市場尋找生存空間。
主要企業概覽(美國/海外):
- Tesla 特斯拉(美國):Tesla 在 2022 年公佈了人形機器人 Optimus(代號 Tesla Bot)的原型機,運用其電動車上積累的自研 FSD 晶片和視覺 AI 技術。憑藉電動車的大規模製造經驗和先進 AI 演算法優勢,Tesla 的機器人產品迭代速度很快。馬斯克(Elon Musk)在 2024 年股東大會上甚至預測未來每人將擁有兩台人形機器人。Tesla 已在自家工廠部署了 2 台 Optimus 原型進行實戰測試,計畫 2025 年實現量產,屆時將有超過 1000 台 Optimus 在特斯拉工廠工作。預計 2026 年起進一步提升產量並對外銷售,長遠目標是將單機成本壓低到 2 萬美元以下(約每台成本 1 萬美元)。憑藉強大的資金和技術投入,特斯拉有望成為最早實現人形機器人大規模量產的廠商之一。
- Boston Dynamics 波士頓動力(美國):波士頓動力是人形機器人領域的先驅,其 Atlas 機器人以高度動態平衡能力著稱。早期版本 Atlas 採用液壓驅動,能完成跑步、跳躍、後空翻等高難度動作,但一直作為研究平台,商業化進展較慢。2024 年 4 月,該公司宣佈停止研發液壓版 Atlas,轉向開發全電動版 Atlas,並於同年10月讓 Atlas 進入汽車製造場景,實現全自動搬運作業。這也表示 Atlas 正從實驗室邁向產業應用。雖然波士頓動力尚未公佈 Atlas 商用售價,但其深厚的技術積累使 Atlas 被視為技術性能屬於世界第一梯隊的人形機器人。
- Agility Robotics(美國):成立於美國的 Agility 以雙足機器人 Digit 聞名。Digit 身高約 175 公分、體重 64 公斤,已具備在倉庫環境中搬運箱子的能力。Agility 專注於物流領域應用,曾獲得亞馬遜等戰略投資。其產品已開始小批量對外銷售,單價約 25 萬美元。目前 Agility 正在美國建立量產工廠以提高產能,有望率先在電商倉儲、自動化配送中心等場景實現部署。
- Figure AI(美國):Figure 是矽谷的新創公司,成立於 2022 年,由前資深機器人創業者創立,目標研發多用途人形機器人。2023 年 Figure 推出首款原型 Figure 01,身高約 167 公分、體重 60 公斤。該公司宣稱下一代 Figure 02 將目標將單機成本降至 2 萬美元以下,以平價路線切入市場。Figure 創立不久即迅速融資超過 1 億美元,估值達 26 億美元,資金實力雄厚。目前 Figure 01 處於研發測試階段,計劃 2025–2026 年開始試生產,鎖定在倉庫搬運、製造業助手等場景進行應用探索。
- Sanctuary AI(加拿大)等其他企業:加拿大的 Sanctuary AI 推出代號 Phoenix 的人形機器人(170 公分高、70 公斤),特色在於結合遠端遙控與 AI,自 2023 年起在工業及醫療場景進行測試。挪威的 1X Robotics(原名 Halodi)研發 Eve 機器人,也在 2023 年獲得 OpenAI 等的投資關注。美國德州的新創 Apptronik 在 2023 年發布 Apollo 人形機器人,定位於工業領域的助手型機器人。儘管這些企業規模較小,但各自在技術上有所創新(例如 Sanctuary 專注人機遠端操作),共同構成北美和歐洲人形機器人創業生態的重要一環。
主要企業概覽(中國):
- 優必選科技 UBTECH(中國):優必選是中國最早涉足人形機器人的公司之一,早期曾推出桌上型小型機器人 Alpha 系列,近年轉向大型雙足人形機器人 Walker 系列。2023 年優必選發布面向工業的 Walker S(身高約1.45米),並於 2024 年 10 月升級為 Walker S1,將身高增至 1.72 米。Walker S1 在環境感知、物體抓取等方面性能提升,並已進入蔚來汽車、東風柳汽、一汽大眾、吉利等多家車企工廠進行實訓測試。截至 2024 年底,Walker S 系列成為進入汽車工廠實測數量最多的人形機器人之一。優必選計劃優先深耕汽車製造領域應用,未來再拓展至汽車零部件、生產製造、物流等工業場景。在技術上,優必選與國外差距不大,已經積累了行走平衡、視覺識別、手臂抓取等核心技術。資本方面,優必選曾獲騰訊等投資,估值一度超過 50 億美元。
- 宇樹科技 Unitree(中國):宇樹原以研發高性價比四足機器人(機器狗)聞名,2023 年正式發布首款雙足人形機器人 H1(又名「宇樹 G1」)。該機器人高度約 180 公分、體重 47 公斤,採用低成本設計,主要面向科研與個人開發者市場。宇樹 G1 對外售價僅人民幣 9.9 萬元起,是目前價格最低的全尺寸雙足人形機器人之一。雖然宇樹 G1 的承載能力和自主智能程度有限,但其推出標誌著中國廠商開始嘗試平價路線的人形機器人,為未來消費級人形機器人的普及探索道路。
- 智元機器人(中國):智元是中國新興的人形機器人創業公司。該公司在 2023 年 8 月發布首款通用人形機器人 遠征 A1,到了 2024 年 8 月又同時發布了 遠征 A2/A2-W/A2-Max 以及 靈犀 X1/X1-W 共五款商用人形機器人。智元遠征系列身高約 1.7 米,主要針對工業製造場景,預估單機製造成本約 25~30 萬人民幣。智元策略是在短時間內推出多型號產品搶佔市場,並希望未來將整機成本壓低到 20 萬元以內。目前智元產品以工業應用為主,同時也在研發適用服務業場景的機型。
- 傅利葉智能 Fourier Intelligence(中國):傅利葉原專注於康復機器人和外骨骼等醫療領域。2023 年 9 月傅利葉發布首款人形機器人 GR-1,隨後 2024 年推出升級版 GR-2。GR 系列高度約 1.65 米,定位為科研和特定行業應用的平台型人形機器人。傅利葉近期完成新一輪近 8 億元人民幣的融資,用於加速人形機器人研發。該公司的優勢在於將醫療機器人的技術(如精密力覺控制)融入人形機器人,探索醫療輔助和特殊作業場景,比如協助復健訓練或操作醫療設備等。
- 開普勒機器人(中國):開普勒是另一家中國初創公司,2024 年 10 月推出了通用人形機器人 先行者 K2。據稱開普勒先行者對外預估售價約 2~3 萬美元,定位與 Tesla Optimus 類似,主打多用途工業勞動力替代。該產品細節公開不多,但如此高調的定價策略引發關注,也顯示中國創業公司希望在性價比上直接對標國外巨頭。
- 其他中國參與者:小米公司曾於 2022 年發布概念人形機器人 CyberOne「鐵大」,引發媒體熱議,但尚未有量產計畫。小鵬汽車旗下的機器人部門在 2023 年發布了人形機器人原型(代號「鐵俠」Iron)。同年華為在深圳設立「全球具身智能產業創新中心」,表明官方對相關創新的支持。另外像達闥科技 (CloudMinds)、雲深處科技 (CloudWalk) 等也在研發商業服務型人形機器人,用於迎賓、導覽等場景。整體而言,中國已有數十家企業競相投入人形機器人的研發與試產。中國廠商在產品形態多樣性和供應鏈成本控制上具備優勢,但在高階伺服電機、軟體演算法等核心技術方面仍與美國領先者存在差距。
- 美中競爭態勢:目前美國企業在尖端技術和核心零組件上仍保持領先,而中國企業依託製造規模和本土市場迅速追趕,呈現出競爭與合作並存的局面。例如高扭矩伺服電機和高精度減速器等關鍵部件,當前主要由美日廠商供應,中國廠商(如綠的諧波等)正致力追趕但仍需時間。在控制軟體和作業系統上,美國擁有完善的 ROS 生態和大量開源資源,中國企業則在建立自己的軟體平臺。此外,美國對尖端 AI 晶片的出口管制等因素也可能影響中國在某些領域的發展。展望未來,中美在人形機器人領域可能「既競爭又合作」——美國企業或許輸出關鍵技術與零部件,而中國企業提供龐大的市場和應用場景來驗證,雙方優勢互補,共同推動整體技術進步。
財務與投資分析
市場機會:人形機器人被視為「AI 技術落地物理世界的終極載體」,隨著 AI 演算法(特別是生成式 AI)的突飛猛進和各項瓶頸技術逐步突破,產業有望進入高速成長期,投資者可分享此輪科技革命的增長紅利。摩根士丹利指出,人形機器人的長期潛在市場對標的是全球 30 兆美元的人力勞動市場。儘管讓機器人大規模取代人力可能需要數十年時間,但每當機器人某項核心能力取得突破(如手部靈巧度提升、續航延長、AI 智商提升),都可能解鎖新的應用領域,推動銷量跳升,孕育出千億美元級的新市場。
政策和產業環境目前也有利於機器人產業發展:各國政府高度重視機器人產業。中國將高端機器人列為重點發展方向,出台多項政策鼓勵人形機器人技術開發應用,部分地方政府提供財政補貼和採購傾斜。例如 2024 年 11 月華為在深圳成立「具身智能」產業中心,就反映了官方支持該領域創新的態度。美國雖無直接補貼,但通過 NASA、DARPA 等機構長期資助相關研究,並在勞動力短缺的領域加速引進機器人。整體監管環境目前對機器人較為友好,各國也在逐步制定機器人安全標準和倫理規範,為產業健康發展保駕護航。對投資者而言,政策利多意味著行業發展阻力小、天花板更高。
產業鏈投資機會:人形機器人產業鏈條長,上游包括核心零組件(高扭矩電機、減速器、伺服驅動、傳感器、電池等)、中游為整機研發製造,下游則是系統集成與行業應用 各環節均孕育著投資機會:
- 上游零組件:由於人形機器人對零部件技術要求高且用量大,擁有技術壁壘的供應商將隨行業起飛而迅速成長。例如被譽為機器人關節的減速器,每台人形機器人需數十套,高端產品長期被日企壟斷;若能投資到突破該領域的公司,將掌握巨大的市場空間。又如六維力傳感器、靈巧機器人手、高性能電池等細項領域,每台機器人需求價值量可觀,也值得前瞻布局。
- 中游整機廠:在人形機器人「終端產品」方面,若有企業能脫穎而出成為市場龍頭,投資回報將極為可觀。Tesla始終有其夢想擁護者,投資者可關注其他具潛力的初創公司(如 Figure、Agility 等)的融資動態,或相關的產業鏈上市公司,如已在港股上市的優必選(UBtech)。整機龍頭一旦出現,享有品牌和規模優勢,市占率有望迅速提高。
- 下游系統集成與應用:具有機器人應用集成能力的企業同樣值得關注。例如一些工業自動化解決方案供應商,若能提早佈局人形機器人應用,提供 Robot-as-a-Service(RaaS) 等服務模式,將取得先發優勢。未來用戶可能傾向按服務時長付費而非直接購買硬體,降低採用門檻。因此,能提供完善解決方案(硬體+軟體+服務)的下游業者也有望脫穎而出。
- 跨領域融合創新:人形機器人與其他產業的交叉融合也帶來新的投資亮點。例如自動駕駛與機器人的結合,可共用感知和決策技術;AR/VR 與機器人結合,可實現更高效的遠程操控、教學訓練;新能源技術(快充電池、無線充電)可提升機器人續航能力;大數據與雲服務讓機器人共享學習經驗,形成「雲端機器人大腦」。這些跨領域創新使得一些傳統行業(如汽車電子、ICT設備)進入機器人領域後,也可能獲得新生機遇,投資人可從更廣闊的視角發掘此類機會。
主要風險因素:儘管前景光明,人形機器人產業在發展過程中仍面臨諸多風險挑戰,需要投資者審慎評估:
- 技術實現風險:人形機器人要真正大規模實用化尚有眾多技術難題待克服。首先是可靠性與安全性風險:機器人需要長時間連續運轉且不能出重大故障,對硬體品質和控制軟體要求極高。目前許多原型機在實驗室表現良好,但未經大規模實際環境考驗,量產後可能暴露預料外的故障問題。此外,人形機器人作業中萬一失控或判斷錯誤,可能傷及周邊人員或財物,引發安全事故。廠商需要投入大量測試和冗餘設計來確保萬無一失,這將增加研發成本和時間。人工智慧風險亦不容忽視:機器人的 AI 若決策失誤(如誤判指令或環境),輕則造成工作差錯,重則可能危及安全。如果到 2027–2030 年關鍵技術遲遲無法達標,整個產業進程可能不及預期,投資人需提防項目延期或技術跳票的風險。
- 成本與商業化風險:目前人形機器人造價昂貴,全尺寸機器人通常成本數萬至數十萬美元不等。即便未來隨規模效應下降,能否低至足以大規模替代人工仍存不確定性。如果 2025 年後成本曲線未如預期快速下降,市場滲透率將受限。
- 機器人的投資回報(ROI):購置和維護一台機器人的開銷若高於 僱用人類工人的成本,企業採用的動機就不足。即使成本相當,考慮到目前機器人的靈活性尚不及人類,企業也可能傾向繼續用人。這意味著在初期階段,可能需要外部補貼或非經濟因素(如提升品牌科技形象)來驅動銷售。對投資人而言,若沒有清晰的商業模式和盈利路徑,單靠概念炒作的公司其估值存在回調風險。
- 供應鏈風險:人形機器人涉及上千個零件,產業鏈長且複雜。當前許多關鍵元件(如高精度減速器、高性能伺服電機、先進處理器等)的供應高度集中產能有限。一旦產業需求爆發,可能出現供貨瓶頸和原材料漲價。例如全球最大的諧波減速器廠商(日本Harmonic Drive)的產能能否跟上劇增需求是一大挑戰。又如 AI 晶片若被列入出口管制,可能導致中國廠商面臨晶片獲取困難。
- 生產製造風險:裝配人形機器人的複雜程度遠高於手機或汽車,需要高度專業的人才和工藝。目前具備年產萬台以上能力的企業寥寥無幾(Tesla 正在嘗試中)。量產過程中的良品率、品質管控都是新課題,一旦處理不當將影響產品交付進度和口碑。此外,產業鏈各環節高度聯動,任何一家核心供應商出問題都可能拖累整機廠計畫。投資人需關注供應鏈上下游情況,分散佈局。
- 監管與倫理風險:隨著人形機器人廣泛應用,監管政策和社會倫理挑戰也逐步浮現。目前各國尚無專門法律限制機器人研發,但未來不排除針對機器人上崗制定認證標準、責任保險等要求。如果監管趨嚴(例如規定某些行業機器人替代率上限,或對機器人安全測試設置冗長審批),都可能減緩行業推進速度。同時社會輿論與倫理方面的顧慮也不可忽視——部分群體擔憂機器人大規模取代人工作引發失業,或擔心高智能機器人失控造成危害。雖然短期看這些憂慮偏科幻,但任何負面事件(如機器人傷人事故、AI 失誤導致損失)都可能引發公眾對行業的不信任,進而導致監管收緊。投資人需留意公眾和政策風向,避免踩到輿論或監管的「地雷」。
- 競爭加劇與市場不確定性:如前所述,全球眾多玩家正湧入人形機器人領域,競爭異常激烈。對投資者而言,選擇標的猶如賽馬,存在贏者通吃與優勝劣汰的風險。一旦少數巨頭確立技術和規模優勢,中小企業可能被淘汰出局或被併購。若所投公司無法跑在賽道前列,最終可能難以兌現。另一方面,市場需求本身也存在不確定性:儘管目前看來前景廣闊,但實際上客戶接受度如何仍需時間驗證。如果機器人應用效益未達預期(例如工廠引入機器人後效率提升有限、維護成本過高),市場擴張速度可能低於預期,進而影響相關公司的營收和估值。
政策與法規
各國政府普遍將機器人視為戰略新興產業,提供了多方面的支持措施。
中國政府的支持尤為明顯:2024 年中國政府成立了總規模 450 億元的北京機器人產業發展基金,地方政府也設立了多項專項資金扶持機器人企業。中國已將高端機器人納入重點產業發展規劃,在研發攻關、試點示範方面出台了鼓勵政策。例如 2023 年“具身智能”(涵蓋人形機器人、工業自動化等關鍵技術)首度被寫入中國政府工作報告,強調大力發展智能機器人等新一代智能終端。同年政府提出目標,到 2025 年要大力發展包括人形機器人在內的智能終端產品和智能製造裝備。這些都釋放出強烈的政策信號,預示未來幾年中國在機器人領域的投入將持續加碼。
美國方面,聯邦政府雖沒有直接補貼機器人企業,但長期以來透過軍事和航太機構資助相關研究(如 DARPA 機器人挑戰賽推動了救災機器人技術進步)。美國也在勞工短缺的關鍵行業(製造業、醫療護理等)加速允許和採用機器人技術,以提升生產力。此外,美國幾部與科技相關的法案(如《國防授權法》等)也提供了對先進製造和機器人研發的資金支持。
歐洲、日本等國同樣重視機器人產業發展:日本將服務機器人視為應對老齡化的重要手段,政府和企業多有投入;歐盟則發布《人工智慧法案》等試圖為包括機器人在內的 AI 系統建立框架,同時資助各類機器人研發專案。總體來說,全球主要經濟體均從戰略高度支持機器人產業,希望搶占未來技術制高點。
標準化與監管趨勢:在產業快速發展同時,各國也著手制定機器人的技術標準和監管框架,以確保安全與倫理問題可控。當前監管環境相對友善,各國對機器人研發並無太多限制條款,但已開始研究相關標準:機器人安全標準方面,國際標準化組織 (ISO) 和各國標準機構正研擬人機共存環境下機器人運行的安全規範,如限制關節力量、緊急停止機制、可靠的感測與避障要求等。未來可能實施機器人上崗許可制度,要求產品通過安全測試和認證後方可在公共場所或工作場所使用。
責任保險與法律責任也是關注重點:如果機器人發生意外導致財產或人身損害,責任如何界定、是否需要強制保險,這些都是監管部門研討的議題。在倫理方面,國際上已提出機器人倫理原則,強調機器人應尊重人類價值、避免濫用。例如歐盟發布的 AI 倫理指導就涵蓋了服務機器人的部分。隨著技術趨近成熟,有關機器人勞動替代的社會影響討論也在升溫:政府可能會監控機器人對就業的影響,甚至可能出台政策限制某些行業機器人替代人力的比例,以避免引發大規模失業。
同時各國軍方也開始制定機器人在國防領域應用的規範,尤其是對具有潛在殺傷力的自主機器人進行倫理約束,以防止出現違反國際人道法的情況。可以預見,未來幾年機器人標準化將加速推進,包括技術標準、測試評估規範、行業準入門檻等,形成較完整的標準體系。監管機構則會在鼓勵創新與保障安全之間尋求平衡,既避免過早、過嚴地扼殺新興產業活力,也確保機器人技術在可控範圍內發展。政府的支持與規範將是產業健康成長的重要保障因素,未來政策面的動向和標準制定的進程,將深刻影響機器人產業的發展路徑和節奏。
總之,在各國政府的大力扶持和審慎監管下,機器人產業有望保持高速發展並逐步走向規範成熟。一方面政策資金的支持將推動技術突破和應用落地,另一方面標準與法規的完善將降低產業發展的社會風險。在未來的競爭中,能夠充分利用政策紅利、遵循標準要求的企業,將在市場中獲得更大優勢。
結論
未來發展預測與投資展望:總體而言,中美人形機器人產業前景光明,但短期仍伴有波動風險。展望 2025–2030 年,隨著關鍵技術逐步成熟、單機成本下降和應用領域拓寬,產業有望步入快速成長軌道。預計到 2030 年左右,人形機器人將從試驗示範走向規模化應用,形成每年數十萬台級的市場。投資人在佈局該領域時可考慮以下建議:
- 關注龍頭與關鍵技術:優先佈局技術路線明顯領先的潛在龍頭企業(如特斯拉、波士頓動力,以及有望上市的初創翹楚)。同時也不忽視產業鏈上游的「隱形冠軍」——例如減速器、伺服電機、傳感器廠商,這些公司的業績增長更為確定,且不受單一整機廠商興衰影響。投資人可採取「整機龍頭 + 核心零部件」雙軌配置策略,以兼顧高成長性和相對穩健性。
- 留意政策與市場動態:密切關注中美兩國在機器人產業的政策變化(如補貼、稅收優惠、行業標準制定等)以及重大的示範應用落地消息。政策利多可能催生投資機會,例如某國推出機器人採購補助計畫,相關企業訂單將大增。也要追蹤市場的真實反饋,例如哪些應用場景開始盈利、哪些窒礙難行,並及時調整投資組合方向。
- 長線思維:由於行業仍處早期探索期,仍待時間驗證,人形機器人被認為可能像早期的個人電腦和智慧手機一樣,經歷從不成熟到改變社會的過程,一旦跨越拐點將帶來顛覆性影響。
資料來源:自行整理、JPmorgan、群益投顧、凱基投顧、福邦證券、國信證券、山西證券、國源證券、roboticstomorrow、ifr、wipo、statista、buzzorange、sohu、tairoa.org、vaneck、therobotreport、chinatalk、Bostondynamics、Tesla、UBtech、fast.wistia