什么是人形机器人？

人形机器人是一种旨在模仿人类身体结构和运动方式的机器人。其核心特征包括：

形态仿人： 通常拥有头部、躯干、两只手臂和两条腿，双足行走是其最具挑战性也最标志性的特征。

功能通用： 与工厂里专门从事焊接、喷涂的工业机械臂不同，人形机器人的目标是成为通用平台，通过更换工具和软件程序，来执行多种多样、非预设的任务。

AI驱动：现代人形机器人的核心驱动力是人工智能，尤其是端到端AI和多模态大模型。这使得它们能理解自然语言指令、分析复杂环境并自主做出决策，而不是仅仅依赖预先编好的规则。

简单来说，人形机器人是“身体”和“大脑”的结合：

- 身体是模仿人类形态的硬件平台，确保它能进入人类的工作和生活空间。

- 大脑是强大的人工智能，赋予它理解和执行任务的智慧。

为什么要做成人形？

这是一个非常关键的问题。

a. 适应人类环境（最核心的理由）

我们的世界——房屋、工厂、车辆、工具、楼梯——一切都是为人类的形体和运动方式设计的。如果一个机器人长得像人，它就能自然地使用人类的工具、走人类的楼梯、开人类的门、在人类的工厂里工作，而无需对现有世界进行昂贵且复杂的改造。这是一种让机器人适应世界，而非让世界适应机器人的策略。

b. 执行广泛的任务（通用性与灵活性）

轮式或履带式机器人在平坦地表很高效，但无法爬梯子或灵活操作精密工具。无人机能飞但无法拧螺丝。人形形态是一种“万能”的折中方案。

尤其是，人形机器人对于 “危险、肮脏、枯燥” 的3D任务特别有吸引力，例如灾难救援、核设施维护、化学品制造等。这些工作伤亡率高、人们不愿从事，因此客户“愿意支付比典型制造工作更高的价格”。

c. 更直观的人机交互

人类习惯于彼此之间的交互。一个人形外观的机器人更容易被理解和接受。对于家庭、养老、医疗等应用场景，拟人化的形态有助于建立信任感和进行更自然的互动（如眼神交流、手势指引）。

人形机器人未来长期将应用于哪些场景？

人形机器人有着与人类相似的感知方式、“肢体”结构和运动方式，是人工智能和机器人技术的创新高地，在各类应用场景中将发挥重要作用。

人形机器人的主要潜在应用场景包括生产制造、社会服务、特种作业三个大类。

其中在生产制造领域，可以有效解决人口老龄化问题，缓解未来的劳动力短缺，如农业采摘、汽车和3C领域制造业生产等。

在社会服务领域，可以代替人类从事公共服务员、家政服务员、物流配送员、安保巡逻员等岗位，为人类提供各方面的服务。

特种作业场景主要是指在危险的作业环境中对人类进行替代，如在深海、民爆、核电站等危险工作场景替代人类完成生产、巡检、探测、排爆等工作；在航空航天领域代替人类长期驻守空间站，执行航空器维护和空间科研任务，放大、延长外太空的工作时间，甚至直接登录地外行星进行探索任务。

人形机器人发展级别

1. 人形机器人的5个级别

中国信通院根据功能实现程度，将人形机器人的发展水平分为以下5个级别：

Lv1：基本功能的实现：具备稳定的步行、奔跑、跳跃等基本动作，以及初级会话能力。

Lv2：初步智能的实现：虽然可以适应特定场景和仅限于特定功能的结构化任务，但泛化能力较低。

Lv3：特定场景智能实现：在特定场景中几乎可以应对大多数非结构化任务，并具有一定的泛化能力。

Lv4：适应多样场景：在三个以上场景中，几乎可以应对大多数非结构化任务。

Lv5：具身人工智能的实现：实现能够通过简单学习应对多样任务的真正意义上的具身人工智能。

2.不同级别人形机器人的应用场景

中国信通院预测：从现在到2028年，全能型人形机器人将整体处于Lv1等级，以科学研究为主要落地场景，客户主要是从事人形机器人相关软硬件研究的高校、企业等科研团队，其他形态人形机器人则加速向Lv2等级演进。我国整机市场规模约在20至50亿元。

2028年到2035年，人形机器人整体进入Lv2等级，以特种场景应用为主，工业场景逐步落地，整机市场规模达到约50至500亿元。

2035年到2040年，人形机器人整体进入Lv3等级，在工业场景形成规模，服务场景逐步落地，整机市场规模达到约1千至3千亿元。

2040年到2045年，人形机器人整体进入Lv4等级，实现工业场景和服务场景规模应用，整机市场规模达到约5千至1万亿元。

2045年后，人形机器人整体进入Lv5等级，在用人形机器人超过1亿台，进入各行业领域，整机市场规模可达约10万亿元级别。

当前中国人形机器人的发展级别

2025年4月19日，人类跑步者和人型机器人在北京亦庄举行了世界上首次一起参加的半程马拉松比赛。约20台机器人挑战人类跑步者，参加约21公里的比赛。获胜者以2小时40分钟的成绩完赛。

比赛中一些最热门的时刻包括机器人摔倒、相互碰撞（以及撞到它们的人类操作员），或者以其他方式出现故障，展现出目前人型机器人的局限性。很多机器人无法自主行走，以人类控制为主。而且比赛中，机器人出现许多失误，也有无法完成比赛的情况——电池的持续性（需要更换电池或机器人）、本体稳定性不足、关节长时间运动导致发热等问题逐一暴露。

总的来说，参加北京举办的人型机器人半程马拉松比赛的许多机器人仍未达到一级水平。

2025年5月25日晚，在杭州举办了世界首个人型机器人格斗比赛，4台机器人进行了对战。人类操作员通过远程操作进行踢拳比赛，展示机器人的动作精度、平衡能力和耐久性，包括直拳、膝击等格斗技术。

从比赛中看人型机器人的进化：平衡能力（机器人在受到冲击后，能够快速调整姿势，倒下后8秒内能够自主站立）和动作精度（能够组合钩拳、侧踢等9种格斗动作并瞬间执行）；

但是也看到了问题依旧存在：机器人无法自主移动，仍需手动操作，说明空间认知能力尚未完善；感知和决策能力不足：环境建模和实时路径规划能力不足，攻击距离判断错误（空挥），被绳子缠绕等多个问题出现。

因此，目前人型机器人可能更多停留在L1级别，应用场景仍然有限。

政策强力支持人形机器人

尽管我们看到北京举办的人型机器人半程马拉松比赛和杭州举办了世界首个人型机器人格斗比赛中出现了很多热门的“失败”场面，然而相较于比赛的结果，更重要的是如此密集的机器人比赛举办，说明了中国在政策上支持机器人产业的培育。

政府层面，十四五规划中制定了机器人产业发展计划：

2025年前，一系列机器人的核心技术和高附加值产品将取得飞跃性进展，机器人本体的综合性能将达到国际先进水平，主要部件的性能和可靠性将达到国际竞争产品同等水平。

2035年内，中国机器人产业的综合竞争力将达到世界领先水平，机器人将在经济发展、国民生活和社会治理中扮演重要角色。致力于突破核心技术、提升核心零部件性能和可靠性。

各地方政府层面，制定了利用各自优势的详细发展目标。

- 北京依托其顶尖的高校、科研院所和人才优势，专注于前沿技术的突破（尤其是开发国产高性能具身人工智能芯片）、创新平台的搭建以及高标准产业的培育。

- 上海强调整合与生态，注重技术研发、标准制定和金融支持，发挥其作为国际化大都市和金融中心的优势，打造3个国家级智能机器人产业园区。

- 江苏依托其强大的制造业底蕴，特别强调工业机器人和核心零部件的攻关与生产，并明确了省内不同城市的差异化分工。

- 浙江凭借其活跃的民营经济和丰富的商业应用场景，更加聚焦于整机的集成制造、商业化应用和产业链的快速协同。

- 广东则利用其作为全球制造业中心和电子供应链集散地的优势，致力于推动全产业链的覆盖和规模化生产，并通过丰富的应用场景驱动技术创新。

可以看到，地方政府发展机器人产业都紧密结合现有产业基础，所有发展目标都建立在本地已有优势之上，例如江苏的制造业、浙江的电商和民营经济、广东的消费电子生产，确保了政策的可行性和产业发展的连续性。政策支持也超越简单补贴。各地不仅提供资金，更注重构建创新生态，包括建立创新中心、开源社区、提供真实的应用场景进行测试（如北京的亦庄），并创新性地推出风险容忍机制，为高风险、长周期的技术创新保驾护航。这种基于区域优势的详细布局，使中国在构建人形机器人产业生态时，能够形成强大的内部协同网络，加速整个产业的整体进步。

如何投资人形机器人产业链？

人形机器人产业链是一个技术密集、资金密集的长链条，其构成复杂，可大致分为上游核心零部件、中游本体制造与系统集成、以及下游应用场景三大环节。其核心是模仿人类智能的“大脑”（AI与算法）、“小脑”（运动控制）和“身体”（机械执行）。

1.上游：技术壁垒最高，成本占比最大，是投资和发展的重点

  - 执行器是最大成本项和核心技术壁垒，直接决定了机器人的运动性能、负载能力和能耗。其中价值量最高的是线性关节，用于下肢，需要承受巨大冲击力和负载。

  - “大脑”与“小脑” 是智能化差异化的关键。拥有强大AI算法和运动控制技术的公司，能让人形机器人更好地理解和适应复杂环境。

  - 中国在硬件制造和部分中低端零部件上有强大优势（如电机、结构件），但在高端力矩传感器、精密减速器和最顶级的AI芯片方面，仍需追赶国际领先水平。

2.中游：品牌与生态的竞争

- 中游厂商的核心能力是整合。它们需要将数千个零部件和复杂的代码整合成一个稳定、可靠、智能的整体。

- 特斯拉等巨头采用垂直整合模式，自研大量核心部件（如电机、控制器、芯片），以控制成本和性能。

- 其他厂商多采用合作集成模式，自身专注于算法、软件和整机设计，硬件对外采购。

3.下游：应用驱动技术迭代

- 目前几乎所有可行的商业化案例都集中在B端，特别是结构化的工业环境。因为这些场景任务重复、环境可控、投资回报率（ROI）更容易测算。

- C端家庭场景是终极梦想，但面临技术、成本、安全、伦理等多重挑战，是远期市场。

- 下游应用的需求会反向推动中游和上游的技术革新，例如，汽车工厂对精准搬运的需求推动了力控技术的发展。

总结来看，上游（尤其是执行器和AI芯片）享有较高的技术壁垒和利润空间，是投资的重点方向。中游整机厂目前投入巨大，盈利依赖于规模化和技术突破。下游集成商则通过提供解决方案获利。

中国在硬件制造、供应链效率、成本控制方面全球领先，并拥有庞大的应用市场。但在最顶尖的核心算法、基础软件和部分高精尖硬件领域，仍需持续突破。

因此中国在机器人产业链上游的相关优势企业当前值得关注，包括国产芯片、直线执行器（行星滚柱丝杠）、力矩传感器等。

未来发展关键：产业链的成熟依赖于核心部件的成本下降（特别是执行器）、AI算法的突破（提升泛化能力）以及在更多场景中验证经济性。

$易方达机器人ETF联接A(OTCFUND|020972)$

$易方达机器人ETF联接C(OTCFUND|020973)$

$易方达中证人工智能主题ETF联接C(OTCFUND|012734)$

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$易方达科创人工智能ETF联接C(OTCFUND|023565)$

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