【浦银国际证券】AI从数字网络走进物理世界：人形机器人是否会复刻新能源汽车发展路径？-260402（40页）.pdf

1、AI从数字网络走进物理世界人形机器人是否会复刻新能源汽车发展路径？市场空间：从新能源汽车看人形机器人产业跃迁路径，十年百倍。根据赛迪数据，2025年全球人形机器人市场出货量约1.7万台，迈入初步规模化的转折期。从本质上看，人形机器人与新能源汽车在底层技术架构具有高度同源性，均遵循“感知-决策-执行”的闭环逻辑，以及“概念发布-原型验证-小批量试产-大规模量产”的产业化路径。结合供应链建设、政策引导及资本市场等方面对比，我们认为当前人形机器人大致相当于新能源汽车在2018-2020年之间的发展阶段，在2026年有望迎来出货量的爆发。人口老龄化叠加用工成本上升的双重压力，成为人形机器人行业长期发展

2、的底层驱动力。根据Counterpoint预测，全球人形机器人2030年出货量或增长至25.6万台，复合增长率达69.7%。根据Omdia预测，全球人形机器人2035年出货量有望突破260万台，约为2025年出货的150倍。商业落地：ToB先行，ToC才是终极场景.12行业玩家：中国领跑量产，海外强在标杆20宇树科技：卓越运控，全球出货量第一.27从新能源汽车看人形机器人发展周期人形机器人和新能源汽车缘何可比？感知层：二者均通过多模态传感器构建对于三维世界的认知，而由摄像头、激光雷达、惯性测量单元（IMU）等构成的硬件体系可在两个领域之间平移。同时，汽车领域成熟的3D视觉解决方案、占用网络以及

3、视觉SLAM技术，本质都是为了解决三维空间中的定位与目标识别问题，算法逻辑同样适用于机器人的环境感知。决策层：二者均需要处理大量的并发数据并进行复杂的物理仿真。新能源汽车为智驾系统定制AISoC芯片，底层算力架构同样适用于机器人“大脑”。例如，特斯拉的AI芯片被应用于自动驾驶系统FSD和Optimus机器人。而在算法端，自动驾驶的端到端算法同样适用于人形机器人；机器人领域的VLA模型也在2025年快速扩散到自动驾驶领域，将多模态信息直接嵌入驾驶决策链，实现对端到端任务的有效增强。执行层：负责将数字指令转化为物理动作，执行器组件由总成、传动、电池、电机、电控等部件组成。汽车与机器人在电机、减速器

4、、线性/旋转执行器等核心机电硬件上均存在供应链的高度重合。(divcenter)图表1：人形机器人和新能源汽车可以被视为“具身智能”的不同形态，是AI技术持续发展的产物(/divcenter)类比新能源汽车，人形机器人产业当前处于哪一发展阶段？首先，从产业路径来看，梳理新能源汽车和人形机器人的产业化发展脉络，我们发现二者的一个重要交集和“锚点”是特斯拉，不论是新能源汽车还是人形机器人，都在其颠覆式的“带头作用”下进入技术加速量产的商业化之路。而从特斯拉的视角出发，其在电动车和人形机器人这两条产品线上都基本遵循“概念发布-原型验证-小批量试产-大规模量产”的产业化路径。在电动车端，特斯拉从200

5、3年成立即确立纯电路线，到2008年交付首款车型Roadster，历时约5年完成概念确立及原型验证；再用4年的时间实现了首款全自研量产车型ModelS的正式交付。根据特斯拉两条产品线的发展周期对比，可以看出在同一套演进路径的关键时间节点之间，人形机器人的推进节奏明显加快。我们认为这与其在电动车时代积累的纯视觉算法、数据、超算中心、供应链资源及工厂体系密切相关。新能源汽车平台能力的复用，大幅缩短了人形机器人的前端研发周期。其次，参考中国市场新能源车的供应链崛起之路，一定程度上可以帮助判断人形机器人进入大规模量产周期的节点。2015年，中国新能源销量跨过10万台的量级；2018年，特斯拉与上海市政

6、府签约建厂，倒逼本土供应链加速技术迭代与成本优化，当年中国新能源车产销量均突破百万大关。此后，中国产业链逐步掌握了整车集成、动力电池、驱动电机等关键核心技术。再次，从政策维度来看，行业处于产品生命周期导入阶段时，政策引导起到了重要的催化作用。以中国市场为例，新能源汽车行业的第一次销量爆发出现在2014年，主要是因为2013年国家开启强有力的补贴政策，2014年推出新能源车免征购置税，直接刺激了市场需求。后续的时间里，优惠政策有节奏地逐年退坡，2019年“地补”退出，倒逼车企优化产品供给，行业逐步成熟并转向市场驱动。到2025年，中汽协口径下的中国新能源乘用车渗透率首次超过50%，从政策驱动转向