預(yù)計人形市場價值： 讓我們考察四大L先的投行和研投機構(gòu)的預(yù)測：G盛、
摩根士丹利、麥格理以及ARK Invest。
G盛預(yù)計，“到2035年，人形機器人的市場將達到380億美元�！� 這比其之前預(yù)
期的60億美元增長了六倍以上，表明增長預(yù)期正在迅速加速。
摩根士丹利專注于美國市場，提供了一個更廣闊的長期展望。他們估計“美國擬人化市場到2030年可能產(chǎn)生約40億美元的總收入，到2040年可能產(chǎn)生約2400億美元
的總收入，到2050年可能產(chǎn)生約1萬億美元的總收入�！边@一預(yù)測表明市場增長將出現(xiàn)急劇加速，特別是在2040年至2050年期間。
麥格理呈現(xiàn)了J其樂觀的展望，暗示到2050年市場價值可能達到3萬億美元。這一
數(shù)字凸顯了類人機器人對經(jīng)濟多個領(lǐng)域的變革潛力。
然而，Z具樂觀預(yù)測的來源是ARK Invest。在其報告《ARK如何看待擬人化機
器人》中，他們建議擬人化機器人的市場規(guī)�？赡蹽達2400億美元。這一
估計是基于擬人化機器人在家庭和制造環(huán)境中的規(guī)�；\行潛力。正如埃隆·馬
斯克在特斯拉2024年D一季度財報電話會議上所說：\"如果你擁有一款具備感
知能力的擬人化機器人，能夠?qū)Ш浆F(xiàn)實世界并按需執(zhí)行任務(wù)，那么經(jīng)濟規(guī)模就
沒有任何實際限制。\"ARK的研究表明，這2400億美元的市場規(guī)模將在家庭和
制造類機器人應(yīng)用之間大致平均分配。
盡管這些預(yù)測差異很大，但它們都指向一個即將迎來爆發(fā)式增長并對經(jīng)濟多個
部門產(chǎn)生變革性影響的行業(yè)。
人形機器人市場即將迎來指數(shù)級增長,未來可能影響75%的工種和40%的員工;成本正快速暴跌,降幅達40%,現(xiàn)大規(guī)模采用將成為可能;開啟一個前所未有的豐裕時代
在軟件算法層面,機器人的運動控制可以分為基于模型的控制和數(shù)據(jù)驅(qū)動控制;二者相結(jié)合的混合控制方式,兼顧了控制精度和適應(yīng)性,大大提高了人形機器人的運動和作業(yè)能力
端到端大模型：能夠直接實 現(xiàn)從人類指令到機械臂執(zhí)行;分層具身大模型是不同層次模型協(xié)作， 上層大模型進行感知與決策，底層硬件層和中間響應(yīng)快的小模型進行決策的分解與執(zhí)行
智能服務(wù)機器人生態(tài)意味著更加便捷和高效的用戶體驗;提供了機器人之間的相互協(xié)同和調(diào)度的能力;降低技術(shù)壁壘，促進不同廠商和服務(wù)提供商之間的無縫集成
規(guī)�；a(chǎn)降本：BOM成本年均下降18%，2027年工業(yè)級人形機器人單價降至$3萬;諧波減速器國產(chǎn)化使關(guān)節(jié)模組成本降低40%;有望重構(gòu) 1.5 萬億勞動力市場
預(yù)計2025年全球具身智能機器人出貨量 至少達到2萬臺以上。我們中性預(yù)測，至2030年全球具身智能機器人出貨量或達263 萬臺，市場規(guī)模望接近4,000億元
人形機器人市場規(guī)模有望超越新能源汽車和智能手機，長期需求或達百億臺級別（馬斯克預(yù)測人機比例2:1），潛在收入超10萬億美元;地方政策聚焦技術(shù)攻關(guān)、場景應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)基金支持
服務(wù)機械臂采用了靈活的抓取技術(shù)使機器人能夠識別和適應(yīng)不同類型的物體;靈巧手的出現(xiàn)帶來了更強的精細化操作能力;多任務(wù)處理能力使得機械臂在多種應(yīng)用場景中都具有價值
人形機器人并非唯一的終極形態(tài),而是多種形態(tài)互補共生的過程;專用機器人、類人形機器 人與人形機器人將各自承載著不同的功能定位 ,構(gòu)成服務(wù)機器人生態(tài)的核心支柱
服務(wù)機器人行業(yè)在迎接技術(shù)革新的 同時,也將同步迎來一場以多品類產(chǎn)品矩陣建設(shè)為核心的商業(yè)模式變革,只有多品類產(chǎn)品矩陣才能 夠?qū)崿F(xiàn)全棧式具身智能
按照遠期100萬臺人形機器人量產(chǎn)規(guī)模測算,可以測得絲杠產(chǎn)線潛在空間為83億元,中高價值量占比環(huán)節(jié)包括高精度磨床56億元;無框力矩電機/空心杯電機產(chǎn)線潛在空間為66/53億元
機器人的交互可以分為四個層級,分別是HCI(傳統(tǒng)人機交互),HRI(機器人與 人交互),RRI (機器人之間交互)和RXI(萬物互聯(lián));2X交互將實現(xiàn)交互場景、交互內(nèi)容和交互模式多個維度的躍遷
