目前，人形機器人行業還處于技術探索的早期階段，尚未實現人形機器人的大規模
應用�？紤]現有的技術發展、市場需求、政策環境等因素，我們可以根據現有數據和趨勢進
行一些推測。
從供給端來看，2024 年 1X Technologies、Agility Digit、優必選等人形機器人廠商
將有望實現商業化落地，從其規劃的落地場景來看，工業制造及倉儲物流L域將率先實現應
用。
從滲透率的角度來看，人形機器人在工業制造L域的應用前景呈現出積J態勢。盡管目
前人形機器人技術主要還在研發階段和特定場景試用中，但隨著技術的不斷進步、成本的降
低以及應用場景的拓展，預計未來幾年內其在多個下游L域的滲透率將逐步提升。
通過測算人形機器人在不同L域的滲透率，GGII 預測，2024 年人形機器人市場規
模為 10.17 億美元，到 2030 年人形機器人市場規模將達到 150 億美元，2024-2030 年
CAGR 將超過 56%，人形機器人銷量將從 1.19 萬臺增長至 60.57 萬臺
具身智能整體火熱的融資狀態短期來看有望延續,具身智能機器人公司預計今年年內開始推進各自產品在汽車工廠、商超等實際生產環境中部署和收 集數據
伴隨大模型的開源與英偉達cuda機器人生態系統的開放,部分機器人公司商業化進展較快;軟件算法的進步是產品功能提升和應用場景擴展的關鍵
探討了具身智能的發展歷程、現狀、產業鏈分析及未來趨勢，特別關注了人形機器人的商業化挑戰與市場潛力;具身智能將發展跨模態交互、自適應學習能力
預測了AI機器人的發展方向,人機協作、G精度和G速度、多樣化應用場景以及自主學習和自適應能力;AI機器人所需的核心技術,計算機視覺、人機交互與理解、語音識別與處理、自主導航與決策等
一是人形機器人專屬部組件與材料;二是人工智能賦能人形機器人設計;三是人形機器人運動智能;四是人形機器人多模態大模型;五是人形機器人大規模數據集
人形機器人的互動能力使其在商用及家用服務中具有較好的應用前景，目前展覽講解及科研場景已經落地，普遍方案只是在局部小范圍的可控條件下實現少量復雜任務
操作大模型根據決策大模型的輸出執行具體動作，需要與機器人硬件深度集成，且需要通過數據采集來實現，技術方向從“MPC+WBC”向“RL+仿真”演進
人形機器人作為未來產業的新賽道和經濟增長的新引擎,報告多面梳理了人形機器人產業的發展現狀、政策環境、區域發展、資本市場、技術發展、市場前景以及面臨的機遇與挑戰
人形機器人應用主要受技術能力與場景空間兩因素影響,場景結構化程度越G,對技術性能要求越G,未來兩到三年開始在各行業有小規模商用，未來五到十年應用將逐漸成熟
機器人廠商解決機器人數據短缺主要靠兩種途徑：1）通過為數眾多的機器人在物理世界中收集數據；2）通過 AIGC、數字孿生等方式合成仿真數據。因此建議關注模擬仿真相關標的
人形機器人產業趨勢的共 識在多輪行情中逐漸形成，呈現 AI 技術發展+產業巨頭加持+政策支持的 三重共振，多模態視覺語言模型與機器人的結合超大眾預期
滾柱相對于螺母無軸向運動，絲杠轉速可達6000r/min，螺母直線速度可達2m/s;行星滾柱絲杠可采用微小導程(螺距可達0.3mm)行星滾柱絲杠存在著巨大的市場應用前景
