再见AI人！年终热门赛道盘点——机器人时代的前世今生｜招商证券“招财杯”ETF实盘大赛

（原标题：再见AI人！年终热门赛道盘点——机器人时代的前世今生｜招商证券“招财杯”ETF实盘大赛）

2024年，中国ETF市场迎来成立20周年。为向投资者普及ETF基础知识，增强居民的资产配置能力，招商证券联合全景网共同举办2024年招商证券“招财杯”ETF实盘大赛系列直播，旨在帮助投资者提高投资技能、积累投资经验，促进ETF市场的健康发展。

回顾今年热门赛道，机器人赛道可谓持续火热。一级市场层面，高工机器人产业研究所数据显示，2024年1月至10月间，全球人形机器人行业共发生69起融资事件，融资额总计超过110亿人民币，其中，中国市场的融资金额超过50亿元；从二级市场来看，Wind数据显示，截至12月3日收盘，中证机器人指数涨幅为8.65%，成交额超4.3万亿元，其中，下半年以来的涨幅超27.2%。

那么，机器人赛道的哪些特征或趋势散发了巨大的吸引力？“机器人+”时代的开启带来哪些投资机遇？投资者如何把握产业链发展的红利？

12月12日，招商证券x《拜托了基金》系列直播第二十二期邀请到了华夏基金数量投资部副总裁、机器人ETF基金经理华龙，一起探讨《再见AI人！年终热门赛道盘点——机器人时代的前世今生》。

华龙表示，目前中国人形机器人产业链布局广阔，技术日益进步，减速器、电机、传感器等国产替代加速进行中，机器人整机、人工智能大模型方面，国内亦加速追赶。在国内较完整产业链、技术迅速迭代和中美人工智能共振的行业格局下，国产机器人发展前景明确。

“普通投资者享受机器人产业发展的红利可以通过多种方式，直接投资于机器人相关企业的股票，或是关注机器人行业的ETF或相关基金，同时持续跟进政策变化和技术发展。”华龙如是说。

机器人产业三大特征和趋势

全景网：多项数据显示，一二级市场对机器人板块的关注度非常高，您认为机器人产业呈现出了哪些特点和趋势引起了全市场的关注？有哪些事件让您印象深刻？

华龙：2024年对于机器人产业是充满变革和机遇的一年，从整体趋势来看，我认为有几个特点和趋势特别引人注目。

首先，技术创新和融合正在成为推动机器人产业发展的关键因素。我们可以看到，电子、机械、生物、材料等多学科的技术正在相互交融中相互促进，融合创新、高端化、智能化、生态构建成为中国机器人未来发展的关键词。这种跨学科的技术融合，不仅推动了机器人技术的进步，也为机器人的应用场景提供了更多可能性。

其次，机器人的应用场景正在持续扩展。从工业自动化到服务业，再到个人消费市场，机器人的应用领域越来越广泛。特别是在人形机器人领域，我们看到了巨大的潜力和市场关注度。例如，北京人形机器人创新中心发布的全球首个纯电驱拟人奔跑的全尺寸人形机器人“天工”，以及北京星动纪元科技有限公司发布的人形机器人STAR1，都在奔跑速度和环境适应性上取得了显著的进展。

第三，政策支持和资本投入也是推动机器人产业发展的重要因素。国家产业政策送来了东风，如工业和信息化部印发的《人形机器人创新发展指导意见》，以及各地政府对人形机器人方向的政策布局和投资基金的设立。这些政策和资本的支持，为人形机器人产业的技术创新和商业化提供了坚实的基础。

至于印象深刻的事件，我认为华为正式进军人形机器人领域是一个标志性事件。华为的加入，不仅带来了强大的技术储备和产业生态，也预示着人形机器人产业将迎来快速发展的新阶段。此外，2024年中关村仿生机器人大会也是一个高光时刻，它集中展示了仿生机器人领域的最新成果，促进了产学研用的深度融合。

2026年有望量产Optimus机器人

全景网：今年特别引人注目的事件之一是特斯拉CEO埃隆·马斯克宣布，特斯拉预计在2025年开始“有限生产”Optimus机器人，并在2026年进行批量生产。从Optimus机器人目前的产业格局和产业进展来看，您觉得有没有可能实现？

华龙：从目前的信息来看，我认为这个时间节点有可能实现。特斯拉在人形机器人领域的进展非常迅速，他们已经展示了Optimus机器人的多个原型，并在技术上取得了显著的突破。马斯克本人也多次强调了Optimus项目的重要性，并表示特斯拉将全力押注这个项目。

具体进展方面，首先，特斯拉已经宣布在2024年底到2025年初完成Optimus的改款，届时将进入有限生产阶段，并在特斯拉工厂进行测试。这意味着他们已经有了明确的生产计划和时间表。其次，特斯拉的Optimus机器人已经展示了基础的运动和操作能力，包括简单的手部动作和稳定的步行，这些都是实现2025年有限生产和2026年批量生产的重要基础。

应用场景、功能、成本限制大规模商业化

全景网：在特斯拉Optimus引发广泛关注之前，日本本田与美国波士顿都已经推出了人形机器人，但都没有实现商业化量产。人形机器人至今还没能实现大规模商业化的原因是什么？您觉得距离实现规模效应还有多长的路要走？

华龙：当前阻碍人形机器人商业化量产的原因包括大规模应用场景不足以及存在诸多技术问题。一方面，应用场景直接影响机器人需求的刚性程度，目前人形机器人应用场景仍有待挖掘。另一方面，人形机器人尚处于功能相对简单、初步智能的形态。其解决路径核心仍是机器人功能和智能化水平提升，支撑机器人从封闭场景走向开放场景，从单一场景进入复杂场景。提升通用化水平是未来人形机器人行业发展的必由之路，必须依靠AI技术的进步和发展，AI技术与机器人的结合，将弥补当前机器人在智能性、易用性、经济性上的短板，有效提升机器人在各个行业的渗透率。传统的深度学习模型中，机器智能往往局限于特定场景，而在ChatGPT、PaLM为代表的AI多模态大模型的赋能下，机器人可以与真实世界进行多模态交互，从而实现“具身智能”，并拥有不断进化、跨场景应用的能力。

最后是成本端，当前各家主机厂均持续推动人形机器人降本，过去高昂的成本是制约人形机器人大规模量产的关键因素，降本将是人形机器人商业化推广的必由之路。过去一台Atlas造价高达200万美金，这也导致其至今难以走出实验室，走向商业化。后续的一些人形机器人均采用稳定性、性价比更高的电机驱动方案，相较之于Atlas的液压驱动，电机驱动的扭矩密度远低，但是可以通过搭配减速器来加以补足，其现有技术已能满足机器人的多数运动需求，同时拥有能量转化效率、易维护、低成本、零件规整等优势。

上周特斯拉投资者会议分享Optimus进展：目标是在2026年在工厂内部部署超过1000个人形机器人，然后向外部客户销售。从开发的角度来看，“Optimus”的“智能”将继续提高，并应该在某个时候反映出过去一年中FSD的快速改进。制造目标是将物料清单（BoM）降低到约3万美元。

灵活度与交互能力是广泛应用的关键

全景网：在10月的we robot发布会上，Optimus机器人的灵巧手有新进展，自主性和人机交互能力大幅提升，这是否是一个重要突破？灵活度与交互能力是否是人形机器人最关键的技术？

华龙：这确实是一个重要的突破。Optimus机器人的灵巧手现在拥有22个自由度，这使得它的手部动作更加接近人类的灵活性和精确度。这种提升不仅让Optimus能够执行更复杂的任务，如精准抓握鸡蛋等易碎物品，还极大地增强了它在工业应用中的潜力，比如仓储管理、装配和产品分类等。

灵活度和交互能力确实是人形机器人最关键的技术之一。首先，这使得机器人能够更好地适应不同的工作环境和任务要求。例如，Optimus现在能够进行跳舞、倒饮料、猜拳等多组动作，这些动作的展示不仅仅是技术的展示，更是对其在服务行业应用潜力的预示。其次，人机交互能力的提升意味着机器人能够更自然地与人类合作，理解人类的指令和需求，这对于提高工作效率和安全性非常重要。因此，可以说，

灵活度和交互能力的提升，对于人形机器人的未来发展和应用至关重要。它们不仅决定了机器人能否在多样化环境中有效工作，还直接影响到机器人与人类互动的自然度和效率，这是人形机器人能否被广泛接受和应用的关键因素。

华为人形机器人布局关注四大要点

全景网：Optimus机器人不仅引起了资本市场的广泛关注，也推动了整个行业对机器人技术的进一步探索和投资，国内各大巨头也纷纷在前沿领域“排兵布阵”。近期最受关注的无疑是传言许久的华为具身智能生态伙伴名单终于陆续揭晓，华为的人形机器人布局有哪些可以关注的点？

华龙：华为人形机器人布局的关注要点在于几方面：

一是技术合作与创新：华为与乐聚机器人等企业深度合作，共同探索“华为盘古大模型+夸父人形机器人”的应用场景，将大模型的语义理解、动态规划、多模态信号理解等能力赋能于人形机器人，使其智能化决策能力得到提升。

二是生态构建：华为（深圳）全球具身智能产业创新中心正式运营，并与16家企业签署合作备忘录，涵盖制造业协作机器人、特种机器人企业以及机器人零部件供应商等，共同建设具身智能大脑、小脑、工具链等关键根技术，开启联创项目，打造“人形机器人+”开放生态平台，推动人形机器人在多领域的广泛应用。

三是硬件研发与投入：投资72亿元在东莞设立子公司建设产业园区，计划2025年发布并实现一定规模量产，为人形机器人的研发、生产和产业化提供有力支撑。

四是专利布局：华为早在7年前就围绕AI+机器人展开研发，并陆续公布了多项机器人专利，为其在人形机器人领域的技术创新和产品研发奠定了坚实基础。

我国人形机器人五大竞争力

全景网：我国目前的人形机器人进展是否具备全球竞争力？

华龙：关于我国人形机器人的全球竞争力分析，首先是技术专利领先优势，截至2023年5月31日，中国已累计申请6618件人形机器人技术专利，有效专利数3110件，位居全球第一。优必选作为国内人形机器人头部企业，有效专利数达到763件，近5年年均专利申请数191.2件，在核心零部件、本体结构、驱动控制三个主要技术领域的专利申请数量均为中国第一、全球第二。

其次，产业生态完善。中国拥有完备的工业体系，人形机器人产业链已基本完善，在供应链上具有先天优势，能够实现低成本、规模化生产和快速迭代。从零部件制造到整机装配，各环节均有企业参与，且部分企业在相关领域已达到世界高水平，如空心杯电机、谐波减速器、传感器等领域。

第三，应用场景广阔。中国是全球最大的机器人应用市场，连续10年成为全球最大工业机器人市场，2022年工业机器人装机量占全球比重超过50%。人形机器人有望率先在工业领域实现示范应用，并逐步拓展至特种领域和民生领域，丰富的应用场景为技术研发和产品迭代提供了广阔的试验田。

第四，数据资源丰富。我国的实体产业基础能够产生大量真实、有价值的数据，为人形机器人的具身智能发展提供了有力支撑，有助于提升其对复杂物理世界的理解和适应能力，加速技术升级和产品优化。

此外，人才储备充足。中国STEM高端人才数量等于发达国家总和，机器人相关学科成熟度逐渐提升，核心算法和产业研究人才不断涌现，清华、哈工大、浙大、华科等高校培养孵化了多个人形机器人创业团队，研发实力雄厚，为人形机器人产业的持续发展提供了强大的智力支持。

全球人形机器人市场竞争日益激烈，美国、日本、韩国等国家的企业也在积极布局和投入，不断提升技术水平和市场竞争力。在国际市场上，我国人形机器人企业需要面对来自各方的竞争压力，在技术创新、产品质量、品牌建设等方面不断提升自身实力，才能在全球人形机器人产业中占据更有利的地位。

芯片国产化关键在于“卡脖子”技术突破

全景网：从应用场景来看，机器人可划分为工业机器人、服务机器人、特种机器人及人形机器人四大类别，而无论是哪种机器人，算力芯片都是“大脑”的核心，机器人所需要的芯片不是单独的一、两款，而是需要整个系统的协调与运作。比如这两年讨论度很高的“具身智能”，不仅要处理简单的指令，更重要的是能够自主决策，能够理解、推理、并与物理世界互动。您觉得一个“聪明”的机器人，需要哪些芯片？“机器人+”时代开启，能否带动下一轮芯片潮？

华龙：智能机器人需要的芯片类型取决于其设计目的、复杂程度以及所需执行的任务。我们目前热议的AI芯片，是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片，其他非计算任务仍由CPU负责。所以说，机器人的智能化很大程度上取决于AI芯片的先进性。

从技术架构来看，Al芯片主要分为GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）三大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片。

AI芯片的作用是作为驱动，让搭载的大模型系统进行飞速的运算，从而实现各种各样的功能，因此需要强大的算力和存储力。

算力的发展速度远超存储的发展速度，在过去二十年中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右。例如，英伟达推出的Blackwell GPU就是目前最为先进的算力芯片。存储技术可以简单认为有GDDR和HBM两种，这个区别就在于HBM是更为先进的，HBM重新调整了内存的功耗效率，使单位带宽能耗更低，制作工艺更高。所以，AI芯片大多数会采用HBM技术。但目前掌握HBM技术的，现在全球也就只有三家，SK海力士、三星、美光，所以说产能是非常紧张的。

芯片作为产业链上游，机器人+时代的到来将直接带动需求增加，特别是专用集成电路（ASIC）、微控制器（MCU）、图形处理单元（GPU）、数字信号处理器（DSP）以及现场可编程门阵列（FPGA）等。这将刺激芯片制造商扩大生产规模或投资新生产线以满足市场需要。机构统计数据显示，在AI浪潮中，AI芯片应用的场景愈发广泛，例如机器人、智能车、智能手机等等，从2019年开始，中国AI芯片的市场规模呈现年年递增的趋势，到2024年底，AI芯片市场规模甚至达到1500亿元左右。

同时改变芯片竞争格局，一方面，现有的大型半导体公司会加大在AI芯片领域的投入，巩固其市场地位；另一方面，新兴企业和初创公司将有机会通过专注于特定应用场景下的定制化解决方案脱颖而出。此外，由于中国等国家和地区正在积极推动本土芯片制造业的发展，这也可能重塑全球芯片市场的地理分布。

从长期来看，也将加强国产替代进程。在芯片产业链上诸如HBM、光刻机、先进封装等核心技术和海外仍有差距，因此，芯片国产化的关键在于上游材料和设备等“卡脖子”技术的突破。那么在需求的激增下，也将促进我们本土产能扩张及国产替代率提升，减少对外部供应链的依赖。

控制器、伺服电机、减速器三大核心机会

全景网：从硬件设备到软件系统，从上游零部件到下游终端，机器人产业链涉及多个环节，从整个市场的产业链条来看，您认为哪些环节是目前最具投资价值的？为什么？

华龙：从产业链来看，机器人产业链主要包括上游核心零部件、中游本体及系统集成和下游工业及服务应用。其中

核心零部件重要性十分突出，一方面高性能的零部件是实现机器人感知与运动的基础；另一方面核心零部件成本占比较高。以传统工业机器人为例，核心零部件占据了工业机器人整机70%以上的成本，控制器、伺服电机、减速器，这三个核心零部件决定机器人性能，也是机会来源。

减速器是机器人的关节，作用在于降低转速、增加扭矩，保证机器人平稳精确运行。主要包括谐波减速器和RV减速器，目前仍主要被日本企业所垄断，近年来国产化率逐步提升。人形机器人将为减速器市场需求带来较大增量，根据测算2025年全球谐波减速器市场空间有望达147.5亿元，2022—2025年均复合增长率为59.5%。

控制器主要控制机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹，近年来机器人控制器市场需求稳步增长。竞争格局方面由于机器人控制器多为本体厂商自制，竞争格局与本体类似，国外企业占据主导地位，国内外差距主要体现在软件算法，近年国产机器人龙头正逐步追赶。

伺服系统主要包括驱动器和伺服电机，是用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控制系统。机器人用伺服对响应速度，负载能力，体积质量等要求更高，因此国内外差距也更大。近年来国产品牌迅速发展，在中低端伺服领域已实现大规模量产，并不断投入研发向高端伺服系统迈进。

中国零部件占特斯拉人形机器人价值比例较高

全景网：目前，我国在核心零部件领域的国产化率如何？未来在这些核心零部件领域，我国产业链有哪些可以关注的机会？

华龙：关于我国目前在机器人核心零部件领域的国产化率情况，具体来看，减速器方面包括谐波减速器、RV减速器和行星减速器，其中，谐波减速器全球市场集中度较高，哈默纳科、产电新宝在国内市场份额合计超过70%，国内厂商包括绿的谐波、昊志机电、汉宇集团等，虽有一定发展，但整体市场份额仍较小；RV减速器则全球超85%份额被日本厂商占据，其中纳博特斯克处于垄断地位，国产RV减速器在国内市占率约30%，国产化率处于提升阶段，国内主要厂商有秦川机床、双环传动、丰立智能、巨轮智能等；至于行星减速器，高端的精密行星减速器市场被海外企业所占据，如纽卡特、威腾斯坦、赛威传动、住友等，国内厂商有中大力德、兆威机电、巨轮智能、新时达等。

控制系统方面，国产控制系统在中低端市场有一定份额，但在高端市场，特别是对于高精度、高速度、多轴联动等复杂控制要求的机器人控制系统，国产化率相对较低，仍依赖进口品牌。

伺服系统方面，国产伺服系统的市场份额逐步提升，但与国际品牌相比，在精度、响应速度、稳定性等性能指标上还存在一定差距，高端应用领域的国产化率有待进一步提高。

关于未来我国机器人产业链的机会，在我看来，中国零部件占特斯拉人形机器人价值比例较高。中国厂商为特斯拉供应执行器、传感器等部分零部件，价值占比较高，侧面印证人形机器人是中国厂商能够深度参与的领域，国产厂商发展机遇大。

目前，中国人形机器人产业链布局广阔，技术日益进步，减速器、电机、传感器等国产替代加速进行中，机器人整机、人工智能大模型方面，国内亦加速追赶。在国内较完整产业链、技术迅速迭代和中美人工智能共振的行业格局下，

国产机器人发展前景明确，相关产业链公司值得关注。

投资关键词：智能化、人机协作、自主化

全景网：展望2024年，能否分享一下您对机器人行业的投资逻辑和投资建议？有哪些关键词最值得大家重视？普通投资者应该如何去享受机器人产业发展的机遇？

华龙：投资逻辑可以从技术发展、市场需求、政策支持等多个维度来分析。首先，技术进步是推动机器人行业发展的核心动力。随着人工智能、机器学习、传感器技术等领域的快速发展，机器人的智能化、自主化、信息化水平不断提升，这为机器人行业带来了新的增长点。同时，随着全球制造业的转型升级，特别是中国制造业的智能化改造，对工业机器人的需求持续增长，市场规模不断扩大。此外，国家政策的支持也是不可忽视的因素，多国政府出台政策鼓励机器人技术的发展和应用，为行业提供了良好的发展环境。

关键词方面，首先是“智能化”，随着技术的不断进步，智能化水平成为衡量机器人性能的重要指标；其次是“人机协作”，它代表了工业机器人发展的一个重要方向，即机器人与人类协同工作的能力；再者是“自主化”，这涉及到机器人的自主决策和执行能力，是实现更高级机器人功能的关键。

对于普通投资者，享受机器人产业发展的机遇可以通过多种方式。一是直接投资于机器人相关企业的股票，尤其是那些在技术创新和市场应用方面有明显优势的公司；二是关注机器人行业的ETF或相关基金，通过分散投资降低风险并分享行业成长的红利。同时，投资者应该持续跟进政策变化和技术发展，因为这些因素将直接影响机器人行业的发展前景和投资回报。

本文节选自华夏基金《再见AI人！年终热门赛道盘点——机器人时代的前世今生》主题直播，分享嘉宾为华夏基金数量投资部副总裁、机器人ETF基金经理华龙（F0010000000293），文本内容根据嘉宾观点整理。