2025年將成為具身智能機器人產業的量產元年，具身智能機器人是Al 與物理世界的 重要結合，其量產及場景的開拓試驗性應用宣告了人工智能 AGI 和機器人產業的深度 融合，推動新一輪的產業革命。政府、科技制造巨頭、產業鏈企業、科研機構及 資本均已聚焦和躬身入局，呈現出百舸爭流的競賽之勢。不同時代與技術背景的機器 人整機公司、具身模型軟件方、總成、核心零部件及下游場景企業，共鑄產業生態多 元化，ZG企業在產業鏈各環節均有布局，ZG制造是機器人硬件降本的重要支 撐，具備比較優勢。龐大且復雜的場景落地是具身智能機器人發展的有效試驗場，當 具身智能的“DeepSeek 時刻”出現，具身智能機器人的爆發將成就下一階段的科技 產業浪潮。我們堅定看好具身智能機器人未來十年以上的產業發展機遇，重點推薦核 心產業鏈具備高技術壁壘的細分龍頭及新技術帶來的潛在顛覆性機遇，建議關注新進 玩家帶來的交易性機會。我們精選50家核心上市公司推出“中信證券具身智能機器人 指數”。
I 引言：人工智能快速發展，生成式 Al 模型已逐步普及，結合物理世界的具身智能加速 發展，機器人產業由傳統運控技術衍生出的各類專用機器人進入到了具身智能推動下的 泛通用階段，代表產品不僅僅囿于“人形”,以“具身智能機器人”定義更為恰切。2025 年是具身智能機器人的量產元年，創業公司如雨后春筍，傳統巨頭亦躬身入局，在產業 爆發的伊始，我們系統性對產業現狀進行梳理并總結投資脈絡。
■ 具身智能+Al=AGI→ 第五次工業革命的開始，具身智能機器人已邁入量產階段。具身智 能是指智能終端通過物理實體與環境實時交互，實現感知、認知、決策和行動一體化， 四足機器人、輪式/足式人形機器人是具身智能的理想載體，通過運動控制、環境感知和 AI決策形成與物理世界交互的閉環系統。相較于傳統服務/工業機器人，具身智能機器人 的核心差異在于通用任務適應能力，可應對復雜動態場景并實現多模態泛化。具身智能 的背后代表著AGI (通用人工智能)的發展，這也是新一輪工業革命的重要象征。2021 年特斯拉率先公布機器人項目Optimus 概念設計，成為具身智能機器人產業開始發展的 里程碑事件，2025年具身智能機器人正式進入量產階段，特斯拉計劃2025年在自有工 廠內部署數千臺機器人，并計劃于2029-2030年間實現百萬臺年產量。結合國內各主要 廠商微信公眾號、視頻號及高工機器人統計，預計2025年具身智能機器人出貨量 至少達到2萬臺以上。我們中性預測，至2030年具身智能機器人出貨量或達263 萬臺，市場規模望接近4,000億元。
■ 資本、政策和產業的目光均開始向本新興產業進行投射，產業發展不再局限于紙面 環節。1)資本：2020年至今行業融資超250筆，2020-2024年融資案例數量增速CAGR 超40%,早期聚焦本體企業，2023年后轉向具身大模型及靈巧手，映射商業化進程加 速 ；2)政策：2025年具身智能次被寫入政府工作報告，12個省市發布專項政策；美 國、日本等國通過連續性計劃強化機器人產業優勢；3)泛產業：產業鏈通過產能擴張、 戰略合作及并購整合加速布局，頭部企業如華為、騰訊、美團等通過“外投內建”深化 布局。具身智能產業的戰略性已毋庸置疑，強國和跨國巨頭均已將具身智能機器人 發展視為新時期的“軍備競賽”。
■ 玩家涌入，產業生態多元，ZG企業涉及產業鏈各個環節，尤其在硬件降本環節有 L先優勢。諸多玩家涌入賽道，產業生態愈加多元，主要包括整機廠、具身模型企業和 零部件企業： 1.整機廠：續航和步態技術趨于成熟，雙臂協同與靈巧手感知進化，多機 協同技術嶄露頭角，具身智能模型架構形成雙系統分層共識；2.具身模型企業：產學研 聯動推動生態繁榮，ZG創業公司2023年后加速崛起，聚焦感知-決策-控制三大環節； 3. 零部件企業：各廠商均結合自身優勢開始切入機器人零部件，從電驅到機械傳動，從 傳感到減重輕量化，從高算力主控到靈巧手，機器人主要零部件目前并不存在“卡脖子” 及難以降本的環節，尤其是硬件降本層面，ZG制造產業鏈有其他地區無法比擬的 規模和配套優勢，因此具身機器人發展均將使得ZG零部件制造企業持續受益。
■場景落地是具身智能的關鍵，目前在各個領域齊頭并進，與人為伴是具身機器人的終極 目標。場景落地是具身智能產業的核心任務和發展保障，目前在多個場景下均有不同程 度的推動： 1.科研&教育： 率先批量化落地，全尺寸科研型與模塊化教育型分層適配； 2. 工業&制造：物流、汽車工廠持續試訓，汽車總裝車間替代空間廣闊；3. 商用&服務： 服務、零售等場景展現潛力，軟件服務或為主要盈利點；4 .軍用&特種： 效費比突出， 機器戰爭走向現實；5.家用&生活：通用泛化能力仍待加強，ToC 端應用場景Z為廣袤。
■產業加速發展需要具身智能專屬“DeepSeek 時刻”的到來。 當前較為成熟的生成式 Al 僅是通用人工智能的“冰山一角”,具身智能核心需要以VLA 模型為底層基礎，結 合多模態、具備較強推理能力的大模型，目前諸多廠商已嶄露頭角，通過充足的數據采 集和訓練，具身智能模型走向成熟的時間點在逐步臨近。具身智能產業也或將誕生 “DeepSeek” 式的現象J時刻。但在此之前，整個產業需要再對機器人形態、關節模 組選型、靈巧手技術、小腦運控路線以及數據采集訓練方法等進行迭代和收斂。待具身 智能模型成熟后，屆時諸多生活和工作任務均將被機器人所代替，人類有望在物理層面 實現“解放”。
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