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具身智能是本色与智能体的联接，本色完了与物理环境的交互，感知环境作念出行动；智能体通过环境信息不绝学习赋予贤达。咱们看到，频年来具身智能成为AI范围关注的焦点，海表里繁多厂商于2023年推出东说念主形机器东说念主新品，又于2024年开启交易化旅途的初探，其中不乏特斯拉、Figure.ai以及国内大疆、宇树等企业。咱们觉得，具身智能明天有望在九行八业中落地，发展出息宽绰。答复中，咱们将东说念主类手段分为多个细项的不同类元任务，联接具身智能产业的朝上以及各行业各元任务需要分派的行状东说念主员对应商场空间进行测算分析，咱们斟酌，至2030年中国东说念主形机器东说念主出货量有望达35万台，商场空间有望至581亿元东说念主民币，2024-30E CAGR均有望卓越250%。

Abstract

摘录

咱们觉得，具身智能行业受政策、时间水平、产业需求等多武艺驱动——

政策层面，东说念主形机器东说念主的政策地位得到进步。具身智能是我国发展新质分娩力、完了产业升级的迫切标的，《东说念主形机器东说念主翻新发展携带观念》[1]已将东说念主形机器东说念主进步至政策高度。除中国外，全球各地区均积极通过政策或补贴的方式守旧本国产业的发展，咱们觉得东说念主形机器东说念主已成为列国AI竞争的迫切舞台。

供给侧，时间朝上加快行业发展。具身智能“具身”的特色对算法、算力和数据建议了更高的要求。在大模子AI的推动下，算法引入多模态大模子，进步算法的泛用性与流露才略；端侧算力由散播式向聚首式演进且向更高算力迭代，蓄意才略与实时性要求大幅进步；数据侧，产业正通过现场网罗、仿真模拟、大范围数据集开源等方式，贬责行业高质地数据不足的问题。中枢零部件侧，咱们测算斟酌Tesla Optimus中各种传感器、丝杠、降速器、电机的资本占比分别约为36%、23%、16%、9%。在价值量较大的传感器以及精密机械件（行星滚珠丝杠）等范围依然以国际供应商为主，但在宽绰的商场空间预期推动下，原土品牌正加大研发参加松开与国际头部公司的差距。

需求侧，产业落地思象空间宽绰。咱们觉得，具身智能是AI落地的迫切持手，代表了新质分娩力的先进标的，既能进步产业效率，亦有望助力中国工业才略进一步升级，对中国高质地发展有着迫切真理。咱们觉得中国有望凭借大工业、大销耗的资源天赋完了具身智能率先落地。早期阶段，东说念主形机器东说念主有望用于践诺爽气任务，完了对各行业访佛性责任以及危机性责任的替代，匡助企业进一步提高分娩效率。远期阶段，陪同性能的进步以及劳能源结构的变化，具身智能也有望勤俭单功能向更通用化的场景拓展，落地千行百业。

风险

东说念主工智能时间碎裂碰到瓶颈，资本下落不足预期，交易化落地不足预期，社会伦理问题，隐秘安全问题。

Text

正文

具身智能，东说念主工智能下一场科技海潮

什么是具身智能？

具身智能（Embodied artificial intelligence，EAI）由“本色”与“智能体”组成，以“感知决策、物理实体、环境交互”为主要特征。具身智能可以感知并贯通周围环境，在物理环境中践诺具体任务。与大模子等离身智能（Disembodied AI）不同，具身智能不仅有AI算法组成的“智能体”，还有真确的物理实体，以完了与环境的交互；与已平方应用的工业机器东说念主等有实体机器东说念主不同，这一类机器东说念主的实体为践诺任务而存在，而具身智能之是以具有实体，是但愿从本色与环境的交互中获取对天下的贯通、完了自主学习[2]，愈加强调“环境交互”。

图表：具身智能是不祥与物理环境交互并从交互中学习的东说念主工智能系统

贵寓起首：高通官网，中金公司研究部

与智能汽车类似，具身智能的完了包括“感知、决策、限定”三个主要武艺，并需要表里部通讯传输的守旧。

► 感知：具身智能交互天下的窗口，通过环境传感器、指引传感器网罗环境与自身现象信息，算作决策武艺的依据。

► 决策：把柄感知的信息以及任务想法，对自身行动进行权术决策，并向限定模块发出指示。

► 限定：将决策指示转移为施行操作，完了与物理天下的互动。

► 传输：强调低时延、多皆集、连气儿性才略。

图表：具身智能主要组成部分（以东说念主形机器东说念主为例）

贵寓起首：特斯拉官网，机器东说念主在线，中金公司研究部

具身智能本色包括繁多形态，东说念主形机器东说念主或洞开更大的思象空间。具身智能的本色形态相称丰富，包括四足、轮式、履带式、东说念主形等，致使智能汽车亦可称为具身智能的典型形态之一。咱们觉得，东说念主类社会的诸多器具与设施是参照东说念主类的法式去联想、运行的，具身智能联想成东说念主类形态有望更好地适应东说念主类社会的各式任务与场景，全面复用基础设施，东说念主形机器东说念主有望洞开更大的思象空间。本答复后续内容将重点围绕东说念主形机器东说念主伸开呈报。

图表：具身智能物理实体形态千般

贵寓起首：《Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI》（2024年），中金公司研究部

发展历程：早期关注本色指引机能，AI海潮开启智能体进化

行业发展已约百年，研究重点缓缓由“本色的指引机能”转向“智能体的感知决策水平”。

图表：东说念主形机器东说念主发展历程

贵寓起首：觅途商议，各公司官网，中金公司研究部

现时阶段发展重点缓缓向进步智能体更正。1）本色迭代：指引性能链接进步。举例2023年末特斯拉发布的Optimus Gen2搭载自研践诺器，足部秉承搭钮式皆集并配备力传感器，使得Gen2的行走速率较Gen1进步30%并具备更好的均衡性。2）智能体迭代：大模子赋能交互才略升级。2023年AI大模子的高速发展为东说念主形机器东说念主更优的感知、决策、交互才略提供了时间基础。举例Figure02搭载了与OpenAI合作开发的AI模子，使得对话交互更具实时性、学问推理才略愈加到位。向明天瞻望，咱们觉得本色与智能体性能的进步仍是明天东说念主形机器东说念主发展的两条干线。

图表：特斯拉Optimus Gen2

贵寓起首：特斯拉官网，中金公司研究部

图表：Figure02搭载OpenAI大模子

贵寓起首：Figure.ai官网，中金公司研究部

从列国的研究进展来看，日好意思发展较早、时间伊始，但中国正缓缓松开与先发国度之间的差距。自2008年启动中国专利苦求东说念主数卓越其他主要国度，并在2015年之后快速上涨。从专利累计受理量数据看，把柄东说念主民网研究院数据，闭幕2022年末，中国已占据40%的份额，居于伊始地位。咱们觉得，伴跟着中国工业才略和科研水平的全面朝上，中国在机器东说念主范围的竞争身位缓缓由“跟跑”向“陪跑”致使“领跑”前进。

图表：东说念主形机器东说念主范围列国专利苦求东说念主数变化情况以及专利数目占比情况

贵寓起首：东说念主民网研究院，中金公司研究部

产业近况：政策与产业共振，行业发展按下加快键

政策：列国政府积极前瞻布局

全球列国政府均将发展东说念主形机器东说念主定位于国度政策。咱们觉得，东说念主形机器东说念主自己集精密制造、指引限定、感知决策等高时间于一体，又可在科研、工业、服务、特种等多场景落地，弥遥望亦有望缓解伊始经济体老龄化压力及较高的分娩生涯资本，因而受到主要经济体的酷好。全球列国纷繁通过完善轨制树立、提供资金补贴等方式推动行业发展。

横向对比来看，咱们觉得中国由于行业起步较晚，短期的政策想法在于完了中枢零部件的时间碎裂，而弥远想法在于丰富产业应用和生态；国际的政策旨在前沿时间的攻关以及迫切场景的落地（如科研、服务等）。

图表：中国东说念主形机器东说念主迫切政策梳理

贵寓起首：各政府网站，中金公司研究部

产业：竞争主体趋于多元、居品供给日渐丰富

繁多科技厂商涌入东说念主形机器东说念主的竞争角逐中。英伟达CEO黄仁勋曾在ITF World 2023半导体大会上线路“东说念主工智能下一个海潮是具身智能，即能贯通、推理并与物理天下互动的智能系统”[3]，鉴于东说念主形机器东说念主较高的时间壁垒以及宽绰的应用出息，咱们觉得具身智能已被业内视为东说念主工智能的下一个“必争之地”。行业竞争不仅限于机器东说念主初创公司，汽车、销耗等行业的跨界主体亦凭借自身在时间、商场方面的基础，加入东说念主形机器东说念主的竞争之中。

图表：东说念主形机器东说念主竞争主体一览

贵寓起首：东说念主形机器东说念主瞻念察，各公司官网，中金公司研究部

2023年行业新品迭出不穷，2024年伊始厂商初探交易化可能。海表里多家厂商如特斯拉、Figure.ai以及宇树、智元、傅利叶等一批国居品牌聚首在2023年推出首款东说念主形机器东说念主居品，星河通用、加快进化、星动纪元等厂商纷繁成立，促成行业新品迭出的方兴未艾之象。咱们觉得，2023年可谓是东说念主形机器东说念主行业快速发展的一年。

行至2024年，优必选、Apptronik、特斯拉、Figure.ai等公司启动陆续与汽车主机厂伸开合作，将东说念主形机器东说念主落地汽车制造场景，初探交易化可能。除了优必选，其余探索交易化的厂商基本为国际厂商，咱们觉得主要由于国际机器东说念主时间发展较早且劳能源短缺更为彰着；尽管如斯，鉴于国内厂商正加快时间追逐、积极与卑鄙伸开合作，同期背靠中国大工业、大销耗商场，咱们觉得国内厂商的交易化探索有望安适松开与国际的差距。

图表：2023-24年全球东说念主形机器东说念主行业动态梳理

注：闭幕2024年8月18日； 贵寓起首：各公司官网，东说念主形机器东说念主发布，机器东说念主大讲堂，创业邦，中金公司研究部

供给侧：从AI三要素，看具身智能时间发展标的

算法：智能之脑，多模态大模子赋能通用、泛化才略

“具身”特色使具身智能大模子与通用大模子存在显耀互异xfplay下载先锋影音

传统具身智能算法穷乏泛用性。传统具身智能的研究以深度学习范式为主流，通过效法学习（Imitation learning）或强化学习（Reinforcement learning）时间检修具身系统，使其习到手段。但传统深度学习算法对数据集的依赖程度较高、转移泛化才略较弱，关于检修数据除外的手段践诺起来较为繁难（即就是“将方块挪至左上角”变为“挪至右下角”这么的手段转移）。

大模子的出现为迈向通用东说念主工智能提供机会。自谷歌Transformer神经麇集架构发布以来，繁多研究者发现基于Transformer的预检修谈话模子在非谈话类的任务中也能取得可以的成果，具有较强的泛化才略。尔后大模子被引入具身智能范围，举例谷歌在2023年发布的PaLM-E模子，即是基于Transformer神经麇集开发的具身多模态大谈话模子，不祥携带机器东说念主完了永劫序、one-shot、zero-shot等操作任务。

图表：谷歌PaLM-E携带机器东说念主操作的案例

贵寓起首：Google《PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model》（2023年），中金公司研究部

探究到具身智能系统“具身”的特色与其他离身智能系统互异较大，为完了更优的决策权术，咱们觉得应用于具身智能的大模子相较通用大模子，需要更多地探究感知的细度与广度、与环境的交互性以及限定的息争性。

► 细颗粒度感知才略。具身智能系统不仅不祥准确地识别物体的类别和属性，还要将视觉信息转移为精准的空间坐标，以供机械臂、灵巧手等部位践诺邃密无比操作和要害限定。

► 多模态交融，正式感知广度。除文本、图像、音频、视频等较为常见的模态数据外，具身智能还需要摄取触觉（如力的反馈、名义材质）、姿态（如空间坐标、位移距离、旋转角度）等信息，以完了对环境更全面和准确的贯通。

► 时空多维信息的贯通。具身智能算法也需要贯通物体的指引轨迹、事件的发展规矩，本领作念出实时而准确的决策。

► 环境自适应性。具身智能践诺的任务千般、所处的场景多元、濒临的环境多变，具备环境适应性是题中之义。

► 交互中学习才略。环境交互是具身智能区别于其他有实体机器东说念主的迫切特征，通过与环境的交互，不绝学习并更新知识，从而握住进步算法性能。

图表：具身智能在与环境交互中学习

贵寓起首：卢策吾《行动贯通与具身智能》（2022年），中金公司研究部

► 限定的息争性。与通用大模子不同，具身智能算法的最终落脚点是动作行动，因而算法有必要将本色的物理本性和动作才略纳入算法联想。

► 具身智能范围应用后，端侧模子的需求有望进步。由于具身智能需要实时网罗数据并实时处理、践诺，因而明天在工业制造、家庭陪护等场景落地的话，探究到响应实时性要求、麇集限定以及隐秘安全问题，咱们觉得具身智能算法有望在端侧大范围落地。再探究到资本以及功耗身分，咱们斟酌端侧具身模子还需通过蒸馏、剪枝等方式作念微型化处理，以镌汰对端侧硬件性能的需求。

从算法切入布局具身智能，科技大厂渴望引颈智能体迭代

繁多科技大厂积极布局具身智能算法，如Meta、谷歌、特斯拉、Wayve、英伟达等均发布了具身智能算法并不绝迭代，推动具身智能算法向更优性能迭代。

Meta SAM：2023年3月，Meta发布SAM大模子（Segment anything model），是AI大模子在蓄意机视觉（CV）范围的延长，在图像分割、对象识别等方面呈现出较好的性能。

谷歌RT系列模子：2023年10月发布的RT-X由RT-1-X和RT-2-X组成。RT-X-1的平均性能较RT-1进步50%、RT-2-X的泛化才略是RT-2的约3倍，不祥生效践诺相对位置的转移操作任务以及数据聚首莫得的动作，泛用性和活泼性得到进一步的进步。

图表：Meta SAM图像分割颗粒度较细

贵寓起首：Meta SAM官网，中金公司研究部

图表：谷歌RT-X架构暗示图

贵寓起首：谷歌《Open X-Embodiment》（2024年），中金公司研究部

特斯拉FSD：特斯拉FSD v12版块秉承端到端的自动驾驶时间，传感器数据通过FSD算法处理后平直输出为车辆行动的限定指示。此外，算法由礼貌驱动更正为数据驱动，在驶车辆逐日纷至沓来产生的真确行车数据成为FSD迫切的检修数据起首，推动FSD性能不绝迭代升级。

Wayve Lingo系列模子：2024年4月，Wayve串联自有视觉模子与大谈话模子推出Lingo-2，并在大众说念路上进行测试。

英伟达Project GR00T：2024年3月，英伟达发布东说念主形机器东说念主通用基础模子Project GR00T。Project GR00T依托角落蓄意GPU芯片Jetson Thor以及仿真模拟平台Omniverse Isaac Sim，不祥贯通当然谈话并通过不雅察来优化动作限定，当今已与1X Technologies、波士顿能源、Figure.ai、宇树科技、小鹏等国表里具身智能厂商伸开合作。

图表：英伟达Project GR00T

贵寓起首：英伟达官网，中金公司研究部

算力：智能之基，向云边端多档次算力体系协同演进

云边端构筑多档次算力体系，嘱托大数据量、高实时性、多模态要求

云边端算力架构要求云蓄意中心、角落蓄意节点与端侧之间形成高效的协同和通讯。在典型的场景中，智能体将采集的感知数据在腹地或上传至角落侧进行处理，并将处理闭幕上传至云表进一步分析；此外，云蓄意平台将检修好的模子下发至边端侧，守旧智能体的实时决策和限定。

图表：传统的聚首式云蓄意与“云-边-端”协同模式

贵寓起首：中国联通研究院《算力麇集架构与时间体系白皮书》（2020），中金公司研究部

咱们觉得，具身智能濒临多维感知、复杂环境、千般化任务、高交互实时性等挑战，r级书屋春色吧对底层算力基础也建议了互异化要求，具体包括：

► 数据处理需求大：为了适应复杂环境和千般化任务，智能体需要处理海量数据（维权），包括来自多种传感器的视觉、听觉、触觉等信息，并完成智能感知、智能决策、智能限定等任务要求，要求高算力进行数据的分析处理。

► 多模态数据处理：智能体配备了丰富的传感器，摄取视觉、听觉、触觉、气息、姿态、位置等环境信息。

► 实时性要求高：具身智能系统需要实时感知和决策，以嘱托多变的环境以及复杂的任务，要求算力系统具备高速分析处理数据的才略，并实时作念出决策及限定。

► 端侧算力需概述探究性能、功耗、价钱等身分：以机器东说念主等为代表的转移末端智能体不具备永劫刻皆集电源的要求，由电板供电，蓄意性能也受到功耗的限定。此外，探究到智能体的活泼使用及简短性，末端算力硬件时常也对体积建议更高的要求。

图表：英伟达Jetson Orin系列性能规格

贵寓起首：英伟达官网，芯智讯官网，中金公司研究部

► 范围使用后可能需要大都的角落算力：具身智能系统的感知、决策、限定需要大算力的守旧，而末端芯片受限于资本、功耗、体积等身分无法得志扫数的算力需求，角落蓄意开拓成为算力的灵验补充，完了对末端开拓的算力卸载；云蓄意中心由于距离末端场景较远，路由及远距离传输导致的时延难以嘱托实时性要求高的任务，近末端侧的角落算力成为潜在的必要补充。

图表：具身智能云蓄意的典型延迟

贵寓起首：Yiyang Huang等《Corki: Enabling Real-time Embodied AI Robots via Algorithm-Architecture   Co-Design》（2024年），中金公司研究部

图表：角落蓄意相干于中心云蓄意在实时性要求高的任务中具有上风

贵寓起首：腾讯云原生，中金公司研究部

► 蓄意与通讯才略的高度协同耦合：具身智能明天或向复杂系统发展演进，不同智能体之间、并吞智能体的不同子模块之间需要信息交融、协同运行，而部分端侧开拓的转移性带来的麇集拓扑动态变化也对算力麇集的组网及编排调度建议了新的挑战，算力与通讯才略的高度协同耦合是具身智能系统交互互助的要害。

端侧算力由散播式向聚首式演进

具身智能需要具备智能感知、智能决策、指引限定的才略，其中智能决策时常界说为“大脑”功能；指引限定章时常界说为“小脑”功能。主流的大小脑架构包括两种决策：1）x86+AI芯片的散播式决策；2）SoC的聚首式处理决策。

► 散播式决策：通过x86工控机+RTLinux软实时+开源EtherCAT左券栈完了指引限定算法，将AI芯片算作大脑完了多模态感知、深度学习和生成式AI，大小脑之间以麇集互联。异构决策面对复杂任务时会遇到瓶颈，AI芯片与x86之间数据传输的麇集过问与通讯非实时同步的问题难以灭绝，影响机器东说念主的实时响应及手眼息争才略。

► 聚首式决策：将CPU与GPU整合至具身智能SoC中，由CPU认真限定、调遣，GPU认真运算、处理，两者通过基于实时操作系统上运行的多进度和多线程完了交互，大小脑的协同延迟镌汰为ns级别（把柄高工机器东说念主，散播式决策为ms级），不祥进步系统的实时性和响应速率。

数据：智能之源，仿真模拟、数集开源充实数据储备

具身智能的数据具有多模态、时空计划、高维度等特色

和通用大模子数据比拟，具身智能的数据具有多模态、时空计划、高维度等特色。

► 多模态性：具身智能涵盖各式复杂的应用场景和交互需求，其数据起首丰富千般。

► 时空计划性：具身智能的数据不仅包含某个时刻的静态信息，还需要反应智能体与环境在时刻和空间维度上的动态变化。

► 高维度和复杂性：具身智能体波及大都不同类型的传感器，功课于复杂环境，产生的数据维度高、结构复杂、具有不同的样式和特征，要将此类异构数据用于具身智能的检修和应用，需要通过灵验的特征索乞降数据对皆设施从中挖掘有用信息，此经由中时常波及到复杂的语义贯通和转移。

► 数据标注愈加繁难：对具身智能来说，由于在标注经由中需要探究到具身智能体的动作、环境的变化以及两者之间的干系等繁多身分，准确标注数据的难度进步，数据加工资本或被举高。

► 环境适应性：具身智能的检修数据应涵盖不同的环境要求和场景，以检修具身智能体适应千般化、充满不笃定性的真确物理环境，在不同环境中展现出适应和扩充的才略。

► 实时性：部分具身智能的应用场景要求数据不祥实时获取和处理，以便具身智能体赶快作念出响应和决策。

► 个体互异性：若是是针对东说念主类或其他生物的具身智能研究，还需要探究个体之间存在的互异，检修数据需涵盖个体互异特征，如躯壳结构、指引才略、感知偏好等。

► 长序列性：为了捕捉具身智能体随时刻推移的连气儿动作变化和所处环境的弥远变化趋势，数据时常以长序列的形式存在，呈现出时刻依赖性、连气儿性、丰富性的特色。

转头来说，具身智能对检修数据建议的上述要求导致数据的采集、处理、标注和期骗都濒临诸多挑战。从真确天下获取数据的方式主要包括本色采集、动态捕捉、视频学习等，真确采集数据在真确性和可交互性上推崇杰出，但跟着智能体范围的不绝彭胀，由于通过东说念主类和机器本色采集数据难度大、资本崇高、效率较低，仅依靠真确数据检修具身智能大模子濒临多模态灵验数据匮乏、泛化性差等问题。

图表：文本、图片、视频、机器东说念主大模子数据对比

贵寓起首：Coatue《The Path to General-Purpose Robots》（2024年），中金公司研究部

仿真模拟、数据集开源等设施贬责数据不足的问题

在贬责高质地具身智能数据不足的问题上，咱们不雅察到产业动向主要包括：通过模拟环境合成数据扶持真确天下数据以丰富检修数据起首，以及构建更大范围、更多模态的分享数据集。

► 使用仿真及合成数据不祥镌汰数据网罗资本并提高开发效率。合成数据的常见起首是借助大都适当现实天下物理礼貌的凭空仿真场景学习手段和策略，后转移到真确天下（Simulation-to-Real）。与真确采集数据比拟，基于仿真环境的合成数据具有采集资本低、采集速率快、可扩展性强、标注准确度高的优点。

► 共建高质地开源数据集，完了数据最大化期骗。由于数据获取的高资本、长周期以及隐秘安全问题，大部分具身智能研究组织和企业仅限于在某个特定环境中网罗数据，数据分享的穷乏导致访佛行状和资源蹧跶，形成“数据孤岛”。2023年，DeepMind与繁多科研机构伸开合作，构建了真确机器东说念主开源数据集Open X-Embodiment[4]，包含22个机器东说念主卓越100万个轨迹片断，500多项手段、16多万项任务。基于此开源数据集检修的具身智能限定基础模子RT-X，推崇出在跨场景、多任务应用中超越此前基于特定场景和数据集下的手段水平。

图表：Open X-Embodiment开源数据集一览

注：（a）数据集包含60个现存数据集，涵盖22种机器东说念主实体；（b）Franka机器东说念主由于领有最大范围的Franka数据集，视觉场景较多；(c): xArm和Google机器东说念主由于领有几个大型数据集，孝敬了最多的轨迹数目；(d， e): 数据集包含大都手段和常见物体。

贵寓起首：O'Neill， Abigail et al. “Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models : Open X-Embodiment Collaboration0.” 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation，中金公司研究部

需求侧：落地多场景进步遵循；适应劳能源明天新场面

咱们觉得，发展具身智能对我国具有迫切真理。第一，具身智能是东说念主工智能交易化落地的迫切持手。举例在工业场景中出于数据量以及交易保护等探究，大模子的应用成果差强东说念主意，而具身智能借由物理实体有望平直参与分娩行动，加快东说念主工智能的交易化落地。第二，具身智能是新质分娩力的迫切标的。工信部将东说念主形机器东说念主算作六大明天产业的八个翻新鲜艳性居品之一，推动中国产业升级。第三，中国具备宽绰商场需乞降产业链上风。东说念主形机器东说念主产业有望依靠中国大工业、大销耗商场，在时间闇练后完了快速范围落地。第四，发展具身智能有望带动我国工业制造水平的进步。具身智能是多学科交叉的行业，对传感器、电机、降速器、行星滚珠丝杠、蓄意芯片、软件算法等方面都具有较高要求，当今中国在多数场景下的国产化水平仍然有限，发展具身智能有望推动各种零部件工艺水平的发展。

驱能源 #1：进步社会遵循，由专用向通用场景渐次浸透

向终局瞻望，东说念主形机器东说念主可胜任多元千般的任务场景。把柄中金研究院及研究部长入研究发布的《AI经济学》答复，从元任务角度看[5]，东说念主形机器东说念主“具身”的特色使其尤其适协力量型、灵巧型及空间转移导航等膂力任务，举例高下料、维修、巡检等。把柄我国《膂力搬运分量限值》法式，成年男人单次搬运上限为15kg，而业内已有双手载荷达40kg的东说念主形机器东说念主（举例里工D1等），可见表面上东说念主形机器东说念主在膂力任务上不祥完了较东说念主类更高的效率。同期，其“智能体”特征使其具备东说念主的智能与心情，不祥在教培领导、服务招待、东说念主文柔柔等守旧型任务中施展作用，举例陶冶、解释诱掖、养老助残等。

大部分行业都是由多类元任务组合而成的，向终局去看，咱们觉得东说念主形机器东说念主有望在各个行业找到得当自身落地的应用场景。比如，服务业前台（营业部客户招待）、采矿业（物料挖掘搬运）、水电热气（电力巡检）、照应养老业（康养陪护）、装备制造业（工业制造）、医疗卫生业（手术机器东说念主）、住宿和餐饮业（餐饮服务机器东说念主）等等，不一而足。

图表：东说念主形机器东说念主不祥胜任的多元场景

贵寓起首：中国《机器东说念主分类》法式（GB/T 39405-2020），中金公司研究部

由专用场景向通用场景渐次浸透，安适向终局场景迈进。咱们觉得东说念主形机器东说念主的浸透不会一蹴而就，正如现时业内所尝试的应用场景，诸如工业制造、商演主理、招待导览、电力巡检等，均是属于“交互性较弱、法式化较高”的专用场景。跟着时间的握住闇练，咱们觉得东说念主形机器东说念主不仅不祥有更当然的交互性能，完了在交互要求更高的大众服务场景以及个东说念主家用场景中的应用；还能进步对复杂场景的嘱托才略，进而开启在高危、救助、多变环境下的浸透。总体趋势是由专用场景向通用场景渐次浸透，最终完了在全行业各场景的落地。

图表：东说念主形机器东说念主在四类场景中的应用鼓励节拍

贵寓起首：创业邦，中金公司研究部

驱能源 #2：填补劳能源缺口，适应明天劳能源结构变化

主要经济体均濒临劳能源结构变化的新场面。把柄长入国东说念主口司斟酌，明天10年主要经济体的老龄化东说念主口（65岁以上）占比链接扩大，或一说念达到20%以上份额；而劳能源东说念主口（15-64岁）占比均呈现不同程度的下落，在1-3 ppt的降幅之间。咱们觉得，劳能源结构新场面，一方面会变成劳能源供给病笃，加大企业侧招工的难度；另一方面，老龄化趋势亦会加剧社会养老陪护的压力。

新场面推升用工资本，东说念主形机器东说念主有望弥补劳能源缺口、助力企业降本增效。在劳能源供给病笃的新场面中，企业时常融会过提高员工薪酬的方式劝诱劳能源，这极少在疫情期间的好意思国体现得尤为彰着。把柄中国国度统计局、好意思国劳工局数据，两国积年的员工薪酬均呈现彰着上涨，若明天劳能源供给病笃程度进一步上涨，咱们斟酌或会对企业资本端变成更大的背负。在时间闇练的前提下，东说念主形机器东说念主具有较高的责任效率，咱们觉得部署东说念主形机器东说念主以弥补企业用工短缺的难题，是嘱托明天劳能源结构新场面的可行设施。

驱能源 #3：以点带面，由东说念主形机器东说念主切入拉动产业升级

从器具属性开赴，东说念主形机器东说念主是进步分娩效率的利器。一台工业机器东说念主不祥24小时不圮绝功课并替代多名工东说念主的责任量，匡助企业降本增效的成果彰着。咱们觉得东说念主形机器东说念主较工业机器东说念主愈加活泼，不祥胜任的东说念主类任务类型愈加千般、落地场景愈加丰富，有望匡助企业完了柔性分娩，在更大范围上推动分娩效率的提高。

从产业链开赴，东说念主形机器东说念主的发展不祥带动整条产业链的时间升级。东说念主形机器东说念主与工业机器东说念主、汽车分享一部分产业链，中枢零部件的时间发展已相对闇练，伊始厂商凭借时间上风占据较大份额。可是国产力量仍然相对薄弱。一方面，中国大陆厂商在部分商场中的份额较低；另一方面，在国产份额相对较高的商场中，国居品牌的居品质能较境外品牌仍有一定差距。咱们觉得，中国要发展东说念主形机器东说念主，不仅要着眼于本色，况且需全产业链同期布局；以末端为持手，由点及面地带动上游软硬件中枢零部件的时间攻关与产业升级。

图表：中国东说念主形机器东说念主零部件厂商竞争形式情况（2023年）

贵寓起首：觅途商议，中金公司研究部

商场空间：至2030年中国东说念主形机器东说念主出货量有望达35万台

咱们测算中国东说念主形机器东说念主出货量有望在2030年达到35万台，2024-30年CAGR有望达317%；商场空间有望于2030年达581亿元，2024-30年CAGR达259%，保持高速增长态势。向更远期瞻望，马斯克在2024年股东大会上线路其东说念主形机器东说念主想法年产量在10亿台，占10%以上的商场份额，这意味着马斯克斟酌在更远期的明天，全球东说念主形机器东说念主销量有望达100亿台，有着充分宽绰的思象空间。

图表：2023-30E中国东说念主形机器东说念主出货量预测（中金测算）

贵寓起首：国度统计局，《中国参加产出表（2020年）》，《中国东说念主口普查年表（2020年）》，中金研究院，高工机器东说念主，中汽协，中金公司研究部

图表：2023-30E中国东说念主形机器东说念主商场空间预测（中金测算）

贵寓起首：国度统计局，《中国参加产出表（2020年）》，《中国东说念主口普查年表（2020年）》，中金研究院，高工机器东说念主，中汽协，中金公司研究部

风险

► 东说念主工智能时间碎裂碰到瓶颈。具身智能对算法、算力、数据的要求更高。具身智能要求算法强调感知的细度与广度、与环境的交互性以及限定的息争性；具身智能算力需要不祥快速、实时地处理多模态感知数据；具身智能数据也需要向更大范围、更多模态标的发展。若是算法无法完了对环境的全面感知、贯通，无法作念出准确合理的指引权术，若是角落算力无法得志大算力、低时延、低功耗的要求，若是数据无法通过仿真模拟、开源数据集的方式弥补，则会限定具身智能的进一步发展。

► 资本下落不足预期。由于具身智能产业处于发展早期，供应链尚未闇练，并未形成范围效应，因此现时具身智能系统资本崇高，典型的东说念主形机器东说念主居品价钱都在几十万元的价位，限定了其进入应用场景的落地。若是明天供应链闇练度不足预期或居品范围量产受阻，则会使得具身智能系统资本居高不下，对其交易化落地产生影响。

► 交易化落地不足预期。若是东说念主工智能时间碎裂碰到瓶颈、资本下落不足预期以及卑鄙应用侧对具身智能的拥抱程度不高，则会导致具身智能的交易化落地不足预期，进而影响对本色公司以及上游零部件公司的筹备推崇。

► 社会伦理风险。具身智能可以在真的全行业多个任务中落地，对东说念主类行状形成一定替代成果。若是具身智能的应用激励社会行状问题，则会对具身智能系统进一步浸透形成进攻。

► 隐秘安全风险。具身智能需要通过多种传感器实时感知周围环境数据，明天进入家庭场景、特种行业，若是无法贬责隐秘安全、数据安全的问题，则会对具身智能系统在更多应用场景落地变成影响。

[1]https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/tz/art/2023/art_48fe01d562644aedb7ea3f4256df8190.html

[2]Rodney， A， Brooks. Intelligence without representation[J]. Artificial Intelligence， 1991.

[3]https://resources.nvidia.com/en-us-industrial-sector-resources/watch-67

[4]https://arxiv.org/pdf/2310.08864

[5]参见《AI长入课题：第三章 元任务与AI经济影响分析》，元任务指组成复杂任务的些许按功能分散的、具有场景通用性的任务元素。

本文摘自：2024年8月26日仍是发布的《具身智能系列：智机交融，东说念主工智能期间的星辰大海》

陈昊 分析员 SAC 执证编号：S0080520120009 SFC CE Ref：BQS925

孔杨 计划东说念主 SAC 执证编号：S0080122110018

李诗雯 分析员 SAC 执证编号：S0080521070008 SFC CE Ref：BRG963

朱镜榆 分析员 SAC 执证编号：S0080523070002

郑欣怡 分析员 SAC 执证编号：S0080524070006

彭虎 分析员 SAC 执证编号：S0080521020001 SFC CE Ref：BRE806xfplay下载先锋影音