
国金证券: 《机器人行业研究:垂直领域具身智能机器人的野望》
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国金证券《机器人行业研究:垂直领域具身智能机器人的野望》报告围绕垂直领域具身智能机器人的发展逻辑、潜力场景及投资机会展开深度分析,清晰勾勒出该产业从技术突破到商业化落地的完整路径。
一、核心投资逻辑:为何当下看好垂直领域具身智能机器人
(一)“大脑” 技术成熟奠定落地基础
机器人 “大脑” 的核心功能涵盖实时交互、多模态感知、自主决策等,其技术演进已从基础的 LLM(大语言模型)+VFM(视觉基础模型)组合,升级至 VLM(视觉语言模型)多模态融合阶段,进而向集成运动控制的 VLA(视觉语言动作模型)进阶。谷歌 SayCan 模型通过价值函数对齐实现任务分解,清华大学 Vila 算法借助 GPT-4V 完成复杂环境规划,谷歌 RT-H 模型可减少动作训练数据需求,目标检测、3D 语言映射等技术突破显著提升了机器人的感知、决策与控制能力,为具身智能落地提供了核心支撑。
(二)核心痛点破解加速产业化进程
数据瓶颈:场景驱动实现 “数据飞轮”
通用机器人受限于真机数据匮乏,尤其是 3D 数据短缺。而垂直领域可通过供应链、企业、用户等多方协作实现场景零突破,随着机器人部署量增加,真机数据持续积累形成正向循环。傅利叶开源数据集、智元数据采集工厂等实践已验证该路径可行性,训练数据结构从 “正三角” 向 “倒三角” 转变,为模型优化提供充足养料。推理效率:垂直小模型适配边缘算力
大模型推理慢、实时性不足是落地阻碍,Scaling Law 理论显示模型性能与资源投入呈幂律关系,但推理阶段无需追求通用大模型规模。Figure 通过 “双模型” 架构解决该问题:Helix VLA 模型中,大 VLM 模型负责 “慢思考” 规划,小视觉运动策略模型实现 “快执行” 响应。垂直领域模型可针对性优化,在匹配边缘算力的同时满足场景需求,成本与效率更具优势。控制难度:非人形形态降低落地门槛
人形机器人运动控制复杂度极高,仅下肢就有 14 个自由度,双足行走涉及多阶段步态优化与稳定性控制难题。垂直场景以功能实现为核心,轮式机器人可简化为倒立摆模型,上肢具身智能工作站可沿用成熟工业机器人控制策略,华中数控、拓斯达等企业的相关产品已具备产业化条件。
二、高潜力场景:从渗透率与缺工痛点切入
(一)场景筛选逻辑
逆向视角:渗透率越低潜力越大
工业机器人已完成标准化行业升级,塑料化工、食品加工、家电等柔性化行业仍依赖人工,具身智能可借助大模型泛化能力实现自动化突破;服务业中除物流仓储、酒店外,多数领域机器人渗透率极低,柔性场景适配空间广阔。需求导向:聚焦 “缺工” 核心痛点
2022 年四季度 “最缺工” 职业集中在餐厅、家政、物流、养老、服装等领域,对应三类机器人需求:具身智能工作站解决柔性制造用工缺口,轮式机器人承接家政养老服务,人形机器人面向终端消费服务场景。
(二)三大重点场景深度解析
服装行业:突破缝纫环节自动化瓶颈
缝中环节因布料柔性高成为自动化难点,模板机仍需人工上下料。当前技术已具备突破基础:帕西尼灵巧手传感器实现布料材质识别,1X 世界模型可模拟布料折叠长时程任务,FLIP 框架能生成长期规划方案,SSFold 方法可处理未见过的布料折叠。杰克股份牵头联合 5 所高校及企业攻关缝制机器人,有望加速产业化落地。康养行业:家庭应用的最优过渡场景
康养领域 “招工难” 突出,且硬件与基础任务处理能力已趋成熟。轮式机器人可作为过渡形态,1X 的 EVE 轮式机器人能按指令生成控制轨迹;傅利叶、优必选、亿嘉和等企业布局康复机器人与家用服务机器人,华为等参与的具身智能康养协同机制启动,叠加两部门场景试点政策支持,产业化进程有望加速。1X 的 Redwood 模型升级后强化家庭场景任务能力,进一步提升应用潜力。物流行业:填补拆零拣选环节空白
物流仓储、传送等环节自动化程度高,但拆零拣选仍依赖人工,美国相关岗位空缺超百万。企业合作加速技术落地:GXO 与 Digit、Reflex 等机器人企业合作,Digit 已实现商业化运营,目标产能 1 万台 / 年;Figure 的 Helix 模型在物流场景部署后,通过数据积累与架构优化,处理速度提升 20%,条码扫描准确率达 95%,展现强劲成长潜力。
三、投资建议与风险提示
(一)重点关注方向
“小脑”+ 工业机器人配套:华中数控、拓斯达、埃夫特、埃斯顿; 服装行业:杰克股份; 康养行业:优必选、欧圣电气、奥比中光、亿嘉和、麦迪科技; 物流行业:德马科技、兰剑智能、杭叉集团、今天国际等。
(二)风险提示
机器人大模型技术发展不及预期,导致产业化落地节奏延后; 政策支持力度不及预期,影响垂直领域零到一突破进程。




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