你相信，
人形机器人会成为下一个新能源汽车吗？
王力宏演唱会上的机器人表演技惊四座，马斯克转发称赞。不得不说，2025年，无论是科技行业从业者还是从未触及过该领域的小白，人形机器人这一话题几乎成了最密集被讨论的方向之一。
毕竟新能源车的热度似乎已在慢慢降温，市场急需另一个“热度”来补下一个十年。
老江湖与愣头青争先恐后地入局。
无论是海外特斯拉、Figure频繁发布整机演示，还是国内多家创业公司集中亮相，一开始市场的注意力都聚焦在一个问题上，那就是谁能率先把人形机器人造出来。
但时至今日，能造出来已经不是神话了。随着PPT演示视频越来越多，一个更为现实的产业问题开始浮现——
造出来之后，能不能稳定运行？能不能规模复制？成本能不能降下来？
摩根士丹利在其最新发布的人形机器人研究报告中，指出了一个与市场情绪明显不同的方向：
人形机器人产业的确可能会爆发。但产业的真正分化，也许不发生在整机层，而发生在零部件与系统层。
也正是如此，大摩此次点名了全球25强机器人企业。其中7家中国相关企业，高度集中在AI与计算芯片、摄像头、感知系统、电机控制、触觉与关节反馈等领域。
这一变化本身就释放出一个重要信号：产业关注重心，正在从整机展示转向底层能力。
PART 01 整机热度不减，但产业热点已经前移
大摩预测到2050年，人形机器人市场规模将达到5万亿美元，部署10亿台——这大约相当于每10人拥有1台人形机器人。
从产业发展路径看，整机永远是最容易被看到的部分。
它具备完整形态、直观演示效果，也最容易承载资本与舆论的想象。但当整机频繁亮相，往往意味着产业真正的挑战才刚刚开始。
原因并不复杂。
其一，人型机器人的放量与供应端订单量直接划等号，且供应端订单放量整体会先于整机。
举个例子：
以功率器件为例，GaN 器件正被广泛应用于人形机器人的伺服电机系统之中，根据供应链调研数据，一台入门级人形机器人通常需要约40个伺服电机，价值约为300美元。
结合出货节奏来看，大摩预计人形机器人的出货量将从2024年的约 2000 台，快速增长至2029年的 28.3 万台。
在这一假设下，仅仅GaN这一个零部件的总潜在市场规模将从2024年的约60万美元，扩大至2029 年的约8500万美元，期间对应的收入年复合增长率（CAGR）高达 172%。
其二，人形机器人要真正落地，其难度并不在会不会动，而在能否持续稳定地动？
人形机器人不是一次性设备，而是需要长期在复杂物理环境中运行的系统。这意味着，其可靠性、安全性与一致性，更多取决于内部零部件与系统架构，而非外观或单次演示能力。
这也是为什么大摩在分析产业结构时将关注重点明显前移到了零部件、系统层面。在其框架中，这些环节才是决定人形机器人是否具备产业化基础的核心变量。
而在传统认知中，零部件往往意味着“标准化”“可替代”，价值弹性有限。但在人形机器人产业中，这一逻辑正在发生变化。
摩根士丹利在报告中指出，人形机器人与工业机器人最大的不同，在于其需要完成大量非结构化环境下的连续动作。行走、抓取、协作，这些动作都不再是预设轨迹，而是实时反馈与动态调整的结果。
这直接推高了对零部件能力的要求。
在人形机器人中，力觉、触觉、惯性测量等传感器不再是辅助配置，而是决定动作质量与安全边界的核心组件。
在人形机器人产业尚未定型的阶段，谁能提供稳定、规模化的零部件，谁就更有可能成为长期供应链的一部分，从而跟随整机吃到下一个时代的红利。
PART 02 因零部件供应而被选中的中国企业
Humanoid Robot ≠ Robot Body + AI。
真正的人形机器人，本质上是一套高度复杂的系统工程，也决定了产业竞争的重心必然从“谁先造出来”，转向“谁能把系统跑稳定”。在这一逻辑下，人形机器人产业可以被拆解为三大核心模块：
大脑层（AI与计算芯片）、视觉层（摄像头与感知系统）、传感与运动层（模拟芯片、电机控制、触觉与关节反馈）。摩根士丹利点名的7家中国公司，全部分布在这三大模块中。
摩根士丹利提及的人形机器人相关企业对比图
（一）AI与计算芯片：机器人的大脑
如果说零部件决定了机器人的硬件，那么计算系统决定的，则是人机的动作是否合理、是否高效。通过AI与计算芯片，人机得以具备环境理解能力、任务规划能力、以及多模态信息融合能力。
从某种程度来说，人形机器人与高阶自动驾驶在技术挑战上高度相通。两者都需要在复杂、动态的真实世界中完成感知、判断与执行，只是一个作用于车辆，一个作用于人形结构，于是市面涌现不少汽车智能制造企业转向人型机器人的开发。
例如，地平线机器人被大摩视为具身智能计算的重要参与者。其在自动驾驶芯片方面的深厚经验，包括物体识别、视觉感知以及赋能语音和手势识别等应用的能力，有望为人形机器人提供必需的“智能大脑”。其RDK S100机器人开发套件将计算与控制功能集成至单一SoC系统级芯片，有望为实现复杂人形机器人操作所必需的感知与运动控制提供关键支持。
德赛西威也被大摩纳入与计算平台相关的中国企业名单中。德赛近期发布了面向机器人应用的AI计算终端——AI Cube。AI Cube将原本为高级驾驶辅助系统开发的汽车级冗余设计应用于机器人领域，确保在复杂场景下实现“零缺陷”，并增强其耐用性、可靠性和智能化水平。大摩认为，德赛西威与英伟达及汽车制造商的紧密合作关系，将最终助力其把在自动驾驶领域的成功拓展至人形机器人领域。
可以看出，人形机器人不必从零构建计算体系，而更可能沿用成熟的汽车电子架构。在这一逻辑下，具备平台化经验的汽车电子企业将会被市场关注。
（二）摄像头与感知系统：机器人感知世界的关键
与传统工业机器人主要运行在结构化、可预测环境中不同，人形机器人需要在高度动态、非结构化的真实世界中持续运行。这一差异，使“视觉”不再只是辅助感知工具，而是决定机器人是否具备环境理解能力的基础系统。
这对视觉系统提出了更高层级的要求。
随着人形机器人从展示性阶段走向实用阶段，视觉系统的价值正在发生结构性变化。在早期演示中，视觉更多服务于“完成动作”；而在未来应用中，其核心作用将转向“理解环境”。
这一转变，使视觉系统从成本项，逐步演变为决定整机能力上限的重要组成部分。
（三）传感与运动层：机器人执行的价值放大器
机器人开始真正用身体工作了。
与工业机器人不同，人形机器人需要完成双足行走、手部抓取、人机协作、安全反馈，这些动作都高度依赖传感系统的实时反馈。这使得力传感、扭矩传感、触觉阵列成为决定机器人可用性的关键模块。
如今的实体人形机器人已在每个部署了AI的关节处配置传感器，如同分布在每段肢体中的微型大脑，共同促成了更自然的运动、自适应的行为以及类人的感知能力。
在模块拆解中，大摩将禾赛科技、均胜电子归入传感相关企业。均胜电子的优势，在于深度开发了6轴扭矩传感器、触觉传感器、IMU等多款核心零部件，且并非单一器件供应商，而是正在向系统解决方案演进。这意味着在产业规模化阶段，其角色更接近“系统级标准件提供者”，而非被动跟随订单的零部件厂商。
况且六维扭矩传感器因其精密性、校准要求及工厂集成复杂度，价格较高，参考价格范围约为每个传感器5,000美元，大型重载型号可达20,000美元。这为企业未来营收提供了坚实基础。
PART 03 结语
大摩在报告中强调，人形机器人并不会在短期内成为一个“爆款市场”。
其产业化路径似乎更接近高阶自动驾驶——技术成熟、成本下降、社会接受度提升，缺一不可。
但正因如此，当前阶段的产业价值，并不取决于出货量，而取决于谁已经提前上了牌桌、站在了难以替代的位置上。
当整机逐渐变得不再稀缺，真正稀缺的，将是那些经过长期工程验证、能够支撑规模化运行的零部件与系统能力。这或许正是摩根士丹利将目光从整机移向零部件的真正原因。
被点名的这7家企业中，无论最终杀出重围的是哪几家，我们都希望看到在未来人型机器人的市场里，中国企业会占据一席之地。
就像国产新能源车被世界看到一样，下一个十年，依然有中国的身影。
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