預計人形市場價值： 讓我們考察四大L先的投行和研投機構的預測：G盛、
摩根士丹利、麥格理以及ARK Invest。
G盛預計，“到2035年，人形機器人的市場將達到380億美元�！� 這比其之前預
期的60億美元增長了六倍以上，表明增長預期正在迅速加速。
摩根士丹利專注于美國市場，提供了一個更廣闊的長期展望。他們估計“美國擬人化市場到2030年可能產生約40億美元的總收入，到2040年可能產生約2400億美元
的總收入，到2050年可能產生約1萬億美元的總收入�！边@一預測表明市場增長將出現急劇加速，特別是在2040年至2050年期間。
麥格理呈現了J其樂觀的展望，暗示到2050年市場價值可能達到3萬億美元。這一
數字凸顯了類人機器人對經濟多個領域的變革潛力。
然而，Z具樂觀預測的來源是ARK Invest。在其報告《ARK如何看待擬人化機
器人》中，他們建議擬人化機器人的市場規�？赡蹽達2400億美元。這一
估計是基于擬人化機器人在家庭和制造環境中的規�；\行潛力。正如埃隆·馬
斯克在特斯拉2024年D一季度財報電話會議上所說：\"如果你擁有一款具備感
知能力的擬人化機器人，能夠導航現實世界并按需執行任務，那么經濟規模就
沒有任何實際限制。\"ARK的研究表明，這2400億美元的市場規模將在家庭和
制造類機器人應用之間大致平均分配。
盡管這些預測差異很大，但它們都指向一個即將迎來爆發式增長并對經濟多個
部門產生變革性影響的行業。
人形機器人市場即將迎來指數級增長,未來可能影響75%的工種和40%的員工;成本正快速暴跌,降幅達40%,現大規模采用將成為可能;開啟一個前所未有的豐裕時代
在軟件算法層面,機器人的運動控制可以分為基于模型的控制和數據驅動控制;二者相結合的混合控制方式,兼顧了控制精度和適應性,大大提高了人形機器人的運動和作業能力
端到端大模型：能夠直接實 現從人類指令到機械臂執行;分層具身大模型是不同層次模型協作， 上層大模型進行感知與決策，底層硬件層和中間響應快的小模型進行決策的分解與執行
智能服務機器人生態意味著更加便捷和高效的用戶體驗;提供了機器人之間的相互協同和調度的能力;降低技術壁壘，促進不同廠商和服務提供商之間的無縫集成
規模化生產降本：BOM成本年均下降18%，2027年工業級人形機器人單價降至$3萬;諧波減速器國產化使關節模組成本降低40%;有望重構 1.5 萬億勞動力市場
預計2025年全球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年全球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
人形機器人市場規模有望超越新能源汽車和智能手機，長期需求或達百億臺級別（馬斯克預測人機比例2:1），潛在收入超10萬億美元;地方政策聚焦技術攻關、場景應用和產業基金支持
服務機械臂采用了靈活的抓取技術使機器人能夠識別和適應不同類型的物體;靈巧手的出現帶來了更強的精細化操作能力;多任務處理能力使得機械臂在多種應用場景中都具有價值
人形機器人并非唯一的終極形態,而是多種形態互補共生的過程;專用機器人、類人形機器 人與人形機器人將各自承載著不同的功能定位 ,構成服務機器人生態的核心支柱
服務機器人行業在迎接技術革新的 同時,也將同步迎來一場以多品類產品矩陣建設為核心的商業模式變革,只有多品類產品矩陣才能 夠實現全棧式具身智能
按照遠期100萬臺人形機器人量產規模測算,可以測得絲杠產線潛在空間為83億元,中高價值量占比環節包括高精度磨床56億元;無框力矩電機/空心杯電機產線潛在空間為66/53億元
機器人的交互可以分為四個層級,分別是HCI(傳統人機交互),HRI(機器人與 人交互),RRI (機器人之間交互)和RXI(萬物互聯);2X交互將實現交互場景、交互內容和交互模式多個維度的躍遷
