川观智库研究员 　 黄爱林

全球人形机器人产业正加速从研发迈向量产，中国凭借成熟的供应链体系和政策支持成为核心参与者。摩根士丹利与高盛集团相继发布的《人形机器人100：全球价值链梳理》和《人形机器人系列Ⅲ：核心供应链》两份报告均指出，中国在人形机器人硬件制造领域占据主导地位，但技术瓶颈与量产障碍仍需突破。

中国人形机器人零部件供应链实力突出。摩根士丹利的报告显示，全球人形机器人产业链百强企业中，中国占35家，其中68.5%集中于“身体”模块，拓普集团、三花智控、绿的谐波等企业成为关键供应商。高盛进一步指出，中国在谐波减速机、执行器组件等领域的成本控制能力显著，例如绿的谐波凭借价格优势和灵活的产能，有望在2030年前占据全球30%的高端机器人市场份额。

跨界融合的产业生态，车企与科技巨头的跨界布局为中国注入活力。高盛报告提到，比亚迪、小米、华为等企业正依托汽车供应链优势开发人形机器人，特斯拉亦需依赖中国供应商实现成本优化。此外，AI大模型企业（如DeepSeek）推出低成本开源方案，助力本土厂商缩小与海外技术差距。

但同时，高盛也提出人形机器人量产仍存在技术瓶颈，数据短板明显，同时硬件标准化亟待落实。

高盛强调，人形机器人量产需跨越三大技术门槛：一是能够执行多种通用任务，通用性是人形机器人与传统工业机器人的关键区别。多任务通用性应至少熟练执行5-10种任务；二是具备高成功率和持续的稳定性，高成功率和长时间稳定运行的能力对于确保人形机器人的稳定产出至关重要，这在商业化应用中非常重要；三是能快速推理，人形机器人高效的推理和反应能力可以极大地提高客户的使用效率和交互体验。

高盛报告认为目前缺乏用于训练的原始数据。和大语言模型类似，机器人人工智能模型需要大量数据来支持模型训练和优化。但与大语言模型已经通过互联网大规模生成的视频、图像、文本数据源不同，机器人人工智能模型的重要物理数据，如力、扭矩、运动数据仍然稀缺。

人形机器人硬件技术路线不确定，配置尚未统一。例如，灵巧手的技术路线图仍不确定，存在紧凑型谐波减速机路线、蜗轮蜗杆传动和行星减速机连接路线、电缆驱动等多种开发路线。此外，核心零部件（如行星滚柱丝杠）的成品率、生产一致性和产能仍有待提升，制约规模化生产。

尽管挑战重重，高盛与摩根士丹利均对中国长期潜力持乐观态度。综合两份报告，可重点关注两类机会：一是重点突破供应链上游，如谐波减速机、执行器、热管理等具有高壁垒技术的领域；二是可聚焦垂直场景，如工业制造、医疗护理等需求明确的市场或率先落地。

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