2025年汽車零部件行業專題報告：人形機器人重塑汽零估值，2025進入量產元年

飯糗茹草網2025-07-05 07:57:039765125

（精選報告來源：報告研究所）

1. 人形板塊行情複盤

2021 年 8 月特斯拉在 AI Day 上首次發布人形機器人 Optimus 概念，複盤 2022-2024 年機器人板塊行情來看，特斯拉 Optimus 為行情主線，2024 年為華為機器人行情元年，我們構建特斯拉機器人板塊指數+華為機器人板塊指數如下，其中特斯拉機器人板塊指數每個部件個股等權重構成該環節指數。

1.1. 特斯拉機器人及其部件指數複盤：從交易產業進展逐步聚焦確定性

2021 年 8 月特斯拉在 AI Day 上首次發布人形機器人 Optimus 概念，複盤特斯拉機器人板塊行情，我們分為四個階段：

1、2022.2-2023.1 概念階段

催化：2022.5 馬斯克在汽車裝配開幕式表示 23 年將生產第一版 Optimus，特斯拉 AI Day 預熱;2022.10 特斯拉 Optimus 原型機首次亮相，計劃 3-5 年內實現量產，售價控製在 2 萬美元；交易 0-1 相關性，執行器環節漲幅最大，核心個股：、、鳴誌電器、等。

2、2023.1-2023.12 卡位階段

催化：2023 年 5 月特斯拉展示 Optimus 最新機型，實現多個機器人同時行走與抓取物品; 趨勢確認，交易產業進展/高壁壘，執行器（份額、訂單）→靈巧手→絲杠，核心個股：、、、、等。

3、2023.12-2024.10 調整階段

催化：2024.1，馬斯克稱機器人 25 年量產，低於市場預期；量產時間低預期，指數調整 45%，2024.2 板塊反彈；

4、2024.10-2025.2 聚焦階段

催化：2024.11.29 特斯拉靈巧手視頻更新，可接住空中飛來的網球；2025.1.8 CES2025 的線上訪談中，馬斯克表示：2026 年目標生產 5 萬-10 萬個人形機器人，2027 年 50-100 萬台，超預期；交易確定性，明確量綱測算彈性，核心個股：拓普集團、三花智控、、五洲新春、北特科技、綠的諧波等。

1.2. 華為機器人指數複盤：積極布局，發散階段

華為自 22 年開始在具身智能方向有多種布局， 2023 年 6 月成立全資子公司極目機器人，為華為智選車深度合作夥伴，複盤華為機器人板塊行情，目前仍處在 0-1 發散階段。催化：2024.10 賽力斯開始招聘機器人相關崗位；2024.11 華為（深圳）全球具身智能產業創新中心宣布正式運營，並與樂聚機器人、大族機器人、、、等 16 家企業簽署了戰略合作備忘錄；2025.1 預期賽力斯年會發布機器狗和機器人樣機；交易 0-1 相關性，機器人本體公司漲幅最大，核心個股：埃夫特-U、、拓斯達、賽力斯；其次為兆威機電、、、等相關公司。

1.3. 機器人板塊估值定價：

機器人與新能源汽車發展階段類似，新能源汽車滲透率及汽車零部件 PE-TTM 複盤如下：1）新能源汽車滲透率 5%，零部件 PE（TTM）≈30-50X；2）5% 新能源汽車滲透率 40%，零部件 PE（TTM）≈20-30X；3）新能源汽車滲透率 40%，零部件 PE（TTM）≈15-20X。以拓普集團、、、為例，新能源零部件在新能源滲透率高增長的 2019-2024 年，PEG 維持在 1%左右，淨利率在 10%左右。

我們以馬斯克 2027 年目標 100 萬台人形機器人銷量類比新能源滲透率初期階段（根據後續測算，人形機器人年銷量 400-500 萬台階段處在 B 端全麵應用，開始向 C 端滲透階段，仍處於行業爆發前期），給予零部件估值 30-50X，目前減速器、靈巧手環節仍具備較大彈性，國產替代空間大。

2. 人形機器人行業風起，潛在發展空間廣闊

2.1. AI 賦能人形機器人，機器人遠期將具備最強的泛化能力

人形機器人是實現具身智能的最佳物理形態之一。人形機器人一般是指具有與人類類似的身體結構和運動方式（雙足行走、雙手協作等）的智能機器人。人形機器人既需要極強的運動控製能力，也需要具備非常強的感知和計算能力。具身智能：智能體通過與環境產生交互後，通過自身的學習，產生對客觀世界的理解和改造能力。具身智能是有身體並支持物理交互的智能體，人形機器人是實現具身智能的最佳物理形態之一。

人形+AI，使得機器人遠期將具備最強的泛化能力，能夠鏈接人類生活中的各個場景和現有工具，增強規模效應，來使得成本最低。傳統三大類型的機器人（工業機器人、服務機器人和特種機器人）均是針對特定的場景和用途所涉及，工業機器人主要用於工業生產場景，服務機器人主要麵向醫療服務、商品配送、公共服務等領域，特種機器人則主要麵向深海探測、緊急救援以及消防的領域。人類世界完全按照適合人類活動而設計，因此，采用人形設計（也就是第一性原理）的機器人疊加上高度智能能力的加持，將具備強大的泛化能力，遠期可以鏈接人類社會的各個場景。

人形機器人行業發展的底層驅動來看，長期勞動人口數量的減少和人工成本的上升倒逼各個行業開始用機器人取代人工。從中美兩國的數據來看：美國的製造業從業人數占比持續下降，製造業人員平均工資持續上漲；中國的勞動力人口數量停止增長，製造業人員平均工資也在提升上漲。

2.2. 人形機器人潛在發展空間廣闊，2025 年人形機器人進入量產元年

人形機器人產業目前正處於行業發展的導入期，2025 年將是人形機器人的量產元年，人形機器人後續將經過多階段的發展，有望實現應用場景的擴散+技術迭代優化+成本持續下降。

尋找商業化落地場景是人形產業加速發展的關鍵。早期的人形機器人大多沒有很好的實現商業化場景落地，因此產業化發展較為緩慢。人形機器人最早可以追溯至 1973 年日本早稻田大學研發出的 WABOT-1，此後行業中較為知名的廠商還包括波士頓動力、軟銀機器人、本田等，但這些人形機器人產品最終沒有實現良好的商業化落地（技術和成本問題），因此人形機器人產業此前發展較為緩慢。

完全具備通用性的人形機器人短期內還麵臨著諸多挑戰和難點，包括硬件、軟件、政策等方麵的限製，因此我們判斷人形機器人將率先在某些細分市場實現突破，並在持續的迭代和完善中來不斷提高通用性。硬件端：技術方案當前仍不收斂，且整體 BOM 成本仍處於較高水平；軟件端：當前 AI 還不足以支持人形在所有場景具備泛化能力，需要理解物理世界的人工智能。政策端：人形機器人行業目前還不具備完備的法律法規和行業標準。

製造業工廠或為人形機器人率先突破的商業化落地場景。工廠場景封閉、秩序嚴格有序，場景複雜度明顯低於 C 端場景。因此，工廠場景對目前人形機器人的硬件功能，軟件泛化能力以及早期成本等方麵的容忍度更高，或將成為人形機器人率先突破實現商業化落地的細分市場。

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