特斯拉Optimus机器人引发市场热潮，科技巨头加码布局人形机器人赛道

近日，特斯拉发布了Optimus（人形机器人）的最新进展，引起了市场的广泛关注。随着科技巨头加大对人形机器人赛道的关注，投资者热情不断高涨。 12月2日，机器人产业链在沪深股市掀起热潮，三丰智能、巨轮智能等20余只机器人概念股涨停。

这股资本热潮的背后，是泡沫的成长，还是孕育着全新的行业风口？

企业加码布局

事实上，除了特斯拉之外，华为、英伟达、OpenAI、科大讯飞、百度等公司也在人形机器人赛道上加大了发力。在人工智能技术的推动下，越来越多的企业开始涉足这一领域。

12月2日，深豪科技在回答投资者提问时表示，公司正在关注仿人机器人的发展趋势，正在尝试利用公司积累的图像识别、自主导航、环境感知、AI算法、机器人控制、语音等技术。公司在机器人领域深耕多年。交互等技术探索人形机器人的应用开发。

利亚德表示，该公司的空间定位技术已参与无人机编队控制、动态建模和编队控制等方向的相关研究。人形机器人方向也在与相关企业进行技术交流与合作。

Eft-U表示，该人形机器人原型仍在开发中，预计将于2025年上半年发布相关原型。

此外，豪森智能作为特斯拉的高级供应商，已交付多条动力锂电池模组/PACK智能生产线，在人形机器人应用及组装领域进行技术储备，并与浙江等领先厂商达成战略协议仿人机器人创新中心合作并具备产业转移能力。

清华大学战略性新兴产业研究中心副主任胡启木在接受《证券日报》记者采访时表示：“国内厂商在仿人机器人本体结构、运动控制算法、软件工程等方面不断进行技术迭代。等，并积极探索下游产业应用场景，这些企业的加入为仿人机器人行业注入了强劲的技术动力，有望充分受益于人工智能技术的快速发展，从而加速产业化进程。”

政策也不断引导行业发展。 2023年11月，工业和信息化部发布《仿人机器人创新发展指导意见》，明确了仿人机器人产业发展目标和重点任务，为企业技术创新和产品研究提供了方向和发展。北京、上海、深圳、山东、安徽等地也出台了地方扶持政策，进一步推动仿人机器人产业发展。

例如，南京市近日印发《南京市推动机器人产业高质量发展行动计划(2024-2026年)》，提出到2026年，南京机器人产业整体发展水平跻身全国前列。国家。

与此同时，各地也在积极设立机器人相关产业基金，如北京机器人产业发展投资基金，围绕国家和北京机器人产业相关领域的战略布局进行直接股权投资，重点关注机器人产业发展。重点投资机器人本体、产业链零部件、产业链创新应用等领域。

胡启木表示：“这些政策从资金支持、产业园区建设、人才引进等方面提供了支持，为仿人机器人产业的发展提供了良好的政策环境。自上而下的政策推力正在逐步落实到实处。”为产业发展提供坚实保障。”

面临多重考验

据高盛预测，到2035年，全球仿人机器人市场规模预计将突破1000亿美元，广阔的市场前景也提高了资本的热情，仿人机器人赛道融资蓬勃发展。

作为人形机器人领域的龙头企业，优必选在上市不到一年的时间里完成了三轮配售发行，再融资总额达11.54亿港元，超过了IPO时的融资总额。

银河将军成立一年半以来，累计融资12亿元。其中，公司于6月完成7亿元天使轮融资，11月18日完成5亿元战略轮融资，投资方包括美团、科大讯飞等。 、商汤科技等

此外，戴蒙机器人、埃斯顿库佐、自变量机器人、星海图、悦泉仿生、千寻智能、灵初智能等多家企业也传出融资利好消息。

资本的涌入，为人形机器人产业的研发和生产提供了充足的资金支持，也推动了相关技术的突破和市场的拓展。不过，业内也有声音质疑，市场对产品的追捧是否会导致泡沫的形成？资本的短期追逐是否忽视了行业发展和技术成熟度的实际需求？

复星母基金总经理姜玉华表示：“短短九个月就投入了40亿元资金，钱不是问题（对企业来说）。行业加速可以通过持续‘烧钱’来实现。这种的奖金未来会形成马太效应，但一开始大家都有机会。”

有专家表示，从目前的市场情况来看，虽然资本热潮促使不少初创企业获得资金支持，但大多数企业仍处于技术研发阶段，距离量产和商业化还有很长的路要走。虽然部分企业已宣布开始布局，但尚未提供明确的产品款式和量产计划。如何在技术不成熟的情况下保持投资者的热情是目前行业面临的一大挑战。

胡启木告诉记者，人形机器人的主要应用场景应该是第三产业。从目前来看，仿人机器人的成本控制尚不能满足商业化的要求，规模经济尚未显现。

对于未来的商业应用，胡启木提到，仿人机器人的采购和运维成本需要大幅降低，才能实现产业化并大规模替代人类。目前，人形机器人在技术成熟度和成本控制方面仍有很大的提升空间。技术进步、市场需求、资本合理流动将是决定这个行业能否真正成为“新风口”的关键因素。

工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林认为，虽然仿人机器人产业发展潜力巨大，但在资本驱动下，该产业也面临技术的双重考验。和市场。从技术研发来看，该行业还处于比较早期的阶段。虽然巨头们已经开始布局，但要实现大规模商用，还需要解决很多问题。

例如，特斯拉擎天柱在实验室测试中表现良好，但团队表示，年底前仍需要考虑触觉感知和重量分布问题。此外，虽然擎天柱在运动方面取得了一些进展，但要实现真正的量产，机器人在复杂环境下的自主适应能力以及与人类的交互能力仍需要进一步提高。

“大规模应用的难点主要是多关节运行的稳定性、准确性和灵活性。由于多关节需要形成一个整体，仿人机器人往往需要利用机器学习来优化感知层和执行层。同时，这些领域的技术算法壁垒也比较高。”潘和林表示。