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大摩重磅研报:为什么现在更适合投资“零部件?

wang wang 发表于2026-02-08 15:36:47 浏览4 评论0

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大摩重磅研报:为什么现在更适合投资“零部件?

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站在2026年初的时间节点回望，人形机器人赛道经历了一轮资本的狂热追捧。然而，摩根士丹利发布的最新研报为市场注入了一剂清醒剂，同时也指明了真正的方向。报告指出，尽管2025年下半年行业宣布了超过20亿元人民币的订单，但其中绝大多数并非来自真正的工业刚需。
2026年，将被定义为人形机器人的“广泛验证之年（Broad Verification）” 。行业的重心正从政府主导、研发和教育展示，急剧向“以商业为主导”的商业化落地转移 。这一年，不再是追求单纯的技术参数突破，而是集成商们（Integrators）在尽可能多的商业应用中进行试错和验证的时刻。

核心要点

从订单结构存在“虚火”，研发仍是主力：2025年虽然订单金额巨大，但61%的出货量流向了研发、教育或娱乐领域，真正的工业/物流应用仅占4% 。

“小步快跑”取代“一步到位”：别指望机器人能立刻通过通用大模型解决所有问题。未来的路径是阶梯式（Stepwise）的，通过一个个具体场景（Scenario-by-scenario）的攻克来积累优势，而非期待通用抓取能力的瞬间爆发。
商业化验证将推动销量翻倍：基于强烈的采用意愿，大摩预测2026年中国人形机器人交付量将翻倍至2.8万台，但主要由小规模的试错订单构成 。
三大瓶颈依然待解：目前制约大规模采用的核心障碍在于效率（低于人类）、可靠性（仍需“人机协同”维护）以及学习能力（新场景适配需数月时间）。
零部件厂商目前比本体更具投资确定性：在当前阶段，生产量可能会超过实际销量（用于内部研发和测试）。因此，无论哪个本体品牌最终胜出，核心零部件供应商（如减速器、丝杠等）都将率先受益。
2025年复盘：谁在买单？从“订单金额”看“落地成色”
我们常被“20亿订单”这个数字迷惑，但大摩通过拆解数据，还原了市场的真实面貌。
2025年中国人形机器人出货结构显示2025年的出货量中，研发/教育（R&D/Education）占比高达42%，数据采集（Data Collection）占19%，娱乐/交互占19%。
这意味着，去年卖出去的机器人，绝大多数并没有进工厂干活，而是进了实验室做研究，或者被政府支持的数据中心买去“练模型”。备受期待的工业/物流（Industrials/Logistics）仅占4%。这4%才是行业真正的“含金量”，它代表了那些敢于吃螃蟹、试图用机器人替代真实人力的企业。此外，报告指出许多订单是“框架协议”，执行确定性较低 ，这提示我们要对“意向订单”保持警惕。
2026年展望：为什么要走“阶梯式”路线？
2026年，集成商（Integrators）将采取一种“实用主义”策略。报告明确指出，现在的软件和模型能力，根本不支持机器人像人一样“通用”。
从“通用”退回“专用”：目前的策略不再是追求一个机器人干所有活，而是“特定任务、定义明确”。集成商正在尽可能多的商业应用中进行试验，试图在细分领域（Specialized Fields）建立桥头堡 。
必须跨越的三座大山：效率（Efficiency）：目前的机器人干活还是太慢，且有出错风险；可靠性（Reliability）：这是最致命的。目前仍需“人在环中（Human-in-the-loop）”，工程师必须在现场解决硬件过热、零部件寿命以及软件微调的问题。这导致维护成本极高，限制了可扩展性；学习能力（Learning Abilities）：换一个新场景，机器人可能需要数月的时间来重新训练和适配，无法做到真正的“举一反三”。
大摩预测2026年销量为2.8万台，虽然基数小，但预计到2040年将达到2300万台，CAGR高达85%。2026-2027年是平缓的积累期，只有当某个场景的ROI（投资回报率）跑通，或者安全性得到验证后，才会迎来指数级爆发。
为什么即便效率低、毛病多，还要坚持把机器人塞进工厂？答案是：数据（Data）。
数据反馈闭环。左侧是各种形态的机器人（轮式、足式），右侧是数据。
这是一个“部署（Deploy） -> 收集（Collect） -> 提升（Improve）”的死循环。第一步把机器人扔进真实世界（Real World）；第二步收集Corner Case（长尾、极端情况）数据，这是实验室里模拟不出来的；第三步利用数据优化模型，提升能力，然后再部署更多。
2026年的核心任务，就是启动这个飞轮。谁能更早、更多地通过物理世界收集数据，谁就能建立起护城河。
那些已经在“干活”的机器人
工业制造（Industrials）：挑战“枯燥”与“危险”。目前的工业应用主要集中在结构化或半结构化环境中的“拾取与放置（Pick-and-place）” 。
物料搬运 - 优必选 (UBTECH)：在搬运任务中达到了99%的成功率。效率仅为人类劳动力的30%。这是一个典型的“可行但未盈利”阶段。虽然慢，但它证明了机器人在特定流程中是可以跑通的。
电池测试 - 宁德时代 (CATL) & Spirit AI：“下线测试”（EOL）和“直流电阻测试”（DCR）。这些测试伴随着高风险的电弧和触电隐患。这是人形机器人最完美的切入点——替人去死/受伤。在安全面前，效率可以适当让步。
产线调整 - 美的 (Midea)：Midea Robot Ultra，一种轮式六臂人形机器人。部署在无锡洗衣机产线，旨在将产线切换和调整的效率提高30%。这也印证了“轮式”在平整工厂环境下的实用性。
电力巡检 - 天工 (Tiangong)：在危险环境下操作电源开关。
商业服务（Commercial Services）：从噱头走向生活
零售/工厂 - 小鹏 (Xpeng)：计划从2026年底开始，在自家门店和工厂部署Iron机器人 。
无人零售 - Galbot：野心勃勃，计划在全国铺设100个人形机器人值守的无人零售亭 。
餐饮服务 - Dobot：其Atom机器人已经在深圳K11电影院自主卖爆米花 。
医疗/养老 - Fourier：GR-3被定义为“护工机器人（Care-bot）”，专注于移动支持和康复，直击老龄化痛点 。
大摩的AlphaWise调查显示，虽然目前只有约10%的企业正在评估或试点，但62%的受访者计划在2027年之前部署轮式或足式人形机器人（这一比例在2025年仅为12%）。这说明需求端并不冷淡，相反，由于劳动力短缺和降本需求，企业非常渴望引入机器人。现在的关键不在于“想不想用”，而在于技术“能不能顶得住” 。
为什么此刻零部件比本体更香？
对于二级市场投资者，报告给出了一个非常实用的逻辑：“生产 > 销售”。在2026年的试错阶段，各家主机厂为了抢占赛道、进行内部研发和大规模路测，会制造大量的机器人。这些机器人可能还没卖给终端客户，但制造它们所需的零部件（减速器、丝杠、电机）已经产生了实实在在的订单。
绿的谐波 (Leaderdrive)：受益于人形机器人对精密减速器的海量需求，尽管面临技术路线变更风险，但长期看好 。
恒立液压 (Hengli)：虽然传统业务是挖掘机，但液压技术在重载人形机器人中有独特优势，且正在渗透供应链 。
汇川技术 (Inovance)：作为自动化控制的龙头，其核心部件在机器人关节控制中不可或缺 。
双环传动 (Shuanghuan)：齿轮传动领域的隐形冠军，受益于关节模组的高增长 。
资料来源：摩根士丹利《China Industrials: The Humanoid Signal ~ Broad Verification》

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