摩根士丹利研报:人形机器人产业步入商业验证关键期,中国集成商开启多场景试水2026年将成为中国人形机器人产业从“研发导向”转向“商业验证”的关键分水岭。摩根士丹利最新报告指出，尽管2025年行业订单金额超20亿元，但61%的出货集中于研发、教育及娱乐领域，工业场景渗透率仅4%。当前阶段，任务执行效率、可靠性及学习能力仍是规模化落地的核心瓶颈，行业需通过“场景化小步快跑”积累真实数据，逐步打通商业化路径。
一、产业现状：订单繁荣背后的结构性失衡
虚假繁荣警示
2025年下半年以来，人形机器人领域公开订单总额突破20亿元，但多数项目为政府主导的数据采集中心、研发合作或框架协议，实际交付确定性低。例如，优必选（UBTECH）多个订单集中于“数据采集中心”，这类项目更偏向基础设施投入，而非真实生产力需求。场景分布失衡
2025年人形机器人出货中，工业/物流占比仅4%，而研发教育、娱乐合计达61%。行业仍处于“为技术找场景”的早期阶段，下游企业尚未看到明确投资回报率（ROI）或安全效益，大规模采购意愿受限。
二、2026年趋势：从“泛化探索”到“垂直深耕”
集成商的务实路径
中国集成商采取“任务优先”策略，优先攻克结构化环境中的单一任务（如物料搬运、分拣），而非追求通用型能力。优必选在箱体搬运任务中已达到99%成功率，但效率仅为人工的30%，印证了“简单场景优先突破”的逻辑。数据飞轮效应初现
规模化部署是提升机器人能力的关键——真实场景数据将反哺算法优化，形成“部署-数据-迭代”正循环。例如，宁德时代（CATL）将灵犀AI人形机器人用于电池包检测等高危环节，既降低人工风险，又积累工业场景数据。细分赛道突破点
三、挑战与机遇：效率、可靠性、学习能力的三重门
效率瓶颈
当前人形机器人效率普遍低于人工，且存在故障风险。例如，搬运任务需多次校准，连续工作时长受硬件散热、部件寿命限制。可靠性依赖人工兜底
多数项目仍需工程师现场维护，软硬件故障频发（如过热、算法适配），导致规模化成本居高不下。学习能力滞后
受限于模型与数据，机器人掌握新任务需数月时间，难以快速适应复杂多变的环境。需求侧意愿强劲
AlphaWise调研显示，62%的企业计划在2027年前部署人形机器人（2025年仅为12%），劳动力短缺与成本压力是核心驱动因素。
四、投资逻辑：组件供应商优先受益
产业链格局
当前阶段“生产大于销售”，组件供应商（减速器、伺服系统等）将早于整机厂商受益。摩根士丹利推荐关注Leaderdrive（领导者驱动）、恒立液压、汇川技术、双环传动等头部企业。估值方法论
五、未来展望：渐进式突破而非爆发式增长
人形机器人作为软硬件结合的新物种，其渗透曲线将不同于纯软件产品，需经历“场景验证-数据积累-成本优化”的渐进过程。2026年行业核心指标需关注：头部企业订单从“框架协议”转化为“实际交付”的比例；结语
人形机器人的商业化是一场马拉松而非短跑。2026年，行业需在喧嚣的订单公告中沉淀出真实价值，用场景化突破回应市场期待。对于投资者而言，聚焦技术扎实、场景明确的组件与集成商，或是穿越周期的最优策略。
