AI
为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划106篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。
智能时代第二季，重磅升级，更前瞻，更硬核，支持专题/单篇付费解锁
一、全球机器人产业崛起，开启生产力革命与智能未来新时代。
全球机器人产业，处于技术
范式
重构
关键
时期，人口结构变迁与技术突破深层互动，推动机器人产业崛起。
全球老龄化进程，加速形成劳动力供给结构性缺口，倒逼生产要素组合方式向资本、技术密集型转变。AI、精密控制、材料科学等突破性进展，使机器人感知、决策、执行系统，实现代际跃升。
供需两侧协同演化，推动人类经济生产中，技术要素权重持续提升，加速
技术经济范式转换。
科技巨头积极参与机器人技术革命，特斯拉Optimus，依托自动驾驶技术，实现运动控制突破；英伟达，借助芯片与算法生态，加速机器人感知、决策等能力升级。
机器人产业形成多层级协同创新生态系统，产业链重构与市场形态协同进化，推动产业快速发展。
上游核心部件模块化突破，降低技术扩散门槛；中游整机制造呈现垂直整合与平台化并行趋势；下游应用场景裂变式拓展，催生新的价值创造模式。
产业链重构，遵循技术-市场双向反馈机制，整体看，工业机器人通过标准化实现规模经济模式，服务机器人依托场景定制形成场景经济模式，特种机器人凭借技术独占性构建垄断经济模式。
机器人本质是劳动工具智能化的历史性突破，革命性在于实现工具属性，向价值属性的跨越。
生产领域，机器人应用不仅提升劳动生产率，更通过数据要素积累，重构价值创造链条，推动边际报酬递减规律的作用边界外移。
社会层面，人机协作模式，催生新型劳动关系，传统雇佣制度面临技能-岗位匹配的结构性挑战。
这种变革，印证马克思提出的生产方式决定社会关系的经典论断，标志人类社会向智能文明演进的关键转折。
机器人产业正重塑全球经济竞争基础逻辑，战略价值远超单一经济范畴，正在重塑国家竞争力与人类文明进程。
微观层面，机器人产业通过技术溢出效应，重构产业关联网络，形成创新-扩散-再创新的正反馈循环。
宏观层面，全要素生产率提升，对冲人口红利衰减，为经济增长提供新动能。
地缘政治维度，技术标准制定权争夺，发达国家试图通过专利壁垒维持技术霸权，后发国家借助市场规模等优势，争取弯道超车，这种博弈背后是全球价值链主导权重新分配，预示世界经济秩序可能进入调整变革期。
二、AI与机器人深度融合，实现脑-体协同进化，有望实现群体智能。
AI
与机器人构成共生型智能系统，实现认知与行动闭环。
智能机器人架构中，AI系统承担数字智能中枢作用，机器人本体构建物理执行终端，两者通过智能接口实现双向交互。这种双向赋能关系，突破传统工业机械臂的固定编程模式，使机器人具备在线学习能力。
智能机器人，采用类似人类的神经架构，突破控制系统瓶颈，构建机器人大脑-小脑分级体系，为机器人技术带来革命性发展。
机器人大脑-小脑分级体系的构建，使智能机器人具备更强大智能与运动能力，大脑负责高级智能决策，小脑负责运动控制，两者相互配合，共同实现机器人高效运作。
规模法则Scaling Law，驱动智能系统性能进化，构建AI机器人发展基石。
规模法则Scaling Law，揭示数据、算力、模型指数级增长关系，成为AI机器人发展核心动力。规模法则Scaling Law在机器人领域，具有重要意义。
机器人发展，有望实现群体智能，突破单体能力边界，推动加速进化。
AI技术的进步，使得构建具备群体智能的机器人系统成为可能，通过分布式协作与交互，机器人群体能涌现出复杂、智能、高效行为、问题解决等能力。
机器人群体作为一个整体，可实现单个机器人个体无法完成的复杂任务，展现出更高层次智能水平。机器人群体智能具备涌现性，群体能力并非个体智能简单叠加，而是个体相互作用产生协同效应，展现出1+1>2、甚至是X*X的智能涌现效果。
Figure
AI
创始人Brett
Adcock近日接受访谈表示，生产大量机器人，可创建机器人舰队，收集数据，共同学习。机器人舰队中，一个机器人学会一项任务，整个舰队都能复制、共享学习成果，提高学习效率与进化速度，与人类通过反复试验独自学习，形成鲜明对比。
机器人基于多模态感知系统，实现具身感知能力，驱动智能进化。
具身感知是机器人实现智能化与自主化关键，机器人发展路径本质是模仿人类，人类通过神经系统、感知系统等与环境互动，机器人也需类似具身感知能力，来理解与适应环境，是机器人实现自主操作、与环境有效互动的基础。
三、机器人产业演变过程中，从波士顿动力代表的传统工业机器人，到特斯拉Optimus代表的智能机器人，实现范式转换与技术路线迭代，包括从液压到电驱，从预编程到AI大模型驱动等，让机器人机械运动能力、智能化水平等全方位提升。
人形机器人与人体进行类比，总体分为控制、感知、执行三大环节，共同决定人机交互体验、机器人自主学习、决策、行为能力等，波士顿动力Atlas、特斯拉Optimous差异主要体现在控制、感知、执行三方面。
围绕人形机器人三大环节，控制、感知、执行，适合不同类型公司参与。科技巨头，主要是针对机器人大脑进行投入；科创类公司，可以围绕具身感知进行布局；硬件产业链公司，围绕机器人执行进行布局。
现在是围绕机器人生产制造的产业链公司比较多，围绕具身感知的科创类公司比较少。
四、全球人形机器人发展百花齐放，海外市场产业化趋势良好。
特斯拉Optimus，引领海外人形机器人发展进程；英伟达着力软件平台端发力，不断完善机器人训练、深度学习等能力。Figure AI、Sanctuary AI、Agility Robotics等头部创业公司，2024年以来，纷纷推出新一代机器人产品，加速推进商业化部署。
能力方面看，海外机器人代表性产品，在搬运、分类、堆叠物品、远程操控等功能方面，取得良好进展，实现更成熟、稳定行走能力，灵巧手功能持续优化等。
产业趋势看，2025年有机会成为人形机器人量产元年，将有更多机器人进入工业、商业等场景，进行更大规模部署与测试。
特斯拉：
技术迭代较快，量产在即，Optimus灵巧手持续进化，集成更强大AI驱动神经网络，能自主学习、适应复杂环境，执行动态任务等。
Optimus量产进程持续加快，2025年初，马斯克在线参加CES 2025访谈表示，未来人形机器人与人类比例，至少是3比1，4比1，也许是5比1，将有200~300亿人形机器人；2025年，特斯拉将生产数千台Optimus机器人，在工厂进行初步测试；2026年，目标是10倍产量增长，生产5~10万台机器人；2027年，有望再次10倍增长，达50万台以上。
Figure AI
：
目前推出Figure 01、Figure 02两款人形机器人，已在宝马工厂进行部署与测试，在机器人软硬件、商业化应用上，有较大突破。
Figure AI早期与OpenAI深度合作，借助OpenAI GPT系列大模型，提升机器人智能化能力。
2025
年2月，Figure
AI宣布终止与OpenAI合作，转向自主研发；推出端到端视觉语言行动模型Helix，大幅提升学习效率，新任务学习从12个月，缩短至30天。
Figure AI
创始人Brett
Adcock近日接受访谈，讲到制造机器人与制造汽车主要区别。
Adcock认为，制造汽车需要巨大空间与庞大基础设施，用于移动沉重的底盘等部件，整个流程复杂；制造机器人，零部件可轻松握在手中，轻便易组装，灵活性更高；制造机器人更接近制造消费电子产品模式，有独特设计流程，效率更高，目前全球每年能制造20亿部手机，规模远超全球汽车年产量8,000万辆。
Adcock强调，机器人制造长期目标，不是单纯追求规模，而是建立能高效生产、不断学习与改进的制造体系。
波士顿动力
：
控制类机器人头部代表企业，在机器人机械控制技术方面领先，产品智能化程度有限。
2024年4月，波士顿动力宣布液压驱动的人形机器人Atlas停止研发，推出新的Atlas电驱版，促进成本下降，更好推进商业化落地。
英伟达：
软件为核心，布局机器人领域
，2025年CES上发布NVIDIA Cosmos平台，可从文本、图像、视频等输入组合，与机器人传感器或运动数据生成基于物理的视频，广泛赋能机器人研发公司，首批合作客户达14家机器人企业。
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