【国联民生证券】AI-人形机器人的降本量产加速器

近日，国联民生证券发布了一份名为“AI：人形机器人的降本量产加速器”的行业研究报告。该报告深入探讨了AI技术如何通过加速研发周期、优化生产工艺流程、精准管理供应链等多维度手段，破解高“白痴指数”的人形机器人材料成本问题，预示着人形机器人量产时代可能加速到来。报告中不仅分析了AI技术在人形机器人领域的应用前景，还提出了对相关企业的投资建议，指出了AI技术赋能的高弹性材料供应商和量产场景驱动的下游应用增长领域的投资机遇。这份报告蕴含了丰富的行业洞察和投资指导，对于理解AI技术如何推动人形机器人行业发展具有重要价值。

AI技术正推动人形机器人成本降低和量产加速

随着人工智能技术的飞速发展，AI技术在数据分析、模拟优化和自主学习等方面的强大能力为人形机器人的降本提供了新的思路和方法。人形机器人作为一种高度复杂的智能装备，其研发、生产和应用涉及化学工程、机械工程、电子工程、计算机科学等多个学科领域。长期以来，高昂的成本一直是制约人形机器人大规模普及的关键因素。但现在，AI技术有望通过加速研发周期、优化生产工艺流程、精准管理供应链等维度破解高“白痴指数”，大幅降低人形机器人有机化工材料研发端和生产端的成本，人形机器人量产时代或加速到来。

AI技术在人形机器人材料研发和生产中的应用前景广阔。通过对主流机器人运用材料的梳理，我们发现当前运用于人形机器人中总生产成本/原料成本比值较大的有机高分子材料为聚醚醚酮(PEEK)、聚苯硫醚(PPS)、碳纤维、聚二甲基硅氧烷(PDMS)和热塑性聚氨酯(TPU)等。这些有机新材料大多运用于关节或传感器，用于轻量化、耐热性需求。在研发端，成本较高材料大多存在工艺壁垒高、反应步骤长、可回收循环利用催化剂溶剂回收不充分等多个工艺瓶颈。伴随各类AI算法的运用范围扩大叠加高通量实验机器人的介入，人形机器人相关有机新材料合成工艺壁垒及瓶颈有望加快突破速度并大幅降低研发端对新牌号、新工艺的研发成本。

在生产过程中，这些有机新材料还存在现有工艺生产精度较难控制导致产品良率较低从而引发单吨生产成本较高问题。伴随AI算法对合成环节的介入有望提高生产过程中的精度控制，并增加AI对环节产成品的关键性质乃至分子排列等检验措施从而提高当前生产工艺下的产成品良率，从而推动制造费用的下滑和原辅料的消耗减少，实现生产端的降本增效。

展望未来，伴随AI对研发与生产端的深度介入，PEEK、碳纤维等高“白痴指数”材料成本有望大幅下降。当成本不再是核心掣肘，人形机器人的大规模普及将取决于材料性能能否与机械结构、电子系统、场景需求深度匹配，而传统单学科研发模式或难以满足这一要求。AI的跨界协同能力、软硬件深度融合、创新设计有望重塑人形机器人设计端的格局。在跨学科知识图谱的推动下，AI促进了不同领域技术的融合，加速了机器人设计与优化的进程；在硬件与软件深度融合方面，AI使机器人能够在硬件和控制算法的协同作用下，实现更加高效和精准的运动与决策；与此同时，AI还带来了创新的设计思路，通过数据驱动、智能化分析与个性化定制，极大拓展了机器人设计的边界。

我们认为，AI技术有望通过加速研发周期、优化生产工艺流程、精准管理供应链等维度破解高“白痴指数”，人形机器人有机化工材料研发端和生产端成本有望大幅降低，人形机器人量产时代或加速到来。建议重点关注两类企业：一是AI技术赋能的高弹性材料供应商，即积极搭建AI研发团队、投入大量资源探索AI与化工材料融合路径的企业；二是量产场景驱动的下游应用增长领域，如家庭服务（清洁、陪伴）、工业制造（精密装配、高危作业）、医疗（手术辅助、康复护理）等领域将因人形机器人成本下降进入加速期，相关材料（包括但不仅限于柔性传感器、机体材料等）、设备等领域有望受益。

风险方面，AI与机器人技术在化工领域尚处发展阶段，算法精度、机器人稳定性存问题，若技术未达预期，将限制应用推广程度。此外，AI依赖高质量数据，若数据难以达成共享，或对结果存在偏差，若实现共享则存在信息安全隐患。还有，AI+机器人改变化工行业竞争格局，积极应用技术的企业抢占先机，市场竞争或将加剧。未来AI+机器人在化工应用可能会面临新法规政策等问题。

这篇文章的灵感来自于国联民生证券发布的《AI：人形机器人的降本量产加速器》研究报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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