佐思汽研發(fā)布《2024-2025年主機廠與供應(yīng)商布局具身智能(及AI機器人)的趨勢分析報告》。

一、布局具身智能：主機廠與供應(yīng)商的多元路徑

在具身智能浪潮下，汽車產(chǎn)業(yè)鏈的主機廠和供應(yīng)商紛紛入局，積極探索適合自身的發(fā)展策略。當(dāng)下，布局方式主要分為自研、合作研發(fā)、投資以及合作探索應(yīng)用這幾類，每種方式都各有優(yōu)劣，企業(yè)需依據(jù)自身資源、技術(shù)實力和市場目標(biāo)來抉擇。

簡單來說，具身智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）是一種基于物理身體進行感知和行動的智能體（Agent），它就像賦予機器人一個能與環(huán)境交互的 “身體”，使其能像人類一樣通過觀察、移動、說話來學(xué)習(xí)和執(zhí)行任務(wù) 。這一概念的興起，為汽車產(chǎn)業(yè)帶來了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。

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技術(shù)發(fā)展一脈相承，車企加速部署人形機器人：

車企布局具身智能的核心邏輯在于技術(shù)復(fù)用、供應(yīng)鏈協(xié)同、市場增量挖掘。同時，智能駕駛技術(shù)（如感知算法、決策模型）與具身智能高度同源，車企可將自動駕駛積累的AI能力遷移至機器人開發(fā)，降低研發(fā)成本。未來，隨著硬件成本下降與大模型能力提升，具身智能將從工業(yè)場景逐步滲透至消費領(lǐng)域，成為車企智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支柱。

主機廠具身智能賽道布局情況

來源：佐思汽研《2024-2025年主機廠與供應(yīng)商布局具身智能(及AI機器人)的趨勢分析報告》

2024年11月6日，小鵬汽車“AI科技日”上，小鵬汽車亮相了全新一代人形機器人“Iron艾倫”，該款人形機器人已經(jīng)進入小鵬汽車廣州工廠進行了小鵬P7+車型的生產(chǎn)實訓(xùn)，未來將會聚焦在工廠和線下門店等場景。

Iron采用仿人結(jié)構(gòu)設(shè)計，身高178cm，體重70kg，采用1:1人類雙手尺寸設(shè)計，擁有15個自由度，支持觸覺反饋；它擁有超過60個關(guān)節(jié)，可以模擬人類的多種動作，如站立、躺臥、坐等；

Iron搭載了小鵬 AI 鷹眼視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)了720°無死角的環(huán)境感知能力，還運用了端到端大模型和強化學(xué)習(xí)算法

搭載與小鵬汽車同款的小鵬天璣AIOS系統(tǒng)，給機器人流暢自由對話的能力，有記憶、能推理

采用了一款名為圖靈AI芯片的核心技術(shù)，該芯片專為大模型定制，擁有40核處理器，算力為3000T，這款芯片是首顆可同時應(yīng)用于AI汽車、AI機器人和飛行汽車的芯片。

來源：小鵬汽車

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供應(yīng)商全面發(fā)力，深度布局具身智能產(chǎn)業(yè)鏈

汽車供應(yīng)商依托既有硬件技術(shù)（如傳感器、芯片、電機）和供應(yīng)鏈資源，向具身智能領(lǐng)域延伸，核心邏輯在于技術(shù)復(fù)用與協(xié)同降本。例如，激光雷達廠商速騰聚創(chuàng)將車載感知方案適配至機器人，實現(xiàn)環(huán)境建模能力的遷移；電機企業(yè)復(fù)用汽車動力總成技術(shù)開發(fā)高密度關(guān)節(jié)驅(qū)動模塊。其優(yōu)勢在于成熟的制造經(jīng)驗和客戶網(wǎng)絡(luò)，但需應(yīng)對機器人場景對硬件靈活性的嚴(yán)苛要求。

供應(yīng)商具身智能賽道布局情況

來源：佐思汽研《2024-2025年主機廠與供應(yīng)商布局具身智能(及AI機器人)的趨勢分析報告》

2025年1月3日，RoboSense速騰聚創(chuàng)“Hello Robot”2025 AI機器人全球線上發(fā)布會，首次全面呈現(xiàn)了RoboSense速騰聚創(chuàng)的機器人技術(shù)平臺公司戰(zhàn)略，并發(fā)布了多款數(shù)字化激光雷達，推出機器人視覺產(chǎn)品，以及一系列面向機器人的增量零部件及解決方案。

在發(fā)布會上，速騰聚創(chuàng)推出具有20自由度的第二代靈巧手，最大負(fù)載5千克，在指尖指腹和手掌上共有14個力傳感器，配合機械臂及其控制系統(tǒng)，可靈活復(fù)刻人手的精細動作和操作，例如精細地拿起雞蛋、撿起螺絲釘?shù)取?/p>

來源：速騰聚創(chuàng)

此外，速騰聚創(chuàng)首次展示了自研的人形機器人整機，該機被定義為機器人通用零部件開發(fā)平臺，是各項機器人增量零部件及解決方案的研發(fā)“母機”。立足于整機，速騰聚創(chuàng)將聚焦于機器人的視覺、觸覺、關(guān)節(jié)三類增量零部件領(lǐng)域，為機器人行業(yè)賦能。此次速騰聚創(chuàng)還公布了適用于足式機器人的末端運動控制的力傳感器FS-3D、高功率密度直線電機LA-8000和高集成化、小體積、大算力、低功耗的機器人域控制器DC-G1等產(chǎn)品。

速騰聚創(chuàng)機器人增量零部件

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自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)人才入局具身智能

從業(yè)者轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力是技術(shù)路徑趨同與行業(yè)紅利轉(zhuǎn)移。自動駕駛行業(yè)L4商業(yè)化遇阻后，資本與人才向具身智能傾斜，而兩者在感知算法、決策模型（端到端強化學(xué)習(xí)）上高度重疊，算法經(jīng)驗可直接遷移。從業(yè)者優(yōu)勢在于AI算法積累和快速迭代能力，但需補足機械控制（如力反饋、運動規(guī)劃）等硬件交互知識，且面臨技術(shù)路線不確定性與商業(yè)化驗證風(fēng)險。其目標(biāo)是通過軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，搶占具身智能早期技術(shù)制高點。

智能駕駛從業(yè)人員轉(zhuǎn)型具身智能賽道情況

來源：佐思汽研《2024-2025年主機廠與供應(yīng)商布局具身智能(及AI機器人)的趨勢分析報告》

2023年11月，文遠知行前COO張力宣布加入逐際動力（LimX Dynamics），擔(dān)任首席運營官（COO）。張力在自動駕駛領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗，曾領(lǐng)導(dǎo)文遠知行在RoboTaxi商業(yè)化落地和技術(shù)研發(fā)方面取得顯著成績。他的加入標(biāo)志著逐際動力在具身智能領(lǐng)域的進一步發(fā)力，也反映了自動駕駛與具身智能兩大前沿技術(shù)領(lǐng)域的深度融合趨勢。

2024年10月逐際動力推出“三合一” 模塊化足端設(shè)計多形態(tài)雙足機器人TRON 1，專為復(fù)雜環(huán)境下的移動與操作任務(wù)設(shè)計。TRON1采用了先進的運動控制算法和高精度傳感器融合技術(shù)，能夠在非結(jié)構(gòu)化地形（如樓梯、碎石路）中穩(wěn)定行走，并完成爬坡、越障等高難度動作。其模塊化設(shè)計允許用戶根據(jù)任務(wù)需求靈活配置功能模塊，例如搭載機械臂進行抓取操作，或集成視覺傳感器用于環(huán)境感知與導(dǎo)航。TRON1的核心優(yōu)勢在于其高度靈活的運動能力和強大的環(huán)境適應(yīng)性，使其在工業(yè)巡檢、應(yīng)急救援、物流配送等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用潛力。

多形態(tài)雙足機器人TRON 1

二、機器人與汽車產(chǎn)業(yè)：異同交織下的協(xié)同發(fā)展

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產(chǎn)業(yè)相通性：技術(shù)與供應(yīng)鏈的協(xié)同基礎(chǔ)

硬件層面：機器人和汽車產(chǎn)業(yè)在硬件零部件方面存在著高度的相通性。電機、傳感器、減速 / 轉(zhuǎn)換機構(gòu)、電池、軸承、結(jié)構(gòu)件、冷卻系統(tǒng)、控制器、芯片等硬件，在兩個產(chǎn)業(yè)中都有著廣泛的應(yīng)用。以特斯拉 Optimus 為例，其在設(shè)計中大量借鑒了汽車的硬件技術(shù)。

以特斯拉為例，Optimus每個（共14個）旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)使用2個角接觸球軸承、1個交叉滾子軸承；每個（共14個）線性關(guān)節(jié)使用1個四點接觸軸承、1個滾珠軸承。這4種軸承在汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)廣泛使用。

Optimus旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器

圖片來源：特斯拉

傳感器方面：激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等在汽車自動駕駛和機器人導(dǎo)航中都起著關(guān)鍵作用。汽車借助激光雷達精準(zhǔn)探測前方障礙物、識別道路邊界，實現(xiàn)自動駕駛；AI機器人則依靠激光雷達掃描周邊環(huán)境，靈活避障、精準(zhǔn)導(dǎo)航。此外，控制器作為 “智慧大腦”，汽車的電子控制單元（ECU）和機器人的運動控制器在底層邏輯上殊途同歸，都是接收傳感器信號，依據(jù)預(yù)設(shè)算法迅速運算，向執(zhí)行器下達指令 。

小鵬Iron人形機器人使用的鷹眼視覺系統(tǒng)具體技術(shù)細節(jié)主要依賴于小鵬的智駕體系，該系統(tǒng)結(jié)合了端到端大模型和強化學(xué)習(xí)算法。這種視覺系統(tǒng)使得Iron能夠在720°范圍內(nèi)無死角地觀察周圍環(huán)境。

小鵬AI鷹眼視覺系統(tǒng)

軟件技術(shù)：車企在自動駕駛領(lǐng)域積累的算法能力為具身智能的發(fā)展提供了寶貴的經(jīng)驗。人形機器人自主處理任務(wù)和汽車自動駕駛的本質(zhì)都是 “感知 — 決策 — 執(zhí)行” 的過程，兩者在模型層面存在一定互通性。在路徑規(guī)劃、運動軌跡預(yù)測等關(guān)鍵算法上，智能駕駛的算法能夠復(fù)用于人形機器人 。

例如，特斯拉將 FSD 自動駕駛系統(tǒng)中的視覺、導(dǎo)航和 AI 算法技術(shù)應(yīng)用于 Optimus，使其具備了環(huán)境感知和自主決策能力。受益于Dojo計算機等特斯拉日益強大的AI訓(xùn)練能力和自動駕駛場景模擬系統(tǒng)，特斯拉機器人在出廠前就將具備對環(huán)境路徑、周圍物體的識別和路徑規(guī)劃能力。

供應(yīng)鏈：汽車供應(yīng)鏈的成熟經(jīng)驗也為機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了有力支持。機器人產(chǎn)業(yè)鏈與汽車供應(yīng)鏈在部分零部件技術(shù)上同源，如電池、電機、軸承等產(chǎn)品在車端和機器人端差異較小。車端供應(yīng)鏈經(jīng)過長期發(fā)展，具備大規(guī)模自動化生產(chǎn)經(jīng)驗，能夠幫助機器人實現(xiàn)量產(chǎn)降本 。

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產(chǎn)業(yè)差異性：市場需求與技術(shù)重點的差異

供應(yīng)鏈—零部件定制化程度：

汽車：汽車零部件雖種類繁多，但由于汽車標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)程度高，許多零部件通用性較強，可大規(guī)模生產(chǎn)以降低成本。

機器人：具身智能產(chǎn)品應(yīng)用場景多樣，形態(tài)和功能差異大，導(dǎo)致零部件定制化程度高。如用于醫(yī)療手術(shù)的機器人與家庭清潔機器人，其關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)、傳感器配置等零部件因功能需求不同而有很大差異，難以實現(xiàn)大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)

供應(yīng)鏈—響應(yīng)速度：

汽車：汽車生產(chǎn)周期較長，從設(shè)計到量產(chǎn)可能需要數(shù)年時間，供應(yīng)鏈相對穩(wěn)定，對響應(yīng)速度要求并非極短周期。汽車制造商通常會提前規(guī)劃生產(chǎn)計劃，與供應(yīng)商簽訂長期合同，確保零部件穩(wěn)定供應(yīng)。

機器人：市場需求變化快，技術(shù)更新迭代迅速，要求供應(yīng)鏈具備更快的響應(yīng)速度。如消費級的智能機器人，一旦市場出現(xiàn)新的功能需求或技術(shù)突破，制造商需迅速調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計

硬件技術(shù)—集成度與復(fù)雜度：

汽車：汽車是一個高度集成的復(fù)雜系統(tǒng)，眾多硬件組件緊密協(xié)作。發(fā)動機/電機系統(tǒng)、電驅(qū)系統(tǒng)、電池系統(tǒng)、變速器、底盤、電氣系統(tǒng)等，每個子系統(tǒng)都有其復(fù)雜的設(shè)計和功能，且需相互適配。

機器人：雖然也涉及多硬件協(xié)同，但集成方式和重點不同。具身智能產(chǎn)品可能更側(cè)重于特定功能模塊的集成，如機器人關(guān)節(jié)模塊集成電機、傳感器與控制器。

硬件技術(shù)—能源存儲：

汽車：新能源汽車以動力電池為主要能源存儲設(shè)備，如鋰離子電池。其電池容量需求大，通常以千瓦時（kWh）為單位計量，目的是支撐車輛實現(xiàn)較長的續(xù)航里程，一般在幾百公里左右。

機器人：能源存儲硬件多樣且靈活，依據(jù)產(chǎn)品功能和應(yīng)用場景選擇。與新能源汽車相比，具身智能產(chǎn)品能源存儲硬件更注重小型化、輕量化以及對不同任務(wù)場景的適配性，而非單純追求高續(xù)航里程。

軟件技術(shù)—算法與數(shù)據(jù)處理：

汽車：在自動駕駛領(lǐng)域，算法側(cè)重于環(huán)境感知與決策規(guī)劃，如目標(biāo)檢測與識別算法用于識別道路上的車輛、行人等，路徑規(guī)劃算法根據(jù)感知信息規(guī)劃安全行駛路徑。數(shù)據(jù)處理主要圍繞車載傳感器收集的路況信息，數(shù)據(jù)量巨大但類型相對固定。

機器人：算法涵蓋更廣泛領(lǐng)域，除環(huán)境感知與運動規(guī)劃外，還包括自然語言處理、情感識別等交互算法。數(shù)據(jù)來源多樣，不僅有傳感器數(shù)據(jù)，還可能涉及用戶交互數(shù)據(jù)、云端數(shù)據(jù)等。

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布局之路：主機廠與供應(yīng)商的關(guān)鍵考量

技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新：

加大在具身智能核心技術(shù)上的投入，如大模型、傳感器融合、運動控制、人機交互等領(lǐng)域。像特斯拉在 Optimus 的研發(fā)中，不斷優(yōu)化 FSD 技術(shù)遷移后的效果，提升機器人的感知和決策能力；華為持續(xù)迭代盤古具身智能大模型，增強其任務(wù)規(guī)劃和多場景泛化能力。

車企與供應(yīng)商在布局具身智能領(lǐng)域時，應(yīng)避免“重復(fù)造輪子”的研發(fā)方式，汽車產(chǎn)業(yè)與機器人產(chǎn)業(yè)在諸多層面存在顯著的通用性。在供應(yīng)鏈方面，二者所需的原材料與零部件供應(yīng)渠道多有重合，整合供應(yīng)鏈資源可大幅降低采購成本與管理難度。軟件技術(shù)層面，AI大模型與深度學(xué)習(xí)算法是具身智能實現(xiàn)的核心驅(qū)動力，共享這些技術(shù)成果能加速研發(fā)進程。硬件技術(shù)上，傳感器用于感知環(huán)境，電機、齒輪、軸承等負(fù)責(zé)動力傳輸與機械運動，二者高度相似 ，統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和研發(fā)方案，可減少重復(fù)研發(fā)投入。

市場需求與應(yīng)用場景拓展：

具身智能作為新興領(lǐng)域，市場需求和應(yīng)用場景仍在不斷探索和拓展。企業(yè)應(yīng)加強市場調(diào)研，深入了解不同行業(yè)和用戶的需求特點，針對性地開發(fā)產(chǎn)品和解決方案。積極與潛在客戶合作，開展試點項目和應(yīng)用示范，積累市場經(jīng)驗，提高產(chǎn)品的市場適應(yīng)性和競爭力 。

除了常見的工業(yè)制造、物流倉儲、家庭服務(wù)等場景，積極探索具身智能在醫(yī)療、教育、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。比如，研發(fā)用于醫(yī)療康復(fù)的輔助機器人、教育陪伴的智能機器人、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的采摘和耕種機器人等。通過拓展應(yīng)用場景，擴大市場份額，降低對單一市場的依賴。