目前，人形機器人在工業制造與物流L域的應用仍處于起步階段，主要應用于一些G度
自動化和智能化的企業。與工業機器人和移動機器人相比，人形機器人在某些特定場景下具
有更好的適應性和靈活性，但在大規模應用方面仍受到成本、技術和市場接受度等因素的限
制。
人形機器人在工業制造與物流L域主要的挑戰如下：!
1 技術難點：人形機器人需要具備G精度、G速度和G穩定性的運動控制能力，以滿足各種生產任務的需求。此外，機器人還需要與其他設備和系統進行協同作業，提G整體生產效率。
2 成本問題：人形機器人的研發和生產成本相對較G，尤其是在傳感器、執行器和控
制系統等關鍵部件方面。這導致了人形機器人的市場價格偏G，產品價格遠遠G于
工業機械臂、AGV/AMV、復合機器人等非人形機器人方案和人機協作方案，影響其在
工業制造與物流L域的普及。
3 法規與安全問題：在工業制造與物流L域，人形機器人需要遵守嚴格的安全規定，
以c。這些法規可能會限制人形機器人的功能和應用范圍。
工業/移動機器人本體均價
特斯拉 Optimus預計 Optimus 可能將大規模量產至百萬臺量級;1X Technologies EVE（雙輪）目標是部署 150-300 臺機器人;小鵬 PX5銷售場景進行實地應用
2024 年中國人形 機器人市場規模為 21.58 億元，到 2030 年將達到近 380 億元，2024-2030 年 CAGR 將超過 61%，中國人形機器人銷量將從 0.40 萬臺左右增長至 27.12 萬臺
2024 年人形機器人市場規 模為 10.17 億美元，到 2030 年人形機器人市場規模將達到 150 億美元，2024-2030 年 CAGR 將超過 56%，人形機器人銷量將從 1.19 萬臺增長至 60.57 萬臺
具身智能整體火熱的融資狀態短期來看有望延續,具身智能機器人公司預計今年年內開始推進各自產品在汽車工廠、商超等實際生產環境中部署和收 集數據
伴隨大模型的開源與英偉達cuda機器人生態系統的開放,部分機器人公司商業化進展較快;軟件算法的進步是產品功能提升和應用場景擴展的關鍵
探討了具身智能的發展歷程、現狀、產業鏈分析及未來趨勢，特別關注了人形機器人的商業化挑戰與市場潛力;具身智能將發展跨模態交互、自適應學習能力
預測了AI機器人的發展方向,人機協作、G精度和G速度、多樣化應用場景以及自主學習和自適應能力;AI機器人所需的核心技術,計算機視覺、人機交互與理解、語音識別與處理、自主導航與決策等
一是人形機器人專屬部組件與材料;二是人工智能賦能人形機器人設計;三是人形機器人運動智能;四是人形機器人多模態大模型;五是人形機器人大規模數據集
人形機器人的互動能力使其在商用及家用服務中具有較好的應用前景，目前展覽講解及科研場景已經落地，普遍方案只是在局部小范圍的可控條件下實現少量復雜任務
操作大模型根據決策大模型的輸出執行具體動作，需要與機器人硬件深度集成，且需要通過數據采集來實現，技術方向從“MPC+WBC”向“RL+仿真”演進
人形機器人作為未來產業的新賽道和經濟增長的新引擎,報告多面梳理了人形機器人產業的發展現狀、政策環境、區域發展、資本市場、技術發展、市場前景以及面臨的機遇與挑戰
人形機器人應用主要受技術能力與場景空間兩因素影響,場景結構化程度越G,對技術性能要求越G,未來兩到三年開始在各行業有小規模商用，未來五到十年應用將逐漸成熟
