【海通国际】中国电子WRC 2025聚焦（2）：人形机器人临近“ChatGPT时刻”，模型架构成核心突破口-250812（9页）.pdf

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1、 Table_yejiao1 This research report is distributed by Haitong International,a global brand name for the equity research teams of Haitong International Research Limited(“HTIRL”),Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),Haitong International(Japan)K.K.(“HTIJKK”),Haitong International Securiti

2、es Company Limited(“HTISCL”),and any other members within the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”),each authorized to engage in securities activities in its respective jurisdiction.Please refer to the appendix for the Analyst Certification,Important Disclosures and Important

3、Disclaimer.Table_yemei1 Flash Analysis Table_summary(Please see APPENDIX 1 for English summary)事件事件：2025 年 8 月 9 日，在北京举行的世界机器人大会上，宇树科技创始人兼 CEO/CTO 王兴兴发表演讲，指出人形机器人行业正处于“ChatGPT 时刻”的前夜，最快 12 年即可实现关键突破。2025H1，在政策与需求双轮驱动下，国内人形机器人整机及零部件厂商平均增长 50100%。但他认为行业最大短板并非硬件，而是具身智能 AI 模型的架构问题，VLA 模型存在先天不足，视频生成模型（或世

4、界模型）驱动的控制路径更具潜力。点评点评：人形机器人产业正加速迈向商业化拐点，技术突破与算力升级将驱动市场规模和生态格局的全面重塑。人形机器人产业正加速迈向商业化拐点，技术突破与算力升级将驱动市场规模和生态格局的全面重塑。短期（12年），国内市场在政策补贴与应用场景拓展的推动下预计将保持高速增长，整机厂及核心零部件厂商（驱动器、传感器、灵巧手）订单可见度较高。海外方面，特斯拉、Figure AI 等龙头企业一旦实现量产，将有望加速全球产业链分工与技术标准的统一。中期（25 年），端到端具身智能模型若能与世界模型和 RL Scaling Law 结合，将有望成为行业主流架构，推动人形机器人从示范

5、样机向大规模商业化迈进。同时，分布式算力将逐渐成为关键配套基础设施，并与 5G/6G 及边缘计算厂商形成生态协同。在投资机会方面，硬件端应关注进入量产爬坡阶段的驱动器与传感器厂商；软件端可关注具备视频生成世界模型研发能力的 AI 公司；基础设施端则看好分布式算力中心及边缘云服务商。长期（5 年以上），若端到端具身智能与低延迟分布式算力实现落地，家用与工业人形机器人市场有望快速扩容，年出货量或达到百万级别，竞争焦点将从技术突破转向成本控制与生态体系建设。硬件并非最大瓶颈硬件并非最大瓶颈 当前人形机器人硬件在整机、灵巧手等方面已可满足多数应用需求，虽在量产与工程化方面仍需优化，但不是制约大规模落地

6、的根本因素。具身智能具身智能 AI 模型是关键短板模型是关键短板 VLA（视觉-语言-动作）模型：被认为是“傻瓜式架构”，在真实世界交互时数据不足，结合 RL（强化学习）训练后仍效果有限。视频生成/世界模型路径：通过视频生成模型先模拟机器人完成任务，再将生成结果映射到真实控制，更易收敛且收敛速度可能优于 VLA。该路径需降低视频生成的画质追求，以减少 GPU 算力消耗，关注执行效率。RL Scaling Law 有待突破有待突破 当前 RL 训练缺乏迁移性，新任务需从零开始训练，效率低下。若能像语言模型一样实现 Scaling Law，将显著加快新技能学习速度。分布式算力是未来趋势分布式算力是