万亿蓝图启幕。
作者 | 周智宇
编辑 | 张晓玲
当科幻的晨光终于刺破现实的地平线，人形机器人，这个曾在阿西莫夫笔下徘徊的造物，正以一种前所未有的姿态，从实验室的聚光灯下，一步步走向工厂喧嚣的产线和未来的家庭生活。
这场通往“机器人纪元”征途的终局，无疑是诱人的。瑞银证券在日前发布的一份报告中指出，未来，具身机器人既是工厂里的生产工具，也能成为生活中的可选消费品。在基准情景下，到2050年，全球具身机器人保有量将跨过3亿台的门槛，年需求量高达8600万台。
一个囊括了硬件、软件与服务生态的1.4-1.7万亿美元市场正徐徐展开，其未来二十五年的年均复合增长率将超过40%。这是一个足以让任何资本市场为之疯狂的数字，一个堪比智能手机或电动汽车革命的巨大浪潮。
然而，正如未来学家罗伊·阿玛拉所言，人们总是高估技术的短期影响，而低估其长期影响。瑞银证券中国工业分析师王斐丽在7月7日的媒体沟通会上明确指出，尽管长期前景无限，但对于未来五年，市场或许需要调低预期。
一个关键节点是“电动汽车时刻”，即技术瓶颈被攻克后，销量在5年内从100万台跃升至1000万台的爆发点。对于人形机器人，这个时刻在五年内“不太可能出现”，甚至可能要等到2030年之后。
这也使得，具身机器人的行业座次，会在未来五年内迎来激烈洗牌。王斐丽坦言，“我们认为从未来三到五年来看，整机厂还是有一定压力的，而且目前还是很难判断谁会成为最后的赢家。”
横亘在理想与现实之间的巨大技术鸿沟，其中最核心的制约，来自机器人的“大脑”。
王斐丽对华尔街见闻表示，当前行业面临两大瓶颈：其一，缺乏一个成熟的、专门用于机器人训练的AI通用大模型；其二，高质量的训练数据集极度稀缺，无论是宽度、广度还是数量都非常有限。
为了更形象地说明这一差距，瑞银创造性地引入了对标汽车自动驾驶的L0-L5智能分级体系。如果说L5是能在任何场景下自主完成多重任务的“完全体”，那么当前绝大多数的机器人演示，仍停留在需要人工干预或预编程的L0-L1阶段。行业在2025年的目标，也仅仅是迈向能在标准场景下部分自主的L2。
这是一个什么概念？汽车自动驾驶在2020年便已实现了L2，而至今仍在L2.99的门槛上等待法规的完善。这预示着，机器人从L2走向更高阶的通用智能，将是一条更为漫长的道路。
软件层面的挑战，核心在于缺乏一个成熟的、专为机器人设计的“通用人工智能大模型”。
目前的模型远未达到能让机器人在新环境中进行自主决策和泛化操作的水平。与此问题相伴相生的，是高质量训练数据集的极度稀缺。机器人不像自动驾驶汽车可以轻松获取海量道路数据，其动作、交互的数据采集难度大、数量有限，这严重拖慢了其智能化的步伐。
据瑞银分析师走访汽车制造工厂后的观察，他们发现，即便是搬箱子这类被视为最先落地场景的简单任务，当前机器人的表现也“只能达到人的效率的30%左右”。
与此同时，机器人的“身体”也远未达到理想状态，硬件的束缚同样突出。这种束缚首先体现在决定其动作精度与稳定性的核心“关节”上。在需要极高精密度的行星滚柱丝杠和作为感知力核心的六轴力矩传感器等部件上，国内厂商与海外龙头企业相比仍存在技术差距。驱动整个“大脑”的高性能SoC芯片方面，目前也依赖进口。
不过王斐丽也表示，相信随着中国企业的技术不停地发展，未来能够慢慢解决这个瓶颈。
正是由于软硬件的重重限制，瑞银方面认为，具身机器人的“电动汽车时刻”，在未来五年之内不太可能出现，甚至可能要到2030年之后才会到来。
目前，具身机器人只能选择从最现实、最基础的场景切入。王斐丽指出，商业化将遵循“工业-服务业-家庭”的顺序，只有在工业、服务业比较大量的应用，包括未来进入家庭，才能说具身机器人真正大规模商业化落地。
瑞银预测，未来需要实现超过70%的成本下降，才能真正刺激大规模需求，尤其是对价格比企业客户更敏感的消费者市场。
对于投资者而言，在这场漫长的马拉松中，把握节奏，在正确的时点押注正确的环节，才是制胜之道。
瑞银给出的投资时钟很清晰：中短期内（未来3-5年），产业链上游将最先受益。当整机厂商还在为巨大的研发投入和生态建设承受财务压力时，第一波红利将流向那些为机器人提供核心“筋骨”与“感官”的供应商。
这其中，价值量占比最高的自动化零部件无疑是最大赢家，特别是构成机器人精密“关节”的行星滚柱丝杠（约占物料成本14%）和赋予其感知能力的各类传感器（合计约占27%）。除此之外，提供其动力之源的稀土永磁电机、电池，以及赋予其计算能力的半导体产业，都将在具身机器人的浪潮中获得显著的增量市场。
长远来看，当技术成熟、市场爆发，行业的主导权终将回归到那些能够定义产品、掌握生态的中游整机厂商手中。在此之前，产业链上游的“卖水者”，无疑是这场淘金热中最稳健的赢家。
一个全新的万亿级赛道正在被打开，但通往终点的道路不会一蹴而就。对于所有参与者而言，现在需要的，不仅是想象力，更是穿越周期的耐心与远见。
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