高盛上调全球人形机器人2035年需求预期至380亿美元，这一数字是之前预期的60亿美元的6倍以上。出货量估计增至140 万台，成本或降40%。其增长的背后逻辑，是人工智能的加速发展、技术突破以及更大的资本投入。
Google的Transformer 模型是人形机器人 LLM 的基石，其开发的三种模型路径已演变为 PaLM-E、PaLI-X 和 RT-1，并推出了进一步的 RT-2。通用人工智能机器人或可解决社会问题。
人形机器人的核心在于其人工智能系统。近年来，端到端的AI技术取得了显著进展，这种技术不同于传统的基于规则的控制方式，它能够使机器人根据原始命令和场景自主生成规则，从而执行任务。
特斯拉的Optimus Gen 2机器人就是这种技术进步的代表。通过整合视觉、语言和图像分析的多模态AI算法，机器人的迭代速度得到了显著提升。
01
成本下降：普及的关键
成本是决定人形机器人能否广泛应用的关键因素之一。材料成本趋势下降是非常可以预期的。
2023年每台机器人的BOM成本可能下降了40%，
2022年的25万美元下降到2023年的15万美元（降幅达到40%），
主要是由于更便宜的零部件的可用性，以及在之前实验室中使用的最佳性能零部件的国内供应链选择范围扩大，这意味着工厂应用可行性时间表可能比我们之前的估计提前一年，而消费者应用的时间表可能提前2-4年。
人形机器人在结构化环境中的工作需求尤为明显，例如在制造业中，它们可以执行电动汽车组装和零部件分类等任务。
更重要的是，它们适应动态环境的能力，使得它们在处理危险、肮脏和枯燥（3D）任务时显得尤为吸引人。根据美国劳工统计局的数据，每年约有5000起致命的工作事故，这表明人形机器人在减少工伤方面具有巨大潜力。
技术的发展是很快的：
AI进展：硬件技术准备就绪，但端到端AI的进展（与基于规则的控制完全不同）可能会加速人形机器人的迭代速度，特别是在2023年各种产品操作和交互能力的提升中得到体现。
成本曲线：由于更便宜的零部件和更广泛的供应链选项，2023年高规格机器人的BOM成本可能下降了40%，使得应用经济性更佳，工厂应用可行性可能提前一年，而消费者应用可能提前2-4年。
潜在需求：结构化环境中的工作需求（如电动车装配和零部件分类）对人形机器人有明显需求。考虑到AI算法使其适应动态环境的能力，人形机器人在特殊操作方面尤其吸引人，如危险和有害任务，因此客户可能愿意支付更高的价格。
投资增长供应链：美国和亚洲的初创企业以及多家上市公司设立新的机器人部门，同时可能会有更多政府支持（特别是来自中国）。
02
投资前景
高盛的报告提出了几种不同的投资情景。
基本情况下，预计人形机器人的出货量将在2024年至2035年间增长75%至389%。
熊市情景下，由于技术瓶颈或制造限制，高规格人形机器人的量产可能会推迟两年。
在牛市情景下，预计人形机器人的出货量将在2031年前达到100万台，比之前的预期提前四年。
出货量预测长期展望存在较大分歧。市场普遍预期人形机器人出货量达到100万台，但时间表和观点千差万别，从最激进的预期高达2亿台，到最悲观的认为人形机器人永远不会成功。
基本情况考虑到以下关键因素：
基本情况下，我们将人形机器人的出货量预测在2024年至2035年间提高了75%-389%，这主要是由于AI的加速进步、成本降低以及制造应用领域的增强。
悲观情况下，由于技术进步，我们不再预期在2028年市场退出，但可能会有高规格机器人量产推迟两年。
乐观情况下，我们预计到2031年，人形机器人的出货量将达到100万台，这主要是由于端到端AI的进步所推动。
更好情况下，我们更加乐观地预期人形机器人将成为下一个普遍采用的技术，并且预计采用速度比预测提前一年。
小结
人形机器人的发展预示着工业自动化和家庭生活的重大变革。随着技术的进步和成本的降低，我们可以预见，在未来几年内，人形机器人将在制造业、特殊操作任务乃至家庭护理等领域发挥越来越重要的作用。
本文作者可以追加内容哦 !
