摩根士丹利：2050年5萬億美元市場，人形機器人將重塑物理智能與半導體價值鏈

物理智能正成為更廣泛人工智能（AI）主題中的核心組成部分，其關鍵在于彌合人工智能與物理存在之間的鴻溝。AI Copilot 和 AI 代理完全存在于軟件環境中，而人形機器人則使人工智能能夠理解并與物理世界進行交互。從技術生態系統的角度看，人形機器人已建立在一個完整且高度互聯的技術棧之上，包括技術提供商、核心組件制造商、人形機器人集成商以及最終使用者。隨著這一能力逐步成形，人形機器人的技術生態已經從概念走向由先進 AI 與復雜硬件共同驅動的快速擴張階段。

摩根士丹利研究部認為，向“物理智能”轉型標志著人類技術演進的重要篇章。具身智能在物理世界的快速崛起，加上智能成本的顯著下降，正在創造新的競爭優勢和價值來源。

AI投資機遇正在拓展

人形機器人將推動產業發展并塑造人機交互的未來，而成功取決于龐大且互聯的技術、行業和供應鏈生態系統。我們預計，到2050年，人形機器人市場規模將達到5萬億美元，部署量達10億臺，約每10人擁有1個人形機器人。同時我們預計采用路徑并非線性推進，采用速度在2035年前相對緩慢，并將在2030年代后期加速。

當前，物理智能技術格局依然復雜且快速演變，參與者呈現多元化形態，其中既包括全球科技云巨頭，也包括敏捷初創企業、傳統工業巨頭及世界級研究機構。人形機器人的最終形態仍存在不確定性，這促使我們進行深入分析并為可能的結果做好準備。

摩根士丹利研究部強調，在這一過程中，在AI機遇中采取選擇性策略至關重要。同時，參與人形機器人智能技術增長潛力的方式多樣，硬件和半導體是關鍵切入點。隨著越來越多的初創企業、電動車制造商、機器人公司及科技公司進入該領域，終端市場已顯現擁擠特征。相比之下，隨著人形機器人技術加速發展，核心技術供應商有望成為最大受益者。

成本曲線與規?；熬?/span>

與當前大多數聚焦整體人形機器人TAM或執行器的研究不同，摩根士丹利將研究重點轉向類人智能技術中的半導體價值。我們預計，隨著AI模型進步、組件成本下降、規?；圃旌?/span>更優設計，人形機器人半導體TAM到2045年有望達到3050億美元。

在物理智能的初始浪潮中，我們認為企業將能夠創造全新的機器人“物種”，推動倉庫、工廠、農場及其他設施的高效機器，釋放前所未有的生產力和吞吐量，同時減少事故、錯誤和缺陷。隨著機器智能生產成本大幅降低、速度更快、質量更高，這最終將使人形機器人不僅更安全，而且更具適應性，能夠通過學習人類行為處理多樣化任務。

我們預測，物料清單（BOM）成本將在2025-2030年間上升約15%，并在2045年前再增加約40%，主要由于芯片平均售價（ASP）提升，因為算力需求可能持續增加，抵消半導體成本下降的趨勢。

什么最具價值？大腦、視覺與感知

獲取人形機器人主題的投資敞口有多種方式，例如組件、半導體、軟件以及系統集成商。其中蘊含三個在人形機器人增值環節中，最具吸引力的增長機會：

• AI視覺或計算機視覺使物理智能能夠“看見”、理解并處理視覺信息。這類技術需要超高分辨率攝像頭、高帶寬和低延遲，同時依賴先進的DSP（數字信號處理）來處理海量數據，而這些處理無法僅靠CPU或GPU完成，因為需要兼顧高性能和低功耗，提供高分辨率攝像解決方案以及尖端數字圖像處理芯片的公司，將作為關鍵賦能者受益。

• 大腦技術：大腦技術主要包括AI軟件和半導體，如AI算法以及強大的處理單元（GPU、ASIC或專用邊緣計算設備），這些技術支持感知、決策和通信，是類人功能的核心。

• 感知技術：模擬芯片是實現外界感知的核心，使人形機器人具備運動、感知和供能能力，是人形機器人智能的硬件開發的基礎。這包括用于熱感、壓力或距離傳感器的模擬芯片。其他身體技術，如執行器、電機、電池與儲能以及材料科學同樣重要，但供應充足。歐洲的模擬芯片企業戰略地位突出，擁有廣泛產品組合，可滿足電機控制處理、連接性、感知和安全等關鍵需求——這些都是人形機器人的核心組件。

隨著價值從大型語言模型拓展至物理AI層，我們看到許多公司持續推動物理AI商業化并重塑行業。我們相信，擁有專有技術的公司有望獲得超額回報，尤其是那些能夠圍繞物理AI構建平臺的企業，而“鐵鎬和鐵鏟 (Picks and Shovels)”類公司（賦能者）將隨著規模化建設而受益。