中信证券发布研究报告称，在机器人走向通用化的产业趋势中，人型机器人算法升级带动算力需求量开始上涨催生新产品形态，域控产业分工变革催生新供应商角色，该行认为人型机器人域控制器存在着“从0到1”的产业机会，市场空间广阔。在这轮产业变革中，处在芯片企业核心生态位、具备强软件能力，有硬件设计、生产经验的公司有望核心受益，维持计算机行业“强于大市”评级。

  宏观上，近十年来，劳动力成本上升和机器人降本驱动中国工业机器人市场规模高增，机器换人趋势明确，以人型机器人为代表的通用机器人更有望适应社会生产中所有的环节，是提升我们国家社会生产力的理想方案。产品上，为实现通用的目标，人型机器人的算法从预设的专用算法走向通用大模型，算法变革推动算力需求明显提升。同时，人型机器人需要满足低延迟(端到端实时系统延迟小于0.1s)、高可靠性等要求，算力需要部署在边端，催生了机器人域控。域控是运行感知、识别、决策、控制等算法的中央处理模块，是机器人的“大脑”，承载着机器人的“灵魂”。特斯拉、宇树、智元等公司的人形机器人厂商已经搭载了具备AI算力的机器人域控。

  产品形态上，域控的硬件核心是高性能SoC芯片，多与无人驾驶复用，AI算力是核心评价指标。决定算力能否有效利用的是加速计算软件栈，随着英伟达在GTC2024发布人型机器人软件套件，加速计算软件栈走向完善，有望推动GPU成为机器人计算主流。商业模式及格局上，过去英伟达的机器人业务下游分散，需要敏捷开发，多采用标准化模式，而汽车业务下游相对集中，降本诉求强，可靠性要求高，多采用定制化模式。

  在人型机器人时代，该行认为机器人域控由于降本诉求、可靠性要求会逐渐走向定制化、SoC化，主机厂或硬件集成商需要在操作系统/BSP开发/硬件设计等层面承担更多工作，产业分工出现变革，控制器行业开发门槛提高，并出现如同汽车芯片的License费用。因此，该行认为人型机器人时代将会出现类似汽车Tier-1的角色，其位于行业中游，与机器人厂商协作，提供定制化开发和生产服务，并起到摊薄研发成本、共担风险的作用。

  投资分析：产业“从0到1”，预计2030年0.5%渗透率对应151亿市场规模。

  渗透率上，没有高算力域控支撑上层认知模型，机器人就不能够实现通用化的目标，域控有望获得标配。价值量上，英伟达的产品迭代逻辑多为提升算力的同时降低单位算力成本，该行认为Thor的SoC合理价格或在950-1200美元，机器人域控制器售价有望达到2800-3500美元。驱动因素上，该行测算人型机器人达到4/50/400万台累计产量时，有望做到5/3/2万美元成本，实现与劳动力成本的交叉。

  从能力上，人形机器人硬件、软件生态、算法均逐步完善，有望沿着条件限定、分级别的算法迭代，实现商业化应用。总量上，该行假设人型机器人在2025年下半年率先于中美两国商业化落地并沿着汽车、3C、泛制造业的路径发展，在乐观/中性/悲观假设下，预计2030年分别对应中美制造业产能需求总人员数的1%/0.5%/0.2%，对应169.7/84.9/33.9万台人形机器人。

  市场空间上，中性假设下，预计26/27/28/29/30年分别对应5.3/24.5/63.7/108.6/151.0亿元人型机器人域控市场空间。受益公司上，该行看好处于芯片企业核心生态位，同时具备强软、硬件能力的企业，包括战略眼光独到、英伟达智驾芯片出货份额超60%的德赛西威002920），以及深耕边缘、英伟达边端智能市占率超10%的天准科技。

  在“机器换人”、“机器人通用化”的产业大趋势中，由于算法变化带动算力需求量开始上涨，产业分工变革催生新的供应商角色，该行认为人型机器人域控制器存在着“从0到1”的产业机会。在这轮产业变革中，处在芯片企业核心生态位、具备强软件能力，有硬件设计、生产经验的公司有望核心受益。维持计算机行业“强于大市”评级。

  风险因素：机器人算法迭代没有到达预期风险;AI技术发展没有到达预期风险;机器人成本下降速度没有到达预期风险;宏观环境回暖进度没有到达预期风险;技术路线切换风险。

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