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随着多模态大模型快速迭代，国际大厂不断关注其在机器人领域的应用，并在机器人规划、控制、导航等主要任务上进行了探索与探究。如OpenAI 联合老虎基金等机构投资人形机器人公司1X 2350万美金，进军机器人行业；微软研究院发布 “ChatGPT for Robotics”论文，提出了将ChatGPT用于机器人应用程序的框架，旨在推动ChatGPT与机器人融合；谷歌推出PaLM-E模型积极探索其在现实世界场景中的更多应用，如家庭、工业机器人。商汤科技发布多模态多大模型“书生2.5”，可辅助完成居家机器人场景中各类复杂任务。AI的不断发展将提升机器人的智能化水平，人机交互能力与自主运动能力，加速机器人商业化落地。目前机器人行业处于发展初期，具备“硬件先行”趋势，其中，伺服系统等核心零部件，重要性突出，占据微笑曲线左侧，毛利率较高，未来空间广阔。我们认为具备较高核心零部件生产技术、拥有快速布局能力及优质客户资源的企业能率先享受行业红利。

事件描述：

OpenAI 牵头，联合老虎基金与挪威投资者财团投资人形机器人公司1X 2350万美金，进军机器人行业。微软研究院发布“ChatGPT for Robotics”研究项目，推动ChatGPT与机器人融合，开发出了一种实验性框架，能够用于多种机器人应用场景中，例如利用ChatGPT的语言能力来控制机器人和无人机，使其能够感知和理解物理世界，并执行各种任务。谷歌推出PaLM-E：横跨机器人、视觉-语言领域的通才模型。PaLM-E不仅可以理解图像，还能理解、生成语言，可以执行各种复杂的机器人指令而无需重新训练。谷歌研究人员计划探索PaLM-E在现实世界场景中的更多应用，例如家庭自动化或工业机器人。商汤科技发布多模态多任务通用大模型“书生2.5”，可为自动驾驶、机器人等通用场景任务提供高效精准的感知和理解能力支持。例如，在机器人领域，利用多模态多任务通用大模型辅助完成居家机器人场景中各类复杂任务，如洗衣服、倒垃圾、做饭等。

AI加速机器人产业发展与商业化落地。

多模态大模型有望成为机器人“智能大脑”，其通过自然语言指令-多模态大模型-终端执行机构的工作原理，将提升机器人的智能化水平，人机交互能力与自主运动能力，加速机器人多场景规模化落地，如物流配送、流水线作业、服务机器人、导盲机器人等。在工业领域，利用多模态大模型对特定任务中的物体识别、机械臂控制进行学习，从而使得机械臂可以很好地完成分拣、装配等常规流水线任务，有望率先落地。在服务机器人方面，多模态大模型服务机器人将能够理解用户的语言指令，结合多模态数据感知，匹配语言指令做出规划和执行，完成清洁等任务，并且未来随着人机交互技术逐步成熟，机器人可具备听、说、理解与思考能力，并提供重要陪伴与娱乐功能，加速其规模化商用。

机器人发展零部件先行，占据微笑曲线左端有望充分受益。

目前机器人行业处于发展初期，参考智能手机发展历程，我们预测未来机器人行业将呈现“硬件先行”的发展趋势，其中，伺服系统、减速器、传感器等核心零部件组成执行器支持运动功能，重要性突出，占据产业链分工的微笑曲线左侧，毛利率较高，以人形机器人成本结构为例，该三种零部件占比达50%。根据弗若斯特沙利文预计（转引自优必选招股书），2026年全球/中国服务机器人市场空间将达到676亿美元/1558亿元，有望带动广阔的零部件市场，国内相关厂商有望充分受益。

风险因素：

多模态大模型发展不及预期，多模态大模型在机器人领域应用不及预期；机器人应用场景的发展潜力低于预期。

投资策略：

国际大厂纷纷尝试推动多模态大模型在机器人领域的应用，未来随着多模态大模型不断迭代与成熟，提升机器人的智能化水平，人机交互能力与自主运动能力，加速机器人多场景规模化落地。目前机器人行业处于发展初期，具备“硬件先行”趋势，其中，伺服系统等核心零部件，重要性突出，占据微笑曲线左侧，毛利率较高，未来空间广阔。我们认为具备较高核心零部件生产技术、拥有快速布局能力及优质客户资源的企业能率先享受行业红利。

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　　智通财经APP获悉，中信证券发布研究报告称，国际大厂尝试推动多模态大模型在机器人领域的应用，随着多模态大模型不断迭代与成熟，提升机器人的智能化水平，人机交互能力与自主运动能力，加速机器人多场景规模化落地。目前机器人行业处于发展初期，具备“硬件先行”趋势，其中，伺服系统等核心零部件，重要性突出，占据微笑曲线左侧，毛利率较高，未来空间广阔。该行认为具备较高核心零部件生产技术、拥有快速布局能力及优质客户资源的企业能率先享受行业红利。

　　中信证券主要观点如下：

　　OpenAI牵头，联合老虎基金与挪威投资者财团投资人形机器人公司1X 2350万美金，进军机器人行业。

　　微软研究院发布“ChatGPTforRobotics”研究项目，推动ChatGPT与机器人融合，开发出了一种实验性框架，能够用于多种机器人应用场景中，例如利用ChatGPT的语言能力来控制机器人和无人机，使其能够感知和理解物理世界，并执行各种任务。谷歌推出PaLM-E：横跨机器人、视觉-语言领域的通才模型。PaLM-E不仅可以理解图像，还能理解、生成语言，可以执行各种复杂的机器人指令而无需重新训练。谷歌研究人员计划探索PaLM-E在现实世界场景中的更多应用，例如家庭自动化或工业机器人。商汤科技发布多模态多任务通用大模型“书生2.5”，可为自动驾驶、机器人等通用场景任务提供高效精准的感知和理解能力支持。例如，在机器人领域，利用多模态多任务通用大模型辅助完成居家机器人场景中各类复杂任务，如洗衣服、倒垃圾、做饭等。

　　AI加速机器人产业发展与商业化落地。

　　多模态大模型有望成为机器人“智能大脑”，其通过自然语言指令-多模态大模型-终端执行机构的工作原理，将提升机器人的智能化水平，人机交互能力与自主运动能力，加速机器人多场景规模化落地，如物流配送、流水线作业、服务机器人、导盲机器人等。在工业领域，利用多模态大模型对特定任务中的物体识别、机械臂控制进行学习，从而使得机械臂可以很好地完成分拣、装配等常规流水线任务，有望率先落地。在服务机器人方面，多模态大模型服务机器人将能够理解用户的语言指令，结合多模态数据感知，匹配语言指令做出规划和执行，完成清洁等任务，并且未来随着人机交互技术逐步成熟，机器人可具备听、说、理解与思考能力，并提供重要陪伴与娱乐功能，加速其规模化商用。

　　机器人发展零部件先行，占据微笑曲线左端有望充分受益。

　　目前机器人行业处于发展初期，参考智能手机发展历程，该行预测未来机器人行业将呈现“硬件先行”的发展趋势，其中，伺服系统、减速器、传感器等核心零部件组成执行器支持运动功能，重要性突出，占据产业链分工的微笑曲线左侧，毛利率较高，以人形机器人成本结构为例，该三种零部件占比达50%。根据弗若斯特沙利文预计(转引自优必选招股书)，2026年全球/中国服务机器人市场空间将达到676亿美元/1558亿元，有望带动广阔的零部件市场，国内相关厂商有望充分受益。

　　风险因素：多模态大模型发展不及预期，多模态大模型在机器人领域应用不及预期;机器人应用场景的发展潜力低于预期。