这条赛道有哪些玩家？做出了怎样的成绩？
人形机器人，将会汇集成怎样规模的市场，未来走向何方？
金融机构摩根士丹利最新发布的《The Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain》（人形机器人 100：绘制人形机器人价值链图谱）报告，就对行业深度解析，并罗列了全球人形机器人百强股票名单。
这份名单里，有不少你熟悉的名字。
我们不妨来一起看看。
报告由摩根士丹利联合全球分析师团队研究得出，名单中的公司，按照人形机器人的构造，被划分为三大类：
" 大脑 "（半导体 / 软件）供应商
" 身体 "（工业组件）供应商
" 集成商 "（整机制造）
据大摩统计，其中有52%的公司，已公开报道参与人形机器人产业链；而其余 48% 的公司，大摩认为，最终也很可能也参与。
在已确定参与的公司中，亚洲玩家占据 73%，中国公司占 56%；还有 77% 的集成商来自亚洲，以及 45% 来自中国。
专利申请数量上，中国也是遥遥领先。
过去 5 年中，中国以5688 项人形机器人专利申请数，牢牢占据第一宝座，远远超过排在后面的美国（1483 项）和日本（1195 项）。
下面，我们就按照这三大类别逐一了解。
在机器人实现 " 类人自主 "（包括训练和推理）的过程中，根据开发内容，可以分为软件类和半导体类。
先看软件 /AI 模型公司，可具体细分为三个方向：
基础模型类公司：为机器人实现 " 自主 " 构建至关重要的Gen-AI 模型。
他们主要通过大量真实和模拟数据进行广泛训练，允许机器人理解自然语言，学习和模仿人类动作，并能感知周遭动态环境。
数据科学与分析类负责开发软件，对机器人开发人员和用户而言，这种软件可以获取、分析在边缘设备上采集到的大量传感器数据。
模拟对于训练机器人模型至关重要，可以让机器人在部署之前，了解周围环境和用例。
相应的模拟和视觉软件类公司，主要开发用于机器人 / 人形机器人训练的数字孪生，或视觉数据捕获技术。
这三类公司的入选名单如下：
另一大类就是半导体公司，同样分为三种：
视觉半导体和计算半导体公司，主要生产机器人 " 大脑 " 的核心半导体，帮助机器人能够学习、感知、与周围环境互动。
视觉半导体安装在机器人身上，以便能够看清东西；而计算半导体可能会在机器人身上，用于实时 AI 处理，也可能会放在数据中心，用于训练基础模型或构建模拟。
第三种公司，则主要生产所有必需的内存（DRAM、NAND 等）。
入选名单如下：
还有一部分公司，涉及半导体的设计和实际制造：
" 身体 " 类公司，为人形机器人提供行走、电力分配、传感或结构的组建。
按照不同 " 身体部位 "，可以把这些公司的产品分为 6 类：
执行器、传感器、电池、模拟半导体、本体＆布线＆热管理、多元化自动化。
执行器，是将电能转换为线性或旋转运动的机械装置，其中的组件，我们会在后面讲到。
人形机器人所需的电池，通常是圆柱形锂离子电池组成的电池组，放在机器人身体内部。
传感器，对于人形机器人感知环境、收集数据不可或缺，类型主要包括摄像头与视觉传感器、雷达与激光雷达、检测磁场传感器，以及力与扭矩传感器。
还有模拟半导体，和传感器协同工作，用来调节温度、速度、位置、电力分配等，很多传感器在技术层面也属于一种模拟半导体。
部分公司则负责生产本体＆布线＆热管理组件，相当于掌管机器人的结构、供电分配和冷却。
最后，还有一类公司比较全面，可以提供大多数必要组件，例如鸿海精密工业 / 富士康，西门子等。
由于这一部分涉及的公司数量较多，我们只列出其中的中国公司。
集成商，是指目前正在制造全人形机器人的公司，或者由于具备制造其他机器人、自动化平台方面能力，有合理的潜力去制造全人形机器人的公司。
大摩表示，这些公司大多规模较大，并且拥有内部机器人业务；而较为 " 年轻 " 的人形机器人初创公司，目前大多还是私营企业。
按照不同的行业，这些公司可以分为 5 类：
初创人形机器人公司
传统机器人：传统机器人公司，是除初创公司外，最靠近人形机器人的一类玩家，在当前浪潮下，进军新领域也是顺水推舟。
汽车行业：由于工程和制造存在可复用部分，目前有多家车企正在开发人形机器人。
消费电子：和车企类似，这些公司在规模制造、制造能力方面有丰富经验，并能利用内部人才，为机器人开发电子架构，因此制造（或可能制造）机器人。
电子商务和互联网：同样存在技术重叠，还可以有内部用例来降低长期成本。
综合来看，入选百强的中国企业，在35 家左右，占比超过了三成。
了解这些公司之后，我们回到人形机器人本身，来更深层次揭秘机器人的内部构造。
人形机器人和传统机器人最大的不同，就是被 AI 赋予了像人一样的 " 思考和行动 "。
一个真正的人形机器人，是由AI 芯片和软件——即操作系统、执行器、以及结构部件等关键部件构成。
先说说操作系统——人形机器人最有价值的部分。
它由AI+ 运动控制系统组成，支撑起机器人的 " 智商 "，包含多模态感知、逻辑思维和运动控制三部分。
AI 芯片感知输入信息后，会经过逻辑思维生成指令，由运动控制系统接收，进而控制关节执行命令，同时向 AI 芯片进行实时反馈。
随着 AI 算法的改进，操作系统还会逐渐增强以下功能：
可扩展性：现有 OEM 厂商集成的操作系统，大多是为某个系统或型号专门设计，改进的 AI 算法将不断增强通用性，向下游的不同应用中渗透。
精度：AI 算法可以通过实时监控、自主学习、任务优化，以及无监督模拟和测试，有效帮助机器人提高运动控制精度。
稳定性：当 AI 算法与多种高精度传感器集成时，可以处理大量的多维数据，提供更精细的数据分析，并通过早期识别异常，找出潜在故障，帮助操作系统提高稳定性。
接下来，就是组成人形机器人身体的硬件。
人形机器人的" 大脑 "，或者说中央计算机，是一个系统级芯片（SoC），在驱动机器人时，用于处理所有硬件的输入 / 输出。
拿特斯拉的机器人举例，擎天柱采用的是特斯拉 FSD 软硬件。
而人形机器人的身体，主要是由执行器和支撑系统组成。
完成动作的核心——执行器，相当于人类的关节和肌肉，主要有线性或旋转两类。
机器人想要实现的自由度越高，需要的执行器就越多，目前正在开发的人形机器人，通常能够实现16~60 个自由度。
执行器的组件，包含螺丝、减速器、发动机、传感器、轴承和编码器等，具体功能如下：
有了 " 肌肉 "，还需要" 神经系统 "控制动作，驱动器就起到这样的作用。
目前的驱动系统，主要有电动、液压或气动驱动三种，其中，电动驱动精度更高、反应更迅速，正逐渐成为主流。
除此以外，人形机器人还需要 " 骨骼和皮囊 " 支撑，这就要用到结构性材料。
目前的结构性材料，主要是由轻质材料 PEEK（聚醚醚酮）制成，不但可以降低能耗，还具有耐热、耐磨、耐辐射的特点。
为了更好理解，我们选出几家人形机器人的硬件进行比较。
也许在人形机器人以前，很少有人把"AI"和" 机器人 "，这两个看似不相关的话题联系在一起。
但回顾历史，两个看似毫无关联的领域相结合，似乎总能产生令科技圈巨震的威力。
比如迈克尔 · 法拉第，通过磁铁与闭合通电线圈的实验，把电和磁联系在一起。
比如阿尔伯特 · 爱因斯，发现了物理物质属性与光之间，存在着从未想象过的联系：e=mc^2。
